CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
tem bolsa de pesquisa do CNPq nível 2. Bacharel em Física pelo Instituto de Física e Química de São Carlos - atual IFSC- USP (1987), mestre em Física pelo Instituto de Física e Química de São Carlos - USP (1992) e doutor em Física pelo Instituto de Física da USP (1996). Fez seu pós-doutorado no IF-USP (1997) e IFSC-USP (1998), foi Jovem Pesquisador FAPESP na FFCLRP-USP (1999-2002) e fez livre-docência pela USP (2008). Atualmente é professor associado da Universidade de São Paulo no Departamento de Física da FFCLRP. Tem experiência na área de Física Estatística e Sistemas Dinâmicos, atuando principalmente nos seguintes temas: neurociência computacional, meios excitáveis, redes neurais, automata celulares e criticalidade auto-organizada. Teve um de seus trabalhos (publicado no Physical Review Letters) comentado por H. Eugene Stanley na seção News and Views da Nature. Também publicou um trabalho na Nature Physics mostrando que a faixa dinâmica em redes de elementos excitáveis similares a neurônios é otimizada no ponto crítico de uma transição de fase. Coordenador do Laboratório de Física Estatística e Biologia Computacional no Departamento de Física da FFCLRP-USP. Coordenador do Laboratório de Divulgação Científica e Cientometria do DF-FFCLRP-USP, é responsável pelo Anel de Mídias Científicas e pelo blog SEMCIÊNCIA. (Fonte: Currículo Lattes)
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Propõe-se a criação de um centro de matemática, integrando modelagem matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da neurociência. A proposta responde à crescente importância da matemática na neurociência teórica. Importante motivação para a criação do centro é a grande quantidade de dados que os laboratórios de pesquisas são capazes de gerar atualmente e cuja análise depende de…
Serão desenvolvidas três linhas de pesquisa na interface Física/Computação Biológica: 1) transições de fase em curvas de aprendizagem em modelos de redes neurais (abordagem de mecânica estatística); 2) estudo de criticialidade auto-organizada, sincronização e outros comportamentos coletivos em redes de osciladores de relaxação; 3) estudo de comportamentos coletivos em redes de mapas acopl…
Serão desenvolvidas três linhas de pesquisa na interface Física/Computação Biológica: I. Transições de fase em curvas de aprendizagem em modelos de redes neurais (abordagem de mecânica estatística); II. Estudo de criticalidade auto-organizada, sincronização e outros comportamentos coletivos em redes de osciladores de relaxação; III. Estudo de comportamentos coletivos em redes de mapas aco…
Um dos possíveis comportamentos coletivos de sistemas dinâmicos dissipativos com grande número de graus de liberdade é o chamado estado crítico auto-organizado. Propomos estudar uma generalização simples do modelo Bak-Sneppen que interpola entre o comportamento deste modelo e o dos modelos de redes de osciladores de relaxação. O estudo será feito através de simulações e abordagens analíti…
Pretendemos estudar o comportamento de um mapa bidimensional dissipativo (mapa YOS) na presença de um termo de forçamento periódico e de ruído branco. Este mapa aparece em diversos contextos (modelos magnéticos com interações competitivas, redes neurais recorrentes aplicadas na modelagem de séries temporais, modelos de elementos excitáveis tipo Fitz-Hugh-Nagumo) e deverá apresentar intere…
O uso de ideias e ferramentas de Física Estatística para estudar modelos de redes neuronais é agora já padrão. Neste projeto, I proponho estudar o diagrama de fases de redes com neurônios integra-dispara estocásticos excitatórios e inibitórios. Usaremos análise de estabilidade dos pontos fixos para determinar as bordas das fases. Também, iremos examinar o efeito de dinâmicas de adaptaçã…