Claudine Santos Badue Gonçalves

recebeu o grau de Bacharel em Ciência da Computação em Março de 1998 pelo Instituto de Informática da Universidade Federal de Goiás (II/UFG), o grau de Mestre em Ciência da Computação em Fevereiro de 2001 e o grau de Doutor em Ciência da Computação em Fevereiro de 2007, ambos pelo Departamento de Ciência da Computação da Universidade Federal de Minas Gerais (DCC/UFMG). Desde Setembro de 2009, ela é Professor do Departamento de Informática da Universidade Federal do Espírito Santo (DI/UFES). Seus interesses em pesquisa estão nas áreas de Robótica Autônoma, Análise de Imagens Médicas e Aprendizado Profundo.

Informações coletadas do Lattes em 30/04/2022

Acadêmico

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Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação

2001 - 2007

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Projeto e Análise de Sistemas de Busca na Web
Nivio Ziviani. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: processamento paralelo de consultas; mecanismo de busca; projeto; análise de desempenho; caracterização de carga de trabalho.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Mestrado em Ciências da Computação

1999 - 2001

Universidade Federal de Minas Gerais
Título: Processamento Distribuído de Consultas Usando Arquivos Invertidos Particionados,Ano de Obtenção: 2001
Nivio Ziviani.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: processamento distribuído de consultas; partição de índice local; partição de índice global; arquivo invertido; modelo de espaço vetorial.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciência da Computação

1994 - 1998

Universidade Federal de Goiás
Título: Uma Arquitetura Baseada em Agentes de Informação para Suporte de Trabalho Cooperativo
Orientador: Eduardo Simões Albuquerque

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Organização de eventos

A. F. De Souza ; L. Catabriga ; C. Badue . 23rd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2011). 2011. (Congresso).

R. Baeza Yates ; C. Badue . 6th Latin American Web Congress (LA-Web 2008). 2008. (Congresso).

J. G. Pereira Filho ; R. L. Gomes ; M. A. Gerosa ; R. S. S. Guizzardi ; C. Badue . XIV Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia 2008). 2008. (Congresso).

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Participação em bancas

Aluno: James Alves da Silva Junior

E. OliveiraC. Badue; M. Curi. Um Avaliador Automático de Redações. 2021. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Renan Sarcinelli

T. Oliveira-SantosA. F. De SouzaC. BadueF. W. Mutz. Quantized Multi-Height Ocuppancy Grid Map Applied to Airplanes. 2021. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Rafael Horimoto de Freitas

T. Oliveira-SantosC. BadueP. M. Ciarelli. Relevant Traffic Light Recognition with Deep Learning Approaches. 2019. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Rafael Correia Nascimento

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. Badue. Avaliação de Oportunidades de Investimento no Mercado Futuro Brasileiro na Escala de Dezenas de Segundos. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Elivelto Ebermam

R. A. Krohling;C. Badue; R. Lourenzutti,. Desenvolvimento de um Método Híbrido para Negociações de Ações na Bolsa de Valores Brasileira. 2018. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Thómas Jéfferson da Silva Teixeira

A. F. De SouzaC. BadueT. Oliveira-SantosF. M. G. França. Sistema Siga o Líder para Carros Autônomos baseado em Redes Neurais Profundas Pré-Treinadas. 2017. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Ramoni Zancanela Sedano Azevedo

L. CatabrigaC. BadueI. P. Santos; R. C. C. de Almeida. Métodos Multiescala Para as Equações de Euler Compressíveis. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: José Carlos Campana Filho

E. Oliveira; M. G. Oliveira;C. BadueP. M. Ciarelli. Uma Proposta de Programa de Detecção de Suspeita de Plágio em Códigos de Linguagem C para Apoio à Atuação do Docente. 2016. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Eduardo Max Amaro Amaral

A. F. De SouzaC. BadueT. Oliveira-SantosK. Komati. Detecção e Rastreamento de Veículos em Movimento para Automóveis Robóticos Autônomos. 2015. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Frederico Pinto de Souza

E. OliveiraC. Badue; R. B. C. Prudêncio. Uma Combinação de Métodos de Ponderação para a Melhoria da Classificação de Textos. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Filipe Wall Mutz

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. BadueF. A. A. Cheeín. Um Sistema para Mapeamento de Grandes Regiões usando GraphSLAM. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: lauro josé lyrio junior

A. F. De Souza; M. Vellasco;T. Oliveira-SantosC. Badue. Image-Based Mapping and Localization Using VG-RAM Weightless Neural Networks. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Marcos Rodrigues Saúde

E. OliveiraP. M. CiarelliK. KomatiC. Badue. Uma Estratégia para Moderação Automática de um Grande Conjunto de Comentários de Usuários. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Stéfano Terci Gasperazzo

M. C. S. Boeres; M. C. Rangel;C. Badue; L. S. Buriol. Um Algoritmo PSO Híbrido para Planejamento de Caminhos em Navegação de Veículos Utilizando A*. 2014. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Michael André Gonçalves

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. Badue; J. Chaimowicz. Algoritmo A-Estrela de Estado Híbrido Aplicado à Navegação Autônoma de Veículos. 2013. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Avelino Forechi Silva

A. F. De SouzaC. Badue; J. Okamoto Júnior. Sistema de Navegação Robótica por Imagens de Pontos de Interesse. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Vitor Barbirato

A. F. De SouzaC. BadueE. Aguiar; J. Chaimowicz. Identificação e Localização dos Limites da Região Trafegável para Navegação de um Veículo Autônomo. 2012. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Andre Gustavo Coelho de Almeida

A. F. De Souza; F. D. Freitas;C. BadueF. M. G. França. Preditor de Alto Desempenho para Retornos de Ações Baseado em Redes Neurais Sem Peso. 2011. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Otávio Massashi Mine

E. Oliveira; F. D. Freitas;C. Badue; C. T. Brito Neto; M. S. Pagliarussi. Previsão de Demanda de Autopeças com Redes Neurais. 2010. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Bruno Zanetti Melotti

A. F. De SouzaC. BadueF. M. G. França. Efeito do Ranking Sobre Métricas de Categorização Multi Rótulo de Texto. 2009. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Letícia Rosetti Margoto

F. M. Varejão;C. Badue; B. Zadrozny. Um Algoritmo Híbrido para Identificação de Irregularidades na Distribuição de Energia. 2008. Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Marta Talitha Carvalho Freire Mendes

