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Pós-Graduação em Modelagem Computacional

Seminários Anteriores

3º trimestre de 2023

  • 28/09/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Previsão Automatizada de Mastite Bovina em Compost Barns: Um Sistema Integrado de Inteligência Artificial. Candidato: Douglas Lima Fonseca.
  • 06/10/2023 – Qualificação ao Doutorado – Título: Desenvolvimento e implementação computacional de esquemas upwind polinomiais. Candidato: Pablo César Rojas Oviedo.
  • 20/10/ 2023 – Cerimônia Conceito 5 PPGMC.
  • 24/11/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Redes Neurais Artificiais Adaptativas: Abordagem Evolutiva para Melhoria de Performance e Eficiência. Candidato: Tales Lima Fonseca.
  • 24/11/2023 – Defesa de Mestrado – Título: The traveling wavefront for foam flow in multilayered porous media. Candidato: Andrés Julián Castrillón Vásquez.
  • 01/12/2023 – Reunião de Acompanhamento Discente.
  • 15/12/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Metaheurísticas Aplicadas à Detecção, Localização e Classificação de Tumores Mamários Compostos por Múltiplos Focos via Termografia. Candidato: Jan Pierre Agenciano da Silva Rocha.
  • 19/12/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Modelagem de Power grids utilizando Multi-Aspects Graphs. Candidato: Jean Dias Rocha.
  • 21/12/2023 – Workshop em Modelagem Computacional do Coração – Presencial – de 14h às 18h 
    • Palestra 1: Prof. Dr. Rafael Sachetto Oliveira (UFSJ) – Título: MonoAlg3D: an extensible simulator of the cardiac electrophysiology. Resumo: As doenças cardíacas representam a mais elevada taxa de letalidade global, totalizando 17,9 milhões de óbitos anualmente. Dentro desse contexto, a utilização de modelos computacionais eficientes e confiáveis que reproduzem a atividade elétrica do coração em uma ampla variedade de cenários, em consonância com observações clínicas, emerge como uma ferramenta potente para o avanço das investigações nesse domínio. Tais modelos, caracterizados por essa capacidade, são reconhecidos como “gêmeos digitais cardíacos” (CDTs). Nesta palestra, iremos apresentar o simulador MonoAlg3D: uma plataforma expansível dedicada a simulações de eletrofisiologia cardíaca. Este simulador aproveita a capacidade de processamento de Unidades de Processamento Gráfico (GPUs) e é suficientemente expansível para facilitar a concepção e realização de simulações referentes aos “gêmeos digitais cardíacos”.
    • Palestra 2: Dr. Fernando Otaviano Campos (King´s College of London) – Título:   Virtual Induction and Treatment of Arrhythmias (VITA). Resumo: Ventricular tachycardia (VT) precipitating cardiac arrest are considered the most common mechanisms of sudden death. Catheter ablation is currently the only curative treatment for scar-related VT. However, not only are ablation procedures long, with relatively high risk, but success rates are punitively low, with frequent VT recurrence. Personalized in-silico approaches can address these limitations. However, state-of-the-art reaction diffusion (R-D) simulations of VT induction and subsequent circuits used for in-silico ablation target identification require long execution times, along with vast computational resources, which are incompatible with the clinical workflow. The aim of this talk is to present the Virtual Induction and Treatment of Arrhythmias (VITA), a novel, rapid and fully automated computational approach that uses reaction-Eikonal methodology to induce VT and identify subsequent ablation targets. VITA was tested on a virtual cohort of 7 post-infarcted porcine hearts and the results compared to R-D simulations. Using only a standard desktop machine, VITA could detect all scar-related VTs, simulating activation time maps and ECGs (for clinical comparison) as well as computing ablation targets in 48 minutes. The comparable VTs probed by the R-D simulations took 68.5 hours on 256 cores of high-performance computing infrastructure. The set of lesions computed by VITA was shown to render the ventricular model VT-free. VITA could be used in near real-time as a complementary modality aiding in clinical decision-making in the treatment of post-infarction VTs.
