Caio César Ponte Silva

Formação complementar

Áreas de atuação

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• MAIA, GABRIEL ; PONTE, CAIO ; CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, LARA S. ; MELO, HYGOR P. M. ; FURTADO, VASCO . A global empirical study on how street networks facilitate driving longer distances. Scientific Reports , v. 13, p. 18154, 2023.

• PONTE, CAIO ; CARMONA, HUMBERTO A. ; OLIVEIRA, ERNESON A. ; CAMINHA, CARLOS ; LIMA, ANTONIO S. ; ANDRADE, JOSÉ S. ; FURTADO, VASCO . Tracing contacts to evaluate the transmission of COVID-19 from highly exposed individuals in public transportation. Scientific Reports , v. 11, p. 24443, 2021.

• PONTE, CAIO ; MELO, HYGOR PIAGET M. ; CAMINHA, CARLOS ; ANDRADE, JOSÉ S. ; FURTADO, VASCO . Traveling heterogeneity in public transportation. EPJ Data Science , v. 7, p. 42, 2018.

• CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, VASCO ; PINHEIRO, VLÁDIA ; PONTE, CAIO . Graph mining for the detection of overcrowding and waste of resources in public transport. JOURNAL OF INTERNET SERVICES AND APPLICATIONS , v. 9, p. 22, 2018.

• CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, VASCO ; PEQUENO, TARCISIO H. C. ; PONTE, CAIO ; MELO, HYGOR P. M. ; OLIVEIRA, ERNESON A. ; ANDRADE, JOSÉ S. . Human mobility in large cities as a proxy for crime. Plos One , v. 12, p. e0171609, 2017.

• FREITAS, J. ; PONTE, CAIO ; BOMFIM, RAFAEL ; CAMINHA, CARLOS . The impact of window size on univariate time series forecasting using machine learning. In: KDMILE 2023, 2023, Belo Horizonte. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning, 2023.

• TEIXEIRA, J. P. G. ; PONTE, CAIO . Explorando a Comunicação Remota como Recurso para o Reforço Acadêmico na Monitoria. In: XXIII Encontro de Iniciação à Docência, 2023, Fortaleza. XXIII Encontro de Iniciação à Docência, 2023.

• SILVEIRA, R. ; PONTE, CAIO ; ALMEIDA, V. ; PINHEIRO, V. ; FURTADO, V. . LegalBert-pt: A Pretrained Language Model for the Brazilian Portuguese Legal Domain. In: BRACIS 2023, 2023, Belo Horizonte. Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2023.

• PONTE, CAIO ; CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, VASCO . Otimização de Florestas Aleatórias através de ponderação de folhas em árvore de regressão. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020, Brasil. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2020). p. 698-708.

• PONTE, CAIO ; CAMINHA, CARLOS ; BOMFIM, RAFAEL ; MOREIRA, RONALDO ; FURTADO, VASCO . A Temporal Clustering Algorithm for Achieving the Trade-off between the User Experience and the Equipment Economy in the Context of IoT. In: 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019, Salvador. 2019 8th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2019. p. 604.

• FURTADO, VASCO ; FURTADO, ELIZABETH ; CAMINHA, CARLOS ; LOPES, ANDRE ; DANTAS, VICTOR ; PONTE, CAIO ; CAVALCANTE, SOFIA . A data-driven approach to help understanding the preferences of public transport users. In: 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2017, Boston. 2017 IEEE International Conference on Big Data (Big Data), 2017. p. 1926.

• CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, VASCO ; PINHEIRO, VLADIA ; SILVA, CAIO . Micro-interventions in urban transportation from pattern discovery on the flow of passengers and on the bus network. In: 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 2016, Trento. 2016 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2). p. 1.

• SILVA, C. C. P. ; CAMINHA NETO, C. O. ; FURTADO, V. . Busca Heurística de Melhor Caminho entre Dois Pontos quando Múltiplas Origens e Múltiplos Destinos São Possíveis. In: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016, Recife. XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2016. p. 277-288.

