Ermac

Palestra 1: Prof. Dr. João Frederico da Costa Azevedo Meyer (UNICAMP)

Título: Epidemiologia Matemática: um desafio presente e urgente para uma Matemática Proativa

Resumo: Nesta palestra será apresentado inicialmente um histórico das epidemias e pandemias pelo mundo (e pelo Brasil), o trabalho matemático pioneiro de Kermack e McKendrick definindo modelos de tipo "SIR" e resultados atuais (recentes!) nessa linha, no Brasil e no mundo.

Resumo do Lattes: Clique aqui para acessar o Lattes

Docente Colaborador Voluntário do Departamento de Matemática Aplicada do IMECC da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Graduação em Bacharelado em Matemática pela Universidade Estadual de Campinas (1970), mestrado em Matemática pela UNICAMP (1974), doutorado em Matemática pela UNICAMP (1988) e Livre-docente em Biomatemática, também pela UNICAMP (2001). Atualmente é associado da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (de que é membro do Conselho Científico), da Sociedade Brasileira de Educação Matemática (em que é membro do GT-10, de Modelagem Matemática), da Sociedade Latinoamericana de Biomatemática (de que foi presidente) e professor colaborador voluntário da Universidade Estadual de Campinas onde foi professor na ativa desde 1971. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Biomatemática e Análise Numérica, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem matemática, ecologia matemática, impacto ambiental e educação matemática.

Palestra 2: Prof. Dr. Leandro Bezerra de Lima (UFMS)

Título: Introdução à Geometria de Galois: É possível ganhar na loteria?

Resumo: Nesta palestra, num primeiro momento iremos apresentar uma introdução aos conceitos de geometria do ponto de vista de um sistema axiomático, com foco na geometria finita, em especial a Geometria de Galois, na qual como o nome sugere irá limitar o número de pontos e retas existentes na situação, formando espaços discretos. Assim como citado, o foco será a geometria de Galois, dessa forma serão contemplados alguns casos, como a geometria de três pontos e a geometria de Fano (sete pontos), procurando apresentar suas definições, Axiomas, modelos e demonstrar alguns Teoremas mais pertinentes. No segundo momento, iremos apresentar algumas aplicações, tais como, o jogo Dobble e a loteria nacional do Reino Unido LOTTO.

Resumo do Lattes: Clique aqui para acessar o Lattes

Professor Associado do Instituto de Matemática - INMA da Universidade Federal de Mato Grosso do Sul - UFMS. Doutor em Engenharia Elétrica - FEEC, da Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (2017). Mestre em Matemática (Profissional) - IMECC, da Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP (2007). Graduado em Licenciatura em Matemática pelo Centro Universitário de Rio Preto - UNIRP (2000). Credenciado no Sistema Nacional de Avaliação da Educação Superior (SINAES) no Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (INEP) do Ministério da Educação (MEC) para autorização e/ou reconhecimento de cursos de graduação e credenciamento e/ou recredenciamento de instituições de educação superior. Credenciado como docente permanente junto ao PROFMAT - INMA - UFMS. 2 Vice Presidente da SBMAC - Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional - Biênio 2024-2025 e Membro da Comissão de Comunicação - SBMAC. Coordenador da Comissão de Eventos - SBM. Áreas de Interesse: Teoria de Códigos Corretores de Erros: Clássica e Quântica, Reticulados, Geometria de Galois, Matemática Discreta.

Palestra 3: Profa. Dra. Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset (ITA)

Título: Ciência de Dados em Pesquisa Operacional para Decisões Inteligentes e Eficazes

Resumo: A Pesquisa Operacional é um campo de conhecimento que investiga estratégias para auxiliar na tomada de decisões em diversos problemas, especialmente aqueles que representam situações reais complexas. Tratar esses problemas em contextos específicos, considerando múltiplas restrições, tem sido um grande desafio, principalmente quando envolvem dados em larga escala e/ou de alta complexidade. Nesse sentido, modelar matematicamente e resolver de forma eficiente esses problemas de otimização torna-se uma tarefa desafiadora. Esta palestra apresentará alguns estudos desenvolvidos pelo grupo da pesquisadora, com base em aplicações reais identificadas em parceria com setores produtivos, da saúde e da educação. Alguns desses problemas envolvem decisões altamente dependentes das informações extraídas de dados, utilizando técnicas de aprendizado de máquina para sua modelagem ou incorporando métodos heurísticos desenvolvidos pelo grupo.

Resumo do Lattes: Clique aqui para acessar o Lattes

Professora Associada 40h/DE no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). É doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Computação e Matemática Computacional da Universidade de São Paulo, tendo sua tese financiada pela FAPESP. De março a outubro de 2020, foi professora visitante da HEC/Montreal, com BPE/FAPESP. É coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Pesquisa Operacional (ITA/UNIFESP) (2024-). Atuou como vice-coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (2012-2015) e como coordenadora desse mesmo programa (2016-2019). É editora associada do periódico Expert Systems with Applications e consultora ad hoc da FAPESP, CNPq. É revisora de periódicos como European Journal of Operational Research, Expert Systems with Applications, Information Sciences, Computers and Operations Research, Computers Industrial Engineering, Applied Soft Computing, IEEE in Evolutionary Computation, dentre diversos outros outros. Sua pesquisa concentra-se na área de Otimização Combinatória combinando-a com técnicas de Ciência de Dados.

