CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física de São Carlos (IFSC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
João Pedro do Valle Alvarenga é doutorando em Tecnologia da Informação na área de Sistemas e Controle pelo Politecnico di Milano. Possui mestrado em Física Computacional pela Universidade de São Paulo (2024) e bacharelado em Engenharia Física pela Universidade Federal de São Carlos (2022). Durante o mestrado, realizou intercâmbio na Ghent University (2023). Sua pesquisa abrange séries temporais, aprendizado de máquina, inteligência artificial, sistemas dinâmicos, dinâmica não linear e teoria do caos, com foco na modelagem e previsão de fenômenos complexos. Tem experiência no desenvolvimento de arquiteturas de redes neurais aplicadas à análise de sistemas dinâmicos e na extração de métricas quantitativas, como expoentes de Lyapunov e dimensões fractais. (Fonte: Currículo Lattes)
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Os mapas de recorrência em regime caótico podem ser tanto uma fonte de entropia (um gerador de números pseudo-aleatórios) quanto um campo de treinamento para reconhecimento de padrões. Ambos os conceitos estão intimamente correlacionados. Motivado por esta intima relação, o projeto de pesquisa trata-se tanto no estudo de geração de números pseudo-aleatórios por mapas de recorrência em reg…
A presente proposta tem como objetivo o desenvolvimento de criptografia baseada em composição de mapas caóticos, em específico a composição do mapa logístico com o mapa de tenda. Esta abordagem permite o desenvolvimento de criptografia com grande potencial de segurança, baixo tempo de execução e pouco esforço computacional. Visto que as propriedades apresentadas pela composição dos mapas …
As teorias do caos têm recebido um crescente interesse nas mais diversas áreas do conhecimento. Recentemente um estudo introduziu a abordagem chamada deep-zoom, por meio da qual é possível observar a mudança da dinâmica caótica do sistema tornando-o mais caótico e suas órbitas com propriedades mais apropriadas para geradores de números pseudo-aleatórios (PRNG). Nessa mesma linha de pesqui…
O objetivo deste projeto é capacitar o candidato no desenvolvimento de Generative Adversarial Networks (GANs) para geração de séries temporais com características caóticas. O projeto será desenvolvido no grupo de pesquisa do Prof. Dr. Bernard De Beats, instalado na Ghent University. Neste grupo de pesquisa, o candidato implementará métodos de ponta de GANs para séries temporais, explorand…
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