Introduction

Our history

 
Graduate Program in Computational Modeling of the Federal University of Rio Grande (FURG).
 
The Master's course  PPGMC  began operating from the second half of 2006. The same was originally characterized as a distinct interdisciplinary course due to the formation of their teachers, which included doctors in engineering, mathematics, physics, computer science and oceanography and audience seeking answers, supplying a demand for a master's degree graduates who could have as tickets coming from the mechanical engineering courses, civil and computing, mathematics and physics  FURG as well as related areas of courses in other universities in the region.
 
Despite the diversity of the faculty, the course of action that united all researchers is scientific computation, which was the focus of studies of teachers, especially computing group, and a key tool in the research of others, thus justifying the creation of a post interdisciplinary graduate program of as an area of ​​concentration computational modeling.
 
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Docentes do PPGMC apresentam pesquisa na IPMU 2026 que aconteceu no mês de junho em Roma na Itália

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IPMU 2026

Docentes do PPGMC na IPMU 2026 Docentes do PPGMC apresentam pesquisa na IPMU 2026 que aconteceu no mês de junho em Roma na Itália.

Os professores Graçaliz Pereira Dimuro e Giancarlo Lucca, docentes do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC) da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), participaram da IPMU 2026 – 21st International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems, realizada em Roma, Itália. O trabalho contou também com a participação do professor Tiago da Cruz Asmus, docente do PPGMC, na condição de coautor.

A IPMU é reconhecida como uma das mais importantes conferências internacionais dedicadas ao estudo do processamento e gerenciamento da incerteza em sistemas inteligentes. O evento reúne pesquisadores de diferentes países para apresentar resultados científicos, discutir avanços teóricos e metodológicos e promover colaborações em áreas como inteligência artificial, lógica fuzzy, ciência de dados, tomada de decisão e sistemas baseados em conhecimento.

Durante a conferência, os pesquisadores apresentaram o artigo "Information Fusion Techniques Based on Aggregation Functions, Preaggregation Functions and Their Generalizations", que investiga novas abordagens para fusão de informações em ambientes caracterizados pela presença de incerteza.

O trabalho explora fundamentos teóricos relacionados às funções de agregação, às funções de pré-agregação e às suas generalizações, apresentando contribuições que ampliam o potencial de aplicação dessas técnicas em diferentes contextos da Inteligência Artificial. Entre as áreas beneficiadas destacam-se aprendizado profundo (Deep Learning), tomada de decisão multicritério, processamento de imagens, agrupamento de fluxos de dados (Data Stream Clustering), interfaces cérebro-computador (Brain-Computer Interfaces) e sistemas neuro-fuzzy adaptativos.

Além da contribuição científica, a participação na IPMU 2026 fortalece a inserção internacional do PPGMC, ampliando o intercâmbio com grupos de pesquisa de excelência e promovendo a divulgação das pesquisas desenvolvidas no Programa em um dos principais fóruns mundiais dedicados ao estudo da incerteza e de sistemas inteligentes.

A presença dos docentes reafirma o compromisso do PPGMC com a internacionalização da pós-graduação, a produção de conhecimento científico de qualidade e o desenvolvimento de pesquisas interdisciplinares com potencial de impacto científico, tecnológico e social.

 

Mais informações

A programação, as sessões temáticas e outras informações sobre a IPMU 2026 – International Conference on Information Processing and Management of Uncertainty in Knowledge-Based Systems podem ser consultadas no site oficial da conferência: IPMU 2026.