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Seminários em Modelagem Computacional

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 14hProfa. 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.

Seminários Anteriores

DataTítulo do SeminárioApresentadorInstituição
17/01/2023A eulogy to predictive ecosystem modelsProf. Michael BodeQueensland University of Technology
15/12/2022Conservative Numerical Methods to Solve the Two-Phase Flow in Porous Media Including Foam DisplacementFilipe Fernandes de PaulaDiscente PPGMC/UFJF
06/12/2022Contribuições para modelagens aerodinâmica e estrutural de pás de turbinas eólicas de eixo horizontalEric Vargas LoureiroDiscente PPGMC/UFJF
25/11/2022Otimização dos perfis aerodinâmicos de uma hélice de turbina eólicaRodrigo Perobeli Silva CostaDiscente PPGMC/UFJF
21/11/2022Um modelo computacional, espaço-temporal, para estimativa de radiação solar no estado de Minas GeraisSamuel da Costa Alves BasílioDiscente PPGMC/UFJF
07/10/2022Machine learning for experimental analyses of flow problemsProf. Douglas Martins RochaEPD / UFJF
07/10/2022Traveling waves for the Newtonian foam displacement in porous mediaRosmery Violeta Quispe ZavalaDiscente PPGMC/UFJF
30/09/2022Projeto e desenvolvimento de software para Álgebra Linear em linguagem C++ Dr. Weslley PereiraUniversity of Colorado Denver
28/07/2022Modelos de Aprendizado de Máquinas Híbridos Aplicados à previsão de curto prazo da Vazão do Rio Zambeze Afluente à Barragem Hidroeléctrica de Cahora-Bassa, em MoçambiqueAlfeu Dias MartinhoDiscente PPGMC/UFJF
16/08/2022Generation and Uncertainty Quantification of Patient-specific Purkinje network modelsLucas Arantes BergDiscente PPGMC/UFJF
19/08/2022Desenvolvimento de algoritmos para construção automática de florestas de árvores arteriaisLuiz Cláudio Mesquita de AquinoDiscente PPGMC/UFJF
05/09/2022Modelos hidrológicos híbridos para a bacia do rio Paraíba do Sul: acoplando redes neurais artificiais com transformada wavelet para previsão de vazão em curto prazo com ênfase na previsão de vazões extremasYulia GorodetskayaDiscente PPGMC/UFJF
21/09/2022Inferência de Redes de Regulação Gênica a partir de Séries Temporais via Meta-heurísticasJosé Eduardo Henriques da SilvaDiscente PPGMC/UFJF
23/09/2022Construção de uma ferramenta computacional para simulação hemodinâmica em modelos 1D de árvores arteriaisIgor Pires dos SantosDiscente PPGMC/UFJF
26/09/2022Fenômenos aeroelásticosProfa. Patricia Habib HallakMAC / UFJF
06/07/2022Biomecânica Cardíaca: Modelagem e Métodos ComputacionaisProf. Bernardo Martins RochaDCC / UFJF
23/06/2022Revisão Sistemática na Pós-Graduação DescomplicadaAna Carolina Estorani Polessa da SilvaDiscente UFJF
14/06/2022Qualificação ao Doutorado - Modelo computacional para obtenção de propriedades mecânicas de agregados graúdos e análise das relações de interdependência entre agregados graúdos não convencionais e argamassas em diferentes concretos por meio de simulações computacionaisPedro Henrique GarciaDiscente PPGMC/UFJF
10/06/2022The Nonsmooth Feasible Directions Algorithm applied to constructing Pareto fronts of Ridge and Lasso RegressionsProf. Wilhelm FreireMAT / UFJF
10/05/2022Defesa de Tese Modelagem de técnicas de controle populacional do mosquito Aedes aegyptiMonalisa Reis da SilvaDiscente PPGMC/UFJF
09/05/2022Planejamento cirúrgico tridimensional otimizado em osteotomia periacetabularProf. Bruno Gonçalves Schröder e SouzaSuprema-JF
06/05/2022Defesa de Tese - Inteligência Artificial Aplicada ao Monitoramento de Estruturas: Detecção de Alterações Mecânico-Estruturais Baseada no Uso de Redes Neurais Autocodificadoras Esparsas para a Caracterização de Respostas DinâmicasRafaelle Piazzaroli Finotti AmaralDiscente PPGMC/UFJF
04/05/2022Propulsão híbrido-elétrica, conceito e estudo de casoProf. Manuel Arturo Rendon MaldonadoDep. EPD / UFJF
25/04/2022Robótica e Inteligência ArtificialProf. Leonardo OliviUFJF
17/09/2020Internet, Regulação e Novas TecnologiasProfa. Priscila CaprilesDCC / UFJF
15/09/2020Panorama da Governança da InternetProfa. Priscila CaprilesDCC / UFJF
04/12/2020 A Internet de tudo: dos sensores à análise de dadosProf. Alex Borges VieiraDCC / UFJF
11/11/2020Método das Trajetórias Quase-Clássicas como Ferramenta para o Estudo de Colisões MolecularesProf. Maikel Yusat Ballester FuronesFIS / UFJF
18/02/2021 Multibasin Quasi-Harmonic Approach for the Calculation of the Configurational Entropy of Small Molecules in SolutionProf. Gilberto Paulo PereiraUniversité de Strasbourg - França
18/02/2021Funções empíricas treinadas com aprendizagem de máquina para predição de afinidade proteína-ligante Profa. Isabella Alvim GuedesLNCC
17/03/2021 Modelos Computacionais de Tumores Sólidos para Prever Resposta a TerapiaProfa. Bárbara de Melo QuintelaDCC / UFJF
16/06/2021 Imunologia Computacional e Computação de Alto DesempenhoProf. Marcelo LoboscoDCC / UFJF
23/06/2021 Inteligência Computacional e Aprendizagem da Máquina: Algoritmos e AplicaçõesProf. Carlos Cristiano Hasenclever BorgesDCC / UFJF
18/08/2021Modelagem e Dependabilidade na Engenharia de Sistemas Embarcados Críticos ComplexosProf. André Luiz de OliveiraDCC / UFJF
15/12/2021Cidades Inteligentes e Sustentáveis: Perspectivas em Ciência de Dados e Modelagem Computacional Prof. Leonardo GoliattMAC / UFJF