    • Palestra 3: Dr. Lucas Arantes Berg (University of Oxford) – Título: A Novel Digital Twin Pipeline of the Human Ventricular Activation Sequence Using Realistic Purkinje Networks for in-Silico Clinical Trials. Resumo: Human-based modelling and simulation can safely allow therapy testing as well as unravelling pathophysiological mechanisms, enabling the realization of the in silico clinical trials and cardiac digital twin visions. In this talk, I will present our automatic framework to calibrate virtual cohorts of electrophysiological models to reproduce the activation behaviour observed in 12-lead electrocardiogram (ECG) recordings. This framework combined the inference of the activation phase while incorporating the use of state-of-the-art human cellular electrophysiology with diffusion-derived stimulation currents to enable a straightforward correspondence between the reduced-order models employed by the inference process and the desired human-based multiscale biophysically detailed electrophysiological models suitable for precision medicine and in silico trials. We tested our framework’s ability to reproduce activation patterns observed in clinical data from healthy patients and patients diagnosed with hypertrophic cardiomyopathy (HCM). The biophysically detailed calibrated electrophysiological model was able to reproduce the subject’s clinical data with high fidelity between the clinical and simulated QRS complexes.
    • Palestra 4: Prof. Dr. Joventino de Oliveira Campos (UFJF) – Título: Parceria FISIOCOMP-HU: Avaliação do Risco Arrítmico com Modelos Computacionais Personalizados. Resumo: Este projeto tem como objetivo desenvolver modelos computacionais personalizados do coração em pacientes com miocardiopatia dilatada, utilizando medicina de precisão e modelagem computacional para prever arritmias ventriculares malignas. A insuficiência cardíaca desses pacientes é uma condição prevalente, associada a elevada morbidade e mortalidade. Dentre os desfechos, a morte súbita cardíaca, frequentemente relacionada às arritmias ventriculares graves, é responsável por um número significativo de óbitos no Brasil. Nesse contexto, o projeto busca melhorar a estratificação de risco desses pacientes para permitir decisões terapêuticas mais efetivas. A hipótese a ser investigada é se modelos computacionais personalizados, utilizando dados de ressonância cardíaca e eletrocardiogramas, podem fornecer informações adicionais sobre o risco de arritmias ventriculares malignas em pacientes com miocardiopatia dilatada. Serão apresentados os resultados das simulações realizadas até o momento, que reproduzem um procedimento clínico utilizado para a identificação precoce de pacientes com alto risco de desenvolver arritmias, denominado Estudo Eletrofisiológico. Além disso, será apresentado todo o processo para a realização da simulação, que engloba a geração da malha baseada em imagens de ressonância magnética, a criação de fibras cardíacas, a calibração das condutividades do tecido por meio de dados do eletrocardiograma, execução das simulações do estudo eletrofisiológico e a análise comparativa dos resultados com dados do paciente.

