Estudiantes y egresados presentaron sus trabajos de investigación en el XLIII Congreso Nacional de Matemática Aplicada y Computacional (CNMAC 2024), celebrado del 16 al 20 de septiembre en Porto de Galinhas/PE. El congreso fue organizado por un comité local integrado por docentes de la Universidad Federal de Pernambuco, la Universidad Federal Rural de Pernambuco y la Universidad Federal da Paraíba. Este evento, considerado el más significativo de la Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional (SBMAC), tuvo como objetivo reunir a profesores, investigadores, profesionales de empresas y centros de investigación, así como a estudiantes de diversas áreas de la matemática aplicada y computacional, para la divulgación y discusión de los resultados de sus investigaciones.

A lo largo del Congreso, se llevaron a cabo actividades como mini cursos, conferencias, simposios, sesiones técnicas, paneles generales y presentaciones de iniciación científica. Además, se otorgaron reconocimientos a los mejores trabajos de maestría y doctorado en el campo de estudio.

El Ing. Hans Mersch y los estudiantes Benjamín Alarcón y Diego Balbuena presentaron los resultados de sus trabajos finales de grado en las sesiones técnicas de la categoría de iniciación científica, mostrando sus investigaciones ante evaluadores especializados. A continuación se listan los trabajos presentados:

• Clustering Energy Consumption Time Series Using Singular-Spectrum Analysis and K-means Clustering, elaborado por Hans Mersch, Diego Stalder, Carlos Sauer y Félix Morales: Este trabajo propone una metodología para identificar patrones en datos de consumo energético mediante técnicas de análisis de espectro singular y algoritmos de clustering como K-means, con el objetivo de mejorar la comprensión del comportamiento energético para su optimización.
• Optimization of ECG Signal Delineation Algorithms with Discrete Wavelet Transform, elaborado por Benjamín Alarcón, Diego Stalder y Félix Morales: En este trabajo, se presenta una optimización de los algoritmos de delineación de señales de electrocardiogramas (ECG) utilizando la transformada wavelet discreta. La investigación busca mejorar la precisión en la detección de características clave en las señales cardiacas, contribuyendo al desarrollo de tecnologías médicas avanzadas.
• Understanding the Effects of Temperature and Precipitation on Mosquito Population Dynamics, elaborado por Diego Balbuena, Mathias Barrios, Diego Stalder, Christian E. Schaerer, Nilsa González y María Ferreira: Este modelo investiga la influencia de factores climáticos, como la temperatura y la precipitación, en la dinámica poblacional de los mosquitos. El estudio tiene implicaciones directas para el control de vectores en áreas afectadas por enfermedades transmitidas por insectos.

La participación de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) en el CNMAC 2024 refleja el trabajo multidisciplinario de nuestros estudiantes y profesores, y destaca su contribución al avance científico en diversas áreas de la matemática aplicada y computacional.