Paulo Jorge Leitão Adeodato

Prof. Adeodato has an uncommon profile and over 35 years of professional experience. He mixes features of a broadband academic researcher with those of an entrepreneur/businessman. He has been a federal tenure-track professor at Centro de Informática?UFPE for the last 20 years engaged in research on Decision Support Systems, Data Mining and Knowledge Engineering. He is currently on sabbatical leave as a visiting professor at Stanford School of Medicine developing a systematic approach to help prevent burnout of health care professionals. Last year he engaged a 3-month research as visiting scholar at Stanford?s Graduate School of Education developing approaches for big data analytics on open access data sources for helping validate and propose public policies for education in Brazil. Paulo got his BSc degree in Electronics Engineering (1982), his MBA in Production Engineering (1989), his MSc in computer Science (1991) all at UFPE and his PhD in Mathematics (1997) at King´s College London. Paulo started his career in industry as Production Engineer at DigiRede (Leading Computer Manufacturer in Brazil) and became Quality Manager. Later, he worked as Telecom Consultant at CHESF (Power generation) and, after his PhD degree, became a Professor at UFPE (1997). He has published dozens of journal and conference papers on data mining and time series forecasting and supervised 9 PhD theses and 19 MSc dissertations. In business, Paulo is Founder and Partner of NeuroTech S.A. involved in high-tech entrepreneurship, innovation and strategic planning. Expert in financial applications of data mining, after having taken the company to self-sustainability, much of his recent research has been motivated by social applications, mostly in Education and Medicine, involving not only data mining solutions but also theoretical advances to the artificial intelligence field. In other applied activities, he has organized international competitions in PAKDD Conference in Bangkok (2009) and Hyderabad (2010) and in BRICS-CCI Conference in Porto de Galinhas (2013) and was a competitor in some other competitions, having won the 2nd place in PAKDD 2007 (data mining), 2nd place in NN3 in 2007 and 1st place winner in IEEE-ICTSF in 2012 in Madrid, the last two in time series forecasting. Paulo has created the first course on data mining course in Brazil back in 1999, has developed with his team over 400 data mining solutions for actual applications, having over 100 of them been deployed in companies in Brazil. He is one of CIn-UFPE?s researchers working on the multinational SWAMP project sponsored by the Brazilian National Network for Research and Training (RNP) and European Commission (EC) for developing an Intelligent Irrigation System based on Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) to enable the optimizations of irrigation, water distribution and consumption. Previously, he had carried out a Canadian-Brazilian research project involving NeuroTech, CIn-UFPE, Ottawa+Dalhousie Universities and GSTS Co. for developing an Intelligent Vessel Traffic Monitoring System for the international market. He has also lead and done research in over 10 other sponsored data mining projects in energy, finances, auditing and education domains and is, currently, the leading researcher in an educational project for the government of the state of Paraíba. He is a member of the IT Strategic Committee of the American Chamber of Commerce-Pernambuco and has been a committee member of the TECNOVA program for funding innovation in Brazilian state agencies. He has also been invited to give talks on high-tech innovation for Brazilian universities and for IEEE in Silicon Valley in 2016. He was a member of the IEEE Industry Liaison Committee and is currently Industry Liaison Chair of the World Congress on Computational Intelligence (WCCI 2018). At UFPE, Paulo is a member of the Student Retention and Dropout Committee for educational policies.

Informações coletadas do Lattes em 24/06/2020

Acadêmico

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Formação acadêmica

Doutorado em PhD in Mathematics

1992 - 1997

King's College London
Título: Theoretical investigations on RAM-based neural networks
Orientador: John G. Taylor
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Redes Neurais; Ram-Based Neural Networks; Storage Capacity; Probabilistic Models.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Inteligência Artificial. Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística. Setores de atividade: Informática.

Mestrado em Ciências da Computação

1989 - 1991

Universidade Federal de Pernambuco
Título: O Mecanismo de Histerese na Adaptação de Redes Neurais Artificiais,Ano de Obtenção: 1991
Clylton José Galamba Fernandes.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Redes Neurais; Reconhecimento de Padrões; Ram-Based Neural Networks.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Estatística. Setores de atividade: Informática.

Especialização em Engenharia Mecânica

1988 - 1989

Universidade Federal de Pernambuco
Título: Política de aprovisionamento das lâmpadas de um galpão a partir da sua curva de vida
Orientador: Telmo Frederico do Rego Maciel

Graduação em Engenharia Eletronica

1978 - 1982

Universidade Federal de Pernambuco

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Pós-doutorado

2018

Pós-Doutorado. , Stanford University Medical School, SUMS, Estados Unidos. , Grande área: Ciências da Saúde, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Inteligência Artificial.

2017 - 2017

Pós-Doutorado. , Stanford University, STANFORD, Estados Unidos. , Grande área: Ciências Humanas, Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Mineração de Dados. , Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Probabilidade e Estatística / Subárea: Probabilidade e Estatística Aplicadas.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Espanhol

Compreende BemLê Bem.

Bandeira representando o idioma Português

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Bandeira representando o idioma Francês

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Mineração de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Avaliação de Desempenho de Sistemas.

Grande área: Ciências Humanas / Área: Educação / Subárea: Planejamento e Avaliação Educacional.

Grande área: Ciências da Saúde / Área: Medicina / Subárea: Cirurgia.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Redes Neurais.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação/Especialidade: Computação Móvel.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Organização de eventos

YIN, H. ; WOZNIAK, M. ; ADEODATO, P. J. L. . Program Committee Member of The 16th International Conference on Intelligent Data Engineering and Automated Learning (IDEAL?15). 2015. (Congresso).

LIU, D. ; ADEODATO, Paulo J.L. . Session Chair of WCCI 2014 - World Congress on Computational Intelligence. 2014. (Congresso).

ADEODATO, Paulo J. L. ; SALAZAR, D. S. P. ; DAS, S. . Organizing Chair of the BRICS-CCI Computational Intelligence Competition 2013. 2013. (Congresso).

Kourentzes, N. ; ADEODATO, P. J. L. . Program Committee Member of the Seventh International Conference on Data Mining - DMin 2011. 2011. (Congresso).

COSTA, J. A. F. ; ADEODATO, P. J. L. . Program Committee Member of the X Brazilian Congress on Computational Intelligence - CBIC 2011. 2011. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. ; ARNAUD, A. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; CUNHA, R. C. L. V. . Organizing Chair of the PAKDD Competition 2010. 2010. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. . Program Committee Member of the IEA-AIE 2010 - The Twenty Third International Conference on Industrial, Engineering & Other Applications of Applied Intelligent Systems. 2010. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. . Program Committee Member of the IEEE SMC-2010 - IEEE Conference on Systems, Man & Cybernetics. 2010. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. ; ARNAUD, A. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; CUNHA, R. C. L. V. . Organizing Chair of the PAKDD Competition 2009. 2009. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. . Session Chair of the IKE'09 - International Conference on Knowledge Engineering in World Comp'2009.. 2009. (Congresso).

