SBPO 2024

banner - SBPO 2024

Palestrantes confirmados

Abdel Lisser
Professor Titular de Ciência da Computação no Laboratório de Sinais e Sistemas, CentraleSupelec, Université de Paris Saclay. Anteriormente, atuou como chefe de um grupo de pesquisa no Centro de P&D da France Télécom. Sua pesquisa abrange diversas áreas, incluindo otimização estocástica, jogos estocásticos, otimização com restrição de probabilidade, otimização robusta em termos de distribuição, otimização cônica, processos de decisão de Markov, redes neurais dinâmicas, aprendizado de máquina, veículos autônomos, gerenciamento de energia, otimização de portfólio e design de redes.
Página: https://l2s.centralesupelec.fr/u/lisser-abdel/

 

Ana Paula Barbosa-Póvoa
Professora Catedrática em Operações e Logística, no Departamento de Engenharia e Gestão do Instituto Superior Técnico (IST), Universidade de Lisboa, e doutorada pelo Imperial College of Science Technology and Medicine. É Presidente do Departamento de Engenharia e Gestão e coordena o grupo de investigação em Gestão de Operações, Logística e Gestão da Cadeia de Abastecimento (OpLog) do Centro de Estudos de Gestão do IST. Desenvolve investigação na área da Gestão de Operações e Gestão de Cadeias de Abastecimento, explorando a otimização destes sistemas. A sustentabilidade, resiliência, e a gestão da incerteza e risco na conceção, no planeamento e operação destes sistemas estão entre os principais domínios da sua investigação. A sua investigação tem dado origem a vários prémios nacionais e internacionais, tendo recebido por duas vezes o prêmio Universidade Técnica de Lisboa / Santander por excelência na investigação. É vice-presidente da EURO, European Association of Operational Research Society; membro fundador e co-coordena o Euro Working Group in Sustainable Supply Chains da European Association of Operational Research; é também membro fundador do EURO WISDOM (Forum que tem como objetivo proporcionar uma plataforma para apoiar, capacitar e incentivar a participação de todos os gêneros na Investigação Operacional no âmbito da EURO.
Página: https://fenix.tecnico.ulisboa.pt/homepage/ist13662

Título: Advancing Sustainability: From Closed Loop to Renewable Energy Supply Chains

Resumo: In today's rapidly evolving landscape, sustainability has gained immense recognition. Supply chains, as pivotal systems within this context, are under increasing pressure to adopt sustainable practices. This includes designing and planning closed-loop supply chains, which focus on material reuse, and developing innovative renewable energy supply chains, such as hydrogen supply chains. However, the complexity of these systems presents significant challenges in balancing environmental and social objectives with the traditional goal of profitability. To address these challenges, the development of decision-support tools for supply chain decision-makers is essential. This presentation highlights the main components of such tools, adopting a systemic approach and emphasizing the use of optimization-based models to effectively capture sustainability objectives within supply chains. By exploring these aspects, we aim to foster a deeper understanding of sustainability and stimulate innovative operational research approaches to achieving sustainable supply chains.

 

Carlile Lavor
Professor Titular no Instituto de Matemática, Estatística e Computação Científica (IMECC) da UNICAMP, desde 2015. Graduou-se em Matemática pela UNICAMP em 1996, concluiu seu doutorado em Computação pela COPPE/UFRJ em 2001 e realizou pós-doutorado em Computação Quântica no LNCC, em 2003. Entre 2012 e 2013, foi Chefe do Departamento de Matemática Aplicada do IMECC e, entre 2015 e 2016, atuou como Diretor Associado do IMECC. É internacionalmente reconhecido por sua pesquisa em Geometria de Proteínas e Geometria de Distâncias, áreas nas quais tem contribuído significativamente tanto teoricamente quanto em aplicações práticas. É co-autor de 3 livros publicados pela Springer e atuou como editor convidado para edições especiais de renomadas revistas científicas. Foi palestrante convidado em prestigiosas instituições ao redor do mundo, incluindo Columbia University, Duke University, École Polytechnique, IBM TJ Watson Research Center, Institut Pasteur, MIT e Princeton University. Seu artigo na primeira edição de 2014 do periódico SIAM Review foi destaque de capa e premiado pela ACM Computing Reviews em 2015. No biênio 2018-2019, foi presidente da Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC) e, em 2021, foi agraciado com o Prêmio Elon Lages Lima. Em 2023, foi eleito para os Conselhos da Sociedade Brasileira de Matemática (SBM) e da SBMAC.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/2019624495480547

