Ramon Augusto Sousa Lins

Possui graduação em Engenharia Elétrica (2008), mestrado e doutorado em Engenharia Elétrica e Computação (2015-2020), ambos pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Desenvolve pesquisa na área de Inteligência Computacional, com ênfase em Aprendizagem de Máquinas, atuando principalmente em temas como: redes neurais, aprendizagem por reforço e processamento inteligente de imagens.

Informações coletadas do Lattes em 05/10/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia Elétrica

2016 - 2020

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: Aprendizagem por reforço profundo uma nova perspectiva sobre o problema dos k-servos
, Ano de obtenção: 2020. Adrião Duarte Dória Neto. Coorientador: Jorge Dantas de Melo. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Aprendizado por reforço profundo; Problemas online; O problema dos k-Servos; Otimização combinatória; Localização competitiva.Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Sistemas de Informação. Setores de atividade: Serviços de arquitetura e engenharia; testes e análises técnicas.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2014 - 2015

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: Sistema inteligente para o Processamento de Imagens Digitais Intrabucais Oclusais
, Ano de Obtenção: 2015.Adrião Duarte Dória Neto.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Classificação de imagem dentária; Máquina de Vetores de Suporte; Transformada Watershed.Grande área: EngenhariasGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Processamento Digital de Imagens. Setores de atividade: Atividades de atenção à saúde humana; Atividades dos serviços de tecnologia da informação; Pesquisa e desenvolvimento científico.

Graduação em Engenharia Elétrica

2004 - 2008

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: Demodulador de BPSK com recuperação de portadoras definido em software para os satélites do sistema brasileiro de coleta de dados
Orientador: José Alberto Nicolau de Oliveira

Formação complementar

2010 - 2012

Extensão universitária em ESPECIALIZAÇÃO EM ENERGIA EÓLICA/DEP/CT. (Carga horária: 420h). , Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Participação em eventos

XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente.USE OF SUPPORT VECTOR MACHINE FOR TEETH RECOGNITION FROM OCCLUSAL INTRAORAL DIGITAL PHOTOGRAPHIC IMAGES. 2017. (Simpósio).

XII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente.USO DE MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE E TRANSFORMADA WATERSHED NA SEGMENTAÇÃO INDIVIDUAL DE DENTES A PARTIR DE IMAGENS DIGITAIS INTRABUCAIS OCLUSAIS. 2015. (Simpósio).

Produções bibliográficas

LINS, RAMON AUGUSTO SOUSA ; DÓRIA, ADRIÃO DUARTE NETO ; MELO, JORGE DANTAS DE . Deep reinforcement learning applied to the k-server problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 135, p. 212-218, 2019.
LINS, R. A. S. ; SANTOS, K. E. A. ; DORIA NETO, A. D. ; NORO, L. ; RONCALLI, A. G. ; MEDEIROS, M. C. S. ; SOUZA, P. H. S. ; SILVA, S. M. . USE OF SUPPORT VECTOR MACHINE FOR TEETH RECOGNITION FROM OCCLUSAL INTRAORAL DIGITAL PHOTOGRAPHIC IMAGES. In: XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2017, Porto Alegre - RS. XIII Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2017.
LINS, R. A. S. ; SANTOS, K. E. A. ; DORIA NETO, A. D. ; NORO, L. ; RONCALLI, A. G. ; MEDEIROS, M. C. S. ; SOUZA, P. H. S. ; SILVA, S. M. . USO DE MÁQUINA DE VETORES DE SUPORTE E TRANSFORMADA WATERSHED NA SEGMENTAÇÃO INDIVIDUAL DE DENTES A PARTIR DE IMAGENS DIGITAIS INTRABUCAIS OCLUSAIS. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2015, Natal, RN. Anais do SBAI/DINCON 2015, 2015.
LINS, R. A. S. . Demodulador de BPSK com recuperação de portadoras definido em software. In: SICINPE 2007, 2007, São José dos Campos. Seminário de Iniciação Científica do INPE-SICINPE, 2007. v. 1. p. 0-20.

Histórico profissional

Experiência profissional

2011 - 2013

CENTRO DE TECNOLOGIAS DO GAS E ENERGIAS RENOVAVEIS

Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Instrutor de educ. profissional e tecnologia, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2008 - 2010

Chemtech - A Siemens Company

Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Engenherio de instrumentação, Carga horária: 40

2016 - 2016

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Vínculo: Estágio Docência em Computação, Enquadramento Funcional: Doutorando, Carga horária: 4

2016 - 2016

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Vínculo: Estágio Docência em Computação, Enquadramento Funcional: Doutorando, Carga horária: 4

2014 - 2014

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Vínculo: Estágio Docência em Computação, Enquadramento Funcional: Mestrando, Carga horária: 4

2021 - 2023

Adroit Robotics

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Egenheiro de software, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Como cientista da computação pleno, desenvolvi e avaliei modelos de redes neurais profundas usando o python, git, SQL, docker e PyTorch para resolver problemas de visão computacional, como segmentação, detecção e classificação de objetos (por exemplo, frutas) aplicados a soluções de agrotecnologia.

2023 - 2023

PixForce

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Visão Computacional Sênior I, Carga horária: 40

Outras informações:
Como desenvolvedor de visão computacional, tenho experiência na utilização da tecnologia de reconhecimento óptico de caracteres (OCR) e na integração de grandes modelos de linguagem como o ChatGPTpara extrair dados de documentos como boletos.

2023 - Atual

CypherTI

Vínculo: Pessoa Jurídica, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Aprendizagem de Máquinas, Carga horária: 40

Outras informações:
Como engenheiro de aprendizagem de máquinas, tenho experiência no desenvolvimento, avaliação e implantação de modelos de aprendizado de máquina para previsão das tendências do mercado de criptomoedas.