CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Araraquara. Instituto de Química (IQ) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Atualmente é docente da Universidade Estadual Paulista (UNESP) e coordenadora do projeto SP COVID-19 Info Tracker (www.spcovid.com.br). É também coordenadora Projeto de Extensão GECET: Garotas nas Engenharias, Ciências Exatas e Tecnologias (PROEC-UNESP) e foi, de 2021-2023, coordenadora geral do Comitê Temático "Mulheres na Matemática Aplicada e Computacional" da SBMAC (Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional). De 2021 à 2022 foi bolsista de pós-doutorado pelo CNPq no ICMC/USP, atuando na linha de Ciência de Dados e Modelagem Epidemiológica para o enfrentamento da COVID-19 no Estado de São Paulo. Atuou, de 2017 a 2021, como docente em caráter temporário na Faculdade de Engenharia e Ciências (FEC) da Universidade Estadual Paulista, UNESP, campus de Rosana e, em 2012, no Departamento de Matemática e Computação (DMC) da Universidade Estadual Paulista - UNESP, campus de Presidente Prudente. É avaliadora de Cursos Superiores do INEP - MEC e foi mediadora de ensino e orientadora de Projetos Integradores Extensionistas na Universidade Virtual do Estado de São Paulo - UNIVESP. Graduada em Matemática e Mestre em Matemática Aplicada e Computacional pela Faculdade de Ciências e Tecnologia (FCT) da Universidade Estadual Paulista - UNESP, Campus de Presidente Prudente, e Doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação e Matemática Computacional do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo - USP, campus de São Carlos. É também graduada em Pedagogia pelo Centro Universitário Internacional UNINTER. Tem experiência na área de Ciência de Dados e Matemática Computacional, tendo atuado ao longo de sua formação e trajetória acadêmica nas linhas de Análise Numérica, Mecânica Computacional, Análise de Dados, Aprendizado de Máquina, Ciência de Dados e Processamento Digital de Imagens. Atualmente coordena o Grupo de Pesquisa VISER (Visualization, Image and Smart Energy Research - www.viser.com.br), atuando em pesquisas nas áreas de Ciências de Dados, Processamento Digital de Imagens, Sensoriamento Remoto e Modelagem Matemática Aplicada à Energia. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto visa aprofundar a compreensão dos complexos aspectos que permeiam a produção de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, concentrando-se no emprego de técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED) e Inteligência Artificial (IA), incluindo modelos preditivos de aprendizado de máquina. A pesquisa é motivada pela importância estratégica da cultura da cana-de-açúcar na economia n…
O presente projeto busca desenvolver modelos computacionais avançados para estimar a produção de bioenergia a partir da cana-de-açúcar no estado de São Paulo, utilizando dados reais de diversas fontes. As metodologias empregadas incluem Regressão via Florestas Aleatórias (Random Forest Regression - RFR), Regressão via Vetores de Suporte (Support Vector Regression - SVR) e Redes Neurais Pr…
A cana-de-açúcar desempenha um papel essencial na economia brasileira. O país é o maior produtor do mundo, sendo que 55% da área plantada está localizada no Estado de São Paulo. O estado é também o maior produtor de açúcar do Brasil, respondendo por cerca de 60% da produção nacional e cerca de 30% da produção mundial. Diante de um cenário de tamanha importância a nível econômico e social,…
O etanol tem sido amplamente considerado como uma alternativa para a diminuição de problemas ambientais e energéticos do mundo, por possuir vantagens de ser uma fonte renovável e de diminuir a emissão de dióxido de carbono. Diante de um cenário de crescimento, a nível nacional, na produção de etanol, o estudo de modelos matemáticos e métodos computacionais que buscam analisar a produção d…
Este projeto apresenta uma solicitação de bolsa de Iniciação Científica ao programa de intercâmbio BEPE-FAPESP. A pesquisa será desenvolvida no Instituto de Pesquisa em Engenharia de Sistemas e Computadores (INESC-TEC), sediada na cidade de Porto, Portugal, sob a supervisão do Prof. Dr. José Nuno Fidalgo, pesquisador na área de Aprendizado de Máquina com ênfase em dados de recursos energé…