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Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares

Ciência e Tecnologia a serviço da vida

 
Portal > Ensino > Pós-Graduação Stricto Sensu - Mestrado Profissional de Tecnologia das Radiações na Saúde > Docentes

Mário Olímpio de Menezes, Prof. Dr.

Graduação em Física pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (1989); Mestrado em Tecnologia Nuclear pela Universidade de São Paulo (1994); e Doutorado em Tecnologia Nuclear pela Universidade de São Paulo (2000).

Currículo Lattes


Projetos e Linhas de Pesquisa


Projeto de Pesquisa:
e-Science IPEN - Desenvolvimento e aplicação de técnicas modernas de "Data Science" e "Big Data", especialmente inteligência artificial e aprendizado de máquina na transformação de dados em conhecimento.

Linha de Pesquisa:
Dosimetria para Radioterapia: experimental e simulações.

Responsável? Sim.

Descrição:
No IPEN há diversas pesquisas que geram um volume significativo de dados, tais como o sistema de radar de laser (lidar), as pesquisas em análise por ativação neutrônica aplicada ao meio ambiente, arqueologia, forênsica, nutrição e medicina, as medidas de radiação de fundo no meio ambiente para monitoramento de impacto de instalações nucleares, etc. Entretanto, muitas vezes as técnicas empregadas nas análises tradicionais, desconsidera boa parte dos dados coletados que acabam se perdendo, seja por desuso ou por falta de armazenamento. A imensa quantidade de dados que pode ser capturada e analisada muitas vezes ultrapassa a capacidade dos métodos tradicionais, requerendo novas técnicas, tecnologias e métodos específicos que possam lidar com tais situações: grande volume de dados, grande velocidade de captura, grande variedade de tipos de dados, que precisam ser corretamente armazenados, curados, processados e disponibilizados à comunidade científica e à sociedade em geral.

Diante deste cenário de oportunidades, o IPEN lançou o projeto e-Science, que visa a criação de uma infraestrutura que possa embarcar essa nova metodologia e tecnologia e que permita a implantação de fluxos de trabalho, processos e bancos dados buscando solucionar o que hoje se transformou em um importante gargalo da pesquisa científica: odesafio de organizar, classificar, selecionar, compartilhar e garantir acesso ao gigantesco volume de dados gerados nos últimos anos em todas as áreas supracitadas, e cruzar dados e variáveis diversas e possibilitar análises mais abrangentes que as atuais inerentes à especificidade de cada área. Este projeto tem como objetivo desenvolver e aplicar técnicas específicas das áreas de Big Data e Data Science para analisar e transformar tais dados em conhecimento. São empregadas técnicas modernas de modelagem estatística, técnicas de inteligência artificial e aprendizado de máquina, além de outras técnicas computacionais voltadas para a construção de algoritmos e códigos eficientes.

Eventos