Equipe

Pesquisador, engenheiro agrônomo e docente da Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC Goiás)

Coordenadora do LEMM. Pesquisa em IA, dados climáticos e otimização.

Pesquisador, engenheiro agrônomo e docente da Pontifícia Universidade Católica de Goiás (PUC Goiás)

Doutor em Agronomia (Solo e Água) pela UFG, atua como professor e pesquisador na área de recursos hídricos. Com experiência no ensino superior desde 2012, leciona disciplinas como Hidrologia, Hidráulica e Estatística. Lidera o Grupo de Pesquisa em Gestão e Modelagem em Recursos Hídricos (GEMORH), no qual desenvolve estudos sobre modelagem hidrológica, dinâmica da água no solo e aplicações de ciência de dados em sistemas ambientais, com foco em soluções para a gestão sustentável dos recursos hídricos.

Coordenadora do LEMM. Pesquisa em IA, dados climáticos e otimização.

Pesquisa em modelagem climática urbana, ondas de calor e HPC. Estuda modelos WRF e experimentos de alto desempenho.

Pesquisa em metaheurísticas, otimização combinatória e logística. Coorientador de ICs e colaborador no desenvolvimento da plataforma META TOOL BOX.

Modelagem climática com HPC e WRF em colaboração com o INPE e o mestrando Salatiel Jordão.

Pesquisa em IA aplicada ao mercado financeiro, continuidade de linha com publicações em congressos, Springer e revista Production. Alto potencial de gerar produto em trading com IA.

Sou estudante de Engenharia da Computação na PUC Goiás e atuo na área de Inteligência Artificial, com foco em Machine Learning e Processamento de Linguagem Natural. Atualmente desenvolvo trabalhos de iniciação científica voltados para análise de dados climáticos e estudo de opiniões em redes sociais multiculturais utilizando técnicas de PLN.

Estudo de eventos extremos do clima articulado ao projeto Tecnologias Disruptivas e à plataforma Weather Brasil.

Temho experiencia com otimização de portfólio por meio do algoritmo de colônia de abelhas artificiais em conjunto com Redes Neurais Long Short Term Memory. Desenvolvi artigos científicos nos seguintes temas: otimização de portfólio, programação linear, pesquisa operacional, logística e estudo de tempos e movimentos, análise ergonômica do trabalho. Atualmente estou desenvolvendo uma sistema que emite sinais de compra e venda em futuros de dolar e indice. E posteriormente será desenvolvido também um sistema automático de negociação, também no mercado de futuros (mini indice e mini dolar).

Curadoria e imputação de dados meteorológicos do Centro-Oeste.

Com foco em matemática e programação, estou me dedicando ao estudo de meta-heurísticas, heurísticas, teoria dos jogos, teoria dos números e desenvolvimento de algoritmos. Busco constantemente aprimorar meus conhecimentos por meio de projetos, artigos e estudos voltados para otimização, resolução de problemas computacionais e raciocínio lógico.

Me chamo Erick Lucas Machado Figueiredo da Silva, sou aluno do 9º período de Engenharia de Computação na PUCGO. Tive como projeto de iniciação científica uma revisão da literatura sobre semáforos inteligentes, que resultou em uma publicação no 57º SBPO (DOI: 10.59254/sbpo-2025-212087). Em um segundo projeto, estudei o uso de redes LSTM para previsão de tráfego semafórico e lógica fuzzy para controle adaptativo, trabalho que foi aceito para publicação no CSBC deste semestre (evento ETC).

Investigação de arquiteturas Transformer para predição de precipitação.

Estou no quinto semestre da graduação, participei de grupo de estudos para estrutura de dados e algoritmos nos primeiros períodos de curso, estou participando da minha segunda monitoria nesse semestre e também nesse semestre venho participando de um projeto de extensão na UNATI(Universidade Aberta a Terceira Idade) ministrando aulas de informática básica e letramento digital para a terceira idade.

