PRESENTACIÓN
La temática de Modelado Matemático y Computacional ha sido reconocida como particularmente adecuada para el desarrollo de investigaciones de carácter interdisciplinario. Permite la constitución de grupos heterogéneos, con investigadores provenientes de diversas áreas del conocimiento, promoviendo el estudio integrado de los más diversos problemas de modelado. Como consecuencia, se produce la síntesis de técnicas, la uniformización de vocabulario y la creación de conceptos más amplios. Esto proporciona una ampliación de las fronteras del conocimiento, lo que no era posible sin la constitución de tales grupos.
SOBRE EL PPGMMC
El Programa de Posgrado en Modelado Matemático y Computacional (PPGMMC) se caracteriza por el desarrollo de investigaciones de carácter interdisciplinario. Esta particularidad se manifiesta al considerar que:
• los conceptos y técnicas de modelado no se caracterizan por su universalidad, sino que se observa una gran dispersión de técnicas, vocabulario no estandarizado y diferencias conceptuales importantes;
• la constitución de grupos no homogéneos con investigadores provenientes de diversas áreas del conocimiento para el estudio integrado de problemas de modelado ha permitido la transferencia de técnicas, vocabulario y conceptos de una área del conocimiento a las otras, generando nuevos conocimientos e implicando en el surgimiento de esta nueva disciplina;
• la síntesis de técnicas, la uniformización de vocabulario y la creación de conceptos más amplios proporcionan una ampliación de las fronteras del conocimiento.
LÍNEAS DE INVESTIGACIÓN
A. Sistemas Inteligentes
Esta línea de investigación busca comprender, a partir del estudio del comportamiento humano y de los sistemas naturales, lo que significa un "comportamiento inteligente", y cómo se puede incorporar este comportamiento en los sistemas computacionales. Por lo tanto, busca apropiar y recontextualizar un cuerpo de conocimientos y las mejores prácticas de otras disciplinas y/o áreas de investigación. Los métodos y técnicas, provenientes del análisis lingüístico, modelos y procesos cognitivos, aprendizaje de máquinas, redes semánticas, métodos basados en lógica difusa, redes neuronales artificiales, procesamiento distribuido, sistemas dinámicos componen el marco teórico de esta línea de investigación. Actualmente, los principales temas de interés de la línea de investigación son: optimización multiobjetivo; ingeniería de software; neurociencia computacional; vida artificial; representación del conocimiento; optimización combinatoria; inteligencia computacional; redes neuronales artificiales; sistemas difusos; control de sistemas; computación evolutiva; optimización lineal; análisis probabilístico de sistemas; sistemas multiagentes; redes complejas.
Profesores de la línea de investigación:
- Alisson Marques da Silva
- Adriano Chaves Lisboa
- Anísio Mendes Lacerda
- Douglas Alexandre Gomes Vieira
- Elisângela Martins de Sá
- Elizabeth Fialho Wanner, Dr., UFMG
- Flávio Vinícius Cruzeiro Martins
- Gray Farias Moita, Dr., Imperial College
- Gustavo Campos Menezes
- Henrique Elias Borges, Dr., UFMG
- Marcone Jamilson Freitas Souza, Dr., UFRJ
- Paulo Eduardo Maciel de Almeida, Dr. Eng., USP
- Rodrigo Tomás Nogueira Cardoso, Dr., UFMG
- Sérgio Ricardo de Souza, Dr., Unicamp
- Thiago Magela Rodrigues Dias
- Vinícius Fernandes dos Santos, Dr., UFRJ
B. Métodos Matemáticos Aplicados
Esta línea de investigación se caracteriza por la utilización de técnicas y métodos matemáticos y de simulación computacional en aplicaciones interdisciplinarias para la modelización de sistemas. Los modelos resultantes podrán ser lineales o no lineales, descritos por ecuaciones diferenciales o algebraicas, probabilísticos o determinísticos, discretos o continuos, resultantes de métodos de simulación o de modelización de sistemas físicos, económicos, industriales y biológicos. Actualmente, los principales temas de interés de la línea de investigación son: modelos de sistemas dinámicos físicos y biológicos; métodos de aproximación por principios variacionales o de discretización; métodos numéricos para ecuaciones diferenciales; métodos para álgebra computacional; simulación y métodos de Monte Carlo; análisis probabilístico de sistemas; procesamiento de señales e imágenes; sistemas web; minería de datos; sistemas complejos; materiales granulares; física cuántica; econofísica; sistemas distribuidos; robótica; visión computacional; física matemática; información cuántica.
Docentes de la línea de investigación:
- Adriano César Machado Pereira, Dr., UFMG
- Allbens Atman Picardi Faria, Dr., UFMG
- Antônio Paulo Baeta Scarpelli
- Arthur Rodrigo Bosco de Magalhães, Dr., UFMG
- Breno Rodrigues Lamarghere Galvão, Dr., Universidad de Coimbra
- Flávio Luis Cardeal Pádua, Dr., UFMG
- Giancarlo Queiroz Pellegrino, Dr., UNI CAMP
- José Geraldo Peixoto de Faria, Dr., UFMG
- José Luiz Acebal Fernandes, Dr., UFMG
- Leonardo dos Santos Lima, Dr., UFMG
- Thiago de Souza Rodrigues, Dr., UFMG
- Thiago Gomes de Mattos, Dr., UFF
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