Desenvolvimento e Implementação de Estratégias de Aprendizado de Máquina para a Solução de Problemas em Ciências e Engenharia

• Processo: 23/12787-7
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2023
• Data de Término da vigência: 31 de outubro de 2025
• Área de conhecimento: Interdisciplinar
• Pesquisador responsável: William Roberto Wolf
• Beneficiário: Brener d'Lélis Oliveira Ramos
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Mecânica (FEM). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/08293-7 - CECC - Centro de Engenharia e Ciências Computacionais, AP.CEPID
• Assunto(s): Aprendizado computacional Modelagem computacional
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | Inteligência articial | Simulação de Alto Desempenho | modelagem computacional

Resumo

O CEPID-CCES é constituído por diversos grupos de pesquisa nas áreas de ciências exatas e engenharia. Embora o centro tenha caráter multidisciplinar, um elemento em comum une seus membros: as simulações numéricas de alta fidelidade. A análise dos dados gerados através dessas simulações de alta fidelidade requer novas estratégias de pós-processamento para a observação e classificação de padrões. Nesse contexto, as técnicas de aprendizado de máquina constituem um elemento fundamental de interesse dos diversos grupos associados ao centro. O bolsista de treinamento técnico (TT) irá atuar junto aos diversos grupos vinculados ao CEPID-CCES nesse contexto. Essa atuação se dará através de interações diretas com os pesquisadores principais, associados e bolsistas de pós-graduação e pós-doutorado. Ele irá trabalhar no desenvolvimento e aplicação de ferramentas de aprendizado de máquina visando a solução de problemas em diversas áreas de pesquisa como, por exemplo, química, física, engenharia mecânica, biologia, ciência da computação, geofísica, dentre outras. O bolsista TT também irá desenvolver estratégias de difusão do conhecimento na área de aprendizado de máquina. Dessa forma, todos os grupos serão beneficiados por este projeto de bolsa TT nível 5.