Roberto Alves Gueleri
Doutor em Ciências de Computação e Matemática Computacional pelo Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação da Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Graduado em Ciências da Computação pela Universidade Estadual Paulista (UNESP). Tem experiência em desenvolvimento de software, implantação de sistemas na nuvem (cloud), sistemas baseados em "cloud gaming", streaming de vídeo em tempo real, aprendizado de máquina (machine learning), ciência de dados, redes complexas, segmentação de imagens e representação do conhecimento usando ontologias.
Informações coletadas do Lattes em 02/08/2022
Acadêmico
Formação acadêmica
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2013 - 2017
Universidade de São Paulo
Título: Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina via sistemas dinâmicos coletivos
Zhao Liang. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: aprendizado de máquina; comportamento coletivo ("swarms"); movimento coletivo ("flocking"); sistemas dinâmicos não-lineares; sistemas auto-organizáveis.Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional
2011 - 2013
Universidade de São Paulo
Título: Agrupamento de dados baseado em comportamento coletivo e auto-organização,Ano de Obtenção: 2013
Zhao Liang.Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil. Palavras-chave: agrupamento de dados; aprendizado semissupervisionado; aprendizado de máquina; comportamento coletivo ("swarms"); movimento coletivo ("flocking"); sistemas auto-organizáveis. Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Graduação em Bacharelado em Ciências da Computação
2005 - 2008
Universidade Estadual Paulista - Campus de Rio Claro
Título: Foram Finder: Desenvolvimento de um Sistema Computacional Baseado em Ontologias para Suporte à Identificação de Espécies de Foraminíferos de Manguezais e Marismas Brasileiros
Orientador: Ivan Rizzo Guilherme / Décio Luis Semensatto Junior
Bolsista do(a): Agência Nacional do Petróleo, ANP, Brasil.
Curso técnico/profissionalizante em Edificações
1996 - 1999
Formação complementar
2008 - 2008
Cursos de Verão 2008 do PRH-05. (Carga horária: 240h). , Universidade Estadual Paulista - Campus de Rio Claro, UNESP, Brasil.
Idiomas
Inglês
Compreende Bem, Fala Razoavelmente, Lê Bem, Escreve Bem.
Áreas de atuação
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
Participação em eventos
IV Workshop and School on Dynamics, Transport and Control in Complex Networks.Network community detection via iterative edge removal in a system of aligning particles. 2016. (Oficina).
Dynamical Phenomena in Complex Networks.Machine learning techniques based on flocking-like behavior: modeling and analysis. 2015. (Oficina).
2014 International Joint Conference on Neural Networks -- World Congress on Computational Intelligence (IJCNN/WCCI 2014). A flocking-like technique to perform semi-supervised learning. 2014. (Congresso).
Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2014). Data clustering based on collective behavior and self-organization. 2014. (Congresso).
III Workshop and School on Dynamics, Transport and Control in Complex Networks (III ComplexNet).A flocking-like system to perform semi-supervised learning. 2014. (Oficina).
XXVII SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. Data clustering based on collective behavior and self-organization. 2014. (Congresso).
Dynamical Phenomena in Complex Networks.Clustering driven by dynamics in space of extended features. 2013. (Oficina).
II Workshop and School on Dynamics, Transport and Control in Complex Networks (II ComplexNet).Clustering driven by dynamics in space of extended features. 2013. (Oficina).
2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN) - 2012 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS).An Energy Exchanging Mechanism for Data Clustering. 2012. (Simpósio).
IV Workshop de Matemática Computacional, Estatística e Computação. 2011. (Oficina).
VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2011) - XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC 2011). Agrupamento de Dados baseado em Dinâmica de Troca de Energia. 2011. (Congresso).
IV Escola: Computação de Alto Desempenho para Sistemas Complexos. 2010. (Outra).
Reunião de Avaliação Anual 2008 - PRH/ANP. Foram Finder: Sistema Computacional para Suporte à Identificação de Foraminíferos de Manguezais e Marismas Brasileiros. 2008. (Congresso).
Seminário de Pesquisa em Ontologia no Brasil.Uma ontologia para o suporte na identificação de foraminíferos. 2008. (Seminário).
