Ciclo de Seminários em Matemática Aplicada e Ciência de Dados

O Ciclo de Seminários em Matemática Aplicada e Ciência de Dados (CS-MACD) a decorrer no Departamento de Matemática da Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade de Trás-os-Montes e Alto Douro, pretende divulgar temas relevantes e emergentes na área da Matemática Aplicada e Ciência de Dados, com a apresentação de palestras proferidas por investigadores/docentes/profissionais convidados destas áreas.

São objetivos do CS-MACD: dar a conhecer várias aplicações da Matemática e da Ciência de Dados na indústria, meio empresarial e sociedade em geral; fomentar a discussão em grupo e o pensamento crítico, promovendo a criação de sinergias na academia; reconhecer a importância da Matemática e da Ciência de Dados na resolução de problemas reais; oferecer aos estudantes uma perspetiva complementar da aplicação dos conteúdos lecionados nas unidades curriculares do seu ciclo de estudos.

Certificados: Os participantes em pelo menos 75% dos seminários da edição CS-MACD 2022/2023 terão direito a um certificado.

Os seminários são abertos a toda a Academia e não é necessária inscrição prévia.

Descrição: 

Neste mundo de dados em constante evolução, uma coisa é certa: os dados não são perfeitos!

Neste seminário, serão abordados os vários desafios enfrentados ao analisar dados reais de consumo de água com o objetivo de sensibilizar a população para a utilização responsável da água e reduzir o seu consumo.

Descrição: 

Nesta apresentação, um data scientist da Goldenergy vai falar da importância de Data Science no dia-a-dia da empresa. Irá partilhar as suas experiências e conhecimentos, destacando como essa área é crucial para o sucesso da empresa e como a Goldenergy a utiliza.

Descrição: 

In this presentation, I will discuss tools and solutions developed at Fraunhofer related to NLP (Natural Language Processing). We will see how NLP tools can help to solve problems in different contexts, such as healthcare and predictive maintenance.

Descrição: 

O controlo de ganho programado é uma técnica de projeto de controladores para sistemas não lineares baseada em aproximações por modelos lineares e invariantes no tempo (LTI) em vários pontos de funcionamento.

Para cada um desses pontos é projetado um controlador LTI local, e o sistema de controlo comuta de controlador sempre que há uma alteração no regime de funcionamento. No entanto, cada controlador só garante as especificações do projeto na região de validade do modelo em que se baseou. Os Sistemas Lineares de Parâmetros Variantes (LPV) surgiram como uma forma de ultrapassar esta limitação, fazendo com que as especificações do sistema em malha fechadas também sejam cumpridas fora das regiões de validade dos modelos locais.

Atualmente, os sistemas LPV são utilizados numa vasta gama de aplicações, em áreas como a indústria aeroespacial, robótica móvel, energia, saúde, mecatrónica, controlo de processos, sistemas computacionais, etc..

Essencialmente, os sistemas LPV são sistemas lineares cujos parâmetros são funções de um ou mais sinais de programação, p(t). Podem ser descritos por modelos de estado ou modelos de entrada-saída, em tempo contínuo ou em tempo discreto. Quando os seus parâmetros são apenas funções do sinal de programação no instante atual diz-se que têm dependência estática. Se são funções de p(t) em instantes anteriores (sistemas em tempo discreto) ou de derivadas de p(t) (sistemas em tempo contínuo) são modelos com dependência dinâmica. A maior parte das técnicas de projeto de controladores para sistemas LPV pressupõe modelos de estado com dependência estática.

A crescente importância dos sistemas LPV motivou a emergência de um novo problema de identificação de sistemas. O primeiro algoritmo de identificação de sistemas LPV foi proposto por Nemani, Ravikanth e Bamieh, num artigo apresentado na 34th IEEE CDC Conference em 1995. Foi formulado para estimar modelos de estado com dependência racional do sinal de programação. Esta primeira formulação é de muito pouca utilidade prática uma vez que pressupõe condições pouco realistas tais como a medição das varáveis de estado e ruído branco como sinal de programação. Contudo, este algoritmo motivou o aparecimento de outros com pressupostos mais realistas e diferentes abordagens para a identificação de modelos de estado e de entrada-saída, incluindo técnicas de Machine Learning como a Least Squares Support Vector Machines e os Processos Gaussianos. Muitas destas técnicas foram aplicadas com sucesso na resolução de problemas do mundo real. A identificação de sistemas LPV rapidamente passou a ser um tema frequente em revistas e conferências prestigiadas sobre sistemas de Controlo.

Nesta palestra será abordado o problema da identificação de sistemas LPV. Serão apresentadas várias contribuições do autor com aplicações a problemas na área da energia e saúde, incluindo técnicas de Machine Learning.

Descrição: 

Muitas das leis que regem a natureza são dinâmicas, o que significa serem expressas como modelos matemáticos que consistem em sistemas de equações diferenciais ou às diferenças.  Estes modelos podem ser determinados a partir dos primeiros princípios das leis da Física e Química, como por exemplo a Lei de Newton, ou a partir de sinais de entrada/ saída  — Dados.  Esta última abordagem é conhecida como identificação de sistemas (IS) e tem vindo a ser utilizada em diversas áreas.

Nesta apresentação serão mostrados alguns resultados de IS em áreas da energia, cuidados de saúde, estruturas, ciência do comportamento e mobilidade eléctrica.  

Descrição: 

A procura de modelos/parâmetros com o objetivo de caracterizar a dinâmica temporal de um sistema tem constituído um tema relevante de investigação interdisciplinar, nomeadamente em aplicações à Medicina. Em particular, o estudo da variabilidade da frequência cardíaca (VFC) reveste-se de enorme importância, uma vez que permite aceder ao mecanismo de controlo do sistema cardiovascular, constituindo um meio não invasivo para estudar a sua integridade, em variados estados de doença. A sequência dos intervalos de tempo entre batimentos sucessivos no eletrocardiograma é o sinal cardiovascular mais simples usado na caracterização da VFC.

