Marcos William da Silva Oliveira

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• SILVA, FELIPE ALEXANDRE DA ; CASTRO, VINICIUS DANIEL DOS REIS DE ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; CARITÁ, LUCAS ANTONIO ; RODRIGUES, IRAPUAN ; FERNANDES, FRANCISCO CARLOS ROCHA . Estimating the Obstructed Portion of the Night Sky Using Digital Image Processing. Asian Journal of Mathematics and Computer Research , v. 30, p. 1-8, 2023.

• ROSA OLIVEIRA, ROSEMEIRE APARECIDA ; DA SILVA OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM ; OJEDA-GONZÁLEZ, ARIAN ; GIL PILLAT, VALDIR ; ECHER, EZEQUIEL ; NIEVES-CHINCHILLA, TERESA . Resolving the Ambiguity of a Magnetic Cloud?s Orientation Caused by Minimum Variance Analysis Comparing it with a Force-Free Model. SOLAR PHYSICS , v. 296, p. 182, 2021.

• OLIVEIRA, R. A. R. ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; LUZ, V. L. . New Metric for Minimum Variance Analysis Validation in the Study of Interplanetary Magnetic Clouds. SOLAR PHYSICS , v. 295, p. 45, 2020.

• LUZ, P. H. C. ; MARIN, M. A. ; DEVECHIO, F. F. S. ; ROMUALDO, L. M. ; ZUÑIGA, A. M. G. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; HERLING, V. R. ; BRUNO, O. M. . Boron Deficiency Precisely Identified on Growth Stage V4 of Maize Crop Using Texture Image Analysis. COMMUNICATIONS IN SOIL SCIENCE AND PLANT ANALYSIS , v. 49, p. 159-169, 2018.

• DA SILVA, NÚBIA ; OLIVEIRA, MARCOS ; FILHO, HUMBERTO ; PINHEIRO, LUIZ ; KOLB, ROSANA ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Automatic Leaf Epidermis Assessment Using Fourier Descriptors in Texture Images. BIO-PROTOCOL , v. 7, p. 1-13, 2017.

• DA SILVA, NÚBIA ROSA ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; FILHO, HUMBERTO ANTUNES DE ALMEIDA ; PINHEIRO, LUIZ FELIPE SOUZA ; ROSSATTO, DAVI RODRIGO ; KOLB, ROSANA MARTA ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Leaf epidermis images for robust identification of plants. Scientific Reports , v. 6, p. 25994, 2016.

• DA SILVA, NÚBIA ROSA ; BAETENS, JAN M. ; DA SILVA OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM ; DE BAETS, BERNARD ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Classification of cellular automata through texture analysis. INFORMATION SCIENCES , v. 370-371, p. 33-49, 2016.

• OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; DA SILVA, NÚBIA ROSA ; MANZANERA, ANTOINE ; BRUNO, ODEMIR MARTINEZ . Feature extraction on local jet space for texture classification. PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS , v. 439, p. 160-170, 2015.

• OLIVEIRA, Marcos William S. ; CASANOVA, D. ; FLORINDO, J. B. ; BRUNO, O. M. . Enhancing fractal descriptors on images by combining boundary and interior of Minkowski dilation. Physica. A (Print) , v. 416, p. 41-48, 2014.

• Oliveira, Marcos William Silva ; Boaventura, Inês Aparecida Gasparotto ; BOAVENTURA, Maurílio . Delimitação da Área de Impressões Digitais utilizando Contornos Ativos. In: Luiz Antônio Pereira Neves; Hugo Vieira Neto; Adilson Gonzaga. (Org.). Avanços em Visão Computacional. 1ed.Curitiba-PR: Omnipax, 2012, v. , p. 161-180.

• SILVA, L. G. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. . CARACTERIZAÇÃO DE DUAS NUVENS MAGNÉTICAS SOBREPOSTAS DURANTE O PERÍODO DE 9 A 10 DE NOVEMBRO DE 2004. In: XXV Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, 2021, São José dos Campos. XXV Encontro Latino Americano de Iniciação Científica, XXI Encontro Latino Americano de Pós-Graduação e XI Encontro de Iniciação à Docência - Universidade do Vale do Paraíba - 2021.. São José dos Campos: Univap, 2021.

• MARQUES, B. A. N. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. . Análise de dados usando a competição Titanic do Kaggle. In: 12º Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia do IFSP, 2021, Cubatão. 12º Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia do IFSP, 2021.

