Aprendizado de máquina
Modelos preditivos, avaliação experimental, otimização e análise de robustez.
Pesquisa
Inteligência Artificial aplicada a problemas científicos e computacionais.
Pesquisa orientada por modelos computacionais, dados e software reproduzível, com aplicações em descoberta de fármacos, bioinformática e visão computacional.
Linhas de pesquisa
Temas principais
As linhas abaixo organizam os temas recorrentes dos projetos e ajudam a conectar publicações, datasets e software.
Descoberta de fármacos
Deep learning e representação molecular para classificação e predição farmacológica.
Bioinformática e ADMET
Modelagem computacional, calibração e avaliação de propriedades relevantes a moléculas bioativas.
Visão computacional
Representações visuais, classificação, explicabilidade e análise de imagens.
Projetos e artefatos
Pesquisa conectada a software e dados
O portal evita duplicar documentação técnica extensa: cada projeto mantém seu repositório, enquanto esta área organiza o contexto científico.
Deep Learning · Drug Discovery
Ver projeto ↗Drug-CNN
Pipeline e experimentos de redes convolucionais aplicados à predição de classes farmacológicas.
Machine Learning · C++
Ver projeto ↗Modular MLP
Implementação modular de rede neural multicamadas para estudo, experimentação e software científico.
Produção científica
Ver publicações →Publicações e resultados
Artigos, trabalhos em eventos, datasets e artefatos são organizados em uma área própria.