• PONTE, CAIO ; CAMINHA, CARLOS ; FURTADO, VASCO . Otimização de Florestas Aleatórias através de ponderação de folhas em árvore de regressão. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVA, C. C. P. ; CAMINHA NETO, C. O. ; FURTADO, V. . Busca Heurística de Melhor Caminho entre Dois Pontos quando Múltiplas Origens e Múltiplos Destinos São Possíveis. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Ciência de e Inteligência Artificial em Apoio às Atividades da Procuradoria-Geral do Estado, Descrição: Este projeto visa desenvolver uma pesquisa no âmbito do programa cientista-chefe no judiciário cearense, a ser implantado na Procuradoria-Geral do Estado do Ceará (PGE-CE). O projeto é fortemente fundamentado na aplicação de Inteligência Artificial para exploração de dados estruturados e semiestruturados para prover métodos, técnicas e ferramentas que possam contribuir por uma justiça mais ágil, acessível, célere e conectada com a realidade social. Recursos linguísticos e computacionais desenvolvidos na primeira parte do Programa Cientista-Chefe no judiciário serão ampliados e aprimorados através do uso de Processamento de Linguagem Natural e do Reconhecimento de Entidades Nomeadas, tecnologias que possibilitarão uma melhoria significativa na capacidade de compreender textos escritos em linguagem natural. Com isso, será possível extrair informações estruturadas de textos de maneira a oferecer um suporte mais eficiente às decisões dos procuradores. Isso compreende a capacidade de buscas em documentos específicos da PGE-CE, como petições, pareceres jurídicos e outros registros relacionados a processos em andamento, e se estenderá à identificação de informações em documentos e licitações da Procuradoria, tornando o processo de pesquisa e análise mais completo e abrangente. Tarefas que envolvem automação por meio de robotização também estão no escopo deste projeto e serão aplicadas a ações rotineiras da Procuradoria. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / FURTADO, VASCO - Integrante / Rommel Dias Saraiva - Coordenador / Bonfim Amaro Júnior - Integrante / Leonardo Sampaio Rocha - Integrante.

• 2015 - 2016

  Mobilidade Urbana para Cidades Inteligentes usando Big Data, Descrição: Neste projeto investigamos técnicas de mineração de dados para explorar grandes volumes de dados sobre mobilidade urbana. Em especial, exploramos dados de movimentação de passageiros em ônibus afim de caracterizar a oferta e demanda de trasnporte público na cidade. Várias redes complexas estão sendo usadas para representar o contexto da mobilidade urbana além de servir de instrumento para apoiar a identificação de gargalos e de propor alternativas para melhorar o transporte público na cidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante / FURTADO, VASCO - Coordenador / PINHEIRO, VLADIA - Integrante.

• 2014 - 2014

  Projeto da camada oculta de uma rede neural RBF: Uma abordagem utilizando teoria dos jogos cooperativos e meta-heurísticas., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / André Luís Vasconcelos Coelho - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

• 2019 - 2020

  MINERAÇÃO DE DADOS PARA APRIMORAMENTO DE UMA API DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO VAREJO, Descrição: Atualmente, o Delfos, API de Inteligência Artificial (IA) criada pela Casa Magalhães, conta apenas com um serviço que usa aprendizado de máquina supervisionado para prever se um cliente da Casa Magalhães vai suspender o seu contrato. O presente projeto tem como objetivo aprimorar e evoluir o Delfos para prover serviços de IA para os clientes da Casa Magalhães. A Unifor desenvolverá novos serviços para o Delfos em parceria com a equipe da Casa Magalhães. Serão realizados ciclos de análise de dados com o objetivo de definir modelos capazes de resolver o problema de precificar produtos de acordo com o contexto que os cerca. A cada ciclo com duração de 2 meses será desenvolvido um novo serviço para a API do Delfos. Os modelos serão desenvolvidos para aprender e reproduzir o comportamento de um especialista do varejo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Coordenador / Gabriel de Lopes Maia - Integrante.

