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Saudações a toda a comunidade, Temos o prazer de anunciar o mais recente membro do nosso corpo docente no Centro de Ciências Naturais e Humanas (CCNH). É com grande entusiasmo que recebemos o professor Carlos Augusto Mera Acosta, que se juntará à nossa comunidade de usuários da computação científica na CCM. Físico (2011) pela universidade do Atlántico, Mestre em Ciências (2013) e Doutor em Ciências (2018) pela Universidade de São Paulo (USP), pesquisador visitante no Instituto Fritz Haber em Berlim da Sociedade Max Planck, Alemanha (2017), pesquisador visitante no LNNANO do Centro Nacional de Pesquisa em Energia e Materiais (CNPEM) (2018), pós-doutorado na Universidade Federal do ABC (2021), Universidade do Colorado em Boulder (2020).   Sua pesquisa envolve a simulação e o design reverso de materiais usando técnicas de Aprendizado de Máquina, inteligência artificial e teoria do funcional da densidade (DFT), focando principalmente no estudo teórico de fenômenos relacionados com o spin eletrônico, materiais magnéticos, propriedades eletrônica de nanoestruturas e suas possíveis aplicações. Também trabalha na modelagem teórica de doenças infecciosas transmitidas por vetores usando simulações estocásticas de Monte Carlo.  Graduou-se com honras por excelência acadêmica (2011), recebeu reconhecimento pela melhor tese de doutorado do Instituto de Física de São Paulo (2018) e uma menção honrosa pela melhor tese de doutorado na USP, Brasil (2018). É membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências.  Estamos confiantes de que sua presença enriquecerá ainda mais nossa instituição! Segue o CV Lattes do professor: https://bv.fapesp.br/pt/pesquisador/674896/carlos-augusto-mera-acosta/

Saudações a toda comunidade, Nos dias 13, 14, 15 e 16 de Agosto, será realizado no campus Santo André (S312-3 – Bloco A) o curso Machine Learning and Quantum Alchemy, com Guido Falk von Rudorff, PhD, da Universidade de Kassel, na Alemanha. Segue abaixo as informações do curso: For the course/workshop:There is a webpage: https://nablachem.org/lectures/mlqa24/ (which we will use for the course) Machine Learning and Quantum Alchemy Short course providing a high-level introduction into machine learning and quantum alchemy methods. Target audience both BSc and MSc level. Requires basic programming skills (in any language). Day 1: Machine Learning Basics. Covers fundamental principles and key metrics to reliably train models using scikit-learn.Day 2: Applied Machine Learning. Introduces some learning algorithms and discusses their function using scikit-learn.Day 3: Quantum Alchemy. Discusses perturbative treatment of quantum chemistry and how to run calculations using pyscf.Day 4: Explores automatic differentiation for Python using jax and applications to quantum chemistry with dqc. Inscrições: https://doity.com.br/ccm-hub-ruforff

É com grande satisfação que disponibilizamos a todos o Guia de Utilização do cluster Carbono. O manual que se encontra anexo ao  e-mail poderá facilmente ser encontrado na página inicial do site da CCM, pelo link: https://ccm.propes.ufabc.edu.br/tutoriais-de-acesso-a-titanio/ Atenciosamente, Central Computacional Multiusuário.

Saudações a toda comunidade! A substituição dos cinco nós defeituosos no cluster Titânio foi conduzida com sucesso, visando restaurar a integridade e a eficiência operacional do sistema. Os nodes 009, 010, 012, 013 e 014 foram cuidadosamente substituídos de acordo com o plano previamente estabelecido. Essa ação foi fundamental para garantir a continuidade das operações do cluster, uma vez que os nós defeituosos poderiam comprometer significativamente o desempenho global e a confiabilidade do ambiente computacional. A execução precisa do processo de substituição minimizou possíveis interrupções, assegurando uma transição suave e eficaz. Com a conclusão dessa manutenção, o cluster Titânio agora conta com uma configuração renovada, composta por nós plenamente operacionais. Além disso, foi possível recuperar um node adicional que estava com problema na infiniband.