Atualmente o professor Flavio Diniz está realizando um projeto de machine learning que consiste em encontrar a cópula de uma determinada distribuição de dados. Sendo breve, uma cópula é a função de distribuição cumulativa conjunta de N distribuições marginais. A cópula de uma dada distribuição multivariada pode ser usada em conjunto com as marginais para gerar amostras desta ainda que ela não tenha uma fórmula conhecida. Quando finalizada a rede neural, essas amostras serão geradas usando métodos de MCMC. Durante a POC I foi implementado um metropolis hastings capaz de gerar amostras de distribuições N-dimensionais, para o POC II esse algoritmo foi adaptado para o Metropolis Adjusted Langevin Algorithm (MALA). Apesar de alguns resultados inconclusivos, os testes com a nova implementação indicam que esta gera amostras mais próximas da distribuição desejada.