P. M. Ciarelli; L. A. Pinto;C. BadueE. Oliveira; A. D. Doria Neto. Detecção de Novidades em Mídias Sociais pela Fusão de Texto e Imagem em uma Única Estrutura de Dados. 2020. Tese (Doutorado em Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Filipe Wall Mutz

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. BadueF. M. G. FrançaK. Komati. Novel Techniques for Mapping and Localization of Self-Driving Cars Using Grid Maps. 2019. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Avelino Forechi Silva

A. F. De SouzaC. BadueE. OliveiraP. M. CiarelliE. Aguiar. Appearance-Based Global Localization with a Hybrid Weightless-Weighted Neural Network Approach. 2018. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Juliana Pinheiro Campos Pirovani

E. OliveiraC. BadueP. M. Ciarelli; E. Laporte; P. M. V. Lima. CRF+LG: Uma Abordagem Híbrida para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Português. 2018. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Mauro Cesar Martins Campos

R. A. Krohling;C. Badue; E. Zambon; H. J. C. Barbosa; R. Tinós. Development of an Entropy-Based Swarm Algorithm for Continuous Dynamic Constrained Optimization. 2017. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Rodolfo Lourenzutti

R. A. Krohling;C. Badue; E. Zambon; G. P. Coelho; F. J. V. Zuben. Multi-Criteria Decision Making with Heterogeneous Information and Criteria Interaction in Dynamic Environments. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Kaio Wagner Lima Rodrigues

M. A. P. Cristo; R. S. Barreto; E. M. Santos;C. Badue; A. A. Veloso. Removing Dust Using Multiple Alignment of Sequences. 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Amazonas.

Aluno: Mariella Berger Andrade

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosF. M. G. FrançaC. BadueE. Aguiar; E. O. T. Salles. Sistema de Rastreamento Visual de Objetos Baseado em Movimentos Oculares Sacádicos. 2015. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Patrick Marques Ciarelli

E. Oliveira; E. O. T. Salles;W. Meira JúniorA. F. De SouzaC. Badue; F. D. Freitas; K. F. Côco. Modelo de Aprendizado Incremental Baseado em uma Rede Neural com Arquitetura Adaptativa. 2012. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Jacson Rodrigues Correia da Silva

T. Oliveira-SantosC. BadueT. W. Rauber; J. Almeida;F. W. Mutz. Analysis of Black-Box Model Attack in Convolutional Neural Networks with Random Non-Labeled Natural Images. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Filipe Wall Mutz

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. BadueK. Komati. Novel Techniques for Mapping and Localization of Self-Driving Cars Using Grid Maps. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Juliana Pinheiro Campos Pirovani

E. OliveiraC. Badue; R. Vieira. CRF+LG: Uma Abordagem Híbrida para o Reconhecimento de Entidades Nomeadas em Português. 2018. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Mauro Cesar Martins Campos

R. A. Krohling; H. J. C. Barbosa;C. Badue; G. R. Mauri. Swarm Computation for Continuous Dynamic Constrained Optimization. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Mariella Berger

A. F. De SouzaT. Oliveira-SantosC. BadueE. Aguiar; E. O. T. Salles;F. M. G. França. Visual Tracking with VG-RAM WNN. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Lucas de Paula Veronese

A. F. De SouzaF. A. A. Cheeín; J. Guivant;T. Oliveira-SantosC. Badue. A Framework to Evaluate Combinations of Algorithms for Computing the Importance Factor. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Patrick Marques Ciarelli

E. Oliveira; E. O. T. Salles;A. F. De SouzaC. Badue; F. D. Freitas;W. Meira Júnior. Sistema com Aprendizado Incremental Baseado em um Rede Neural Com Arquitetura Adaptativa. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Lucas Bertoncello de Andrade

E. OliveiraC. Badue; H. Netto. Avaliação Automática de Códigos-fonte em Linguagem C/C++. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Flavio Lopes Duarte

T. Oliveira-SantosR. F. BerrielC. Badue. Interface Web para Emulador de Super Nintendo Entertainment System Rodando Street Fighter 2: World Warrior. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Henrique Bertolo Selga

A. F. De SouzaR. GuidoliniC. BadueF. W. Mutz. Controlador PID Adaptativo Baseado em Aprendizado com Reforço para o Veículo Autônomo IARA. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

Aluno: Vinicius Salomão Barbosa

M. Martinello;C. Badue; J. C. G. Almeida. Análise de Metodologias de Investimento Combinadas com Indicadores de Mercado. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo.

C. Badue; R. S. C. de Oliveira;T. Oliveira-Santos. Professor Substituto - Centro: Tecnológico - Departamento: Informática - Área de Conhecimento: Compiladores - Edital No.: 42/2014-DRH - Publicação no D.O.U.: 11/11/2014. 2014. Universidade Federal do Espírito Santo.

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Orientou

Thiago Gonçalves Cavalcante

Visual Global Localization Based on Deep Neural Netwoks for Self-Driving Cars; Início: 2021; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

Rodrigo Caldeira Melo

A definir; Início: 2021; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

André Serafim Pandolfi

A definir; Início: 2021; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

David Pereira de Araújo

Localização e Mapeamento Simultâneos Usando Visão Estéreo para Percepção de Formas 3D Variáveis no Tempo; Início: 2020; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

Caio Barata de Pinho

Conversão de Texto em Fala para Desenvolvimento de Inteligência Computacional Autônoma; Início: 2020; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

Anderson Mozart Caetano dos Santos

Path Planning in Unstructured Urban Environments for Self-Driving Cars; Início: 2019; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

Gabriel Andrade Nunes de Moraes

Image-Based Real-Time Path Generation Using Deep Neural Networks; Início: 2019; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Orientador);

Sabrina Siqueira Panceri

Detecting Cancerous Tissue in Mammograms Using Deep Neural Networks; Início: 2019; Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; (Coorientador);

Pedro Henrique Vieira de Oliveira Azevedo

Planejamento de Caminho com Estimativa de Risco de Colisão para Carros Autônomos; Início: 2018; Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

JOSIAS ALEXANDRE OLIVEIRA

Long-Term Map Maintenance in Complex Environments; 2021; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Luan Ferreira Reis de Jesus

A Simple Yet Effective Moving Object Tracking and Handling Technique for Self-Driving Cars; 2018; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Rânik Guidolini

A Neural-Based Model Predictive Control to Tackle Steering Delay of the IARA Autonomous Car; 2017; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Vinicius Cardoso Brito

A Model-Predictive Motion Planner for the IARA Autonomous Car; 2017; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Vicente Bissoli Sessa

