Luiz Antonio Buschetto Macarini

Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Federal de Santa Catarina. Concluiu o mestrado em Engenharia de Automação e Sistemas em Agosto de 2021, também pela Universidade Federal de Santa Catarina. Foi membro do Image Processing and Computer Graphics Lab (LAPIX), laboratório associado ao Instituto Nacional para a Convergência Digital (INCoD), gerido pelo professor Dr. rer. nat. Aldo von Wangenheim. Profissionalmente, atuou como desenvolvedor de software nas áreas de visão computacional e aprendizado de máquina na Prime International, de Brusque. Trabalhou como Cientista de Dados na Claro S.A. Atualmente, atua como pesquisador na área de visão computacional no CPQD - Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações. Possui experiência nas áreas de deep learning e processamento de imagens voltados, principalmente, às aplicações portuárias, de logística, sensoriamento remoto e industrial. Também possui experiência com aprendizado de máquina no desenvolvimento de sistemas de recomendação e processamento de linguagem natural.

Informações coletadas do Lattes em 30/04/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Engenharia de Automação e Sistemas

2019 - 2021

Universidade Federal de Santa Catarina
Título: Utilização de redes neurais convolucionais na detecção, segmentação e classificação de núcleos celulares para identificação de aneuploidia, Ano de Obtenção: 2021
Marcelo Ricardo Stemmer.Coorientador: Aldo von Wangenheim. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Graduação em Engenharia de Computação

2012 - 2017

Universidade Federal de Santa Catarina

Ensino Médio (2º grau)

2009 - 2011

EDUTEC SATC

Formação complementar

2016 - 2016

Compatibilidade Eletromagnética. (Carga horária: 4h). , Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

2016 - 2016

MATLAB Básico. (Carga horária: 4h). , Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

2015 - 2015

Programação Básica em Arduíno. (Carga horária: 30h). , Universidade Federal de Santa Catarina, UFSC, Brasil.

2010 - 2011

Técnico em Eletrônica. (Carga horária: 1900h). , EDUTEC SATC, SATC, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Razoavelmente, Escreve Razoavelmente.

Português

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquina.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento de Imagens.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.

Participação em eventos

X Computer on the Beach. 2019. (Congresso).

Participação em bancas

Aluno: Leonardo Quarezemin Bagio

RODRIGUES, V. S.;MACARINI, LUIZ ANTONIO; IZIDORO, C.. Vantagens e Desvantagens: Desenvolvimento de um Protótipo para Irrigação do Solo Utilizando Controle em Malha Aberta e Malha Fechada. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Faculdade SATC.

