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"A biblioteca democratiza o acesso às ferramentas avançadas de modelagem matemática"

Publicada em 10/06/2024

tem se destacado no cenário acadêmico e científico. A biblioteca “virtual” de código aberto, desenvolvida em Python, foi criada em 2018, numa disciplina de mestrado, e segue em constante evolução. Sob a supervisão do professor Samir Martins, do Departamento de Engenharia Elétrica (DEPEL), o SysIdentPy foi inicialmente desenvolvido pelos alunos Wilson Rocha, Luan Pascoal e Samuel Oliveira. Wilson, que segue como o principal desenvolvedor, trabalha na biblioteca desde a graduação, encarando o desafio de suprir a necessidade de ferramentas de identificação de sistemas que fossem acessíveis e de código aberto, em contraste com as opções pagas e fechadas disponíveis no mercado. Atualmente, o SysIdentPy oferece também algumas soluções exclusivas, que não são encontradas em plataformas pagas.

Essa nova biblioteca tem registrado média mensal de quase mil downloads e, em maio, foi utilizada e citada em na revista Nature, o que demonstra seu impacto, reconhecimento internacional e credibilidade científica: foi também pauta do .

A escolha da linguagem Python se deve à facilidade de aprendizado e ampla aplicação em Ciência de dados, modelagem matemática, inteligência artificial e aprendizado de máquina. Python é uma das mais populares linguagens do mundo da programação, especialmente nas áreas de análise de dados e inteligência artificial.

Atualmente, dois projetos de iniciação científica na Â鶹ÊÓƵ utilizam o SysIdentPy. O aluno Júlio César Enezio está implementando aprendizado por reforço com modelos NARX, enquanto a aluna Rafaella Faria está integrando o SysIdentPy ao PYDAQ, outra biblioteca desenvolvida pelo professor Samir Martins para trabalhar com dados e sinais em tempo real. Gabriel Bueno, recém-graduado em Elétrica, contribuiu significativamente com a identificação de parâmetros via técnicas multiobjetivo. Todos esses projetos foram orientados em colaboração com o egresso Wilson Rocha, que atua como gerente de ciência de dados em uma grande rede de farmácias.

Potencial significativo
A biblioteca desenvolvida na Â鶹ÊÓƵ permite a modelagem matemática de sistemas físicos a partir de dados experimentais, possibilitando aplicações em controle de sistemas, previsão de comportamentos e detecção de fraudes. O SysIdentPy tem potencial significativo para influenciar diversas áreas de estudo, da Epidemiologia à Economia, facilitando a obtenção de modelos matemáticos sem a necessidade de conhecimento avançado em programação ou Matemática.

“O desenvolvimento do SysIdentPy representa um avanço significativo para a Ciência e para a pesquisa, tanto local quanto globalmente. Com sua natureza aberta e gratuita, a biblioteca democratiza o acesso às ferramentas avançadas de modelagem matemática, beneficiando uma ampla gama de disciplinas e contribuindo para o avanço do conhecimento científico. Mostra, ainda, o potencial da Â鶹ÊÓƵ e sua representatividade no cenário científico mundial”, avalia Samir.

Texto: Dávila Martins (ASREC)
Edição de imagens: Mariana Agreste (ASCOM)