RODRIGO SANTARELLI
Doutor em Neurociências, Mestre em Ciência da Computação e Analista de sistemas de automação. Doutorado do Programa de Pós-Graduação da Universidade Federal de Minas Gerais, com conclusão no segundo semestre de 2025. Graduado do Programa de Pós-Graduação Stricto Sensu em Informática da Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC MINAS São Gabriel, com conclusão do mestrado no primeiro semestre de 2011, e Pesquisador do Laboratório de Processamento de Informação Áudio-Visual (VIPLAB). Graduado em Tecnologia em Processamento de Dados pelo Centro Universitário Newton Paiva (1999). Experiência nas áreas de Robótica, Mecatrônica e Automação, com ênfase em Robótica e Automação. Trabalhou em regime celetista na empresa ALSTOM/Converteam/GE Energy com trabalhos em projetos no Brasil, França, Inglaterra e Argélia. Trabalhou em regime celetista na empresa FCA com trabalhos em projetos nacionais e internacionais.
Informações coletadas do Lattes em 05/05/2026
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Neurociências
2021 - 2025
Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Computação Evolucionária Aplicada na Identificação de Fadiga: A sistematização da Avaliação da Fadiga Humana por Algoritmo Genético
Marco Túlio de Mello. Palavras-chave: Algoritmo Genético; fadiga; sono; Atenção Sustentada; Vigilância; Oscilação Postural. Grande área: Ciências Biológicas
Mestrado em Informática
2009 - 2011
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC Minas
Título: Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos
Orientador: Zenilton Kleber Gonçalves do Patrocínio Jr
, Ano de Obtenção: 2011.Palavras-chave: Programação Genética; Algoritmo Genético; Filtros; Funções de Distância.Grande área: Ciências Exatas e da TerraSetores de atividade: Indústrias de Transformação.
Especialização em Engenharia de Software
2004 - 2005
Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Novas Tecnologias
Orientador: Antonio Otavio Fernandes
Especialização em Rede de Telecomunicacoes
2001 - 2002
Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Comunicacao Movel
Graduação em Tecnologia em Processamento de Dados
1996 - 1999
Centro Universitário Newton Paiva
Título: Sistemas de Automação
Orientador: Leila Jane Sena
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Português
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.
Italiano
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Francês
Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Grande área: Outros / Área: Robótica, Mecatrônica e Automação.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Eletrônica Industrial, Sistemas e Controles Eletrônicos/Especialidade: Automação Eletrônica de Processos Elétricos e Industriais.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas de Telecomunicações.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Mecânica / Subárea: Processos de Fabricação/Especialidade: Controle Numérico.
Participação em eventos
GTO2024.Instrumentos Fadiga Humana. 2024. (Encontro).
Zenon IZE20. 2020. (Seminário).
CONAI. Sistemas de automação ATAN. 2000. (Congresso).
Participação em bancas
MELO, J. V. L.;PATROCINIO JR., Z. K. G.SANTARELLI, Rodrigo. Detecção de Músicas Geradas por Inteligência Artificial. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.
CRUZ, S. L. C. V.; MARQUES NETO, H. T.;SANTARELLI, Rodrigo. Estudo Comparativo de Modelos de Inteligência Artificial Generativa no Suporte ao Desenvolvimento iOS Nativo. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.
FREITAS, H. C.; GOES, L. F. W.;SANTARELLI, Rodrigo. Sistemas de Informação. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais.
Projetos de desenvolvimento
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2009 - 2011
Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos, Descrição: Uso de Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos. A combinação de características que descrevem os quadros extraídos de vídeos é realizada por meio de Algoritmo Genético e Programação Genética, executando a combinação das características com fi ltros, funções de distância e pesos, para encontrar uma expressão (indivíduo do método de Programação Genética) adequada a se utilizar na recuperação de vídeos. Os testes realizados apresentam uma precisão acima de 80% na recuperação dos vídeos utilizando as expressões (compostas por características, fi ltros, pesos e funções de distância) do método de Programação Genética, e valores também acima de 80% de acerto ao se utilizar o Algoritmo Genético para a recuperação dos vídeos. Conseguiu-se mostrar que os vídeos podem ser avaliados pelo cálculo de distâncias entre séries temporais como as funções de distância ERP (Edit Distance with Real Penalty) e a DTW (Dynamic Time Warping), e que a extração de características de baixo custo computacional dos quadros dos vídeos é muito util no processo de busca por similaridade entre vídeos. Por fim, esultados experimentais demonstram que os vídeos podem ter um número de quadros diferente, descartando a necessidade de um pré-processamento para se igualar a quantidade de quadros do vídeo de consulta dos vídeos da base.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Santarelli - Coordenador.