Produções bibliográficas

VICTÓRIA MATIAS, ANDRÉ ; ATKINSON AMORIM, JOÃO GUSTAVO ; BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; CERENTINI, ALLAN ; CASIMIRO ONOFRE, ALEXANDRE SHERLLEY ; DE MIRANDA ONOFRE, FABIANA BOTELHO ; DALTOÉ, FELIPE PEROZZO ; STEMMER, MARCELO RICARDO ; VON WANGENHEIM, ALDO . What is the state of the art of computer vision-assisted cytology? A Systematic Literature Review. COMPUTERIZED MEDICAL IMAGING AND GRAPHICS , v. 91, p. 101934, 2021.
MACARINI, L. A. ; SOBIERANSKI, A. C. ; WANGENHEIM, A. V. ; ONOFRE, A. S. C. ; ONOFRE, F. B. M. ; STEMMER, M. R. . Analysis of Semantic Segmentation Approaches for the Morphometric Analysis of Feulgen-Stained Cytological Samples. Analytical and Quantitative Cytopathology and Histopathology , v. 43, p. 505-514, 2021.
CASAGRANDE, LUAN ; MACARINI, LUIZ ANTONIO BUSCHETTO ; BITENCOURT, DANIEL ; FRÖHLICH, ANTÔNIO AUGUSTO ; DE ARAUJO, GUSTAVO MEDEIROS . A new feature extraction process based on SFTA and DWT to enhance classification of ceramic tiles quality. MACHINE VISION AND APPLICATIONS (INTERNET) , v. 31, p. 71, 2020.
MATIAS, A. V. ; CERENTINI, A. ; MACARINI, L. A. ; AMORIM, J. G. A. ; PEREIRA, R. ; PEROZZO DALTOE, FELIPE ; WANGENHEIM, A. V. . Localização de Núcleos Celulares em Citologia Oral usando Métodos de Deep Learning. journal of health informatics , v. 12, p. http://www.jhi-, 2020.
AMORIM, J. G. A. ; MACARINI, L. A. ; MATIAS, A. V. ; CERENTINI, A. ; BOTELHO DE MIRANDA ONOFRE, FABIANA ; SHERLLEY CASIMIRO ONOFRE, ALEXANDRE ; WANGENHEIM, A. V. . Detecção de núcleos em imagens citológicas de AgNOR utilizando Aprendizado Profundo. journal of health informatics , v. 12, p. http://www.jhi-, 2020.
MACARINI, LUIZ ANTONIO ; LEMOS DOS SANTOS, HENRIQUE ; CECHINEL, CRISTIAN ; OCHOA, XAVIER ; RODÉS, VIRGÍNIA ; PÉREZ CASAS, ALÉN ; LUCAS, PEDRO PABLO ; MAYA, RICARDO ; ALONSO, GUILLERMO ETTLIN ; DÍAZ, PATRICIA . Towards the implementation of a countrywide K-12 learning analytics initiative in Uruguay. INTERACTIVE LEARNING ENVIRONMENTS , v. 00, p. 1-25, 2019.
BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; CECHINEL, CRISTIAN ; BATISTA MACHADO, MATHEUS FRANCISCO ; FARIA CULMANT RAMOS, VINICIUS ; MUNOZ, ROBERTO . Predicting Students Success in Blended Learning-Evaluating Different Interactions Inside Learning Management Systems. Applied Sciences-Basel , v. 9, p. 5523, 2019.
BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; VIEIRA, F. ; CASAGRANDE, L. ; WEBER, T. O. ; CECHINEL, C. . A block-processing approach using texture analysis for fabric defect detection. In: XI Computer on the Beach, 2020, Balneário Camboriú. Anais do XI Computer on the Beach, 2020.
BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; WANGENHEIM, A. V. ; DALTOE, F. P. ; ONOFRE, A. S. C. ; ONOFRE, F. B. M. ; STEMMER, M. R. . Towards a Complete Pipeline for Segmenting Nuclei in Feulgen-Stained Images. In: XI Computer on the Beach, 2020, Balneário Camboriú. Anais do XI Computer on the Beach, 2020.
AMORIM, J. G. A. ; BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; MATIAS, A. V. ; CERENTINI, A. ; ONOFRE, F. B. M. ; ONOFRE, A. S. C. ; WANGENHEIM, A. V. . A Novel Approach on Segmentation of AgNOR-Stained Cytology Images Using Deep Learning. In: IEEE 33rd International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS), 2020, Rochester. Annals of IEEE 33rd International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS), 2020.
MATIAS, A. V. ; CERENTINI, A. ; BUSCHETTO MACARINI, LUIZ ANTONIO ; AMORIM, J. G. A. ; DALTOE, F. P. ; WANGENHEIM, A. V. . Segmentation, Detection and Classification of Cell Nuclei on Oral Cytology Samples Stained with Papanicolaou. In: IEEE 33rd International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS), 2020, Rochester. Annals of IEEE 33rd International Symposium on Computer Based Medical Systems (CBMS), 2020.
MARCELINO, R. ; CROTTI, Y. ; GRUBER, V. ; MACARINI, L. A. . Sistema automático de geração da curva I-V para módulos fotovoltaicos. In: 9th international conference on materials and processes for renewable energies, 2019, Porto Alegre. Anais do 39º SENAFOR.
MACARINI, L. A. ; CECHINEL, C. ; LEMOS, H. S. ; OCHOA, X. ; RODES, V. ; ALONSO, G. E. ; CASAS, A. P. . Using Data Mining techniques to follow students trajectories in secondary schools of Uruguay. In: XIII Conferência Latino Americana de Tecnologia de Aprendizagem - LACLO 2018, 2018, São Paulo. Anais da XIII Conferência Latino Americana de Tecnologia de Aprendizagem - LACLO 2018, 2018.
MACARINI, L. A. ; CECHINEL, C. ; LEMOS, H. S. ; OCHOA, X. ; RODES, V. ; ALONSO, G. E. ; CASAS, A. P. ; DIAZ, P. . Challenges on implementing Learning Analytics over countrywide K-12 data. In: 9th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK19), 2018, Tempe. Proceedings of the 9th International Conference on Learning Analytics and Knowledge (LAK19), 2018.
MACARINI, L. A. ; SOBIERANSKI, A. C. . Using Convolutional Neural Network to detect and count individuals on an eucalyptus plantation. In: 10º Computer on the Beach, 2018, Florianópolis. Anais do 10º Computer on the Beach - 2019, 2018.
VIEIRA, F. ; MACARINI, L. A. ; CROTTI, Y. ; WEBER, T. O. ; CECHINEL, C. . Detecção de defeitos em tecidos utilizando Wavelets e algoritmos de aprendizagem de máquina. In: 10º Computer on the Beach, 2018, Florianópolis. Anais do 10º Computer on the Beach - 2019, 2018.
CASAGRANDE, L. ; MACARINI, L. A. ; FLORZINO, R. ; VIEIRA, F. ; OURIQUE, F. ; ARAUJO, G. M. . Sistema de Controle de Qualidade Visual de Pisos Cerâmicos Fundamentado em Processamento de Imagem e Aprendizado de Máquina. In: SBAI - Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2017, Porto Alegre. Amais do Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2017.
MACARINI, L. A. ; WEBER, T. O. . Quality Control System for Ceramic Tiles using Segmentation-based Fractal Texture Analysis and SVM. In: SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images, 2017, Niterói - RJ. Conference on Graphics, Patterns and Images, 30. (SIBGRAPI), 2017.
MACARINI, L. A. ; SOBIERANSKI, A. C. . Using Convolutional Neural Network to detect and count individuals on an eucalyptus plantation. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
VIEIRA, F. ; MACARINI, L. A. ; CROTTI, Y. ; WEBER, T. O. ; CECHINEL, C. . Detecção de defeitos em tecidos utilizando Wavelets e algoritmos de aprendizagem de máquina. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

