Afonso Paiva Neto.

Desde a década de 1970, a sociedade brasileira vive um processo de transição da ditadura militar para a democracia. Com essa transição política, esperava-se que os conflitos fossem progressivamente sendo resolvidos, reduzindo a violência. Porém, isso não aconteceu. De fato, a transição foi acompanhada por uma explosão de conflitos internos, muitos dos quais associados a crimes urbanos. Ainda não há consenso entre os cientistas sociais sobre as razões que explicam essas tendências na evolução do crime e da violência na sociedade brasileira, em particular nas grandes cidades. Entre as explicações que surgem com mais frequência está o esgotamento dos modelos tradicionais de políticas de segurança, que se tornaram obsoletos. Tendo como base técnicas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial, este projeto visa desenvolver metodologias analíticas inovadoras para investigar fenômenos complexos associados à criminalidade e à persistência do sentimento de insegurança na população. O estudo da relação entre criminalidade, sensação de insegurança e legitimidade das instituições de justiça também é foco principal do projeto. Outro importante objetivo é formar e capacitar recursos humanos para que estejam aptos a empregar técnicas de Ciência de Dados e Inteligência Artificial no campo das Ciências Humanas e Sociais (CHS), trazendo novas perspectivas de abordagem e formação diferenciada para os profissionais e pesquisadores. (AU)

O método Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) e um dos metodos sem malha mais populares na dinamica dos fluidos computacional. Desde a sua criação tem sido objeto de estudo de pesquisadores que buscam aperfeiçoar o metodo e aplica-lo na solução de problemas variados. Uma das melhorias mais importantes foi proposta por Dilts [Dil98], que apresenta uma forma de combinar a aproximação SPH com Moving Least Squares (MLS) para melhorar a precisao e a estabilidade do metodo SPH tradicional. Apesar da qualidade dos resultados produzidos, o metodo Moving Least Squares Hydrodynamics (MLSPH) de Dilts ainda sofre com seu custo computacional elevado devido a forma que os operadores diferenciais são calculados. Neste projeto, propomos um novo metodo sem malha robusto e eficiente, combinando a simplicidade do Metodo de Diferenças Finitas com a precisao do metodo MLSPH e de outros metodos sem malha. Alem disso, pretendemos explorar a vasta quantidade de aplicações do novo metodo proposto denominado MLPSH-FD em problemas relacionados as áreas de Computação Gráfica e Física Computacional.

Esse projeto de pesquisa tem a finalidade de estudar de novas técnicas de animação de escoamento de fluidos e de captura de superfície livre utilizando métodos numéricos sem malha. Essas técnicas consistem na utilização do método sem malha conhecido como SPH (Smoothed Particle Hydrodynamics) em aplicações na área de computação gráfica, mais especificamente em animação computacional e processamento geométrico.

O presente projeto tem como finalidade a consolidação do Centro de Matemática e Estatística Aplicadas à Indústria (CeMEAI), por intermédio da criação do Núcleo de Apoio à Pesquisa do CeMEAI (NAP-CeMEAI). O NAP-CeMEAI deverá propiciar a infra-estrutura necessária para o funcionamento do CeMEAI. O CeMEAI foi criado recentemente no âmbito do Departamento de Matemática Aplicada e Estatística do Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC), e será integrado por docentes e funcionários deste Instituto e das outras instituições parceiras, pesquisadores e alunos de pós-graduação. O principal objetivo do NAP-CeMEAI é o de estruturar um grupo de pesquisa em ciências matemáticas com a finalidade de fomentar o relacionamento e a interlocução do setor acadêmico com agentes do setor produtivo, transformando-se em um centro de excelência em matemática aplicada a industria. A fim de concretizar esses objetivos o centro promoverá seminários periódicos e organizará grupos de estudos para analisar problemas específicos da indústria e também problemas de importância científica e tecnológica abrangente, fomentando a cooperação interdisciplinar. Em futuro não muito remoto o CeMEAI deverá oferecer um programa de mestrado profissional na área de modelagem matemática

Métodos espectrais e topológicos têm ganhado grande destaque nas áreas de processamento geométrico e visualização. A natureza hierárquica das estruturas oriundas de persistência topológica e dos auto-espaços associados ao operador de Laplace tornam métodos espectrais e topológicos ferramentas poderosas para representação e processamento de grandes conjuntos de dados. Neste projeto, pretendemos explorar tais métodos em problemas ligados a visualização de dados massivos e também na geração e discretização de modelos tridimensionais para fins de simulação numérica. Mais especificamente, propomos o desenvolvimento de novas metodologias que combinem métodos espectrais e topológicos visando principalmente propor soluções mais eficazes e robustas que as existentes atualmente.

A informatização em Saúde vem sendo influenciada por tecnologias computacionais emergentes envolvendo novos paradigmas tanto em hardware quanto em software. Como exemplo desse cenário, apresentamos a aplicação de técnicas de processamento de imagens médicas, permitindo diagnósticos mais precisos, assim como planejamentos terapêuticos mais adequados. O resultado do processamento dessas imagens pode ser usado também como ponto de partida para a simulação computacional de procedimentos médicos. Como exemplos podemos citar a simulação numérica de fenômenos relacionados ao fluxo sangüíneo no interior das artérias de um determinado paciente (que permite, por exemplo, o planejamento de procedimentos cirúrgicos) e a simulação computacional da interação entre os processos de transporte, difusão e reação de substâncias com os tecidos e órgãos circundantes (o que permite, um melhor entendimento de diversos aspectos fisiológicos e patológicos da circulação sanguínea de um dado paciente). Essas simulações necessitam de recursos de computação de alto desempenho para que se obtenha o resultado em tempo hábil. Por sua vez, para essas simulações, é necessário utilizar técnicas de computação gráfica (visualização) para tratar, segmentar e reconstruir tridimensionalmente estruturas e fenômenos de interesse médico.Nossa missão é realizar pesquisa e desenvolvimento em computação científica e suas aplicações na medicina, em especial a modelagem e simulação computacional dos sistemas fisiológicos que integram o corpo humano; promover o desenvolvimento do processamento de imagens médicas, da visualização científica e da realidade virtual no desenvolvimento de aplicativos médicos orientados para a diagnose auxiliada por computador, tratamento, planejamento cirúrgico, treinamento e credenciamento médico; empregando as mais modernas técnicas de comunicação e transmissão multimídia desenvolver e gerenciar ambientes computacionais de alto desempenho que atendam às necessidades da medicina assistida por computação científica do País; formar recursos humanos e promover transferência de tecnologia e inovação para a área da saúde assistida por computação científica.