Portfólio – Profa. Ana Carolina
Professora do Departamento de Estatística da Universidade Federal de Viçosa (UFV), coordenadora do Laboratório de Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico (LICAE-UFV) e bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq — Nível C (2025-2028). Atua na área de Probabilidade e Estatística, com ênfase em métodos estatísticos aplicados ao melhoramento de plantas, inteligência computacional e aprendizado estatístico.
Pesquisa
As atividades de pesquisa da Profª. Ana Carolina articulam Estatística, Biometria, Econometria, Inteligência Computacional e Aprendizado Estatístico, com aplicações especialmente voltadas ao melhoramento vegetal, à seleção genômica e à análise de dados complexos em Ciências Agrárias.
Eixos de atuação acadêmica
Melhoramento vegetal & seleção genômica
Aplicação de métodos estatísticos, aprendizado de máquinas e inteligência computacional para apoiar a predição e a seleção em programas de melhoramento.
Inteligência computacional
Desenvolvimento e avaliação de abordagens computacionais para interpretação de dados fenotípicos, genotípicos, espectrais e de imagens.
Estatística multivariada & biometria
Análise de componentes principais, análise de fatores, agrupamento, discriminação e métodos multivariados aplicados a problemas biológicos e agrários.
Econometria & regressão
Modelos de regressão, regressão quantílica, métodos econométricos e aplicações em eficiência, produção agropecuária e análise de dados observacionais.
Formação acadêmica
- Pós-doutorado: University of Florida, Estados Unidos (2023-2024), com bolsa CAPES/PrInt.
- Pós-doutorado: North Carolina State University, Estados Unidos (2016-2017), com bolsa CAPES.
- Doutorado em Economia Aplicada: Universidade Federal de Viçosa (2013).
- Mestrado em Estatística Aplicada e Biometria: Universidade Federal de Viçosa (2009).
- Graduação em Estatística: Universidade Federal do Espírito Santo (2006).
Publicações selecionadas
- Fernandes et al. (2026). Genotype environment interaction in wheat including weather covariates using singular value decomposition. Ciência Rural.
- Silva et al. (2026). Extreme learning machine for genomic prediction of rust disease resistance in arabica coffee. Pesquisa Agropecuária Brasileira.
- Celeri et al. (2026). Stacking Ensemble Learning for Genomic Prediction Under Complex Genetic Architectures. Agronomy-Basel.
- Sagae et al. (2026). Impact of environmental covariates summarization on predictive ability in genomic selection. Plant Genome.
- Paiva et al. (2026). Efficiency of Factor Analysis-Based Selection Indices Under Varying Heritability and Trait-Environment Correlations. Agriculture.
A lista completa e atualizada de publicações está disponível no Currículo Lattes.
Atuação institucional, laboratório e pesquisa
Projetos de pesquisa em andamento
- Inteligência Computacional, Aprendizado Estatístico e de Máquinas na Resolução de Desafios do Melhoramento Vegetal — projeto coordenado pela Profª. Ana Carolina, com financiamento do CNPq.
- Modelos de seleção genômica para características categóricas em Coffea canephora — projeto voltado à avaliação e comparação de predição de valores genéticos genômicos.
- Importância de variáveis em modelos baseados em inteligência computacional — estudo de métodos de seleção e importância de variáveis em modelos preditivos.
- Análise de Fatores sob o enfoque Bayesiano aplicada na Seleção Genômica em Coffea arabica — investigação de fatores latentes e seleção genômica ampla.
- Estudo de associação genômica para produtividade em arroz (Oryza sativa) — aplicação de mapeamento de herdabilidades regionais e métodos estatísticos-computacionais.
Ensino
Formação de pessoas
A trajetória acadêmica registrada no Lattes inclui orientações e coorientações em temas como regressão quantílica, seleção genômica, análise multivariada, aprendizado estatístico, análise de sobrevivência e aplicações em Economia Aplicada, Estatística Aplicada e Biometria.
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