• SILVA, L. G. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. . Nuvens magnéticas sobrepostas: identificação e caracterização. In: 12º Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia do IFSP, 2021, Cubatão. 12º Congresso de Inovação, Ciência e Tecnologia do IFSP, 2021. p. 1-5.

• SILVA, Marcus Vinícius Teodoro ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . ESTUDO DE TÉCNICAS PARA SOLUÇÃO DE PROBLEMAS DE PROCESSAMENTO DE IMAGENS UTILIZANDO A LINGUAGEM PYTHON. In: XXII Encontro Latino Americano de Iniciação Científica (XXII INIC), 2018, São José dos Campos-SP. Anais do Encontro Latino Americano de Iniciação Científica. São José dos Campos-SP: Universidade do Vale do Paraíba, 2018.

• Oliveira, Marcos William Silva ; SILVA, N. R. ; CASANOVA, D. ; PINHEIRO, L. F. ; KOLB, R. ; BRUNO, O. M. . Automatic Counting of Stomata in the Epidermis Microscopic Images. In: X Workshop de Visão Computacional, 2014, Uberlândia. X Workshop de Visão Computacional, 2014.

• OLIVEIRA, Marcos William S. ; BOAVENTURA, Maurílio ; BOAVENTURA, Inês . Detecção Automática da Área em Imagens de Impressão Digital. In: VII Workshop de Visão Computacional, 2011, Curitiba - PR. Anais do VII Workshop de Visão Computacional, 2011. p. 131-136.

• SOUZA, Rafael Prata de ; SANTOS, Sarah de Paula ; ROSA, R. A. ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Caracterização geométrica do espaço de variância de campos magnéticos de nuvens magnéticas usando análise de componentes principais. In: IV JORNADA CIENTÍFICA E IV SEMINÁRIO DE PROJETOS E INOVAÇÃO TECNOLÓGICA DO IFSP-CÂMPUS SÃO JOSÉ DOS CAMPOS, 2018, São José dos Campos-SP. Anais da IV JORNADA CIENTÍFICA E IV SEMINÁRIO DE PROJETOS E INOVAÇÃO TECNOLÓGICA DO IFSP-CÂMPUS SÃO JOSÉ DOS CAMPOS. São José dos Campos-SP, 2018.

• SILVA, Marcus Vinícius Teodoro ; SATO, Tabata do Prado ; BORGES, Alexandre Luiz Souto ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . IDENTIFICAÇÃO AUTOMÁTICA DE GRÂNULOS EM NANOFIBRAS DE QUITOSANA ATRAVÉS DE PROCESSAMENTO DE IMAGEM EM LINGUAGEM PYTHON. In: IV JORNADA CIENTÍFICA E IV SEMINÁRIO DE PROJETOS E INOVAÇÃO TECNOLÓGICA DO IFSP-CÂMPUS SÃO JOSÉ DOS CAMPOS, 2018, São José dos Campos. Anais da IV JORNADA CIENTÍFICA E IV SEMINÁRIO DE PROJETOS E INOVAÇÃO TECNOLÓGICA DO IFSP-CÂMPUS SÃO JOSÉ DOS CAMPOS. São José dos Campos-SP, 2018.

• OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. ; VIEIRA, L. E. A. ; SILVA, M. R. ; SIMOES, P. J. A. . Characterization of solar flares using hot onset flares and machine learning. In: BRIDGING FRONTIERS: SINO-BRAZIL SPACE WEATHER & HELIOPHYSICS FORUM COOPERATION AT INPE, 2025, São José dos Campos. PROCEEDINGS OF THE MEETING - BRIDGING FRONTIERS: SINO-BRAZIL SPACE WEATHER & HELIOPHYSICS FORUM COOPERATION AT INPE, 2025. v. 1. p. 41-41.

• TORRES, T. F. ; CARITÁ, LUCAS ANTONIO ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Algoritmo automático de análise de mercado baseado na técnica de Fibonacci. In: XLIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional ? CNMAC 2024, 2024, Porto de Galinhas PB. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2024.

• SILVA, F. A. ; CASTRO, V. D. R. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; Caritá, Lucas Antônio . Estimating the Obstructed Portion of the Night Sky.. In: XLI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2022, Campinas - SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2022.

• SILVA, L. G. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. . Caracterização de nuvens magnéticas nos ciclos 23 e 24. In: XLI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2022, Campinas - SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2022.