ADEODATO, P. J. L. . Comitê de Programa do I Encontro Nacional de Inovação ? Setor Eletro-Eletrônico Industrial. 2007. (Congresso).

A. C. P. L. Carvalho ; A. F. R. Araújo ; ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. . Comitê de Programa do IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1997. (Congresso).

LUDERMIR, T. B. ; VASCONCELOS, G. C. ; CARVALHO FILHO, E. C. B. ; ADEODATO, P. J. L. . Comitê Organizador do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1996. (Congresso).

VASCONCELOS, G. C. ; ADEODATO, P. J. L. ; CARVALHO FILHO, E. C. B. ; A. C. P. L. Carvalho ; A. P. Braga . Comitê de Programa do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1996. (Congresso).

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Participação em eventos

46ª Reunião Regional da Associação Brasileira de Estatística - ABE. D3M: Domain-Driven Data Mining O Pulo do Gato na Resolução de Problemas Reais. 2012. (Congresso).

43ª Reunião Regional da Associação Brasileira de Estatística - ABE. O Mundo sem Fronteiras. 2011. (Congresso).

24º Congresso Brasileiro de Manutenção. Manutenção do futuro: Os impactos das novas tecnologias - Abordagens de Mineração de Dados para Apoio à Decisão em Problemas Reais. 2009. (Congresso).

Seminários do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica da UFRN.O papel da ciência no empreendedorismo de alta tecnologia no Brasil. 2009. (Seminário).

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Participação em bancas

Aluno: Rogério Luiz Cardoso Silva Filho

GOMES, A. S.; CAVALCANTE, P. S.;ADEODATO, Paulo J.L.. Modelo de Análise e Predição do Desempenho dos Alunos dos Institutos Federais de Educação Usando o ENEM como Indicador de Qualidade Escolar. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Mailson Santos Filho

FIDALGO, R. N.; FERREIRA, Tiago A. E.;ADEODATO, Paulo J. L.. Uma Abordagem Multidimensional para OLAM como Ferramenta de Avaliação de Desempenho de Modelos de Classificação Binária. 2015. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Starch Melo de Souza

CAVALCANTI, George D. C.; ALBUQUERQUE, Jones O.;ADEODATO, Paulo J.L.. Modelo preditivo de mineração de dados para sucesso de redução de peso na cirurgia bariátrica. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Guilherme Ramalho Magalhães

ADEODATO, Paulo J.L.; BATISTA, Leonardo V.;REN, T. I.. Classificação de Esportes em Vídeos Amadores e Profissionais. 2014. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo de Carvalho Brasileiro

ADEODATO, Paulo J. L.; BASTOS FILHO, C.J.A.; OLIVEIRA, A. L. I.. Sistema Automático para Negociação de Ações Usando Algoritmos Baseados em Inteligência Coletiva e Analise Técnica. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Hadautho Roberto Barros da Silva

ADEODATO, Paulo J. L.; BATISTA NETO, J.; LIMA, Cláudia. R. O. P.. Uma Abordagem de Mineração de Dados para a Prevenção da evasão/retenção na UFPE. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Carlos Renato Belo Azevedo

ADEODATO, P. J. L.; BASTOS FILHO, C.J.A.; A. F. R. Araújo. Geração de Diversidade na Otimização Dinâmica Multiobjetivo Evolucionária por Paisagens de Não-Dominância. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: DAVI CARNAÚBA DE LIMA VIEIRA

A. F. R. Araújo; BRAGA, A.P.S.;ADEODATO, P. J. L.. Aplicação de Mineração de Dados para Reduzir a Dimensão do Espaço de Características e Ações na Aprendizagem por Reforço: Cenário do Drible da RoboCup. 2011. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Roberto Tabosa Florencio Filho

VASCONCELOS, G. C.ARNAUD, A. L.ADEODATO, P. J. L.. Uma aplicação de mineração de dados ao programa Bolsa Escola da Prefeitura da Cidade do Recife. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Maria Uilma Rodrigues dos Santos de SOUSA

BARROS, F.A.;ADEODATO, P. J. L.. Mineração de dados aplicada à celeridade processual do Tribunal de Contas (TCE-PE). 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Carlos Rezende Brasil Neto

PRUDENCIO, R. B. C.; LIMA FILHO, J.L.;ADEODATO, P. J. L.. Previsão de Incidência de Dengue nas Cidades Brasileiras Através de Inteligência Artificial. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriana Carla de Araújo Simões

ADEODATO, P. J. L.; LIMA, A. C. C.;VASCONCELOS, G. C.. Mineração de Dados Baseada em Árvores de Decisão para Análise do Perfil de Contribuintes. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto

VASCONCELOS, G. C.; CAVALCANTI, A. M.;ADEODATO, P. J. L.. Investigação sobre o Efeito de Ruído na Generalização de Redes Neurais sem Peso em Problemas de Classificação Binária. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Daniela Cargnin

ADEODATO, P. J. L.FERREIRA, T. A. E.VASCONCELOS, G. C.. Uma Metodologia para Montagem de Visões em Base de Dados Dirigidas a Problemas de Mineração de Dados. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Mauricio Gonçalves Júnior

ADEODATO, P. J. L.; SILVA FILHO, A. M.; BARROS, R. S. M.. DMPML: Uma aplicação de XML para a fase de preparação de dados do processo de KDD. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Rodrigo Carneiro Leao Vieira da Cunha

VASCONCELOS, G. C.; SENA JUNIOR, M. R.;ADEODATO, P. J. L.. Metodologia para Desenvolvimento de Soluções em Mineração de Dados - Um Estudo Prático em Diagnóstico de Falhas. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Denise Maria Rocha de Holanda Vasconcelos

ADEODATO, P. J. L.; LIMA, A. C. C.;VASCONCELOS, G. C.. Métodos de Visualização de Informações na Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Murillo Costa Rego Amazonas Pontual

ADEODATO, P. J. L.; SOUZA, R. M. C.; QUEIROZ, R. J. G. B.. Preservando a Privacidade em Protocolos entre dois Participantes à Algebra Linear e Estatística. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Claudia da Costa Coutinho Salgues

ADEODATO, P. J. L.; CAVALCANTE, P. S.; PRUDENCIO, R. B. C.. Uma Metodologia para a Seleção de Candidatos ao Mestrado em Ciência da Computação do CIn-UFPE Usando Funcionalidades de Mineração de Dados. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bruno Pereira de Amorim

ADEODATO, P. J. L.; NASCIMENTO, E.;VASCONCELOS, G. C.. Desenvolvimento de uma plataforma híbrida para descoberta de conhecimento em base de dados. 2004. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Roberto Ângelo Fernandes Santos

ADEODATO, P. J. L.; SAMPAIO, M.; FONSECA, D.. Metodologia e Técnicas de Exploração e Análise de Dados na Construção de DataWarehouse. 2002. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Patricia Gouveia Ramos

ADEODATO, P. J. L.; Díbio L. Borges;VASCONCELOS, G. C.. Rulexpert: Uma Ferramenta para Descoberta de Regras em Base de Banco de Dados. 2001. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Juliana Neiva de Gouveia Ribeiro