• 2022 - 2023

  Simulador Inteligente de Fluxo de Caixa - PREV-IA, Descrição: O projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma solução tecnológica baseada em software voltada para apoiar o setor financeiro por meio da integração de informações contábeis consolidadas e prover visão futura do fluxo financeiro para fins de tomada de decisões mais assertivas. Assim, a solução proposta consiste no desenvolvimento de um modelo de Inteligência Artificial (IA) para prever a venda de produtos levando em consideração parâmetros históricos financeiros e comerciais associados àqueles produtos e clientes. Um dos parâmetros mais relevantes a ser considerado no modelo consiste no preço, uma vez que o modelo poderá ser utilizado em simulações de venda para uma melhor avaliação da estratégia para precificação, visando a maximização dos resultados do fluxo de caixa para a empresa. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante / Ricardo Fialho Colares - Coordenador.

• 2021 - 2022

  SIQ - Sistema Inteligente Integrado de Monitoramento da Qualidade, Descrição: Desenvolvimento de uma solução sistêmica de integração dos processos da gestão da qualidade visando maior rastreabilidade de não-conformidades, por meio da padronização e automatização dos registros e geração de indicadores e notificações de forma inteligente para subsidiar ações em prol da melhoria contínua. A solução proposta consiste no uso de dispositivos móveis (tablets, smartphones e/ou laptops) dotados de aplicação Mobile específica para os registros de ocorrências por meio de interfaces que favorecem a usabilidade e uniformidade no registro das informações. Adicionalmente, os registros poderão ser acompanhados durante todo seu ciclo, por todos os setores envolvidos, por meio de uso de QR Code, propiciando ganhos de produtividade e rastreabilidade. Para fins de controle e tratamento das ocorrências, a solução proverá uma aplicação WEB para geração de indicadores e notificações de forma visual, por meio de Dashboards customizável de acordo com o perfil do usuário e interesse de cada setor. Adicionalmente, a solução proverá a análise dos registros de forma inteligente no intuito de identificar correlações de causas das ocorrências e indicações de anomalias em situações difíceis de evidenciar de forma intuitiva, trazendo maior segurança e confiabilidade na tomada de decisão acerca das ações de eliminação ou mitigação dos impactos das ocorrências, visando a melhoria contínua da qualidade dos produtos e serviços. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante / Ricardo Fialho Colares - Coordenador.

• 2020 - 2022

  Ciência dos dados e Inteligência Artificial no Sistema judiciário, Descrição: A área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) é uma área da Inteligência Artificial (IA) que destina-se a desenvolver programas de computador que tenham a habilidade de compreender textos escritos em uma língua natural para, por exemplo, extrair dos mesmos informações estruturadas. Especificamente nesse projeto, aplicaremos técnicas e métodos de PLN (Text Mining, Análise Semântica, Machine Learning e Business Intelligence) para extrair e analisar informações dos documentos textuais gerados internamente por sistemas do Tribunal de Justiça (TJ). São elas: entidades mencionadas nos documentos (objetos envolvidos nos processos, reclamantes, reclamados), fatos em ordem temporal para subsidiar análises e pareceres, informações relacionadas à movimentação de presos (em processos criminais), dentre outras de interesse do TJ.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (0) Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / Vládia Pinheiro - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante / FURTADO, VASCO - Coordenador / OLIVEIRA, ERNESON A. - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Vanessa Carneiro - Integrante / Daniel Dantas - Integrante., Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2020 - Atual