O objetivo deste estudo é determinar parâmetros de caracterização da VFC em indivíduos saudáveis e doentes que permitam a sua discriminação. Assim, serão apresentados métodos tradicionais para a análise da VFC e métodos recentemente referidos na literatura, baseados em medidas não lineares.

As metodologias descritas serão aplicadas em bases de dados constituídas por registos de Holter, de 24 horas, de VFC referentes a indivíduos saudáveis e doentes.

Descrição: 

O uso eficiente de recursos energéticos é um desafio para o mundo atual que passa por uma crise energética. Os edifícios escolares são um polo de consumo elevado de energia eléctrica e a solução passa por uma mudança de paradigma na utilização de energia.

Serão apresentados resultados estatísticos dos inquéritos dirigidos aos alunos de uma escola secundária em Maputo, Moçambique, sobre literacia, motivação e comportamento para eficiência energética e percepção sobre a atuação dos gestores. Estes resultados constituem uma base fundamental para a modelação de estratégias persuasivas para impulsionar práticas eficientes na poupança de energia.

A apresentação enquadra-se no âmbito da pesquisa de doutoramento com o tema Desenvolvimento de tecnologia persuasiva para eficiência energética em edifícios escolares: Caso de estudo de escolas de Marracuene.

O evento Práticas de Matemática é uma iniciativa no âmbito do Centro de Investigação CMAT e terá lugar no próximo dia 23 de novembro, pelas 16 horas, na sala F2.1 do Polo II da ECT, e tem como objetivo evidenciar as aplicações da matemática na vida real.

Oradores de diferentes áreas do saber, onde a matemática é aplicada, partilham experiências e explicam a importância da matemática nessas áreas. 

O evento também é acessível via zoom, sendo o link e a password disponibilizados via e-mail após inscrição. 

O programa completo pode ser consultado em: bit.ly/3g1fhSt

A inscrição é grátis, mas obrigatória. 

Formulário de inscrição (até 21 de novembro) acessível em:  https://forms.gle/Wv79NpeqcZqojpfTA.

Descrição: O mundo de hoje é um mundo de dados. Mas ter dados não é sinónimo de ter informação ou de entender essa informação.  

Para um cientista de dados, após o processamento dos dados e uso de metodologias adequadas surge a pergunta: “Como podemos visualizar os dados para que a informação e os resultados gerados possam ser entendidos?” 

Na ciência de dados é necessário usar metodologias de redução de dimensão e modelação que possibilitem a análise e interpretação dos dados, para se produzir informação relevante e, de seguida, apresentar os resultados combinando imagens, textos, tabelas, etc, de forma a compreender mais facilmente todos esses dados. 

Com este seminário pretende-se dar uma introdução à visualização de dados com alguns gráficos históricos e por fim apresentar alguns trabalhos onde a informação foi tratada com distintas formas de visualização. 

Descrição: O projeto de estruturas metálicas submetidas a carregamentos de fadiga é feito levando em consideração códigos de projeto, como Eurocódigo 3, BS5400, AASHTO, DNVGL, API, etc. Normalmente, os sistemas estruturais e os sistemas mecânicos são projetados para regimes high-cycle-fatigue (HCF) e low-cycle-fatigue (LCF). Estruturas de engenharia como pontes ferroviárias e rodoviárias, estruturas offshore e onshore, estruturas de logística, entre outras, são projetadas para regimes high-cycle-fatigue (HCF). 

Recentemente, várias falhas ocorridas nessas estruturas não podem ser explicadas apenas com o regime high-cycle-fatigue levando em consideração as condições extremas de carregamento a que os elementos estruturais poderão estar sujeitos (terramotos, ações acidentais, etc.). Estudos recentes sugerem o uso de curvas S-N ou ε-N considerando os regimes LCF e HCF. 

Desta forma, as abordagens locais parecem ser mais adequadas para cobrir todos os regimes de fadiga (do regime quasi-static ao regime high-cycle-fatigue), mais precisamente, os modelos de Kohout-Věchet (KV) e de Stüssi. Nesta investigação, o modelo KV generalizado para diversos parâmetros de dano à fadiga é apresentado e uma proposta de generalização do modelo de Stüssi é discutida. 

Além disso, um modelo de fadiga abrangendo os regimes very-low-cycle (VLCF) até giga-cycle (GCF) (incluindo mecanismos de fraturas superficiais e de fraturas internas) com base no conceito da double-Logistic (dupla sigmoide) a aços de alta resistência também é sugerido. 

Por fim, sugere-se uma modelação low-cycle-fatigue suportada pelo modelo de Huffman baseado na densidade de energia de deformação considerando a variabilidade da densidade de discordâncias. 

Descrição: Neste seminário será explicada como foi realizada uma análise exploratória aos dados de hospitalização relativa a pacientes com COVID-19 no período entre Março de 2020 e Março de 2021 e como, a partir deste processo, alguns parâmetros, à data desconhecidos, foram estimados para posterior inclusão nos modelos matemáticos desenvolvidos pelo grupo COVID19 in_CTRL. Descrever-se-ão também de forma breve estes modelos, que foram usados para a criação de cenários pandémicos, por sua vez apresentados nas reuniões do Infarmed, como ferramenta de suporte à decisão política no controlo da pandemia. Será também realizada uma demonstração pratica onde, utilizando a linguagem de programação R, os participantes serão convidados a realizar uma análise exploratória a dados relativos à COVID-19.