CV Lattes
ResearcherID
Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de Computação (IC) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Engenharia Eletrônica pela Universidade de São Paulo (1973), mestrado em Matemática Aplicada (Computação) pela Universidade de São Paulo (1979) e doutorado Ciência da Computação pela Universidade Stanford (1988). Atualmente é professor titular da Universidade Estadual de Campinas. Seus interesses de pesquisa cobrem várias áreas da computação e matemática aplicada, especialmente processamento de imagens, computação gráfica, aproximação de funções, computação auto-validada, geometria computacional, otimização, reconhecimento de padrões, e redes neuronais. Também atua nas áreas de teoria da computação, estrutura de dados, análise de algoritmos, teoria dos grafos, e processamento de linguagens naturais. Contribuiu mais de 1000 artigos científicos para a wikipedia (versão em ingles).Tambem tem atuado na divulgação da insegurança inerente da urna eletrônica brasileira, e da inviabilidade e fraudulência inerentes das criptomoedas. De mar/2005 a mar/2009 foi Diretor do Instituto de Computação da UNICAMP. (Fonte: Currículo Lattes)
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Propõe-se a criação de um centro de matemática, integrando modelagem matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da neurociência. A proposta responde à crescente importância da matemática na neurociência teórica. Importante motivação para a criação do centro é a grande quantidade de dados que os laboratórios de pesquisas são capazes de gerar atualmente e cuja análise depende de…
O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de algoritmos, técnicas matemáticas e ferramentas de software para problemas de computação visual, baseadas em conceitos de aproximação matemática. Computação visual inclui geometria computacional, modelagem geométrica, síntese de imagens e animações, visualização científica, visão computacional, codificação e processamento de imagens e reconhe…
Uma questão importante na Neurociência é identificar classes de modelos usados pelo cérebro para comprimir informações de estímulos. Abordamos essa questão propondo novos experimentos eletroencefalográficos (EEG) projetados para estudar como o cérebro codifica regularidades estatísticas de sequências estocásticas de estímulos e o desenvolvimento de novas ferramentas estatísticas para anál…
Pretendo investigar a questão da metaestabilidade em modelos estocásticos de redes neurais biológicas por meio da caracterização rigorosa da física estatística.Durante meu doutorado, provei dois resultados relacionados à distribuição exponencial (falta de memória) assintótica do tempo de extinção em um modelo de tempo contínuo inspirado do modelo Galves-Löcherbach. Essa falta de memória é…
O bolsista deverá trabalhar no desenvolvimento, adaptação, manutenção e implantação de software aberto, websites, e documentação técnica relacionada aos objetivos científicos e educacionais do CEPID NeuroMat, em interação com seus pesquisadores.
A inferência de conexões entre diferentes regiões do cérebro é de interesse prático para o esclarecimento de processos como a percepção sensorial, patologias como Epilepsia e reações do sistema nervoso central à rápida perda neuronal, como devido à Doença de Alzheimer ou após um Derrame. Porém, metodologias de análise padrão não são adequadas ao problema devido à alta complexidade das con…
Nós propomos aqui o uso de simulações computacionais de modelos de redes de neurônios do tipo integra-dispara estocásticos discretos para investigar o suas propriedades dinâmicas, tais como a influência da topologia da rede e da plasticidade sináptica no seu diagrama de fase e a natureza de suas regiões críticas, com intuito de não apenas reproduzir comportamentos neuronais biológicos, ma…
Existem evidências experimentais de criticalidade auto-organizada em muitos sistemas, inclusive em certas regiões do cérebro humano. O principal objetivo desse projeto é a modelagem matemática de sistemas neuronais, tais como o córtex humano. Pretendemos estudar as propriedades de modelos de redes neuronais, focando na influência da topologia da rede e da plasticidade sináptica particular…