| Processo: | 21/03269-7 |
| Modalidade de apoio: | Auxílio à Pesquisa - Regular |
| Data de Início da vigência: | 01 de fevereiro de 2022 |
| Data de Término da vigência: | 31 de janeiro de 2024 |
| Área do conhecimento: | Engenharias - Engenharia de Produção - Pesquisa Operacional |
| Pesquisador responsável: | Luiz Leduíno de Salles Neto |
| Beneficiário: | Luiz Leduíno de Salles Neto |
| Instituição Sede: | Instituto de Ciência e Tecnologia (ICT). Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP). Campus São José dos Campos. São José dos Campos , SP, Brasil |
| Município da Instituição Sede: | São José dos Campos |
| Pesquisadores associados: | Carlile Campos Lavor ; Phillip Duxbury ; Weldon Alexander Lodwick |
| Assunto(s): | Otimização Materiais nanoestruturados Estrutura tridimensional de proteínas Geometria de distâncias |
| Palavra(s)-Chave do Pesquisador: | Geometria de distâncias | Nanomateriais | otimização | Proteinas | Otimização |
Resumo
O projeto visa dar continuidade à pesquisa que o proponente tem realizado sobre o Unassigned Distance Geometry Problem (uDGP), em colaboração com os pesquisadores Phil Duxbury (Michigan State University), Carlile Lavor (Unicamp) e Weldon Lodwick (University of Colorado Denver) e nesta versão traz um detalhamento da metodologia, conforme apontamento dos revisores, bem como sua atualização (subseção 4.4). Também foi reformulado o plano de gestão de dados e o orçamento, que ficou enxuto. Recentemente o proponente, em conjunto com o professores Duxbury, Lavor e Leo Liberti (CNRS-França), publicaram um artigo que apresenta novos modelos de otimização e uma matheurística para o uDGP, considerado até então um problema em aberto da área de geometria de proteínas. Também recentemente o proponente e o pesquisador Weldon Lodwick publicaram um livro organizando a teoria de otimização sob generalizada incerteza. Neste projeto busca-se o desenvolvimento de modelos e métodos para o uDGP com dados incertos, o que ocorre na prática laboratorial, partindo de motivações apresentadas por pesquisadores experimentais da área de nanomateriais e proteínas. Os avanços obtidos no projeto também serão abordados em um livro sobre aplicações da otimização sob generalizada incerteza, contribuindo para divulgação e formação de novos pesquisadores neste campo. (AU)
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