Manoela Rabello Kohler

Profissional com mais de 15 anos de experiência como pesquisadora, desenvolvedora e coordenadora de equipes em projetos de Pesquisa e Desenvolvimento na área de Inteligência Artificial. Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2011), Mestrado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2013) e Doutorado em Engenharia Elétrica (linha de pesquisa: Métodos de Apoio à Decisão) na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2017). Atualmente é consultora, pesquisadora e desenvolvedora no Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada da PUC-Rio e professora da PUC-Rio, ministrando aulas nos cursos de pós-graduação BI-Master (MBA), VC Master (MBA), IA Generativa e LLM Master (MBA) e cursos de extensão nas áreas de Inteligência Artificial e programação.

Informações coletadas do Lattes em 27/11/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia Elétrica

2013 - 2017

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: PSO+: Algoritmo com Base em Enxame de Partículas para Problemas com Restrições Lineares e Não Lineares
Orientador: Ricardo Tanscheit
, Ano de obtenção: 2017. Coorientador: Marley Maria Bernades Rebuzzi Vellasco. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2011 - 2013

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Redes Neurais Aplicadas à Construção de Aproximadores para Simulação Integrada entre Reservatório e Sistema de Produção
, Ano de Obtenção: 2013.Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Engenharia de Computação

2006 - 2011

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Redes Neurais para Classificação de Patologias Vocais
Orientador: Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco

Formação complementar

2018 - 2018

Extensão universitária em Deep Learning Developer. (Carga horária: 36h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio, Brasil.

2016 - 2016

Assisted History Matching, Optimization & Uncertainty Analysis Using IMEX. (Carga horária: 40h). , Computer Modelling Group, CMG, Canadá.

Idiomas

Bandeira representando o idioma Inglês

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

Áreas de atuação

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas Inteligentes.

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

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

Organização de eventos

KOHLER, M. . Workshop BI Master. 2017. (Outro).

Participação em eventos

GPU Technology Conference. 2019. (Congresso).

CMG Technical Symposium. 2018. (Simpósio).

Workshop INTEL de Inteligência Artificial na PUC-Rio. 2018. (Outra).

Participação em bancas

Aluno: Maykol Jiampiers Campos Trinidad

PACHECO, M. A.; CANCHUMUNI, S. W. A.; FEITOSA, R. Q.; SANCHETTA, A. C.; SANTOS, M. S.; VEGA, P. J. S.;KOHLER, M.. Seismic Fault Segmentation using Unsupervised Domain Adaptation. 2023. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: William Alberto Ramirez Ruiz

KOHLER, M.. Aplicação e avaliação do desempenho de métodos de aprendizado profundo para classificação de imagens de radar SAR (synthetic aperture radar) para monitoramento de áreas marinhas na detecção de feições de interesse para a área de óleo e gás. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Allan Gurwicz

PACHECO, M. A.; ABREU, A. C.;KOHLER, M.. Deep Generative Models for Reservoir Data - An Application in Smart Wells. 2020. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Guilherme Angelo Leite

VELLASCO, M. M. B. R.KOHLER, MANOELA; TANSCHEIT, RICARDO; DIAS, D. M.. Desenvolvimento de sistema de agendamento de serviços de manutenção de plataformas com alocação de funcionários. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Taisa Dornellas Abbas Calvette

PACHECO, M. A.;KOHLER, MANOELA; MENDOZA, LEONARDO; ABREU, A. C.. Aplicação de técnicas de machine learning e data driven em poços inteligentes de petróleo. 2019. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Tiago Paulinelli Ferreira

ALMEIDA, L. F.; LAZO, J. G. L.; DIAS, D. M.; PERES, R. T.;KOHLER, M. R.. Otimização da Estratégia de Injeção Alternada entre Água e Gás em um Reservatório de Petróleo por Meio de Computação Evolutiva. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

Aluno: João Gonçalves Neto

LEMETTE, A.; LEITE, K. T. F.;KOHLER, M.; SOUZA JUNIOR, M. B.; PARENTE, A. P.; SOARES, J. B. P.. Subverting the Conventional FDD Sequence: A Diagnosis-First Approach with Deep Learning. 2025. Tese (Doutorado em Engenharia Química, de Materiais e Processos Ambientais) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Tiago Paulinelli Ferreira

VELLASCO, M. M. B. R.; ALMEIDA, L. F.; LAZO, JUAN G.;KOHLER, M.; LEITE, K. T. F.; BATISTA, E. C. S.; VALDIVIA, Y. J. T.. Otimização Multiobjetivo e Análise de Incertezas de Plano de Manutenção de Meios Navais por meio de Algoritmos Evolutivos e Inteligência de Enxame. 2024. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Regina Pereira Stavale

LEMETTE, A.; LEITE, K. T. F.; PARENTE, A. P.;KOHLER, M.; PACIORNIK, S.. Detecção automatizada de polímeros em resíduos plásticos utilizando algoritmos de aprendizagem de máquina. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Química, de Materiais e Processos Ambientais) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: João Gonçalves Neto

KOHLER, M.. Fault detection and diagnosis in oil and gas industrial processes through convolutional neural networks modeling of encoded multivariate time series data. 2022. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Química, de Materiais e Processos Ambientais) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Isabelle Cunha Valim

LEMETTE, A.; SANTOS, B.;KOHLER, MANOELA; FILETI, A. M. F.; MARTINS, F. G.. Desenvolvimento de modelos usando técnicas de machine learning para monitoramento da qualidade de combustíveis no Brasil. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Química, de Materiais e Processos Ambientais) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Erick Macedo Pinto

KOHLER, M.. Reconhecimento de objetos em tempo real com Deep Learning. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Aline Ezequiel Nunes e Letícia da Costa Simões da Conceição

FORERO M., LEONARDO A.; DE MELLO, HAROLD; LEITE, K. T. F.;KOHLER, M.. Estudo Comparativo do Desempenho de Redes LSTM e Abordagem de Box-Jenkins Aplicada a Previsão de Carga de um Grande Consumidor. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade do Estado do Rio de Janeiro.