Título: Um Algoritmo Branch-and-Bound para o "Molecular Ordered Covering Problem"

Resumo: Usando distâncias interatômicas adquiridas através de espectroscopia de Ressonância Magnética Nuclear (RMN), o "Discretizable Molecular Distance Geometry Problem" (DMDGP) desempenha um papel fundamental no cálculo de estruturas 3D de proteínas, com o objetivo principal de validar uma sequência de restrições de distâncias relacionadas aos dados de RMN . Considerando a complexidade crescente de moléculas maiores e mais flexíveis, apresentamos uma nova estratégia de solução do DMDGP através do "Molecular Ordered Covering Problem" (MOCP), que otimiza a ordenação de restrições de distâncias para melhorar a eficiência computacional na resolução do DMDGP. Criamos um algoritmo Branch-and-Bound (BB) para o MOCP, testado em estruturas proteicas sintéticas e reais do Protein Data Bank (PDB). Nossa análise demonstra a eficácia de uma heurística gulosa proposta na literatura, destacando a utilidade do algoritmo BB como mecanismo de validação. Essa pesquisa contribui para os esforços contínuos na análise de estrutura 3D de proteínas, com possíveis implicações em áreas como enovelamento de proteínas, "design" de novos medicamentos e modelagem molecular.

 

Daniel Oliveira Cajueiro
Professor Associado do Departamento de Economia da Universidade de Brasília (UnB), Pesquisador PQ CNPq, nível 1C. Fundador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia (Sistemas Complexos), ex-membro do Comitê de Assessoramento do CNPQ-COSAE. Áreas de atuação: Teoria Econômica, Machine Learning, Controle e Otimização, Finanças, Sistemas Bancários e Sistemas Complexos, Séries Temporais.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6879546236123358

Título: Inteligência Artificial e Big Data na Tomada de Decisão: Da Indústria às Ciências Sociais Aplicadas

Resumo: A Inteligência Artificial (IA) e grandes bases de dados transformaram significativamente os processos de tomada de decisão de indivíduos e empresas. O papel da IA na tomada de decisão pode ser entendido por meio de de seis componentes principais:

1. Entendimento do Problema: Identificação do problema ou objetivo a ser alcançado.

2. Estratégias para Coleta de Dados e Consideração da Privacidade: Desenvolvimento de métodos eficazes para coletar dados relevantes, garantindo que a informação adquirida seja adequada para modelagem e análise, e assegurando a privacidade e a segurança dos dados coletados.

3. Extração e Preparação de Dados: Transformação de grandes volumes de dados brutos em conjuntos de dados estruturados e prontos para uso em modelos de IA, identificando e organizando informações relevantes.

4. Previsão: Antecipação de eventos ou resultados futuros com base em padrões identificados em dados pré existentes.

5. Julgamento: Determinação do valor de uma ação específica em um contexto particular, incluindo a avaliação da interpretabilidade e da explicabilidade dos resultados, bem como a existência de vieses no modelo.

6. Tomada da Decisão: Utilização das previsões e julgamentos para fazer escolhas informadas, implementando ações baseadas nos insights fornecidos pela IA.

Nesta palestra, será apresentado de forma integrada como a IA e grandes bases de dados podem ser utilizadas para a tomada de decisão. Será discutido como essas tecnologias podem elucidar, avaliar e aprimorar a tomada de decisão de empresas e indivíduos. Além disso, será apresentado aplicações práticas e reais desenvolvidas, incluindo a indústria e as ciências sociais aplicadas.

