Maryam Abbasi
Investigadora na área da Inteligência Artificial aplicada à Bioinformática, à Saúde e às Ciências dos dados, com especial enfoque em aprendizagem automática, modelos generativos, aprendizagem por reforço multiagente e análise de dados biomédicos. Experiência em projetos interdisciplinares que articulam IA, biologia computacional, neurociência computacional e educação, em colaboração com instituições nacionais e internacionais. Desenvolve atividade docente no ensino superior e participa ativamente em iniciativas de formação avançada e disseminação científica.
Interesses de investigação
Inteligência Artificial; Aprendizagem Automática; Bioinformática; IA para a Saúde; Modelos Generativos; Aprendizagem por Reforço; Multi-Agent Systems; Neurociência Computacional; Análise de Dados
Publicações mais recentes
[2026] Abbasi, M., Brito-Costa, S., Teixeira, A. R., & Martins, P. (2026). Attention-based transfer learning for multimodal EEG and eye tracking in brain–computer interfaces. In H. Mori, Y. Asahi, D. D. Schmorrow, & C. M. Fidopiastis (Eds.), HCI International 2025 – Late breaking papers (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 16333). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-032-12660-3_21
[2025] Oliveira, R. I., Pereira, T. O., Abbasi, M., Salvador, J. A. R., & Arrais, J. P. (2025). Deep learning for small-molecule drug discovery: From molecular design to clinical translation. Journal of Pharmaceutical Analysis. Advance online publication. https://doi.org/10.1016/j.jpha.2025.101533
[2025] Abbasi, M., Vasconcelos, V., Vicente, E. M. C. O. S., Santos, A. L. M., & Arrais, J. P. (2025). A novel deep learning framework for predicting antimicrobial peptide activity using ProtBert and neural networks. In N. Gonçalves, H. P. Oliveira, & J. A. Sánchez (Eds.), Pattern recognition and image analysis (Lecture Notes in Computer Science, Vol. 15938). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-99568-2_6
[2024] Abbasi, M., Carvalho, F. G., Ribeiro, B., & Arrais, J. P. (2024). Predicting drug activity against cancer through genomic profiles and SMILES. Artificial Intelligence in Medicine, 150, Article 102820. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2024.102820
[2022] Abbasi, M., Santos, B. P., Pereira, T. C., Sofia, R., Monteiro, N. R. C., Simões, R. M. M., Ribeiro, B., Oliveira, J. L., & Arrais, J. P. (2022). Designing optimized drug candidates with generative adversarial networks. Journal of Cheminformatics, 14(1), Article 40. https://doi.org/10.1186/s13321-022-00623-6
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