2º trimestre de 2023

  • 20/06/2023 – Presencial – às 14h – Prof. Teófilo Henrique Pereira de Paula (UFRRJ) – Título: Modelos baseados em agentes e aplicações na economia: o problema da estabilidade financeira. Resumo: Crises financeiras são recorrentes no sistema capitalista, com efeitos nocivos sobre a estrutura patrimonial de famílias e empresas. Métodos estatísticos tradicionais têm se mostrado insuficientes para prevenção e mitigação destas, ensejando a busca por ferramentas alternativas. Dentre tais ferramentas, tem crescido o uso de Modelos Baseados em Agentes – MBA para a análise de um sistema econômico habitado por agentes heterogêneos e dotado de inúmeras interconexões, interdependências e comportamentos não lineares. O presente seminário busca discutir o problema em questão, bem como apresentar uma proposta de MBA para a abordagem das instabilidades financeiras.
  • 17/07/2023 – Qualificação ao Doutorado – Título: Traveling wave solutions for mechanistic foam flow models. Candidato: Jhuan Barbosa da Silva e Cedro.
  • 02/08/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Estimação de Parâmetros e Análise de Sensibilidade de Modelos Constitutivos do Tecido Cardíaco Usando Emuladores Baseados em Expansão em Caos Polinomial. Candidato: Rafael Moreira Guedes.
  • 08/08/2023 – Defesa de Tese – Título: Optimizing Propeller Performance: A Comprehensive Constrained Multi-Objective Design Approach using Blade Element Theory and Evolutionary Algorithms. Candidato: Nicolas Lima Oliveira.
  • 08/08/2023 – Presencial – às 14h – Érica da Costa Reis Carvalho, pós-doutoranda UFJF – Título: Um algoritmo por enxame de partículas para a solução de problemas de otimização estrutural multiobjetivo. Resumo: O interesse em algoritmos evolutivos de otimização multiobjetivo cresceu nos últimos anos devido à sua aplicabilidade em problemas de diversas áreas, especialmente as da matemática e engenharia. Uma família de algoritmos populacionais é largamente aplicada a esses tipos de problemas, dando destaque para os algoritmos genéticos, evolução diferencial, enxame de partículas, dentre outros. Será apresentado um algoritmo por enxame de partículas multiobjetivo aplicado em um conjunto de problemas de otimização estrutural multiobjetivo com restrições. Na experimentação computacional, fronteiras de Pareto serão obtidas como resultados dos problemas de otimização analisados e comparações serão apresentadas utilizando métricas de desempenho. No entanto, com a complexidade dos problemas avaliados, o uso dos algoritmos evolutivos pode se tornar altamente custoso devido ao grande número de soluções candidatas no processo evolutivo. Uma possível solução é o uso de um modelo de substituição ou metamodelo. Além de proporcionar a redução do custo computacional total, o uso de metamodelos pode facilitar o processo de otimização.
  • 15/08/2023 – Presencial – às 14h – Profa. Paula de Oliveira Ribeiro, depto Estruturas UFJF – Título: Predição das propriedades mecânicas do UHPFRC por meio de aprendizado de máquina supervisionado. Resumo: O Concreto de Ultra Alto Desempenho (em inglês, Ultra-High Performance Concrete – UHPC) pertence a classe dos compósitos cimentícios de alta resistência. O UHPC é produzido com cimento Portland, misturas reativas e inertes, pequenos agregados e superplastificante. Quando as fibras são introduzidas na matriz, o material é chamado de Concreto de Ultra Alto Desempenho Reforçado com Fibras (em inglês, Ultra-High Performance Fiber Reinforced Concrete, UHPFRC). A composição da mistura do compósito tem influência nas propriedades mecânicas do material. Neste sentido, modelos de aprendizado de máquina supervisionados podem auxiliar na predição de tais propriedades. Por exemplo, é possível estimar a resistência à tração e à compressão do UHPFRC em função de seus constituintes. Assim, estudos relacionados ao tema possibilitam otimizar a mistura, melhorar a relação custo/benefício do material e, consequentemente, viabilizar o emprego do UHPFRC em estruturas reais.
  • 16/08/2023 – Defesa de Dissertação – Título: Algoritmo de Controle do Dano ao Tecido Saudável no Tratamento de Câncer por Hipertermia. Candidato: Gustavo Resende Fatigate.
  • 23/08/2023 – Defesa de Tese – Título: Ferramenta computacional para planejamento cirúrgico tridimensional otimizado da osteotomia periacetabular de Ganz via Algoritmos Genéticos e Métodos dos Elementos Finitos. Candidato: Marcus Vinícius de Souza Ferraz.
  • 25/08/2023 – Defesa de Tese – Título: Modelagem Computacional do contato oclusal: análise paramétrica do desgaste de superfície rugosa sob carregamento cíclico. Candidato: Evelyn Aparecida de Oliveira.
  • 30/08/2023 – Defesa de Dissertação – Título: Métodos de Elementos Finitos Híbridos para Modelos RANS de Turbulência. Candidato: Bernardo Coelho de Almeida Resende.
  • 04/09/2023 – Qualificação ao Doutorado – Título: Modelo Computacional 3D Parametrizável para Análise do Contato entre Superfícies Rugosas Sujeitas aos Regimes de Lubrificação Hidrodinâmico e Misto. Candidato: Marvelúcia Silmara Silva Almeida.
  • 06/09/2023 – Defesa de Tese – Título: Viabilidade fotovoltaica residencial: uma abordagem envolvendo volatilidade estocástica e opções evolucionárias. Candidato:  Igor Michel Santos Leite.
  • 11/09/2023 – Defesa de Tese – Título: Multiscale Modeling for the Calcium Dynamics in Cardiac Electrophysiology. Candidato: Gustavo Montes Novaes.