XX Congresso de Iniciação Científica da UNESP. Aplicação de Ontologias em um Sistema Computacional para Suporte à Identificação de Foraminíferos. 2008. (Congresso).
XIX Congresso de Iniciação Científica da UNESP. Foram Finder: Aplicação de Ontologias no Desenvolvimento de um Sistema Computacional para Suporte à Identificação de Foraminíferos. 2007. (Congresso).
XV Semana de Estudos da Ciência da Computação da UNESP Rio Claro (SECCOMP 2007). 2007. (Outra).
XIV Semana de Estudos da Ciência da Computação da UNESP Rio Claro (SECCOMP 2006). 2006. (Outra).
XIII Semana de Estudos da Ciência da Computação da UNESP Rio Claro (SECCOMP 2005). 2005. (Outra).
Produções bibliográficas
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CUPERTINO, THIAGO H. ; GUELERI, ROBERTO ; ZHAO, LIANG . A semi-supervised classification technique based on interacting forces. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 127, p. 43-51, 2013.
Projetos de pesquisa
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2013 - 2017
Desenvolvimento de técnicas de aprendizado de máquina via sistemas dinâmicos coletivos, Descrição: O aprendizado de máquina consiste em conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou em outras palavras, "aprender" com dados. Duas de suas principais categorias são o aprendizado não-supervisionado e o semissupervisionado, que respectivamente consistem em inferir padrões em bases cujos dados não têm rótulo (classe) e classificar dados em bases parcialmente rotuladas. Embora muito estudado, trata-se de um campo repleto de desafios e com muitos tópicos abertos. Sistemas dinâmicos coletivos, por sua vez, são sistemas constituídos por muitos indivíduos, cada qual um sistema dinâmico por si só, de modo que todos eles agem coletivamente, ou seja, a ação de cada indivíduo é influenciada pela ação dos vizinhos. Uma característica notável desses sistemas é que padrões globais podem surgir espontaneamente das interações locais entre os indivíduos, fenômeno conhecido como "emergência". Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Este projeto de pesquisa consiste no desenvolvimento e análise de modelos dinâmicos coletivos para o aprendizado de máquina, especificamente suas categorias não-supervisionada e semissupervisionada. As tarefas de segmentação de imagens e de detecção de comunidades em redes, que de certo modo podem ser entendidas como tarefas do aprendizado de máquina, são também abordadas. Em especial, desenvolvem-se modelos nos quais a movimentação dos objetos é determinada pela localização e velocidade de seus vizinhos. O sistema dinâmico assim modelado é então conduzido a um estado cujo padrão formado por seus indivíduos realça padrões subjacentes do conjunto de dados. Devido ao seu caráter auto-organizável, os modelos aqui desenvolvidos são robustos e as informações geradas durante o processo (valores das variáveis do sistema) são ricas e podem, por exemplo, revelar características para realizar soft labeling e determinar classes sobrepostas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Roberto Alves Gueleri - Integrante / Zhao Liang - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 5
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2011 - 2013
Agrupamento de dados baseado em comportamento coletivo e auto-organização, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Zhao Liang em 19/02/2013., Descrição: O aprendizado de máquina consiste de conceitos e técnicas que permitem aos computadores melhorar seu desempenho com a experiência, ou, em outras palavras, "aprender" com dados. Um dos principais tópicos do aprendizado de máquina é o agrupamento de dados que, como o nome sugere, procura agrupar os dados de acordo com sua similaridade. Apesar de sua definição relativamente simples, o agrupamento é uma tarefa computacionalmente complexa, tornando proibitivo o emprego de algoritmos exaustivos, na busca pela solução ótima do problema. A importância do agrupamento de dados, aliada aos seus desafios, faz desse campo um ambiente de intensa pesquisa. Também a classe de fenômenos naturais conhecida como comportamento coletivo tem despertado muito interesse. Isso decorre da observação de um estado organizado e global que surge espontaneamente das interações locais presentes em grandes grupos de indivíduos, caracterizando, pois, o que se chama auto-organização (ou "emergência", para ser mais preciso). Os desafios intrínsecos e a relevância do tema vêm motivando sua pesquisa em diversos ramos da ciência e da engenharia. Ao mesmo tempo, técnicas baseadas em comportamento coletivo vêm sendo empregadas em tarefas de aprendizado de máquina, mostrando-se promissoras e ganhando bastante