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Este projeto de Ciência Cidadã está sendo desenvolvido para uma tese de doutorado em Ciência da Computação no Instituto de Ciência e Tecnologia da Universidade Federal de São Paulo (ICT-UNIFESP) pela aluna Fernanda Beatriz J. R. Dallaqua e pelos professores orientadores Dr. Álvaro Luiz Fazenda e Dr. Fabio Augusto Faria. O objetivo é aliar Ciência Cidadã com Aprendizado de Máquina, criando um pequeno, porém eficiente, conjunto de treinamento com as respostas dos voluntários, fazendo com que não seja totalmente necessário o uso de especialistas para o monitoramento de florestas tropicais, tornando o procedimento mais rápido e mais barato e possível de ser feito em países onde não existem programas oficiais de monitoramento.
Fernanda Beatriz J. R. Dallaqua possui graduação nos bacharelados em Ciência e Tecnologia (2015) e em Ciência da Computação (2016) pelo ICT-UNIFESP. Iniciou o doutorado em março/2016, com previsão de término para fevereiro/2020.
O professor Dr. Álvaro Luiz Fazenda possui graduação (1994) em Bacharel em Computação Científica pela Universidade de Taubaté (UNITAU), mestrado (1997) e doutorado (2002) em Computação Aplicada pelo Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE) e Pós-Doutorado (2013) pela University of Illinois at Urbana-Champaign (UIUC). Atualmente é Professor Adjunto no ICT-UNIFESP. No passado atuou como Pesquisador Visitante no CPTEC/INPE e como professor assistente na Universidade de Taubaté. Tem experiência na área de Ciência da Computação e Computação Científica, com ênfase nos seguintes temas: Processamento de Alto Desempenho, Sistemas Distribuídos em Ciência Cidadã, Dinâmica de Fluídos Computacional e Modelos Numéricos de Previsão de Tempo/Clima.
O professor Dr. Fabio Augusto Faria possui graduação em Ciência da Computação (2007) pela Universidade Estadual Paulista (UNESP), Mestrado (2010) e Doutorado (2014) pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Atualmente é Professor Adjunto no ICT-UNIFESP. Suas áreas de pesquisa de maior interesse são Fusão de Informação, Mineração de Dados, Aprendizado de Máquina e Processamento de Imagens.