Tem graduação em Matemática pela UNESP (2001), mestrado e doutorado em Matemática Computacional pelo ICMC-USP (2004 e 2008). Atualmente é professor livre docente do Departamento de Matemática e Computação da FCT-UNESP e coordenador do Programa de Pós-Graduação em Matemática Aplicada e Computacional. É membro do corpo editorial da Coleção Matemática Aplicada publicada pela Sociedade Brasileira de Matemática - SBM. Faz pesquisa em Mecânica dos Fluidos Computacional e Análise Numérica. Coordenou um Projeto Jovem Pesquisador da Fapesp e Auxílios Universal do CNPq. Recebeu menção honrosa do Prêmio Odelar Leite Linhares em 2009 de melhor tese de doutorado da SBMAC. Em 2019 foi aprovado como Pesquisador Principal do CEPID/FAPESP (Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria). Atualmente atuando como pesquisador visitante no Artificial Intelligence Institute in Dynamic Systems, University of Washington. (Fonte: Currículo Lattes)
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O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase imediata (entretanto, a colocação em prát…
O estudo de métodos numéricos de alta ordem para escoamentos transientes é proposto neste projeto de pesquisa. Baseado nos recentes avanços alcançados pelo candidato será desenvolvida metodologias eficientes que sejam capazes de resolver problemas tecnológicos e científicos, nos quais admitam diferentes tipos de condições de contorno, distintos números de Reynolds e modelos de fluidos new…
Neste projeto de pesquisa serão investigados modelos matemáticos utilizados em sistemas de liberação contralada de fármacos. Os métodos numéricos serão aplicados para auxiliar o entendimento da eficácia de tratamentos associados as doenças que afetam a retina e a coróide. Baseado em um recente trabalho do supervisor e colaboradores, incluíndo médicos oftalmologistas, o bolsista irá utiliz…
As simulações computacionais de problemas complexos governados por equações diferenciais vêm sendo aperfeiçoadas de forma significativa com os avanços de técnicas de Inteligência Artificial (IA), que podem ser combinadas aos métodos numéricos clássicos. Na proposta atual serão investigadas diferentes técnicas de IA, como por exemplo Machine/Deep Learning (ML/DL), Physics Informed Neural N…
Neste projeto de Iniciação Científica investigaremos o método dos mínimos quadrados para a aproximação de dados discretos. Inicialmente serão analisados alguns tópicos clássicos de Álgebra Linear, como processo de ortogonalização, decomposições matriciais, autovalores e autovetores, etc. Após essa etapa, o aluno implementará as técnicas mais conhecidas na solução computacional do método d…
Neste projeto nós investigaremos a combinação das técnicas de Identificação Esparsa de Dinâmicas Não-Lineares (SINDy) e Autoencoders (AE) para estudo de escoamentos de fluidos viscoelásticos. SINDy é uma ferramenta valiosa para identificação das equações que governam um sistema baseado em dados observacionais, enquanto AE podem gerar modelos de ordem reduzida que tornam a solução de probl…
Esta proposta apresenta um plano de pesquisa para investigar métodos baseados em dados, técnicas de aprendizado de máquina e esquemas numéricos para solução de escoamentos de fluidos não-Newtonianos, como por exemplo, fluidos viscoelásticos. Embora a aplicação de aprendizado de máquina já seja considerada uma ferramenta importante nas pesquisas de mecânica de fluidos Newtonianos, a constr…
Neste projeto, estudaremos estratégias numéricas para lidar com mudanças topológicas complexas em escoamentos de fluidos viscoelásticos. Baseados na combinação do método Marker-And-Cell (MAC) com o esquema Front-Tracking, incorporaremos as equações constitutivas, que descrevem o escoamento viscoelástico, no código criado a partir de diferenças finitas. Este código foi recentemente desenvo…
CV Lattes
ORCID