• SOUZA, M. C. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; OLIVEIRA, R. A. R. ; MILANI, E. A. ; GAZON, A. B. . Doce Estatística: análise da distribuição de cores do confeito M&M's utilizando Python. In: XLI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2022, Campinas - SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2022.

• SILVA, F. A. ; SILVA, L. G. ; OLIVEIRA, R. A. R. ; OLIVEIRA, M. W. S. . Characterization of Magnetic Clouds through Machine Learning. In: XIII Conferencia Latinoamericana de Geofísica Espacial, 2022, São José dos Campos. Abstract book, 2022. p. 178-178.

• OSENI, D. D. ; SILVA, M. R. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; ROSA, R. A. . Observation of Magnetic Flux Ropes in the Interplanetary Medium. In: XIII Conferencia Latinoamericana de Geofísica Espacial, 2022, São José dos Campos. Abstract book, 2022. p. 152-152.

• OLIVEIRA, R. A. R. ; OLIVEIRA, M. W. S. ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; LUZ, V. L. . New metric for minimum variance analysis validation in the study of Interplanetary Magnetic Clouds.. In: VIII Simpósio Brasileiro de Geofísica Espacial e Aeronomia & VIII Simpósio de Física e Astronomia, 2021, São José dos Campos. Abstract book. São José dos Campos: Univap, 2021. p. 326-326.

• OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; OLIVEIRA, R. A. R. ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; PILLAT, V. G. . Application for correction of the variance analysis in the magnetic clouds study.. In: VIII Simpósio Brasileiro de Geofísica Espacial e Aeronomia & VIII Simpósio de Física e Astronomia, 2021, São José dos Campos. Abstract book. São José dos Campos: Univap, 2021. p. 117-117.

• OLIVEIRA, R. A. R. ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; GONZALEZ, Arian Ojeda . DEGENERAÇÃO NA ANÁLISE DE COMPONENTES PRINCIPAIS: CARACTERIZAÇÃO GEOMÉTRICA. In: VII Simpósio de Física e Astronomia do Vale do Paraíba (SimFAST), 2019, São José dos Campos. VII Simpósio de Física e Astronomia do Vale do Paraíba (SimFAST). São José dos Campos: VII SIMFAST, 2019. v. 1. p. 66-66.

• SANTOS, Sarah de Paula ; SOUZA, Rafael Prata de ; ROSA, R. A. ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Caracterização geométrica do espaço de variância de campos magnéticos de nuvens magnéticas usando análise de componentes principais. In: XXXVIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC 2018, 2018, Campinas-SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos-SP: SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional, 2018. v. 7.

• SILVA, Marcus Vinícius Teodoro ; SATO, Tabata do Prado ; BORGES, Alexandre Luiz Souto ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Identificação Automática de Grânulos em Nanofibras de Quitosana usando Análise de Imagens. In: XXXVIII Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional - CNMAC 2018, 2018, Campinas-SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos-SP: SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional, 2018. v. 7.

• FRANÇA, João Pedro Alves Calado ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Comparação de bases de imagens de textura usando classificação de padrões. In: XXXVII Congresso Nacional de Matemática Aplicada Computacional CNMAC 2017, 2017, São José dos Campos-SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos-SP: SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional, 2017. v. 6.

• ROSA, R. A. ; GONZALEZ, Arian Ojeda ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Aplicação do modelo livre de força para estudo de nuvens magnéticas interplanetárias. In: XXXVII Congresso Nacional de Matemática Aplicada Computacional CNMAC 2017, 2017, São José dos Campos-SP. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics. São Carlos-SP: SBMAC - Sociedade de Matemática Aplicada e Computacional, 2017. v. 6.

• FRANÇA, João Pedro Alves Calado ; OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . TRANSFORMAÇÕES MATRICIAIS: UMA TEORIA MATEMÁTICA NA COMPUTAÇÃO GRÁFICA. In: II Jornada Científica e II Seminário de Projetos e Inovação Tecnológica e VII Jornada Tecnológica ISA Valle Section-IFSP/Câmpus São José dos Campos/Petrobras, 2016, São José dos Campos-SP. Anais do Evento II Jornada Científica e II Seminário de Projetos e Inovação Tecnológica e VII Jornada Tecnológica ISA Valle Section-IFSP/Câmpus São José dos Campos/Petrobras, 2016.

• OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA ; Caritá, Lucas Antônio ; Martins, Andrei Venturini . O que é ciência?. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• OLIVEIRA, MARCOS WILLIAM DA SILVA . Padrões de textura em imagens: aplicações e possibilidades. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• OLIVEIRA, Marcos William S. ; BOAVENTURA, Maurílio ; BOAVENTURA, Inês . Detecção Automática da Área em Imagens de Impressão Digital. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• OLIVEIRA, Marcos William S. . Matemática Computacional: do Tratamento de Imagens à Investigação Criminal. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Caracterização de regiões ativas solares usando aprendizado de máquina, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Marlos Rockenbach da Silva em 22/01/2025., Descrição: Erupções solares (com acrônimo SF, do inglês, solar flares) estão dentre os eventos explosivos que advém da liberação súbita de energia armazenada nas linhas do campo magnético do Sol. Essas explosões emitem grande quantidade de radiação e partículas a altas velocidades para a heliosfera. A esses eventos sucedem-se as ejeções de massa coronal (CME, de coronal mass ejection) e as ejeções de massa coronal interplanetária (ICME, de interplanetary coronal mass ejection). Ainda que nem toda SF esteja associada a uma CME, e vice-versa; os três fenômenos podem ser analisados em sequência desde observações no Sol, evolução no meio interplanetário e chegada à Terra. Uma estrutura peculiar nas ICMEs é nomeada nuvem magnética (MC, de magnetic cloud) ou, de modo mais amplo, tubo de fluxo (FR, de flux rope). Esses fenômenos são considerados perigosos e podem afetar nossa sociedade tecnológica atual, causando interrupções em sistemas de comunicação, redes elétricas e satélites. Por esse motivo, inúmeras missões são realizadas para obtenção de dados in situ e em estações terrestres com objetivo de monitorar do Sol e meio interplanetário, propiciando previsões do Clima Espacial. Esses dados estão disponíveis em grande volume para a comunidade científica oportunizando a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina (ML, de machine learning) para prever e analisar esses fenômenos, minimizando os riscos associados. De modo geral, algoritmos ML permitem a construção de modelos de previsões automatizadas ou semi-automatizadas baseada em dados previamente rotulados. Diferentemente de algoritmos determinísticos com a descrição explícita dos procedimentos a serem realizados para obtenção do resultado esperado, são fornecidos exemplos ao algoritmo ML e este constrói um modelo a partir dos padrões de relações entre os dados de entrada e o resultado esperado. Diversas estratégias podem ser utilizadas nesse contexto envolvendo aprendizado supervisionado, não supervisionado ou por reforço; modelos lineares, redes neurais, redes neurais profundas e redes neurais convolucionais; tendo como resposta final uma predição, classificação, clusterização ou a geração de informação (como nos modelos generativos ou generative AI). Pesquisas nesta área demandam grande poder computacional de processamento, porém o ajuste fino (ou fine tuning) de modelos pré-treinados permite resultados com menor custo computacional. No contexto de previsão de SF, os autores em [Leka et al. 2019] operacionalizaram uma primeira comparação consistente de modelos ML. Atualmente, houve um aumento significativo de acessibilidade e disponibilidade dados, possibilitando a ampliação de pesquisas e variedade de sistemas de previsão de SF. São exemplos dessa realidade, o dados provenientes do instrumento Helioseismic and Magnetic Imager (HMI), do satélite Solar Dynamics Observatory (SDO). Ao mesmo tempo, a evolução e disponibilidade de computadores com maior potencial de processamento, através de GPUs por exemplo, permitem a adaptação de métodos de visão computacional e aprendizado profundo para realizar previsões de SF [Asensio Ramos et al. 2023]. Uma das abordagens a ser estabelecida é baseadas na caracterização de regiões ativas solares, obtida através das informações locais extraídas de imagens de magnetogramas solares, cujos modelos têm evoluído e podem se tornar operacionais.Com isso, essa pesquisa visa aprofundar-se na temática de aplicação de aprendizado de máquina no monitoramento do Clima Espacial, proporcionando contribuições tanto junto ao Programa de Clima Espacial EMBRACE como na Missão Galileo Solar Space Telescope (GSST), dentre outros projetos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE).. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Integrante / Marlos Rockembach da SILVA - Coordenador.