Avaliação de Estratégias para Recuperação de Fontes e Identificação de Passagens em Sistemas de Detecção de Plágio; 2015; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Eduardo Max Amaro Amaral

Detecção e Rastreamento de Veículos em Movimento para Automóveis Robóticos Autônomos; 2015; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Coorientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Rômulo Ramos Radaelli

Planejamento de Movimento para Veículos Convencionais Usando Rapidly-Exploring Random Tree; 2013; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Vítor Barbirato Azevedo

Identificação e Localização dos Limites da Região Trafegável para Navegação de um Veículo Autônomo; 2012; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Coorientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Caribe Zampirolli de Souza

Medida de Certeza na Categorização Multi-Rótulo de Texto e sua Utilização como Estratégia de Poda de Ranking de Categorias; 2010; Dissertação (Mestrado em Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Espírito Santo,; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

JOSIAS ALEXANDRE OLIVEIRA

Sistema de Mapeamento de Grandes Regiões e Calibração Automática de Sensores Utilizando Hyper GraphSCLAM; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

ANDRÉ LEAL TIBÉRIO

Uma Base de Dados de Referência para Avaliação de um Sistema de Detecção e Rastreamento de Objetos Móveis; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Jader Gomes Nascimento

Um Categorizador de Nuvens de Pontos para Sistemas de Detecção e Rastreamento de Objetos em Movimento; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Victor Nascimento Neves

Um Método de Identificação de Placas de Trânsito Utilizando Classificadores em Cascata e Redes Neurais Sem Peso; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Vicente Bissoli Sessa

Expansão de Documentos Usando Thesaurus na Categorização de Texto; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Receita Federal do Brasil; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Rickson Guidolini

Um Etiquetador de Texto Baseado em Redes Neurais Sem Peso; 2009; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Receita Federal do Brasil; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Gabriel Hendrix

Análise de Imagens Médicas Usando Aprendizado Profundo; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Lucas Grigoleto Scart

Uso de Segmentação Semântica Visual para Detecção de Objetos Móveis em Aplicações de Veículos Autônomos; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Lucas Grigoleto Scart

Planejamento de Movimento em Meio a Obstáculos Móveis para Veículos Autônomos; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

JOSIAS ALEXANDRE OLIVEIRA

Modelos Matemático-Computacionais do Movimento Ocular de Perseguição Suave; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Rafael Correia Nascimento

Métodos de Planejamento de Caminho e de Movimento próprios para Braços Robóticos; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

William de Oliveira Santos

Mapeamento de Objetos Fixos e Móveis no Campo Visual de Veículos Autônomos Utilizando LIDAR Velodyne; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Maurício Garcia Valli

Localização e Mapeamento para Robôs baseado em Rede Neural Sem Peso VG-RAM; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Miguel Rios Escossia de Oliveira

SLAM a Partir de Imagens Estéreo Projetadas no Plano do Chão; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Rânik Guidolini

Métodos Probabilísticos de Planejamento de Caminho e de Movimento próprios para Veículos Autônomos Ackermann de Alta Velocidade; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Jader Gomes Nascimento

Seleção de Carteiras de Investimento Usando Redes Neurais Sem Peso; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

Victor Nascimento Neves

Sistema Neural de Reconhecimento de Imagens de Alto Desempenho; 2011; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Espírito Santo, Universidade Federal do Espírito Santo; Orientador: Claudine Santos Badue Gonçalves;

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Foi orientado por

Eduardo Simões de Albuquerque

Uma arquitetura baseada em agentes de informação para suporte a trabalho cooperativo; 1997; 0 f; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Goiás; Orientador: Eduardo Simões de Albuquerque;

Alberto Ferreira De Souza

2006; Universidade Federal do Espírito Santo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo; Alberto Ferreira De Souza;

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Produções bibliográficas

  • J. R. C. Silva ; R. F. Berriel ; C. Badue ; A. F. De Souza ; T. Oliveira-Santos . Copycat CNN: Are random non-Labeled data enough to steal knowledge from black-box models?. PATTERN RECOGNITION , v. 113, p. 107830, 2021.

  • VIEIRA DE MELLO, JEAN PABLO ; TABELINI, LUCAS ; F. BERRIEL, RODRIGO ; M. PAIXÃO, THIAGO ; F. DESOUZA, ALBERTO ; BADUE, CLAUDINE ; SEBE, NICU ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO . Deep traffic light detection by overlaying synthetic context on arbitrary natural images. COMPUTERS & GRAPHICS-UK , v. 94, p. 76-86, 2021.

  • DE VERONESE, LUCAS PAULA ; AUAT-CHEEIN, FERNANDO ; MUTZ, FILIPE ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO ; GUIVANT, JOSE E. ; DE AGUIAR, EDILSON ; BADUE, CLAUDINE ; DE SOUZA, ALBERTO FERREIRA . Evaluating the Limits of a LiDAR for an Autonomous Driving Localization. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS , v. 1, p. 1-10, 2020.

  • PAIXÃO, THIAGO M. ; BERRIEL, RODRIGO F. ; BOERES, MARIA C.S. ; KOERICH, ALESSANDRO L. ; BADUE, CLAUDINE ; De Souza, Alberto F. ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO . Self-supervised deep reconstruction of mixed strip-shredded text documents. PATTERN RECOGNITION , v. 107, p. 107535-107535, 2020.

  • C. Badue ; R. Guidolini ; R. V. Carneiro ; P. H. V. O. Azevedo ; V. Cardoso ; A. Forechi ; L. F. R. Jesus ; R. F. Berriel ; T. Oliveira-Santos ; A. F. De Souza . Self-driving cars: A survey. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 165, p. 113816, 2020.

  • T. Teixeira ; F. W. Mutz ; K. Komati ; L. P. Veronese ; V. Cardoso ; C. Badue ; T. Oliveira-Santos ; A. F. De Souza . Memory-like Map Decay for Autonomous Vehicles based on Grid Maps. AMERICAN JOURNAL OF ENGINEERING RESEARCH , v. 9, p. 63-71, 2020.

  • L. P. Veronese ; A. F. De Souza ; C. Badue ; F. A. A. Cheeín ; J. Guivant . A single sensor system for mapping in GNSS-denied environments. Cognitive Systems Research , v. 56, p. 246-261, 2019.

