Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Instituto de Ciência e Tecnologia
Programa de Pós-Graduação: Ciência da Computação
Programa de Pós-Graduação: Pesquisa Operacional
E-Mail: mcv.nascimento@unifesp.br
Resumo
Professora Associada 40h/DE no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA). É doutora pelo Programa de Pós-Graduação em Computação e Matemática Computacional da Universidade de São Paulo, tendo sua tese financiada pela FAPESP. De março a outubro de 2020, foi professora visitante da HEC/Montreal, com BPE/FAPESP. Atuou como vice-coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (2012-2015) e como coordenadora desse mesmo programa (2016-2019). É editora associada do periódico Expert Systems with Applications e consultora ad hoc da FAPESP, CNPq. É revisora de periódicos como European Journal of Operational Research, Expert Systems with Applications, Information Sciences, Computers and Operations Research, Computers & Industrial Engineering, Applied Soft Computing, IEEE in Evolutionary Computation, dentre diversos outros outros. Sua pesquisa concentra-se na área de Otimização Combinatória combinando-a com técnicas de Ciência de Dados.
Fonte: Lattes CNPq
Nomes em citações bibliográficas
NASCIMENTO, M. C. V.;NASCIMENTO, MARIÁ. C.V;NASCIMENTO, MARIÁ;NASCIMENTO, M.;NASCIMENTO, MARIÁ CRISTINA VASCONCELOS;NASCIMENTO, MARIA C. V.;NASCIMENTO, MARIA C.V.;Nascimento, Mariá C. V.;NASCIMENTO, MARIÁ C.V.;Nascimento, Mariá C. V.;Mariá C. V. Nascimento;Mariá C. V. Nascimento;Nascimento M.C..;Nascimento, M.C..;Nascimento, Mariá C.;C. V. Nascimento, Mariá;C.V. NASCIMENTO, MARIÁ;Cristina Vasconcelos Nascimento, Mariá
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Formação
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Metaheurísticas para o problema de agrupamento de dados em grafo
Computação Bioinspirada
Metodologia e Técnicas da Computação
Orientação: Andre Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Universidade de São Paulo
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
Uma heurística GRASP para o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas
Matemática Aplicada
Orientação: Franklina Maria Bragion de Toledo
Universidade de São Paulo
2006 a 2007
Graduação em Matemática Aplicada e Computação Científica
O problema de dimensionamento de lotes em múltiplas plantas
Orientação: Franklina Maria Bragion de Toledo
Universidade de São Paulo
2002 a 2005
Produção
2024
-
The priority-based traveling backpacker problem: Formulations and heuristics (2024)
Artigo publicado
Autores: Calvin Costa; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 238 , p. 121818 - Extrato QUALIS: A1
2023
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-
A Hybrid Adaptive Iterated Local Search Heuristic for the Maximal Covering Location Problem (2023)
Artigo publicado
Autores: Vinícius Rosa Máximo; Jean-François Cordeau; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: International Transactions in Operational Research , v. - , p. - - Extrato QUALIS: A2
2022
-
Hybrid matheuristics to solve the integrated lot sizing and scheduling problem on parallel machines with sequence-dependent and non-triangular setup (2022)
Artigo publicado
Autores: CARVALHO, DESIREE M.; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH , v. 296 , p. 158 - Extrato QUALIS: A1
-
A novel multi-objective approach for link selection in aeronautical telecommunication networks (2022)
Artigo publicado
Autores: Marco Aurélio Sernagiotto; Valerio Rosset; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Annals of Operations Research , p. 1 - Extrato QUALIS: A2
-
Community-based anomaly detection using spectral graph filtering (2022)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Francisquini; Ana Carolina Lorena; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 118 , p. 108489 - Extrato QUALIS: A1
-
SpecRp: A spectral-based community embedding algorithm (2022)
Artigo publicado
Autores: Camila P. S. Tautenhain; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Machine Learning with Applications , v. 9 , p. 100326
-
An integrated location-transportation problem under value-added tax issues in pharmaceutical distribution planning (2022)
Artigo publicado
Autores: JALAL, AURA M.; TOSO, ELI A.V.; TAUTENHAIN, CAMILA S.P.; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 206 , p. 117780 - Extrato QUALIS: A1
-
COVID-19 ICU demand forecasting: A two-stage Prophet-LSTM approach (2022)
Artigo publicado
Autores: BORGES, DALTON; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: APPLIED SOFT COMPUTING , v. 125 , p. 109181 - Extrato QUALIS: A1
-
An adaptive iterated local search heuristic for the Heterogeneous Fleet Vehicle Routing Problem (2022)
Artigo publicado
Autores: MÁXIMO, VINÍCIUS R.; CORDEAU, JEAN-FRANÇOIS; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH , v. 148 , p. 105954 - Extrato QUALIS: A1
2021
-
Community-based network analyses reveal emerging connectivity patterns of protein-protein interactions in murine melanoma secretome (2021)
Artigo publicado