Orientou

GEILSON GOMES ARAUJO

Uso de Visão Computacional para Análise de Porosidade em Rochas Reservatórias no Contexto de Recuperação de Petróleo e Gás Natural; Início: 2024; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; (Coorientador);

Carlos Castanho Neto

Simulação da formação de hidratos; Início: 2020; Dissertação (Mestrado profissional em Engenharia Química, de Materiais e Processos Ambientais) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; (Coorientador);

Matheus Fernandes Dutra

Modelos Multimodais; Início: 2024; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; (Orientador);

Pedro Gabriel Serodio Sales

Abordagem One-Shot Learning para Classificação de Imagens de Inspeções Submarinas; Início: 2024; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; (Orientador);

Abdigal Camargo

Integrating Contrastive Language Image Models for Enhanced Text Retrieval in Petrophysical Analysis; 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Manoela Rabello Kohler;

PAOLA EDITH AYMA QUIRITA

An evaluation of Deep Learning techniques for forest parameters estimation in the Brazilian Legal Amazon from multi-source remote sensing imagery; 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Manoela Rabello Kohler;

Amanda Lucas Pereira

Aprendizado Semi e Auto-Supervisionado aplicado à classificação multi-label de imagens de inspeções submarinas; 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Manoela Rabello Kohler;

Vitor Bento de Sousa

RDS - Recuperando Amostras Descartadas com Rótulos Ruidosos: Técnicas para Treinamento de Modelos de Deep Learning com Amostras Ruidosas; 2024; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Manoela Rabello Kohler;

CAROLINA MEDUNA BAZIEWICZ

APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING EM CLASSIFICAÇÃO PARA O PLANEJAMENTO DA DEMANDA PROBABILÍSTICA DE RECURSOS CRÍTICOS SUBMARINOS; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MATHEUS BARBOSA GEVAERD

PREDIÇÃO DE DIAGNÓSTICOS DE LEUCEMIAS POR MEIO DA ANÁLISE DE LÂMINAS DE SANGUE PERIFÉRICO; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Luiz Fernando da Costa Castro

Explainable AI Applied to Random Forest and MobileNetV2; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Leandro Neves Fragoso

Aplicativo de Investimentos; 2025; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RENATO MAZONI ANDRADE MARÇAL MENDES

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS PARA ESTOQUE DE DIESEL EM UNIDADE DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO; 2024; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

BERNARDO NUNES GUARISCO DE ASSUMPÇÃO

CRIAÇÃO DE UM MODELO DE MACHINE LEARNING PARA PREVER CANCELAMENTOS DE ASSINATURAS EM UMA EMPRESA DE TELECOMUNICAÇÕES; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ANA PAULA CONCEICAO TEIXEIRA PENNA

AUDITING ML - TURNING BLACK INTO WHITE; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Eleonora Cominato Weiner

OTIMIZANDO CÁLCULOS DE DISPONIBILIDADE DE SATÉLITES COM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

GEILSON GOMES ARAUJO

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS DE ULTRASSONOGRAFIA MAMÁRIA POR MEIO DE APRENDIZAGEM PROFUNDA; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Giovanna Santoloni Dohnert

UTILIZAÇÃO DE IA NA CONSTRUÇÃO DE FERRAMENTAS INTERATIVAS PARA WEBSITES; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Gustavo Alencar de Amaral Araújo

ANÁLISE E APLICAÇÃO DA METODOLOGIA DE ASSOCIAÇÃO PARA ATRIBUTOS DESCONHECIDOS DE UM BLOW OUT PREVENTER(BOP); 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Jane Vieira Volotão

ANÁLISE PARAMÉTRICA DE UMA LSTM APLICADA A PREVISÃO DE PREÇO DE COTAÇÕES DE AÇÕES; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

JOAO PAULO TEIXEIRA DA FONSECA

MACHINE ON ROCKS: USO DE MACHINE LEARNING PARA ANÁLISE GEOLÓGICA E PETROFÍSICA DE ROCHA RESERVATÓRIO DE PETRÓLEO; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

JOSE ARTHUR DOMINGUES PATRICIO

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA PREDIÇÃO DE JOGOS DE BASQUETE; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

JOSE LEONEL MAJEWSKI

ANÁLISE DA SATISFAÇÃO DO USUÁRIO COM OS ATENDIMENTOS REALIZADOS PELA TIC DA PETRÓLEO BRASILEIRO S; A; - PETROBRAS; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUCAS VALIATE BAPTISTA CUPERTINO

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS AVANÇADAS DE MACHINE LEARNING PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM OPERAÇÕES DE COMPRAS EM UMA EMPRESA DE GASES INDUSTRIAIS; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MARCIO PALMA D'EL-REI PINTO

AEROFOTOGRAMETRIA - SEGMENTAÇÃO DE IMAGENS AÉREAS PARA MODELO DIGITAL DE TERRENO OTIMIZADO; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Mariana Fernandes Coy

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS DE VENDAS NO VAREJO USANDO RANDOM FOREST E RNN: UM ESTUDO DE CASO; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Mauricio Pereira Rangel

CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS COM TRANSFER LEARNING; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Natasa Marinkovic

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS APLICADA A VENDAS NO VAREJO: UM ESTUDO DE CASO; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

NINA VILLAS BÔAS REIS DE AMORIM

APLICAÇÃO DE DATA MINING PARA PREVISÃO DO MENOR VALOR REALIZÁVEL EM LICITAÇÕES PÚBLICAS; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

PAULA DA CUNHA FELIPPE

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS AVANÇADAS DE MACHINE LEARNING PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM OPERAÇÕES DE COMPRAS EM UMA EMPRESA DE GASES INDUSTRIAIS; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

THIAGO GOMES BRITO LIMA

APLICAÇÃO DE TÉCNICAS AVANÇADAS DE MACHINE LEARNING PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM OPERAÇÕES DE COMPRAS EM UMA EMPRESA DE GASES INDUSTRIAIS; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Vinicius Mattoso Reis da Silva

PREVISÃO DA PRODUÇÃO DE ÓLEO COM BASE EM MODELOS DE APRENDIZADO PROFUNDO; 2023; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

WYLLIAM LOPES FIRMINO PINTO

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS DE NET HEAT RATE DE UMA USINA TÉRMICA; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Vinicius Souza Nascimento

IDENTIFICAÇÃO E PREVISÃO DE ABASTECIMENTO EM PAPELEIRA; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

THIAGO NOGUEIRA PROTASIO LOPES

PROOF OF CONCEPT (POC) - ANALISE DE SÉRIES TEMPORAIS DE ESP; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

THEO BURGOS CARVALHO

ABORDAGEM DIDÁTICA PARA INICIANTES EM MACHINE LEARNING; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Stefanno Ruiz Manni

MENSURANDO O IMPACTO DA PRESENÇA DE TORCIDA NAS CHANCES DE VITORIA DO TIME DA CASA EM UMA PARTIDA DA NBA; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Roberta Gonçalves Coelho

DIAGNÓSTICO DE FUNDOS ASG NA PANDEMIA; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Maísa Gerk Curty

PERFIL DOS PARTICIPANTES DA TELOS - FUNDAÇÃO EMBRATEL DE SEGURIDADE SOCIAL; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUIZ FELIPE NASCIMENTO DA SILVA

