2名ISE教师用友信息学研究所领取奖励

Two data analytics faculty members in the Department of Industrial & Systems Engineering (ISE) at the bt365体育 have received awards from the UF信息学研究所 其重点放在预测covid-19的社会经济影响两个(ufii)支持的研究项目。

穆斯塔法reisi gahrooei,博士, 助理教授,从ufii接受两个独立的奖项。第一个资助项目将支持reisi和 全景相片pardalos博士,保罗和ISE海蒂棕色被资助的教授,以及扬ampatzidis,博士,农业和生物工程助理教授,研究创建特定作物产量的基于人工智能的预测模型为农业产业。

该小组计划使用小型无人机多传感器来收集在广阔农田的数据。一旦数据被收集,他们将开发多模态数据融合,基于人工智能的模型,将利用不同的数据集,以准确地预测作物产量由于疾病以及早期发作。这项工作将最终有助于作物健康管理和提高产量种植者。

该ufii还资助reisi和克里斯塔法院,博士,食品和资源经济学助理教授,进行研究预测在佛罗里达州的经济变化的自然和人为灾难事件,如飓风的结果,有害藻华,以及covid-19。

团队,其中还包括若昂·佩德罗·费雷拉,博士,博士后助理在食品和资源经济学,正在努力开发一种基于数据驱动的模型预测就业和收入的变化证明了概念框架日用消费品产品的销售(包括最好,平均和最坏的情景)。

这项研究的主要目的是开发用于提取需求的变化,基于历史尼尔森的产品销售数据空间和时间模式数据驱动的方法。虽然可用的数据库是到2018年限于数据,以往灾害,如飓风IRMA与2010年墨西哥湾漏油事故的评估,将提供一个“验证概念”为应用这种方法来评估covid-19大流行。的能力,以更准确地预测在具体的产品类别的需求短期内的变化将允许在部门的就业水平和收入变化以后的估计和不同的收入群体,由于需求的变化。

萧晨娴,博士,用友助理教授ISE还收到资金从ufii对她的研究预测covid-19的社会经济影响。

西安,谁是项目中的共同主持人,正在与御姐胡博士,地理学用友系的助理教授。同时,研究人员正在利用数据驱动的方法来了解该流行病的经济影响,犯罪率特别的影响。球队将寻求如何在流感大流行会在短期内影响到一个地区的犯罪率,以及它将如何影响长期的犯罪统计。

从这项研究的模型有望改善的犯罪模式预测烟雨covid-19大流行。这种类型的信息可能会允许执法机构,形成一个更恰当的反应,并采取适当的资源分配更加有效的预防犯罪政策。