Bruno de Mattos Barros

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Produções bibliográficas

• LIMA, M. F. ; SANTOS, F. C. V. ; BARROS, B. M. ; MATTOS NETO, E. . Coleção gênesis: ciência e tecnologia. 3. ed. Goiânia: Editora PUC Goiás, 2020.

• INUZUKA, M. A. ; NASCIMENTO, H. A. D. ; ALMEIDA, F. S. ; BARROS, B. M. ; JRADI, W. A. R. . Doclass: open-source software to support document labeling and classification. In: VIII Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2020, Porto Alegre. 2020: Anais do VIII Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, 2020.

• BARROS, B. M. ; NASCIMENTO, H. A. D. ; VIEIRA, R. S. G. ; MONSUETO, S. E. . Evaluating Splitting Approaches in the Context of Student Dropout Prediction. Transactions on Computational Science and Computational Intelligence , 2022.

• BARROS, B. M. ; NEVES, F. A. ; LIMA, M. F. ; SANTOS, F. C. V. . MODELO DE APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA PREVISÃO DE TRANSAÇÕES BANCÁRIAS. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Projetos de pesquisa

• 2020 - Atual

  Inteligência Artifical Para Auxílio De Ações Que Visam À Redução Da Evasão No Ensino Superior, Descrição: Projeto visa desenvolver plataforma que utiliza dados acadêmicos para predizer e previnir a evasão de alunos das seis instituilções de ensino superior participantes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Integrante / Hugo Alexandre Dantas do Nascimento - Coordenador / Raphael dos Santos Guedes Vieira - Integrante / Sandro Eduardo Monsueto - Integrante., Número de produções C, T & A: 2

• 2020 - Atual

  InSiChem Drug Discovery, Descrição: Descrição: A InSiChem Drug Discovery, é uma startup de base tecnológica, que emprega inteligência artificial (machine learning e deep learning) combinado a dados químicos. Atua com foco na área de fármacos e medicamentos, agregando a inteligência artificial para planejar novas moléculas, avaliar propriedades farmacocinéticas, toxicidade e ainda propor a combinação de formulações farmacêuticas para auxiliar em metodologias farmacotécnicas. Apresenta uma linha diversificada de produtos e serviços, os quais destaca-se o desenvolvimento de modelos computacionais de predição de atividade de novas moléculas ou de moléculas constituídas em bases de dados já existentes que pode auxiliar no reposicionamento de fármacos. O planejamento e a síntese de moléculas de primeira classe selecionadas pelos modelos de predição construídos com base em informações disponíveis na literatura para serem sintetizadas e validadas experimentalmente, reduzindo o custo e tempo na fase inicial do processo de pesquisa de fármacos e aumentando a taxa de acerto na fase clínica. A segmentação dos clientes da InSiChem será feita de acordo com o tipo de produto ou serviço o qual o cliente desejar adquirir, sendo voltados para: Indústria farmacêutica multinacional Indústria farmacêutica nacional; Indústria cosmecêutica nacional; Indústria química; indústria agroquímica nacional; Indústria de produtos veterinários nacional e multinacional... , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Coordenador / Marcelo do Nascimento Gomes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Desenvolvimento de Tecnópoles - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - 2025

  O uso do Data Mining como ferramenta para tomada de decisão e planejamento estratégico, Descrição: Coleta de dados, tratamento e criação de painéis de indicadores para a tomada de decisão e planejamento estratégico do Ministério da Pesca e Aquicultura-MPA, coordenado pelo Laboratório de Análise de Microdados (LAM), sediado na Faculdade de Administração, Ciências Contábeis e Ciências Econômicas (FACE) - UFG.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Integrante / Raphael dos Santos Guedes Vieira - Integrante / Sandro Eduardo Monsueto - Coordenador.

• 2023 - 2024

  Desenvolvimento de ferramentas digitais para seleção de ativos estabilizadores de biodiesel, Descrição: 1. Integração, preparação e processamento dos maiores conjuntos de compostos com dados de atividade antioxidante disponíveis na literatura com base em boas práticas estabelecidas por Fourches e colaboradores (https://doi.org/10.1021/ci100176x); 2. Desenvolvimento e validação dos modelos de IA baseados em métodos de aprendizagem de máquina (LighGBM, Random Forest, Support Vector Machine) ou aprendizagem profunda (FFNNs, GCNNs, MPNNs, etc.) utilizando linguagem de programação Python predição de atividade antioxidante.3. Triagem virtual em bases de compostos comerciais a partir do modelo de predição preditos como antioxidantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Integrante / Marcelo do Nascimento Gomes - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Apoio à Pesquisa - Bolsa.

• 2022 - 2023

  Plataforma de I.A. para planejar aditivos estabilizadores de biodiesel, Descrição: Descrição: A tecnologia proposta neste projeto emprega inteligência artificial (deep learning) combinado a dados químicos. O objetivo é agregar a inteligência artificial para planejar novas moléculas ou fazer uma triagem em base de dados comerciais, que podem ser sintetizados ou adquiridos para validação experimental contribuindo no segmento de biocombustíveis com a inovação no desenvolvimento de aditivos que possam estabilizar o biodiesel diminuir sua degradação e aumentar a potência do biodiesel..Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Integrante / Marcelo do Nascimento Gomes - Coordenador / Bruno Neves - Integrante / Fabrício Silva de Jesus - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Trajetórias, Descrição: O Projeto Trajetórias tem como objetivo principal acompanhar a trajetória de estudantes e egressos do ensino superior e da educação profissional e tecnológica no Brasil. Se constitui em um braço de apoio da Plataforma SISSA de acompanhamento do sucesso acadêmico de discentes. O projeto apresenta seus resultados por meio do desenvolvimento de aplicativos e softwares integrados, disponibilizando resultados para gestores acadêmicos e também para o público em geral.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Integrante / Hugo Alexandre Dantas do Nascimento - Integrante / Raphael dos Santos Guedes Vieira - Integrante / Sandro Eduardo Monsueto - Coordenador / Maria Carolina Gomes Peixoto - Integrante / Jordanna Gomes Duarte - Integrante / Matheus Ribeiro da Silva Naves - Integrante / Roberta da Silva - Integrante / Alícia Araújo Amaral De Oliveira - Integrante.