Autores: FRANCISQUINI, RODRIGO; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.; André Zelanis Palitot Pereira; BERTON, RAFAEL; SOARES, SANDRO GOMES; PESSOTTI, DAYELLE S.; CAMACHO, MAURÍCIO F.; ANDRADE-SILVA, DÉBORA; BARCICK, UILLA; Serrano, Solange M.T.; CHAMMAS, ROGER
Fonte: Journal of Proteomics , v. 232 , p. 104063 - Extrato QUALIS: A1
-
An efficient Lagrangian-based heuristic to solve a multi-objective sustainable supply chain problem (2021)
Artigo publicado
Autores: TAUTENHAIN, CAMILA P.S.; BARBOSA-POVOA, ANA PAULA; MOTA, BRUNA; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH , v. 294 , p. 70 - Extrato QUALIS: A1
-
A hybrid adaptive Iterated Local Search with diversification control to the Capacitated Vehicle Routing Problem (2021)
Artigo publicado
Autores: Vinícius Rosa Máximo; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EUROPEAN JOURNAL OF OPERATIONAL RESEARCH , v. 294 , p. 1108 - Extrato QUALIS: A1
-
Meteorological and human mobility data on predicting COVID-19 cases by a novel hybrid decomposition method with anomaly detection analysis: A case study in the capitals of Brazil (2021)
Artigo publicado
Autores: DA SILVA, TIAGO TIBURCIO; FRANCISQUINI, RODRIGO; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 182 , p. 115190 - Extrato QUALIS: A1
-
On Comparing Cross-Validated Forecasting Models with a Novel Fuzzy-TOPSIS Metric: A COVID-19 Case Study (2021)
Artigo publicado
Autores: Dalton Garcia Borges de Souza; Erivelton Antonio dos Santos; Francisco Tarcísio Alves Júnior; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Sustainability , v. 13 , p. 13599 - Extrato QUALIS: A2
-
Intelligent-Guided Adaptive Search For The Traveling Backpacker Problem (2021)
Trabalhos em eventos
Autores: DA COSTA, CALVIN RODRIGUES; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) , p. 2362
-
Detecting Anomalies In Daily COVID-19 Cases Data From Brazil Capitals Using GSP Theory (2021)
Trabalhos em eventos
Autores: FRANCISQUINI, RODRIGO; DA SILVA, TIAGO T.; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC) , p. 1296
2020
-
An ensemble based on a bi-objective evolutionary spectral algorithm for graph clustering (2020)
Artigo publicado
Autores: Camila Pereira dos Santos; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 141 , p. 112911 - Extrato QUALIS: A1
-
Determining the Trade-offs Between Data Delivery and Energy Consumption in Large-scale WSNs by Multi-Objective Evolutionary Optimization (2020)
Artigo publicado
Autores: Marlon Jeske; ROSSET, VALERIO; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Computer Networks , v. 179 , p. 107347 - Extrato QUALIS: A1
-
-
Improved Multilevel Algorithm to Detect Communities in Flight Networks (2020)
Capítulo de livro publicado
Autores: Tautenhain, Camila P. S.; Costa, Calvin R.; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 573
-
2019
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A multi-objective matheuristic for designing and planning sustainable supply chains (2019)
Artigo publicado
Autores: TAUTENHAIN, CAMILA P.S.; BARBOSA-POVOA, ANA PAULA; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING , v. 135 , p. 1203 - Extrato QUALIS: A1
-
Intensification, learning and diversification in a hybrid metaheuristic: an efficient unification (2019)
Artigo publicado
Autores: MÁXIMO, VINÍCIUS R.; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: JOURNAL OF HEURISTICS , v. 25 , p. 539 - Extrato QUALIS: A3
-
Spectral Algorithm for Line Graphs to Find Overlapping Communities in Social Networks (2019)
Trabalhos em eventos
Autores: TAUTENHAIN, CAMILA; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Proceedings of the 11th International Conference on Agents and Artificial Intelligence , p. 306
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2018
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A kernel search to the multi-plant capacitated lot sizing problem with setup carry-over (2018)
Artigo publicado
Autores: D. M. Carvalho; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH , v. 100 , p. 43 - Extrato QUALIS: A1
-
The Traveling Backpacker Problem: A computational comparison of two formulations (2018)
Artigo publicado
Autores: NAKAMURA, KÁTIA Y.; COELHO, LEANDRO C.; RENAUD, JACQUES; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: JOURNAL OF THE OPERATIONAL RESEARCH SOCIETY , v. 69 , p. 108 - Extrato QUALIS: A2
-
The Multi-plant Lot Sizing Problem with Multiple Periods and Items (2018)
Capítulo de livro publicado
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Horacio H. Yanasse; Desiree Maldonado Carvalho
Fonte: Handbook of Heuristics , p. 1
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2017
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GA-LP: A genetic algorithm based on label propagation to detect communities in directed networks (2017)
Artigo publicado
Autores: Rodrigo Francisquini; Valerio Rosset; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Expert Systems with Applications , v. 74 , p. 127 - Extrato QUALIS: A1
-
Enhancing the reliability on data delivery and energy efficiency by combining swarm intelligence and community detection in large-scale WSNs (2017)
Artigo publicado
Autores: ROSSET, VALÉRIO; PAULO, MATHEUS A.; Juliana Garcia Cespedes; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.
