Enfrentamos um problema avassalador: armazenar e acessar a enorme quantidade de dados gerados todos os dias. Felizmente, muitas das coleções de cadeias que crescem mais rapidamente são compostas por documentos muito semelhantes, como código com versão e coleções de documentos, repositórios de genomas etc. Recentemente, surgiu muito interesse nesse tipo de coleção, levando ao surgimento de muitos índices de correspondência de padrões que exploram repetições de strings de maneiras diferentes. Por outro lado, os índices de recuperação de documentos são menos desenvolvidos em genéricas e repetitivas coleções de strings e existem muito poucos índices práticos implementados. Nosso principal objetivo é desenvolver índices compactados práticos e flexíveis para dar suporte às operações de recuperação de documentos em coleções repetitivas de cadeias de caracteres.
O projeto trata do design e implementação de um sistema para a aquisição e processamento de imagens do fundo ocular e a detecção de patologias associadas ao diabetes. O sistema de aquisição será adequado para ser implementado em hardware de baixo custo que irá interagir com sistemas baseados em nuvem mais poderosos para análises mais avançadas. Este sistema facilitará o acesso a diagnósticos especializados suportados por sistemas semiautomáticos em áreas de difícil acesso e poucos recursos.
Indivíduos com renda muito baixa e pertencentes a uma comunidade carente têm uma tarefa desafiadora ao gerenciar suas vidas financeiras, geralmente devido a eventos imprevisíveis e à falta de serviços financeiros e de saúde acessíveis. Portanto, estratégias de cooperação informal baseadas em poupança e créditos estão se tornando uma opção muito importante para essas comunidades enfrentarem esses desafios e terem algum nível de estabilidade financeira. Nessas comunidades, a cooperação surge como um mecanismo para promover o desenvolvimento. É necessário propor um processo automatizado para a exploração e avaliação de diferentes estratégias que possam potencialmente beneficiar a comunidade. Nossa hipótese é de que uma abordagem de aprendizado por reforço profundo multi-agente, que tenha sido usada com sucesso para treinar agentes vencedores seja a chave para alcançar esse objetivo. Nesta proposta de projeto, planejamos enfrentar esse desafio ambicioso.