SOBRE O EVENTO
A Computação Científica e a Inteligência Artificial vêm transformando profundamente a forma como a Física é pesquisada e desenvolvida. Da construção de modelos teóricos à análise de grandes volumes de dados, passando por simulações numéricas e métodos de aprendizado de máquina, as ferramentas computacionais tornaram-se essenciais para enfrentar alguns dos problemas mais desafiadores da ciência contemporânea. Em áreas como Astrofísica, Física Estatística, Computação Quântica e Física de Partículas, essas abordagens permitem investigar fenômenos complexos que muitas vezes escapam às técnicas tradicionais analíticas ou experimentais.
Nesse contexto, a II Escola de Computação e Inteligência Artificial na Física tem como objetivo reunir e capacitar estudantes de graduação avançada, mestrado e doutorado interessados nas interfaces entre Física, Computação Científica e Inteligência Artificial. A escola será realizada entre os dias 17 e 21 de agosto e terá um formato fortemente voltado à prática, com módulos temáticos hands-on nos quais os participantes poderão desenvolver atividades computacionais e explorar ferramentas utilizadas em pesquisa de ponta. Além disso, a escola contará com sessão de pôster para que participantes possam divulgar seus trabalhos.
O programa abordará diferentes aplicações contemporâneas da computação na Física, incluindo aprendizado de máquina, modelagem numérica, métodos estatísticos e técnicas modernas de simulação e análise de dados. Cada módulo combina conceitos fundamentais com experiências práticas, permitindo aos participantes contato direto com problemas e metodologias presentes na pesquisa atual.
A escola contará com pesquisadores e especialistas de diferentes áreas, promovendo um ambiente interdisciplinar voltado à troca de experiências, formação técnica e integração científica. Nesta edição, as vagas serão preenchidas mediante processo seletivo, buscando formar uma turma altamente engajada e favorecer uma experiência acadêmica mais interativa e colaborativa.
A iniciativa faz parte do esforço contínuo do Centro Brasileiro de Pesquisas Físicas (CBPF) para estimular a formação de novos pesquisadores preparados para os desafios computacionais e científicos da Física contemporânea.
Taxa de inscrição
Valor da taxa de inscrição será de R$ 150,00 (cento e cinquenta reais)
Física da matéria condensada computacional
Astrofísica e cosmologia computacional
Computação Quântica
Métodos Computacionais em Física de Altas energias
Patrocinador Oficial
Conheça nossos especialistas
Palestrantes do PSR
Rafael Kelman
Diretor Executivo na PSR
Graduado em Engenharia Civil, possui MSc em Recursos Hídricos e DSc em Engenharia de Sistemas. Ingressou na PSR em 1997, e atualmente é Diretor Executivo e coordenador geral das áreas de Descarbonização, P&D e Recursos Hídricos da empresa. Foi Diretor da Associação Brasileira de Recursos Hídricos e tem atuado em estudos de planejamento energético e de mercado em diversos países de todos os continentes, no desenvolvimento de modelos computacionais, e em projetos de P&D e inovação.
Mario Veiga
Diretor Fundador na PSR
Graduado em Engenharia Elétrica, possui MSc e DSc em Engenharia de Sistemas. Fundou a PSR em 1987 e foi Diretor Presidente até 2019, quando passou a ser Diretor Executivo e coordenador da área de inovação, pesquisa e tecnologia da empresa. Também atua diretamente no desenvolvimento de novos algoritmos de otimização para os modelos computacionais da PSR. É Fellow do IEEE e membro eleito da US National Academy of Engineering; Academia Brasileira de Ciências; e Academia Nacional de Engenharia. Recebeu a Medalha Presidencial do Rio Branco, Medalha Nacional do Mérito Científico e o Franz Edelman Finalist Award on Management Science Achievement. Em 2025, integrou pelo 5º ano consecutivo o ranking dos 2% de cientistas de maior relevância e contribuições no mundo (Stanford/Elsevier).
Julio Alberto
Head em Ferramentas Analíticas na PSR
DSc em Sistemas de Energia Elétrica (COPPE - Universidade Federal do Rio de Janeiro). Profissional com mais de 12 anos de experiência em desenvolvimento de modelos computacionais na área de planejamento energético, modelos hidrológicos, simulação de bacias hidrográficas, desenvolvimento de ferramentas para análise estatísticas, integração com bases de dados de clima, de modelos GCM, etc.
Raphael Sampaio
Head em Pesquisa e Desenvolvimento na PSR
Raphael Sampaio possui graduação em Engenharia de Computação pelo Departamento de Informática da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), concluída em 2015. Durante sua formação, realizou um intercâmbio acadêmico na Universidade de Illinois em Urbana-Champaign. De 2012 a 2016, trabalhou no Tecgraf/PUC-Rio, onde participou de uma colaboração com a COPPE/UFRJ e o CENPES/PETROBRAS. Nesse período, integrou uma equipe responsável pelo desenvolvimento de uma ferramenta estrutural baseada em elementos finitos para análise de risers flexíveis e rígidos na engenharia offshore. Em 2018, obteve o título de Mestre em Ciência da Computação pela PUC-Rio, com especialização em otimização e machine learning. Desde 2016, trabalha no time de Pesquisa e Desenvolvimento da PSR. Suas responsabilidades incluem o uso de sua expertise em desenvolvimento de software, otimização e machine learning para criar e manter modelos e produtos utilizando C++, Dart/Flutter, Julia, Lua e Python.
Guilherme Bodin
Diretor Executivo na PSR
Guilherme Bodin possui graduação e mestrado em engenharia elétrica pela PUC-Rio e master of science em engenharia generalista pela École Centrale de Marseille. Trabalhou em projetos de P&D do setor elétrico brasileiro construindo ferramentas analíticas baseadas em métodos de otimização e análise de séries temporais. É autor e coautor de 5 artigos em publicações especializadas e apresentou trabalhos em congressos nacionais e internacionais nas áreas de otimização e análise de séries temporais. Como desenvolvedor de software atuou em diversas aplicações de modelos de apoio a decisão e ferramentas de DevOps. Guilherme é contribuidor e mantenedor de vários pacotes open source de programação matemática e análise de séries temporais, com experiência profissional em Julia, Python e R.