• 2024 - 2025

  Roteiros de estudo de Inteligência Artificial para diferentes públicos, Descrição: O termo Inteligência Artificial está cada vez mais no dia-a-dia das pessoas, despertando curiosidades e preocupações. Com isso, diversos conceitos outrora restritos a ambientes acadêmicos e laboratórios de pesquisas e inovação, foram jogados à vista de uma população despreparada. As inovações recentes desta área resultam de uma combinação de evolução científica, evolução de hardware e acesso a dados. Diante deste cenário, oportunizam-se investigações para despertar criticidade com relação às tecnologias. Porém, a disponibilidade de grande volume de conteúdos on-line e gratuitos sobre o tema pode se aproximar de uma infodemia o que tornaria difícil a inicialização no tema. Nesse contexto, os pesquisadores proponentes visam realizar algumas iniciações científicas paralelamente a fim de que este grupo proponha roteiros de estudo de Inteligência Artificial para diferentes públicos. Especificamente, são desenvolvidas três orientações de iniciação científica voltadas a "público em geral", "estudantes do ensino médio" e "estudantes de graduação". Trabalhos futuros podem envolver a produção de materiais originais e a avaliação da qualidade dos roteiros produzidos através de sua aplicação em ações de extensão ou eventos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Junior Antônio Machado Da Silva - Integrante / Pedro Henrique Soares Cesar - Integrante / Gabriel Silva Delgado - Integrante / Guilherme Lima Miranda - Integrante.

• 2024 - 2024

  Construção de banco de dados para identificação de nuvens magnéticas por aprendizado de máquina, Descrição: Compreender fenômenos extraterrestres fascina a humanidade desde a antiguidade. Os fenômenos investigados nesta pesquisa são as emissões de matéria do Sol para o meio interplanetário (ICMEs), bem como as nuvens magnéticas (MCs). Uma caracterização desses eventos é fundamentada no modelo livre de força e através do método da mínima variância (MVA), considerando-se a MC com uma forma cilíndrica ou helicoidal das linhas de campo, formando um tubo de fluxo. Nesta pesquisa, aplica-se o MVA aos dados do satélite Advanced Composition Explorer (ACE). Com isso, identifica-se a orientação do eixo do tubo de fluxo associado à MC e classifica-o em dois grupos (bipolares e unipolares) e oito subgrupos (SEN, NES, SWN, NWS, ESW, WSE, ENW e WNE). Essa caracterização demanda considerável esforço de pesquisadores, bem como está sujeita a erros. Sendo assim, este grupo de pesquisa objetiva automatizar esse processo, empregando Inteligência Artificial. Para alcançar esse propósito, será utilizado aprendizado de máquina para analisar os dados e organizá-los em suas respectivas classes. Particularmente, o recorte desta iniciação científica visa estruturar e construir a etapa de banco de dados reais e simulados deste processo. Futuramente, busca-se substituir o especialista humano em alguma das tomadas de decisão da caracterização desses eventos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Milene Oliveira Botelho - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa.

• 2024 - 2024

  Aplicação da técnica de Fibonacci na bolsa de valores, Descrição: O projeto de iniciação científica propõe uma investigação sobre a aplicação da Sequência de Fibonacci no contexto do mercado financeiro. A Sequência de Fibonacci, uma sucessão de números matematicamente relacionados, é conhecida por sua presença na natureza e sua importância na matemática. No entanto, seu uso na análise técnica de investimentos financeiros tem se destacado como um campo de estudo relevante.Este projeto empregará uma metodologia de pesquisa bibliográfica para reunir informações provenientes de estudos prévios e análises teóricas que abordam a relação entre a Sequência de Fibonacci e os movimentos de preços nos mercados financeiros. Além disso, uma análise quantitativa será realizada, envolvendo a utilização de dados históricos de preços e cálculos estatísticos para verificar a eficácia da Sequência de Fibonacci como uma ferramenta de previsão de movimentos futuros de preços.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Taizia Felix Torres - Integrante.