1º trimestre de 2023

  • 07/03/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Otimização multiobjetivo de parques eólicos offshore via algoritmos evolucionários utilizando um modelo analítico tridimensional de esteira de turbulência. Candidato: Anderson de Moura Ribeiro
  • 14/03/2023 – Defesa de Exame de Qualificação – Título: Redes Neurais Artificiais Adaptativas: Abordagem Evolutiva Melhorando Performance e Eficiência. Candidato: Tales Lima Fonseca
  • 15/03/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Aprendizado por Reforço Assistido por Imitação para Jogos Digitais. Candidato: Felipe Rafael de Souza.
  • 15/03/2023 – Qualificação ao Doutorado – Título: Redes neuronais polinomiais assistidas por algoritmos evolutivos para previsão da vazão diária da Barragem de Cahora Bassa. Candidato: Danilo Pinto Moreira de Souza.
  • 16/03/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Aprendizado de Máquina para Alocação de Equipagem Ferroviária – Candidato: Rael Fonseca Andretto.
  • 20/03/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Heurística para Instabilidade Financeira Sob Incerteza Keynesiana: Uma Abordagem Baseada em Agentes. Candidato: Iago Gomes de Lima Rosa.
  • 24/03/2023 – Defesa de Doutorado – Título: Modelos de Aprendizado de Máquinas Híbridos Aplicados à previsão de curto prazo da Vazão do Rio Zambeze Afluente à Barragem Hidroeléctrica de Cahora-Bassa, em Moçambique – Candidato: Alfeu Dias Martinho.
  •  31/03/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Estimativa e identificabilidade de parâmetros em experimentos de qualidade de espuma em meios porosos. Candidata: Luisa Silva Ribeiro.
  • 14/04/2023  – Qualificação ao Doutorado – Título: Modelo baseado em inteligência computacional para apoio à tomada de decisão em projetos de edificações sustentáveis. Candidata: Gisele Goulart Tavares da Silva.
  • 28/04/2023 – Qualificação ao Doutorado – Título: Observatório do Consumidor: Uma Ferramenta de Mineração e Análise de Dados de Rede Sociais para Avaliação de Tendências de Consumo de Derivados Lácteos no Brasil. Candidato: Thallys da Silva Nogueira
  • 05/04/2023 – Seminário Remoto – Apresentação NVIDIA Modulus – Physics-Informed Machine Learning.
  • 19/05/2023 – Seminário Remoto – Métodos de elementos finitos mistos aplicados ao problema da elasticidade. Palestrante: Prof. Thiago de Oliveira Quinelato (UFPR).
  • 29/05/2023 – Defesa de Mestrado – Título: Modelagem computacional da cavidade pélvica e comparação entre histerectomia total e subtotal: Avaliação de tendência ao prolapso uterino. Candidata: Palloma Silva Cardoso.

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