Apresentação
Desde o início do século XXI, a transformação digital tem impulsionado uma revolução tecnológica que conecta o mundo físico ao digital — processo consolidado no conceito de Indústria 4.0. Ferramentas como mineração de dados, análise preditiva e algoritmos evolutivos tornaram-se fundamentais para o avanço tecnológico e sustentável em escala global.
O CIDENG – Grupo de Pesquisa em Ciência de Dados Aplicada à Engenharia foi criado em 2021 e é composto por pesquisadoras e pesquisadores da UFJF e da UFOP, com formações diversas nas áreas de Engenharia Civil, Modelagem Computacional e Estatística. O grupo investiga soluções baseadas em inteligência artificial, aprendizado de máquina e modelagem estatística avançada para transformar grandes volumes de informação em soluções inovadoras e de impacto. Suas pesquisas abrangem áreas como materiais de construção, monitoramento de estruturas, eficiência energética, engenharia ferroviária, otimização computacional e aplicações interdisciplinares em engenharia e ciências naturais.
Nosso objetivo é contribuir para uma engenharia mais eficiente, ética e orientada por dados, com forte compromisso com a inovação, a sustentabilidade e a formação científica de excelência. Acompanhe nossas atividades de divulgação científica pelo Instagram (@cidengcnpq), Linkedin e Youtube. Temos códigos de vários de nossos trabalhos disponíveis publicamente no Github.
Espelho no diretório de grupos do CNPq
Linhas de pesquisa
Ciência de dados aplicada à construção civil
Desenvolvemos soluções para diferentes áreas da construção civil, como materiais de construção, técnicas construtivas, eficiência energética e desempenho de edificações, a partir de ferramentas de aprendizado de máquina e mineração de dados.
Ciência de dados aplicada ao Monitoramento Dinâmico de Estruturas
Utilizamos técnicas baseadas em aprendizado de máquina e em mineração de dados para avaliar e classificar o comportamento dinâmico de estruturas e infraestrutura de transporte.
Ciência de dados aplicada à otimização de estruturas
Desenvolvemos algoritmos para a otimização estrutural, utilizando técnicas heurísticas, determinísticas e/ou probabilísticas para a obtenção dos resultados.
Métodos computacionais para engenharia e ciência de dados
Desenvolver e gerenciar soluções computacionais para a geração, recuperação e tratamento de dados. Desenvolver modelos de aprendizado de máquina e de inteligência computacional para assistir nos processos de tomada de decisões em Engenharia.