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Os Seminários PESC têm como objetivo trazer palestras acessíveis a um público mais amplo, ministradas por pesquisadores e professores mais experientes (tanto do PESC como de instituições externas). Ao longo do ano, teremos temas e focos variados, podendo ser mais específicos ou mais abrangentes.
A apresentação e discussão de ideias novas e antigas de diferentes temas contribui de maneira fundamental para a formação e pesquisa desenvolvida por alunos e professores, sendo muitas vezes de interesse de um público mais amplo.
Os Seminários que são on-line ou híbridos ficam gravados no Canal do PESC no YouTube, que apresenta muitas outras gravações importantes sobre o que acontece no PESC.
How can a quantum computer help solve PDEs?
Fábio Pereira dos Santos, Professor Adjunto, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)
14 de setembro (quarta), 11h, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no canal do PESC no YouTube
Partial Differential Equations (PDE) are present in several theoretical and industrial challenges, from astrophysics to chemical reactors, to cite a few. This vast range of applications is why academia has devoted much effort to this topic. In the machine learning era, new algorithms and numerical techniques are being invented to solve PDEs based on machine learning. This talk aims to present new forms to solve PDE based on physics-informed neural networks (PINN) in their different forms. In this talk, I will also describe how a quantum computer can solve PDEs with physical interpretation.
Fabio Pereira dos Santos concluiu sua graduação em Engenharia Química na UFRJ em 2007, seguido de mestrado e doutorado em Engenharia Química na COPPE em 2010 e 2014. Durante o mestrado, trabalhou como engenheiro para o Instituto ESSS (representante da ANSYS na América do Sul) de 2008 a 2010 em multiphase flow simulation analysis junto ao CENPES. Durante o doutorado, visitou a Boise State University nos Estados Unidos. Após o doutorado, fez Pós-Doutorado no IMPA. É desde 2015, professor da Escola de Química da UFRJ, trabalhando em computational fluid dynamics (CFD), multiphase flow, thermodynamics, turbulence modeling, multiphase flow in porous media, numerical methods, parallel computing on Graphical Processing Units (GPUs), generalized population balance equation models and engineering applications, junto ao laboratório Fluidodinâmica Computacional (CFD).
