Guilherme Ost de Aguiar

http://lattes.cnpq.br/6602933388819992 (09/02/2024) Rótulo/Grupo: Bolsa CNPq: Nível 2 Período de análise: Endereço: Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto de Matemática. Av. Athos da Silveira Ramos 149, Centro de Tecnologia, Bloco C Ilha do Fundão 21941909 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil Telefone: (11) 985851011 URL da Homepage: http://www.im.ufrj.br/guilhermeost/ Grande área: [sem-grandeArea] Área: [sem-area] Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (12)
• Livros publicados/organizados ou edições (1)
• Capítulos de livros publicados (0)
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
• Artigos aceitos para publicação (0)
• Apresentações de trabalho (0)
• Demais tipos de produção bibliográfica (4)

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
• Programas de computador sem registro (0)
• Produtos tecnológicos (0)
• Processos ou técnicas (0)
• Trabalhos técnicos (0)
• Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

• Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (2)
• Dissertação de mestrado (0)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (0)
• Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
• Tese de doutorado (0)
• Dissertação de mestrado (2)
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
• Iniciação científica (1)
• Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (4)

Prêmios e títulos

• Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

• Total de participação em eventos (37)

Organização de eventos

• Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

• Colaborações endôgenas (4)
1. Guilherme Ost de Aguiar (17.0)
2. Aline Duarte de Oliveira (6.0)
3. Aline Duarte de Oliveira (6.0)
4. Daniel Yasumasa Takahashi (1.0)

Produção bibliográfica

• Artigos completos publicados em periódicos (12)
  
  1. OST, G. ; Takahashi, D. Y.. Sparse Markov Models for High-dimensional Inference. JOURNAL OF MACHINE LEARNING RESEARCH (ONLINE). v. 24, p. 1-54, 2023.Qualis: A1
  2. OST, GUILHERME; REYNAUD-BOURET, PATRICIA. Neural Coding as a Statistical Testing Problem. Mathematical Neuroscience and Applications. v. Volume 3, p. 1/4, 2023. Qualis: Não identificado (MATHEMATICAL NEUROSCIENCE AND APPLICATIONS)
  3. Noslen Hernández ; Duarte, A. ; FRAIMAN, R. ; GALVES, ANTONIO ; Ost, G. ; VARGAS, C. D.. Retrieving the structure of probabilistic sequences of auditory stimuli from EEG data. Scientific Reports. v. 11, p. 3520, 2021. Qualis: A2
  4. Gallo, S. ; Iacobelli, G. ; Ost, G. ; TAKAHASHI, D.Y.. Self-Switching Markov Chains: Emerging dominance phenomena. STOCHASTIC PROCESSES AND THEIR APPLICATIONS. v. 143, p. 254-284, 2021. Qualis: A2
  5. Ost, G.; REYNAUD-BOURET, P.. Sparse space-time models: Concentration Inequalities and Lasso. ANNALES DE L INSTITUT HENRI POINCARE-PROBABILITES ET STATISTIQUES. v. 46, p. 2377-2405, 2020. Qualis: Não identificado (ANNALES DE L INSTITUT HENRI POINCARE-PROBABILITES ET STATISTIQUES)
  6. CHEVALLIER, JULIEN ; OST, GUILHERME. Fluctuations for spatially extended Hawkes processes. STOCHASTIC PROCESSES AND THEIR APPLICATIONS. v. 130, p. 5510-5542, 2020. Qualis: A2
  7. CHEVALLIER, J. ; Duarte, A. ; Löcherbach, E. ; Ost, G.. Mean field limits for nonlinear spatially extended Hawkes processes with exponential memory kernels. STOCHASTIC PROCESSES AND THEIR APPLICATIONS. v. 129, p. 1-27, 2019. Qualis: A2
  8. DUARTE, ALINE ; GALVES, ANTONIO ; LÖCHERBACH, EVA ; OST, GUILHERME. Estimating the interaction graph of stochastic neural dynamics. BERNOULLI. v. 25, p. 771-792, 2019. Qualis: Não identificado (BERNOULLI)
  9. Duarte, A. ; Löcherbach, E. ; Ost, G.. Stability, convergence to equilibrium and simulation of non-linear Hawkes processes with memory kernels given by the sum of Erlang kernels. ESAIM. Probabilités et Statistique. v. 23, p. 770-796, 2019. Qualis: Não identificado (PROBABILITÉS ET STATISTIQUE)
  10. DUARTE, ALINE ; FRAIMAN, RICARDO ; GALVES, ANTONIO ; OST, GUILHERME ; VARGAS, CLAUDIA D.. Retrieving a Context Tree from EEG Data. Mathematics. v. 7, p. 427, 2019. Qualis: C
  11. Duarte, A. ; Ost, G.. A model for neural activity in the absence of external stimuli.. Markov Processes and Related Fields. v. 22, p. 37-52, 2016. Qualis: B2
  12. DUARTE, ALINE ; OST, GUILHERME ; RODRÍGUEZ, ANDRÉS A.. Hydrodynamic Limit for Spatially Structured Interacting Neurons. JOURNAL OF STATISTICAL PHYSICS. v. 161, p. 1163-1202, 2015. Qualis: B1
  
