Reginaldo Cordeiro dos Santos filho

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• COSTA, J. C. C. ; FERREIRA, L. M. R. ; SANTOS, REGINALDO . Orientacão Vocacional Inteligente Baseada em Aprendizado de Máquina Aplicado aos Microdados do POSCOMP. iSys - Revista Brasileira de Sistemas de Informação , v. 17, p. 1-26, 2024.

• CANAVIEIRA, L. O. ; COSTA, JOÃO C. W. A. ; SANTOS, REGINALDO . Classification of satellite images for deforestation regions in northeastern Pará using deep learning technique. Journal of Engineering Research , v. 3, p. 2-5, 2023.

• SILVA, M. F. M. ; SANTOS, ADAM ; SANTOS FILHO, R. C. ; FIGUEIREDO, ELOI ; COSTA, JOÃO C.W.A. . Damage-sensitive feature extraction with stacked autoencoders for unsupervised damage detection. Structural Control & Health Monitoring , v. 00, p. 00-00, 2021.

• SANTOS, REGINALDO ; BORGES, GILVAN ; SANTOS, ADAM ; SILVA, MOISES ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . A rotationally invariant semi-autonomous particle swarm optimizer with directional diversity. Swarm and Evolutionary Computation , p. 100700, 2020.

• FLEXA, CAIO ; SANTOS, REGINALDO ; GOMES, WALISSON ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Mutual Equidistant-scattering Criterion: a new index for crisp clustering. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 1, p. 1-35, 2019.

• SANTOS, ADAM ; SILVA, MOISES ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, ELOI ; MAIA, NUNO ; COSTA, JOÃO . Output-only structural damage detection based on transmissibility measurements and kernel principal component analysis. Journal of Communication and Information Systems (JCIS), , v. 34, p. 64-75, 2019.

• SANTOS, REGINALDO ; BORGES, GILVAN ; ADAM SANTOS ; SILVA, MOISES ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Empirical study on rotation and information exchange in particle swarm optimization. Swarm and Evolutionary Computation , v. 1, p. 1-33, 2019.

• SANTOS, REGINALDO ; BORGES, GILVAN ; SANTOS, ADAM ; SILVA, MOISÉS ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C.W.A. . A semi-autonomous particle swarm optimizer based on gradient information and diversity control for global optimization. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 69, p. 330-343, 2018.

• SILVA, M. ; SANTOS, A. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, C. ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Deep principal component analysis: An enhanced approach for structural damage identification. Structural Health Monitoring , p. 147592171879907-20, 2018.

• SILVA, MOISÉS ; SANTOS, ADAM ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, ELOI ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C.W.A. . Agglomerative concentric hypersphere clustering applied to structural damage detection. Mechanical Systems and Signal Processing , v. 92, p. 196-212, 2017.

• SANTOS, ADAM ; SANTOS, REGINALDO ; SILVA, MOISES ; FIGUEIREDO, ELOI ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOAO C. W. A. . A Global Expectation-Maximization Approach Based on Memetic Algorithm for Vibration-Based Structural Damage Detection. IEEE TRANSACTIONS ON INSTRUMENTATION AND MEASUREMENT , v. 66, p. 1-10, 2017.

• SILVA, M. ; SANTOS, A. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, C. ; COSTA, JOÃO C. W. A. . A novel unsupervised approach based on a genetic algorithm for structural damage detection in bridges. Engineering Applications of Artificial Intelligence , v. 52, p. 168-180, 2016.

• SANTOS, A. ; FIGUEIREDO, E. ; SILVA, M. ; SANTOS, REGINALDO ; SALES, C. ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Genetic-based EM algorithm to improve the robustness of Gaussian mixture models for damage detection in bridges. Structural Control & Health Monitoring (Print) , v. 1, p. 1, 2016.

• SANTOS, A. ; SILVA, M. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . A global expectation-maximization based on memetic swarm optimization for structural damage detection. Structural Health Monitoring , v. 1, p. 1, 2016.

• LIMA FILHO, M. A. P. ; SALES, C. ; SANTOS, A. ; SANTOS, REGINALDO ; SILVA, M. ; COSTA, JOÃO C. W. A. ; CARVALHO, M. ; CRUZ, M. . A framework for data compression and damage detection in structural health monitoring applied on a laboratory three-story structure. Revista Brasileira de Computação Aplicada , v. 8, p. 129, 2016.

• SANTOS, REGINALDO ; SALES, CLAUDOMIRO ; LIMA, MANOEL ; RODRIGUES, CAIO ; ARAUJO, ALESSANDRA ; GOMES, WALISSON CARDOSO ; FERTNER, ANTONI ; COSTA, JOAO C. W. A. . Binder Identification Using Pattern Recognition on Phantom Measurements. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement , v. PP, p. 1-13, 2015.

• FILHO, REGINALDO ; SIRAVENHA, ANA ; RESENDE, DAMARES ; SOUZA, DANILO ; PELAES, EVALDO . A Graphical Open Source Tool for Preprocessing Satellites Images. International Journal of Information and Education Technology , v. 4, p. 436-440, 2014.

• SOUSA, DANILO ; SIRAVENHA, ANA ; RESENDE, DAMARES DE ; FILHO, REGINALDO ; PELAES, EVALDO . Using Concepts of CSCW to Validate Requirements Elicited for a Brazilian Geographic Information System. International Journal of Information and Education Technology , v. 4, p. 399-404, 2014.

• Oliveira, Renato R. M. ; Damasceno, Filipe ; Souza, Ronald ; SANTOS, REGINALDO ; LIMA, MANOEL ; Kawasaki, Regiane ; SALES, CLAUDOMIRO . GAVGA: A Genetic Algorithm for Viral Genome Assembly. Lecture Notes in Computer Science. 0ed.: Springer International Publishing, 2017, v. 10423, p. 395-407.