  • SARCINELLI, RENAN ; GUIDOLINI, RÂNIK ; B. CARDOSO, VINICIUS ; M. PAIXÃO, THIAGO ; F. BERRIEL, RODRIGO ; AZEVEDO, PEDRO ; F. DE SOUZA, ALBERTO ; BADUE, CLAUDINE ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO . Handling pedestrians in self-driving cars using image tracking and alternative path generation with Frenét frames. COMPUTERS & GRAPHICS-UK , v. 84, p. 173-184, 2019.

  • A. Forechi ; A. F. De Souza ; J. Oliveira Neto ; E. Aguiar ; C. Badue ; A. D. Garcez ; T. Oliveira-Santos . Fat-Fast VG-RAM WNN: A high performance approach. NEUROCOMPUTING , v. 183, p. 56-69, 2016.

  • M. Berger ; A. Forechi ; A. F. De Souza ; J. Oliveira Neto ; L. P. Veronese ; V. Neves ; E. Aguiar ; C. Badue . Traffic Sign Recognition with WiSARD and VG-RAM Weightless Neural Networks. Journal of Network and Innovative Computing , v. 1, p. 87-98, 2013.

  • A. F. De Souza ; F. Pedroni ; E. Oliveira ; P. M. Ciarelli ; W. F. Henrique ; L. P. Veronese ; C. Badue . Automated multi-label text categorization with VG-RAM weightless neural networks. NEUROCOMPUTING , v. 72, p. 2209-2217, 2009.

  • A. F. De Souza ; B. Z. Melotti ; C. Badue . Multi-Label Text Categorization with a Data Correlated VG-RAM Weightless Neural Network. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications , v. 1, p. 155-169, 2009.

  • P. M. Ciarelli ; E. Oliveira ; C. Badue . Multi-Label Text Categorization Using a Probabilistic Neural Network. International Journal of Computer Information Systems and Industrial Management Applications , v. 1, p. 133-144, 2009.

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Projetos de pesquisa

  • 2021 - Atual

    Instituto de Inteligência Computacional Aplicada - I2CA, Projeto certificado pela empresa ArcelorMittal Brasil - Matriz em 10/12/2021., Descrição: O Instituto de Inteligência Computacional Aplicada (I2CA - www.i2ca.ai) possui como missão ?Desenvolver pesquisa na área de inteligência computacional aplicada na indústria, com foco em veículos e outros sistemas autônomos inteligentes, formando pessoal especializado e fortalecendo o ecossistema de empresas que empregam e desenvolvem Inteligência Artificial?. No I2CA, desenvolveremos pesquisas nas áreas de Cognição Visual Artificial, Mobilidade Autônoma, e Interação Autônoma Inteligente, entre outras correlatas e pertencentes à grande área de Inteligência Computacional. Buscaremos desenvolver e disponibilizar para a sociedade veículos e outros sistemas autônomos, como os que já desenvolvemos para a Embraer, resultado de nossa pesquisa com o carro autônomo IARA. O I2CA conta com importante contrapartida institucional da UFES na forma de pessoal, infraestrutura física e de equipamentos. O I2CA conta com a parceria da Universidade de São Paulo (USP), Universidade Federal de São Paulo (UNIFESP) e Instituto Federal do Espírito Santo (IFES), que contribuirão com pessoal e com a infraestrutura física e de equipamentos necessária para os membros da equipe científica sediados nestas instituições. Contará ainda com o apoio dos Institutos Federais IFAM, IFSP, IFPB e IFSUL, do Serviço Nacional de Aprendizagem Industrial (SENAI) de Vitória/ES e Londrina/PR, das Federações das Indústrias do Espírito Santo (FINDES) e do Paraná (FIEP), além dos Institutos de Eficiência Operacional (IST) do Senai/ES e Senai/PR. Vale destacar o apoio da FINDES e do Senai/ES que, por meio do FindesLab (https://findeslab.com.br), hub de inovação da indústria capixaba, aportará muito ao Instituto. O I2CA conta com a parceria de 2 empresas, ArcelorMittal e Vale, que estão fortemente motivadas para participar do projeto, tendo contribuído efetivamente para a definição dos temas a serem investigados. Uma terceira grande e importante empresa que apoia o I2CA é a Embraer. O I2CA conta ainda com fundamental suporte da Fundação de Amparo à Pesquisa e Inovação do Espírito Santo (FAPES). Por fim, o I2CA conta com o apoio da Associação Capixaba de Tecnologia (ACT!ON), que congrega as empresas de informática do Espírito Santo - mais de 60 empresas membro da ACT!ON apresentaram apoio formal ao I2CA. O I2CA será dirigido por um Comitê Executivo (CE), composto por: Diretor; dois Vice-Diretores advindos das empresas parceiras; Coordenador de Educação e Difusão de Conhecimento (EDC); e Coordenador de Transferência de Tecnologia (TT) - por meio do Plano de EDC, o I2CA formará recursos humanos em IA e difundirá os resultados alcançados pelo Instituto e, por meio do Plano de TT, criará novas tecnologias para gerar riquezas para o Brasil, empregos de qualidade para a população, e melhorar a qualidade de vida dos brasileiros. O Instituto contará também com um Conselho Consultivo Internacional (CCI), composto por destacados cientistas reconhecidos internacionalmente nos campos de pesquisa do I2CA. O principal objetivo do I2CA será o desenvolvimento de poderosas Inteligências Computacionais Autônomas (ICAs). Para isso, realizaremos um conjunto de macroprojetos que consistirão no desenvolvimento de ICAs para: Manufatura Inteligente e Gêmeos Digitais, Monitoramento Inteligente de Ambientes Industriais, Veículos e Máquinas Autônomas, e Inteligência Computacional Autônoma. Dada a amplitude e o escopo ambicioso destes macroprojetos, a criação de um instituto para conduzi-los se justifica, é relevante e necessária.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Avelino Forechi Silva - Integrante / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador / Anselmo Frizera Neto - Integrante / Guilherme Monteiro Garcia - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2019 - Atual