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2009 - 2011
Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos, Descrição: Uso de Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos. A combinação de características que descrevem os quadros extraídos de vídeos é realizada por meio de Algoritmo Genético e Programação Genética, executando a combinação das características com fi ltros, funções de distância e pesos, para encontrar uma expressão (indivíduo do método de Programação Genética) adequada a se utilizar na recuperação de vídeos. Os testes realizados apresentam uma precisão acima de 80% na recuperação dos vídeos utilizando as expressões (compostas por características, fi ltros, pesos e funções de distância) do método de Programação Genética, e valores também acima de 80% de acerto ao se utilizar o Algoritmo Genético para a recuperação dos vídeos. Conseguiu-se mostrar que os vídeos podem ser avaliados pelo cálculo de distâncias entre séries temporais como as funções de distância ERP (Edit Distance with Real Penalty) e a DTW (Dynamic Time Warping), e que a extração de características de baixo custo computacional dos quadros dos vídeos é muito util no processo de busca por similaridade entre vídeos. Por fim, esultados experimentais demonstram que os vídeos podem ter um número de quadros diferente, descartando a necessidade de um pré-processamento para se igualar a quantidade de quadros do vídeo de consulta dos vídeos da base.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Santarelli - Coordenador.
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2009 - 2011
Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos, Descrição: Uso de Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos. A combinação de características que descrevem os quadros extraídos de vídeos é realizada por meio de Algoritmo Genético e Programação Genética, executando a combinação das características com fi ltros, funções de distância e pesos, para encontrar uma expressão (indivíduo do método de Programação Genética) adequada a se utilizar na recuperação de vídeos. Os testes realizados apresentam uma precisão acima de 80% na recuperação dos vídeos utilizando as expressões (compostas por características, fi ltros, pesos e funções de distância) do método de Programação Genética, e valores também acima de 80% de acerto ao se utilizar o Algoritmo Genético para a recuperação dos vídeos. Conseguiu-se mostrar que os vídeos podem ser avaliados pelo cálculo de distâncias entre séries temporais como as funções de distância ERP (Edit Distance with Real Penalty) e a DTW (Dynamic Time Warping), e que a extração de características de baixo custo computacional dos quadros dos vídeos é muito util no processo de busca por similaridade entre vídeos. Por fim, esultados experimentais demonstram que os vídeos podem ter um número de quadros diferente, descartando a necessidade de um pré-processamento para se igualar a quantidade de quadros do vídeo de consulta dos vídeos da base.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Santarelli - Coordenador.
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2009 - 2011
Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos, Descrição: Uso de Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos. A combinação de características que descrevem os quadros extraídos de vídeos é realizada por meio de Algoritmo Genético e Programação Genética, executando a combinação das características com fi ltros, funções de distância e pesos, para encontrar uma expressão (indivíduo do método de Programação Genética) adequada a se utilizar na recuperação de vídeos. Os testes realizados apresentam uma precisão acima de 80% na recuperação dos vídeos utilizando as expressões (compostas por características, fi ltros, pesos e funções de distância) do método de Programação Genética, e valores também acima de 80% de acerto ao se utilizar o Algoritmo Genético para a recuperação dos vídeos. Conseguiu-se mostrar que os vídeos podem ser avaliados pelo cálculo de distâncias entre séries temporais como as funções de distância ERP (Edit Distance with Real Penalty) e a DTW (Dynamic Time Warping), e que a extração de características de baixo custo computacional dos quadros dos vídeos é muito util no processo de busca por similaridade entre vídeos. Por fim, esultados experimentais demonstram que os vídeos podem ter um número de quadros diferente, descartando a necessidade de um pré-processamento para se igualar a quantidade de quadros do vídeo de consulta dos vídeos da base.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Santarelli - Coordenador.