atenção. Neste trabalho, objetiva-se o desenvolvimento de técnicas de agrupamento baseadas em comportamento coletivo. Faz-se cada item do conjunto de dados corresponder a um indivíduo, definem-se as leis de interação local, e então os indivíduos são colocados a interagir entre si, de modo que os padrões que surgem reflitam os padrões originalmente presentes no conjunto de dados. Abordagens baseadas em dinâmica de troca de energia são propostas. Os dados permanecem fixos em seu espaço de atributos, mas carregam certa informação (a "energia"), a qual é progressivamente trocada entre eles. Os grupos são estabelecidos entre dados que tomam estados de energia semelhantes. Este trabalho aborda também o aprendizado semissupervisionado, cuja tarefa é rotular dados em bases parcialmente rotuladas. Nesse caso, é adotada uma abordagem baseada na movimentação dos próprios dados pelo espaço de atributos. Procura-se, durante todo este trabalho, não apenas propor novas técnicas de aprendizado, mas principalmente, por meio de muitas simulações e ilustrações, mostrar como elas se comportam em diferentes cenários, num esforço em mostrar onde reside a vantagem de se utilizar a dinâmica coletiva na concepção dessas técnicas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Roberto Alves Gueleri - Integrante / Zhao Liang - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 10
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2007 - 2008
Foram Finder: Desenvolvimento de um Sistema Computacional Baseado em Ontologias para Suporte à Identificação de Espécies de Foraminíferos de Manguezais e Marismas Brasileiros, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ivan Rizzo Guilherme em 27/08/2012., Descrição: Foraminíferos são protozoários sarcodinos dotados de carapaça, ou teca (Ordem Foraminiferida Eichwald, 1830). Já na década de 20 surgiu interesse da indústria do petróleo pelos foraminíferos, sendo hoje em dia utilizados como a mais importante ferramenta bioestratigráfica e sendo também muito importantes nas Ciências Ambientais. Embora exista farta informação sobre a sistemática de foraminíferos, ela se encontra dispersa na literatura, dificultando consultas rápidas, eficientes e sistematizadas. Devido ao enorme crescimento da Web nos últimos anos, surge hoje a necessidade de uma melhoria no modo como documentos e aplicações são disponibilizados. A Web Semântica aparece com este propósito, consequentemente estendendo o poder da Web atual, atribuindo significado ao imenso volume de dados hoje existente. Com o advento desta Web Semântica, vem sendo muito incentivado o emprego de ontologias, estruturas capazes de representar o conhecimento de modo formalizado e padronizado. Ontologias permitem também a integração entre diversos domínios do conhecimento, aumentando o poder das aplicações que as utilizam. O presente trabalho visa então o desenvolvimento de um sistema computacional baseado em ontologias capaz de auxiliar a tarefa de identificação de espécies de foraminíferos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Roberto Alves Gueleri - Integrante / Ivan Rizzo Guilherme - Coordenador / Décio Luis Semensatto Junior - Integrante / Charles Nascimento Gomes - Integrante., Financiador(es): Agência Nacional do Petróleo - Bolsa., Número de produções C, T & A: 10
Projetos de desenvolvimento
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2017 - 2018
Solução de interação com modelos arquitetônicos dinâmicos de alto realismo visual em dispositivos com capacidade computacional limitada, Descrição: É fato que tablets e principalmente smartphones são hoje dispositivos inseparáveis da vida cotidiana das pessoas. Com essa realidade, esses dispositivos passaram também a ter grande relevância como meio de marketing, divulgação e comercialização de produtos. O marketing imobiliário tem explorado essas possibilidades, mas de forma bastante precária, devido às limitações impostas pela latência e banda de redes de comunicação e principalmente pelas capacidades de processamento e de armazenamento dos dispositivos móveis. Empreendimentos imobiliários são hoje divulgados em dispositivos móveis na forma de maquetes virtuais de baixa qualidade, quando se compara com o grau de realismo que se pode obter em uma máquina high-end especializada em processamento gráfico. A interação propiciada é também pobre, em geral apenas com movimentações e visualizações limitadas e sem permitir interatividade com o ambiente (como deslocamento e troca de móveis, alterações da decoração, etc.). Usuários com experiências em jogos eletrônicos, acostumados a visualizar filmes em alta resolução e eventualmente em 3D e a não terem que esperar muito por informações