• MONTEIRO, EUDE ; RENDEIRO, P. ; SANTOS, REGINALDO . PERFORMANCE ANALYSIS OF INFORMATION SYSTEMS COURSES IN ENADE USING DATA MINING TECHNOLOGIES. In: INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT VIRTUAL, 2024, Evento virtual. 20th CONTECSI - INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT VIRTUAL, 2024. v. 0. p. 1-10.

• ALVES, D. ; MARQUES, M. D. S. ; SANTOS, REGINALDO ; ADAM SANTOS . Classificação de Boletins de Ocorrências através de Modelos de Linguagem baseados em BERT. In: CSBC 2024 - WCGE 2024 - 12ª Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico, 2024, Brasília. Anais do WCGE 2024 - 12ª Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico, 2024. v. 0. p. 0-10.

• SOUZA, F. ; SAAVEDRA, D. ; VILELA, R. ; ASSUNCAO, W. ; SANTOS, REGINALDO ; PINTO, V. H. S. C. . A proposed catalog of development patterns for fault-tolerant microservices. In: Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), 2024, Bahia. XXIII Simpósio Brasileiro de Qualidade de Software (SBQS), 2024. v. 0. p. 0-20.

• COSTA, J. C. C. ; SANTOS, REGINALDO . Automated and Intelligent Vocational Guidance System for Classifying Specialties Based on POSCOMP Microdata. In: 34th BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), 2024, Belém. 34th BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), 2024. v. 0. p. 0-0.

• KALIFFE, K. ; SANTOS, REGINALDO . Finding the Best Tennis Serves with K-Means and GMM Clusters of Ball Tracking data to Interpret Serve Strategies. In: Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2024, Belém. Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2024. v. 0. p. 0-0.

• MATOS, H. M. R. ; RIBEIRO, W. F. ; COSTA, JOÃO C. W. A. ; SANTOS, REGINALDO . An Environment for Discovery of Associative Rules in Massive Datasets of Market Transactions. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024, Belém. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024. v. 0. p. 0-0.

• VIANA, J. ; MATOS, H. M. R. ; MOTA, M. P. ; SANTOS, REGINALDO . Classifying graphs of elementary mathematical functions using Convolutional Neural Networks. In: 34th BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), 2024, Belém. 34th BRAZILIAN CONFERENCE ON INTELLIGENT SYSTEMS (BRACIS), 2024. v. 0. p. 0-0.

• SILVA, G. M. F. ; SANTOS, REGINALDO ; KURIBAYASHI, H. P. ; SANTOS, ADAM . Automating the Classification of Crime Reports in Altamira, Pará using BERT-based Architectures. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024, Belém. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2024. v. 0. p. 0-0.

• MATOS, H. M. R. ; RIBEIRO, W. F. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Descoberta de Padrões e Tendências de Compras em Supermercados utilizando Análise de Cestas de Compras. In: 20th CONTECSI USP - International Conference on Information Systems and Technology Management, 2024, São Paulo. Anais do 20th CONTECSI USP - International Conference on Information Systems and Technology Management, 2024. v. 0. p. 0-10.

• RENDEIRO, PEDRO ; MONTEIRO, EUDE ; NICIOKA, DANILO ; SANTOS, REGINALDO . Avaliação de Desempenho em Cursos de Engenharia de Computação Baseada nos Microdados do ENADE. In: Workshop sobre Educação em Computação, 2023, Brasil. Anais do XXXI Workshop sobre Educação em Computação (WEI 2023). Porto Alegre: SBC OpenLib (SOL), 2023. v. 0. p. 339-349.

• SILVA, E. M. ; SANTOS, REGINALDO . Uma arquitetura de rede neural convolucional para detecção de alvos de desmatamento na Amazônia através de imagens SAR ICEYE. In: Congresso Brasileiro de Agroinformática 2023 (SBIAgro), 2023, Natal. Congresso Brasileiro de Agroinformática 2023, 2023. v. 0. p. 1-8.

• MESQUITA, L. ; COSTA, J. C. C. ; SANTOS, REGINALDO . EXPLORATORY ANALYSIS OF THE POSCOMP RESULTS: A CASE STUDY OF CANDIDATES FROM PARÁ. In: 19thCONTECSI USP - International Conference on Information Systems and Technology Management, 2022, Evento Virtual. Anais do 19thCONTECSI USP - International Conference on Information Systems and Technology Management, 2022. v. 0. p. 0-0.

• MATOS, H. M. R. ; SOUZA, S. L. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . A Supervised Classifier for Police Records at the State of Pará, Brazil. In: 19th CONTECSI - INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 2022, Evento virtual. Anais do 19th CONTECSI - INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 2022. v. 0. p. 0-0.

• SOUZA, S. L. ; MATOS, H. M. R. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . DATA MINING AND ANALYSIS APPLIED TO PUBLIC SECURITY DATA IN BELÉM OF PARÁ, BRAZIL. In: 19th CONTECSI - INTERNATIONAL CONFERENCE ON INFORMATION SYSTEMS AND TECHNOLOGY MANAGEMENT, 2022, Evento virtual. DATA MINING AND ANALYSIS APPLIED TO PUBLIC SECURITY DATA IN BELÉM OF PARÁ, BRAZIL, 2022. v. 0. p. 0-0.

• CUNHA, RENAN ; SALES, CLAUDOMIRO ; SANTOS, REGINALDO . Análise Automática com os Microdados do ENADE para Melhoria do Ensino dos Cursos de Ciência da Computação. In: Workshop sobre Educação em Computação, 2021, Brasil. Anais do XXIX Workshop sobre Educação em Computação (WEI 2021), 2021. v. 0. p. 208-10.