Fonte: Expert Systems with Applications , v. 78 , p. 89 - Extrato QUALIS: A1
-
Intelligent-guided adaptive search for the maximum covering location problem (2017)
Artigo publicado
Autores: MÁXIMO, VINÍCIUS R.; NASCIMENTO, MARIÁ C.V.; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Computers & Operations Research , v. 78 , p. 129 - Extrato QUALIS: A1
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2016
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A consensus graph clustering algorithm for directed networks (2016)
Artigo publicado
Autores: Camila Pereira dos Santos; D. M. Carvalho; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Expert Systems with Applications , v. 54 , p. 121 - Extrato QUALIS: A1
-
Lagrangian heuristics for the capacitated multi-plant lot sizing problem with multiple periods and items (2016)
Artigo publicado
Autores: Carvalho, Desiree Maldonado; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Computers & Operations Research , v. 71 , p. 137 - Extrato QUALIS: A1
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Improving the Connectivity of Community Detection-based Hierarchical Routing Protocols in Large-Scale WSNs (2016)
Trabalhos em eventos
Autores: Matheus Antunes de Paulo; Valerio Rosset; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Proceedings of the 20th International Conference KES-2016 , p. 521
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2015
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A GRASP for the Steiner Tree Problem in Graphs to Support Multicast Routing (2015)
Artigo publicado
Autores: Calvin Costa; ROSSET, VALERIO; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Revista IEEE América Latina , v. 13 , p. 3873 - Extrato QUALIS: B2
-
A Border-Oriented-Forward Routing Protocol for Large-Scale WSANs with Support to Actuator-Sensor-Actuator Communication (2015)
Trabalhos em eventos
Autores: L. E. Lima; J. G. Cespedes; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Valerio Rosset
Fonte: Proceedings of the Fourteenth International Conference on Networks , p. 12
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2014
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Community detection in networks via a spectral heuristic based on the clustering coefficient (2014)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: DISCRETE APPLIED MATHEMATICS , v. 176 , p. 89 - Extrato QUALIS: A2
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Modularity Maximization Adjusted by Neural Networks (2014)
Capítulo de livro publicado
Autores: Carvalho, Desiree Maldonado; Resende, Hugo; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 287
-
A consensus-based semi-supervised growing neural gas (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: MAXIMO, VINICIUS R.; Marcos Gonçalves Quiles; NASCIMENTO, MARIA C. V.
Fonte: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , p. 2019
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RLP: A Community Detection-Based Routing Protocol for Wireless Sensor Networks (2014)
Trabalhos em eventos
Autores: PAULO, MATHEUS A. DE; Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; ROSSET, VALERIO
Fonte: 2014 IEEE 13th International Symposium on Network Computing and Applications , p. 237
-
-
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2013
-
Community detection by modularity maximization using GRASP with path relinking (2013)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Leonidas S. Pitsoulis
Fonte: Computers & Operations Research , v. 40 , p. 3121 - Extrato QUALIS: A1
-
-
-
-
2012
-
-
A hybrid heuristic for the k-medoids clustering problem (2012)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Proceedings of the fourteenth international conference on Genetic and evolutionary computation conference (GECCO '12) , p. 417
-
2011
-
A graph clustering algorithm based on a clustering coefficient for weighted graphs (2011)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso) , v. 17 , p. 19 - Extrato QUALIS: A2
-
Spectral methods for graph clustering - a survey (2011)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: European Journal of Operational Research , v. 211 , p. 221 - Extrato QUALIS: A1
2010
-
Investigation of a new GRASP-based clustering algorithm applied to biological data (2010)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Computers & Operations Research , v. 37 , p. 1381 - Extrato QUALIS: A1
-
-
-
GRASP heuristic with path-relinking for the multi-plant capacitated lot sizing problem (2010)
Artigo publicado
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Mauricio; Franklina Maria Bragion de Toledo
Fonte: European Journal of Operational Research , v. 200 , p. 747 - Extrato QUALIS: A1
2009
-
Consensus Clustering Using Spectral Theory (2009)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Nascimento; Franklina Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Lecture Notes in Computer Science , p. 461
2008
-
-
-
An Application of a Clustering Lagrangian Heuristic to Identify Cancer Subtypes (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Franklina Maria Bragion de Toledo; André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho
Fonte: Annals of XXXIX Annual Conference of Italian Operational Research Society
-
Um algoritmo GRASP com path relinking para o problema de dimensionamento de lotes com múltiplas plantas (2008)
Trabalhos em eventos
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset; Franklina Maria Bragion de Toledo