ADEODATO, P. J. L.VASCONCELOS, G. C.; LIMA, A. C. C.. Modelos de Redes Neurais Construtivas para Classificação e Verificação de Padrões. 1999. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leandro Antônio PASA

COSTA, J. A. F.; SILVA, G. S.; ALOISE, D.; MATTOZO, T. C.;ADEODATO, Paulo J. L.. Contribuição ao estudo de fusão de Mapas Auto Organizáveis de Kohonen com ponderação através de índices de validação de agrupamentos. 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Uraquitan Sidney Gouveia Carneiro da Cunha

ADEODATO, Paulo J. L.; FERNEDA, E.; FERREIRA, Tiago A. E.; TEDESCO, P. C. A. R.; OLIVEIRA, A. L. I.. Incorporando Conhecimento de Contexto Via Pós-Processamento de Algoritmos de Transcrição Automática de Acordes Musicais. 2015. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Abdinardo Moreira Barreto de Oliveira

SANTOS, Joséte F.; BRESSAN, A. A.; PEROBELLI, Fernanda F.;ADEODATO, Paulo J. L.; OLIVEIRA, Marco R. G.. Estratégias de Hedging para a Fruticultura Exportadora Brasileira. 2015. Tese (Doutorado em Administração) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Mauricio Gonçalves Júnior

ADEODATO, Paulo J. L.; COSTA, J. A. F.; DOMINGUES, Marco A. O.; RAMALHO, Geber L.; QUEIROZ, Sérgio R. M.. Multivariate Non-Parametric Statistical Tests to Reuse Classifiers in Recurring Concept Drifting Environments. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Flavius da Luz e Gorgônio

CANUTO, A. M. P.;ADEODATO, P. J. L.; Barreto, G. A.; MARTINS, A. M.; COSTA, J. A. F.. Uma Arquitetura para Análise de Agrupamentos sobre Bases de Dados Distribuídas Aplicada a Segmentação de Mercado. 2009. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Eduardo Henrique da Silva Aranha

ADEODATO, P. J. L.; SOUZA, R. M. C. R.; FERRAZ, C.; MACHADO, P. D. L.; MENDONÇA NETO, M. G.. Estimating Test Execution Effort Based on the Test Specifications. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Gustavo Soares da Fonseca

A. F. R. Araújo;ADEODATO, P. J. L.; MELO, S. B.; HERNANDEZ, M. Z.; HASHIMOTO, R. F.. Computational Methods for the Identification of Transcriptional Regulation Modules. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bruno Campello de Souza

MEIRA, L.;ADEODATO, P. J. L.; ROAZZI, A.. A Teoria da mediação Cognitiva: os impactos cognitivos da hipercultura e da mediação digital. 2004. Tese (Doutorado em Psicologia Cognitiva) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Adriano Lorena Inacio de Oliveira

G. L. Ramalho;ADEODATO, P. J. L.; A. F. R. Araújo; A. C. P. L. Carvalho; A. P. Braga. Técnicas Baseadas em Previsão e Classificação com Redes Neurais Artificiais para Detecção de Novidades em Séries Temporais. 2004. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Silas Garrido Teixeira de Carvalho Santos

ADEODATO, Paulo J.L.; BLANCO, I. F.; OLIVEIRA JUNIOR, W. R.. Online Boosting para Problemas Multiclasse. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Petrônio Gomes Lopes Júnior

MONTEIRO, J. A. S.;ADEODATO, Paulo J. L.; CABRAL, G. R. E.. Advanced Data Mining Techniques for Network Anomaly Detection and Traffic Classification. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Abdinardo Moreira Barreto de Oliveira

OLIVEIRA, Marco R. G.;ADEODATO, Paulo J. L.; PEROBELLI, Fernanda F.; SANTOS, Joséte F.. Simulações de Estratégias de Hedging para a Fruticultura Exportadora Brasileira. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Administração) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Mauricio Gonçalves Júnior

ADEODATO, Paulo J. L.; A. C. P. L. Carvalho; CAVALCANTI, George D. C.. Integrando Abordagens para Padronização da Fase de Pré-Processamento no Processo de KDD. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Maury Meirelles Gouvêa Jr

ADEODATO, P. J. L.; VELLASCO, M.;CAVALCANTI, G. D. C.. . Algoritmo Evolucionário Adaptativo em Problemas Multimodais Dinâmicos. 2008. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Tiago Alessandro Espinola Ferreira

ADEODATO, P. J. L.; CARVALHO FILHO, E. C. B.; BARROS, A. R. C.. Sistemas Hbridos Inteligentes para a Previsão de Séries Temporais. 2004. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Bruno Campello de Souza

MEIRA, L.;ADEODATO, P. J. L.; ROAZZI, A.. Hipercultura e Pensamento: Tecnologia da Informação e Mediação Cognitiva. 2000. Exame de qualificação (Doutorando em Psicologia Cognitiva) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: [Nome removido após solicitação do usuário]

ADEODATO, Paulo J. L.; GOMES, A. S.. Impacto da Ação Docente na Interação dos Alunos em Ambientes Virtuais de Aprendizagem: Análise de Correlação Canônica. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Paulo Fagner Tenório Barros de Morais

VASCONCELOS, G. C.ADEODATO, P. J. L.. Estudo do Uso da Informação Mútua na Seleção de Atributos para o Treinamento de Redes Neurais. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Christian D

VASCONCELOS, G. C.ADEODATO, P. J. L.. A. Daniel.Uma Abordagem para Gerar Justificativas Compreensíveis para Escores Produzidos por Redes Neurais. 2009. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Leonardo Magalhães Aretakis

ADEODATO, P. J. L.VASCONCELOS, G. C.. Análise do Processamento de Modelos Econômicos para Avaliação de Valores de Bens Utilizando Redes Neurais Artificiais. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Icamaan Botelho Viegas da Silva

REN, T. I.ADEODATO, P. J. L.. Estudo da Adição de Ruído durante o Processo de Treinamento de Redes Neurais MLP. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Renato Marcelino de Oliveira

VASCONCELOS, G. C.ADEODATO, P. J. L.. Uma solução de aprendizagem por reforço para o problema do drible na robocup. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Eduardo Gade Gusmão

ADEODATO, P. J. L.; GUIMARÃES, K.S.. Estudo de Métodos para Identificar Interações entre Polimorfismos. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Cleiton M

ADEODATO, P. J. L.; A. F. R. Araújo. V. Lima.Otimização de Trânsito - Uma Abordagem Utilizando Algoritmos Genéticos. 2005. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Gustavo Danzi de Andrade

ADEODATO, P. J. L.; G. L. Ramalho. Aprendizagem por Reforço e Adaptação ao Usuário. 2003. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Erico Souza Teixeira

ADEODATO, P. J. L.; GUIMARÃES, K.S.. Análise de um Modelador de Estruturas de Proteínas e seus Componentes. 2002. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Sérgio Ricardo de Melo Queiroz

ADEODATO, P. J. L.; CARVALHO, F.A.T.. Recomendação para Grupos através de Filtragem Colaborativa. 2001. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

ARAUJO JUNIOR, J. L. A. C.;ADEODATO, P. J. L.; PIERANTONI, C. R.; TEDESCO, P. C. A. R.; BARBOSA, C. C. G. S.. Pesquisador Chefe do Centro de Informações de Saúde Pública do Centro de Pesquisa Aggeu Magalhães. 2002. Centro de Pesquisas Aggeu Magalhães.