AMORIM, J. G. A. ; CERENTINI, A. ; MACARINI, L. A. ; MATIAS, A. V. ; WANGENHEIM, A. V. . Systematic Literature Review of Computer Vision-Aided Cytology ? A Review of Classic Computer Vision and Deep Learning-Based Approaches published between January/2016 ? March/2020 [Systematic Literature Review of Computer Vision-Aided Cytology ? A Review of Classic Computer Vision and Deep Learning-Based Approaches published between January/2016 ? March/2020. 2020.

SERGIO, B. Z. ; MACARINI, L. A. ; DALTOE, F. P. ; WANGENHEIM, A. V. . Computer-assisted technologies for diagnosis of oral cancer on cytology samples - A Systematic Literature Review. 2019.

Projetos de desenvolvimento

2017 - Atual

Parceria de Desenvolvimento de Soluções Tecnológicas para a Empresa Hórus Aeronaves, Descrição: O presente projeto de pesquisa tem por objetivo firmar parceria entre a empresa Hórus Aeronaves e o Instituto Nacional para Convergência Digital (INCoD), localizado na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) no desenvolvimento de soluções computacionais para a análise e interpretação de imagens aéreas capturadas pelos drones de asa fixa desenvolvidos pela empresa Hórus Aeronaves. O presente projeto será vinculado ao Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) na própria Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e será coordenado através de demanda expontânea da FAPESC para o Prof. Dr. Aldo von Wangenheim, professor titular desta universidade, e Coordenador do INCoD. As atividades a serem desenvolvidas no projeto serão descritas nas seções seguintes e objetivam a transferência de solução tecnológica de P&D para a empresa Hórus dentro da expertise do INCoD. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
2017 - 2019

Parceria de Desenvolvimento de Soluções Tecnológicas para a Empresa Hórus Aeronaves, Descrição: O presente projeto de pesquisa tem por objetivo firmar parceria entre a empresa Hórus Aeronaves e o Instituto Nacional para Convergência Digital (INCoD), localizado na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) no desenvolvimento de soluções computacionais para a análise e interpretação de imagens aéreas capturadas pelos drones de asa fixa desenvolvidos pela empresa Hórus Aeronaves. O presente projeto será vinculado ao Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC) na própria Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) e será coordenado através de demanda expontânea da FAPESC para o Prof. Dr. Aldo von Wangenheim, professor titular desta universidade, e Coordenador do INCoD. As atividades a serem desenvolvidas no projeto serão descritas nas seções seguintes e objetivam a transferência de solução tecnológica de P&D para a empresa Hórus dentro da expertise do INCoD. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Luiz Antonio Buschetto Macarini - Integrante / Aldo von Wangenheim - Coordenador / Marcelo Ricardo Stemmer - Integrante / Antonio Carlos Sobieranski - Integrante / Paulo César Pereira Júnior - Integrante.
2017 - 2019

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2017 - 2019

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2017 - 2019

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2017 - 2019

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2017 - 2019

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2017 - 2019

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Prêmios

2017

Certificado de Desempenho Acadêmico - 2017/1, Universidade Federal de Santa Catarina.