Fonte: Anais do XI Simpósio de Teses e Dissertações do Programa de Pós-Graduação em Ciência de Computação e Matemática Computacional
2006
2005
2004
Atuações
Universidade de São Paulo
-
Bolsista: Fapesp (Iniciação Científica)
2003 a 2005
-
Bolsista: Fapesp (Mestrado)
Bolsista
2006 a 2007
-
Estagiária
Monitoria em Cálculo II
2005 a 2005
-
Bolsista: Fapesp (Doutorado)
Bolsista
2007 a 2010
-
Estágio PAE
Estagiária PAE
2008 a 2008
-
Estágio PAE
Estagiária PAE
2008 a 2008
-
Estágio PAE
Estagiária PAE
2009 a 2009
-
Estágio PAE
Estagiária PAE
2009 a 2009
European Journal of Operational Research (0377-2217)
-
Revisor de periódico
2007 a 2007
IEEE Transactions on Evolutionary Computation (1089-778X)
-
Revisor de periódico
2008 a 2008
Computers & Operations Research
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Knowledge-Based Systems
-
Revisor de periódico
Desde 2010
Universidade Federal de São Paulo
-
Professora Adjunta
2010 a 2018
-
Vice-coordenador de Programa de Pós-Graduação
2013 a 2015
-
Coordenadora do Programa do PPGCC-UNIFESP
2016 a 2018
-
Professora Associada
2018 a 2022
Information Sciences
-
Revisor de periódico
Desde 2012
DISCRETE APPLIED MATHEMATICS
-
Revisor de periódico
Desde 2016
PESQUISA OPERACIONAL (IMPRESSO)
-
Revisor de periódico
Desde 2015
4OR-A Quarterly Journal of Operations Research
-
Revisor de periódico
Desde 2014
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
-
Revisor de periódico
Desde 2014
COMPUTERS & INDUSTRIAL ENGINEERING
-
Revisor de periódico
Desde 2012
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2016
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
-
Revisor de projeto de fomento
Desde 2011
Automation in Construction
-
Revisor de periódico
Desde 2019
EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS
-
Membro de corpo editorial
Desde 2021
Université de Montreal
-
2020 a 2020
Universidade Federal de São Carlos
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
-
Docente Permanente do PPG-PO
Desde 2016
-
Professora Associada
Desde 2022
IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks
-
Revisor de periódico
Desde 2020
Decision Analytics Journal
-
Membro de corpo editorial
Desde 2023
Supply Chain Analytics
-
Membro de corpo editorial
Desde 2023
Universidade Federal de Pernambuco
-
Desde 2022
Ensino
Orientações e supervisões
Supervisão de pós-doutorado em andamento
-
-
Alessandra Marli Maria Morais Gouveia
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Desde 2023
Tese de doutorado em andamento
-
Integração do problema de localização de hubs e roteamento para redes de comunicação e transporte
Pesquisa Operacional e Transporte Aereo
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Desde 2024
-
a definir
Pesquisa Operacional e Transporte Aereo
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Desde 2024
-
Optimization of the food aid supply chain by integrating location, inventory and routing problems
Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Desde 2023
-
Novas formulações para o problema de designação de locais de armazenagem
Pesquisa Operacional e Transporte Aereo
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Desde 2021
-
Aprendizado por representação em metaheurísticas para abordar o problema de graph drawing
Pesquisa Operacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Desde 2020
-
Identificação de anomalias na necessidade de uso de recursos hospitalares
Pesquisa Operacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Desde 2020
-
Ciência de dados para o planejamento da implementação de redes mesh
Pesquisa Operacional
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade Federal de São Paulo
Desde 2019
Dissertação de mestrado em andamento
-
Development of an agent framework for the game "Don?t Starve"
Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Desde 2023
-
Um estudo do problema de designação de locais de armazenagem no contexto de e-commerce
Pesquisa Operacional
Universidade Federal de São Paulo
Desde 2021
Tese de doutorado concluídas
-
Traveling Backpacker Problem with priorities: mono-objective and multi-objective formulations
Pesquisa Operacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2023
-
Spectral Analysis for Anomaly Detection in Dynamic Networks with Attributes
Ciência da Computação
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2023
-
Diversity Control Mechanisms in Iterated Local Search to Solve Vehicle Routing Problems
Ciência da Computação
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2021
-
Camila Pereira dos Santos Tautenhain
Spectral Theory and Heuristics for Graph Clustering and Embedding
Ciência da Computação
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2021
-
Abordagens para o problema integrado de dimensionamento de lotes e scheduling em máquinas paralelas
Ciência da Computação
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2019
Dissertação de mestrado concluídas
-
Uma abordagem do problema de distribuição em um contexto de e-commerce
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade de São Paulo
Concluído em 2024
-
Abordagens de otimização para agrupamento de itens para a formação de kits cirúrgicos
Ciências da Computação e Matemática Computacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade de São Paulo
Concluído em 2023
-
Seleção otimizada de enlaces instáveis em redes de comunicação aeronáutica ATN/IPS
Pesquisa Operacional
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
Concluído em 2019
-
NSGA-II para a solução eficiente de problemas de roteamento multiobjetivo em redes de sensores sem fio.