• VASCONCELOS, M. ; RODRIGUES, C. M. F. ; MOREIRA, I. M. ; SANTOS, REGINALDO ; SALES, C. . Improving particle swarm optimization with self-adaptive parameters, rotational invariance, and diversity control. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2021, Evento Online. Anais da Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021.

• RODRIGUES, C. M. F. ; CARDOSO GOMES, WALISSON ; MOREIRA, I. M. ; SANTOS, REGINALDO ; SALES, C. ; SILVA, M. . Improving a genetic clustering approach with a CVI-based objective function. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021, Evento Online. Anais da Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021.

• PINHEIRO, A. ; PEREIRA, G. ; SANTOS, REGINALDO ; SALES, C. . Uma Nova Variante para Algoritmos Genéticos Baseada na Recombinação por Transformação de Bactérias. In: XV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2021, Joinville, Santa Catarina. Anais do XV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2021.

• SANTOS, A. ; SILVA, M. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; MAIA, N. M. M. ; COSTA, J. C. W. A. . Applicability of an output-only structural damage detection based on transmissibility measurements and kernel principal component analysis. In: Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2018, Campina Grande. XXXVI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2018.

• SILVA, M. ; SANTOS, A. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, C. ; COSTA, J. C. W. A. . Composing robust damage-sensitive features with deep neural networks. In: 9th European Workshop on Structural Health Monitoring, 2018, Manchester. 9th European Workshop on Structural Health Monitoring, 2018.

• CARDOSO GOMES, WALISSON ; CORDEIRO DOS SANTOS FILHO, REGINALDO ; DE SOUZA DE SALES JUNIOR, CLAUDOMIRO . An Improved Artificial Bee Colony Algorithm with Diversity Control. In: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, Sao Paulo. 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018. v. 0. p. 19-26.

• FLEXA, CAIO ; SANTOS, REGINALDO ; GOMES, WALISSON ; SALES, CLAUDOMIRO . A Novel Equidistant-Scattering-Based Cluster Index. In: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018, Sao Paulo. 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2018. v. 0. p. 540-547.

• CARDOSO, P. ; SANTOS, REGINALDO ; LIMA, MANOEL ; SALES, CLAUDOMIRO ; COELHO, V. L. ; KAWASAKI, R. . Identification of Ubiquitylation Sites Through Nondominated Sorting Genetic Algorithm II. In: 8th International Conference on Bioinformatics and Computational Biology (BICoB), 2016, Las Vegas. 8th International Conference on Bioinformatics and Computational Biology (BICoB), 2016.

• SILVA, M. ; SANTOS, A. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . A structural damage detection technique based on agglomerative clustering applied to the Z-24 Bridge. In: 8th European Workshop on Structural Health Monitoring, 2016, Bilbao. EWSHM 2016, 2016.

• SANTOS, A. ; SILVA, M. ; SANTOS, REGINALDO ; FIGUEIREDO, E. ; SALES, CLAUDOMIRO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Output-only structural health monitoring based on mean shift clustering for vibration-based damage detection. In: 8th European Workshop On Structural Health Monitoring, 2016, Bilbao. EWSHM 2016, 2016.

• SANTOS, REGINALDO ; SALES, CLAUDOMIRO ; LIMA, MANOEL ; RODRIGUES, CAIO ; ARAUJO, ALESSANDRA ; FERTNER, ANTONI ; COSTA, JOAO C. W. A. . Clustering Strategies for Binder Identification Using Phantom Measurements. In: GLOBECOM 2015 2015 IEEE Global Communications Conference, 2015, San Diego. 2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). p. 1.

• RESENDE, D. C. O. ; SANTOS FILHO, R. C. ; SIRAVENHA, A. C. Q. ; SOUZA, D. F. ; PELAES, E. G. . A influência do elemento estruturante no processo de detecção de nuvens em imagens de sensoriamento remoto. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 2013, Foz do Iguaçu. Anais Proceedings, 2013.

• SOUZA, D. F. ; SIRAVENHA, A. C. Q. ; RESENDE, D. C. O. ; SANTOS FILHO, R. C. ; PELAES, E. G. . Uma abordagem híbrida e semi‐automática para a remoção de nuvens e sombras de imagens de satélite. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 2013, Foz do Iguaçu. Anais Proceedings, 2013.

• SIRAVENHA, A. C. Q. ; SOUZA, D. F. ; RESENDE, D. C. O. ; SANTOS FILHO, R. C. ; PELAES, E. G. . Uso de índices de diferença normalizada na detecção de nuvens e sombras em imagens Landsat‐5 TM. In: XVI Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto - SBSR, Foz do Iguaçu, PR, Brasil, 2013, SBSR, Foz do Iguaçu. Anais Proceedings, 2013.

• SOUZA, S. L. ; SANTOS, F. ; SILVA, M. H. P. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. ; TORRES, R. H. . Análise de Dados dos Crimes Contra a Mulher no Estado do Pará. In: III Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 - III Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2, 2023, Belém. III ERAD|ERAMIA-NO2 2023, 2023. v. 0. p. 1-4.

• MATOS, H. M. R. ; SOUZA, S. L. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. ; COSTA, C. . A Supervised Classifier for Police Reports at the State of Pará, Brazil. In: II Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e II Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2, 2022, Belém. 2022: Anais da II Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 II Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2. Porto Alegre: SBCOPENLIB, 2022. v. 0. p. 0-0.

• SOUZA, S. L. ; MATOS, H. M. R. ; COSTA, C. ; SANTOS, REGINALDO ; COSTA, JOÃO C. W. A. . Data Mining in Public Security Databases in Belém, Pará, Brazil. In: II Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e II Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2, 2022, Belém. 2022: Anais da II Escola Regional de Alto Desempenho Norte 2 e II Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial Norte 2. Porto Alegre: SBCOPENLIB, 2022. v. 0. p. 0-0.

