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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de São José do Rio Preto. Instituto de Biociências, Letras e Ciências Exatas (IBILCE) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Atualmente é docente da Universidade Estadual Paulista (Ibilce/UNESP). É fundadora do Projeto de Extensão GECET Garotas nas Engenharias, Ciências Exatas e Tecnologias (PROEC-UNESP), do qual foi coordenadora no período de 2020 a 2024, atuando na promoção da participação feminina nas áreas STEM. É representante suplente do segmento Universidades no Conselho Municipal dos Direitos da Mulher (CMDM) de São José do Rio Preto (biênio 20252027). De 2021 a 2023, foi Coordenadora Geral do Comitê Temático Mulheres na Matemática Aplicada e Computacional da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC). Entre 2021 e 2022, realizou estágio de pós-doutorado com bolsa CNPq no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/USP), desenvolvendo pesquisas em Ciência de Dados e Modelagem Epidemiológica aplicadas ao enfrentamento da COVID-19 no Estado de São Paulo. Possui Doutorado pelo Programa de Pós-Graduação em Ciências da Computação e Matemática Computacional (ICMC/USP), Mestrado em Matemática Aplicada e Computacional e Graduação em Matemática pela UNESP (FCT/Presidente Prudente), além de Graduação em Pedagogia pelo Centro Universitário Internacional UNINTER. Atua nas áreas de Ciência de Dados e Matemática Computacional, com experiência em Análise Numérica, Mecânica Computacional, Aprendizado de Máquina, Processamento Digital de Imagens e Modelagem Aplicada. (Fonte: Currículo Lattes)
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Este projeto visa aprofundar a compreensão dos complexos aspectos que permeiam a produção de cana-de-açúcar no Estado de São Paulo, concentrando-se no emprego de técnicas de Análise Exploratória de Dados (AED) e Inteligência Artificial (IA), incluindo modelos preditivos de aprendizado de máquina. A pesquisa é motivada pela importância estratégica da cultura da cana-de-açúcar na economia n…
Este projeto tem como objetivo investigar o viés de gênero presente em uma grande base de dados de imagens amplamente utilizada para o treinamento de modelos de reconhecimento de padrões, contribuindo para uma compreensão mais profunda sobre como esses estereótipos se manifestam em sistemas de Inteligência Artificial (IA). O foco principal é examinar a reprodução de estereótipos de gênero…
O presente projeto busca desenvolver modelos computacionais avançados para estimar a produção de bioenergia a partir da cana-de-açúcar no estado de São Paulo, utilizando dados reais de diversas fontes. As metodologias empregadas incluem Regressão via Florestas Aleatórias (Random Forest Regression - RFR), Regressão via Vetores de Suporte (Support Vector Regression - SVR) e Redes Neurais Pr…
A cana-de-açúcar desempenha um papel essencial na economia brasileira. O país é o maior produtor do mundo, sendo que 55% da área plantada está localizada no Estado de São Paulo. O estado é também o maior produtor de açúcar do Brasil, respondendo por cerca de 60% da produção nacional e cerca de 30% da produção mundial. Diante de um cenário de tamanha importância a nível econômico e social,…
O etanol tem sido amplamente considerado como uma alternativa para a diminuição de problemas ambientais e energéticos do mundo, por possuir vantagens de ser uma fonte renovável e de diminuir a emissão de dióxido de carbono. Diante de um cenário de crescimento, a nível nacional, na produção de etanol, o estudo de modelos matemáticos e métodos computacionais que buscam analisar a produção d…
Este projeto apresenta uma solicitação de bolsa de Iniciação Científica ao programa de intercâmbio BEPE-FAPESP. A pesquisa será desenvolvida no Instituto de Pesquisa em Engenharia de Sistemas e Computadores (INESC-TEC), sediada na cidade de Porto, Portugal, sob a supervisão do Prof. Dr. José Nuno Fidalgo, pesquisador na área de Aprendizado de Máquina com ênfase em dados de recursos energé…