Francisco A. Rodrigues é professor titular do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (Universidade de São Paulo), atuando na área de sistemas complexos. É editor da Revista Chaos, Solitons and Fractals (Elsevier), editor Associado da revista Journal of Physics: Complexity (AIP Publishing), editor da revista Journal of Computational Science (Elsevier) e co-editor da revista Europhysics Letters. Publicou mais de 110 artigos em revistas científicas internacionais que já foram citados mais de 8000 vezes (h-index 36). Foi presidente da comissão de pesquisa do ICMC por dois mandatos. É orientador (níveis mestrado e doutorado) no Programa de Ciências de Computação e Matemática Computacional do ICMC, Programa de Pós-graduação em Física do IFSC e Programa de Pós-graduação em Estatística (ICMC-UFScar). Foi professor visitante na University of Warwick (Reino Unido) entre 2018 e 2019 e pesquisador visitante (curta duração) na Universidad de Zaragoza (Espanha), no Potsdam Institute for Climate Research (Alemanha), e no Complexity Science Hub Vienna (Austria). Foi também professor visitante na Aschaffenburg University of Applied Sciences (Alemanha) e Universidad de Zaragoza.Suas áreas de ensino incluem Redes Complexas, Estatística, Processos Estocásticos, Aprendizado de Máquina e Ciência de Dados. Francisco também é autor do livro "An Introduction to Multiplex Networks: Basic Formalism and Structural Properties", publicado pela Springer em 2018. Mais informações sobre a sua pesquisa podem ser obtidas no endereço https://sites.icmc.usp.br/francisco. (Fonte: Currículo Lattes)
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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…
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…
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 estudo de sistemas complexos considerando agentes que se movem e redes compostas de várias camadas é muito recente e há várias questões a serem estudadas, conforme propomos nesse projeto. Particularmente, estamos interessados em desenvolver um novo modelo de sincronização de agentes móveis considerando diferentes tipos de interação em uma superfície rugosa. Vamos determinar as condições…
Com a crescente disponibilidade de dados de sistemas reais em áreas como biologia, sociologia, física, medicina e economia, uma expansão proporcional dos estudos de redes complexas possibilitou o surgimento de inúmeras técnicas de análise e previsão de sistemas dinâmicos reais, como é feito para o estudo de propagação de informações e de epidemias em redes sociais. Em paralelo, e seguindo…
O presente projeto de pesquisa visa a construção de modelos matemáticos e computacionais em redes sociais e de interação polarizadas, fazendo uso da teoria dos grafos, da teoria de redes complexas, e de medidas de polarização apropriadas. O principal objetivo consiste na identificação das relações que existem entre a polarização de redes e outros fenômenos que afetam a sociedade, tais com…
Modelos de propagação de epidemias, rumores e de sincronização são fundamentais para o maior entendimento de processos dinâmicos. A maioria dos modelos desenvolvidos em redes complexas considera apenas estruturas estáticas, onde as conexões são mantidas ao longo do tempo. Nos últimos anos, modelos de propagação de epidemias em redes temporais foram propostos. Nessas redes, as conexões não…
Apesar da crescente importância do estudo de redes complexas e sistemas dinâmicos, ainda existem poucos métodos descritos e compreendidos para a realização de procedimentos amostrais sobre grafos. O problema de amostragem em redes é essencial para o estudo de sistemas do mundo real, já que muitas vezes não se conhece a rede de estudo inteira ou o sistema em questão é volumoso à ponto de s…
Grande parte do desenvolvimento científico atual é feito através da colaboração entre cientistas, formando uma rede complexa. O objetivo principal deste projeto é, por meio de métodos de predição de links e algoritmos de aprendizado de máquina, predizer e entender a colaboração entre cientistas.
A disseminação de epidemias é onipresente em nossa sociedade e é fundamental entender esse processo em diferentes cenários. Muitos modelos e simulações matemáticas verificaram que a estrutura das redes sociais desempenha um papel fundamental na disseminação do agente infeccioso. Assim, se mudarmos as conexões entre os indivíduos, podemos controlar a propagação. Além disso, o comportamento…
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,…
A incidência de doenças infecciosas, bem como os custos e benefícios das intervenções de saúde pública, não são uniformemente distribuídos pela sociedade. Neste projeto, pretendemos analisar as diferenças geográficas e socioeconômicas na incidência de doenças infecciosas e prescrição de antibióticos, e medir suas respectivas contribuições para a variação geral nas prescrições de antibióti…
Os fenômenos coletivos no mundo real geralmente ocorrem em sistemas com vários tipos de indivíduos, cada um com seu comportamento e tomada de decisão. Tais características podem ser capturadas com o uso da teoria da informação e ferramentas de inferência causal, que são intensamente usadas para quantificar a influência de indivíduos. Nosso objetivo é aprimorar o entendimento do raciocínio…
Fenômenos de propagação do mundo real frequentemente ocorrem em sistemas que possuem múltiplos tipos de conexões, cada um com sua própria estrutura. Tal aspecto pode ser capturado com o uso de redes multiplex, as quais têm sido intensamente usadas para sustentar modelos epidêmicos e de rumor. Nós propomos melhorar o entendimento de processos de propagação em ambientes multiplex por meio d…
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