  
• Livros publicados/organizados ou edições (1)
  
  1. Galves, A. ; Leonardi, Florencia ; Ost, G.. Statistical model selection for stochastic systems with applications to Bioinformatics, Linguistics and Neurobiology.. 1. ed ed. Rio de Janeiro: Editora do IMPA, 2021. p. 146.
  
  
• Capítulos de livros publicados (0)
  
  
  
• Textos em jornais de notícias/revistas (0)
  
  
  
• Trabalhos completos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Resumos publicados em anais de congressos (0)
  
  
  
• Artigos aceitos para publicação (0)
  
  
  
• Apresentações de trabalho (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção bibliográfica (4)
  
  1. Iacobelli, G. ; OST, G ; TAKAHASHI, D. Y.. Self-switching random walks on Erdös-Rényi random graphs feel the phase transition. 2023. Preprint
  2. BROCHINI, L ; Galves, A. ; Hodara, P. ; Ost, G. ; Pouzat, C.. Estimation of neuronal interaction graph from spike train data. 2017. Preprint
  3. Leonardi, Florencia ; Galves, A. ; Ost, G.. Statistical model selection for stochastic systems, with applications to Bioinformatics, Linguistics and Neurobiology. 2021. Curso de curta duração ministrado/Outra
  4. OST, G; Duarte, A.. Sistemas de Cadeias Interagentes com Memória de Alcance Variável. 2017. Curso de curta duração ministrado/Outra
  
  

Produção técnica

• Programas de computador com registro (0)
  
  
  
• Programas de computador sem registro (0)
  
  
  
• Produtos tecnológicos (0)
  
  
  
• Processos ou técnicas (0)
  
  
  
• Trabalhos técnicos (0)
  
  
  
• Demais tipos de produção técnica (0)
  
  
  

Produção artística

• Total de produção artística (0)
  
  
  

Orientações em andamento

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (2)
  
  1. Helder Santiago. A definir. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2023.
     Orientadores: Guilherme Ost de Aguiar, Guilherme Ost de Aguiar.
  2. Maiara Gripp de Souza. A definir. Tese (Doutorado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2022.
     Orientadores: Guilherme Ost de Aguiar, Guilherme Ost de Aguiar.
  
  
• Dissertação de mestrado (0)
  
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (0)
  
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Supervisões e orientações concluídas

• Supervisão de pós-doutorado (0)
  
  
  
• Tese de doutorado (0)
  
  
  
• Dissertação de mestrado (2)
  
  1. Maiara Gripp de Souza. Inferência em modelos de mistura de distribuições de transição. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . 2022.
     Orientadores: Guilherme Ost de Aguiar, Guilherme Ost de Aguiar.
  2. Helder Jorge Quitério Santiago. Teste de hipóteses com estrutura combinatorial: os problemas de detecção de médias e correlações. Dissertação (Mestrado em Estatística) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
     Orientadores: Guilherme Ost de Aguiar, Guilherme Ost de Aguiar.
  
  
• Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
  
  
  
• Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
  
  
  
• Iniciação científica (1)
  
  1. Gustavo Santos Gonçalves. Probabilidade, Estatística e Neurociência. (Graduando em Matemática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, . 2021.
     Orientadores: Guilherme Ost de Aguiar, Guilherme Ost de Aguiar.
  
