{"id":315,"date":"2025-09-09T10:11:09","date_gmt":"2025-09-09T13:11:09","guid":{"rendered":"https:\/\/laboratorios.ufpr.br\/labfluid\/?post_type=eventos&p=315"},"modified":"2025-09-29T22:49:38","modified_gmt":"2025-09-30T01:49:38","slug":"seminario-do-labfluid","status":"publish","type":"eventos","link":"https:\/\/laboratorios.ufpr.br\/labfluid\/eventos\/seminario-do-labfluid\/","title":{"rendered":"02\/10 – Semin\u00e1rio do LabFluid"},"content":{"rendered":"\n

Os semin\u00e1rios do LabFluid acontecem nas primeiras quintas-feiras de cada m\u00eas, das 10:30<\/strong> \u00e0s 11:30<\/strong>, no Anfiteatro A, Bloco PC<\/strong>. O objetivo deste semin\u00e1rio \u00e9 convidar pesquisadores(as) e alunos(as) de gradua\u00e7\u00e3o e p\u00f3s-gradua\u00e7\u00e3o para apresentar trabalhos que versem sobre fluidos. Este \u00e9 um semin\u00e1rio com uma pegada mais informal.<\/p>\n\n\n\n

Neste semin\u00e1rio vamos receber alguns estudantes de gradua\u00e7\u00e3o<\/strong> que participam do PIBIC e desenvolvem suas pesquisas de Inicia\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica<\/strong> no LabFluid:<\/p>\n\n\n\n

T\u00edtulo:<\/strong> T\u00e9cnicas de aprendizagem curricular aplicadas \u00e0 PINNs: Aproximando ondas solit\u00e1rias solu\u00e7\u00e3o da equa\u00e7\u00e3o de KdV
Palestrante:<\/strong> Guilherme Furquim Caetano Silva
Resumo: <\/strong>A efic\u00e1cia de redes neurais informadas de f\u00edsica na aproxima\u00e7\u00e3o de solu\u00e7\u00f5es de EDPs parametrizadas \u00e9 fortemente influenciada pelo valor do par\u00e2metro. O treinamento pode ser f\u00e1cil para alguns valores e para outros impratic\u00e1vel, chamamos esses casos de grande dificuldade de modos de falha da rede. Uma maneira de mitigar esse problema \u00e9 atrav\u00e9s dos m\u00e9todos de aprendizagem curricular, que funcionam como uma esp\u00e9cie de m\u00e9todo da continua\u00e7\u00e3o: onde uma mesma rede minimiza uma s\u00e9rie de fun\u00e7\u00f5es de custo em dificuldade crescente (conservando os pesos), at\u00e9 que seja capaz de minimizar a fun\u00e7\u00e3o desejada. Embora na literatura h\u00e1 casos de sucesso desse m\u00e9todo na resolu\u00e7\u00e3o de equa\u00e7\u00f5es lineares, em nosso estudo encontramos desvantagem no uso de aprendizagem curricular para aproxima\u00e7\u00e3o da equa\u00e7\u00e3o de Korteweg-de-Vries.

T\u00edtulo:<\/strong> Redes Neurais s\u00e3o Aproximadores Universais
Palestrante:<\/strong> Lucas Xavier
Resumo:<\/strong> Ferramentas centrais da ci\u00eancia de dados e da computa\u00e7\u00e3o moderna, as redes neurais se consolidaram como modelos extremamente robustos para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas complexos nessas \u00e1reas. Essa for\u00e7a se deve, em grande parte, \u00e0 sua base te\u00f3rica s\u00f3lida, estabelecida no artigo “Multilayer Feedforward Networks are Universal Approximators” (1989), de Hornik, Stinchcombe e White, considerado um pilar no desenvolvimento do campo.
Nesta apresenta\u00e7\u00e3o, ser\u00e3o discutidos em detalhe os resultados centrais desse trabalho, em especial a capacidade, matematicamente comprovada, de que redes neurais feedforward, utilizando quaisquer fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o do tipo squashing, podem aproximar arbitrariamente bem qualquer fun\u00e7\u00e3o mensur\u00e1vel. Esse resultado fornece a justificativa matem\u00e1tica para a ampla utiliza\u00e7\u00e3o das redes em tarefas de aproxima\u00e7\u00e3o funcional.

T\u00edtulo:<\/strong> Redes Neurais Fisicamente Guiadas (PINNs) na Simula\u00e7\u00e3o do Sistema de Boussinesq para Ondas Aqu\u00e1ticas
Palestrante:<\/strong> Samuel Kutz Paranhos
Resumo:<\/strong> Nesta apresenta\u00e7\u00e3o, discutiremos sobre a aplica\u00e7\u00e3o e o desempenho de Redes Neurais Fisicamente Guiadas (PINNs) na simula\u00e7\u00e3o do sistema de Boussinesq para ondas aqu\u00e1ticas, com foco em analisar o impacto da amostragem de pontos de coloca\u00e7\u00e3o padr\u00e3o (uniforme fixa) e uma abordagem de refinamento adaptativo baseado em res\u00edduo (RAR), onde novos pontos s\u00e3o adicionados iterativamente em regi\u00f5es de maior erro no res\u00edduo da Equa\u00e7\u00e3o Diferencial Parcial. A solu\u00e7\u00e3o PINN \u00e9 comparada com uma solu\u00e7\u00e3o de refer\u00eancia proveniente de um esquema pseudoespectral. Mostraremos que as redes neurais possuem dificuldade em aproximar componentes de alta frequ\u00eancia da solu\u00e7\u00e3o (fen\u00f4meno conhecido como Vi\u00e9s Espectral). De modo que a estrat\u00e9gia RAR mitiga parcialmente esse efeito, permitindo que o modelo capture um espectro de frequ\u00eancias um pouco maior, embora n\u00e3o o elimine por completo, refor\u00e7ando que PINNs, como uma ferramenta emergente, necessita de maior investiga\u00e7\u00e3o e entendimento.<\/p>\n\n\n\n

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