    Carros Autônomos SAE Nível 5, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alberto Ferreira De Souza em 25/10/2020., Descrição: A Sociedade Internacional de Engenheiros Automotivos (Society of Automotive Engineers ? SAE International) categoriza os Sistemas de Condução Autônoma para Veículos Motorizados em seis níveis, do nível 0 (zero), o mais básico, sem autonomia, até o nível 5, totalmente autônomo. O Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LCAD) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) desenvolve desde 2009 o carro autônomo IARA ? Intelligent Autonomous Robotic Automobile ?, que é uma plataforma de hardware e software para investigação de todos os aspectos relevantes à implementação e uso de carros autônomos. O projeto IARA do LCAD/UFES resultou no desenvolvimento de um carro autônomo capaz de realizar uma viagem de Vitória a Meaípe, em Guarapari (74 Km), de forma autônoma em maio de 2017. Contudo, foram necessárias intervenções humanas em alguns momentos da viagem porque certas demandas do percurso ainda não eram tratadas pelo sistema que confere autonomia à IARA (sistema autônomo). Neste projeto, investigaremos aspectos relevantes do sistema autônomo da IARA para torná-la capaz de realizar uma viagem equivalente sem nenhuma intervenção humana. Em particular, investigaremos como soluções de software e hardware podem ser usadas para tratar as interações carro autônomo-passageiros (comandos para escolha de destino ou ajustes de comportamento autônomo, entre outras interações), carro autônomo-pedestres (detecção de pedestres e tratamento deles em faixas de pedestres e fora delas) e carro autônomo-carro dirigido por humanos (ultrapassagens, cessão de espaço para ultrapassagem, mudanças de faixa, comportamento em cruzamentos com e sem semáforos, comportamento diante de semáforos piscando amarelo, etc.).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2018 - 2021

    Redes Neurais Profundas no Apoio à Fiscalização, Descrição: Neste projeto de pesquisa investigaremos o uso de arquiteturas de redes neurais profundas (deep learning) em tarefas de fiscalização da arrecadação de impostos estaduais e de combate à evasão fiscal. Examinaremos métodos de extração de características de dados associados a receitas tributárias e arquiteturas de redes neurais profundas capazes de aprender a relação entre estes dados e fraudes tributárias. Empregaremos dados fornecidos pela Secretaria de Estado da Fazenda do Espírito Santo (Sefaz), dentro do contexto de parceria já estabelecida para a realização deste projeto, para treinar as redes neurais profundas sob investigação. Esperamos, com nossos resultados experimentais, revelar que os mecanismos propostos para detectar fraudes superam os usados na fiscalização tradicional, e constituem ferramenta vantajosa para detecção de fraudes fiscais. Por consequência, esperamos contribuir para o aumento da receita estadual com impostos e a redução da evasão fiscal.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Integrante / Teresa Cristina Janes Carneiro - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2018 - 2020

    Desenvolvimento e Testes de um Demonstrador Tecnológico para Aeronaves baseado em Robótica Autônoma, Descrição: Esse projeto de parceria tem como objetivo desenvolver e demonstrar um conjunto de tecnologias para aeronaves como meio para capacitar a equipe do projeto Cockpit do Futuro (CdF) da Embraer no uso de tecnologias de inteligência artificial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): EMBRAER - Auxílio financeiro.

  • 2016 - 2021

    Visão Artificial e Robótica Autônoma Aplicadas à Mineração, Projeto certificado pela empresa Companhia Vale do Rio Doce em 11/08/2016., Descrição: Nos últimos anos, houve um grande avanço nas áreas de robótica e visão computacional, graças ao aumento de desempenho dos computares, avanços teóricos nestas áreas e desafios propostos por empresas (como a Amazon Picking Challenge, por exemplo) ou órgãos governamentais (como a DARPA Urban Challenge, por exemplo). Robôs e sistemas de visão computacional estão alcançando e superando capacidades humanas em vários contextos. Neste projeto de pesquisa, investigaremos visão artificial e robótica autônoma aplicadas à mineração. Buscaremos encontrar soluções inovadoras para problemas da indústria de pelotização associados à eficiência e produtividade, tais como a medição de variáveis (indicadores) de interesse (o volume preciso de minério ou pelotas em pilhas ou transportados por correias transportadoras, por exemplo) e a movimentação de materiais empregando veículos autônomos. A medição precisa, automática ou semi-automática e a baixo custo de indicadores é fundamental para o controle e otimização de processos de produção e movimentação nos diversos níveis de decisão (estratégico, tático e operacional) e ao longo de todo o ciclo dos empreendimentos minerais. Contudo, para vários indicadores, os processos de medição atuais são arcaicos, imprecisos, de alto custo ou ineficientes. O emprego de visão computacional e outras técnicas de inteligência computacional e/ou robótica para a medição tem se mostrado eficaz no processo de monitoramento de variáveis de interesse nas mais diversas áreas da indústria. Neste projeto de pesquisa, tiraremos proveito de nossa experiência com veículos autônomos (que precisam representar e entender precisamente o ambiente em que trafegam para operar com eficiência e segurança) para atacar problemas relevantes de medição de indicadores da indústria de pelotização. Nossa experiência com robótica autônoma pode ser também empregada no estudo de sistemas autônomos de movimentação de materiais para otimização de processos de produção, redução do seu custo e aumento de sua segurança.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Edilson de Aguiar - Integrante / Thiago Oliveira dos Santos - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2015 - 2018

    Rastreamento Visual Artificial para Robôs Autônomos, Descrição: Neste projeto de pesquisa, investigaremos modelos matemático-computacionais de ras-treamento visual baseados na biologia do sistema visual, modelá-los-emos matemática e computacionalmente e avaliá-los-emos em sistemas de detecção e rastreamento de objetos móveis, localização e mapeamento simultâneos, e planejamento para robôs autônomos. Com este projeto de pesquisa, esperamos compreender, bem como modelar matemática e computacionalmente, o processamento da informação visual associado ao movimento ocular de perseguição suave, o qual ocorre a partir do córtex cerebral até os neurônios motores através da ponte dorsolateral, vérmis e flóculo do cerebelo, núcleos vestibulares e formação reticular pontina paramediana. Esperamos também avaliar os modelos do movimento ocular de perseguição suave em sistemas para robôs autônomos. Esperamos ainda orientar ou co-orientar 1 aluno de doutorado, 6 alunos de mestrado e 6 alunos de iniciação científica, publicar 3 artigos em periódicos qualificados e 6 artigos em anais de congressos qualificados, e registrar 1 patente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Coordenador / Mariella Berger Andrade - Integrante / Lucas de Paula Veronese - Integrante / Hélio Perroni Filho - Integrante.