  
• Orientações de outra natureza (0)
  
  
  

Projetos de pesquisa

• Total de projetos de pesquisa (4)
  
  1. 2023-Atual. Dado registros da atividade simultânea de um conjunto de neurônios, como inferir as interações entre os neurônios deste conjunto?
     Descrição: Um dos problemas centrais na neurociência, chamado problema de codificação neural, consiste em caracterizar o mapa que relaciona estímulos externos e as respostas de disparo que esses estímulos evocam nos neurônios observados. Devido à natureza estocástica das respostas neuronais, uma abordagem popular para lidar com o problema de codificação neural consiste em procurar uma relação probabilística entre estímulo e resposta na forma de uma distribuição condicional das respostas de disparo dado o estímulo. Essa distribuição condicional é desconhecida e deve ser estimada a partir de dados, ou seja, das respostas de disparo registradas sob diferentes estímulos. Portanto, o problema de codificação neural é fundamentalmente um problema de estimação estatística. Este problema de estimação é difícil porque, embora os experimentalistas sejam capazes de registrar a atividade de milhares de neurônios simultaneamente, esses "muitos neurônios" ainda representam apenas uma pequena fração de toda a população neuronal. Os efeitos de observações parciais no problema de codificação neural ainda são pouco compreendidos. Isso se deve em grande parte ao fato de ser muito difícil inferir e interpretar as interações entre neurônios, dado que sempre observamos apenas alguns neurônios inseridos em uma população enorme. O objetivo geral deste projeto é desenvolver um arcabouço teórico adequado para inferir e interpretar interações a partir de sistemas parcialmente observados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Coordenador / Eva Löcherbach - Integrante / Nancy Garcia - Integrante / Roberto Imbuzeiro - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Patricia Reynaud-Bouret - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: Um dos problemas centrais na neurociência, chamado problema de codificação neural, consiste em caracterizar o mapa que relaciona estímulos externos e as respostas de disparo que esses estímulos evocam nos neurônios observados. Devido à natureza estocástica das respostas neuronais, uma abordagem popular para lidar com o problema de codificação neural consiste em procurar uma relação probabilística entre estímulo e resposta na forma de uma distribuição condicional das respostas de disparo dado o estímulo. Essa distribuição condicional é desconhecida e deve ser estimada a partir de dados, ou seja, das respostas de disparo registradas sob diferentes estímulos. Portanto, o problema de codificação neural é fundamentalmente um problema de estimação estatística. Este problema de estimação é difícil porque, embora os experimentalistas sejam capazes de registrar a atividade de milhares de neurônios simultaneamente, esses "muitos neurônios" ainda representam apenas uma pequena fração de toda a população neuronal. Os efeitos de observações parciais no problema de codificação neural ainda são pouco compreendidos. Isso se deve em grande parte ao fato de ser muito difícil inferir e interpretar as interações entre neurônios, dado que sempre observamos apenas alguns neurônios inseridos em uma população enorme. O objetivo geral deste projeto é desenvolver um arcabouço teórico adequado para inferir e interpretar interações a partir de sistemas parcialmente observados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Coordenador / Eva Löcherbach - Integrante / Nancy Garcia - Integrante / Roberto Imbuzeiro - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Patricia Reynaud-Bouret - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
  2. 2021-Atual. Inferência estatística de dinâmicas neuronais estocásticas
     Descrição: Esse projeto visa o estudo de aspectos estatísticos e probabilísticos de sistemas estocásticos com muitas componentes descrevendo a atividade de disparos de uma população de neurônios. O projeto é vinculado ao programa Jovem Cientista do Nosso Estado financiado pela FAPERJ.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Coordenador.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: Esse projeto visa o estudo de aspectos estatísticos e probabilísticos de sistemas estocásticos com muitas componentes descrevendo a atividade de disparos de uma população de neurônios. O projeto é vinculado ao programa Jovem Cientista do Nosso Estado financiado pela FAPERJ.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Coordenador.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