• FERNANDES, S. W. ; ISSICABA, D. ; ROSA, M. A. ; SALES, C. ; SANTOS, REGINALDO . ESTIMAÇÃO DE ESTADOS E ANÁLISE DE ERROS GROSSEIROS APLICADOS A SISTEMAS DE MONITORAMENTO DA AMPACIDADE EM TEMPO REAL. In: XXV Seminário Nacional de Produção e Transmissão de Energia Elétrica, 2019, Belo Horizonte. Anais XXV SNptee, 2019. v. 1. p. 1-9.

• RENDEIRO, P. ; HORA, E. M. ; NICIOKA, D. ; SANTOS, REGINALDO . Avaliação Baseada em Mineração de Dados do Curso de Engenharia da Computação da UFPA no ENADE. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CUNHA, R. ; SALES, C. ; SANTOS, REGINALDO . Análise Automática com os Microdados do ENADE para Melhoria do Ensino dos Cursos de Ciência da Computação. 2021. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• SANTOS, REGINALDO . Global Continuous Optimization with Particle Swarm Enhancements. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• OLIVEIRA, R. ; DAMASCENO, F. ; SOUZA, R. ; SANTOS, REGINALDO ; LIMA, M. ; KAWASAKI, R. ; SALES, C. . GAVGA: A Genetic Algorithm for Viral Genome Assembly. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, REGINALDO . Aplicação de Técnicas de Aprendizado de Máquina para Problemas em Telecomunicações. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• SANTOS, REGINALDO . Aprendizado de Máquina Aplicado a Problemas de SHM e Telecomunicações. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• SANTOS FILHO, R. C. . Uma Ferramenta de Análise e Avaliação de Técnicas de Detecção, Suavização e Remoção de Componentes Atmosféricos em Imagens Oriundas de Satélites Artificiais. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• SANTOS FILHO, R. C. . Segmentação de imagens multiespectrais de sensoriamento remoto. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• CORDEIRO DOS SANTOS FILHO, REGINALDO . Global Continuous Optimization with ParticleSwarm Enhancements. Belém: UFPA, 2019 (Tese de doutorado).

• CORDEIRO DOS SANTOS FILHO, REGINALDO . Identificação de Binders Através de Medições Fantasmas Utilizando Técnicas de Aprendizado de Máquina. Belém: UFPA, 2016 (Dissertação de mestrado).

• CORDEIRO DOS SANTOS FILHO, REGINALDO . Uma ferramenta open source gráfica para pré-processamento de imagens de satélite. Belém: UFPA, 2013 (Trabalho de Conclusão de Curso).

• COSTA, T. S. A. ; LIMA FILHO, M. A. P. ; SANTOS FILHO, R. C. ; SANTOS, C. G. R. ; SALES JUNIOR, C. S. ; SOUZA, C. R. B. . RS2Q: uma plataforma web de gerenciamento de pesquisas qualitativas e quantitativas 2013 (Conic - 13º Congresso Nacional de Iniciação Científica).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  RedeLattes: A Próxima Geração de Plataforma Acadêmica, Descrição: O objetivo desta proposta é criar uma plataforma web inteligente e inovadora chamada RedeLattes para atender às demandas crescentes de análises complexas sobre a comunidade acadêmica brasileira. A RedeLattes será construída sobre uma sólida abordagem de inteligência artificial, concentrando-se particularmente na ciência e mineração de dados, e com ênfase na integração, correlação e gestão de currículos acadêmicos para fornecer informações valiosas e não-triviais com potencial para nortear futuras colaborações interinstitucionais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / Vinicius Augusto Carvalho de Abreu - Integrante / Sintia Silva de Almeida - Integrante.

• 2023 - Atual

  APLICAÇÃO DA MINERAÇÃO DE DADOS PARA DETECTAR PADRÕES RELEVANTES EM BASES PÚBLICAS E PRIVADAS, Descrição: Desenvolver sistemas baseados em inteligência artificial e mineração de dados em instituições públicas ou privadas a partir de bases de dados fornecidas por estas instituições. Tem-se com isso o fomente de parcerias entre a universidade e instituições públicas externas, incluindo empresas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / HELDER MATEUS DOS REIS MATOS - Integrante / Max José Lobato Pantoja Júnior - Integrante / MARIA HELOISA PINHEIRO SILVA - Integrante.

• 2023 - Atual

  Sistema de análise inteligente de dados de supermercados com base em padrões de compras interpretativos, Descrição: Desenvolver um sistema automatizado para análise de dados transacionais de varejo para encontrar padrões que auxiliem na tomada de decisão por parte dos gestores do mercado, utilizando técnicas de aprendizado de regras associativas e predição de séries temporais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / HELDER MATEUS DOS REIS MATOS - Integrante / Max José Lobato Pantoja Júnior - Integrante.

• 2021 - 2024

  Estratégias Baseadas em Structural Health Monitoring, Machine e Deep Learning para Extração de Padrões em Estruturas Críticas da UHE Belo Monte, Descrição: Inspeções, monitoramento e supervisão de estruturas complexas, como as presentes em Usinas Hidrelétricas, requerem uma combinação de informações provenientes de várias fontes, diferentes formatos e volumes diversos, o que insere um grau de complexidade para a extração de padrões e conhecimento. No que tange aomonitoramento da "saúde" de estruturas civis (na literatura especializada referida como #8203; Structural Health Monitoring - SHM), o atual estado-da-arte aponta para a utilização de #8203; machine e #8203; deep learning para reconhecimento de tais padrões, combinando dados de sensoriamento, imagens, vídeos, bases relacionais e dados obtidos a partir de inspeções in loco. Este projeto apresenta uma estratégia que permite combinar dados dessas diversas fontes, com vistas à extração de padrões, correlações de variáveis, prospecção de cenários e predições, de forma a tornar mais aprimorada a tomada de decisão das equipes envolvidas. Assim, pretende-seconceber e implementar um sistema de apoio à tomada de decisão, fim-a-fim, que obtém dados de diversas fontes (sensores, VANTs e de equipes de inspeção), torna-os interoperáveis, aplica técnicas de #8203; machine e #8203; deep learning e disponibiliza conhecimento e padrões úteis para a tomada de decisão.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (7) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / JOÃO C. W. A. COSTA - Integrante / ADAM SANTOS - Integrante / CARLOS RENATO LISBOA FRANCÊS - Coordenador.