ANÁLISE PREDITIVA SINASC 2019 - MODELO PARA CLASSIFICAÇÃO DE PESO DE RECÉM-NASCIDOS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

JULIANA CABRAL BARBOSA

OTIMIZAÇÃO DA ROTINA DE CONFECÇÃO DE PROCURAÇÕES PARA REPRESENTAÇÃO DE FUNDOS DE INVESTIMENTOS EM ASSEMBLEIAS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Gibran Jamil Moniz Matni

MODELAGEM DAS CHANCES DE EMPREGO DE EGRESSOS DA EDUCAÇÃO PROFISSIONAL; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Gabriel Laranjo Rocha Cabral

CLASSIFICANDO DESCRIÇÕES DE ROUBO E FURTO; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Fábio Moreira de Souza

PREVISÃO DE CURVAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO UTILIZANDO REDES NEURAIS RECORRENTES DO TIPO LSTM; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

FABIO LIBERAL PEREIRA BASSON

CLASSIFICAÇÃO E PREVISÃO DE IMAGENS DE ROCHAS EM POÇOS PERFURADOS POR MEIO DE MÉTODOS DE APRENDIZAGEM SUPERVISIONADOS POR APRENDIZAGEM PROFUNDA E MODELOS PRÉ-TREINADOS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Elvis Fernandes Gomes Galiza

SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO DE CONTEÚDO PARA O PORTAL SINTEGRE - ONS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

EDERSON DE SOUSA ALBINO

SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO DE CONTEÚDO PARA O PORTAL SINTEGRE - ONS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

CARLOS HENRIQUE CALVO MARTINEZ

PREVISÃO DE SÉRIES TEMPORAIS SOBRE A GERAÇÃO EÓLICA DO NORDESTE; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

CRISTOVAO AUGUSTO PESSANHA DE SOUZA JUNIOR

MACHINE LEARNING PARA CLASSIFICAÇÃO E CATEGORIZAÇÃO DE FALHAS EM EQUIPAMENTOS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Roberta Gonçalves Coelho

DIAGNÓSTICO DE FUNDOS ASG NA PANDEMIA; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

SILVIA PUETTER MATTOS

A PREVISIBILIDADE DE EVENTOS ALEATÓRIOS; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ADRIANO LOPES LYRIO

APRENDIZADO EM MUNDO DIGITAL COM REDES NEURAIS E ALGORITMO GENÉTICO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Clarissa de Mendonça Telles

EMPRESAS SAAS: UM ESTUDO SOBRE RETENÇÃO UTILIZANDO DATA MINING; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Fabiano Garcia Drumond

IDENTIFICAÇÃO DE BLOQUEIO POR HIDRATO EM LINHAS DE SERVIÇO DE POÇOS PRODUTORES DE ÓLEO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUDMILA MÜLLER DA SILVA

PREVISÃO DE SÉRIE TEMPORAL - AAPL; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Manoela Teixeira Lopes

PREDIÇÃO DE CUSTOS DE PERFURAÇÃO DE POÇOS VIA MÉTODOS DE APRENDIZADO SUPERVISIONADO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MAURICIO DA SILVA CUNHA GALVÃO

TÉCNICA DE MACHINE LEARNING APLICADA A INTERPRETAÇÃO DE TESTE EM POÇOS SOB CONDIÇÃO NÃO-ISOTÉRMICA; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

NINA VILLAS BÔAS REIS DE AMORIM

APLICAÇÃO DE DATA MINING PARA PREVISÃO DO MENOR VALOR REALIZÁVEL EM LICITAÇÕES PÚBLICAS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RODRIGO CHAVES CARDOSO DE OLIVEIRA

PROJEÇÃO DE SÉRIE TEMPORAL DA EMISSÃO DE GASES DE EFEITO ESTUFA COM LSTM; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Rogério Leite Alves Pinto

USO DE REDES NEURAIS PARA REPRODUZIR RESULTADOS DE SIMULAÇÃO DE VAZÃO DE PRODUÇÃO DE ÓLEO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

TIAGO DA SILVA DOS SANTOS

REGRAS DE ASSOCIAÇÃO EM ALARMES DE MONITORAÇÃO DE TIC UTILIZANDO O ALGORITMO FP-GROWTH; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Ronald Alzamende Martins

EXTRAÇÃO, EXPLORAÇÃO E ANÁLISE DOS DADOS DE PEDIDOS DE PATENTES PUBLICADOS NAS REVISTAS DA PROPRIEDADE INDUSTRIAL; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Matheus Rangel Cardoso

PREVISÃO DO PREÇO DE ENERGIA; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Igor Fernandes da Cruz

REGRAS DE ASSOCIAÇÃO EM ALARMES DE MONITORAÇÃO DE TIC UTILIZANDO O ALGORITMO EFFICIENT APRIORI; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

TIAGO VERONEZE

CLASSIFICAÇÃO DE INTERFERÊNCIAS EM BANCOS DE DADOS DE FERRAMENTAS CAE 3D VIA MÉTODOS DE APRENDIZADO SUPERVISIONADO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Thiago Tadeu dos Santos Gavioli

MVP DE SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO PARA ARTIGOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

TALES SIMÕES MATTOS

PREDIÇÃO DE GERAÇÃO DE ENERGIA EÓLICA; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Silvana de Jesus Silva

SAÚDE MENTAL - ANÁLISE DE DADOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RODRIGO LINK FEDERIZZI

BEM VINDO AO APOCALIPSE BRASILEIRO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RODOLFO GUSTAVO STOCKER SEGUEL

CLASSIFICAÇÃO DO TEMPO DE INATIVIDADE EM KPI ´S DE MANUTENÇÃO NA INDUSTRIA DA MINERAÇÃO, COM BASE NO MODELO DE USO DO TEMPO E AUTOENCODER; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RODOLFO DE OLIVEIRA

PREVISÃO DA NECESSIDADE DE REVISÃO EM PEDIDOS DE COMPRAS DE BENS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Ricardo Penna Leite

PREDIÇÃO DE NÃO-OPERAÇÃO DE PLATFORM SUPPLY VESSELS EM UNIDADES MARÍTIMAS DEVIDO A CONDIÇÕES METEOCEANOGRÁFICAS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RICARDO LEMOS CAMPOS

APLICAÇÃO DE DATA MINING PARA AUMENTO DE INVESTIMENTOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Rafael de Almeida Peçanha

DESENVOLVIMENTO DE APLICAÇÃO MOBILE PARA AUXÍLIO A NAVEGAÇÃO DE JETSKIS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Priscila Barbosa dos Santos

OS FUNDOS DE AÇÕES QUE MAIS GANHARAM INVESTIDORES DURANTE A PANDEMIA - RELATÓRIO DE ACOMPANHAMENTO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