• 2022 - 2023

  Observation of Magnetic Flux Ropes in the Interplanetary Medium, Descrição: Interplanetary coronal mass ejections (ICMEs) are ejections of plasma and magnetic field from the Sun observed in-situ, in the interplanetary medium. Embedded in these ejections are helical magnetic field structures called magnetic flux ropes (MFRs) which are characterised by (i) enhanced magnetic field, (ii) smooth rotation of the magnetic field, and (iii) decreased temperature and plasma beta. It is commonly known that the interaction of the southward configuration of MFRs with Earth's magnetospheric magnetic field is the cause of magnetic reconnection leading to geomagnetic storms on Earth. We seek to understand the magnetic configuration of these structures in the interplanetary medium using the Minimum Variance Analysis (MVA) technique; and study their evolution as they move towards the earth using multispacecraft observations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Integrante / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / DORCAS D OSENI - Integrante / Marlos Rockembach da SILVA - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

• 2022 - 2022

  Caracterização geométrica de ICMEs e análise da polaridade do tubo de fluxo do ano 2.000 até os dias atuais, Descrição: Compreender fenômenos extraterrestres fascina a humanidade desde a antiguidade. Os fenômenos investigados nesta pesquisa são as emissões de matéria do Sol para o meio interplanetário (identificadas pelo acrônimo ICMEs). Além de um subconjunto desses chamado nuvens magnéticas (identificadas pelo acrônimo MCs). As magnitudes físicas do meio interplanetário são medidas a partir de satélites e caracterizam eventos como as ICMEs. Nesse contexto, esta pesquisa consiste de continuidade de iniciação científica realizada em 2021. Diante das análises já realizadas, pretende-se continuar a caracterização de ICMEs já catalogados até os dias atuais e construir um catálogo on-line específico para os resultados desta pesquisa. Além disso, será realizado estudo estatístico da relação da polaridade do tubo de fluxo das ICMEs com o ciclo solar. Devido ao grupo envolvido em parceria e o ineditismo da proposta, espera-se ao menos uma publicação em revista internacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Livia Geovana da Silva - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2022 - 2022

  Utilização de aprendizado de máquina para estudo de ICMEs, Descrição: Compreender fenômenos extraterrestres fascina a humanidade desde a antiguidade. Os fenômenos investigados nesta pesquisa são as emissões de matéria do Sol para o meio interplanetário (identificadas pelo acrônimo ICMEs). Além de um subconjunto desses chamado nuvens magnéticas (identificadas pelo acrônimo MCs). As magnitudes físicas do meio interplanetário são medidas a partir de satélites e caracterizam eventos como as ICMEs. Por outro lado, aprendizado de máquina tem sido usado recentemente para pesquisas nesta área. Visa-se, neste projeto, realizar uma revisão bibliográfica sistemática de trabalhos que envolvem aprendizado de máquina e caracterização de ICMEs e MCs. Após isso, vislumbra-se replicar ou construir um sistema de classificação supervisionada a fim de substituir o especialista humano em alguma das tomadas de decisão da caracterização desses eventos. Devido ao grupo envolvido em parceria, espera-se ao menos uma publicação em revista internacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Felipe Alexandre da Silva - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

• 2021 - 2022

  Caracterização de ICMEs usando comparação entre dados modelados e reais, Descrição: Compreender fenômenos extraterrestres fascina a humanidade desde a antiguidade. Os fenômenos investigados nesta pesquisa são as emissões de matéria do Sol para o meio interplanetário (identificadas pelo acrônimo ICMEs). Além de um subconjunto desses chamado nuvens magnéticas (identificadas pelo acrônimo MCs). As magnitudes físicas do meio interplanetário são medidas a partir de satélites e caracterizam eventos como as ICMEs. A partir desses dados infere-se um modelo cilíndrico para as linhas de campo magnético. Com isso, a caracterização geométrica do evento em 3D pode ser realizada pela interpretação dos dados como projeções em 1D. Nesta pesquisa, o graduando será responsável por coletar os dados, utilizar software específico, analisar os eventos e realizar um estudo estatístico dos resultados obtidos. A análise proposta é inédita e tem potencial de ao menos uma publicação em revista internacional.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Livia Geovana da Silva - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa.

• 2021 - 2022

  Doce estatística: análise da distribuição de cores do confeito M&M® utilizando Python, Descrição: A área de Análise de Dados consiste de campo de pesquisa promissor para iniciação científica de graduandos de cursos de exatas. Nesse contexto, o projeto visa conversar com disciplinas dos cursos realizando aplicações envolvendo situações reais. Mais especificamente, a proposta é estudar conceitos de Estatística, implementá-los numa linguagem de programação e realizar a análise de dados reais. Nesse caso, o conjunto de dados consiste em confeitos de M&M® provenientes de embalagens distintas. Dentre os resultados esperados está a publicação de uma página na web contendo a distribuição das cores do confeito em cada embalagem e a análise dos resultados. Esse tipo de publicação gera visibilidade aos envolvidos no projeto (pessoas e instituições) e oportuniza projetos futuros junto à fabricante da marca.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Matheus Costa de Souza - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa.

