Uma pesquisa desenvolvida por um aluno de doutorado na Escola de Matemática Aplicada da Fundação Getúlio Vargas (FGV EMAp), no Rio de Janeiro, promete impactar diversas áreas, desde a inteligência artificial até a medicina. O trabalho é liderado pelo doutorando Pablo Barros, e propõe uma versão paralela do Método de Reflexão Circuncentrada, algoritmo que acelera a resolução de problemas complexos de otimização.
Pelo trabalho, Barros conquistou o prêmio na sessão de pôsteres do CariOpt 2025, evento de referência na área de otimização. Sua pesquisa, intitulada Paralelizando o Método de Reflexão Circuncentrada, promete uma nova abordagem para encontrar soluções que atendam a múltiplas condições simultaneamente, um desafio em campos como IA, engenharia e finanças.
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O método desenvolvido é importante para a Matemática da Otimização, que busca soluções eficientes para problemas complexos. O doutorando explica que é como tomar uma decisão que precisa respeitar várias regras ao mesmo tempo, algo que ocorre constantemente em aplicativos de mobilidade, sistemas de recomendação e diagnósticos por imagem.
O Método de Reflexão Circuncentrada atua como um “jogo de espelhos matemáticos”, aproximando-se da solução ideal por meio de reflexões sucessivas.
A grande inovação da pesquisa é a criação do P-CRM (Método das Reflexões Paralelas com Circuncentro), versão aprimorada do método clássico. Segundo Barros, ele permite que os cálculos sejam realizados simultaneamente, aproveitando a capacidade total de computadores mais modernos, o que acelera o processo em áreas que lidam com milhares de equações ao mesmo tempo, como sistemas de energia e otimização de carteiras financeiras.
Natural de Teresina, Piauí, Barros ingressou na FGV EMAp através do Programa Seleção de Talentos, do Centro para o Desenvolvimento da Matemática e Ciências da FGV (FGV CDMC), após se destacar na Olimpíada Brasileira de Matemática das Escolas Públicas (OBMEP). Durante a graduação, cursou disciplinas de mestrado e doutorado antes de ingressar neles – por isso chegou tão longe tão jovem, com apenas 23 anos.
O trabalho do aluno possui aplicações possíveis em diversas áreas. Na IA, algoritmos otimizados podem auxiliar sistemas a escolher a melhor resposta, respeitando restrições como tempo e segurança. Em sistemas de recomendação e diagnósticos automatizados, pode analisar possibilidades e refinar escolhas.
Na medicina, a aplicação mais evidente está em exames de imagem, como a tomografia computadorizada, com imagens médicas mais bem reconstruídas, respeitando limites físicos do exame e potencialmente aprimorando diagnósticos.
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