Presentación

Nuestra historia

 

 
Programa de Postgrado en Modelado Computacional de la Universidad Federal de Rio Grande (FURG).
 
El Máster  PPGMC  comenzó a funcionar a partir del segundo semestre de 2006. El mismo se caracterizó originalmente como un curso interdisciplinario distinta debido a la formación de sus profesores, que incluían los médicos de la ingeniería, las matemáticas, la física, la informática y la oceanografía y audiencia en busca de respuestas, el suministro de una demanda de un grado de maestría graduados que podría tener como entradas procedentes de los cursos de ingeniería mecánica, civil y de computación, matemáticas y física  FURG , así como áreas relacionadas de cursos en otras universidades de la región.
 
A pesar de la diversidad de la facultad, el curso de acción que unía a todos los investigadores es la computación científica, que era el centro de estudios de los maestros, grupo especialmente de computación, y una herramienta clave en la investigación de otros, lo que justifica la creación de un programa de postgrado interdisciplinario puesto de como un área de concentración de modelado computacional.
 
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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.