Innovative Parallel numErical Solvers - IPES
- Innovative Parallel numErical Solvers
O grupo IPES desenvolve modelos matemáticos avançados, métodos numéricos e ferramentas computacionais de alto desempenho para a simulação de problemas complexos em ciência e engenharia.
Sua pesquisa integra análise matemática e numérica, projeto de algoritmos, computação científica e validação computacional, com ênfase em fenômenos multiescala, meios altamente heterogêneos e simulações em larga escala. Um objetivo central é projetar métodos numéricos que explorem de forma eficiente as arquiteturas modernas de computação de alto desempenho, ao mesmo tempo em que investigam sua integração com inteligência artificial e aprendizado de operadores para acelerar simulações científicas.
A pesquisa do IPES abrange escoamento em meios porosos, geomecânica computacional, transporte em meios heterogêneos, processos hidromecânicos acoplados e propagação de ondas, enfrentando desafios oriundos dos setores de energia, meio ambiente e indústria. O grupo também contribui para pesquisas estratégicas em integridade de reservatórios e falhas geológicas, avaliação de riscos geológicos, armazenamento geológico de CO₂ e tecnologias computacionais de apoio à transição energética.
Uma importante linha de pesquisa é o desenvolvimento e a análise matemática da família de métodos Multiscale Hybrid-Mixed (MHM). Esses métodos são projetados para capturar com precisão efeitos de pequena escala em meios altamente heterogêneos, fraturados e geometricamente complexos, ao mesmo tempo em que fornecem uma estrutura natural para computação massivamente paralela e de alto desempenho.
Saiba mais: http://ipes.lncc.br/
The IPES group develops advanced mathematical models, numerical methods, and high-performance computational tools for the simulation of complex problems in science and engineering.
Its research integrates mathematical and numerical analysis, algorithm design, scientific computing, and computational validation, with particular emphasis on multiscale phenomena, highly heterogeneous media, and large-scale simulations. A key objective is to design numerical methods that efficiently exploit modern high-performance computing architectures while exploring their integration with artificial intelligence and operator learning to accelerate scientific simulations.
IPES research spans flow in porous media, computational geomechanics, heterogeneous transport, coupled hydromechanical processes, and wave propagation, addressing challenges arising in the energy, environmental, and industrial sectors. The group also contributes to strategic research on reservoir and fault integrity, geological risk assessment, geological CO₂ storage, and computational technologies supporting the energy transition.
A major research direction is the development and mathematical analysis of the Multiscale Hybrid-Mixed (MHM) family of methods. These methods are designed to accurately capture fine-scale effects in highly heterogeneous, fractured, and geometrically complex media, while providing a natural framework for massively parallel and high-performance computing.