A crónica da autoria da Comissão de Imagem do DI Ciências ULisboa apresenta Andreia Sofia Teixeira
O objetivo principal de Andreia Sofia Teixeira é descobrir soluções inovadoras e insights sobre a estrutura e dinâmica de sistemas complexos, ultrapassando desafios computacionais.
Andreia Sofia Teixeira é uma investigadora da área de Inteligência Artificial, membro integrado do LASIGE, e professora auxiliar no Departamento de Informática na Ciências ULisboa, cuja investigação abrange uma diversidade de disciplinas, incluindo teoria de redes, epidemiologia, bioinformática, biologia computacional, ciências sociais computacionais, sistemas financeiros e teoria dos jogos evolutiva.
Projetos
- Investigar a modelação do HIV e as dinâmicas de transmissão em populações vulneráveis (como comunidades de HSH ou trabalhadores sexuais) para otimizar a distribuição de profilaxia pré-exposição.
- Desenvolver um enquadramento abrangente para redes de semelhança entre pacientes, integrando ciência de redes e aprendizagem automática. Este visa aprimorar a estratificação de pacientes complexos, tendo em conta taxas de progressão e necessidades de tratamento diversas, promovendo uma abordagem de medicina personalizada.
- Utilizar redes temporais com sinais (temporal signed networks) como ferramenta de modelação para explorar comportamento social, polarização e a intricada relação entre conectividade estrutural e funcional do cérebro. O objetivo é identificar padrões que sirvam como marcadores para doenças psiquiátricas e neurodegenerativas.
- Explorar multilayer networks como método de ensemble para analisar e prever séries temporais.
- Equidade em sistemas blockchain e compreensão da influência de agentes, ambiente e design nas estruturas de rede de sistemas cripto-económicos complexos.
Estes projetos contribuem coletivamente para avançar a nossa compreensão de sistemas complexos e enfrentar desafios do mundo real.
Tópicos
- Ciência das Redes Complexas
- Sistemas Complexos
- Dinâmicas sociais
- Neurociência Computacional
- Modelos baseados em agentes
