Os temas de pesquisa de interesse do LIRA abrangem metodologias e problemas interdisciplinares que são frequentemente atacados com técnicas de ciência de redes e aprendizado de máquina. O laboratório adota uma abordagem consistente geralmente utilizando modelos probabilísticos, dados reais, redes e algoritmos computacionais eficientes.

  • Ciência de Redes
    • Modelos de redes aleatórias
    • Clusterização
    • Epidemias
    • Ranqueamento
    • Modelagem populacional
  • Aprendizado de Máquina
    • Redes neurais em grafos (GNN)
    • Aprendizado por reforço
    • Aprendizado de representações
    • Modelos de escolha
    • Modelos informados por física (PINN)