Pesquisa Operacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2019
-
Carla Cristina Doescher Fernandes
Uma Math-heurística para o Problema de Dimensionamento de Lotes com Máquinas Paralelas e Setup Carry-over
Pesquisa Operacional
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2018
-
Agrupamento em grafos para a decomposição do problema de minimização de pilhas abertas
Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2017
-
Modelo de Otimização Multiobjetivo para Avaliação de Desempenho de Protocolos de Roteamento em RSSF/RSASFs de Larga Escala
Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2017
-
Um estudo de problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
Ciência da Computação
Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2017
-
IGAS aplicado ao problema de localização de máxima cobertura
Ciência da Computação
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2015
-
Matheurísticas para o problema de dimensionamento de lotes em múltiplas plantas
Ciência da Computação
Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2015
-
Problema do Mochileiro Viajante: formulações e métodos
Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2015
-
Stefano Bacciuylis Bluyus Rodrigues Pansardis Mathias
Detecção de comunidades em redes por algoritmos ensemble
Mestrado em Ciência da Computação
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2014
-
Algoritmos paralelos para determinar agrupamentos em grafos com única ou múltiplas camadas
Mestrado em Ciência da Computação
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Universidade Federal de São Paulo
Concluído em 2014
Gestão
Pesquisa
Universidade de São Paulo
-
IARA - Inteligência Artificial Recriando Ambientes
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 prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais). Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Antonio A. Chaves, Ana Carolina Lorena, Márcio Porto Basgalupp, Teresa Bernarda Lurdemir
Desde 2022
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MAP: Aprendizado de Máquina: uma abordagem baseada em múltiplas estratégias
sse projeto diz respeito a uma pesquisa conjunta em que técnicas de Aprendizado de Máquina (AM), com ênfase em uma abordagem baseada em múltiplas estratégias. De uma perspectiva da abordagem baseada em múltiplas estratégias, os objetivos são estudar \textit{trade-offs} entre diferentes estratégias de aprendizado e desenvolver sistemas de aprendizado que empregam múltiplas estratégias de inferência ou paradigmas computacionais em um processo de aprendizado. Como consequência, sistemas baseados em múltiplas estratégias têm o potencial de serem aplicáveis a um vasto grupo de problemas. A maioria dos problemas abordados será no contexto de aprendizado não supervisionado, ou análise de agrupamento. Por exemplo, nos iremos analisar a sinergia e os trade-offs entre agrupamento com restrições por programação com restrições (grupo francês) e agrupamento evolutivo multi-objetivo (grupo brasileiro). Os aspectos práticos das técnicas propostas serão abordados, por exemplo, no contexto de mineração e modelagem de dados biológicos, provenientes de texto e temporais. Outro importante objetivo do projeto é estimular a cooperação internacional reunindo pesquisadores brasileiros e Francês para a troca de idéias e experiências. Os grupos do Brasil e da França já possuem um histórico de colaboração que pode ser fortalecida com este projeto.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho, Ana Carolina Lorena, Marcilio C. P. de Souto
2015 a 2018
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CeMEAI - Centro de Ciências Matemática Aplicadas à Indústria.
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 ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, José Alberto Cuminato
Desde 2013
Universidade Federal de São Paulo
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Ciência de Dados em Problemas de Otimização com Aplicações nos Setores Produtivo e da Saúde
Técnicas de ciência de dados no auxílio à tomada de decisão em problemas de otimização têm exercido um papel importante em trabalhos recentes, em particular, as estratégias de aprendizado de máquina. Em geral, aplicações reais são beneficiadas com a análise dos dados na modelagem e desenvolvimento de métodos de solução de problemas de otimização. Em particular, o uso de memória e gerenciamento da mesma por técnicas de ciência de dados em algumas metaheurísticas têm possibilitado soluções eficientes de problemas clássicos de otimização na literatura recente. Neste sentido, este projeto aborda técnicas de ciência de dados em problemas de otimização combinatória de diversas formas: na seleção de algoritmos, para auxiliar a tomada de decisão durante o processo de busca de algoritmos de otimização e para compor a modelagem matemática dos mesmos. Investigaremos tais técnicas em uma diversa gama de problemas de otimização: de designação de locais de armazenagem, de planejamento de redes mesh, de elaboração de kits cirúrgicos, variantes clássicas do problema de roteamento de veículos (PRV) e problemas correlatos. A hipótese é que a investigação dos dados permitirá a descrição de modelos mais fidedignos e auxiliará os métodos heurísticos de forma mais eficaz do que estratégias clássicas da literatura. Com exceção do PRV, todos os problemas envolvem dados reais e parcerias com indústria e hospitais. Para o PRV, metaheurísticas adaptativas que empreguem aprendizado serão investigadas, dando andamento a um estudo publicado recentemente pela equipe, com resultados que superam a literatura recente do PRV capacitado. Tanto na modelagem quanto nos métodos de solução, daremos maior ênfase na consideração de estratégias de aprendizado de máquina devido às características dos dados de saúde e indústria estudados e da expertise do grupo de pesquisa. Esperamos contribuir também no desenvolvimento de técnicas de ciência de dados inovadoras, a fim de melhor tratar os dados estudados
