Possui graduação em Bacharelado em Ciências de Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (1994), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1997) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2004). Atualmente é professora associada da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aprendizado de máquina, IA explicável e visão computacional. (Fonte: Currículo Lattes)
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Para desenvolver um novo medicamento, pesquisadores devem analisar os alvos biológicos de uma dada doença, descobrir e desenvolver candidatos a fármacos para este alvo biológico, realizando em paralelo, testes biológicos em laboratório para validar a eficiência e os efeitos colaterais da substância química. O estudo quantitativo da relação estrutura-atividade (QSAR) envolve a construção d…
Este projeto de pesquisa visa a fazer um estudo a respeito do estado da arte, dos fundamentos, princípios e práticas da Computação Quântica e da incorporação desses elementos a arquiteturas e algoritmos de treinamento para Redes Neurais Artificiais (RNA's). Pesquisas envolvendo esses assuntos têm resultado em modelos conhecidos como Redes Neurais Quânticas (RNQ's), que é o principal objet…
Os estudos quantitativos de relação estrutura-atividade (QSAR) são cruciais para o processo de descoberta de medicamentos, uma vez que essas análises podem ser utilizadas principalmente para estimar valores que indicam a atividade biológica de novos compostos químicos. No entanto, esses estudos são muito caros, uma vez que a transformação de descritores químicos em conjuntos de dados numé…
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