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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Francisco A. Rodrigues é professor titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP), onde atua nas áreas de sistemas complexos e ciência de dados. Foi chefe do Departamento de Matemática Aplicada de 2023 a 2025. É editor das revistas Chaos, Solitons and Fractals e Journal of Computational Science, ambas da Elsevier; New Journal of Physics, da IOP Publishing; Journal of Complex Networks, da Oxford; Journal of Physics: Complexity, da IOP; e Europhysics Letters, da IOP. Publicou mais de 160 artigos em periódicos científicos internacionais, que já receberam mais de 12 mil citações (índice h 42). Foi presidente da Comissão de Pesquisa do ICMC por dois mandatos. É orientador nos programas de pós-graduação em ciência da Computação e Matemática Computacional (ICMC), Física (IFSC) e Estatística (ICMC-UFSCar), nos níveis de mestrado e doutorado. Entre 2018 e 2019, foi professor visitante na University of Warwick (Reino Unido), quando recebeu o prêmio da Leverhulme Trust (Reino Unido). Foi pesquisador visitante de curta duração na Universidad de Zaragoza (Espanha), no Potsdam Institute for Climate Impact Research (Alemanha) e no Complexity Science Hub Vienna (Áustria). Também atuou como professor visitante na Universidade de Ciências Aplicadas de Aschaffenburg (Alemanha) e na Universidade de Zaragoza. Suas áreas de ensino incluem redes complexas, estatística, processos estocásticos, aprendizado de máquina, causalidade e ciência de dados. É autor do livro An Introduction to Multiplex Networks: Basic Formalism and Structural Properties, publicado pela editora Springer em 2018. Entre 2023 e 2024, foi incluído na lista dos 2 dos cientistas mais influentes do mundo, elaborada pela Elsevier/Stanford. Em 2025, recebeu o Prêmio Friedrich Wilhelm Bessel de pesquisa, concedido pela Fundação Alexander von Humboldt, da Alemanha. Mais informações sobre sua pesquisa estão disponíveis em: https://sites.icmc.usp.br/francisco. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
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O projeto visa fortalecer a integração acadêmica e científica entre dois dos principais grupos de pesquisa em Sistemas Complexos do país, sediados no ICMC-USP e na UFV, promovendo a formação de recursos humanos qualificados e a internacionalização das atividades de pesquisa. A proposta contempla o desenvolvimento de estudos de fronteira na área de disseminação em redes complexas, com ênfa…
O Centro de Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial, IARA, é formado por uma equipe multidisciplinar, com especialistas nacionais com competência internacionalmente reconhecidas em inteligência artificial, telecomunicações, internet das coisas e cidades inteligentes. O centro sediado em São Carlos, estado de São Paulo, funcionará em rede com pesquisadores de todas as regiões do Brasi…
Redes complexas servem como uma representação das estruturas intricadas encontradas em sistemas complexos, desde interações biológicas até conexões sociais. O estudo dessas redes ganhou importância significativa nas últimas décadas, possibilitando a modelagem de estruturas organizacionais e processos dinâmicos em diversos sistemas. Nos últimos anos, houve um crescente interesse em aplicar…
Sistemas complexos são formados por partes discretas que interagem de forma não linear, sendo a internet, redes sociais e ecossistemas, alguns exemplos de tais sistemas. Um dos grandes desafios no estudo desses sistemas é tentar prever como a sua estrutura, representada por redes complexas, influencia processos dinâmicos, tal como a propagação de informação ou sincronização de osciladores…
Neste projeto pretendemos introduzir e caracterizar modelos nulos, baseados em conjuntos matriciais aleatórios, para redes complexas de interesse atual. Em particular, planejamos estudar: (i) redes aleatórias com ganho e / ou perda, (ii) gráficos regulares aleatórios não uniformes, (iii) redes bipartidas, (iv) redes mutualistas e (v) redes direcionadas. Vamos realizar uma análise de escal…
