A Universidade Federal do Rio Grande, em seus regimentos e estatutos, assume a responsabilidade de criar condições para que o homem seja participante, criativo, crítico e responsável, diante dos problemas sócio-econômicos, filosóficos, culturais, artísticos, tecnológicos e científicos. Mais especificamente, a Universidade Federal do Rio Grande assume, como vocação institucional, o ecossistema costeiro, buscando a compreensão das inter-relações entre os organismos, incluindo-se aí o homem, e o meio ambiente.

A Modelagem Computacional insere-se neste contexto, por ser um campo de pesquisa e de desenvolvimento tenológico que engloba diversas metodologias de representação de objetos de estudo oriundos de processos naturais, ou artificiais. Sendo assim, a complexidade inerente às inter-relações presentes no ecossistema costeiro, encontra na Modelagem Computacional um paradigma que vem se mostrando adequado, capaz de capturar todos os aspectos fundamentais do problema, em um nível de detalhamento que se julgar conveniente. Considerarmos que a Modelagem Computacional deve ser capaz de potencializar a transformação de conhecimento científico em tecnologia e desenvolvimento, o que se coloca também em acordo com as necessidades demandadas pelo ambiente regional, impulsionado atualmente pela instalação de um polo naval na cidade do Rio Grande, e institucional.

De forma clara, a Modelagem Computacional busca criar, avaliar, modificar, compor, gerenciar e explorar modelos para sistemas complexos associados a diferentes domínios e aplicações. Tal resolução envolve o desenvolvimento de modelos estatísticos e matemáticos, algoritmos e técnicas de simulação, manipulação de dados, mineração de dados, entre outros. O modelo é, assim, um dos produtos da própria pesquisa, sendo interpretado como um processo que filtra, transforma, aglutina e gera dados e informações. Adicionalmente, deve-se considerar também as diferentes formas de se incorporarem incertezas nos modelos, o que leva à adoção de metodologias robustas para o tratamento destas incertezas.

A Modelagem Computacional passa, assim, pela incorporação de metodologias matemáticas, estatísticas e computacionais por meio de uma estratégia articulada e dialogada. Esta abordagem permite a elaboração e utilização de modelos nas mais diversas resoluções e níveis de detalhamento necessários. Um modelo computacional pode permitir a interação sinergética entre os vários paradigmas matemáticos e estatísticos disponíveis para a representação de um fenômeno complexo, dentro de um mesmo arcabouço. A Modelagem Computacional opera como meio de contato e de troca entre outras formas mais tradicionais de modelagem (modelagem estatística, modelagem matemática), de modo a se atingir uma outra perspectiva. A Ciência da Computação está presente neste contexto, pois também é uma abordagem que se desenvolve ao se defrontar com os desafios apresentados no âmbito da Modelagem Computacional. Podemos mencionar, neste sentido, a execução eficiente das simulações, o planejamento de interfaces que potencializam a sinergia entre usuários e agentes artificiais, o desenvolvimento de técnicas de busca e otimização, entre outras. Em decorrência da necessidade de interação entre áreas do conhecimento e tendo em vista o caráter heterogêneo presente nos desafios envolvidos, a Modelagem Computacional exige, para seu tratamento, de corpo docente e corpo discente dispostos à atuação interdisciplinar. Sabendo que este pressuposto não é trivial para ser atendido, o programa busca tomar ações no sentido de se construir uma cultura institucional de trabalho interdisciplinar a partir das experiências e interesses dos grupos envolvidos, a partir das linhas de pesquisa.

Neste contexto, as dissertações de mestrado defendidas desde a criação do programa abrangem os diversos temas citados. Exemplos de trabalhos concluídos são: Avaliação do potencial de conversão em energia elétrica das correntes na plataforma continental sul brasileira, Modelagem em programação linear na resolução de jogos Fuzzy intervalares, Conversor de energia das ondas em energia elétrica com dispositivo de coluna de água oscilante: simulação numérica e estudo geométrico e Rastreamento em ambientes de construção e montagem naval.

Assim, de modo sintético, o principal objetivo do curso é qualificar os egressos para atuarem em Modelagem Computacional, capacitando estes para a solução de problemas que necessitem conhecimentos multidisciplinares teóricos e aplicados sobre modelos físicos e matemáticos, e suas resoluções eficientes, através de simulações numéricas e métodos computacionais. Mais precisamente, detalha-se os seguintes aspectos:
1 - entende-se como problemas a serem tratados aqueles com capacidade de adaptação e aprendizado, sujeitos eventualmente a instabilidade e incertezas. Por exemplo fenômenos com características não lineares, sistemas dinâmicos, fenômenos complexos, associados mais precisamente as linhas de pesquisa em i. Modelagem de Fluídos Geofísicos e Fenômenos deTransporte e ii. Sistemas Robóticos e Autônomos.
2 - o termo eficiente refere-se ao fato de que os egressos estarão habilitados a escolher métodos numéricos e computacionais capazes de resolver os modelos, considerando a complexidade computacional dos algoritmos que para isso serão necessários.
 Desta forma o Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional (PPGMC) tem como foco a formação de profissionais capacitados a resolver problemas associados mais precisamente as linhas citadas, cujos desafios envolvem de forma multi/transdisciplinar em diferentes domínios. Com um currículo envolvendo disciplinas obrigatórias de física, matemática e computação, seguidas de disciplinas de caráter multidisciplinar, associadas as linhas de pesquisa do Programa, pretende-se que a interdisciplinaridade emerja ao longo da formação dos egressos, constituindo-os em profissionais com o perfil adequado à atuação na potencial área de Modelagem Computacional.
 Cabe salientar que a o PPGMC resulta dos avanços em pesquisa e desenvolvimento tecnológico obtidos pelo seu corpo docente, majoritariamente constituído de professores da FURG, bem como na sua experiência na formação de recursos humanos.