Universidade Federal do Ceará (UFC) – Campus de Russas tem três trabalhos aceitos no 57º Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2025), um dos principais eventos da área na América Latina. O simpósio ocorrerá entre os dias 5 e 9 de outubro de 2025, em Gramado/RS, e reunirá especialistas para discutir avanços em otimização, ciência de dados e inteligência artificial.
Destaques dos trabalhos selecionados
- Aprendizado de Máquina Aplicado a Problemas Combinatórios
- Título: “Análise de Instâncias do Problema da Diversidade Máxima com Aprendizado Supervisionado”
- Autores: Pablo Luiz Braga Soares, Jailon William Bruno Oliveira da Silva (egresso de Ciência da Computação) e Carlos Vinicio Dantas Araújo (discente de Ciência da Computação).
- Título: “Treinamento de Modelos Supervisionados com Instâncias Estruturais para o Corte Máximo”
- Autores: Mesmo grupo do trabalho anterior.
Esses estudos exploram técnicas de aprendizado de máquina para resolver problemas complexos de otimização em grafos, como o Problema da Diversidade Máxima e o Corte Máximo, que têm aplicações em logística, redes de comunicação e análise de dados.
- Mapeamento de Bolhas Sociais na UFC Russas
- Título: “Análise Computacional de Bolhas Sociais: Um Estudo de Caso na Universidade Federal do Ceará – Campus Russas”
- Autores: Pablo Luiz Braga Soares, Ilton Cavalcante de Lima Neto (Engenharia de Software), Antonio Janderson Nascimento de Azevedo (Ciência da Computação), Jailon William Bruno Oliveira da Silva e Carlos Vinicio Dantas Araújo.
O trabalho utiliza análise de redes sociais e aprendizado de máquina para identificar padrões de interação entre estudantes e docentes, contribuindo para o entendimento de dinâmicas sociais no ambiente universitário.
Vinculação a Projetos de Pesquisa
Os estudos são fruto de projetos apoiados pelo Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC) e PIBITI, que investigam:
- “Uso de técnicas de aprendizado de máquina na resolução de problemas combinatórios em grafos”
- “Identificação e análise de bolhas sociais na UFC Russas”
Relevância e Impacto
Os resultados dos trabalhos demonstram avanços no uso de aprendizado de máquina e análise de redes sociais aplicados a desafios de grande escala. Em conjunto, os resultados evidenciam o papel crescente do aprendizado de máquina na resolução de problemas combinatórios e no mapeamento de dinâmicas sociais, contribuindo tanto para avanços técnicos quanto para reflexões institucionais no Campus de Russas.
Fonte: Prof. Dr. Pablo Luiz Braga Soares – Contato: pablo.soares@ufc.br