Tiago Pereira da Silva

Covid-19, Matemática

A infância do matemático Tiago Pereira da Silva está marcada por uma imagem: correr descalço pela rua. É que os sapatos eram considerados itens caros e deviam ser preservados para a escola. Até ingressar na universidade, o lugar mais longe aonde ele tinha ido era a casa de uma tia, 200 km distante de onde vivia. Mas hoje a ciência se encarregou de fazer o pesquisador viajar pelo mundo.

Apesar da graduação em física pela Universidade de São Paulo, Tiago seguiu a matemática como carreira, e fez o doutorado em dinâmicas não-lineares na Universidade de Potsdam, Alemanha. No período de pós-doutorado passou por importantes instituições: o Imperial College London, na Inglaterra; o Instituto de Matemática Pura e Aplicada no Rio de Janeiro; a Universidade Humboldt de Berlim, Alemanha, além do Centro Helmholtz para a Dinâmica da Mente e Cérebro, no mesmo país. Além de ser professor na Universidade Estadual de São Paulo, ele costuma jogar futebol nas horas vagas.

Projetos

ModCovid19
Ciência / Covid-19

O distanciamento social tem um papel fundamental no controle da propagação do novo coronavírus na população. No entanto, os protocolos adotados preveem um distanciamento uniforme para todas as cidades de um estado. Seus efeitos podem ser potencializados e, ao mesmo tempo, seus impactos sociais e econômicos reduzidos se tais medidas levarem em conta as particularidades de cada cidade ou região. Isso porque cada local se encontra em um estágio diferente da evolução da doença, e suas capacidades hospitalares também variam significativamente entre si.

Por isso, um grupo interdisciplinar, liderado por pesquisadores do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à Indústria da Universidade de São Paulo (Cemeai/USP-São Carlos), desenvolveu um modelo cujo mecanismo matemático de controle permite simular quando, por quanto tempo e qual o nível de distanciamento deve ser implantado em cada localidade, a fim de evitar o colapso do sistema de saúde. O projeto ModCovid19 é apoiado no âmbito de uma parceria entre o Serrapilheira e o Instituto D’Or de Pesquisa e Ensino (IDOR).

Pesquisadores envolvidos:

Tiago Pereira (coordenador) – ICMC-USP
Modelagem e interação entre cidades

Claudio Struchiner – FGV
Epidemiologia e Validação de Modelos

Dan Marchesin – IMPA
Simulação dos efeitos dos protocolos de isolamento nas cidades

Francisco Louzada – ICMC-USP / Krerley Oliveira – UFAL
Estatística e modelo preditivos para leitos

Gustavo Nonato – ICMC-USP
Big data, integração de dados e aprendizado de máquina

Paulo Silva – Unicamp
Otimização e problemas inversos para o isolamento

Recursos investidos

R$ 522.081,00

Instituições

  • Universidade de São Paulo
  • Universidade Estadual de Campinas
  • Instituto de Matemática Pura e Aplicada
  • Fundação Getúlio Vargas
  • Instituto D'Or de Pesquisa e Ensino
Reconstrução de redes complexas: previsão de transições críticas
Ciência / Matemática

O objetivo deste projeto é desenvolver uma teoria matemática para descrever comportamentos emergentes em redes complexas de sistemas dinâmicos não-lineares. O cérebro, redes de potência, redes sociais, redes de proteínas e sensores em cidades inteligentes são exemplos dessas redes complexas, que têm um comportamento global misto, de tal modo que fenômenos relevantes ocorram em escalas de tempo finitas. Como consequência, esses sistemas não podem ser abordados por ferramentas usuais. A proposta preenche essa lacuna desenvolvendo uma teoria para fenômenos emergentes em redes complexas, podendo abrir enormes possibilidades, como a reconstrução das regras dos sistemas a partir do seu comportamento. Se bem-sucedida, a pesquisa poderá prever transições críticas e prevenir catástrofes.

Recursos investidos

1ª fase: R$ 100.000,00
2ª fase: R$ 996.000,00 (R$ 700.000,00 + R$ 296.000,00 de bônus opcional destinados à integração e formação de pessoas de grupos sub-representados na ciência)

Instituições

  • Universidade de São Paulo
  • Temas
  • catástrofes
  • cérebro
  • cidades inteligentes
  • redes complexas
  • redes de potência
  • sistemas dinâmicos não-lineares
  • transições críticas