ADEODATO, P. J. L.. Professor Substituto do Centro de Informática da UFPE. 2001. Universidade Federal de Pernambuco.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Orientou

Starch Melo de Souza

Predição de risco de complicações em pacientes submetidos a Cirurgia Bariátrica; Início: 2017; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; (Orientador);

Valter Eduardo da Silva Júnior

Classificador binário baseado em regras de classificação induzidas; Início: 2017; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; (Orientador);

Hadautho Roberto Barros da Silva

Identificando fatores de sucesso na educação básica: Uma abordagem de mineração de dados em fontes públicas; Início: 2014; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; (Orientador);

Rogério Luiz Cardoso Silva Filho

Modelo de análise e predição do desempenho dos alunos dos institutos federais de ensino usando o ENEM como indicador de qualidade escolar; 2017; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Mailson Santos Filho

Uma Abordagem Multidimensional para OLAM como Ferramenta de Avaliação de Desempenho de Modelos de Classificação Binária; 2015; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Starch Melo de Souza

Modelo preditivo de mineração de dados para sucesso de redução de peso na cirurgia bariátrica; 2014; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Paulo Fagner Tenório Barros de Morais

Geração Dinâmica de Comitês de Classificadores Através da Ordenação de Competências e Estabelecimento de Critério de Corte; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Hadautho Roberto Barros da Silva

Uma abordagem de mineração de dados para a prevenção da evasão/retenção na UFPE; 2013; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Sandra Verônica Alves RODRIGUES

Mineração de Dados Aplicada à Análise do Fluxo dos Processos no Ministério Público Federal-PE; 2012; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

DAVI CARNAÚBA DE LIMA VIEIRA

Aplicação de Mineração de Dados para Reduzir a Dimensão do Espaço de Características e Ações na Aprendizagem por Reforço: Cenário do Drible da RoboCup; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Icamaan Botelho Viegas da Silva

Adição de Ruído Durante o Processo de Treinamento de Redes Neurais MLP - Uma Abordagem para o Aprendizado a Partir de Bases de Dados Pequenas e Desbalanceadas; 2011; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Maria Uilma Rodrigues dos Santos de SOUSA

Mineração de dados aplicada à celeridade processual do Tribunal de Contas (TCE-PE); 2009; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Carlos Rezende Brasil Neto

Previsão da Incidência de Dengue nas Cidades Brasileiras Através de Inteligência Artificial; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Roberto Tabosa Florencio Filho

Uma aplicação de mineração de dados ao programa bolsa escola da prefeitura da cidade do Recife; 2009; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto

Investigação Sobre o Efeito de Ruído na Generalização de Redes Neurais sem Peso em Problemas de Classificação Binária; 2008; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Tarcísio Barbosa Gurgel

Mineração de Dados Aplicada à Cardiologia Pediátrica; 2007; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rodrigo Carneiro Leao Vieira da Cunha

Metodologia para Desenvolvimento de Soluções em Mineração de Dados; 2005; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Claudia Costa Coutinho SALGUES

Uma metodologia para a seleção de candidatos ao mestrado em Ciência da Computação do CIN-UFPE usando funcionalidades da Mineração de Dados; 2005; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Adrian Lucena Arnaud

Uma Metodologia para a Previsão de Séries Temporais com Redes Neurais Artificais; 2002; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Claudio Koiti TAKAHASHI

Novo Modelo de Conexão para Sistemas Blue Tooth; 2002; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rodrigo Calheiros Dória

Investigação de técnicas de extração de características invariantes a mudança de escala para verificação off-line de assinaturas; 2001; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Domingos Savio Malaquias Pessoa Monteiro

Discovery: um ambiente para descoberta de conhecimento com mineração de dados; 1999; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Claudinalle Farias Queiroz de Souza

Preditores de risco de complicações em pacientes submetidos a cirurgia bariátrica; 2017; Tese (Doutorado em Cirurgia) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Vicente Vieira Filho

Diretrizes para construção de modelos preditivos de abandono de usuários em jogos móveis; 2017; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

DAVI CARNAÚBA DE LIMA VIEIRA

Modelo de Rede Neural Crescente de Aprendizagem por Reforço; 2016; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rodrigo Lins Rodrigues

Uma Abordagem de Mineração de Dados Educacionais para Previsão de Desempenho a Partir de Padrões Comportamentais de Autorregulação da Aprendizagem; 2016; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Fábio Cavalcanti Pereira

Transformação de Granularidade de Variáveis Categóricas em Problemas de Decisão Binária Supervisionada; 2015; Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rosalvo Ferreira de Oliveira Neto

COMOVI: Um Framework para Transformação de Dados em Aplicações de Credit Behavior Scoring Inspirado no Desenvolvimento Dirigido por Modelos; 2015; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco,; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Rodrigo Carneiro Leao Vieira da Cunha

Framework Híbrido para Integração de Ferramentas e Reuso do Conhecimento em Projetos de Mineração de Dados; 2009; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Adrian Lucena Arnaud

Abordagem Híbrida para Otimização de Redes Neurais Artificiais para Previsão de Séries Temporais; 2007; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Tiago Alessandro Espinola Ferreira

Uma Nova Metodologia Híbrida Inteligente para a Previsão de Séries Temporais; 2006; Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Paulo Fagner Tenório Barros de Morais

Estudo do Uso da Informação Mútua na Seleção de Atributos para o Treinamento de Redes Neurais; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Icamaan Botelho Viegas da Silva

Estudo da Adição de Ruído durante o Processo de Treinamento de Redes Neurais MLP; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Renato Marcelino de Oliveira

Uma solução de aprendizagem por reforço para o problema do drible na robocup; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Christian Diego Alves Daniel

Uma Abordagem para Gerar Justificativas Compreensíveis para Escores Produzidos por Redes Neurais; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Leonardo Cole Neto

Redes Neurais para o Reconhecimento de Impressões Digitais; 1999; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

João Bosco A

Pinto Filho; Redes Neurais para o Reconhecimento de Impressões Digitais; 1999; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Danielly Karine da Silva Cruz

Memória Associativa Utilizando Redes Neurais em Aplicações de Otimização com redes GNU; 1999; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

José Ricardo Souza de Andrade Lima

Memória Associativa Utilizando Redes Neurais em Aplicações de Otimização com redes de Hopfield; 1999; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Paulo Jorge Leitao Adeodato;

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Foi orientado por

Clylton José Galamba Fernandes

O Mecanismo de Histerese na Adaptação de Rdes Neuronais Artificias; 1991; 0 f; Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Clylton José Galamba Fernandes;

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Produções bibliográficas

  • NETO, ROSALVO ; Jorge Adeodato, Paulo ; CAROLINA SALGADO, ANA . A framework for data transformation in Credit Behavioral Scoring applications based on Model Driven Development. Expert Systems with Applications , v. 72, p. 293-305, 2017.