PAULO JORGE RAMALHO DE ALMEIDA

SISTEMA DE VIGILÂNCIA PARA PORTARIAS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ORLANDO DEMETRIO ZALOTI JUNIOR

AVALIAÇÃO DO USO DE REDES NEURAIS LSTM PARA A ESTIMATIVA DE VALORES NULOS EM SÉRIES HISTÓRICAS DE PRECIPITAÇÃO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MOISÉS FERREIRA DE SOUZA

ANÁLISE E PREDIÇÃO DE RISCO DE ATAQUE CARDÍACO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MIRLEY BITENCOURT FERREIRA

AGRUPAMENTO DE TEMAS NO LEVANTAMENTO BIBLIOGRÁFICO SOBRE MINERAÇÃO DE PROCESSOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Matheus Henrique Barbosa Dib Amorim

PREVISÃO SÉRIES TEMPORAIS PARA INDUSTRIA UTILIZANDO MODELO CATBOOST; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Mateus Furlin Bampi

USO DE REDES NEURAIS DE DEEP LEARNING PARA CÁLCULO DE PESSOAS EM IMAGENS DE DRONES; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MARIANA GONÇALVES ALMEIDA PINTO

LSTM PARA PREVISÃO DE SÉRIE DE PREÇOS DE ETANOL; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MARCOS COUTINHO MONNERAT ARAUJO

OTIMIZAÇÃO DE PORTFÓLIO DE INVESTIMENTOS COM USO DE ALGORÍTMOS GENÉTICOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUIS FERNANDO VIEIRA GOMES

ANALISADOR DE LOGS DE SISTEMAS COMPUTACIONAIS UTILIZANDO REDES NEURAIS E SENTENCE TRANSFORMER; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUCIANA NEVES LOUREIRO

USO DE REDES NEURAIS CONVOLUCIONAIS PARA DETECÇÃO DE EMISSÕES FUGITIVAS A PARTIR DE IMAGENS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Leonardo Carmo de Holanda

AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE PREDIÇÃO NA DETERMINAÇÃO DE PREÇOS DE BENS INDUSTRIAIS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Junior Cesar da Rocha

PREVISÃO DE PREÇOS DE COMMODITIES AGRÍCOLAS ATRAVÉS DE REDES NEURAIS LSTM; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Juan Felipe Lourenço

PREVISÃO DA NECESSIDADE DE REVISÃO EM PEDIDOS DE COMPRAS DE BENS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

JORGE ALEXANDRE CASARA

UTILIZAÇÃO DE MÉTODOS ESTATÍSTICOS E FERRAMENTAS DE MACHINE LEARNING NA APURAÇÃO DA SENSIBILIDADE DOS PATRIMÔNIOS LÍQUIDOS DOS FUNDOS DE INVESTIMENTOS AOS FATORES DE RISCO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Jackson Luan Queiroz

DESCOBERTA DE PADRÕES EM BASES DE DADOS DE ENGENHARIA PARA AUTOMATIZAR O PREENCHIMENTO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Izabella Matos Moreira de Moraes

CLUSTERIZAÇÃO DOS MUNICÍPIOS BRASILEIROS: UMA ABORDAGEM PARA IGUALDADE DE GÊNERO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

HADRIEL TOLEDO LIMA

IDENTIFICAÇÃO DE PERÍODO TRANSIENTE NOS DADOS DE SENSORES DE UMA BOMBA DE ÁGUA COM ALGORITMOS DE CLUSTERIZAÇÃO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Guilherme Loriato Potratz

CLASSIFICADOR GEOQUÍMICO DE GRANITOS "TIPO I" E "TIPO S" UTILIZANDO MODELOS SVM; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

FERNANDO NAHID LEITÃO

AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE PREDIÇÃO NA DETERMINAÇÃO DE PREÇOS DE BENS INDUSTRIAIS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Douglas Leandro Dias Brandão

ALGORITMO PREDITIVO PARA GERAÇÃO DE RECOMENDAÇÕES DE OPERAÇÕES COM OPÇÕES NA BOLSA DE VALORES MOBILIÁRIOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

DIOGO VENTURA NOMIYA

DETECÇÃO DE FALHA EM EQUIPAMENTOS ROTATIVOS ATRAVÉS DE ANÁLISE DE VIBRAÇÃO UTILIZANDO REDES NEURAIS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

DANIEL RYBA ZANARDINI DE OLIVEIRA

PREVISÃO DE VOLATILIDADE COM UM MODELO HÍBRIDO GRU-EGARCH; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Daniel Francisco Madrigal Moller

GERAÇÃO DE IMAGENS REALISTAS E CONTROLADAS UTILIZANDO GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORK E VARIATIONAL AUTOENCODER; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

BRUNO RODRIGUES FERREIRA DE OLIVEIRA

ANÁLISE DE TUMORES CEREBRAIS COM DEEP LEARNING; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

BRUNO HENRIQUE DOS SANTOS

AVALIAÇÃO DO FUNCIONAMENTO DE UM EQUIPAMENTO INDUSTRIAL A PARTIR DE DADOS DE SUA OPERAÇÃO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Beatriz Ventorini Lins de Albuquerque

APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING PARA APOIO À SELEÇÃO DE LÍDERES EM UMA EMPRESA DE GRANDE PORTE; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Antonioni Barros Campos

AUTOENCODERS PARA DETECÇÃO DE ANOMALIAS EM EQUIPAMENTOS E PROCESSOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

André Seichi Ribeiro Kuramoto

PREDIÇÃO DE QUALIDADE DE PRODUTOS DA INDÚSTRIA DE REFINO DE PETRÓLEO; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

André Bittencourt Pereira

MACHINE LEARNING E REDES NEURAIS LSTM PARA PREVISÃO DO DÓLAR; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Anderson da Silva Nascimento

ALGORITMO PREDITIVO PARA GERAÇÃO DE RECOMENDAÇÕES DE OPERAÇÕES COM OPÇÕES NA BOLSA DE VALORES MOBILIÁRIOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ALESSANDRO MELGAÇO BARBOSA FILHO

TÍTULO DO TRABALHO: APLICAÇÃO DE MACHINE LEARNING PARA APOIO À SELEÇÃO DE LÍDERES EM UMA EMPRESA DE GRANDE PORTE; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Alaor Barroso de Carvalho Neto

UMA ANÁLISE DA UTILIZAÇÃO DO KERAS NA PREDIÇÃO DE DIAGNÓSTICOS DE ELETROCARDIOGRAMAS UTILIZANDO A BASE PTB-XL; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ADRIANO GONÇALVES DA SILVA