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Franklina Maria Bragion de Toledo, Maristela O. Santos, Daniel Aloise, Jean-François Cordeau
Desde 2022
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Solução de problemas de otimização por métodos heurísticos eficientes
Os avanços tecnológicos têm sido responsáveis pela geração de uma grande quantidade de dados nas mais diversas aplicações. Consequentemente, problemas de otimização que lidam com o gerenciamento de grandes volumes de dados têm recebido atenção especial nos últimos anos, como, por exemplo: o problema de agrupamento de dados, o de roteamento de dados em larga escala em redes de sensores sem fio, problemas de gerenciamento de dados de passagens aéreas, dentre os quais,pode-se citar o do mochileiro viajante, entre outros. Esses problemas de otimização combinatória,em particular, requerem solução em baixo tempo devido à natureza das aplicações. Dessa forma, métodos exatos são inviáveis e mesmo os métodos heurísticos tradicionais enfrentam dificuldades para resolver instâncias desses problemas. Nesse sentido, este projeto visa o estudo dos problemas citados e o desenvolvimento de métodos heurísticos rápidos e que forneçam boas soluções para os mesmos.Além desses problemas, outros clássicos de otimização inteira e inteira mista, como o de dimensionamento de lotes com sequenciamento, de cadeias de suprimentos sustentáveis, de roteamento de veículos capacitado e de remanejamento de tripulação aérea, serão investigados neste projeto a fim de se determinar soluções de boa qualidade. Em suma, neste projeto, a pesquisadora e colaboradores dentre eles, mestrandos, doutorandos, graduandos e pesquisadores nacionais e internacionais além de desenvolver métodos eficientes, baseando-se em métodos heurísticos e em hibridizações de exatos e heurísticos, estudarão novas modelagens mais fortes, para tratar tais problemas
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Franklina Maria Bragion de Toledo, Maristela O. Santos, Daniel Aloise, Jean-François Cordeau, Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Camila Pereira dos Santos, Vinícius Rosa Máximo, Carvalho, Desiree Maldonado, Calvin Costa, Ana Barbosa-Póva, Carla Cristina Doescher Fernandes, TAUTENHAIN, CAMILA P.S., Marco Aurélio Sernagiotto, Marlon Jeske
2019 a 2022
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Ciência de dados para o planejamento da implementação de redes mesh
Este projeto faz parte da Chamada 23/2018 CNPq e financia duas bolsas de doutorado vinculadas à empresa Desh e aos programas de computação e pesquisa operacional.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Carla Cristina Doescher Fernandes, Marlon Jeske, Bruno Moreira Silva
2019 a 2023
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Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Horacio H. Yanasse, ROSSET, VALERIO, Alysson M. Costa
2016 a 2019
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Meta-heurísticas para comunicação confiável em redes de sensores e atuadores sem fio de larga escala
As Redes de Sensores (e Atuadores) Sem Fio (RSSF/RSASFs) podem ser formadas por centenas ou até milhares de nós sensores de baixo custo que possuem, além da autonomia de operação dependente de um suprimento finito de energia, capacidades limitadas de processamento, armazenamento e comunicação. Em virtude dessas restrições, existem na literatura diversos protocolos de roteamento que têm como objetivo otimizar o uso de energia dos nós sensores. Entretanto, como o foco principal das abordagens da literatura está na eficiência energética, normalmente, os protocolos existentes podem não oferecer a confiabilidade de entrega de dados exigida por aplicações de segurança pública como, por exemplo, o monitoramento de fronteiras ou alerta de desastres naturais. Esse problema é agravado em RSSF/RSASFs de larga escala em que a grande quantidade de transmissões concorrentes reduz a taxa de entrega de dados. Neste projeto de pesquisa é proposto o desenvolvimento de soluções de roteamento que atendam os requisitos de eficiência energética e confiabilidade de entrega de dados em RSSF/RSASFs de larga escala com topologia dinâmica. As soluções desenvolvidas neste projeto farão uso de técnicas de otimização combinatória e algoritmos bio-inspirados distribuídos visando o equilíbrio entre o consumo energético dos nós sensores, latência e confiabilidade de entrega de dados.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Valerio Rosset, Juliana Garcia Cespedes, Bruno Yuji Kimura
2016 a 2018
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Problemas de planejamento em cadeias de suprimentos sustentáveis
