Professor Matheus J. S. Matos

04/11/2025

Há poemas que falam do que se sente, do tempo e da perda.

29/10/2024

• Acadêmico Marcos Pimenta recebe o 6º Prêmio CBMM para Ciência
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Sala Minas Gerais foi o palco para bela cerimônia na noite de 22/10, que também premiou o médico Marcelo Amato na categoria Tecnologia. Saiba mais!
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15/10/2024

https://onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/smll.202405434

A giant valley Zeeman effect in vanadium-doped WSe2 monolayers through circularly polarized magneto-photoluminescence experiments at low temperature is reported. Ab initio calculations corroborate th...

09/10/2024

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 Nobel Prize in Physics to John J. Hopfield and Geoffrey E. Hinton “for foundational discoveries and inventions that enable machine learning with artificial neural networks.”

This year’s two Nobel Prize laureates in physics have used tools from physics to develop methods that are the foundation of today’s powerful machine learning. John Hopfield created an associative memory that can store and reconstruct images and other types of patterns in data. Geoffrey Hinton invented a method that can autonomously find properties in data, and so perform tasks such as identifying specific elements in pictures.

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Press release: https://bit.ly/4diXSfz
Popular information: https://bit.ly/4gK57jl
Advanced information: https://bit.ly/4egLrly

09/10/2024

BREAKING NEWS
The Royal Swedish Academy of Sciences has decided to award the 2024 Nobel Prize in Chemistry with one half to David Baker “for computational protein design” and the other half jointly to Demis Hassabis and John M. Jumper “for protein structure prediction.”

The Nobel Prize in Chemistry 2024 is about proteins, life’s ingenious chemical tools. David Baker has succeeded with the almost impossible feat of building entirely new kinds of proteins. Demis Hassabis and John Jumper have developed an AI model to solve a 50-year-old problem: predicting proteins’ complex structures. These discoveries hold enormous potential.

The diversity of life testifies to proteins’ amazing capacity as chemical tools. They control and drive all the chemical reactions that together are the basis of life. Proteins also function as hormones, signal substances, antibodies and the building blocks of different tissues.

Proteins generally consist of 20 different amino acids, which can be described as life’s building blocks. In 2003, David Baker succeeded in using these blocks to design a new protein that was unlike any other protein. Since then, his research group has produced one imaginative protein creation after another, including proteins that can be used as pharmaceuticals, vaccines, nanomaterials and tiny sensors.

The second discovery concerns the prediction of protein structures. In proteins, amino acids are linked together in long strings that fold up to make a three-dimensional structure, which is decisive for the protein’s function. Since the 1970s, researchers had tried to predict protein structures from amino acid sequences, but this was notoriously difficult. However, four years ago, there was a stunning breakthrough.

In 2020, Demis Hassabis and John Jumper presented an AI model called AlphaFold2. With its help, they have been able to predict the structure of virtually all the 200 million proteins that researchers have identified. Since their breakthrough, AlphaFold2 has been used by more than two million people from 190 countries. Among a myriad of scientific applications, researchers can now better understand antibiotic resistance and create images of enzymes that can decompose plastic.

Life could not exist without proteins. That we can now predict protein structures and design our own proteins confers the greatest benefit to humankind.

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Press release: https://bit.ly/3zAiZMq
Popular information: https://bit.ly/4diKiJ2
Advanced information: https://bit.ly/3TLJ1Dv

17/09/2024

14/09/2024

13/07/2024

https://fisica.ufop.br/news/trabalho-das-professoras-do-departamento-de-f%C3%ADsica-recebe-destaque-no-peri%C3%B3dico-nanoscale

30/06/2024

https://www.youtube.com/watch?v=LZgKr20Ep_k

Estudo de Primeiros Princípios de nanoestruturas: abordagem teórica e colaborações teórico-experimentalMatheus J. S. MatosUniversidade Federal de Ouro PretoE...

14/06/2024

https://www.instagram.com/p/C8K8K3XvRua/?igsh=NzhkcWZoNWUydDJs

05/02/2024

Chamada para Bolsa de Pós-Doutorado em Física e Física de Materiais com Simulação Computacional em Parceria com Empresa

Esta é uma oportunidade para pesquisadores interessados em contribuir no estudo sobre Modelagem de Multiescala Aplicada a Processos de Mineração.

O bolsista atuará em colaboração com uma empresa no âmbito de um convênio entre empresa, UFOP e Unesp. O projeto se concentra em simulação computacional, utilizando métodos de primeiros princípios e/ou dinâmica molecular clássica ou quântica, com programas como o Quantum Espresso, VASP, LAMMPS, entre outros.

Requisitos para os candidatos incluem doutorado em Física, Física de Materiais, Engenharia de Materiais ou áreas afins, com experiência comprovada em pesquisa na área de simulação computacional de materiais. Fluência em inglês, habilidades de trabalho em equipe e capacidade de publicar resultados em periódicos de alto impacto também são essenciais. Além disso, é necessário ter disponibilidade para trabalhar em Ouro Preto/MG.
Está disponível uma bolsa com duração de 12 meses, podendo ser renovada por mais 12 meses, sujeita à avaliação de desempenho e disponibilidade de recursos. O valor mensal da bolsa é de R$ 9.047,40, conforme tabela da Fapesp.

Os interessados devem enviar os documentos abaixo para o e-mail do coordenador do projeto, Prof. Dr. Matheus J. S. Matos ([email protected]), até 19 de fevereiro de 2024:
• Curriculum vitae atualizado, preferencialmente no formato Lattes;
• Carta de apresentação, abordando motivação, interesse pelo projeto e indicando experiência prévia em simulação computacional;
• Uma carta de recomendação de pesquisadores capazes de avaliar o desempenho acadêmico e científico do candidato.
No campo de assunto do e-mail, inserir: Inscrição processo seletivo Bolsa de Pós-Doc UFOP.
O processo seletivo consistirá na análise dos documentos enviados e, possivelmente, na realização de uma entrevista online com o coordenador do projeto e outros membros da equipe de pesquisa.
Para mais informações sobre o projeto, entre em contato com o Prof. Dr. Matheus Matos pelo e-mail [email protected].

http://professor.ufop.br/matheusmatos/news/chamada-para-bolsa-de-p%C3%B3s-doutorado-em-f%C3%ADsica-e-f%C3%ADsica-de-materiais-com-simula%C3%A7%C3%A3o