AVALIAÇÃO DE TÉCNICAS DE PREDIÇÃO NA DETERMINAÇÃO DE PREÇOS DE BENS INDUSTRIAIS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ADRIANA COSTA E SILVA

ALGORITMO PREDITIVO PARA GERAÇÃO DE RECOMENDAÇÕES DE OPERAÇÕES COM OPÇÕES NA BOLSA DE VALORES MOBILIÁRIOS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ADAUTO DE CARVALHO GUIMARÃES

COMBATE À SONEGAÇÃO FISCAL: UM MODELO DE PREDIÇÃO DAS NOTEIRAS; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ANDRE HOLANDA MACIEL

PREDIÇÃO DE INTERNAÇÃO DE PACIENTES COM DPOC, USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA DPOC (DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÔNICA); 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ANTONELLA MARTINS BORTOLAZZO

APLICAÇÃO DE REDES NEURAIS RECORRENTES DO TIPO LSTM PARA PREVISÃO DE ACIDENTES DE TRABALHO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

BOLIVAR ABRANTES VIVACQUA

MODELO PARAMETRIZADO PARA ESTIMATIVA DE PRAZO PARA INSTRUÇÃO DE PROCESSOS INVESTIGATIVOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

CAMILLA MAGALHÃES DE ALMEIDA

ESTUDO DE PREDIÇÃO DE APROVAÇÃO PELO ENEM A PARTIR DE DADOS SOCIOECONÔMICOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Claudia Soares Rodrigues

PROGRESSÃO A FALHA TERAPÊUTICA EM DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÔNICA ? MODELO PREDITIVO USANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ESAÚ WENDLER DA SILVA

UTILIZAÇÃO DE MODELOS DE CLASSIFICAÇÃO PARA QUALIFICAÇÃO DE CLIENTES; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Fernando Mauro Buleo Barbosa

PREVISÃO AUTOMÁTICA COM REDES NEURAIS DA PROBABILIDADE POR BAIRROS DE SEREM SOLICITADOS TRANSPORTES POR APLICATIVOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Flávia Rodrigues Costa

PREDIÇÃO DE COMPORTAMENTO HUMANO ATRAVÉS DETÉCNICAS DE PROCESSAMENTO DE LINGUAGEM NATURAL; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

GABRIEL ALBORETTI DE SOUZA

CLASSIFICAÇÃO DE FRAUDADORES: USO DE UMA REDE NEURAL PARA BUSCAR POSSÍVEIS FRAUDADORES EM UM SISTEMA ELÉTRICO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

IANN REZENDE ZUKOWSKI

IDENTIFICAÇÃO DE VEÍCULOS ATRAVÉS DE CLASSIFICAÇÃO DE IMAGENS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Kátia Lúcia da Costa Araújo Ugulino

APLICAÇÃO DA METODOLOGIA FUZZY AHP COMO MODELO DE SUPORTE À DECISÃO PARA HIERARQUIZAÇÃO DE CENÁRIOS DE RISCOS A PARTIR DE DIAGRAMAS DE BOW TIE; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LAIS GONÇALVES DE GALIZA DURAN DAMASCENO

ANÁLISE E PREVISÃO DO MERCADO BRASILEIRO DE ETANOL E GASOLINA; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Leandro de Oliveira Capela

MACHINE LEARNING E SEGURANÇA PÚBLICA: CLASSIFICANDO MUNICÍPIOS BRASILEIROS A PARTIR DE INDICADORES SOCIOECONÔMICOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

[Nome removido após solicitação do usuário]

APRENDIZADO DE MÁQUINA INTERPRETÁVEL APLICADO EM ANÁLISE DE RISCO DE CRÉDITO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

LUIZ FELIPE DE ALMEIDA BRITO

USING MACHINE LEARNING AND DATA MININGTECHNIQUES TO PREVENT AND COMBAT MONEY LAUNDERING; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MÁRCIA ELISABETH GALVÃO PINHO

CLUSTERIZAÇÃO DE PACIENTES COM DPOC (DOENÇA PULMONAR OBSTRUTIVA CRÔNICA), USANDO TÉCNICAS DE MINEIRAÇÃO DE DADOS, APRENDIZADO DE MÁQUINA E VISUALIZAÇÃO DE DADOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

OSCAR RENE CHAMBERLAIN PRAVIA

MÉTODOS DE PREDIÇÃO PARA GÊMEOS DIGITAIS NO REFINO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

PABLO HERNANDES SOARES

APLICAÇÃO DE DATA MINING NA SOLUÇÃO E CONSTRUÇÃO DE UM MODELO DE CLASSIFICAÇÃO DE EVENTOS DE SEGURANÇA DE PROCESSO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Paulo Bastos Pequeno

O USO DE MACHINE LEARNING NA MANUTENÇÃO PREDITIVA DE EQUIPAMENTOS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ROBERTO FIGUEIREDO DE PAULA

PREDIÇÃO DE DESLOCAMENTO IMPRODUTIVO; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

RODRIGO VIDIGAL DE CARVALHO

SISTEMA DE RECOMENDAÇÃO PARA FILMES BASEADO NOS DADOS DO MOVIELENS; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

THIAGO VALEJO RODRIGUES

PREVISÃO DA CURVA DE EMPREGOS EM PETRÓLEO E GÁS NO RIO DE JANEIRO UTILIZANDO REDES NEURAIS RECORRENTES - LSTM; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

VANESSA DE JESUS FORTIN

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA ÀS CIDADES INTELIGENTES ? SMART CITIES; 2020; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Paula Satie Matsumoto Ichikava

UM ESTUDO SOBRE O EFEITO COMPETITIVO NAS LICITAÇÕES PÚBLICAS DA PETROBRAS APÓS A APLICAÇÃO DA LEI 13; 303; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

MAISA CARDOSO ANICETO

RISCO DE CRÉDITO: APLICAÇÕES DE APRENDIZADO DE MÁQUINA NA CLASSIFICAÇÃO DO RISCO; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Leonardo Azevedo Sampaio

SEGMENTAÇÃO DE CLIENTES: UMA APLICAÇÃO DOS MAPAS AUTO ORGANIZÁVEIS DE KOHONEN EM UM E-COMMERCE BRASILEIRO; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

FLÁVIO TADASHI MATSUMOTO ICHIKAVA

REPASSES FEDERAIS NA SAÚDE: UMA APLICAÇÃO DOS MAPAS AUTO ORGANIZÁVEIS DE KOHONEN NOS MUNICÍPIOS DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

ANDREW MORAES GOMES

MINERAÇÃO DE TEXTO ? PROCESSAMENTO DE TEXTO NÃO ESTRUTURADO EM NIP?S DE OPERADORAS DE PLANO DE SAÚDE; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Adriana Aparecida Crispim Teles

