FISICA - Idesa
Prof. Responsável:
Prof. Dr. Maurício Ruv Lemes

Última Atualização: 05 / setembro / 2010

20:06:24
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  Professor


Leciono a disciplina Física no Colégio IDESA desde 1987.
Sou formado em Licenciatura em Física pela Universidade de Taubaté. Fiz mestrado na área de Física Atômica e Molecular no ITA em São José dos Campos.

A tese abordava o tema de Otimização de Geometrias Atômicas, envolvendo simulações computacionais.

Fiz meu Doutorado na área de Inteligência Artificial (Redes Neurais) aplicada a estruturas atômicas, também no ITA.

No IDESA desenvolvo junto com uma equipe o Projeto IDESA Século XXI que visa reestruturar o ensino de ciências, através de novas ferramentas didáticas, tais como: CD's, Ensino a Distância, Simulações em sala de aula, Competições de Ciências, etc.

Desenvolvo cooperação num grupo de pesquisa de Física Atômica e Molecular no ITA em São José dos Campos. Realizo pesquisa na área de Redes Neurais aplicada a Medicina, problemas físicos e químicos.

Desde março de 2006 ministro aulas no curso de Engenharia da Faculdade Comunitária de Taubaté do Grupo Anhanguera Educacional.

No Colégio IDESA sou responsável pela página da escola na Internet, pelo Informativo IDESAGORA e pelo SIT (Sistema IDESA de Transmissões).



  Artigos Publicados

 

Iniciação Tecnológica: Uma Forma Lúdica de Estimulo
ao Aprendizado

Revista de Educação - Anhanguera
Volume 11, número 12 de 2008


A Tabela Periódica dos Elementos Químicos Prevista por
Redes Neurais Artificiais de Kohonen

Química Nova
Volume 31, número 5 de 2008


Redes Neurais Artificiais - Noções Básicas
Psychiatry on line Brasil
Volume 12, Janeiro de 2007


Investigation of Prolate and Near-Spherical Geometries of
Mid-Sized Silicon Clusters

Physica Status Solidi (B), Applied Research,
vol. 243, Issue 2, pag. 449-458, 2006.


Ground-State of Silicon Clusters by Neural Network Genetic Algorithm
Journal of Molecular Structure (THEOCHEM) (*)
Volume 663, pag. 159, 2003.


Neural Network Assisted Genetic Algorithm Applied
to Silicon Clusters
. (*)
Physical Review A
Volume 67, 033203, 2003.



Predicting Structural Models for Silicon Clusters.
Journal of Computational Chemistry
Volume 24, Número 7, 869 - 875, 2003





Application of Neural Networks: A Molecular
Geometry Optimization Study
.
IEEE Computer Society
Proceedings of Sixth Brazilian Symposium on Neural
Networks, 2000.


Combining Genetic Algorithm and Simulated Annealing:
a molecular geometry optimization study
.
Journal of Molecular Structure (THEOCHEM)
Volume 430, 29, 1998.


Generalized Simulated Annealing: Application to Silicon Clusters
Physical Review B
Volume 56, 15, 1997.


Obs: Os trabalhos foram feitos por um grupo de pesquisa, que possuem ainda o Prof. Dr. Arnaldo Dal Pino Júnior (ITA) e o Prof. Dr. Carlos Renato Zacharias (Unesp - Guará).

(*) Trabalho feito com Dr. Arnaldo Dal Pino Jr e o aluno de Doutorado Luiz Roberto Marim.


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