  Ciência de Dados e Inteligência Artificial para Produtividade na Prestação Jurisdicional de 1o e 2o Graus, Descrição: Este projeto visa desenvolver uma pesquisa no âmbito do programa cientista-chefe no judiciário cearense a ser implantado no Tribunal de Justiça do Ceará (TJ-CE). O projeto fortemente fundamentado na aplicação de Inteligência Artificial para exploração de dados estruturados e semi-estruturados para prover métodos, técnicas e ferramentas que possam contribuir no atendimento aos reclamos da sociedade por uma justiça mais ágil, acessível, célere e conectada com a realidade social. Em especial, exploraremos a área de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que destina-se a desenvolver programas de computador que tenham a habilidade de compreender textos escritos em uma língua natural para, por exemplo, extrair dos mesmos informações estruturadas. Serão aplicadas técnicas e métodos de PLN (Text Mining, Análise Semântica, Machine Learning e Business Intelligence) para extrair e analisar informações dos documentos textuais gerados internamente por sistemas do Poder Judiciário como entidades mencionadas nos documentos (objetos envolvidos nos processos, reclamantes, reclamados), fatos em ordem temporal para subsidiar análises e pareceres, informações relacionadas à movimentação de presos (em processos criminais), dentre outras. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / Vládia Pinheiro - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Integrante / FURTADO, VASCO - Coordenador., Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2019 - 2020

  MINERAÇÃO DE DADOS PARA APRIMORAMENTO DE UMA API DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA AO VAREJO, Descrição: Atualmente, o Delfos, API de Inteligência Artificial (IA) criada pela Casa Magalhães, conta apenas com um serviço que usa aprendizado de máquina supervisionado para prever se um cliente da Casa Magalhães vai suspender o seu contrato. O presente projeto tem como objetivo aprimorar e evoluir o Delfos para prover serviços de IA para os clientes da Casa Magalhães. A Unifor desenvolverá novos serviços para o Delfos em parceria com a equipe da Casa Magalhães. Serão realizados ciclos de análise de dados com o objetivo de definir modelos capazes de resolver o problema de precificar produtos de acordo com o contexto que os cerca. A cada ciclo com duração de 2 meses será desenvolvido um novo serviço para a API do Delfos. Os modelos serão desenvolvidos para aprender e reproduzir o comportamento de um especialista do varejo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Coordenador / Gabriel de Lopes Maia - Integrante.

• 2018 - 2021

  MINERAÇÃO DE DADOS PARA DESENVOLVIMENTO DE UM SIMULADOR DE VENDAS DE PRODUTOS DO PINHEIRO SUPERMERCADOS, Descrição: O objetivo principal deste projeto é construir um simulador de vendas de produtos para Pinheiro Supermercados. Esse simulador será desenvolvido a partir da exploração de grandes quantidades de dados do Bom Vizinho. Serão procurados padrões consistentes, como regras de associação ou sequências temporais, para detectar relacionamentos sistemáticos entre variáveis com foco na produção subconjuntos de dados que possibilitem a compreensão da elasticidade de preços e a correlação das vendas dos produtos de suas lojas. O software desenvolvido permitirá simular as receitas ao alterar o preço de uma parte dos produtos da loja.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (0) Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / CAMINHA, CARLOS - Coordenador / MELO, HYGOR P. M. - Integrante / Gabriel de Lopes Maia - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Daniel Dantas - Integrante / Rafael Albuquerque - Integrante.

• 2017 - 2020

  Desenvolvimento de Sistema de Gestão de Recarga para Veículos Elétricos em Regime de Car Sharing, Descrição: O objetivo geral do projeto é desenvolver um modelo regulatório e de negócio, além de avaliar os impactos na rede elétrica, definir modelos conceituais e formular de métricas para avaliação de impactos na mobilidade elétrica, correspondente ao Contrato firmado entre a Universidade de Fortaleza e a Enel. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Técnico de nível médio: (0) Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Caio César Ponte Silva - Integrante / Vládia Pinheiro - Coordenador / CAMINHA, CARLOS - Integrante / MELO, HYGOR P. M. - Integrante / OLIVEIRA, ERNESON A. - Integrante / André Soares Lopes - Integrante / Daniel Sullivan - Integrante / Sarah Mesquita Lima - Integrante.

Prêmios