Minicurso 1: Prof. Dr. Jonas Laerte Ansoni (UFLA - MG)

Título: Introdução à solução numérica de Equações Diferenciais Parciais

Resumo: A solução numérica de Equações Diferenciais Parciais (EDPs) é de grande importância em diversas áreas, como matemática aplicada, física, engenharia e computação. Em particular, destaca-se a simulação computacional de problemas na área de dinâmica dos fluidos, que envolve a derivação de soluções numéricas das Equações de Navier-Stokes e da Conservação de Massa, que modelam o escoamento de fluidos. Uma introdução ao método de diferenças finitas para a discretização de EDPs será apresentada e aplicada a um exemplo. Durante o curso, será empregada a ferramenta Jupyter Notebook, permitindo a criação de páginas interativas com texto, código executável em Python, gráficos e figuras, proporcionando aos alunos a oportunidade de alterar o código e observar os resultados em tempo real.

Resumo do Lattes: Clique aqui para acessar o Lattes

Possui graduação em Matemática pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) e mestrado e doutorado em Engenharia Mecânica pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC-USP). Realizou estágio de pós-doutorado no Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria do ICMC/USP (2015-2017) atuando em dois projetos. O pesquisador tem experiência na área de matemática aplicada com ênfase em dinâmica dos fluidos computacional, otimização, programação de alto desempenho e na interação entre academia e indústria. Atualmente é professor adjunto A no Departamento de Matemática e Matemática Aplicada da Universidade Federal de Lavras - UFLA, contribuindo para o aprimoramento de programas de ensino, pesquisa e extensão.

Minicurso 2: Profa. Dra. Angela Leite Moreno (UNIFAL-MG) e Prof. Ms. Reginaldo José da Silva

Título: Aspectos Introdutórios de Machine Learning com Orange Data Mining

Resumo: Este minicurso tem como objetivo introduzir os participantes ao mundo do Aprendizado de Máquina de forma intuitiva e acessível, utilizando a ferramenta Orange Data Mining. Durante a atividade, serão explorados conceitos essenciais de machine learning, desde a preparação e visualização de dados até a construção e avaliação de modelos preditivos. A abordagem prática permitirá que os participantes experimentem diferentes algoritmos e técnicas sem a necessidade de programação. Ao final, os alunos terão desenvolvido habilidades para aplicar o aprendizado de máquina na análise de dados científicos com aplicações diversas.

Resumo do Lattes Profa. Dra. Angela Leite Moreno (UNIFAL-MG): Clique aqui para acessar o Lattes

Possui graduação em Matemática pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (2002), mestrado em Matemática pela Universidade de São Paulo (2005) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo "Júlio de Mesquita Filho". Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Alfenas. Tem experiência na área de Matemática, com ênfase em Análise Funcional, atuando nos seguintes temas: equações de Rchards, equações diferenciais parciais, equações diferenciais impulsivas, admissibilidade e dicotomia exponencial. Além disso, tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Redes Neurais Artificiais, atuando nos seguintes temas: Lógica Fuzzy, Rede Neurais ART e ARTMAP Fuzzy, Treinamento Continuado, Redes Neurais ART e ARTMAP Euclidiana, Detecção de Intruso, Detecção de Novidade, Detecção de Anomalia.

Resumo do Lattes Prof. Ms. Reginaldo José da Silva: Clique aqui para acessar o Lattes

Atualmente é doutorando do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, pela Universidade Estadual Paulista "Júlio de Mesquita Filho" - UNESP Câmpus de Ilha Solteira. Mestre em Engenharia Elétrica pela mesma universidade e licenciado em Matemática pela Universidade Federal de Alfenas UNIFAL-MG.

Minicurso 3: Profa. Dra. Franklina Maria Bragion Toledo (ICMC - USP São Carlos)

Título: Uma introdução à problemas de corte e empacotamento de peças irregulares

Resumo: Os problemas de corte têm aplicações em diferentes setores produtivos. Em especial, o problema de corte com peças irregulares é frequente em confecções, na indústria metal mecânica, e de corte de couro. Neste minicurso, vamos estudar modelos matemáticos para representar o problema e algumas técnicas para resolvê-lo.

Resumo do Lattes: Clique aqui para acessar o Lattes

Possui graduação em Bel. em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual de Campinas (1990), mestrado (1994) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1998). Atualmente é professora associada do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (SME/ICMC/USP). Desenvolve pesquisas na área de Pesquisa Operacional, atuando principalmente nos seguintes temas: heurísticas e métodos exatos, problemas de cortes de peças irregulares e problemas da área de logística.