• 2021 - 2023

  DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS INTELIGENTES PARA A CIÊNCIA E MINERAÇÃO DE BASES DE DADOS, Descrição: Este projeto de pesquisa pretende trabalhar com bases de dados públicas disponíveis na internet, considerando as seguintes áreas de conhecimento (mas não limitadas a apenas elas): educação e segurança pública. Na área da educação, este projeto de pesquisa pretende dar continuidade ao estudo analítico sobre as bases de dados disponíveis no site do Ministério da Educação, principalmente aquelas relacionadas ao Exame Nacional de Desempenho dos Estudantes (ENADE), com o objetivo de extrair informações úteis e não-triviais dos resultados obtidos pelos cursos de Computação da UFPa. E na área da segurança pública, a expectativa é de se trabalhar com bases de dados de segurança do estado do Pará e do Brasil, a fim de desenvolver uma ferramenta computacional que auxilie as autoridades de segurança pública na tomada de decisões importantes,principalmente, no que tange ao enfrentamento das classes de problemas da segurança pública.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / Moisés Felipe Mello Da Silva - Integrante / HELDER MATEUS DOS REIS MATOS - Integrante / SAMARA LIMA DE SOUZA - Integrante / EDSON MARQUES DA SILVA - Integrante / IURY GLABSON OLIVEIRA SILVA - Integrante.

• 2021 - Atual

  Inteligência artificial aplicada à segurança pública do estado do Pará, Descrição: Desenvolver um conjunto de ferramentas inteligentes de combate ao crime baseados em análise e mineração de dados, com o intuito de auxiliar as autoridades de segurança pública no entendimento do panorama geral da criminalidade no estado do Pará, como também na tomada de decisão sobre novas políticas de segurança.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / HELDER MATEUS DOS REIS MATOS - Integrante / SAMARA LIMA DE SOUZA - Integrante / MARIA HELOISA PINHEIRO SILVA - Integrante.

• 2019 - 2021

  Sistemas inteligentes baseados em sensores ópticos e tecnologias híbridas fibra/cabo para redes de 5ª geração, Descrição: Processo nº: 432668/2018-7 Chamada MCTIC/CNPq Nº 28/2018 - Universal/Faixa C. Formar recursos humanos em nível de pós-graduação e graduação nas diversas áreas relacionadas ao projeto, tais como: - Instrumentação, procedimentos de medidas de camada física e de rede e análises da faixa de comunicação de sistemas cabeados; - Instrumentação e procedimentos de medidas em optoeletrônica para redes de sensores e dispositivos de sensores ópticos; - Modelagem e otimização de dispositivos optoeletrônicos e sensores ópticos; a análise eletromagnética de cabos par trançado; qualificação de enlace de redes banda larga; avaliação de desempenho de redes ópticas/redes de acesso e integração sem fio/cabeados; - Desenvolvimento e aplicação de algoritmos inteligentes para análise de dados de redes de sensores com aplicações gerais, tais como detecção de danos estruturais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (9) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Claudomiro de Souza de Sales Junior - Integrante / Moisés Silva - Integrante / Eloi Figueiredo - Integrante / SANTOS, ADAM - Integrante / Gilvan Soares Borges - Integrante / Roberto Menezes Rodrigues - Integrante / João Crisóstomo Weyl Alboquerque Costa - Coordenador / Waldeir de Brito Monteiro - Integrante / Brenda Penedo Tavares de Sousa - Integrante / Marx Miguel Miranda de Freitas - Integrante / Dércio Manuel Mate - Integrante / Markos Paulo Cardoso - Integrante / André Mendes Cavalcante - Integrante / Rosinei de Sousa Oliveira - Integrante / Regina Augusta Campos Sampaio - Integrante / Cindy Stella Fernandes - Integrante / Diogo Lobato Acatauassu Nunes - Integrante / André Lucas Pinho Fernandes - Integrante / Aline Ayako Ohashi - Integrante / Daynara Dias Souza - Integrante / Patrick Ferreira Gaia - Integrante / Marcela Alves de Souza - Integrante / Laura Salime Hage de Souza - Integrante / Plínio dos Prazeres - Integrante / Vitória Alencar de Souza - Integrante / Victor Henrique Rodrigues Cardoso - Integrante / Felipe Masashi Takeda - Integrante / Fabricio Rossy de Lima Lobato - Integrante / Ivenso da Silva Vasco Sualehe - Integrante / Amanda de Freitas Romeiro - Integrante.

