Otimização Topológica
Métodos baseados em densidade e em programação inteira para sistemas fluídicos e estruturais — de rotores de turbomáquinas e selos labirínticos a canais de PEMFCs e SOFCs, com ganhos mensuráveis de eficiência e vida útil.
Luís F. N. Sá é docente de uma das principais escolas de engenharia da América Latina, onde conecta métodos computacionais a desafios reais de engenharia. Seu trabalho está na interseção entre otimização topológica, dinâmica dos fluidos computacional e aprendizado de máquina — desenvolvendo ferramentas numéricas que transformam a forma como engenheiros projetam desde implantes biomédicos até dispositivos de energia limpa.
Antes de ingressar como docente em 2023, passou mais de uma década na USP como aluno e pesquisador. No doutorado, projetou dispositivos de assistência ventricular por meio de otimização topológica, mostrando como a otimização matemática pode impactar diretamente a engenharia para a saúde. O pós-doutorado no Research Centre for Gas Innovation (RCGI) ampliou seu escopo para problemas da transição energética, incluindo armazenamento geológico de CO₂ e sistemas de energia renovável.
Coordena o Laboratório DO&GE (Design Optimization & Generative Engineering), onde a equipe combina otimização clássica com design generativo orientado por IA para resolver problemas multifísicos nos domínios estrutural, térmico e de escoamento.
Formação acadêmica
Uma década na USP, um fio condutor: otimização
- 2020 — 2023Pós-doutorado
Research Centre for Gas Innovation (RCGI) — USP
Modelagem numérica, CFD e otimização para a transição energética
- 2016 — 2019Doutorado
Mecatrônica, Robótica e Eng. de Controle e Automação — Poli-USP
Tese: Topology optimization method applied to ventricular assist device impeller and volute design
- 2014 — 2015Mestrado
Engenharia Mecatrônica, ênfase em Otimização — Poli-USP
- 2009 — 2013Graduação
Engenharia Mecatrônica — Escola Politécnica da USP
Áreas de pesquisa
No que eu trabalho
Dinâmica dos Fluidos Computacional
Escoamentos laminares, turbulentos e compressíveis acoplados à otimização: turbulência compressível subsônica, interação rotor–estator e transporte multifásico em dispositivos eletroquímicos.
Aprendizado de Máquina para Projeto
Modelos substitutos e IA generativa que aceleram a otimização, preveem desempenho estrutural a partir de malhas binárias e exploram espaços de projeto além da intuição.
Aplicações em Energia e Biomedicina
Bombas de assistência ventricular, células a combustível de óxido sólido, diodos fluídicos para dispositivos respiratórios e propulsão MHD — onde a geometria decide o desempenho.
Ensino
No curso de Engenharia Mecatrônica da Poli-USP ministro disciplinas de sistemas dinâmicos, eletrônica digital, microprocessadores, sistemas de informação, sistemas fluidomecânicos e trabalhos de conclusão de curso — a mesma mistura multidisciplinar que move o laboratório.
Sua pesquisa pode ser o próximo escoamento que otimizamos
Na graduação, não é preciso experiência prévia em otimização — curiosidade e dedicação são o que importa. Vagas de pós-graduação são financiadas por FAPESP, CNPq e CAPES.