  3. 2019-Atual. Estatística, processos estocásticos e estruturas discretas
     Descrição: Este projeto reúne pesquisadores interessados em aspectos estatísticos e probabilísticos de sistemas com muitas componentes em interação. Em muitos casos, a estrutura de interação é descrita por um grafo ou outro objeto discreto. Nestes casos, entender a relação entre este objeto e os dados observados é um problema fundamental. Nosso projeto tem três eixos. O principal é o de inferência e testes de hipóteses para modelos com estrutura combinatorial. O segundo é a análise de processos estocásticos com muitas compontentes em interação. O terceiro é abordar questões probabilísticas e estatísticas mais gerais, mas relevantes aos objetivos acima. Problemas a serem estudados incluem estimação do número de comunidades de modelos estocásticos de blocos; inferência de interações para processos de Hawkes multivariados; testes de hipóteses para processos pontuais; modelos de difusões interagentes; análise de campo médio do "deep learning"; e métodos de boostrap em dimensão alta.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (6) . Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Florencia Leonardi - Integrante / Roberto Imbuzeiro - Coordenador / Aline Duarte de Oliveira - Integrante / Andressa Carqueira - Integrante / Sandro Gallo - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: Este projeto reúne pesquisadores interessados em aspectos estatísticos e probabilísticos de sistemas com muitas componentes em interação. Em muitos casos, a estrutura de interação é descrita por um grafo ou outro objeto discreto. Nestes casos, entender a relação entre este objeto e os dados observados é um problema fundamental. Nosso projeto tem três eixos. O principal é o de inferência e testes de hipóteses para modelos com estrutura combinatorial. O segundo é a análise de processos estocásticos com muitas compontentes em interação. O terceiro é abordar questões probabilísticas e estatísticas mais gerais, mas relevantes aos objetivos acima. Problemas a serem estudados incluem estimação do número de comunidades de modelos estocásticos de blocos; inferência de interações para processos de Hawkes multivariados; testes de hipóteses para processos pontuais; modelos de difusões interagentes; análise de campo médio do "deep learning"; e métodos de boostrap em dimensão alta.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (6) . Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Florencia Leonardi - Integrante / Roberto Imbuzeiro - Coordenador / Aline Duarte de Oliveira - Integrante / Andressa Carqueira - Integrante / Sandro Gallo - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: Este projeto reúne pesquisadores interessados em aspectos estatísticos e probabilísticos de sistemas com muitas componentes em interação. Em muitos casos, a estrutura de interação é descrita por um grafo ou outro objeto discreto. Nestes casos, entender a relação entre este objeto e os dados observados é um problema fundamental. Nosso projeto tem três eixos. O principal é o de inferência e testes de hipóteses para modelos com estrutura combinatorial. O segundo é a análise de processos estocásticos com muitas compontentes em interação. O terceiro é abordar questões probabilísticas e estatísticas mais gerais, mas relevantes aos objetivos acima. Problemas a serem estudados incluem estimação do número de comunidades de modelos estocásticos de blocos; inferência de interações para processos de Hawkes multivariados; testes de hipóteses para processos pontuais; modelos de difusões interagentes; análise de campo médio do "deep learning"; e métodos de boostrap em dimensão alta.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (6) . Integrantes: Aline Duarte de Oliveira - Coordenador / Florencia Leonard - Integrante / Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Sandro Gallo - Integrante / Andressa Cerqueira - Integrante / Roberto Imbuzeiro de Oliveira - Integrante.
     Membro: Aline Duarte de Oliveira.
  4. 2013-Atual. Centro de Pesquisa, Inovação e Difusão em Neuromatemática-NeuroMat
