Linhas de Pesquisa

  • Computação Cognitiva
    Alexandre Rademaker

    Desenvolvimento de sistemas cognitivos combinando: lógicas e sistemas dedutivos, representação de conhecimento e sistemas de PLN.

  • Aprendizagem de Máquinas
    Antônio Carlos Branco, Eduardo Mendes, Flávio Codeço Coelho, Renato Rocha Souza

    Aprendizagem de máquinas (ou estatístico) se refere a coleção de métodos onde o modelo é construído a partir das observações. Essas técnicas engloba uma série de métodos não paramétricos e técnicas de seleção modelos baseada nos dados. A pesquisa nesta área se concentra na criação e estudo de técnicas combinação de modelos e sua utilização em diversos domínios de conhecimento. 

  • Simulaçao Monte Carlo
    Eduardo Mendes

    Simulação Monte Carlo permite calcular o valor de integrais de forma aproximada. A ideia é tratar a integral como um valor esperado e construir um estimador para ele utilizando simulação. No momento, o interesse é na utilização de métodos particulados (importance sampling, particle filter) e MCMC para fazer inferência Bayesiana em modelos complexos, modelos com muitas variáveis latentes e modelos com supporte finito.

  • Modelos para dados com dependência
    Eduardo Mendes

    Modelos para dados com dependência engloba modelos que levem em consideração a interação dos dados. A pesquisa é basicamente em dados longitudinais e séries temporais. Os modelos são não lineares e com muitasvariáveis. O trabalho engloba design e estimação dos modelos, estudo teórico dos estimadores, e aplicações.

  • Métodos semi e não paramétricos
    Eduardo Mendes

    Métodos não paramétricos são métodos onde não é assumida uma forma funcional fechada para a distribuição do modelo. O modelo semi-paramétrico possui componentes paramétricas e não paramétricas. Nesta linha de pesquisa há o interesse por estimação de modelos não/semi-paramétricos, testes de hipóteses não paramétricos, e desenvolvimento e estudo das propriedades de estimadores semi- e não-paramétricos.

  • Processamento de Linguagem Natural
    Flávio Codeço Coelho e Renato Rocha Souza

    Utilização de técnicas de PLN (análises estatísticas de corpora, marcação morfossintática, extração de entidades nomeadas, extração de sintagmas, extração de relações, extração de conhecimento, análise de sentimentos, análise do discurso, análise de autoria, análise de estilo, mineração textual, recuperação de informações, georreferenciamento de textos, estudos de diacronia, estudos de cultura) aplicadas a campos como o Direito, História contemporânea, Mídia Contemporânea, Política, dentre outros.

  • Criptomoedas e tecnologias Blockchain
    Flávio Codeço Coelho

    Estudo dos modelos de funcionamento de criptomeoedas suas dinâmicas de mercado. Além das criptomoedas estudamos também as variadas aplicações da tecnologia de Blockchain como smart-contracts, e as diferentes provas usadas na mineração de blocos.

  • Epidemiologia Matemática
    Flávio Codeço Coelho, María Soledad Aronna, Moacyr Alvum Horta Barbosa da Silva e Pierre-Alexandre Bliman

    Nesta linha de pesquisa estudamos aspetos como a modelagem da dinâmica de doenças, ou de vetores no caso de doenças vetoriais (dengue, Zika, malária, febre amarela, etc.). Fazemos uso de ferramentas matemáticas para modelar estratégias de controle de doenças (vacinação, controle da população vetorial, campanhas de conscientização, etc.).

  • Análise e Simulação Numérico-Computacional de Equações Diferenciais Estocásticas
    Hugo A. de la Cruz Cancino

    A teoria de equações diferenciais estocásticas (EDEs) e equações diferenciais aleatórias (RDEs) são temas, no cruzamento das equações diferenciais e processos estocásticos, com uma ampla variedade de aplicações na modelagem de fenômenos e situações práticas em que as grandezas de interesse estão sujeitas a perturbações aleatórias. Uma vez que obter soluções dessas equações é raramente possível, muita atenção é dada à construção e estudo de métodos de aproximação, com boas propriedades qualitativas, para a integração e simulação das mesmas.

    Nesta linha, nossos interesses de pesquisa incluem os seguintes tópicos:

    • Construção e análise de novos métodos para a aproximação de trajetórias (aprox. forte)  e de funcionais da solução (aprox. fraca) de EDEs
    • Construção de métodos de alta ordem de convergência, para o tratamento numérico-computacional de RDEs
    • Análise qualitativa de métodos de discretização para EDEs e RDEs
    • Métodos exponenciais estáveis para sistemas stiff
    • Simulação de Equações Diferenciais Parciais Estocásticas
    • Integração eficiente de sistemas estocásticos de altas dimensões
  • Controle Ótimo
    María Soledad Aronna

    Nesta linha de pesquisa estudamos três casos diferentes de problemas de Controle Ótimo: governados por equações diferenciais ordinárias afins no controle; por equações diferenciais parciais bilineares no controle, ou por sistemas com controles impulsivos. Estudamos condições de primeira ordem (Princípio do Máximo de Pontryagin), de segunda ordem (tipo Legendre-Clebsch ou Goh) e de ordem superior. Investigamos a obtenção de métodos numéricos, e a convergência deles.

