Tiago Botari

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Orientou

Produções bibliográficas

• ALCOBAÇA, EDESIO ; MASTELINI, SAULO MARTIELLO ; Botari, Tiago ; PIMENTEL, BRUNO ALMEIDA ; CASSAR, DANIEL ROBERTO ; DE CARVALHO, ANDRÉ CARLOS PONCE DE LEON FERREIRA ; ZANOTTO, EDGAR DUTRA . Explainable Machine Learning Algorithms To Predict Glass Transition Temperature. ACTA MATERIALIA , v. 30, p. S13596454203007, 2020.

• SUÁREZ-VILLAGRÁN, MARTHA Y. ; Botari, Tiago ; MILLER, JOHN H. ; MACHADO, LEONARDO D. . Prediction of strain-controlled adhesion in a single-layer covalent organic framework. CARBON , v. 143, p. 172-178, 2019.

• HUO, HAOYAN ; RONG, ZIQIN ; KONONOVA, OLGA ; SUN, WENHAO ; Botari, Tiago ; HE, TANJIN ; TSHITOYAN, VAHE ; CEDER, GERBRAND . Semi-supervised machine-learning classification of materials synthesis procedures. npj Computational Materials , v. 5, p. 62, 2019.

• KONONOVA, OLGA ; HUO, HAOYAN ; HE, TANJIN ; RONG, ZIQIN ; Botari, Tiago ; SUN, WENHAO ; TSHITOYAN, VAHE ; CEDER, GERBRAND . Text-mined dataset of inorganic materials synthesis recipes. Scientific Data , v. 6, p. 203, 2019.

• TEODORO, ÍCARO P ; RIBEIRO, DANIEL F ; Botari, Tiago ; MARTINS, THIAGO S ; SANTOS, AUTELIANO A . Fast simulation of railway pneumatic brake systems. PROCEEDINGS OF THE INSTITUTION OF MECHANICAL ENGINEERS PART F-JOURNAL OF RAIL AND RAPID TRANSIT , v. 233, p. 095440971879690-430, 2018.

• WOELLNER, CRISTIANO F. ; Botari, Tiago ; PERIM, ERIC ; GALVÃO, DOUGLAS S. . Mechanical Properties of Schwarzites - A Fully Atomistic Reactive Molecular Dynamics Investigation. MRS Advances , v. 3, p. 451-456, 2018.

• LAU, VINCENT WING-HEI ; YU, VICTOR WEN-ZHE ; EHRAT, FLORIAN ; Botari, Tiago ; MOUDRAKOVSKI, IGOR ; SIMON, THOMAS ; DUPPEL, VIOLA ; MEDINA, ELISE ; STOLARCZYK, JACEK ; FELDMANN, JOCHEN ; BLUM, VOLKER ; LOTSCH, BETTINA V. . Urea-Modified Carbon Nitrides: Enhancing Photocatalytic Hydrogen Evolution by Rational Defect Engineering. Advanced Energy Materials , v. n/a, p. 1602251, 2017.

• BIZAO, R.A. ; BOTARI, T. ; PERIM, E. ; PUGNO, NICOLA M. ; GALVAO, D.S. . Mechanical properties and fracture patterns of graphene (Graphitic) nanowiggles. CARBON , v. 14 Apr, p. S00086223173037, 2017.

• Botari, Tiago ; HUHN, WILLIAM PAUL ; LAU, VINCENT WING-HEI ; LOTSCH, BETTINA V. ; BLUM, VOLKER . Thermodynamic Equilibria in Carbon Nitride Photocatalyst Materials and Conditions for the Existence of Graphitic Carbon Nitride g-C N. CHEMISTRY OF MATERIALS , v. April, p. acs.chemmater.7b00965, 2017.

• LAU, VINCENT WING-HEI ; MOUDRAKOVSKI, IGOR ; Botari, Tiago ; WEINBERGER, SIMON ; MESCH, MARIA B. ; DUPPEL, VIOLA ; SENKER, JÜRGEN ; BLUM, VOLKER ; LOTSCH, BETTINA V. . Rational design of carbon nitride photocatalysts by identification of cyanamide defects as catalytically relevant sites. Nature Communications , v. 7, p. 12165, 2016.