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2009 - 2011
Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos, Descrição: Uso de Computação Evolucionária para Recuperação de Vídeos. A combinação de características que descrevem os quadros extraídos de vídeos é realizada por meio de Algoritmo Genético e Programação Genética, executando a combinação das características com filtros, funções de distância e pesos, para encontrar uma expressão (indivíduo do método de Programação Genética) adequada a se utilizar na recuperação de vídeos. Os testes realizados apresentam uma precisão acima de 80% na recuperação dos vídeos utilizando as expressões (compostas por características, filtros, pesos e funções de distância) do método de Programação Genética, e valores também acima de 80% de acerto ao se utilizar o Algoritmo Genético para a recuperação dos vídeos. Conseguiu-se mostrar que os vídeos podem ser avaliados pelo cálculo de distâncias entre séries temporais como as funções de distância ERP (Edit Distance with Real Penalty) e a DTW (Dynamic Time Warping), e que a extração de características de baixo custo computacional dos quadros dos vídeos é muito util no processo de busca por similaridade entre vídeos. Por fim, esultados experimentais demonstram que os vídeos podem ter um número de quadros diferente, descartando a necessidade de um pré-processamento para se igualar a quantidade de quadros do vídeo de consulta dos vídeos da base.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Rodrigo Santarelli - Coordenador.
Histórico profissional
Endereço profissional
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REDE Montagens Eletromecânicas. , Rua José Félix de Araújo, 36, Manacás, 30840560 - Belo Horizonte, MG - Brasil - Caixa-postal: 30840560, Telefone: (31) 25101349
Experiência profissional
2000 - 2013
Converteam Brasil Ltda.Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Analista de Sistemas de Automacao, Carga horária: 45
Outras informações:
A Converteam é uma empresa do grupo GE Energy.
2014 - 2017
Fiat Automoveis - MatrizVínculo: , Enquadramento Funcional: Gestão Projetos TI e TA, Carga horária: 44
Outras informações:
Fiat Chrysler Automobile - FCA
Project Manager
2013 - 2015
UNA Centro UniversitárioVínculo: , Enquadramento Funcional: Professor / Coordenador, Carga horária: 4
Outras informações:
Funçao Professor.
Em 2013 e 2014 função de coordenador dos cursos de Automação Industrial, Mecatrônica, Gestão da Qualidade.
2011 - 2012
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC MinasVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20
Outras informações:
Foi necessário meu desligamento da PUC/MG em abril por motivo de força maior, a realização de projeto em Rugby-UK, entre os meses de abril e agosto de 2012.
2009 - 2011
Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais, PUC MinasVínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Aluno Mestrado, Carga horária: 20
2008 - 2011
Faculdade PitágorasVínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20
1994 - 1996
Altus Sistemas de Informática S/AVínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Técnico em Informática, Carga horária: 45
1994 - 2000
Atan Sistemas de Automação e OtimizaçãoVínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Projetista de Software, Carga horária: 45
2017 - Atual
REDE Montagens EletromecânicasVínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador Automação, Carga horária: 44
Outras informações:
Coordenação e Desenvolvimento Projetos de automação REDE: Automação do sistema Separadores Magnéticos B4B5 e Complexo Fernandinho, CMAI II, Filtragem, Utilidades e Rebritagem, em que compreende a automação do sistema de controle do processo de separação magnética, sistemas de filtragem e águas de processo, Filtragem de Rejeitos, Rebritagem e Utilidades, além da automação no processo de Pelotização do sistema de Aspersão de Pátios Usinas 3e4, 5e6, 7 e L, com a instalação de sistemas RFID nas máquinas 1PA11 e 5PA5, além dos sistemas de Aspersão de Rota de Embarque, Píer
1e2 e Estação 5C.
2020 - 2020
Grupo A Educação SagahVínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor Desenvolvedor Material EAD
Outras informações:
Desenvolvimento de Unidades de Aprendizagem: (i) Fundamentos de Aprendizagem de Máquina-Aprendizagem supervisionada, técnica baseada em instâncias e (ii) aplicação do kNN, (iii) Fundamentos de Aprendizagem de Máquina-Aprendizagem supervisionada, árvores de decisão e regressão, (iv) Arquitetura TCP/IP-Switches em redes de computadores e (v) Projeto prático em switches de redes.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de RODRIGO SANTARELLI e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
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