requisitadas passam a ser mais exigentes e podem se tornar mais receptivos a experiências de marketing que se aproximam à sua realidade de convívio com as mídias digitais. O objetivo geral deste projeto é comprovar a viabilidade de se construir um produto que permita que dispositivos móveis como tablets e smartphones, de forma isolada ou com conexão sem fio a telas de televisores, possam ser utilizados para marketing de empreendimentos imobiliários. Usuários, público alvo de ações de marketing, devem ser capazes de navegar, visualizar, interagir e modificar maquetes virtuais de imóveis apresentadas com alto grau de detalhes e de realismo visual. O usuário poderia então, de posse de um dispositivo relativamente simples como um smartphone, ter a experiência de interagir com uma aplicação 3D de qualidade gráfica comparável a jogos de última geração. Para isso, apoia-se no conceito de "cloud gaming", em que a lógica do jogo (aplicação 3D) e a renderização das imagens são realizadas em servidores equipados com GPUs. Cabe ao dispositivo do usuário (smartphone) receber e exibir um vídeo resultante da aplicação 3D, que o servidor gera e transmite em tempo real. Cabe também ao dispositivo enviar ao servidor os comandos de interação com o jogo. O grande desafio é a minimização da latência no ciclo que parte do envio de comandos à aplicação 3D e termina com a decodificação de vídeo no aplicativo-cliente, levando ainda em conta possíveis interferências e instabilidades da rede.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Roberto Alves Gueleri - Integrante / Guilherme Picanço Rabello - Coordenador / Cesar Augusto Camillo Teixeira - Integrante.
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2017 - 2018
Solução de interação com modelos arquitetônicos dinâmicos de alto realismo visual em dispositivos com capacidade computacional limitada, Descrição: É fato que tablets e principalmente smartphones são hoje dispositivos inseparáveis da vida cotidiana das pessoas. Com essa realidade, esses dispositivos passaram também a ter grande relevância como meio de marketing, divulgação e comercialização de produtos. O marketing imobiliário tem explorado essas possibilidades, mas de forma bastante precária, devido às limitações impostas pela latência e banda de redes de comunicação e principalmente pelas capacidades de processamento e de armazenamento dos dispositivos móveis. Empreendimentos imobiliários são hoje divulgados em dispositivos móveis na forma de maquetes virtuais de baixa qualidade, quando se compara com o grau de realismo que se pode obter em uma máquina high-end especializada em processamento gráfico. A interação propiciada é também pobre, em geral apenas com movimentações e visualizações limitadas e sem permitir interatividade com o ambiente (como deslocamento e troca de móveis, alterações da decoração, etc.). Usuários com experiências em jogos eletrônicos, acostumados a visualizar filmes em alta resolução e eventualmente em 3D e a não terem que esperar muito por informações requisitadas passam a ser mais exigentes e podem se tornar mais receptivos a experiências de marketing que se aproximam à sua realidade de convívio com as mídias digitais. O objetivo geral deste projeto é comprovar a viabilidade de se construir um produto que permita que dispositivos móveis como tablets e smartphones, de forma isolada ou com conexão sem fio a telas de televisores, possam ser utilizados para marketing de empreendimentos imobiliários. Usuários, público alvo de ações de marketing, devem ser capazes de navegar, visualizar, interagir e modificar maquetes virtuais de imóveis apresentadas com alto grau de detalhes e de realismo visual. O usuário poderia então, de posse de um dispositivo relativamente simples como um smartphone, ter a experiência de interagir com uma aplicação 3D de qualidade gráfica comparável a jogos de última geração. Para isso, apoia-se no conceito de "cloud gaming", em que a lógica do jogo (aplicação 3D) e a renderização das imagens são realizadas em servidores equipados com GPUs. Cabe ao dispositivo do usuário (smartphone) receber e exibir um vídeo resultante da aplicação 3D, que o servidor gera e transmite em tempo real. Cabe também ao dispositivo enviar ao servidor os comandos de interação com o jogo. O grande desafio é a minimização da latência no ciclo que parte do envio de comandos à aplicação 3D e termina com a decodificação de vídeo no aplicativo-cliente, levando ainda em conta possíveis interferências e instabilidades da rede.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Roberto Alves Gueleri - Integrante / Guilherme Picanço Rabello - Coordenador / Cesar Augusto Camillo Teixeira - Integrante.