UTILIZAÇÃO DE ALGORITMOS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL PARA INFERÊNCIA DO RISCO DE USO DA DROGA ANFETAMINA; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Lívia Fulchignoni de Paiva

Consolidação Automática de Resultados de Simulação do PIPESIM® Network; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Antonio Carlos De Oliveira E Resende

Classificação supervisionada de mensagens de texto de autenticação em dois-fatores; 2019; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Carmen Escosteguy Vargas

Redes Neurais Artificiais no apoio ao diagnóstico de câncer de mama; 2018; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Zandor Dimitri Gonzaga Ahmed

Previsão de Vendas com R e RStudio; 2018; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Rodrigo Vigo Groetaers Vianna

Análise de métodos de agrupamento com foco na segmentação do mercado de telecomunicações; 2018; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Ricardo Lucas Silva

Utilização de Redes Neurais associada à Teoria Moderna do Portfólio para investimento em fundo de ações; 2018; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Business Intelligence Master) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Bruno Messeder dos Anjos

ALOK: Alocação Automática de Salas de Aula por Algoritmos Genéticos; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro; Orientador: Manoela Rabello Kohler;

Produções bibliográficas

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  • TALAVERA, ALVARO ; FORERO, LEONARDO ; KOHLER, MANOELA ; PACHECO, MARCO A. . Characterization of sustainability using fuzzy opinion systems. In: 2016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2016, Cartagena. 2016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2016. p. 1.

  • DA ROCHA, RENATO S. C. ; FORERO, LEONARDO ; DE MELLO, HAROLD ; KOHLER, MANOELA ; VELLASCO, MARLEY . Polarity classification on web-based reviews using Support Vector Machine. In: 2016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2016, Cartagena. 2016 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2016. p. 1.

  • KOHLER, M. ; VELLASCO, M. M. B. R. ; PACHECO, Marco Aurélio Cavalcanti ; SILVA, E. . Redes Neurais Aplicadas à Construção de Aproximadores para a Simulação Integrada entre Reservatório e Sistema de Produção.. In: Rio Oil & Gas Expo and Conference, 2014, RIO DE JANEIRO. Anais do Rio Oil & Gas Expo and Conference, 2014. p. 1-10.

Projetos de pesquisa

  • 2025 - Atual

    AI TUBE: Análise e otimização da vida útil dos tubos em Fornos Reformadores de Unidades de Geração de Hidrogênio, Descrição: Proposta submetida à Petrobras em 2025, com foco na previsão de falhas e ampliação da vida útil de tubos em UGHs, combinando IA preditiva, análise termográfica e otimização operacional. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    SAFE: Simulators for Advanced Firefighting Engagement, Descrição: Proposta aprovada pela Petrobras em 2024, voltada ao uso de simuladores e IA para otimizar o projeto de sistemas de combate a incêndio em FPSOs, com foco em automação de cálculos, geração de plantas hidráulicas e redução de reprojetos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    OPERA: Plataforma de Gestão Operacional baseada em Inteligência Artificial, Descrição: Proposta aprovada pela Petrobras em 2025, focada na otimização da eficiência e emissões em termelétricas com uso de modelos preditivos e ferramentas de cálculo em tempo real. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    GEOLAKE: Data Lake para a Geoquímica, Descrição: Proposta submetida à Petrobras em 2025, isa desenvolver um banco de dados relacional e não relacional (data lake) e colaborativo que centralize informações geoquímicas coletadas de fontes externas à Petrobras, incluindo artigos científicos, relatórios técnicos, dissertações, monografias, teses e apresentações, para posterior uso por Large Language Models. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    PROSEI: Projetos de Proteção de Sistemas Elétricos com IA, Descrição: Submetido à Petrobras em 2025, visa otimizar e automatizar o desenvolvimento e a fiscalização de projetos de proteção elétrica, utilizando inteligência artificial para garantir conformidade, eficiência e padronização. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    LIBRA - Integração de Tecnologias Avançadas p/ Proposição, Controle e Simulação de LIBRA, Descrição: Pesquisa e desenvolvimento de plataforma digital inteligente para modernização do processo LIBRA na indústria de óleo e gás, integrando Inteligência Artificial (XAI, visão computacional, PLN), IoT com dispositivos certificados ATEX e blockchain para automação, validação e rastreabilidade de matrizes de isolamento. Inclui geração automatizada de matrizes por IA, monitoramento visual em tempo real, integração com SAP, treinamento imersivo em RA/RV e modelagem 3D a partir de plantas 2D. Aplicação inicial em UPGN, escalável a outros ativos industriais. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    PREBOP: Teste Preditivo de BOP, Descrição: Proposta vencedora submetida à Petrobras em 2025. Visa reduzir o tempo de parada de sondas ao antecipar, com apoio de IA e modelagem matemática, a aprovação de testes de estanqueidade em BOPs submarinos com base na análise preditiva da curva de pressão em tempo real. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2025 - Atual

    FieldLabel: Rotulagem de Dados para IA em Campos Digitais, Descrição: Proposta aprovada pela Petrobras em 2024, voltada à análise de dados de sensores com IA para monitoramento inteligente da produção e detecção de anomalias em poços.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador.

  • 2024 - Atual

    EFFORT (Emissions Forecast for Transition), Descrição: Projeto voltado ao desenvolvimento de uma ferramenta computacional interativa para projeção de emissões de gases de efeito estufa (GEE) em Unidades Estacionárias de Produção (UEPs). A solução integra backend em Python, frontend em Vue.js e banco de dados PostgreSQL, incorporando modelos de cálculo de emissões, simulação de cenários tecnológicos e econômicos, e estimativas de Curvas de Custo Marginal de Abatimento (MACC). A ferramenta apoia o planejamento estratégico e a avaliação de alternativas de descarbonização alinhadas às metas de transição energética da Petrobras.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador.

  • 2024 - Atual

    UnderTheSea, Descrição: Pesquisa e desenvolvimento do UnderTheSea, sistema de compressão e descompressão de vídeo em tempo real para transmissão submarina, investigando modelos generativos de aprendizado profundo (VAE e cGAN) para maximizar compressão e fidelidade, com aplicação em ROVs e AUVs. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Integrante / Jose Bermudez - Coordenador.