• 2020 - 2024

  Implantação e Consolidação do Centro de Excelência em Agricultura Exponencial - CEAGRE, Descrição: O CEAGRE (Centro de Excelência em Agricultura Exponencial) é um projeto gerido pelo Instituto Federal Goiano desde 2020, com sede na cidade de Rio Verde - GO, mas com ações de abrangência em todo o estado de Goiás. Recebe apoio do Governo de Goiás por meio da FAPEG (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Goiás) e da Prefeitura de Rio Verde. O Centro desenvolve e fomenta a produção de tecnologias exponenciais e produtos científicos aplicados ao agronegócio em cinco linhas de pesquisa: Manejo de altas produtividades, Metabolismo de plantas e agricultura vertica l, Automação e mecanização, Macrogestão de dados, e Análises e plataformas digitais unificadas. Atende às demandas e desafios de produtores rurais e empresas focadas no agro.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (10) Graduação: (75) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (77) / Mestrado profissional: (20) / Doutorado: (63) . , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Coordenador / Marcelo do Nascimento Gomes - Integrante / Alan Carlos da Costa - Integrante / Leandro Rodrigues da Silva Souza - Integrante / Angélica Ferreira Melo - Integrante / Patrícia Gouveia Nunes - Integrante / Adriano Jakelaitis - Integrante / Bruno de Oliveira Costa Couto - Integrante / Silvia Ferreira Marques Salustiano - Integrante / Adriano Carvalho Costa - Integrante / Alene Santos Souza - Integrante / Ana Paula Silva Alves - Integrante / André Thomazini - Integrante / Angel Domínguez Chovert - Integrante / Anthony Maik Correia Da Silva - Integrante / Caroline Muller Amaral - Integrante / Claudomiro Martins Ribeiro - Integrante / Daniel Jorge de Abreu - Integrante / Daiane Alves da Silva - Integrante / Daniela Soares Couto Saldanha - Integrante / Fernando Rodrigues Cabral Filho - Integrante / Heverton Barros de Macêdo - Integrante / Heyde Francielle do Carmo França - Integrante / Ícaro Lunas Nunes - Integrante / José Milton Alves - Integrante / Kaike Leles Lamonier Soares - Integrante / Leonardo Aparecido de Freitas - Integrante / Leonardo Rodrigues - Integrante / Lilian Vieira Mendonça - Integrante / Lucas Loram Lourenço - Integrante / Luciana Minervina de Freitas Moura - Integrante / Marconi Batista Teixeira - Integrante / Marcos Paulo Filemon Conceição da Silva - Integrante / Maria Antonia Balbino Pereira - Integrante / Maria Francisca Dantas Machado de Sousa - Integrante / Marivania de Witt - Integrante / Matheus Souza Silva - Integrante / Milena Pereira Dantas - Integrante / Thaylene Cristina dos Santos Sales - Integrante / Tiago do Prado Paim - Integrante / Uender Carlos Barbosa - Integrante / Vilmar Martins Dutra - Integrante / Wayrone Klaiton Luiz Silva - Integrante / Wesley Henrique Macedo Cardoso - Integrante / Willian Marques Pires - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás - Auxílio financeiro.

• 2020 - Atual

  InSiChem Drug Discovery, Descrição: Descrição: A InSiChem Drug Discovery, é uma startup de base tecnológica, que emprega inteligência artificial (machine learning e deep learning) combinado a dados químicos. Atua com foco na área de fármacos e medicamentos, agregando a inteligência artificial para planejar novas moléculas, avaliar propriedades farmacocinéticas, toxicidade e ainda propor a combinação de formulações farmacêuticas para auxiliar em metodologias farmacotécnicas. Apresenta uma linha diversificada de produtos e serviços, os quais destaca-se o desenvolvimento de modelos computacionais de predição de atividade de novas moléculas ou de moléculas constituídas em bases de dados já existentes que pode auxiliar no reposicionamento de fármacos. O planejamento e a síntese de moléculas de primeira classe selecionadas pelos modelos de predição construídos com base em informações disponíveis na literatura para serem sintetizadas e validadas experimentalmente, reduzindo o custo e tempo na fase inicial do processo de pesquisa de fármacos e aumentando a taxa de acerto na fase clínica. A segmentação dos clientes da InSiChem será feita de acordo com o tipo de produto ou serviço o qual o cliente desejar adquirir, sendo voltados para: Indústria farmacêutica multinacional Indústria farmacêutica nacional; Indústria cosmecêutica nacional; Indústria química; indústria agroquímica nacional; Indústria de produtos veterinários nacional e multinacional... , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Bruno De Mattos Barros - Coordenador / Marcelo do Nascimento Gomes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Desenvolvimento de Tecnópoles - Auxílio financeiro.

Prêmios