• 2019 - 2021

  Formação e consolidação de recursos humanos em algoritmos de aprendizado de máquina e otimização multimodal, Descrição: O projeto tem o objetivo de consolidar na UFPa um grupo de trabalho na área de aprendizado de máquina e otimização multimodal, visando a integração com outras áreas que fazem uso de IA, quer dentro da própria instituição ou com outras instituições de ensino, dentro e fora do país. Para isso torna-se necessário inicialmente a formação de recursos humanos de modo que se possa fornecer o conhecimento básico necessário para alunos de graduação e pós-graduação e outros profissionais que se proponham a trabalhar com o aprendizado de máquina e otimização, incentivando o desenvolvimento de algoritmos e softwares aplicados em processamento de bases de dados e otimização de funções não convexas e multimodais. Dar apoio à elaboração de trabalhos de conclusão de curso, nos cursos de Ciência da Computação e Sistema de Informação, e à pesquisa em áreas que se referem as supracitadas, cujo objetivo principal é aperfeiçoar algoritmos utilizados em tarefas de mineração de dados e no fortalecer de mecanismos de busca por soluções ótimos em metaheurísticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Coordenador / Moisés Silva - Integrante / Claudomiro Sales - Integrante / Caio Marcos Flexa Rodrigues - Integrante / GOMES, WALISSON - Integrante / João Marcelo Freitas de Almeida - Integrante / Gabriel Oliveira Aragão - Integrante.

• 2019 - 2019

  Novos Elementos de Automação de Rede, Com Funções Avançadas De Inteligência Distribuída, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudomiro de Souza de Sales Junior em 27/06/2019., Descrição: O objetivo deste projeto é criar um elemento de proteção e controle de redes de média tensão em substituição aos tradicionais religadores trifásicos. O elemento possuirá funções avançadas de inteligência distribuída com o fim de apoio à decisão na operação de redes. Tem-se também o objetivo de criação de um laboratório de prototipação e desenvolvimento que permitirá a pesquisadores a criação de soluções compatíveis com demandas de mercado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / SALES, CLAUDOMIRO - Coordenador / SILVA, MOISES - Integrante / Gabriela Souza Maximino - Integrante / Igor Matheus Moreira - Integrante.

• 2018 - 2019

  F-LOCO: Fault Location Optimization, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudomiro de Souza de Sales Junior em 24/01/2019., Descrição: Código: P&D 00405-1804/2018 Desenvolvimento de um sistema para localização de faltas transitórias ou permanentes, que possa ser facilmente instalado, sem necessidade de interrupção da rede elétrica, próprio para instalação em redes de 15 kV e 34 kV, de baixo custo e integrado as tecnologias de IoT mais atuais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Moisés Silva - Integrante / Claudomiro Sales - Coordenador / Gabriela Souza Maximino - Integrante.

• 2017 - 2021

  Soluções em Aprendizado de Máquina para Detecção de Danos Estruturais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudomiro de Souza de Sales Junior em 04/09/2018., Descrição: Processo: 426075/2016-1. As estruturas de engenharia mecânica, naval, civil e aeroespacial são usadas por um longo período de tempo. Com o passar dos anos, essas estruturas podem apresentar danos que, consequentemente, podem afetar seu desempenho ou colocar em risco a segurança de quem as usam. Para tentar identificar os danos no ambiente de interesse é necessário que a estrutura seja avaliada periodicamente, garantindo a segurança e aumentando seu tempo de vida útil. Considerando esses dois aspectos, os pesquisadores tem focado em técnicas de Monitoramento da Integridade Estrutural (em inglês, Structural Health Monitoring ? SHM) utilizando algoritmos de aprendizado de máquina capazes de construir modelos que conseguem detectar a presença de anomalias (danos) nas estruturas observadas. Dano é considerado como qualquer mudança no material ou propriedade geométrica de um sistema. Os danos podem interferir no desempenho das estruturas físicas e, ainda, determinar o risco a segurança dos usuários. O presente projeto de pesquisa de doutorado visa implementar recursos para a detecção de dano em estruturas civis, não limitados, mas especificamente em pontes. Dentre os recursos se encontram a compressão e imputação de dados, visto que o volume de dados gerados pelo monitoramento de estruturas é grande e pode apresentar lacunas de informação devido a falhas internas ou externas aos sensores de coleta. Diante desses desafios, técnicas de compressão e imputação de dados serão estudadas e implementadas com o objetivo de melhorar a detecção de dano que será feita através de algoritmos de aprendizado de máquina. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / GOMES, WALISSON CARDOSO - Integrante / Moisés Silva - Integrante / Claudomiro Sales - Coordenador.

• 2016 - 2017

  TECCON II: Tecnologia para Redes Inteligentes de Energia, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudomiro de Souza de Sales Junior em 02/08/2016., Descrição: A Tecnologia para Redes Inteligentes de Energia é um projeto de pesquisa liderado pelo INESC P&D Brasil, e enquadrado no programa de P&D da Transmissora Brasileira de Energia (TBE), que visa aumentar a eficiência, confiabilidade e segurança das linhas de transmissão utilizando sistemas sensores baseados em fibra ótica. A equipe envolvida no projeto terá a seu cargo o desenvolvimento, a nível de cabeça de série, de um isolador polimérico com classe de isolamento de 230 kV, instrumentalizado com tecnologia sensora em fibra ótica. Adicionalmente, será desenvolvido um sistema de supervisão baseado em modelos de inteligência computacional para leitura e processamento dos dados. O sistema constitui uma solução inovadora para a monitorização em tempo real de linhas de transmissão. Para concretizar esse objetivo, o projeto está dividido em dez módulos como descritos a seguir: M1: Gestão do projeto, encarregado do acompanhamento da execução técnica e financeira do projeto, assim como da documentação e divulgação dos resultados decorrentes. M2: Análise de requisitos, ocupa-se do levantamento, análise, e documentação dos requisitos e especificações técnicas do sistema sensor a ser desenvolvido. M3: Modelagem e desenvolvimento do isolador, modelagem 3D e desenvolvimento de um isolador polimérico, com classe de isolamento de 220 kV, com passagem de fibra ótica, que servirá como interface entre os sensores e a linha. M4: Sistemas sensores, desenvolvimento dos sistemas sensores para monitoramento em tempo real da corrente, temperatura e tração da linha. M5: Sistema de comunicação, encarregue da implementação de um sistema de transmissão de dados via cabo OPGW (OPtical Ground Wire). M6: Sistema de alimentação, encarregue da implementação de um subsistema baseado em painéis fotovoltaicos, para o fornecimento de energia ao dispositivo de monitoramento. M7: Sistema supervisório e modelos computacionais, cujo objetivo é o desenvolvimento de uma ferramenta capaz de processar os dados adquiridos e torna-los em informação útil para a operação da rede. M8: Integração e ensaios de alta tensão, encarregue de integrar os subsistemas e submete-lo a ensaios laboratoriais para avaliação da suportabilidade elétrica e mecânica. M9: Testes de campo, após testes de laboratório o sistema de monitoramento será validado em uma linha piloto. M10: Gestão da inovação, encarregue de prospectar um tomador de tecnologia nacional e gerir a propriedade intelectual resultante dos desenvolvimentos. O projeto conta com a participação de uma equipa multidisciplinar, envolvendo pesquisadores de diversas áreas de pesquisa, entre as quais: fotônica, instrumentação, comunicações, computação, sistemas de potencia, gestão e gestão de inovação. Para além do INESC P&D Brasil, o consórcio integra a Universidade Federal de Campina Grande, a Universidade Federal do Pará, a Universidade Federal de Santa Catarina, a Universidade Tecnológica Federal do Paraná, a Universidade Federal de Itajubá, a Universidade Estadual de Campinas e o INESC TEC. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Claudomiro de Souza de Sales Junior - Coordenador / Moisés Silva - Integrante.