  • 2013 - 2014

    Navegação Assistida de Automóvel de Passeio Controlada por Interface Cérebro Computador, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alberto Ferreira De Souza em 08/08/2013., Descrição: Uma Interface Cérebro-Computador (ICC) é um canal de comunicação não muscular para a transmissão de sinais do cérebro para o mundo externo. Ela transforma decisões mentais em si-nais de controle através da análise da atividade bioelétrica do cérebro, permitindo ao seu usuário interagir com a interface propriamente dita através de recursos gráficos, por exemplo. Uma ICC funciona a partir de um paradigma do sinal de eletroencefalograma (EEG), que pode ser imaginação motora, variação do ritmo mu, ou potenciais evocados. Entre os potenciais evocados, destacam-se os Potenciais Evocados no Estado Permanente (Steady State Visual Evoked Potential ? SSVEP). Esses potenciais refletem, no sinal EEG, a frequência de um estímulo visual observado em um tablet pelo usuário. Uma ICC com base nesses potenciais é chamada de ICC-SSVEP. Uma ICC-SSVEP já foi desenvolvida pelo Laboratório de Automação Inteligente (LAI), do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) da UFES para o comando de uma cadeira de rodas robótica. Por outro lado, o Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LCAD) do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da UFES possui um automóvel de passeio da marca Ford, modelo Escape Hybrid, equipado com sistemas de controle do volante, acelerador, freio, câmbio, faróis, buzina, entre outros atuadores de interesse, e sensores da rotação das rodas e do ângulo do volante, entre outros dados de interesse. Também já se encontram instalados no veículo câmeras de vídeo estéreo, um sensor a laser, um GPS e um sensor inercial, os quais serão utilizados para examinar o ambiente ao redor do veículo e obter sua localização, além de realizar um mapeamento simultâneo do ambiente, através da técnica de Localização e Mapeamento Simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping ? SLAM). A partir dos mapas obtidos e processados, e também dos sinais cerebrais de comando, será possível evitar obstáculos e realizar a navegação do veículo no ambiente, utilizando para isso uma rede de computadores alto desempenho computacional. Neste projeto de pesquisa de cooperação internacional entre o PPGI/UFES e o PPGEE/UFES e a Universidad Técnica Federico Santa María (UTFSM) do Chile, buscaremos desenvolver mecanismos de navegação de um automóvel de passeio assistida por Interface Cérebro Computador (ICC) baseada em SSVEP e SLAM. Com a realização deste projeto de pesquisa, espera-se proporcionar às pessoas com deficiência a capacidade de dirigir um automóvel de passeio com base em seus sinais cerebrais, em ambientes de trânsito conhecidos pelo hardware/software instalados no automóvel. Para viabilizar o conhecimento, por parte do automóvel, dos ambientes de trânsito de interesse, serão desenvolvidos algoritmos de SLAM e navegação semiautônoma precisa de automóveis de passeio, baseados nos sinais cerebrais de comando do motorista. Ressalta-se que este projeto de pesquisa é atual e inovador, frente ao estado da arte de recentes pesquisas de outros grupos de pesquisa no mundo. Por exemplo, a Escola Politécnica Federal de Lausane (EPFL) e a NISSAN, na Suíça, realizam pesquisas com vista a desenvolver um protótipo para controlar um carro de passeio através de sensores e sinais cerebrais, utilizando uma análise estatística para prever as intenções do motorista e avaliar o seu estado cognitivo em relação ao ambiente. O Instituto de Tecnologia de Berlin realiza estudos para detectar possíveis intenções no momento em que um motorista pensa em frear um carro. O AutoNOMOS Labs, do Grupo de Inteligência Artificial da Freie Universität Berlin, realiza estudos focados no desenvolvimento de tecnologia de carros sem motoristas para o futuro.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Edilson de Aguiar - Integrante / Teodiano Freire Bastos Filho - Integrante / Sandra Mara Torres Muller - Integrante / Fernando Alfredo Auat Cheeín - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2011 - 2016

    Consolidação das Linhas de Pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do PPGI-UFES, Descrição: Neste projeto de pesquisa, buscaremos consolidar as linhas de pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), contando para isso com o apoio dos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ, área interdisciplinar de Computação de Alto Desempenho. Buscaremos também dar continuidade aos avanços alcançados com os projetos de pesquisa ?Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho, Inteligência Computacional e Otimização do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES (FACADOIC)? e ?Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES (FACADIC)?, apoiados pelo CNPq em editais Casadinho anteriores. Para isso, serão realizados trabalhos conjuntos entre as equipes da UFES e da COPPE/UFRJ envolvendo a pesquisa sobre modelagem e simulação em sistemas computacionais de alto desempenho nos seguintes temas: (i) estratégias de implementação do método dos elementos finitos utilizando processamento de alto desempenho; (ii) modelos matemático-computacionais de cognição visual aplicados aos pro-blemas de localização e mapeamento simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping ? SLAM) e navegação de veículos autônomos; e (iii) técnicas de Otimização Combinatória aplicáveis aos temas (i) e (ii). Buscaremos ainda consolidar laços de cooperação para a investigação de questões científicas relevantes na área de Computação de Alto Desempenho, tanto entre os pesquisadores das duas universidades parceiras envolvidos no projeto de pesquisa como no PPGI/UFES. Os elementos integradores dos trabalhos de pesquisa a serem realizados serão o estudo e o desenvolvimento de técnicas, algoritmos, metodologias, hardware e software para aplicações da computação paralela em mecânica dos fluidos, otimização combinatória e aprendizado de máquina. Aplicações práticas envolvem, dentre outras: problemas com múltiplas físicas acopladas (multifísicas) em dinâmica dos fluidos; redução dos custos das operações matriz-vetor necessárias nos métodos de solução de sistemas lineares não-estacionários de grandes dimensões; redução do tempo computacional para avaliação da matriz jacobiana na solução de problemas não lineares de grande porte de interesse segundo o método de Newton; tecnologias de campos eletromagnéticos envolvendo transformações de campos próximo e distante em antenas; predição do risco ou do valor futuro de ativos financeiros; seleção de características em problemas de reconhecimento de padrões; e cômputo do caminho ótimo em problemas de navegação de veículos autônomos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lúcia Catabriga - Integrante / Maria Cristina Rangel - Integrante / Maria Claudia Silva Boeres - Integrante / Thomas Walter Rauber - Integrante / Elias Silva de Oliveira - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Claudio Luis de Amorim - Integrante / Renato Nascimento Elias - Integrante / Fábio Daros de Freitas - Integrante / José Jerônimo Camata - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2010 - 2014