  • Laboratório de Estudos Empíricos e de Linguagem
    Renato Rocha Souza

    Laboratório de Estudos Empíricos e Experimentais da Linguagem (LEEL) visa se concentrar em pesquisas de natureza empírica, tanto na área de Linguística Teórica como naquela de Linguística Aplicada. A missão do LEEL é fomentar a inovação metodológica na pesquisa sobre a língua em uso, apoiando projetos de compilação e estudos de corpora e projetos experimentais sobre diversos aspectos da linguagem.

  • Representação do Conhecimento, Ontologias e Linguagem
    Renato Rocha Souza

    O grupo de pesquisa Representação do Conhecimento, Ontologias e Linguagem (ReCOL) é certificado pelo Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq) e desenvolve pesquisas na área da Representação e Organização do Conhecimento,  contando principalmente com pesquisadores da Universidade Federal de Minas Gerais(UFMG) e da Fundação Getúlio Vargas (FGV).

    Dentre as principais temáticas de pesquisa destacam-se:

    • Sistemas de Organização do Conhecimento
    • Sistemas de Recuperação da Informação
    • Representação do Conhecimento e Web Semântica
    • Ontologia Aplicada
    • Processamento de Linguagem Natural
    • Indexação Automática
    • Gestão da Informação e do Conhecimento Organizacionais
    • Arquitetura da Informação
    • Vocabulários Biomédicos e Legais

    O ReCOL integra esforços multidisciplinares no sentido de alcançar melhorias nos processos de representação  do conhecimento e organização do conhecimento. Fundamenta-se em abordagens da Ciência da Informação, e eventualmente, em suas articulações com campos fronteiriços, como a Matemática Aplicada, Ciência da Computação, Filosofia e Linguística.

    O ReCOL organiza-se em eixos temáticos específicos, sob responsabilidade de pesquisadores com nível de doutorado e pós-doutorado, e eventualmente, de estudantes de pós graduação strictu-sensu. Os pesquisadores do ReCOL possuem formação diversificada, o que possibilita ao grupo o viés interdisciplinar característico da Ciência da Informação.


    http://recol.eci.ufmg.br/pesquisadores

  • Finanças Quantitativas
    Eduardo Fonseca Mendes, Margaret Armstrong, Rodrigo dos Santos Targino e Yuri Fahham Saporito

    Finanças Quantitativas (ou, em inglês, Mathematical Finance) estuda modelos e métodos matemáticos com foco em aplicações em problemas de Finanças e Economia. Um dos marcos fundadores da área é a tese de doutorado de Louis Bachelier em 1900, intitulada "The Theory of Speculation". Nela, Bachelier, pioneiramente, estudou o movimento Browniano e o apreçamento de derivativos. Outro marco fundador é a publicação, em 1973, do artigo "The Pricing of Options and Corporate Liabilities:, de Fischer Black e Myron Scholes. Scholes, por trabalhos nessa área, ganhou, juntamente com Robert Merton, o prêmio Nobel de Economia, em 1997.

    A pesquisa nessa área usa técnicas de inúmeras áreas da matemática, como Probabilidade, Processos Estocásticos, Equações Diferenciais Parciais, Estatística, Análise Numérica, entre muitas outras.

    Em particular, professores da EMAp tem interesses na pesquisa dos seguintes tópicos:

    • Modelos de Volatiliade Estocástica;
    • Calibragem e estimação de modelos paramétricos;
    • path-dependence de instrumentos e modelos financeiros;
    • Medidas de risco;
    • Alocação de portfólio;
    • Opções Reais
  • Gestão de Riscos Financeiros e Atuariais
    Eduardo Fonseca Mendes, Rodrigo dos Santos Targino e Yuri Fahham Saporito

    A crise de 2008 abriu os olhos das autoridades reguladoras para a gestão profissional de riscos financeiros. Nesse contexto diversas novas diretrizes regulatórias foram inseridas ao redor do mundo com, por exemplo, o terceiro acordo de Basiléia (Basel III). Apesar de menos impactada pela crise, a comunidade atuarial também tem atualizado as regulações referentes às seguradoras, dando origem ao Swiss Solvency Test (regulação Suíça) e Solvency II (regulação Europeia). O objeto central desta linha de pesquisa é criar e analisar modelos matemáticos que permitam as empresas e reguladores uma análise mais apurada dos riscos envolvidos em suas operações.

  • Otimização Estocástica
    Vincent Gérard Yannick Guigues
    • Problemas com restrições em probabilidade estáticas e dinâmicas. modelagem, algoritmos e implementação.
    • Problemas de otimização estocástica multiestágios: design e provas de convergência de modificações de algoritmos de decomposição.
    • Problemas de otimização estocástica com um ou 2 estágios não lineares.

    Colaboradores: Rene Henrion (Wias), Miguel Lejeune (GWU), Alexander Shapiro (Georgia Tech).

  • Inferência Estatística
    Vincent Gérard Yannick Guigues
    • Inferência estatística para problemas de otimização estocásticos avessos ao risco ou risco neutros (teoremas do limite central, testes de hipóteses, intervalos de confiança não assintóticos).
    • Testes de hipóteses não paramétricos usando técnicas de otimização convexa.

    Colaboradores: Arkadi Nemirovski (Georgia Tech) e Anatoli Iouditski (UGA).