• 2015 - 2016

  UFA14 - Modelagem de Canal e Mitigação de Interferência eletromagnética para Fronthaul baseado em cabos de cobre, Descrição: Este projeto visa desenvolver técnicas de estimação via SELT e modelos para o ruído do tipo diafonia; modelagem e técnicas de mitigação para irradiação e recepção indesejada de cabos de cobre; e modelagem e implementação de modo de transmissão do tipo fantasma para fronthaul baseado em cabos de cobre em redes 4G, incluindo a validação dos resultados através de simulações computacionais e experimentos em laboratório. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Claudomiro de Souza de Sales Junior - Integrante / Gilvan Soares Borges - Integrante / Roberto Menezes Rodrigues - Integrante / Vinicius Duarte Lima - Integrante / João Crisóstomo Weyl Alboquerque Costa - Coordenador / Waldeir de Brito Monteiro - Integrante / Brenda Penedo Tavares de Sousa - Integrante / Marx Miguel Miranda de Freitas - Integrante / Daynara Dias Sousa - Integrante / Diogo Nunes Acatauassu - Integrante / Dércio Manuel Mate - Integrante / Markos Paulo Cardoso - Integrante / Alessandra Pantoja de Araujo - Integrante / Caio Marcos Flexa Rodrigues - Integrante.

• 2013 - 2014

  UFA11 - Técnicas de Qualificação de Enlaces e Modelagem de Canal para Backhaul baseado em Cobre, Descrição: Desenvolvimento e simulação de algoritmos para qualificação e monitoramento de redes banda larga, com ênfase na arquitetura HFCC-G.fast Hybrid Fibre-Copper, incluindo-se procedimentos e ferramentas para validação através de medidas em laboratório, tendo como base a 4ª geração da tecnologia Digital Subscriber Line, chamada G.fast, fast ou linha digital do assinante, a qual consiste em uma tecnologia de transmissão digital de dados que utiliza o par trançado usado para telefonia, - explorando faixas de frequências de até 200 MHz. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Claudomiro de Souza de Sales Junior - Integrante / Gilvan Soares Borges - Integrante / Roberto Menezes Rodrigues - Integrante / Vinicius Duarte Lima - Integrante / João Crisóstomo Weyl Alboquerque Costa - Coordenador / Ramon Villar Monte Palma Pantoja - Integrante / Daniel Levy Lima da Silva - Integrante / Waldeir de Brito Monteiro - Integrante / Lamartine Vilar de Souza - Integrante / Gustavo Ikeda - Integrante.

• 2012 - 2014

  Sistema de análise automática de imagens de satélite para monitoramento de desflorestamento e ocupação humana em áreas de exploração mineral, Descrição: O desenvolvimento de um sistema que seja capaz de fornecer informações sobre como o ambiente é afetado pela implantação de uma nova área de mineração agrega a possibilidade de criação de uma política de ocupação otimizada da região, por meio da redução dos erros de estimação da degradação do meio ambiente ao redor. Permite também que sejam identificados padrões de ocupação (legal e ilegal) e, em escala expandida, monitorar possíveis áreas de desmatamento ilegal em torno da área estudada. Tal sistema pode ser implementado a partir da análise de imagens de satélite. Nesse sentido, ferramentas para pré processamento e análise automática de imagens são relevantes para o fornecimento da informação desejada de maneira rápida e de mais baixo custo em relação à avaliação exclusivamente manual. O desenvolvimento local ou a adaptação de sistemas existentes às necessidades específicas de tal aplicação proporcionam know-how nacional e redução de custos associados à disseminação e manutenção do referido sistema de fornecimento de informações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Ana Carolina Quintão Siravenha - Integrante / Danilo Frazão Souza - Integrante / Evaldo Gonçalves Pelaes - Coordenador / Damares Resende - Integrante.

