Coordenadores académicos



Ângela Brochado

Universidade de Aveiro, Portugal

Ângela F. Brochado é estudante de doutoramento em Engenharia e Gestão Industrial na Universidade de Aveiro, docente de Bioestatística e Álgebra Linear e Geometria Analítica no Departamento de Matemática da mesma universidade. Os seus interesses de investigação incluem soluções integradas e assentes em dados para melhoria contínua e Kaizen, no âmbito da indústria 4.0. Alguns dos seus primeiros trabalhos incluem o fator humano e a sua relação com a identificação de gargalos na produção.




Bartomeu Coll

Universidade das Ilhas Baleares, Espanha

Bartomeu Coll é atualmente Full Professor de Matemática Aplicada na Universidade das Ilhas Baleares (Espanha) e é membro do Institute of Applied Computing & Community Code (IAC3).

Na área do processamento de imagens, a sua actividade de investigação tem-se centrado no processamento e análise de imagens, mais especificamente em problemas de denoising, impainting e estéreo. Junto com o grupo de imagens TAMI da UIB, liderou uma cooperação de longa data com a CNES (Agência Espacial Francesa) e um contrato permanente de transferência de tecnologia com a empresa DxO, uma das líderes mundiais em processamento de imagens.

Tem mais de 60 publicações em revistas internacionais da área, bem como é co-inventor de 4 patentes.




Diogo Lobo

Universidade de Coimbra, Portugal

Diogo Lobo é doutorando no Centro de Matemática da Universidade de Coimbra, Portugal. Orientado por Sílvia Barbeiro, está a investigar as ligações entre redes neurais convolucionais e esquemas de diferenças finitas para equações diferenciais parciais, com foco em técnicas de processamento de imagens baseadas em difusão cruzada não linear.




Emilio Carrizosa

Universidade de Sevilha, Espanha

Emilio Carrizosa é professor de Estatística e Investigação Operacional na Universidade de Sevilha, Espanha.

A sua investigação recente concentra-se no desenvolvimento de modelos matemáticos e algoritmos de otimização numérica para abordar problemas de tomada de decisão em uma estrutura baseada em dados (machine learning).

É Presidente da math-in, a Rede Espanhola de Matemática-Indústria. Foi presidente da SEIO, a Sociedade Espanhola de Estatística e Investigação Operacional, diretor do IMUS, o Instituto de Matemática da Universidade de Sevilha, e editor-chefe do TOP, o jornal espanhol OR.




Eugénio Rocha

Universidade de Aveiro, Portugal

Eugénio Rocha é professor associado do Departamento de Matemática da Universidade de Aveiro, (co-)coordenador das linhas temáticas “Da Teoria aos Frameworks Computacionais”/CIDMA e “Geometrix”/CIDMA, e (vice)diretor do mestrado em Matemática e Aplicações e do mestrado em Ciência de Dados. A sua investigação abrange várias áreas usando técnicas de equações diferenciais, análise funcional, lógica formal, teoria de controle não linear e otimização não linear, com aplicações em sistemas biológicos e epidemiologia, engenharia civil, química computacional e nanotecnologia, econometria, e jogos educacionais sérios. Atualmente, dá especial importância ao ensino e desenvolvimento de aplicações para a Indústria 4.0, centrados em modelos matemáticos, machine learning e big data. Coordena várias equipas em projetos nessas áreas.




Joana Vieira

Universidade NOVA de Lisboa, Portugal

Joana Vieira é licenciada em Matemática Aplicada à Tecnologia e à Empresa pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL). Atualmente é mestranda em Matemática e Aplicações com especialização em Atuarial, Estatística e Investigação Operacional na Universidade NOVA de Lisboa.




Rafael Henriques

Universidade de Coimbra, Portugal

Rafael Henriques é atualmente doutorando no Centro de Matemática da Universidade de Coimbra (CMUC) onde desenvolve o trabalho de investigação no grupo de Análise Numérica e Otimização.

Os seus interesses de investigação incluem modelação matemática com equações diferenciais com derivadas parciais, desenvolvimento de métodos numéricos para resolvê-las e análise desses métodos. Ele também desenvolve investigação em machine learning e algoritmos de otimização numérica para resolver problemas inversos onde a estimação dos parâmetros/funções do modelo é a questão central.

A maior parte do seu trabalho é baseada em aplicações reais.




Regina Bispo

Universidade NOVA de Lisboa, Portugal

Regina Bispo é Professora Auxiliar no Departamento de Matemática da Faculdade de Ciências e Tecnologia da NOVA e investigadora do NOVAMATH Center of Mathematics and Applications. RB é atualmente membro eleito do conselho de administração da Sociedade Portuguesa de Estatística (2021-2023). Ao longo dos anos tem colaborado regularmente como consultora empresarial e membro integrado em projetos de investigação nacionais e internacionais. Responsável pelo planejamento e coordenação de mais de 20 cursos avançados em Estatística. Colaborou como editora e revisora em vários revistas internacionais. Seus principais interesses de investigação incluem Estatística Aplicada, Bioestatística, Estatística Multivariada e modelos de Machine Learning.




 

Enviar email





A 8IMW é apoiada pela Rede Portuguesa de Matemática para a Indústria e Inovação, PT-MATHS-IN, pela Rede Espanhola para Matemática e Indústria, math-in, pelo Núcleo de Estudantes de Matemática da Associação Académica de Coimbra, pelo Departamento de Matemática da Universidade de Coimbra e pelo Centro de Matemática da Universidade de Coimbra através do projeto FCT UIDB/MAT/00324/2020.