O diagnóstico de transtornos mentais é um ponto essencial para a elaboração de políticas públicas voltadas ao tratamento de pessoas afetadas. Apesar dos avanços nas técnicas de reconhecimento de imagens e de modelagem de séries temporais, os diagnósticos, em sua maioria, ainda são realizados unicamente com base em avaliações clínicas subjetivas. Com o avanço da coleta de dados de neuroima…
Este projeto de pesquisa tem como objetivo investigar de que forma as características estruturais do nó inicial de disseminação afetam a dinâmica e os desfechos da propagação de rumores em redes complexas não homogêneas. A propagação de rumores é modelada como um processo estocástico que ocorre sobre grafos direcionados, nos quais os nós representam indivíduos e as arestas capturam intera…
A existência de padrões cerebrais que refletem uma assinatura individual, é uma abordagem recente em neurociência e tem sido investigada utilizando-se diferentes dados, e empregando-se métodos distintos para avaliação. Entretanto, todos estes estudos avaliaram indivíduos em vigília, ou seja, mesmo ao longo de dias diferentes e realizando tarefas distintas, pesquisadores observaram que o p…
Os embeddings de grafos surgiram como ferramentas poderosas para representar redes complexas em espaços vetoriais de baixa dimensão, preservando propriedades topológicas essenciais. Este projeto se concentra em avaliar e comparar vários métodos de embedding de grafos em sua capacidade de manter estruturas de comunidade - subconjuntos de nós com maior conectividade interna do que externa. …
Como efeito da mudança climática, cada vez mais temos presenciado a ocorrência de eventos climáticos extremos como anomalias hidrológicas, ciclones intensos e ondas de calor. O impacto socioeconômico desses fenômenos é enorme e há grande interesse científico em sua compreensão, caracterização e previsão, tarefas extremamente difíceis devido ao seu comportamento de extremidade em relação à…
A doença de Parkinson (DP) é um distúrbio cerebral progressivo do sistema nervoso que afeta o controle da perda dos neurônios motores e a coordenação dos movimentos. De acordo com a Organização Mundial da Saúde (OMS), a doença de Parkinson afeta 1% da população mundial com mais de 65 anos de idade, o que a torna a segunda doença neurodegenerativa mais comum. Seus sinais e sintomas podem v…
No mundo atual, que está cada vez mais globalizado, redes de alta ordem são uma ferramenta poderosa para modelar interações em grupo, que são essenciais para o estudo de processos dinâmicos em redes. Embora a literatura de hipergrafos ofereça múltiplas extensões para medidas clássicas de grafos, ela carece de um arcabouço unificador que defina explicitamente quando diferentes formalismos …
O projeto se propõe a estudar a sensibilidade dinâmica dos processos de propagação de rumores em todo o espaço paramétrico do modelo, visando qualificar a confiabilidade das inferências feitas a respeito. Para isso, uma arquitetura de Rede Neural Recorrente em Grafos Variacional (VGRNN) será treinado em um conjunto sintético de trajetórias de propagação, utilizando a variância das represe…
Neste projeto, buscamos explorar métodos baseados em recorrência aplicados a dados climáticos, com foco na detecção de condições e parâmetros associados a pontos de transição e eventos extremos, especialmente influenciados pelas mudanças climáticas. Integrando conceitos de dinâmica não linear com técnicas de aprendizado de máquina, pretendemos revelar padrões ocultos e anomalias dinâmicas…
A modelagem matemática é essencial para compreender os processos de propagação em redes complexas. Embora muitas pesquisas tenham se concentrado em redes estáticas, a importância das redes temporais está se tornando cada vez mais reconhecida. Neste projeto, nosso objetivo é desenvolver uma nova abordagem para modelar redes temporais usando agentes móveis e uma estrutura de movimento que p…
O interesse em estudar como os boatos se espalham na sociedade tem levado pesquisadores desenvolver modelos computacionais teóricos para investigar os mecanismos subjacentes à disseminação de notícias falsas em nossa sociedade. Atualmente, a literatura sobre o assunto oferece uma variedade de modelos epidemiológicos e culturais. Embora cada tipo de modelagem adote uma abordagem diferente,…