Mostras Científicas 2026:
Aprendizado de Máquina na Modelagem da Assistência em um Restaurante Universitário: Estudo de Caso na Unicamp
Autor: Julián Andrés López Moreno (Orientadora: Petra Maria Bartmeyer)
Este trabalho aplica técnicas de aprendizado de máquina para modelar a demanda em restaurantes universitários, a partir de dados operacionais de almoço e jantar.
Aprendizado por reforço guiado pela informação geométrica: moldando a geometria de fronteiras não homogêneas
Autores: Marcus Vinícius Pimenta Soares e Washington Alves de Oliveira
Este trabalho desenvolve um método de aprendizado de máquina por reforço para moldar a geometria de fronteiras não homogêneas indicadas para equações diferenciais.
Modelagem de Redes Neurais de Valor Complexo usando Cálculo de Wirtinger
Autor: Lucas Eduardo Junges (Orientador: Marcos E. M. Ribeiro do Valle)
O presente trabalho aborda as Redes Neurais de Valor Complexo (CVNNs), que estendem os modelos clássicos ao domínio complexo, utilizando o Cálculo de Wirtinger para a otimização.
Predição Analítica da Dificuldade de Simulação Tensorial de Circuitos QAOA via Treewidth do Grafo de Interação
Autor: Rafael Zanella Perez Canovas (Orientador: Marcelo Terra Cunha)
Investigação sobre como a introdução de variáveis de folga afeta a dinâmica de emaranhamento quântico na resolução de problemas de otimização combinatória via QAOA.
Modelagem Matemática e Simulação Numérica da Dispersão de Poluentes em Corpos Hídricos via Equações de Navier–Stokes e Difusão-Advecção-Reação
Autores: Ludmila Vitória Ribeiro Rocumba, Gesivaldo dos Santos Silva e João Frederico da Costa A. Meyer
Utilização da Equação de Advecção-Difusão-Reação e das Equações de Navier-Stokes para modelar e compreender o comportamento da dispersão de contaminantes em rios.
Generalizações do Fenômeno de Collatz: História, Variantes e a Fronteira com a Decidibilidade
Autores: Gabriel Shimizu Gomes da Gosta Marques e Walter Alexandre Carnielli
Esta pesquisa tem o propósito de investigar a conjectura original de Collatz, resgatar o progresso feito ao longo dos anos e propor novas generalizações matemáticas.
Beyond Retrieval: Compounding Scientific Extelligence with Artificial Intelligence Wikis
Autores: Luiz Eduardo Foschiera Couto Lopes, Pedro H. M. Zanineli e Bruno Focassio (Orientador: Gabriel R. Schleder)
Uma análise sobre as limitações dos atuais modelos de IA na ciência e a necessidade de uma memória científica persistente para preservar relações e hipóteses.
Alinhamento Temporal de Biomarcadores Utilizando Programação Dinâmica
Autor: Letica Palomero (Orientadora: Petra Maria Bartmeyer)
Proposta de uma metodologia computacional de pré-processamento e alinhamento temporal de séries provenientes de diferentes dispositivos vestíveis para monitoramento fisiológico.
Distribuição dos Conteúdos Geométricos nas Avaliações de Acesso ao Ensino Superior: Uma Análise Comparativa entre ENEM (Brasil) e Exame Nacional de Matemática A (Portugal)
Autores: Gustavo Vidal da Silva, Thalyta de O. Inocêncio Martins e Frederico Alan de O. Cruz
Análise comparativa da distribuição dos conteúdos geométricos presentes nas avaliações de acesso ao ensino superior do Brasil (ENEM) e de Portugal.
Detecção de Duplicação de Imagens em Publicações Científicas via Correspondência Geométrica de Local Features – Pipeline multimodal
Autor: Guilherme de Medeiros Ellena (Orientadores: Anderson Rocha e João Phillipe)
Investigação de métodos automáticos de correspondência de imagens para a tarefa de Detecção de Duplicação Exata, identificando reutilização indevida em artigos científicos.
Todas as Mostras Científicas:
Fique por dentro de todas as palestras e projetos que já passaram pela Semana de Matemática Aplicada
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Aluno: Henrique T. Pereira Neste projeto de Iniciação Científica analisamos a geração de malhas, em especial as triangulações de Delaunay, para...
Aluno: Felipe M. L. Sinoti Neste projeto, buscamos destrinchar um pouco da matemática aplicada nos jogos. Mais especificamente, vamos mostrar a...
Aluno: Thiago Santos da Silva As mudanças climáticas vêm sendo corroboradas em diversas pesquisas como uma tendênciaglobal. Os modelos vêm se...
Aluno: Rafael Carniello The recent development of physics-informed deep learning models (e.g., [1]) to numerically approximate the solution of differential equations...
Aluna: Beatriz Laiate
Aluna: Fernanda Peteam https://www.youtube.com/watch?v=MqJKA8b0Op0&list=PLjYr0X0AseP-_XAUEqniBllh_RLhuJ_Q9&index=18
Aluno: Melissa de Moraes Carvalho Análise da generalização de modelo de deep learning criado ao se otimizar a função perda “Local...
Aluno: Ivan Nascimento O objetivo desta exposição é o de introduzir, através de uma aplicação prática, o problema de decompor uma...
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