O planejamento de cadeias de suprimentos envolve o estudo de todas as etapas relacionadas à produção de um produto, visando maximizar algum critério econômico como, por exemplo, o lucro. O processo de produção de um produto, contudo, gera impactos ambientais, como, por exemplo, dispêndio de energia, uso de água e emissão de gases do efeito estufa. Apesar disso, tradicionalmente, o planejamento de cadeias de suprimentos não leva em consideração os impactos ambientais causados pelo processo de produção de um produto. Entretanto, os consumidores e os governos têm investido cada vez mais em sustentabilidade, um dos motivos para o surgimento das cadeias de suprimentos sustentáveis. O problema de planejamento de cadeias de suprimentos sustentáveis objetiva, além da maximização do critério econômico, minimizar o impacto ambiental e social causado para a produção do produto. Pretende-se com esse projeto apresentar um estudo e desenvolver modelos e métodos para minimizar o impacto ambiental/social e maximizar o aspecto econômico.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Camila Pereira dos Santos, Alysson M. Costa, Ana Barbosa-Póva, Rodrigo L. Costa
2014 a 2019
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Hibridização de métodos heurísticos e exatos para abordar problemas de otimização combinatória
A solução de problemas de otimização combinatória é um grande desafio para pesquisadores que objetivam além de qualidade, baixo tempo de solução. Problemas de agrupamento em grafos, por exemplo, possuem como grande parte de suas aplicações, instâncias de larga escala, para as quais métodos exatos são inviáveis e mesmo os métodos heurísticos tradicionais (ou meta-heurísticas) enfrentam dificuldades para encontrar uma solução em tempo viável. Determinar soluções factíveis por métodos heurísticos e exatos para algumas variações do problema de dimensionamento de lotes e do de roteamento também são exemplos de barreiras ainda não totalmente vencidas na literatura. Tendo esses problemas em mente que, neste projeto, a pesquisadora e colaboradores (dentre eles, mestrandos, graduandos e docentes) estudarão uma hibridização específica para atacá-los. Espera-se, como resultado, condições para tratar aplicações inviáveis por meio de algoritmos de otimização já que o aprendizado do espaço de soluções por uma rede neural topológica visa atenuar o tempo de por tais algoritmos.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Camila Pereira dos Santos, Katia Nakamura, Desiree Maldonado Carvalho, MAXIMO, VINICIUS R., PAULO, MATHEUS A. DE, Calvin Costa
2015 a 2019
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Aperfeiçoamento Docente no Módulo de Teoria dos Grafos
Este projeto tem como objetivo principal contribuir na formação pedagógica do pós-graduando no módulo de Teoria dos Grafos
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Desiree Maldonado Carvalho, Kátia Yoshime Nakamura
Desde 2013
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Dinâmica de satélites artificiais
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Rodolpho Vilhena de Moraes
2012 a 2015
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Abordagem teórica sobre o problema de agrupamento de grafos
Pesquisador Visitante estrangeiro.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Leonidas Pitsoulis
2012 a 2012
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Uma abordagem teórica e computacional para o problema de detecção de comunidades em redes
Projeto Jovem Pesquisador - FAPESP
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
2011 a 2015
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Uma abordagem teórica e computacional para o problema de agrupamento em grafos
Bolsa Produtividade FADA/UNIFESP
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
2011 a 2013
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Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes e programação da produção, e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Projeto Temático
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Reinaldo Morabito Neto, Maria do Socorro Nogueira Rangel, Marcos Nereu Arenales, Vinicius Amaral Armentano, Débora Pretti Ronconi, Horacio H. Yanasse
2010 a 2014
Université de Montreal
Universidade Federal de São Carlos
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Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento e localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Neste projeto, uma ampla gama de problemas de pesquisa operacional e otimização discreta é estudada com a finalidade de contribuir com abordagens e soluções inovadoras para os problemas de gestão da produção e cadeias de suprimentos. Os problemas a serem estudados neste Projeto Temático são divididos em: (A) problemas de corte, (B) problemas de empacotamento, (C) problemas de dimensionamento de lotes, (D) problemas de programação da produção, (E) problemas de roteamento, (F) problemas de localização e (G) a integração destes problemas. Além do estudo e desenvolvimento de modelos matemáticos relacionados a estes problemas, métodos de solução e algoritmos para resolvê-los serão desenvolvidos e seus desempenhos computacionais serão analisados. No projeto, visa-se também dar continuidade à integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestas pesquisas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Pretende-se intensificar a cooperação entre o setor produtivo e a academia, com o desenvolvimento de estudos de caso nas empresas. Espera-se, com isso, possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores experientes. Este projeto é uma continuação de outros três Projetos Temáticos FAPESP, sendo o primeiro desenvolvido entre 2006 e 2010, o segundo entre 2010 e 2015 e o terceiro entre 2017 e 2023. Nos dois primeiros projetos foram estudados principalmente problemas em (A), (B), (C) e (D), bem como, algumas integrações destes problemas (G). No terceiro projeto, os problemas em (E) e (F) foram adicionados e o estudo das integrações entre os problemas foi intensificado.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Reinaldo Morabito Neto, Débora Pretti Ronconi, Horacio H. Yanasse, Maristela O. Santos, Pedro Augusto Munari Junior, Silvio Araujo
