O PPGMMC é um programa de pós-graduação interdisciplinar com uma única área de concentração, denominada Modelagem Matemática e Computacional. Atualmente, conta com duas linhas de pesquisa, tanto para o mestrado quanto para o doutorado: Métodos Matemáticos Aplicados e Sistemas Inteligentes.

Métodos Matemáticos Aplicados

A linha de pesquisa de Métodos Matemáticos Aplicados se caracteriza pelo uso de técnicas matemáticas avançadas e de simulação computacional para modelar sistemas interdisciplinares. A abordagem abrange a modelagem de sistemas lineares e não lineares, sejam eles descritos por equações diferenciais ou algébricas, determinísticos ou probabilísticos, contínuos ou discretos. O foco está em modelos que podem ser aplicados em áreas como física, biologia, economia, engenharia e outras, proporcionando ferramentas analíticas e computacionais que possibilitam a simulação de fenômenos complexos.

Os temas principais de interesse dessa linha incluem modelos de sistemas dinâmicos físicos e biológicos, métodos de aproximação por princípios variacionais ou de discretização, métodos numéricos para equações diferenciais, métodos para álgebra computacional, simulação e métodos de Monte Carlo, análise probabilística de sistemas, processamento de sinais e imagens, sistemas web, mineração de dados, sistemas complexos, materiais granulares, física quântica, econofísica, sistemas distribuídos, robótica, visão computacional, física matemática e informação quântica. Ao término de 2024, a linha de pesquisa em Métodos Matemáticos Aplicados era composta por um corpo docente de 12 professores, abrangendo tanto docentes permanentes quanto colaboradores.

Sistemas Inteligentes

A linha de pesquisa em Sistemas Inteligentes tem como foco o entendimento e a replicação de comportamentos inteligentes. Essa linha busca integrar o conhecimento das ciências cognitivas, computação e inteligência artificial para criar sistemas computacionais capazes de simular aspectos do comportamento humano e de sistemas naturais. Os principais métodos utilizados nessa linha incluem técnicas de aprendizado de máquinas, redes neurais artificiais, lógica difusa, redes semânticas e computação evolutiva.

A linha de Sistemas Inteligentes investiga temas como otimização mono e multiobjetivo, engenharia de software, ciência de dados e bibliometria, redes neurais artificiais, sistemas fuzzy, computação evolucionária, sistemas híbridos, análise probabilística, otimização combinatória, sistemas multiagentes e redes complexas, dentre outros. O objetivo é o desenvolvimento de novas abordagens nessas áreas e a aplicação dessas técnicas para resolver problemas no mundo real em diversas áreas do conhecimento.