Problemas inversos surgem em diversos campos da ciência e tecnologia aplicadas. Exemplos são a identificação de propriedades materiais ou geométricas desconhecidas, a detecção de danos em sistemas mecânicos ou a identificação de fatores ocultos que influenciam o comportamento de um sistema. Problemas inversos apresentam desafios matemáticos únicos, frequentemente desafiando abordagens convencionais de resolução de problemas. Lidar com esses desafios requer uma abordagem multidisciplinar, recorrendo a diversos métodos matemáticos.

O curso explorará os avanços recentes no enfrentamento de problemas inversos em sistemas mecânicos. Os tópicos incluirão técnicas avançadas para detecção de danos, métodos dinâmicos para refinamento de modelos e controle de vibração, técnicas de imagem inovadoras e a aplicação de abordagens probabilísticas e de aprendizado profundo. Direcionado a estudantes de doutorado e pesquisadores em engenharia civil e mecânica, física matemática e matemática aplicada, o curso busca equipar os participantes com os fundamentos teóricos, ferramentas matemáticas, técnicas computacionais e insights experimentais necessários para navegar pelas complexidades da resolução de problemas inversos, incluindo abordagens emergentes como o aprendizado profundo probabilístico.

Leia a descrição do curso na íntegra aqui. 

O curso será ministrado por seis docentes: Alexandre Kawano (Universidade de São Paulo) e Antonino Morassi (University of Udine), que também coordenam o curso, John Mottershead (The University of Liverpool), Sifeng Bi (Strathclyde University), Efim Shifrin (Russian Academy of Sciences IPMech RAS) e Mourad Sini – Radon (Institute for Computational and Applied Mathematics).