{"id":1849,"date":"2026-03-20T12:10:33","date_gmt":"2026-03-20T12:10:33","guid":{"rendered":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~dal\/?p=1849"},"modified":"2026-03-20T12:14:52","modified_gmt":"2026-03-20T12:14:52","slug":"2026-03-palestra-prof-mario-nascimento","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/eic.cefet-rj.br\/~dal\/2026-03-palestra-prof-mario-nascimento\/","title":{"rendered":"Como Modelos de Linguagem Podem Reconstruir Trajet\u00f3rias de GPS? \u2014 Palestra com Prof. Mario Nascimento"},"content":{"rendered":"

\ud83d\udce2 Palestra Convidada \u2014 Data Analytics Lab<\/strong><\/p>\n

 <\/p>\n

Temos o prazer de convidar toda a comunidade para a palestra do Prof. Mario Nascimento<\/strong>, Professor Em\u00e9rito<\/em> da University of Alberta (Canad\u00e1), que estar\u00e1 conosco na pr\u00f3xima semana.<\/p>\n

\ud83d\uddd3 Data:<\/strong> quarta-feira
\n\ud83d\udd52 Hor\u00e1rio:<\/strong> 14h30min<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

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Imputa\u00e7\u00e3o e Gera\u00e7\u00e3o de Trajet\u00f3rias usando Modelos de Linguagem Probabil\u00edsticos Simples<\/strong><\/h3>\n

Resumo<\/strong><\/p>\n

Dados de trajet\u00f3rias coletados por GPS t\u00eam sido amplamente utilizados em diversas aplica\u00e7\u00f5es cr\u00edticas. No entanto, muitos conjuntos de dados de trajet\u00f3rias apresentam lacunas devido a problemas t\u00e9cnicos ou \u00e0s estrat\u00e9gias de amostragem adotadas. A imputa\u00e7\u00e3o de trajet\u00f3rias consiste em preencher essas lacunas, estimando pontos que se ajustem de forma \u201cnatural\u201d \u00e0s trajet\u00f3rias existentes.<\/p>\n

Considerando que tanto trajet\u00f3rias (discretizadas) quanto a linguagem natural podem ser representadas como sequ\u00eancias de s\u00edmbolos, exploramos o uso de modelos de linguagem probabil\u00edsticos para a imputa\u00e7\u00e3o de trajet\u00f3rias. Utilizando uma representa\u00e7\u00e3o do espa\u00e7o baseada em grade, convertemos os pontos das trajet\u00f3rias em tokens correspondentes \u00e0s c\u00e9lulas da grade onde ocorrem e treinamos modelos de diferentes tamanhos.<\/p>\n

Apresentamos experimentos com um conjunto real contendo mais de 500.000 viagens de t\u00e1xi, demonstrando que \u00e9 poss\u00edvel preencher lacunas de at\u00e9 2 km entre observa\u00e7\u00f5es de GPS com 83% de precis\u00e3o. Esses resultados s\u00e3o compar\u00e1veis aos obtidos por abordagens baseadas em Large Language Models, que s\u00e3o significativamente mais custosas do ponto de vista computacional.<\/p>\n

Se o tempo permitir, tamb\u00e9m apresentaremos como essa abordagem pode ser estendida para gerar conjuntos de dados de trajet\u00f3rias realistas em larga escala, a partir de amostras reais, os quais podem ser utilizados, por exemplo, no treinamento de modelos de aprendizado de m\u00e1quina.<\/p>\n

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(*) Pesquisa desenvolvida em colabora\u00e7\u00e3o com Hayat Sultan Mohammed, Denilson Barbosa e Han Pai, apresentada no IEEE MDM 2024 e no ACM SIGSPATIAL 2024 GeoSim Workshop.<\/p>\n

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