Orientações

Perguntas Frequentes

1 – A participação na disciplina Seminários em Modelagem Computacional é obrigatória durante todo o curso?

Para alunos de doutorado ela é obrigatória nos primeiros 24 meses e para os alunos de mestrado nos primeiros 12 meses. Enquanto for obrigatória, a cada trimestre, o aluno deverá solicitar a matrícula na disciplina. Cumpridos esses prazos, a matrícula na disciplina é opcional.

2 – Qual é o requisito para aprovação na disciplina?

O requisito para aprovação na disciplina é obter uma frequência mínima de 25% do total de seminários ofertados no trimestre.

3 – Como será dado o conceito?

O conceito na disciplina será dado da seguinte forma:

  • conceito C para frequência maior que 25%;
  • conceito B para frequência maior que 50%;
  • conceito A para frequência maior que 75%.

4 – Como será dada a contagem?

A contagem será dada em presença ou ausência no seminário.

5- O que será considerado como justificativa para ausência?

Somente serão consideradas as justificativas nos seguintes casos:

  • Atestado médico;
  • Licença maternidade/paternidade;
  • Coincidência de horário do seminário com alguma disciplina do PPGMC;
  • Participação em evento científico ou participação em doutorado sanduíche

Qualquer flexibilização dessa regra será subordinada à aprovação do Colegiado do PPGMC, que fará a análise das justificativas enviadas pelos discentes, com a ciência dos orientadores.

A apresentação da justificativa será feita através do preenchimento do formulário disponível a seguir: clique aqui para acessar o formulário.