    Modelos Matemático-Computacionais de Exploração e Busca Visual Aplicados ao Problema de Mapeamento e Localização Simultâneos de Robôs, Descrição: As imagens projetadas dentro de nossos olhos mudam todo o tempo por conta do movimento dos olhos ou do nosso corpo como um todo. Contudo, em um aparente paradoxo, percebemos o mundo retratado nas imagens capturadas pelos olhos como estável. Além disso, as imagens projetadas nas retinas humanas são bidimensionais; entretanto, o cérebro é capaz de sintetizar uma representação tridimensional estável a partir delas (o que vemos), com informações sobre cor, forma e profundidade a respeito os objetos no ambiente ao nosso redor, eliminando os efeitos dos movimentos dos olhos e do corpo. O sistema visual biológico viabiliza a nossa movimentação através do ambiente 3D de forma precisa. Assim, a modelagem das funcionalidades do sistema visual biológico pode contribuir para o desenvolvimento de sistemas de localização e mapeamento simultâneos (Simultaneous Localization And Mapping ? SLAM) de robôs. SLAM é talvez o problema mais fundamental da robótica autônoma. Veículos robóticos autônomos necessitam saber onde estão em sua área de atuação para realizar as atividades de interesse. Correntemente, as abordagens probabilísticas têm se mostrado as mais apropriadas para resolver o problema de SLAM. Neste projeto de pesquisa, investigaremos modelos matemáticos-computacionais de exploração e busca visual aplicados ao problema de mapeamento e localização simultâneos de robôs. Para isso, estudaremos a biologia da exploração e busca visual, i.e., os mecanismos a partir dos quais nós e outros animais conseguimos localizar visualmente pontos de interesse no espaço 3D. No Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LCAD) do Departamento de Informática (DI) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) são estudados modelos matemático-computacionais de áreas do cérebro envolvidas com a cognição visual. Neste projeto de pesquisa, avançaremos no estudo desses modelos com o objetivo de encontrar soluções para o problema de SLAM baseadas em exploração e busca visual.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

  • 2010 - 2014

    Núcleo de Excelência em Computação de Alto Desempenho e sua Aplicação em Computação Científica e Inteligência Computacional, Descrição: : Neste projeto de pesquisa, buscaremos criar e consolidar o ?Núcleo de Excelência em Computação de Alto Desempenho e sua Aplicação em Computação Científica e Inteligência Computacional? (NECAD) da UFES por meio da aquisição de infra-estrutura adicional e da realização de pesquisa, em conjunto com pesquisadores da COPPE/UFRJ, em computação de alto desempenho e sua aplicação em computação científica e inteligência computacional. Hoje, observa-se uma necessidade crescente de novas técnicas dentro da área de computação científica para viabilizar simulações de problemas envolvendo múltiplas escalas espaciais e temporais e múltiplas físicas acopladas. Para contribuirmos nesta área, investigaremos novas formulações e técnicas de implementação do método dos elementos finitos, e novas estratégias de solução dos sistemas lineares resultantes não só de formulações de elementos finitos, mas também de diferenças finitas ou volumes finitos. Investigaremos também modelos matemático-computacionais de cognição visual aplicados ao problema de localização e mapeamento simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping ? SLAM) de veículos autônomos. Para isso, aprofundaremos nossos estudos sobre a biologia da cognição visual e sobre novos modelos matemático-computacionais de áreas do cérebro envolvidas com a cognição visual. Esses modelos, dada sua complexidade, demandam grande esforço computacional e, portanto, requerem computação de alto desempenho. Com a criação do NECAD, buscaremos desenvolver novas bibliotecas numéricas de apoio ao desenvolvimento de código para a solução de problemas multi-física, simulação multi-escala, solucionadores rápidos, além de protótipos de sistemas computacionais para simulações em larga escala. Buscaremos também estender o estado da arte em Cognição Visual Artificial por meio da implementação de um veículo autônomo baseado em um automóvel comercial e do seu uso em pesquisas científicas que subsidiem a implementação e integração de sistemas de vergência e reconstrução 3D, busca visual e reconhecimento de imagens em sistemas para SLAM de veículos autônomos. Tais sistemas têm aplicações na indústria automobilística, indústria de equipamentos militares de defesa, além de aplicações na automação de inúmeras tarefas da indústria e comércio em geral que requeiram veículos autônomos. Buscaremos ainda avançar com nossas pesquisas sobre programação de sistemas many-core e aplicações de Virtual Generalizing Random Access Memory Weighless Neural Networks (VG-RAM WNN).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lúcia Catabriga - Integrante / Maria Cristina Rangel - Integrante / Maria Claudia Silva Boeres - Integrante / Thomas Walter Rauber - Integrante / Elias Silva de Oliveira - Integrante / Isaac Pinheiro dos Santos - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Claudio Luis de Amorim - Integrante / Valeria Alves da Silva - Integrante / Neyval Costa Reis Júnior - Integrante / Sergio Nery Simões - Integrante / Edilson Luiz do Nascimento - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

  • 2009 - 2011

    Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: Este projeto tem como objetivo central fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), contando para isso com o apoio dos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ, área interdisciplinar de Computação de Alto Desempenho. Este projeto visa dar continuidade aos avanços alcançados com o projeto ?Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES (FACADIC)?, apoiado pelo CNPq no edital Casadinho anterior. Serão realizados trabalhos conjuntos entre as equipes da UFES e da COPPE/UFRJ envolvendo a pesquisa sobre modelagem e simulação em sistemas computacionais de alto desempenho nos seguintes temas: (i) estratégias de implementação do método dos elementos finitos utilizando processamento de alto desempenho; (ii) programação de sistemas many-core; e (iii) computação científica combinatória. Com este projeto, espera-se estabelecer laços de cooperação para a investigação de questões científicas relevantes na área de Computação de Alto Desempenho, tanto entre os pesquisadores das duas universidades parceiras envolvidos no projeto como no PPGI. Os elementos integradores dos trabalhos de pesquisa a serem realizados nesse projeto serão o estudo e o desenvolvimento de técnicas, algoritmos, metodologias, hardware e software para aplicações da computação paralela em mecânica dos fluidos, otimização combinatória e aprendizado de máquina. Aplicações práticas envolvem, dentre outras, problemas com múltiplas físicas acopladas (multi-físicas) em dinâmica dos fluidos, predição do risco ou do valor futuro de ativos financeiros, a classificação de operações com cartão de crédito como fraudulentas ou não, seleção de características em problemas de reconhecimento de padrões, redução nos custos para rearranjar os dados em um balanceamento dinâmico de carga em clusters de computadores e redução dos custos das operações matriz-vetor necessária nos métodos de solução de sistemas lineares não-estacionários. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lúcia Catabriga - Integrante / Maria Cristina Rangel - Integrante / Maria Claudia Silva Boeres - Integrante / Thomas Walter Rauber - Integrante / Elias Silva de Oliveira - Integrante / Isaac Pinheiro dos Santos - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Claudio Luis de Amorim - Integrante / Renato Nascimento Elias - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2010