• 2012 - 2013

  Formação e Consolidação de Recursos Humanos em Processamento de Sinais, Descrição: O objetivos: Consolidar na Universidade Federal do Pará um grupo de trabalho na área de Processamento de Digital de Sinais, visando a integração com outras áreas que fazem uso de processamento de sinais, quer dentro da própria instituição ou com outras instituições de ensino, dentro e fora do país. Para isso torna-se necessário inicialmente a formação de recursos humanos de modo que se possa fornecer o conhecimento básico necessário para alunos de graduação e pós-graduação e outros profissionais que se proponham a trabalhar com processamento digital de sinais e processamento digital de imagens, através de cursos oferecidos, incentivando o desenvolvimento de algoritmos e software aplicados em processamento de imagens e voz, desenvolvidos no Laboratório de Processamento de Sinais. Dar apoio à elaboração de teses de mestrado e doutorado e à pesquisa em áreas que se referem a compressão de imagens, cujo objetivo principal é desenvolver algoritmos para representar uma imagem com o menor número possível de bits, para armazenar ou transmitir, preservando um determinado nível de qualidade da imagem reconstituída, disputando o mesmo espaço com Universidades do sul do país e do exterior, em congressos, simpósios e revistas nacionais e internacionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Damares Crystina Oliveira De Resende - Integrante / Ana Carolina Quintão Siravenha - Integrante / Danilo Frazão Souza - Integrante / Evaldo Gonçalves Pelaes - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

• 2024 - Atual

  Usando a Técnica YOLOv4 para Detecção de EPI?s na Indústria de Agronegócio - Processo CNPq 424428/2021-0, Descrição: O domínio de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) viabiliza o processo de implantação de uma cultura de segurança e saúde do trabalho nas organizações. A IA é uma maneira efetiva de estabelecer rotinas de avaliação e controle dos níveis de exposição dos trabalhadores aos riscos ocupacionais e reduzir a probabilidade, gravidade e custos relacionados com acidentes de trabalho. Neste contexto, o objetivo do projeto é desenvolver uma metodologia que utilize a técnica de inteligência artificial YOLOv4 para a detecção de Equipamentos de Proteção Individual (EPI?s). A falta de uso de EPI?s é um problema evidenciado em diferentes indústrias como, por exemplo, às relacionadas com a agroindústria. É um local de trabalho caracterizado por uma cadeia de produção com atividades perigosas, tais como, o trabalho em altura, locais com níveis de ruído elevado, esforços físicos, uso de equipamentos, permanência em espaços confinados, carregamento e descarregamento de materiais, presença de poeiras, produtos químicos, etc. Existe também uma presença elevada de trabalhadores nas operações, que demanda o controle do uso de EPI?s, conforme definido pela Norma Regulamentadora (NR 06 - EPI?s). A metodologia irá oferecer uma tecnologia (algoritmo) com altos índices de acerto ou detecção de objetos nas condições mais diversas possíveis, monitoradas por meios de câmeras, que o trabalhador está exposto em uma operação, o nível do perigo ou da situação insegura (evidências) que o trabalhador está exposto ao deixar de usar EPI?s. Além disso, dará suporte a tomada de decisão aos gestores da Segurança e Saúde do Trabalho por meio de indicadores de desempenho, contribuirá para mitigar a probabilidade de ocorrência de acidentes de trabalho (emissão de alertas) e prejuízos financeiros advindos de não-conformidades. Benefícios proposto com a premissa de oferecer ao mercado uma tecnologia de baixo custo e inovadora que promova mudanças gerenciais na cultura de Segurança e Saúde do trabalho.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Caio Marcos Flexa Rodrigues - Integrante / Renan Ceratto - Coordenador / Edwin V C Galdamez - Integrante / Gislaine Camila Lapasini Leal - Integrante.

• 2024 - Atual

  Usando a Técnica YOLOv4 para Detecção de EPI?s na Indústria de Agronegócio - Processo CNPq 424428/2021-0, Descrição: O domínio de tecnologias de Inteligência Artificial (IA) viabiliza o processo de implantação de uma cultura de segurança e saúde do trabalho nas organizações. A IA é uma maneira efetiva de estabelecer rotinas de avaliação e controle dos níveis de exposição dos trabalhadores aos riscos ocupacionais e reduzir a probabilidade, gravidade e custos relacionados com acidentes de trabalho. Neste contexto, o objetivo do projeto é desenvolver uma metodologia que utilize a técnica de inteligência artificial YOLOv4 para a detecção de Equipamentos de Proteção Individual (EPI?s). A falta de uso de EPI?s é um problema evidenciado em diferentes indústrias como, por exemplo, às relacionadas com a agroindústria. É um local de trabalho caracterizado por uma cadeia de produção com atividades perigosas, tais como, o trabalho em altura, locais com níveis de ruído elevado, esforços físicos, uso de equipamentos, permanência em espaços confinados, carregamento e descarregamento de materiais, presença de poeiras, produtos químicos, etc. Existe também uma presença elevada de trabalhadores nas operações, que demanda o controle do uso de EPI?s, conforme definido pela Norma Regulamentadora (NR 06 - EPI?s). A metodologia irá oferecer uma tecnologia (algoritmo) com altos índices de acerto ou detecção de objetos nas condições mais diversas possíveis, monitoradas por meios de câmeras, que o trabalhador está exposto em uma operação, o nível do perigo ou da situação insegura (evidências) que o trabalhador está exposto ao deixar de usar EPI?s. Além disso, dará suporte a tomada de decisão aos gestores da Segurança e Saúde do Trabalho por meio de indicadores de desempenho, contribuirá para mitigar a probabilidade de ocorrência de acidentes de trabalho (emissão de alertas) e prejuízos financeiros advindos de não-conformidades. Benefícios proposto com a premissa de oferecer ao mercado uma tecnologia de baixo custo e inovadora que promova mudanças gerenciais na cultura de Segurança e Saúde do trabalho.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Reginaldo Cordeiro dos Santos Filho - Integrante / Caio Marcos Flexa Rodrigues - Integrante / Renan Ceratto - Coordenador / Edwin V C Galdamez - Integrante / Gislaine Camila Lapasini Leal - Integrante.

Prêmios