  • 2014 SALAZAR, DOMINGOS S. P. ; ADEODATO, Paulo J.L. ; ARNAUD, A. L. . Continuous Dynamical Combination of Short and Long-Term Forecasts for Nonstationary Time Series. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems , v. 25, p. 241-246, 2014.

  • 2011 ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; ARNAUD, A. L. ; CUNHA, R. C. L. V. ; MONTEIRO, D. S. M. P. . MLP ensembles improve long term prediction accuracy over single networks. International Journal of Forecasting , v. 27, p. 661-671, 2011.

  • 2008 Ferreira, Tiago A. E. ; Vasconcelos, Germano C. ; Adeodato, Paulo J. L. . A New Intelligent System Methodology for Time Series Forecasting with Artificial Neural Networks. Neural Processing Letters , v. 28, p. 113-129, 2008.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Outras produções

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; MONTEIRO, D. S. M. P. . Desenvolvedor de Sistemas de Suporte à Decisão. 1997.

ADEODATO, P. J. L. ; ALMEIDA, A. T. ; STEINBERG, H. . Coordenação de Sub-projeto do Plano de Avaliação de Desempenho do Sistema de Telecomunicações da CHESF. 1988.

ADEODATO, Paulo J.L. ; FERNANDES, Stênio F. L. ; SOUZA, Starch M. ; MATWIN, Stan ; KOLCZ, Richard . iVTMS for Intelligent Marine Solutions. 2014.

OLIVEIRA NETO, R. F. ; ADEODATO, Paulo J.L. ; SOUZA, Starch M. ; KULESZA, U. . DataMartBuilder - Sistema automático para construção de Data Marts comportamentais.. 2014.

ADEODATO, Paulo J. L. ; OLIVEIRA, A. L. I. ; SOUZA, STARCH M. ; CUNHA, R. C. L. V. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . Sistema de suporte à decisão para aplicações de auditoria em tribunais de contas. 2013.

Vasconcelos, Germano C. ; ADEODATO, Paulo J.L. ; ARNAUD, A. L. ; CUNHA, R. C. L. V. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . FaultPredictor - Sistema para Diagnóstico de Falhas em Sistemas Elétricos. 2006.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Arnaud, Adrian L. ; Cunha, Rodrigo C.L.V. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . NeuralProfiler - Sistema de Análise de Perfil de Consumidores. 2006.

ARNAUD, A. L. ; ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . NeuralAssembler - Montador de Visões para Extração, Processamento e Análise de Dados.. 2004.

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; MONTEIRO, D. S. M. P. . NeuralCollector. 2001.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . FraudDetector - Sistema de Prevenção à Fraude. 2001.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . NeuralCollector - Sistema para Análise do Perfil e Escalonamento de Cobrança. 2001.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; CUNHA, R. C. L. V. ; ARNAUD, A. L. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . NeuralBehavior - Sistema de Análise Comportamental de Risco de Crédito. 2001.

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; MONTEIRO, D. S. M. P. . FraudDetector. 2001.

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; MONTEIRO, D. S. M. P. . NeuralScorer - Sistema de Análise de Risco de Crédito. 1998.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Monteiro, Domingos S.M.P. . NeuralScorer - Sistema de Análise de Risco de Crédito. 1998.

ADEODATO, Paulo J.L. ; FRAIDENRAICH, Naum . Sistema para cálculo da eficiência ótica de concentradores parabólicos compostos (CPC). 1980.

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; ARNAUD, A. L. ; CUNHA, R. C. L. V. . Sistema Inteligente de Proteção na Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica. 2003.

ADEODATO, P. J. L. ; VASCONCELOS, G. C. ; MONTEIRO, D. S. M. P. ; CUNHA, R. C. L. V. ; ARNAUD, A. L. ; SANTOS, R. A. F. . Mineração de dados para a antecipação de falhas em sistemas. 2002.

CUNHA, R. C. L. V. ; ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. ; Monteiro, Domingos S.M.P. ; ARNAUD, A. L. . NeuroProcess - Processo de Desenvolvimento e Acompanhamento de Soluções em Mineração de Dados.. 2003.

ADEODATO, Paulo J.L. ; Vasconcelos, Germano C. . Avaliação de patrimônio tecnológico e científico da FControl Ltda.(due-dillegence) para aquisição pela Buscapé. 2008.

ADEODATO, P. J. L. . Especificação do Lay-out e do Fluxo Produtivo da Unidade Fabril do Recife. Projeto DigiRede-BNDES. 1986.

ADEODATO, P. J. L. . Revisor do V Brazilian Symposium on Neural Networks. 1998 (REVISOR) .

ADEODATO, P. J. L. . Revisor do IV Brazilian Symposium on Neural Networks. 1997 (REVISOR) .

ADEODATO, P. J. L. . Revisor do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais. 1996 (REVISOR) .

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Projetos de pesquisa

  • 2017 - Atual

    Smart Water Management Platform (SWAMP), Descrição: O consórcio propôs um sistema que identifica a quantidade de água necessária em determinado local e direciona o fluxo adequado de forma eficiente. The SWAMP project develops IoT based methods and approaches for smart water management in precision irrigation domain, and pilots them in Italy, Spain, and Brazil (2). Water is vital for ensuring food security to the world?s population, and agriculture is the biggest consumer amounting for 70% of freshwater. The water wastages are caused mainly by leakages in distribution and irrigation systems, and in the field application methods. The most common technique, surface irrigation wastes a high percentage of the water by wetting areas where no plants benefit from it. Localized irrigation can use water more efficiently and effectively, avoiding both under-irrigation and over-irrigation. However, in an attempt to avoid under-irrigation, farmers feed more water than is needed resulting not only to productivity losses, but also water is wasted. Therefore, technology should be developed and deployed for sensing the level of water needed by the plantation and for flowing the water to places where and when needed. The SWAMP project addresses these issues by use of the Internet of Things (IoT), data analytics, autonomous devices and other related technologies. The challenges addressed by SWAMP project are following: 1) Reducing effort in software development for IoT-based smart applications. 2) Automating advanced platforms and integrating different technologies and components. 3) The integration of heterogeneous and advanced sensors, particularly flying sensors (drones) providing precision in the water supply for irrigation. 4) The use of a Software Platform together with technologies such as IoT, Big Data, Cloud/Fog and drones for the deployment of pilot applications for smart water management. 5) Proposing, testing and validating new business models for using IoT in smart water management settings. 6) Technological components must be flexible and adaptable enough in order to adapt to different contexts and to be replicable to different locations and contexts.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Stênio Flávio de Lacerda Fernandes - Coordenador., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Outra.