Prêmios
2014
Segunda melhor dissertação de mestrado no "IX Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional - Brazilian Conference on Intelligent Systems (CTDIAC/BRACIS 2014)", Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2014).
Histórico profissional
Experiência profissional
2012 - 2012
Universidade de São PauloVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 6
Outras informações:
Estágio supervisionado em docência, atividade do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), sob supervisão do Prof. Dr. Alneu de Andrade Lopes. Atuação na disciplina Introdução à Ciência da Computação, para o curso de Engenharia Elétrica.
2012 - 2012
Universidade de São PauloVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 6
Outras informações:
Estágio supervisionado em docência, atividade do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), sob supervisão do Prof. Dr. Alneu de Andrade Lopes. Atuação na disciplina Projeto de Algoritmos, para os cursos de Matemática e de Matemática Aplicada e Computação Científica.
2011 - 2011
Universidade de São PauloVínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 6
Outras informações:
Estágio supervisionado em docência, atividade do Programa de Aperfeiçoamento de Ensino (PAE), sob supervisão do Prof. Dr. Alneu de Andrade Lopes. Atuação na disciplina Projeto de Algoritmos, para os cursos de Matemática e de Matemática Aplicada e Computação Científica.
2009 - 2010
Cientistas AssociadosVínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Pesquisador Assistente, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Atuou com desenvolvimento de software. Dentre as atividades realizadas: bibliotecas para controle e simulação de robôs móveis; software para geração de mapas urbanos; software para alocação automática de turmas em salas de aula numa universidade. Dentre as tecnologias empregadas: ambientes Windows e Linux; linguagens C/C++, C# e Java; IDEs VisualStudio, Eclipse e NetBeans; modelagem UML; Microsoft Robotics Developer Studio; MapInfo e sua linguagem MapBasic; SGBD PostgreSQL.
2007 - 2008
Universidade Estadual Paulista - Campus de Rio ClaroVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Iniciação Científica
Outras informações:
Desenvolveu um trabalho de Iniciação Científica intitulado "Foram Finder: Desenvolvimento de um Sistema Computacional Baseado em Ontologias para Suporte à Identificação de Espécies de Foraminíferos de Manguezais e Marismas Brasileiros", sob orientação do Prof. Dr. Ivan Rizzo Guilherme e co-orientação do Dr. Décio Luis Semensatto Junior. Esse foi um trabalho integrante do Programa de Formação de Recursos Humanos em Geologia do Petróleo e Ciências Ambientais Aplicadas ao Setor de Petróleo & Gás e de Biocombustíveis (PRH-05), contando com o apoio financeiro da Agência Nacional do Petróleo (ANP).
2006 - 2006
Universidade Estadual Paulista - Campus de Rio ClaroVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 10
Outras informações:
Atuou como Monitor das disciplinas Introdução à Computação I e II, para o curso de Ciências da Computação. Conjuntamente, como parte deste trabalho, desenvolveu um projeto de estudo na área temática de Sistemas de Bancos de Dados, intitulado "Linguagem XML e Aplicações de Banco de Dados na Web", sob orientação do Prof. Farid Nourani. Este trabalho contou com a Bolsa de Apoio Acadêmico e Extensão III - Modalidade Monitoria.
2017 - 2018
SurealeVínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista do programa PIPE FAPESP, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações:
Bolsista de treinamento técnico do programa PIPE da FAPESP (bolsa TT-5). Trabalhou com implantação de sistemas na nuvem (cloud), sistemas baseados em "cloud gaming" e processamento de streaming de vídeo em tempo real.
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todos os processos de Roberto Alves Gueleri e sempre que o nome aparecer em publicações dos Diários Oficiais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
Criando um monitoramento
Nossos robôs irão buscar nos nossos bancos de dados todas as movimentações desse processo e sempre que o processo aparecer em publicações dos Diários Oficiais e nos Tribunais, avisaremos por e-mail e pelo painel do usuário
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