  • 2024 - Atual

    Deep Mero, Descrição: Pesquisa e desenvolvimento do DEEP MERO, aplicando Inteligência Artificial (CNNs, Visual Transformers, auto e semi-supervisionados) à caracterização de feições cársticas no Campo de Mero, geração de curvas e mapas de tendências diagenéticas e distribuição de propriedades permoporosas para modelagem geocelular 3D. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2024 - Atual

    ResFinder - O aprendizado de máquina na geração de modelos preditivos para integração de estruturas geológicas, Descrição: O objetivo deste projeto é, através de técnicas de Inteligência Artificial e Geoestatísticas, avaliar o risco da existência de CO2 nas jazidas e da ocorrência de áreas com efeitos diagenéticos mais intensos, decorrentes e associada ao contaminante, com base nos dados levantados durante a exploração e produção de campos petrolíferos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador / Vitor Bento - Integrante / Abdigal Camargo - Integrante / Alexandre Sanchetta - Integrante.

  • 2023 - 2023

    AMAZE - Amazon Biomass Estimator, Descrição: AMAZE, um projeto para estimativa de biomassa para florestas tropicais, integrando sensoriamento remoto e Inteligência Artificial. O objetivo do AMAZE é monitorar e preservar florestas tropicais, contribuindo para ações informadas sobre desmatamento, incêndios e biodiversidade. Alinhado aos SDGs da ONU, o AMAZE também permite que usuários monitorem biomassa florestal e relatem ameaças. Este projeto impacta diretamente os SDGs 13, 4, 6, 7, 11 e 15, promovendo também a implementação do Acordo de Paris. Estudantes da PUC-Rio foram essenciais no desenvolvimento do AMAZE, que representa uma convergência de tecnologia e inovação na proteção dos ecossistemas globais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador / PACHECO, MARCO A. - Integrante / Amanda Lucas Pereira - Integrante / Abdigal Camargo - Integrante / Jose Bermudez - Integrante / Pedro Chataignier - Integrante / Laura Parra - Integrante / Paola Ayma - Integrante.

  • 2023 - Atual

    ALOK: Otimização Inteligente na Alocação de Salas na PUC-Rio, Descrição: O projeto Alok desenvolve uma solução de otimização para a alocação eficiente de salas na PUC-Rio. Utilizando algoritmos genéticos, o Alok busca maximizar o número de disciplinas atendidas, respeitando preferências de prédios e andares, além de atender às demandas de capacidade de alunos matriculados. Essa abordagem inovadora visa otimizar a gestão de espaços acadêmicos, proporcionando uma experiência acadêmica mais eficiente e personalizada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / PACHECO, MARCO - Coordenador / Bruno Messeder - Integrante.

  • 2023 - Atual

    Plataforma de Projetos de Elevação e Escoamento - Serviço unificado de agregação de dados e geração de modelos, Descrição: O objetivo geral deste projeto é atender às necessidades da Plataforma de Projetos de Elevação e Escoamento (PPE2) através do desenvolvimento de microsserviços com funcionalidades de consumo de dados, geração automática de modelos de EE, com suporte a simuladores comerciais e proprietários da Petrobras, a integração desses serviços e aprimoramentos no processo de otimização do sistema DOREE.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador / Felipe Borges - Integrante / Yago Vinicius de Oliveira - Integrante / Douglas Abreu - Integrante.

  • 2023 - Atual

    DEEP OIL: Deep Learning na Análise Multidimensional de Reservatórios, Descrição: Este projeto visa pesquisar e desenvolver um ambiente para a integração de dados, da exploração à produção, onde a Inteligência Artificial apoiará o processo de compreensão e caracterização de reservatórios, através da implementação e avaliação de modelos de data-driven Machine Learning / Deep Learning para problemas de construção de modelos geofísicos, segmentação, classificação e inferência inerentes ao processo de caracterização de rochas, análise petrofísica e caracterização sísmica de reservatórios, apoiando o especialista em decisões mais rápidas e assertivas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador / Vitor Bento - Integrante / Abdigal Camargo - Integrante / Alexandre Sanchetta - Integrante / Geilson Araujo - Integrante / Mauro Becker - Integrante.

  • 2023 - Atual

    WellPath - Inteligência Artificial para Otimização de Trajetória de Poços, Descrição: Desenvolvimento do WellPath, modelo computacional para otimização multiobjetivo da trajetória de poços sob restrições técnicas, operacionais e geomecânicas, integrando IA (Deep Reinforcement Learning, Deep Learning e Algoritmos Genéticos) ao sistema PoçoWeb/Petrobras para minimizar CAPEX e riscos. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Integrante / Ana Carolina Abreu - Coordenador.

  • 2022 - Atual

    Proxy - Modelos Substitutos para Simuladores de Reservatórios baseados em Redes Neurais Profundas, Descrição: Desenvolvimento de sistema baseado em Deep Learning para criação de proxies genéricos de simulação de reservatórios, capaz de substituir parcial ou totalmente simuladores numéricos, reduzindo custo computacional e mantendo alta precisão, com uso de técnicas como Transfer Learning e Zero-Shot Learning. Participação na concepção, elaboração e submissão da proposta para a oportunidade pública.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Integrante / Ana Carolina Abreu - Coordenador.

  • 2020 - 2023

    MANNTIS - Segmentação Semântica de Imagens Submarinas usando Algoritmos de Deep Learning, Descrição: Deep Learning para detecção de eventos submarinos que possam influir ou afetar os equipamentos, dutos ou o ecossistema onde se encontra o reservatório. O objetivo é automatizar um processo que atualmente requer muito HH, além de aumentar a precisão, elevar a escala quantitativa de dados analisados, bem como apresentar graficamente estes eventos de forma estruturada e visual.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador.

  • 2019 - 2023

    DOREE - Desenho Otimizado de Reservatório e Elevação e Escoamento (Cenpes - Petrobras), Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de um sistema que gere e avalie cenários de forma automatizada, otimizando-os com base em técnicas de inteligência artificial. O sistema é uma ferramenta de apoio à decisão da disciplina de Elevação e Escoamento (EE) na busca por parâmetros ótimos de EE de modo a maximizar o valor presente líquido (VPL) ou a produção de hidrocarbonetos do poço ou campo em análise. O módulo otimizador utiliza Algoritmos Genéticos para determinar as variáveis de decisão como: configuração submarina, método de elevação artificia, dimensão de linhas, manifolds, dentre outros. O sistema trata o problema de otimização de parâmetros de EE de forma robusta, permitindo seu uso em modelos complexos de reservatórios reais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Coordenador / Allan Gurwicz - Integrante.

