CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Física (IF) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Uruguai
Meus interesses estão na área de Inferência e Mecânica Estatística aplicada a Sistemas Complexos, Processamento de Informação, inferência entrópica e Bayesiana. Teoria e simulação de sistemas de agentes com aplicações ao estudo de sociedades, evolução e economia. Desenvolvimento de métodos para identificação de áreas ativas do cérebro usando fMRi e EEG; dinâmica de aprendizagem em redes neurais realistas e artificiais; modelagem de sistemas sensoriais primários; metodos de analise de dados em bioinformática. Graduação em Fisica pela Universidade Estadual de Campinas (1978) e doutorado - California Institute of Technology (1985). Atualmente sou professor titular do Instituto de Física da Universidade de São Paulo (2001) e coordenador do Núcleo de Apoio à Pesquisa CNAIPS da USP dedicado ao estudo de sistemas de processamento de informação. (Fonte: Currículo Lattes)
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Procuramos desenvolver uma estrutura teórica e uma ferramenta prática que possa ajudar a informar tomadores de decisão na área geral de Ordem Jurídica Internacional, nas suas ações e avaliação de riscos. Estamos interessados em usar métodos da Física Teórica e Ciência de Computação para estudar o mundo das relações internacionais, que é composto de diferentes agentes com interesses que po…
Procuramos desenvolver uma estrutura teórica e uma ferramenta prática que possa ajudar a informar tomadores de decisão na área geral de Ordem Jurídica Internacional, nas suas ações e avaliação de riscos. Estamos interessados em usar métodos da Física Teórica e Ciência de Computação para estudar o mundo das relações internacionais, que é composto de diferentes agentes com interesses que po…
I. Introduzimos um novo tipo de interação entre agentes modelados por redes neurais de atratores. Estudamos analiticamente a influência na capacidade crítica de redes sujeitas a interação com outra rede. Os dois agentes recebem a mesma quantidade de informação prévia, mas são sujeitas a diferentes tempos da dinâmica de sonhos, que leva a diferentes depurações de mínimos locais do Hamilt…
Estudamos polarização e formação de grupos que possuem opiniões opostas no contexto de modelos baseados em agentes, definidos por redes neurais classificadoras. Os agentes trocam opiniões binárias em problemas multidimensionais. Essa polarização pode ser alcançada de diversas maneiras e neste caso é devida à desconfiança que os agentes atribuem entre si. Um tópico central em aprendizado d…
O estudante participará do programa de pesquisa que lida com aprendizagem em redes neurais e a construção e caracterização de modelos de agentes que processam informação usando redes neurais. As bases teóricas são Teoria de Probabilidades, Mecânica Estatística, Teoria de Informação e Aprendizagem de Máquinas. Os métodos incluem técnicas analíticas e computacionais. Serão construídas socie…
Com o advento das modernas técnicas de biologia molecular, mais especificamente as chamadas tecnologias de alto desempenho (RNA-seq e microarranjos), tem sido gerado um grande volume de informação sobre sistemas biológicos complexos. Um dos principais desafios da biologia atual é utilizar este montante de informação para explicar e predizer comportamentos no nível celular/molecular. A mod…