  • 2017 - Atual

    Técnicas de Tecnologia da Informação e a Internet nas Escolas Cidadãs, Descrição: Sub-projeto de mineração de dados para extração de conhecimento implementável para um sistema de suporte à decisão visando à melhoria da eficiência da gestão das escolas modelo do ensino médio.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Stênio Flávio de Lacerda Fernandes - Integrante / Starch Melo de SOUZA - Integrante., Financiador(es): Fundação de Apoio à Pesquisa do Estado da Paraíba - Bolsa.

  • 2013 - 2015

    Satellite AIS Data Mining for Intelligent Marine Solutions, Descrição: This project will develop a global maritime monitoring capability through the advanced analysis of Automatic Identification System (AIS) data collected from Space. AIS transponders are mounted on all vessels over 300 tons and provide vessel information including course, heading, speed and other data. This project will develop the capability to actively monitor and analyze vessel movements in near real time in order to automatically detect any vessel actions that could result in unsafe, illegal, environmentally damaging or commercially inefficient actions. Examples include alerts to identify and prevent oil tankers or vessels in danger of grounding or collisions resulting in massive environmental damage and loss of life, vessel congestion prediction in restricted waters, suspicious vessel movements, detection of marine environment infringements. Innovation Description ? The development of an automatic vessel characterization and near real time vessel trajectory anomaly detection capability using Satellite AIS (S-AIS) data is a new and innovative solution to global vessel management. Limited applications have already demonstrated the benefits for security and other applications and the potential of future capabilities is being realized. Team Capabilities and performance records - GSTS has developed several applications based on the analysis of the global AIS data sets. This project will substantially enhance the range or services and capabilities by developing advanced data analysis, interpretation and prediction capabilities using novel and innovative solutions. The project will build upon the skill sets of all of the team members, GSTS, the Dalhousie University, NeutoTech and the Federal University of Pernambuco (UFPE). The capabilities developed will directly align with emerging requirements in Canada and Brazil.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Stênio Flávio de Lacerda Fernandes - Coordenador / Stan Matwin - Integrante / Richard Kolcz - Integrante / Starch Melo de SOUZA - Integrante.

  • 2013 - 2015

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Projeto certificado pela empresa NeuroTech Tecnologia da Informação em 09/05/2017., Descrição: Uma das maiores dificuldades em se implantar um sistema de apoio à decisão é a falta de especificidade/adequação das plataformas de software com este propósito aos domínios de aplicação. Além das características técnicas do domínio de aplicação, o sistema tem que se integrar à forma de trabalho do humano especialista na área, usando não apenas o mesmo jargão como também, a mesma forma de captura e apresentação de informação e conhecimento nas interações. A adequação da plataforma de software para apoio à tomada de decisão no domínio específico de aplicação é uma atividade de alta complexidade e inerentemente multidisciplinar. O objetivo deste projeto foi adequar a plataforma do sistema de apoio à decisão da NeuroTech para aplicação ao domínio de auditoria em Tribunais de Contas no Brasil. Este trabalho multidisciplinar envolveu as equipes de modelagem em inteligência artificial e a de desenvolvimento de software da NeuroTech em trabalho integrado com as equipes jurídica, de auditoria e de tecnologia da informação do Tribunal de Contas do Estado de Pernambuco, parceiro que detém conhecimento e atua na atividade fim para a qual o sistema foi customizado. No final do projeto, a plataforma para apoio à tomada de decisão da NeuroTech ficou compatível com os processos vigentes para auditoria em tribunais de contas. Os fluxos dos processos de auditoria vigentes ficaram automatizados, os acessos às fontes de dados e informação externas ao tribunal foram realizados automaticamente, as transformações dos dados da base de dados relacional tiveram seus scripts prontos para os processos de ETL na carga de data marts, modelos de estimação de risco de irregularidades ficaram implementados e os relatórios especificados pelos especialistas ficaram implementados para geração automática a partir da informação e conhecimento armazenados no data mart. Após a sua rápida implantação em um tribunal de contas, este sistema de apoio à decisão em processos de auditoria reduzirá muito o tempo de auditoria, levantará indícios e informações sobre potenciais irregularidades, indicará os riscos em tempo real e permitirá o acompanhamento on-line da eficiência de todos os indicadores do processo de auditoria realizado pela instituição, contribuindo para facilitar a gestão pública no país.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante / Starch Melo de SOUZA - Integrante.

  • 2010 - 2011

    Projeto I-Predict - Plataforma Computacional Baseada em Inteligência Artificial para Previsão de Ativos Financeiros, Descrição: A plataforma I-PREDICT foi concebida como um sistema de análise do perfil de carteiras de ativos que avalia individualmente cada ativo do mercado de capitais e sugere ações indicadas para decisões de compra e venda na carteira de modo a maximizar o retorno dos recursos investidos em operações financeiras.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Vasconcelos, Germano C. - Integrante / Maíra de Oliveira SANTOS - Integrante / GALLINDO, LUCAS S. - Integrante.

  • 1979 - 1981

    Estudo sobre concentradores parabólicos compostos para energia solar, Descrição: Projeto de iniciação científica para análise das propriedades óticas dos concentradores parabólicos compostos (CPCs) para estimação da sua eficiência ótica na concentração de energia solar, considerando a refletividade da superfície interna do coletor. No projeto, a equipe utilizou técnicas de ray-tracing e desenvolveu um novo algoritmo para cálculo da eficiência ótica média com base em uma modificação do método numérico para cálculo da integral dos trapézios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Naum FRAIDENRAICH - Integrante.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Projetos de desenvolvimento

  • 2011 - Atual

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2011 - Atual

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2011 - Atual

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2011 - Atual

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2011 - Atual

    Customização do Sistema de Apoio à Decisão para Aplicações de Auditoria em Tribunais de Contas, Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Adriano Lorena I. Oliveira - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2008 - 2010

    Metodologia de Análise de Custos e Definição de Indicadores de Desempenho para a Manutenção e Operação, Descrição: O projeto produziu um software baseado em mineração de dados para a previsão de pagamento da "parcela variável" ao ONS; multa por indisponibilidade da rede, além do período de franquia da Funcão Operacional (FunOp). O ponto crítico do sucesso do projeto foi o entendimento da malha elétrica e como representar cada equipamento dentro da FunOp.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante / Petrônio de Luna Braga - Integrante / Lucas GALLINDO - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

  • 2008 - 2010

    Análise Estratificada da Inadimplência e Gestão da Cobrança e Avaliação dos Impactos no Fluxo de Caixa, Descrição: O projeto desenvolveu um Sistema de Suporte à Decisão para a implementação das políticas de gestão da cobrança, otimização de recursos disponíveis e sugestão de ações de recuperação mais adequadas, visando à a minimização de inadimplência e o aumento da recuperação de dívidas. O software baseado em mineração de dados utiliza técnicas de inteligência artificial e estatística para estimativa do risco de inadimplência e explicação do perfil de risco em cada caso. O ponto de operação do sistema é ajustável, dependendo da política de ações de cobrança e recuperação de receitas adotadas pela Celpe.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2008 - 2009

    Desenvolvimento de um Modelo de Gestão de Sobressalentes para Dimensionamento de Estoques Baseado em Inteligência Artificial, Descrição: O dimensionamento de estoques de peças de reposição, particularmente daquelas de baixa rotatividade e alto valor, como transformadores, por exemplo, se constitui em um problema de alta complexidade cuja solução inexistia no Brasil. Sofisticada metodologia de combinação de algoritmos avançados da inteligência artificial com tradicionais distribuições da estatística como Poisson, Zero Inflated Poisson etc. geraram resultados de alta qualidade, nunca alcançada antes no Brasil.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Luana Batista - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Lucas GALLINDO - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2008

    Sistema Inteligente para Apoio à Gestão da Manutenção em Equipamentos de Proteção e Estimação da Sua Qualidade e dos Técnicos de Manutenção, Descrição: O projeto desenvolveu um software para gestão da manutenção dos equipamentos de proteção e análise da qualidade/uniformidade da qualidade dos serviços da equipe de manutenção, a partir do histórico das falhas ocorridas dos equipamentos, dos seus diagnósticos e dos procedimentos de reparo executados.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2007

    Ambiente de Mineração de Dados para Apoio à Decisão na Priorização de Inspeções, Redução de Perdas Comerciais de Energia, e Aumento da Recuperação de Débitos, Descrição: O projeto desenvolveu um Sistema de Suporte à Decisão para o combate a fraudes e minimização de perdas comerciais. A solução utilizou a metodologia CRISP-DM para extrair o conhecimento dos dados históricos sobre o comportamento dos consumidores e o explicitou por meio de uma pontuação de risco e regras que explicam as características de risco de fraudes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2003 - 2005

    Sistema Inteligente de Proteção na Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica, Descrição: Este projeto de P&D produziu um software baseado em inteligência Artificial para proteção do Sistema Elétrico que está instalado e em operação na sede da CELPE. A solução propicia uma melhoria na qualidade do fornecimento de energia quanto ao aspecto de continuidade, pela redução da frequência (FEC) e duração (DEC) das interrupções. A solução reduz o tempo de resposta e a necessidade de intervenção dos operadores, auxilia no diagnóstico de faltas/falhas e padroniza a qualidade das respostas aos problemas ocorridos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Bruno Regueira Costa - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2002 - 2003

    Mineração de dados para a antecipação de falhas em sistemas, Descrição: O projeto resultou num software para previsão automática de falhas a partir do histórico das ocorrências e da condição atual dos alarmes de sinalização de problemas no sistema. Essa ferramenta de apoio à decisão auxilia o pessoal da manutenção na definição de uma política de manutenção preventiva eficaz e na identificação de condições que levem o sistema a situações críticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante / Arnaud, Adrian L. - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

  • 2008 - 2010

    Metodologia de Análise de Custos e Definição de Indicadores de Desempenho para a Manutenção e Operação, Descrição: O projeto produziu um software baseado em mineração de dados para a previsão de pagamento da "parcela variável" ao ONS; multa por indisponibilidade da rede, além do período de franquia da Funcão Operacional (FunOp). O ponto crítico do sucesso do projeto foi o entendimento da malha elétrica e como representar cada equipamento dentro da FunOp.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante / Petrônio de Luna Braga - Integrante / Lucas GALLINDO - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

  • 2008 - 2010

    Análise Estratificada da Inadimplência e Gestão da Cobrança e Avaliação dos Impactos no Fluxo de Caixa, Descrição: O projeto desenvolveu um Sistema de Suporte à Decisão para a implementação das políticas de gestão da cobrança, otimização de recursos disponíveis e sugestão de ações de recuperação mais adequadas, visando à a minimização de inadimplência e o aumento da recuperação de dívidas. O software baseado em mineração de dados utiliza técnicas de inteligência artificial e estatística para estimativa do risco de inadimplência e explicação do perfil de risco em cada caso. O ponto de operação do sistema é ajustável, dependendo da política de ações de cobrança e recuperação de receitas adotadas pela Celpe.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2008 - 2009

    Desenvolvimento de um Modelo de Gestão de Sobressalentes para Dimensionamento de Estoques Baseado em Inteligência Artificial, Descrição: O dimensionamento de estoques de peças de reposição, particularmente daquelas de baixa rotatividade e alto valor, como transformadores, por exemplo, se constitui em um problema de alta complexidade cuja solução inexistia no Brasil. Sofisticada metodologia de combinação de algoritmos avançados da inteligência artificial com tradicionais distribuições da estatística como Poisson, Zero Inflated Poisson etc. geraram resultados de alta qualidade, nunca alcançada antes no Brasil.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Luana Batista - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Lucas GALLINDO - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2008

    Sistema Inteligente para Apoio à Gestão da Manutenção em Equipamentos de Proteção e Estimação da Sua Qualidade e dos Técnicos de Manutenção, Descrição: O projeto desenvolveu um software para gestão da manutenção dos equipamentos de proteção e análise da qualidade/uniformidade da qualidade dos serviços da equipe de manutenção, a partir do histórico das falhas ocorridas dos equipamentos, dos seus diagnósticos e dos procedimentos de reparo executados.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2007

    Ambiente de Mineração de Dados para Apoio à Decisão na Priorização de Inspeções, Redução de Perdas Comerciais de Energia, e Aumento da Recuperação de Débitos, Descrição: O projeto desenvolveu um Sistema de Suporte à Decisão para o combate a fraudes e minimização de perdas comerciais. A solução utilizou a metodologia CRISP-DM para extrair o conhecimento dos dados históricos sobre o comportamento dos consumidores e o explicitou por meio de uma pontuação de risco e regras que explicam as características de risco de fraudes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2003 - 2005

    Sistema Inteligente de Proteção na Transmissão e Distribuição de Energia Elétrica, Descrição: Este projeto de P&D produziu um software baseado em inteligência Artificial para proteção do Sistema Elétrico que está instalado e em operação na sede da CELPE. A solução propicia uma melhoria na qualidade do fornecimento de energia quanto ao aspecto de continuidade, pela redução da frequência (FEC) e duração (DEC) das interrupções. A solução reduz o tempo de resposta e a necessidade de intervenção dos operadores, auxilia no diagnóstico de faltas/falhas e padroniza a qualidade das respostas aos problemas ocorridos. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Integrante / Adrian Lucena Arnaud - Integrante / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Bruno Regueira Costa - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Coordenador / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Energética do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

  • 2002 - 2003

    Mineração de dados para a antecipação de falhas em sistemas, Descrição: O projeto resultou num software para previsão automática de falhas a partir do histórico das ocorrências e da condição atual dos alarmes de sinalização de problemas no sistema. Essa ferramenta de apoio à decisão auxilia o pessoal da manutenção na definição de uma política de manutenção preventiva eficaz e na identificação de condições que levem o sistema a situações críticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Paulo Jorge Leitao Adeodato - Coordenador / Rodrigo Carneiro Leão Vieira da Cunha - Integrante / Vasconcelos, Germano C. - Integrante / Arnaud, Adrian L. - Integrante / Monteiro, Domingos S.M.P. - Integrante., Financiador(es): Companhia Hidro Elétrica do São Francisco - Auxílio financeiro.

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Prêmios

2013

1o. Lugar no Prêmio FINEP Inovação Pequena Empresa - Região Nordeste 2013. First place winner of the FINEP Innovation Award 2013 for Small Enterpreneurship in the Brazilian Northeast, FINEP, Brazilian Innovation Agency.

2012

1o LUGAR na International Competition of Time Series Forecasting 2012, Institute of Electrical and Electronics Engineers - IEEE, Popular Libros (Spain) and Kaggle (USA).

2008

2o LUGAR na NN5 Artificial Neural Networks & Computational Intelligence Forecasting Competition, World Congress on Computational Intelligence 2008, Hong Kong.

2007

FIRST RUNNER-UP WINNING TEAM - 11th PAKDD Competition, SAS Institute China and Singapore Institute of Statistics.

2007

2o LUGAR na NN3 Artificial Neural Networks & Computational Intelligence Forecasting Competition, The International Institute of Forecasters (IIF) & SAS Institute.

2007

Prêmio de Melhor Produto Inovador (NEURALPROFILER). 17o Congresso Internacional de Automação Bancária (CIAB 2007), Federação Brasileira de Bancos (FEBRABAN) e Instituto de Tecnologia de Software (ITS)..

2006

Prêmio de Gestão Executiva em Projeto de Pesquisa e Desenvolvimento (P&D), Companhia Energética de Pernambuco - CELPE.

2005

Prêmio de Melhor Trabalho das Seções 4 e 5 do VI Simpósio de Automação de Sistemas Elétricos, Comitê Nacional Brasileiro de Produção e Transmissão de Energia Elétrica - CIGRÉ Brasil.

2002

Prêmio Empreendedor INOVAR, Financiadora de Estudos e Projetos (FINEP).

2001

Entreprise Channeling Opportunities Award, World Economic Forum.

1971

Primeiro Lugar no exame de Admissão ao Ginasial do CAp-UFPE, Colégio de Aplicação da Universidade Federal de Pernambuco.

Histórico profissional

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Endereço profissional

  • Universidade Federal de Pernambuco, Centro de Informática. , Av. Jornalista Anibal Fernandes, s/n, Cidade Universitária, 50740560 - Recife, PE - Brasil - Caixa-postal: 7851, Telefone: (81) 21268430, Ramal: 4330, Fax: (81) 21268438, URL da Homepage:

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Experiência profissional

2017 - Atual

secretaria de Educação do Estado da Paraíba

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2004 - 2005

Companhia Energética do Estado de Pernambuco

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2002 - 2003

Companhia Hidro Elétrica do São Francisco

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2012 - Atual

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Membro da Comissão de Evasão e Retenção, Carga horária: 0

1999 - Atual

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto do Centro de Informática, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2001 - 2005

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Professor vistante, Enquadramento Funcional: Professor da especialização

Outras informações:
Professor da disciplina "Sistemas Inteligentes" nos cursos de especialização de "Gestão da Informação" e de "Gestão da Manutenção" do Departamento de Engenharia de Produção.

1997 - 1999

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Bolsista recém-doutor, Enquadramento Funcional: Professor-Nível Recém Doutor, Carga horária: 40

1996 - 1998

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Pesquisador do Projeto SAPRI, Carga horária: 0

Outras informações:
Trabalhei no projeto como parte da minha carga horária como pesquisador mas era uma responsabilidade técnica adicional e com alocação de tempo variável.

1996 - 1997

Universidade Federal de Pernambuco

Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

Atividades

  • 08/1999

    Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Aplicações de Computação Inteligente, Avaliação de Desempenho de Sistemas, Mineração de Dados, Redes Neurais

  • 08/1997

    Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas de Apoio à Decisão e Mineração de Dados, Computação Visual, Fundamentos de Inteligência Artificial, Probabilidade e Estatística

  • 08/1996

    Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Informática, Departamento de Sistemas de Computação.,Linhas de pesquisa

  • 08/1999 - 12/1999

    Ensino, Economia, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação Eletrônica I

  • 03/1998 - 07/1998

    Ensino, Ciências da Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Aplicações de Computação Inteligente

2017 - 2017

Stanford University

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visiting scholar / pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2014 - Atual

IEEE Computational Intelligence Society

Vínculo: Industry Liaison Committee, Enquadramento Funcional: Membro, Carga horária: 0

2014 - Atual

American Chamber of Commerce - Brazil (PE)

Vínculo: Comitê Estratégico de TI - PE, Enquadramento Funcional: Membro

Outras informações:
Membro do Comitê Estratégico de Tecnologia da Informação - PE

2000 - Atual

NeuroTech Tecnologia da Informação

Vínculo: Sócio-fundador, Enquadramento Funcional: Sócio-fundador, Carga horária: 0

2002 - 2004

AI-Leader Tecnologia

Vínculo: Sócio-fundador, Enquadramento Funcional: Sócio-fundador, Carga horária: 0

Outras informações:
Atuei na criação do negócio com o C.E.S.A.R. junto ao investidor tendo sido, também, o responsável técnico e coordenador da equipe. A Unidade de Negócio desenvolvia soluções de reconhecimento de caracteres em documentos (ICR), com ênfase em cheques e documentos bancários. Coordenei as negociações com o investidor e criamos um MODELO DE NEGÓCIO BASEADO EM RECEITA RECORRENTE, oriunda de cada transação de cheque ou documento equivalente.

1982 - 1988

DigiRede Nordeste S.A.

Vínculo: CLT, Enquadramento Funcional: Engenheiro Eletrônico, Carga horária: 45, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 03/1987 - 06/1988

    Direção e administração, Regional Nordeste, .,Cargo ou função, Gerente de Qualidade da Fábrica.

  • 10/1982 - 06/1988

    Serviços técnicos especializados , Regional Nordeste, .,Serviço realizado, Engenheiro Eletrônico.

  • 09/1984 - 02/1987

    Direção e administração, Regional Nordeste, .,Cargo ou função, Supervisor de Qualidade da Fábrica.

  • 08/1984 - 10/1985

    Direção e administração, Regional Nordeste, .,Cargo ou função, Gerente da Assistência Técnica da Filial-Recife.

  • 10/1983 - 09/1984

    Conselhos, Comissões e Consultoria, Regional Nordeste, .,Cargo ou função, Presidente da Comissão Interna de Prevenção de Acidentes (CIPA).

  • 09/1982 - 08/1984

    Direção e administração, Regional Nordeste, .,Cargo ou função, Supervisor de Produção da Fábrica.

1988 - 1989

Kitner & Steinberg Consultores Associados

Vínculo: CLT, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Telecomunicações, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

  • 07/1988 - 03/1989

    Conselhos, Comissões e Consultoria, Projeto ADST-CHESF, .,Cargo ou função, Coordenador de SubProjeto: Levantamento do Sistema de Telecomunicações.