2017

Certificado de Desempenho Acadêmico - 2017/2, Universidade Federal de Santa Catarina.

2016

Certificado de Desempenho Acadêmico - 2016/2, Universidade Federal de Santa Catarina.

2016

Certificado de Desempenho Acadêmico - 2016/1, Universidade Federal de Santa Catarina.

Histórico profissional

Experiência profissional

2012 - 2012

Tecnnic Eletronica Industrial

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Técnico de Produção Nível I, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2013 - 2013

Universidade Federal de Santa Catarina

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 20

Outras informações:
Disciplina: Programação em Computadores I.

2017 - 2017

Doutbox

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 40

2019 - 2021

Priime Tech

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor - Visão Computacional, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de um sistema completo para reconhecimento de placas veiculares, cobrindo desde a coleta e anotação de imagens até a validação de modelos e implantação em produção. A solução foi desenvolvida utilizando Python, OpenCV, Docker e RabbitMQ para comunicação com o backend e foi implantada em todos os clientes da empresa, operando em tempo real e gerenciando mais de 10 câmeras simultaneamente.Além disso, participei de projetos estratégicos, incluindo:- Prova de conceito para um bairro inteligente: Implantação do sistema de reconhecimento de placas, além do desenvolvimento de reconhecimento facial e detecção de emoções (ambos em fase beta).- Controle de acesso em portos: Integração de reconhecimento de placas e facial em totens, combinados com reconhecimento de documentos (versão beta), aprimorando a segurança e eficiência dos processos portuários.

2022 - 2023

CLARO S.A.

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados Pleno, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Atuação como cientista de dados na transformação de um projeto de PD desenvolvido em parceria com o CPQD em uma solução de recomendação escalável, implementada na plataforma Now (atualmente ClaroTV+). A solução foi colocada em produção, proporcionando recomendações personalizadas com base em dados contextuais. Toda a infraestrutura foi desenvolvida em Python e hospedada na AWS, garantindo escalabilidade e eficiência operacional.Além disso, foi conduzida uma PoC de recomendação de músicas para o Claro Música, considerando desafios específicos do domínio musical, como a alta taxa de pulos de faixas, o menor tempo médio de consumo em relação a filmes e séries, e o volume significativamente maior de interações diárias por usuário. Essa iniciativa visou adaptar as técnicas de recomendação para otimizar a experiência dos usuários no streaming de áudio.

2023 - Atual

Fundação Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações, CPqD

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Sênior - Visão Computacional, Carga horária: 40

Outras informações:
- Liderança técnica e gerenciamento de equipes multidisciplinares em projetos de Visão Computacional, Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina;- Desenvolvimento de soluções de Visão Computacional aplicadas a sensoriamento remoto, saúde digital, agronegócio e comunicação;- Otimização de aplicações de Visão Computacional: utilizando ferramentas como GStreamer e Cython, e técnicas como quantização, foi possível melhorar o tempo de processamento em 67, reduzindo a execução de vídeos de 3x para 1,01x o seu tempo de duração. Com essas otimizações, foi possível executar a solução na borda (Jetson TX2);- Monitoramento automatizado de áreas de conservação: desenvolvimento de uma solução de Visão Computacional para análise e monitoramento ambiental utilizando imagens de satélite, possibilitando a avaliação eficiente de 2.000 km de território;- Recomendação inteligente de conteúdos com GenAI: criação de um sistema baseado em LLM + RAG (com LangChain e Chroma) para personalização de recomendações de atrações turísticas, cobrindo 10.000 atrações em 179 cidades, melhorando a experiência do usuário com sugestões mais precisas e relevantes.

2021 - 2022

Fundação Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações, CPqD

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisador Pleno, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Liderança técnica no desenvolvimento de uma solução de recomendação de conteúdos baseada em dados contextuais, aprimorando a personalização para mais de 100 mil usuários e um catálogo com milhares de itens. A solução, inicialmente focada em séries e filmes, foi expandida para recomendações de TV linear, aumentando o engajamento dos usuários. O projeto, desenvolvido em parceria com a Claro, resultou na adoção da tecnologia como um produto estratégico para a empresa.