 

David Sotelo Pinheiro da Silva
Doutor em Informática pela PUC-Rio (2010), mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ (2003) e Bacharel em Informática pela UERJ (2001). Agraciado com o prêmio Google Academic Award (2008). Atua nas áreas de Projeto de Algoritmos e Complexidade de Computação. Foi professor adjunto do Departamento Informática da PUC-Rio (2010-2014) e professor assistente do Departamento de Ciência de Computação da UERJ (2001-2003). Desde 2013 atua no departamento de Pesquisa Operacional e Ciência de Dados da PETROBRAS.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/3686198031103649

 

El-Ghazali Talbi
Professor do Centro de Pesquisa em Informática, Sinais e Automação da Escola Politécnica Universitária de Lille, França. Áreas de atuação: Otimização Paralela, Metaheurísticas, Otimização Multiobjetivo, Otimização híbrida.
Página: https://pro.univ-lille.fr/el-ghazali-talbi

 

Esteban Walter Gonzalez Clua
Esteban Clua is Full professor at Universidade Federal Fluminense and coordinator of UFF Medialab, CNPq researcher 1D, FAPERJ Scientist of the State of Rio. He is undergraduate in Computer Science by Universidade de São Paulo and has master and doctor degree by PUC-Rio.  His main research and development area are Digital Games, Virtual Reality, GPUs, Simulation and Applied AI for these fields He is one of the founders of SBGames (Brazilian Symposium of Games and Digital Entertainment) and was the president of Game Committee of the Brazilian Computer Society from 2010 through 2014. Today he is the general coordinator of the Technical Committee of Entertainment at the International Federation of Information Processing (IFIP) and honorable member of the board council of ABRAGAMES (Brazilian Association for Game Development). In 2015 he was nominated as NVidia CUDA Fellow. In 2023 he received the life achievement prize from the Brazilian Computer Society for the area of Digital Entertainment and Games in Brazil. In 2007 he received the prize from ABRAGAMES as the main contributor from the academia for the development of the game industry at Brazil.  Esteban is member of the program committee of most digital entertainment conferences.  Esteban belongs to the council of innovation of the Culture Secretary of the State of Rio, is member of the permanent commission of Rio Criativo and was Member of the permament board of innovation and technology at the Legislative board of Rio. In the last 5 years Esteban has participated in the incubation and creation of different companies related to Digital Entertainment now established on the state of Rio.
Lattes: http://lattes.cnpq.br/4791589931798048

Título: Games and Mixed Reality: a World of Optimizations.

Resumo: Digital games and Mixed Reality applications must run as fast as possible, dealing with many rendering, physics, computer vision and AI calculations in a tiny fraction of time, where even powerful CPUs and GPUs may not attend all the demands. In this talk I will present the most recent challenges in the field and present how AI is helping to optimize and enable astonishing applications, never though before.

 

Fabricio Oliveira
Associate Professor of Operations Research at the Department of Mathematics and Systems Analysis at Aalto University, School of Science (Finland). He is also the leader of the Group of Applied Mathematical Modelling and Optimisation (Gamma-opt). He holds a B.Sc. (2008) and a DSc (2012) in Production Engineering from PUC-Rio (Brazil). Previous to his current appointment, he has worked as a visiting researcher at the Centre of Advanced Process Decision-making (CAPD) at Carnegie Mellon University (USA), as a Postdoctoral Research Fellow in the Mathematical Sciences Department at RMIT University (Australia), and as an Assistant Professor in the Industrial Engineering Department at PUC-Rio. His main research interests are practical and computational challenges of applying optimisation under uncertainty for solving production planning and supply chain management problems.

Título: More than just predictions: mathematical programming formulations of machine learning models

Resumo: In this short course, we will survey techniques for modelling neural networks and tree ensemble models (e.g., random forests and gradient-boosted trees) as mathematical programming formulations. Being able to do so allows one to consider these predictive models from a completely new perspective, from which a plethora of new applications and possibilities emerge. More crucially, this bridges these predictive models to (mixed integer) linear programming (MIP) techniques that have been targeted to address challenging MIP models.
The course will combine an exposition of the main formulations in the literature, applications including inverse, surrogate, and simulation optimisation, and a short tutorial of the Julia package Gogeta.jl, which provides a workbench for the topics covered.