Desde 2023
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Problemas de corte, empacotamento, dimensionamento de lotes, programação da produção, roteamento, localização e suas integrações em contextos industriais e logísticos
Os problemas a serem estudados neste projeto temático podem ser divididos em: (A) problemas de corte; (B) problemas de empacotamento; (C) problemas de dimensionamento de lotes; (D) problemas de programação da produção; (E) problemas de roteamento; (F) problemas de localização e (G) a integração destes problemas. Além do estudo e desenvolvimento de modelos matemáticos relacionados a estes problemas, métodos de solução e algoritmos para resolvê-los serão desenvolvidos e seus desempenhos computacionais serão analisados. O projeto visa também dar continuidade à integração e colaboração de grupos de pesquisadores de diferentes instituições interessados nestes problemas, assim como a formação de recursos humanos e a capacitação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico. Pretendemos intensificar a cooperação entre o setor produtivo e a academia, com o desenvolvimento de estudos de caso nas empresas. Esperamos, com isso, possibilitar colaborações e parcerias no estudo destes problemas e no desenvolvimento de ferramentas computacionais para serem utilizadas na prática. A equipe deste projeto é formada por vários pesquisadores em diversos estágios de suas carreiras acadêmicas, desde alunos de pós-graduação e recém-doutores, até pesquisadores experientes na pesquisa destes problemas. Observamos que este projeto é uma continuação de outros dois projetos temáticos FAPESP, sendo o primeiro desenvolvido entre 2006 e 2010 e o segundo entre 2010 e 2015. Nos projetos anteriores foram estudados principalmente problemas em (A), (B), (C) e (D), bem como, algumas integrações destes problemas.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Reinaldo Morabito Neto
2017 a 2023
Instituto Tecnológico de Aeronáutica
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Ciência de Dados em Problemas de Otimização Combinatória
Técnicas de ciência de dados para a extração de padrões e conhecimento de dados têm recebido atenção significativa na última década. Em particular, no auxílio à tomada de decisão para a modelagem e/ou solução de problemas de otimização, elas têm exercido um papel importante em trabalhos recentes, em particular, as estratégias de aprendizado de máquina para o tratamento de tais problemas. Entretanto, embora a existência de alguns trabalhos nessa direção de pesquisa, a literatura é relativamente escassa de abordagens de ciência de dados para o tratamento eficiente de problemas de otimização combinatória. Neste sentido, este projeto aborda técnicas de ciência de dados em problemas de otimização combinatória de duas formas: i) no reconhecimento de pa- drões das propriedades significativas de problemas de otimização, sendo uma etapa para decidir, de acordo com os dados de entrada, a forma como o algoritmo de otimização funcionará para resolver um determinado problema; e ii) incorporando-as em algoritmos de otimização que consiste na utilização de técnicas de análise de dados para auxiliar a tomada de decisão durante o processo de busca de algoritmos de otimização.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset
Desde 2022
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Ciência de Dados no Enfrentamento de Surtos, Epidemias e Pandemias em Hospitais
O Brasil tem enfrentado a proliferação de diversas doenças contagiosas nos últimos anos, sendo o caso mais recente o da pandemia COVID-19. Contudo, surtos de dengue são recorrentes em diversas regiões do país e mesmo doenças endêmicas como a febre amarela têm se proliferado em localidades diferentes das usuais. Hospitais de referência em grandes cidades enfrentam muitas dificuldades de gestão de seus recursos e profissionais nesses períodos. E, embora grandes volumes de dados sejam coletados nesses hospitais, sua organização e curagem ainda é precária e dificulta realizar análises que deem suporte a uma tomada de decisão confiável. Neste projeto propõe-se a formação de estudantes em nível de pós-graduação em trabalhos que envolvem diversas etapas da Ciência de Dados com o objetivo de obter modelos preditivos confiáveis para o enfrentamento de surtos, endemias, epidemias e pandemias. Para tal, pretende-se abordar desde a definição de um protocolo adequado de coleta e organização dos dados hospitalares para fins de análise preditiva à realização de análises dos dados para otimizar a gestão de recursos hospitalares. A equipe executora é composta de profissionais das áreas de Inteligência Artificial e Otimização e conta com a colaboração do Hospital São Paulo e do Hospital Municipal Dr. José de Carvalho Florence (São José dos Campos) na obtenção dos dados e validação dos modelos desenvolvidos.
Autores: Mariá Cristina Vasconcelos Nascimento Rosset, Horacio H. Yanasse, Antonio A. Chaves, Carlos Henrique Costa Ribeiro, Ana Carolina Lorena, Luiz Leduíno de Salles Neto, Filipe Alves Neto Verri, Elton Felipe Sbruzzi
Desde 2020
Universidade Federal de Pernambuco
Atualização Lattes em 2024-06
Processado em 2024-07-22