  • 2017 - 2020

    OCTOPUS 4.0: Sistema Integrado de Gerência de Reservatórios, Descrição: Este projeto visa desenvolver e aprimorar um sistema de inteligência artificial de apoio à decisão que auxilia na determinação de planos ótimos de drenagem de reservatórios de petróleo, considerando restrições lineares e não lineares inerentes a alocação de poços em reservatórios reais. A partir da descrição de um reservatório por modelo de simulação numérica, o sistema OCTOPUS busca pelo melhor cenário de alocação de poços que maximiza o valor presente líquido (VPL) da produção de hidrocarbonetos no reservatório em análise. O OCTOPUS emprega métodos matemáticos para o tratamento de restrições lineares e não lineares, e conta com um módulo otimizador que emprega Algoritmos Genéticos para determinar a quantidade de poços, o tipo (injetor de água, injetor de gás, produtor, entre outros), a trajetória (vertical, horizontal ou direcional) e a localização desses poços. Sua interface inclui janelas de parametrização do sistema, criação de projetos, visualização de gráficos de otimização e de planos de drenagem, além de funcionalidades criadas por especialistas da área de EP.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Pacheco - Coordenador.

  • 2015 - 2017

    OCTOPUS 3.0: Sistema Integrado de Gerência de Reservatórios, Descrição: O objetivo deste projeto é a pesquisa e desenvolvimento de novas funcionalidades além da integração com simuladores do tipo composicional e térmico. Com a implementação destas novas funcionalidades o sistema permite prover o apoio à decisão à área de Simulação e Gerenciamento de Reservatórios de forma ampla, abrangendo diversos processos de gestão e podendo atender aos atuais desafios da área de gerenciamento de reservatórios com ênfase nos campos do Pré-sal.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2014 - 2016

    SMARt E&P - Sistemas e Modelos Inteligentes Aplicados a Exploração e Produção de Óleo e Gás, Descrição: Execução das fases do desenvolvimento de um sistema modular de software de apoio à decisão na Programação do Refino que integra, de modo híbrido, os seguintes modelos e técnicas: I. Modelos Co-Evolucionários; II. Métodos Multicritério; III. Componentes de Software Orientados a Objeto Reutilizáveis IV. Programação Genética. O sistema SMARt empregra modelos de otimização para estabelecer a ordem de produção e as receitas de mistura de produtos a serem utilizadas em uma refinaria, baseando-se em conhecimento constituído por: itens de recebimento (crus comprados) e de envio (produtos vendidos); topologia da planta; preços e limites de qualidade para cada tipo de produto; tipos de campanhas de cada unidade de processo; equações e regras de mistura; armazenagem dos produtos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marley Maria B Rebuzzi Vellasco - Coordenador.

  • 2011 - 2014

    PETROBRAS OCTOPUS 2.0 - Sistema de Apoio à Gestão Integrada de Reservatórios, Descrição: O objetivo deste projeto é prover o apoio à decisão à área de Simulação e Gerenciamento de Reservatórios de forma ampla, abrangendo diversos processos de gestão, através de um sistema computacional integrado fundamentado em técnicas de Inteligência Computacional. Para tanto, serão realizadas diversas pesquisas e serão desenvolvidos vários subsistemas, alinhados a diversos dos eixos temáticos da Rede SIGER.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

  • 2008 - 2010

    Octopus, Descrição: Projeto de pesquisa e desenvolvimento de um sistema de alocação ótima de poços em um reservatório de óleo. O sistema deve ecolher a alocação ótima e o tipo de cada poço, bem como a quantidade, de modo a maximizar o valor presente líquido (VPL), levando em conta um cenário econômico especificado pelo usuário. O objetivo é Investigar o aumento do desempenho e desenvolver novas funcionalidades para o aperfeiçoamento do sistema de software OCTOPUS de Otimização Conjunta da Trajetória e Localização de Poços Utilizando Simulação de Reservatórios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / Marco Aurélio Pacheco - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

  • 2018 - 2018

    Previsão para Fechamento de Negócios, Descrição: Projeto de desenvolvimento feito para a Equinix sob coordenação da Professora Marley Vellasco (PUC-Rio) e Bernardo Fernandes (Cientista de Dados da Equinix). O projeto consistia em criar um modelo de inteligência artificial para inferir a probabilidade de cada cliente fechar um negócio.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / MENDOZA, LEONARDO - Coordenador.

  • 2018 - 2018

    Previsão para Fechamento de Negócios, Descrição: Projeto de desenvolvimento feito para a Equinix sob coordenação da Professora Marley Vellasco (PUC-Rio) e Bernardo Fernandes (Cientista de Dados da Equinix). O projeto consistia em criar um modelo de inteligência artificial para inferir a probabilidade de cada cliente fechar um negócio.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / MENDOZA, LEONARDO - Coordenador.

  • 2018 - 2018

    Previsão para Fechamento de Negócios, Descrição: Projeto de desenvolvimento feito para a Equinix sob coordenação da Professora Marley Vellasco (PUC-Rio) e Bernardo Fernandes (Cientista de Dados da Equinix). O projeto consistia em criar um modelo de inteligência artificial para inferir a probabilidade de cada cliente fechar um negócio.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / MENDOZA, LEONARDO - Coordenador.

  • 2018 - 2018

    Previsão para Fechamento de Negócios, Descrição: Projeto de desenvolvimento feito para a Equinix sob coordenação da Professora Marley Vellasco (PUC-Rio) e Bernardo Fernandes (Cientista de Dados da Equinix). O projeto consistia em criar um modelo de inteligência artificial para inferir a probabilidade de cada cliente fechar um negócio. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / MENDOZA, LEONARDO - Coordenador.

  • 2018 - 2018

    Previsão para Fechamento de Negócios, Descrição: Projeto de desenvolvimento feito para a Equinix sob coordenação da Professora Marley Vellasco (PUC-Rio) e Bernardo Fernandes (Cientista de Dados da Equinix).O projeto consistia em criar um modelo de inteligência artificial para inferir a probabilidade de cada cliente fechar um negócio.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Manoela Rabello Kohler - Integrante / MENDOZA, LEONARDO - Coordenador.

Prêmios

2019

Deep Learning Institute (DLI) University Ambassadorship, NVIDIA.

Histórico profissional

Endereço profissional

  • Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. , Pontifícia Universidade Católica - PUC, Gávea, 22451900 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil, Telefone: (21) 35271227

Experiência profissional

2018 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora, Carga horária: 40

Outras informações:
Local de atuação: Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada

2018 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professora, Carga horária: 4

Outras informações:
Professora em cursos de especialização e extensão na Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (CCE).Cursos:- Business Intelligence Master (MBA - PUC-Rio)- Inteligência Artificial- Programação em R e Python- Machine Learning- Data Mining- Deep Learning- Python para Análise de Dados

2008 - 2018

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora, Carga horária: 40

Outras informações:
Pesquisadora e desenvolvedora. Atuando em projetos de Inteligência Artificial.

Atividades

  • 03/2008

    Pesquisa e desenvolvimento, Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada.Linhas de pesquisa