 

George Soares
Mestrado pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro em 1988, doutorado pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1998, MBA Executivo pela Coppead em 2003, Formado pela Fundação Getúlio Vargas em Conselheiro de Administração 2022. Trabalhou no Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel) de 1989 a 2002 e de 2018 a 2020. Trabalhou na Centrais Elétricas Brasileiras (Eletrobras) de 2002 a 2016 e no Ministério de Minas e Energia (MME) de 2016 a 2018. Foi Diretor  e Sócio da Jordão Energia de 03/2020a 01/2021. Fundou a Growing Energy. Hoje é Gerente do Programa Nacional de Conservação de Energia PROCEL na Empresa Brasileira de Participações em Energia Nuclear - ENBPar, sendo um dos responsáveis pela migração deste Programa Governamental da Eletrobras para ENBPar. Relator do Grupo Técnico do Geração Térmica e Eficiência Energética no Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica. Membro do GT de descarbonização industrial do MDIC. Professor autônomo da Universidade de Fortaleza – UNIFOR. Desenvolveu linhas de pesquisas relacionadas à Eletrônica de Potência, notadamente compensador estático, e à Eficiência Energética, notadamente em motores elétricos e acionamentos eletrônicos. Estas linhas se materializaram em vários projetos com resultados industriais e acadêmicos, como a patente do BDMOTOR e a participação em diversas bancas de mestrado, doutorado e trabalhos de fim de curso. Realizou diagnósticos, implementações de ações, ensaio e normas. Atuou em vários cargos na Eletrobras, implantando programas nacionais como PROCEL Indústria, Edifica, Prédios Públicos, Sanear, Gestão Energética Municipal e Reluz. Participou da elaboração de normativos sobre eficiência energética na administração pública. Foi responsável também pelas áreas corporativa e de novos negócios em eficiência Energética da Eletrobras. Foi Coordenador de Eficiência Energética do MME e membro do Grupo Interinstitucional de Eficiência Energética no Setor de Saneamento (GIESS). Foi assessor do Diretor Geral do Centro de Pesquisas de Energia Elétrica (Cepel) onde gerenciou o projeto de Casa Cepel inteligente. Coordenou o Comitê Técnico responsável pelo estabelecimento de rendimentos mínimos em motores, os GTs de Motores recondicionados e de Edificações do Comitê de Indicadores e Níveis de Eficiência Energética (CGIEE). Também foi membro do Comitê Executivo da Rede Latino-Americana e do Caribe de Eficiência Energética (RED-LAC-EE). Tem publicado diversos artigos e proferido palestras divulgando a Eficiência Energética e a ISO 50.001.

Título: Pesquisa operacional, eficiência energética e transição energética.

Resumo: A palestra aborda como a pesquisa operacional pode colaborar com empresas e governos na seleção dos múltiplos caminhos da transição energética com a utilização da eficiência energética como ferramenta para obtenção desta transição. Neste intuito, a palestra apresenta sucintamente o conceito de transição energética e seus diversos princípios componentes, mostra o que o Brasil faz em termos de eficiência energética e o que o Planejamento Energético 2050 nos impõe como desafio. A palestra finaliza com sugestões de como a pesquisa operacional pode ser uma ferramenta poderosa neste processo.

 

Lucídio dos Anjos Formiga Cabral
Professor Titular do Departamento de Computação Científica do Centro de Informática da Universidade Federal da Paraíba (UFPB). Áreas de atuação: Gestão, Planejamento, OAB (ensino a distância), Engenharia Legal (projeto CAPES/PROCAD/Polícia Federal).
Lattes: http://lattes.cnpq.br/6699185881827288

SBPO 2024

SBPO 2024 Galoá

LVI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional utiliza o Galoá para simplificar a gestão e aumentar o impacto do evento.

Precisa de ajuda sobre como organizar sua conferência? Agende um Horário

Realização

Apoio