• Botari, Tiago ; PAUPITZ, RICARDO ; ALVES DA SILVA AUTRETO, PEDRO ; GALVAO, DOUGLAS S. . Graphene healing mechanisms: A theoretical investigation. Carbon (New York) , v. 99, p. 302-309, 2016.

• SOUSA, JOSÉ MOREIRA ; Botari, Tiago ; PERIM, ERIC ; BIZÃO, RAFAEL ; GALVAO, D S . Mechanical and Structural Properties of Graphene-like Carbon Nitride Sheets. RSC Advances: an international journal to further the chemical sciences , v. 6, p. 76915-76921, 2016.

• BOTARI, T. ; PERIM, E. ; AUTRETO, P. A. S. ; VAN DUIN, A. C. T. ; PAUPITZ, R. ; GALVAO, D. S. . Mechanical properties and fracture dynamics of silicene membranes. PCCP. Physical Chemistry Chemical Physics (Print) , v. 16, p. 19417, 2014.

• PERIM, E. ; PAUPITZ, R. ; BOTARI, T. ; GALVAO, D. S. . One-dimensional silicon and germanium nanostructures with no carbon analogues. PCCP. Physical Chemistry Chemical Physics (Print) , v. 16, p. 24570-24574, 2014.

• BIZAO, R. A. ; BOTARI, T. ; GALVAO, D. S. . Mechanical Properties of Graphene Nanowiggles. MRS PROCEEDINGS , v. 1658, p. 9C14A09EA7C41F2, 2014.

• Botari, Tiago ; LEONEL, EDSON D. . One-dimensional Fermi accelerator model with moving wall described by a nonlinear van der Pol oscillator. Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics (Print) , v. 87, p. 012904, 2013.

• Botari, Tiago ; PERIM, ERIC ; AUTRETO, P. A. S. ; PAUPITZ, RICARDO ; GALVAO, DOUGLAS S. . Mechanical Properties and Fracture Dynamics of Silicene Membranes. MRS PROCEEDINGS , v. 1549, p. 99-107, 2013.

• BOTARI, T. ; Alves, S. ; Leonel, Edson . Explaining the high number of infected people by dengue in Rio de Janeiro in 2008 using a susceptible-infective-recovered model. Physical Review. E, Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics (Print) , v. 83, p. 037101, 2011.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2019 - Atual

  Aplicação de Aprendizado de Máquina para a Propagação de Doenças Arboviroses, Descrição: Este projeto envolve a investigação de doenças transmitidas por mosquitos como dengue, chikungunya, Zika e malária. Os objetivos desse projeto são a predição de casos e o entendi- mento da dinâmica de propagação das doenças em populações de cidades brasileiras. Então, modelos de aprendizado de máquina serão inferidos para a predição a partir da distribuição espacial da doença e realizar a inferência do estado epidemiológico antes de entrar em estado epidêmico. Também pretendo utilizar aprendizado de máquina com reforço para o treinamento de agentes de inteligência artificial para atuarem na prevenção da doenças de maneira eficaz e com recursos limitados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Tiago Botari - Coordenador / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante.

• 2017 - Atual

  Aplicação de Aprendizado de Máquina em Materiais, Descrição: A busca de materiais formados por elementos químicos abundantes e ambientalmente seguros que apresentem boas propriedades físicas e químicas é atualmente um dos grandes desafios de pesquisas em materiais. Experimentalmente, o desenvolvimento e a investigação de materiais têm sido realizados por um processo lento e caro, baseado sobretudo em tentativa e erro. Ferramentas de modelagem computacional têm auxiliado nesse processo, seja pela realização de simulações específicas a determinado sistema ou pelo uso de cálculos em série de alto desempenho. Apesar dos esforços para a construção e manutenção de bases de dados de materiais, o espaço de configurações para a procura de novos materiais é imenso e o uso de técnicas de modelagem computacionais clássicas se torna inviável. Com o advento de técnicas de aprendizado de máquina surgem novas abordagens para problemas em pesquisa de materiais. Estas técnicas de inteligência artificial podem ser usadas para inferir modelos utilizando-se do conhecimento passado produzido, o que pode auxiliar no processo de descoberta de novas propriedades e materiais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Botari - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador.

