Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: Paulo Murilo Castro de Oliveira - Universidade Federal Fluminense
Carga Horária: 3
Local: Youtube
Resumo: Sistemas dinâmicos compostos por muitos agentes individuais evoluem no tempo de acordo com as interações entre esses agentes. São caóticos ou regulares conforme um índice denominado expoente de Lyapunov seja positivo ou negativo. Em ambos os casos, a evolução no tempo é rápida, o sistema chega ao estado estacionário final num tempo finito independente do tamanho do sistema. Entre as duas possibilidades, há os sistemas complexos ou críticos, expoente de Lyapunov nulo. Nesse caso limítrofe, o tempo de decaimento cresce com o tamanho do sistema em lei de potência. Observa-se o fenômeno da universalidade, sistemas diferentes apresentam as mesmas leis de potência, determinadas por características macroscópicas tais como dimensão geométrica, não pelos detalhes microscópicos. Apresentarei exemplos de sistemas dinâmicos complexos relacionados com física, biologia, estatística, sociologia, seleção natural, epidemiologia, economia, etc. (continua ...).
Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: Márcia Barbosa - Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Carga Horária: 2
Local: Youtube
Resumo: Água é um líquido comum no planeta que possui propriedades incomuns. Esta molécula pequena apresenta mais de 70 comportamentos anômalos, muitos dos quais são parte do processo que levou a existência de vida em nosso planeta. Nesta palestra vamos explorar alguns destes comportamentos e indicar suas origens atômicas. A partir desta compreensão vamos mostrar como usar propriedades não usuais da água em escala nanométrica para criar processos para separar a água do sal através da dessalinização.
Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: João Antônio Plascak - Universidade Federal de Minas Gerais
Carga Horária: 2
Local: Youtube
Resumo: Tratamos, primeiramente, do oscilador harmônico em uma e duas dimensões do ponto de vista clássico. A seguir, a solução quântica é apresentada, especificamente para o sistema em duas dimensões. Mostramos também que é possivel obter, de forma numérica, porém exata, a solução para o oscilador com barreira. Notamos que a barreira levanta, parcialmente, a degenerescência nos níveis de energia. Nesse caso, em limites de altas energias, uma forma analítica fechada pode ser encontrada para os correspondentes níveis de energia. Um ponto interessante nesse sistema com barreira reside no comportamento termodinâmico do oscilador. Por exemplo, o calor específico, em função da temperatura, para o sólido de Einstein com barreira é bem diferente do comportamento normal apresentado pelos sólidos na natureza. Alem de um máximo no calor específico, o comportamento de Dulong-Petit é perdido em temperaturas altas.
Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: José Roberto Castilho Piqueira - Escola Politécnica da USP
Carga Horária: 2
Local: Youtube
Resumo: O progresso tecnológico e a necessidade premente da preservação da vida na Terra trazem uma nova perspectiva do papel da engenharia, transformando-a em uma combinação equilibrada entre aspectos técnicos e humanos. Assim, seu ensino e prática recebem um significativo aporte dos aspectos desenvolvidos pela Teoria da Complexidade, criando um novo olhar para os projetos que passam a considerar aspectos anteriormente considerados subjetivos, de maneira objetiva. Partindo do contexto histórico do desenvolvimento da engenharia, as transformações nos seus modos de ação são apresentadas, combinando as revolucionárias técnicas computacionais de aprendizagem de máquina com os aspectos emergentes do desenvolvimento humano de nossa sociedade.
Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: Fortunato Silva de Menezes - Universidade Federal de Lavras
Carga Horária: 2
Local: Youtube
Resumo: A aprendizagem estatística se refere a um conjunto de ferramentas para modelagem e compreensão de conjuntos de dados complexos. É uma área desenvolvida recentemente em estatísticas com desenvolvimentos paralelos em ciência da computação e, em particular, aprendizado de máquina. Com a explosão de problemas de "Big Data", o aprendizado estatístico tornou-se um campo muito importante em muitas áreas científicas, em particular nas Engenharias. Essas as ferramentas podem ser classificadas como supervisionadas ou não supervisionadas. Será apresentado um conjunto de problemas relacionados a ambas situações e como os mesmos são resolvidos com as técnicas de aprendizado de máquina.
Tipo: Ciclo de Palestras online
Prelecionista: Fabiano Lemes Ribeiro - Universidade Federal de Lavras
Carga Horária: 2
Local: Youtube
Resumo: Como a ciência da complexidade poderia nos ajudar a entender o fenômeno urbano? Será mostrado nesta apresentação como a chamada "engenharia da complexidade" pode apontar soluções para a sustentabilidade e eficiência das cidades.