     Descrição: O projeto visa a consturção de um centro de excelência em Neuromatemática. Com um prazo inicial de funcionamento de 5 anos, extensíveis até 11 anos, este é um dos 17 projetos de CEPID selecionados pela FAPESP na segundo edital de projetos CEPID. Os recursos concedidos pela FAPESP para este projeto NeuroMat são da ordem de 12.000.000 de reais, acrescidos de uma quota de 5 bolsa de Doutoramento Direto, 7 bolsas de Pos-Doutoramento e 3 bolsas de tecnico de nível superior TT5 para os primeiro cinco anos do projeto. Maiores detalhes sobre o projeto NeuroMat podem ser obtidos na página www.numec.prp/usp.br/NeuroMat.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Pablo Augusto Ferrari - Integrante / Ricardo Fraiman - Integrante / Eva Löcherbach - Integrante / Florencia Leonardi - Integrante / Pierre Collet - Integrante / Nancy Garcia - Integrante / Sergio Neuenschwander - Integrante / Sidarta Ribeiro - Integrante / Claudia Domingues Vargas - Integrante / Luiz Renato Gonçalves Fontes - Integrante / Roberto Fernandez - Integrante / Daniel Fraiman - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Aline Duarte de Oliveira - Integrante / GALVES, ANTONIO - Coordenador / Miguel Abadi - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: O projeto visa a consturção de um centro de excelência em Neuromatemática. Com um prazo inicial de funcionamento de 5 anos, extensíveis até 11 anos, este é um dos 17 projetos de CEPID selecionados pela FAPESP na segundo edital de projetos CEPID. Os recursos concedidos pela FAPESP para este projeto NeuroMat são da ordem de 12.000.000 de reais, acrescidos de uma quota de 5 bolsa de Doutoramento Direto, 7 bolsas de Pos-Doutoramento e 3 bolsas de tecnico de nível superior TT5 para os primeiro cinco anos do projeto. Maiores detalhes sobre o projeto NeuroMat podem ser obtidos na página www.numec.prp/usp.br/NeuroMat.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Pablo Augusto Ferrari - Integrante / Ricardo Fraiman - Integrante / Eva Löcherbach - Integrante / Florencia Leonardi - Integrante / Pierre Collet - Integrante / Nancy Garcia - Integrante / Sergio Neuenschwander - Integrante / Sidarta Ribeiro - Integrante / Claudia Domingues Vargas - Integrante / Luiz Renato Gonçalves Fontes - Integrante / Roberto Fernandez - Integrante / Daniel Fraiman - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Aline Duarte de Oliveira - Integrante / GALVES, ANTONIO - Coordenador / Miguel Abadi - Integrante.
     Membro: Guilherme Ost de Aguiar.
     Descrição: Propõe-se a criação de um centro de matemática, integrando modelagem matemática com pesquisa básica e aplicada na fronteira da neurociência. A proposta responde à crescente importância da matemática na neurociência teórica. Importante motivação para a criação do centro é a grande quantidade de dados que os laboratórios de pesquisa são capazes de gerar atualmente e cuja análise depende de novos modelos matemáticos. Também, o desenvolvimento de linguagem e estruturas matemáticas adequadas é essencial para desenvolver teorias explicando os fatos experimentais e sugerindo predições que possam ser testadas. A neurociência vive atualmente uma situação de desequilíbrio, entre uma grande capacidade de produzir dados experimentais e uma insuficiente capacidade de compreensão teórica. Ela é rica em dados, porém pobre em teoria. A matemática é a chave para fazer a ponte entre dados e explicação. O projeto visa construir um centro de pesquisa avançada em neurociência teórica, reunindo uma equipe de ponta composta de matemáticos, cientistas da computação, neurocientistas e clínicos especialistas em reabilitação. O foco do plano de transferência de tecnologia e inovação do projeto é o desenvolvimento de produtos para a saúde pública em neuro-reabilitação. Isso inclui a criação e análise de uma base de dados para o suporte ao diagnóstico clínico e acompanhamento de pacientes. O plano de difusão do conhecimento inclui a criação de cursos e oficinas destinados a estudantes de todos os níveis, professores de escolas públicas e jornalísticas. Maiores detalhes sobre o projeto NeuroMat podem ser obtidos na página www.numec.prp/usp.br/NeuroMat.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Aline Duarte de Oliveira - Integrante / Errico Presutti - Integrante / Eva Löcherbach - Integrante / Ricardo Fraiman - Integrante / Pablo Augusto Ferrari - Integrante / Florencia Leonard - Integrante / Pierre Collet - Integrante / Nancy Garcia - Integrante / Sergio Neuenschwander - Integrante / Sidarta Ribeiro - Integrante / Claudia Domingues Vargas - Integrante / Daniel Fraiman - Integrante / Daniel Yasumasa Takahashi - Integrante / Guilherme Ost de Aguiar - Integrante / Jefferson Antonio Galves - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
     Membro: Aline Duarte de Oliveira.
  
  

Prêmios e títulos