• 2017 - Atual

  Interpretabilidade de redes profundas, Descrição: Nos últimos anos, grandes avanços têm ocorrido na área de inteligência artificial (AI). Diferentes tipos de aplicações a diferentes setores tecnológicos tem sido desenvolvidos. Em especial, uma classe de algoritmos chamada de deep learning (DL, aprendizagem profunda) vêm se destacando na área de AI. Entre as aplicações de DL que têm demostrado grande capacidade, o reconhecimento e classificação de imagens, reconhecimento de voz e simulação de jogadores em jogos atingiu o status de estado da arte. Apesar desse rápido sucesso, muitos desenvolvimentos ainda têm que ser alcançados como, por exemplo, nas questões relacionadas com interpretabilidadee representabilidade, que estão no cerne do futuro sucesso do DL. Essas questões estão diretamente relacionadas a melhoria dos métodos e no aumento de confiança dos algoritmos em relação ao usuário. Neste projeto, serão investigadas e desenvolvidas técnicas de interpretabilidade dos algoritmos de DL. Aspectos intrínsecos ao DL como hierarquia, geração de diferentes representações, composição de elementos simples em elementos zomplexos e abstração crescente dos dados irão guiar o desenvolvimento de tais técnicas. Para isso, ferramentas teóricas e computacionais serão empregadas com o objetivo de criar novas rotas de interpretação para o DL. Entre esses, será desenvolvido um método híbrido que incorpore a capacidade dos algoritmos de DL e outras redes de fácil interpretação. Ademais, uma aplicação no campo da astronomia será desenvolvida visando estimar o redshift de galáxias a partir de dados fotométricos. Estimar o redshift de galáxias é fundamental para a estimativa de parâmetros em modelos astronômicos. O emprego de algoritmos de DL se torna vantajoso para esse problema devido a grande quantidade de dados fotométricos e a presença de ruídos e falhas inerentes a esses dados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Tiago Botari - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Coordenador / Rafael Izbicki - Integrante.

• 2014 - 2015

  Investigação ab initio das propriedades mecânicas e eletrônicas de materiais de nitrato de carbono, Descrição: A procura de novos materials com boa propriedade (photo)electroquimica, especialmente 2D e materiais relacionados compostos de elementos abundantes, é um dos maiores desafios da ciência hoje. Para descobrir ou aperfeiçoar novos materiais promissores , simulações são ferramentas valiosas , uma vez que agora podem : (i) usar teoria para compreender e racionalizar processos atomísticos que são difíceis de serem acessados em experimentos, (ii) propor modificações de materiais ou mesmo novas estratégias de síntese para optimizar uma função de um determinado material . Uma família de materiais com promisoras propriedades (foto)eletroquímicas é baseada em nitreto de carbono . Nós pretendemos investigar as propriedades mecânicas, vibracionais, espectrais e eletrônicas de monomérica , oligomérica, polimérica e fases de grafite de materiais nitreto de carbono usando sofisticados métodos ab initio. Estas investigações teóricas irá fornecer insights para futuros trabalhos experimentais . Além disso predendemos usar os conhecimentos adquiridos para realizar parametrizações de potenciais reativos de campo de força classico como os materiais de nitreto de carbono. Este projeto BEPE será desenvolvido na Universidade de Duke , sob a supervisão do Prof Volker Blum . As investigações será feita no código FHI - alvos. (AU). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Botari - Coordenador / Volker Blum - Integrante / Douglas Soares Galvão - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2012 - 2016

  Propriedades tribológicas do grafeno, nitreto de boro e siliceno: uma investigação por dinâmica molecular reativa, Descrição: Neste projeto pretendemos investigar as propriedades tribológicas do grafeno, nitreto de boro e siliceno. Utilizando técnicas de dinâmica molecular com potenciais reativos (ReaxFF) nós simulamos as condições experimentais de microscopia de força atômica. Pretendemos investigar como essas propriedades dependem do material, número de camadas e da morfologia e dinâmica da ponta. (AU). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Tiago Botari - Integrante / GALVAO, D S - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios