Rafael Canal

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• CANAL, RAFAEL ; RIFFEL, FELIPE K. ; GRACIOLI, GIOVANI . Machine Learning for Real-Time Fuel Consumption Prediction and Driving Profile Classification Based on ECU Data. IEEE Access , v. 12, p. 68586-68600, 2024.

• CANAL, R. ; BONOMO, JOÃO PAULO ARAUJO ; DE CARVALHO, RODRIGO SANTOS ; GRACIOLI, GIOVANI . Torque regression using machine learning techniques in automotive ECUs. DESIGN AUTOMATION FOR EMBEDDED SYSTEMS , v. 28, p. 219-243, 2024.

• BEDRETCHUK, JOÃO PAULO ; ARRIBAS GARCÍA, SERGIO ; NOGIRI IGARASHI, THIAGO ; CANAL, RAFAEL ; WEDDERHOFF SPENGLER, ANDERSON ; GRACIOLI, GIOVANI . Low-Cost Data Acquisition System for Automotive Electronic Control Units. SENSORS , v. 23, p. 2319, 2023.

• CANAL, RAFAEL ; RIFFEL, FELIPE KAMINSKY ; GRACIOLI, GIOVANI . Driving Profile Analysis Using Machine Learning Techniques and ECU Data. In: 2023 IEEE 32nd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2023, Helsinki. 2023 IEEE 32nd International Symposium on Industrial Electronics (ISIE), 2023. p. 1.

• CANAL, RAFAEL ; RIFFEL, FELIPE KAMINSKY ; BONOMO, JOÃO PAULO ARAUJO ; DE CARVALHO, RODRIGO SANTOS ; GRACIOLI, GIOVANI . Misfire Detection in Combustion Engines Using Machine Learning Techniques. In: 2023 XIII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2023, Porto Alegre. 2023 XIII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2023. p. 1-6.

• CANAL, R. ; CANAL, F. Z. ; PEREIRA, V. F. ; SILVA, V. I. ; POZZEBON, E. ; FRIGO, L. B. . MAZK: Desenvolvimento de um Ambiente Inteligente de Aprendizagem. In: Computer on the Beach, 2018, Florianópolis. Anais do Computer on the beach, 2018. p. 542-542-551.

• SÔNEGO, ARILDO A. ; SANTOS, JEFFERSON P. DOS ; POZZEBON, ELIANE ; CANAL, RAFAEL . An Automatic Content Generator for Mazk. In: 1st Workshop on Advanced Virtual Environments and Education, 2018, Florianópolis. Proceedings of the 1st Workshop on Advanced Virtual Environments and Education (WAVE2 2018), 2018. v. 1. p. 7-9.

• CANAL, F. Z. ; CANAL, R. ; PEREIRA, V. F. ; SILVA, V. I. ; POZZEBON, E. ; FRIGO, L. B. . MAZK: A construção de um ambiente inteligente de aprendizagem. In: Nuevas Ideas en Informática Educativa TISE 2017, 2017, Fortaleza. Nuevas Ideas en Informática Educativa. Santiago de Chile: Jaime Sánchez, 2017. v. 13. p. 426-430.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2020 - 2021

  PD-00063-3063/2020: Desenvolvimento de uma metodologia para análise e avaliação técnico-científica da tecnologia blockchain no setor elétrico, Descrição: Este projeto de pesquisa buscou desenvolver uma metodologia para análise e avaliação técnico-científica na utilização da tecnologia Blockchain no setor elétrico. O intuito foi produzir conhecimento capaz de embasar uma discussão esclarecida, apoiando e subsidiando os agentes e instituições do setor elétrico brasileiro e a ANEEL no processo de evolução da supervisão e acompanhamento do desempenho deste tipo de solução e tecnologia utilizados. O produto principal desta pesquisa foi construído sob forma de relatórios técnicos-científicos, que avaliam a viabilidade técnica e funcional da tecnologia, estabelecendo o conjunto de indicadores e métricas que melhor caracterizam a aplicabilidade, escalabilidade, funcionalidade e sustentabilidade do projeto aplicado a uma distribuidora e comercializadora de energia elétrica, assim como indicadores que permitem melhor identificar e antecipar pontos de inflexão ou de falha, suas limitações técnicas computacionais e operacionais. Outro foco da metodologia desenvolvida foi avaliar o impacto da arquitetura Blockchain no setor elétrico brasileiro. O estudo foi no impacto na atual legislação e regulamentação do setor elétrico brasileiro, indicando onde é afetado e quais mudanças serão necessárias para a aplicação real de solução Blockchain no mercado de energia elétrica. Outro ponto a ser avaliado no âmbito do projeto de pesquisa é a interface com o governo e agência reguladora e seus fatores. Foi estudado um caso específico para validar a metodologia de análise de aplicação Blockchain e também foram estudados cenários de aplicação desta tecnologia inovadora no setor de comercialização e distribuição de energia elétrica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Rafael Canal - Integrante / Roderval Marcelino - Integrante / Solange Machado - Integrante / Giuliano Arns Rampinelli - Integrante / Juliano Oliveira de Almeida - Integrante / Felipe Tomao - Integrante / Martín Augusto Gagliotti Vigil - Coordenador / Karoline Roversi - Integrante.

• 2020 - Atual

  Intelligent Acquisition and Analysis System for ECUs (IASE), Descrição: Automóveis modernos possuem de 30 à mais de 100 Unidades de Controle Eletrônicas (ECUs) que são responsáveis pelo controle de diversas funcionalidades do veículo, como motor, freios e assistência/segurança ao motorista. Antes do lançamento de um novo modelo ou atualização de um automóvel, as empresas realizam uma série de testes de rodagem para garantir que não há defeitos nos controladores. Tais testes utilizam ECUs de desenvolvimento para permitir a retirada de dados do controlador para posterior análise e detecção de falhas. A empresa Renault, parceira deste projeto, por exemplo, realiza testes que rodam cerca de 30 mil km em até 6 semanas para cada novo modelo ou atualização. Há três problemas principais encontrados durante os testes: (i) ECUs de desenvolvimento possuem um módulo eletrônico acoplado a elas responsável pela retirada dos dados. Esse módulo tem um alto custo e é produzido por empresas estrangeiras (como a ETAS por exemplo); (ii) motoristas terceirizados executam os testes de rodagem e, muitas vezes, não cumprem o trajeto e as normas estabelecidas. Assim, todos os dados coletados durante os testes são perdidos; e (iii) não há transmissão em tempo real dos dados coletados nas ECUs, o que atrasa a detecção de falhas. Desta forma, o objetivo deste projeto é criar um sistema inteligente para aquisição e análise dos dados dos controladores. O sistema será composto por um componente eletrônico acoplável às ECUs de desenvolvimento e permitirá a coleta e transmissão dos dados em tempo real. Uma vez transmitidos para um servidor, os dados serão analisados usando técnicas de inteligência artificial (IA) para detectar anomalias. Os resultados esperados são a nacionalização e redução do custo dos componentes eletrônicos de ECUs de desenvolvimento, melhora na detecção de anomalias durante a fase de testes dos veículos e melhora na autonomia e segurança (safety) dos veículos através de calibragens avançadas combinadas com algoritmos de Inteligência Artificial.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Rafael Canal - Coordenador / BEDRETCHUK, JOÃO PAULO - Integrante / ARRIBAS GARCÍA, SERGIO - Integrante / NOGIRI IGARASHI, THIAGO - Integrante / WEDDERHOFF SPENGLER, ANDERSON - Integrante / Gustavo Medeiros de Araújo - Integrante / Antônio Augusto Fröhlich - Integrante / Victor Elízio Pierozan - Integrante / Miguel Angelo Romanichen Suchodolak - Integrante / Maria Eduarda Rosa - Integrante / Leonardo Tomasi Francis - Integrante / Giovani Gracioli - Integrante.

• 2018 - 2019

  Redes Neurais Artificiais para geração automática de materiais nos tutores inteligentes, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Felipe Zago Canal em 09/09/2020., Descrição: O objetivo principal do projeto é a criação de um ambiente inteligente com adaptações interativas. É a continuação de um projeto de pesquisa (financiado com bolsa PIBIC/CNPQ em 2015, 2016 e 2017). Em 2018 a proposta é utilizar novas técnicas de Inteligência Artificial (IA), como Redes Neurais Artificiais (RNA) para relacionamento de conteúdos e criação automática de materiais, a partir de dados já existentes no sistema. Para que isso ocorre, será feita uma pesquisa bibliográfica para escolha do melhor método a ser implementado. A partir disso, essa funcionalidade será implementada num STI e validada com os alunos de graduação, do mestrado PPGTIC - Programa de Pós-graduação em Tecnologias da Informação e Comunicação e de escolas parceiras deste projeto. Os resultados desta pesquisa será de suma importância para geração automática de materiais nos tutores inteligentes, um tema desafiador e inovador para a comunidade cientifica.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (4) . , Integrantes: Rafael Canal - Integrante / Eliane Pozzebon - Coordenador / Luciana Bolan Frigo - Integrante / Felipe Zago Canal - Integrante / Francielli Freitas Moro - Integrante / Viviane Izabel da Silva - Integrante / Edilene Figueredo Valeriano - Integrante / Kajiana Nuernberg Sartor Vidotto - Integrante / Vinicius Ferri Pereira - Integrante / Jefferson Pacheco dos Santos - Integrante / Rodolfo Faquin Della Justina - Integrante.

• 2017 - 2018

  Modelos de avaliação para um ambiente inteligente de ensino-aprendizagem, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Felipe Zago Canal em 09/09/2020., Descrição: O objetivo principal do projeto é a criação de um ambiente inteligente com adaptações interativas. É a continuação de um projeto de pesquisa (financiado com bolsa PIBIC/CNPQ em 2015 e 2016). Em 2017 a proposta é criar novos modelos para a avaliação de um ambiente inteligente de ensino-aprendizagem. O modelo do ambiente inteligente que será validado explorará o modelo de estudante e o módulo de domínio para suportar a adaptação de interação. O modelo incluirá uma biblioteca pré-definida de atividades de grupos. Para estabelecer uma atividade do grupo, o professor escolherá um cenário da biblioteca, fornecerá os parâmetros e o conteúdo da atividade. O modelo proposto utilizará para a execução uma arquitetura multiagentes, que torna operacional o aprendizado em grupo, proporcionando a colaboração entre os estudantes de um mesmo grupo e também entre estudantes de grupos distintos. A validação dos modelos envolverá os alunos de graduação, mestrado PPGTIC e as escolas parceiras deste projeto... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (2) . , Integrantes: Rafael Canal - Integrante / Eliane Pozzebon - Coordenador / Luciana Bolan Frigo - Integrante / Willian Nunes Bittencourt - Integrante / Felipe Zago Canal - Integrante / Francielli Freitas Moro - Integrante / Viviane Izabel da Silva - Integrante / Edilene Figueredo Valeriano - Integrante / Vinicius Ferri Pereira - Integrante / Rodolfo Faquin Della Justina - Integrante.

Prêmios