Estudante de Ciência da Computação com experiência em Desenvolvimento Full Stack e Análise de Dados. Experiência acadêmica com Machine Learning e modelagem de dados climáticos. Iniciação científica Projeto: Aprimoramento da Imputação de Dados Climáticos com Machine Learning Desenvolvimento de modelos em Python para preenchimento de dados climáticos ausentes, utilizando algoritmos como Random Forest. Atuação com tratamento, análise e modelagem de dados, visando aumentar a precisão de previsões e análise meteorológica

Projeto de iniciação científica: OTIMIZAÇÃO DO DIMENSIONAMENTO E POSICIONAMENTO DE FUNDAÇÕES SUPERFICIAIS DE EDIFÍCIOS CONSIDERANDO CONCEITOS DE EMPACOTAMENTO E MECÂNICA DAS ESTRUTURAS sob orientação da professora Maria José Pereira Dantas e do professor Wanderlei Malaquias Pereira Junior. Também estou participando como colaborador do artigo: Modelagem paramétrica para projeto inteligente e automatizado de fundações superficiais do tipo sapata: pré-dimensionamento, projeto automatizado e confiabilidade ( também sob orientação do professor Wanderlei Malaquias Pereira Junior - UFCat, da professora Maria José Pereira Dantas e em colaboração com aluno Filipe Amaral Pereira da engenharia civil da UFCat).

Graduando em Engenharia de Computação, possui conhecimento em linguagens como Python, SQL e C++. Sua trajetória inclui experiência em pesquisa operacional e resolução de problemas complexos de otimização, tema de seu trabalho intitulado MODELOS COMPUTACIONAIS DE APOIO À DECISÃO NO ATENDIMENTO PRÉ-HOSPITALAR, apresentado no 39 Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes da ANPET.

Eu pesquiso sobre computação em névoa

Ampliação da cobertura de dados meteorológicos de temperatura e precipitação no Cerrado Goiano, com estações meteorológicas virtuais.

Metaheurísticas aplicadas à logística em cadeias agroindustriais.

Estudante de Ciências da Computação, participei de diversas competições de programação, com destaque para Olimpíada Brasileira de Informática de 2023, onde fui medalhista de bronze, e a final nacional da maratona SBC de programação de 2025, onde meu time alcançou o 22° lugar nacionalmente. Além das competições ministrei diversas aulas de algoritmos, grafos, estrutura de dados e matemática para competidores de nível iniciante e intermediário. Também fui monitor da disciplina de algoritmos no total de 4 semestres.

Determinação de localizações ideais para infraestruturas verdes e soluções de Smart Cities, maximizando a redução térmica urbana.

Estudo sobre ondas de calor urbanas em centros goianos.

Desenvolvedor da plataforma Weather Brasil. Premiado no Troféu Seriema 2025.

Projeto: Predição de Incêndios no Cerrado com Variáveis Climáticas. Orientador(a): Dra. Maria José Pereira Dantas. Coorientador(a): Profa. Priscilla Solis

Estimativa de risco de ocorrência aeronáutica a partir de variáveis meteorológicas observadas, com inclusão de variáveis de clima como elemento inovador.

Pesquisa em Transformers para predição de precipitação no Cerrado. Egresso da PUC Goiás, mestrando em Computação Aplicada no INPE.

Detecção de Pragas com detecção de objetos, e monitoramento e controle de drones com Gêmeos Digitais

Pesquisa em LSTM e metaheurísticas com variáveis de rastreabilidade e sustentabilidade incorporadas na função objetivo.

Pesquisa em cadeias agroindustriais, emissões de CO₂, microclima, ondas de calor urbano, blockchain e rastreabilidade logística.

Integração entre variáveis climáticas, conservação do solo, cadeias agroindustriais e políticas/regulações públicas e privadas.

Colaboração em modelos híbridos IA-física para predição de seca no Cerrado.