    Classificação Automática em CNAE-Subclasses (SCAE), Descrição: O objetivo principal deste projeto de pesquisa é desenvolver ou adaptar algoritmos e heurísticas que viabilizem a implementação de um Sistema Computacional para a Codificação Automática de Atividades Econômicas (SCAE) e comparar o desempenho deste sistema com o de codificadores humanos. A Classificação Nacional de Atividades Econômicas (CNAE) é uma tabela hierárquica de atividades e códigos associados. Seu nível mais detalhado, as subclasses CNAE-Fiscal, é usado como instrumento de padronização nacional dos códigos de atividade econômica. Tais códigos são utilizados pelos diversos órgãos públicos da administração direta na gerência e controle de ações de cada esfera. Nos cadastros da administração pública, os códigos da CNAE-Fiscal são atribuídos a todos os agentes econômicos que estão engajados na produção de bens e serviços, sendo que na Secretaria da Receita Federal, um ou mais códigos CNAE-Fiscal devem ser informados quando do cadastro de uma nova pessoa jurídica (quando do registro de um CNPJ) ou quando da alteração dos seus atos constitutivos. Atualmente, a escolha e atribuição dos códigos CNAE-Fiscal é feita manualmente pelo próprio informante ou por codificadores humanos treinados apoiados por ferramentas computacionais de busca na tabela CNAE-Fiscal, disponibilizadas pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE). O principal objetivo deste projeto é desenvolver um protótipo de um Sistema Computacional para a Codificação Automática de Atividades Econômicas (SCAE). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Eliana Zandonade - Integrante / Hannu Tapio Ahonen - Integrante / Felipe Maia Galvão França - Integrante / Priscila Machado Vieira Lima - Integrante / Elias Silva de Oliveira - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Fundação Espírito-santense de Tecnologia - Auxílio financeiro / Receita Federal do Brasil - Auxílio financeiro.

  • 2006 - 2008

    Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES, Descrição: Este projeto tem como objetivo central fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional. Na linha de Computação de Alto Desempenho serão realizados trabalhos conjuntos entre a equipe da UFES e da COPPE nos seguintes temas: (i) estudo e implementação paralela de novas técnicas adaptativas no tempo e no espaço de representação de configurações de malha de elementos finitos aplicados a problemas de escoamentos em meios porosos; (ii) novos paradigmas de programação adequados para futuros sistemas paralelos com dezenas ou centenas de processadores implementados através de circuitos integrados multi-core. Na linha de Inteligência Computacional serão realizados trabalhos na área de descoberta de conhecimento em bases de dados, envolvendo técnicas de mineração de dados, reconhecimento de padrões e aprendizado automático. Especificamente, serão realizados estudos nos seguintes temas: (i) seleção de atributos; (ii) adaptações das técnicas clássicas de classificação ao caso de dados com variáveis temporais; (iii) integração de classificadores simbólicos utilizando sistemas multi-agentes. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Flávio Miguel Varejão - Integrante / Andréa Maria Pedrosa Valli - Integrante / Lúcia Catabriga - Integrante / Thomas Walter Rauber - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / José Luís Drummond Alves - Integrante / Sérgio Antônio Andrade de Freitas - Integrante / Maria Carolina Monard - Integrante / Solange Oliveira Rezende - Integrante / Alneu de Andrade Lopes - Integrante / Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

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Projetos de desenvolvimento

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Badue - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

  • 1997 - 1998

    DDD-X em Tempo Real, Descrição: Este projeto foi realizado entre a Escola de Engenharia Elétrica da Universidade Federal de Goiás e a Telegoiás S.A., visando desenvolver uma integração entre o sistema de bilhetagem das centrais telefônicas em uso pela Telegoiás e um banco de dados de forma a obter dados em tempo real. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Claudine Santos Badue Gonçalves - Integrante / Fouad Joseph Georges - Coordenador / Marcelo Akira Inuzuka - Integrante., Financiador(es): Telecomunicações de Goás e Tocantins - Auxílio financeiro.

Histórico profissional

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Endereço profissional

  • Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Departamento de Informática. , Av. Fernando Ferrari 514, Campus Universitário de Goiabeiras, Prédio CT-VII, Goiabeiras, 29060-970 - Vitoria, ES - Brasil, Telefone: (27) 33352654, Fax: (27) 33352850, URL da Homepage:

Seção coletada automaticamente pelo Escavador

Experiência profissional

2020 - Atual

INOVETECH ENGENHARIA E INOVAÇÃO LTDA

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2009 - Atual

Universidade Federal do Espírito Santo

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Regime: Dedicação exclusiva.

2007 - 2009

Universidade Federal do Espírito Santo

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista recém-doutor, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Bolsa da Fundação de Apoio à Ciência e Tecnologia do Espírito Santo (FAPES). Modalidade/Tipo de bolsa: Desenvolvimento Científico Regional (DCR) II

2005 - 2007

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Bolsista de desenvolvimento, Enquadramento Funcional: Bolsista de desenvolvimento, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Bolsa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Modalidade/Tipo de bolsa: Desenvolvimento Tecnológico e Industrial (DTI) F

2001 - 2005

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Bolsista de doutorado, Enquadramento Funcional: Bolsista de doutorado, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Bolsa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Modalidade/Tipo de bolsa: Doutorado

1999 - 2001

Universidade Federal de Minas Gerais

Vínculo: Bolsista de mestrado, Enquadramento Funcional: Bolsista de mestrado, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Bolsa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Modalidade/Tipo de bolsa: Mestrado

1998 - 1998

Universidade Federal de Goiás

Vínculo: Bolsista de iniciação, Enquadramento Funcional: Bolsista de iniciação, Carga horária: 20

Outras informações:
Bolsa da Fundação Nacional de Pesquisa (FUNAPE) no convênio com TELEGOIÁS S.A.

1996 - 1997

Universidade Federal de Goiás

Vínculo: Bolsista de iniciação, Enquadramento Funcional: Bolsista de iniciação, Carga horária: 20

Outras informações:
Bolsa do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq). Modalidade/Tipo de bolsa: Iniciação Tecnológica e Industrial (ITI)