Universidade Federal do Ceará
Laboratório de Mecânica Computacional e Visualização

Entre os dias 7, 8 e 9 de outubro, o Bloco 728 do Campus do Pici da UFC sediou o minicurso “Aprendizado de Máquina para Modelagem Computacional Multiescala”. O evento focou-se na aceleração de simulações multiescala, com o objetivo de substituir micromodelos de alto custo por redes neurais recorrentes fisicamente informadas.

Dia 1 (07 de Outubro)

O primeiro dia foi conduzido pelo Dr. Iuri Rocha, da Delft University of Technology. A sessão centrou-se nos fundamentos de aprendizado de máquina, abordando conceitos básicos de algoritmos populares (como k-NN, Redes Neurais e Processos Gaussianos), com foco na aproximação de modelos constitutivos.

Dia 2 (08 de Outubro)

O segundo dia foi ministrado pela Dr. Marina Maia, da École Nationale des Ponts et Chaussées. O tema abordado foi a visão geral das estratégias de modelagem substituta, apresentando diferentes abordagens da literatura recente para a construção de modelos substitutos direcionados à análise micro-macro.

Dia 3 (09 de Outubro)

A encerrar a programação, a Dr. Marina Maia liderou um workshop interativo com conclusões. O encerramento consolidou os conhecimentos através da exploração de Redes Neurais feed-forward, Redes Neurais Recorrentes e modelos híbridos guiados pela física. Além de mostrar muitos dos trabalhos desenvolvidos pelo grupo de pesquisa da universidade.

Agradecimentos e Impacto

O minicurso destacou-se pela abordagem prática, permitindo assimilar e aplicar rapidamente os conceitos apresentados. Essa imersão fortaleceu laços acadêmicos, impulsionou o planejamento de novas pesquisas e forneceu ideias valiosas para projetos já em execução no laboratório.

Expressamos um agradecimento especial à Delft University of Technology e à École Nationale des Ponts et Chaussées pela parceria e pela vinda dos professores Iuri Rocha e Marina Maia. A realização do evento também foi possível graças ao apoio contínuo do LMCV, INCT-Infra e CNPq.