• 2021 - 2022

  Construção de algoritmos de aprendizado de máquina a partir de competições on-line., Descrição: A área de Análise de Dados consiste de campo de pesquisa promissor para iniciação científica de graduandos de cursos de exatas. Sendo assim, este projeto visa conversar com disciplinas dos cursos realizando aplicações envolvendo situações reais. Mais especificamente, a proposta é aprofundar técnicas de Estatística e introduzir Aprendizado de Máquinas, com implementações em linguagem Python e realizar análises de dados reais. Nesse caso, propõe-se uma estratégia de investigação invertida em relação à tradicional, iniciando-se com as implementações e a solução dos problemas e seguindo para um estudo teórico dos conceitos matemáticos. Espera-se com esse projeto a formação e o desenvolvimento de habilidades necessárias para futuros projetos acadêmicos ou profissionais. Além de oportunizar possíveis parcerias que demandem soluções em inteligência artificial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Bárbara Alves Nascimento Marques - Integrante., Financiador(es): Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica do IFSP - Bolsa.

• 2020 - 2022

  Desenvolvimento de sistema de visão computacional para interpretação de fitas para detecção de concentração de saneante, Descrição: A ANVISA recomenda o uso de fita teste para monitoramento diário da concentração de desinfetantes de alto nível. O ortoftalaldeído 0,55% é um desinfetante de alto nível utilizado em artigos semi-críticos, dispositivos médico-cirúrgicos, endoscópios e materiais termossensíveis para área odontológica, laboratorial e hospitalar. O monitoramento de sua concentração é feito a partir da fita teste "Ortoquant 0,55%" desenvolvida pela empresa Resix. A fita, através de um processo químico, altera a sua coloração ao entrar em contato com o desinfetante, indicando aprovação ou reprovação da concentração de acordo com instruções fornecidas no rótulo do produto. Atualmente, a verificação da coloração é realizada por inspeção visual sem registro do histórico de testes. Isso pode acarretar erros e impede o rastreamento por órgãos de controle. Neste projeto, elaborado sob demanda da empresa Resix, propõe-se o desenvolvimento de um sistema de visão computacional para interpretação automática da fita teste. Com isso, espera-se obter implementação computacional capaz de classificar a imagem de uma fita teste aplicada em solução com concentração desconhecida contra uma base conhecida e retornar uma mensagem de "aceite" ou "rejeite", otimizando a classificação e eliminando falhas humanas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Coordenador / Lucas Antônio Caritá - Integrante / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante / Michael Macedo Diniz - Integrante / Isabela Aparecida Ferreira - Integrante / Felipe Alexandre da Silva - Integrante / Gustavo Tavares Silva - Integrante., Número de produções C, T & A: 1

• 2019 - 2019

  Estudo de estratégias computacionais para análise de nuvens magnéticas, Descrição: Esse projeto visa envolver o pesquisador voluntário na colaboração em pesquisas de pós-graduação e publicação conjunta de trabalhos científicos indexados. De acordo com o interesse dos envolvidos e da necessidade do projeto, o pesquisador realizará e/ou participará de palestras e seminários; bancas de avaliação de teses; bem como outras atividades inerentes à pesquisa e pós-graduação. A temática da pesquisa serão fenômenos definidos como nuvens magnéticas. Nesse contexto, essa pesquisa tem como objetivo realizar a análise do fenômeno a partir de técnicas de matemática aplicada e computacional. De modo específico, visa-se:  estudar as características do fenômeno nuvens magnéticas,  estudar métodos tradicionais de identificação de nuvens magnéticas,  aplicar/propor técnicas de análise de sinais para identificação de nuvens magnéticas,  utilizar matemática computacional para solucionar problemas advindos dos estudos anteriores.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Integrante / Arian Ojeda González - Coordenador / Rosemeire Aparecida Rosa Oliveira - Integrante.

• 2007 - 2008

  Métodos de Discretização para Equações Diferenciais, Descrição: Iniciação científica realizada com intuito de construção de algoritmos de solução computacional para equações diferenciais aplicados ao processamento de imagens. Durante o projeto foram realizadas implementações originais em linguagem C para filtros de redução de ruídos em imagens digitais, baseados principalmente nas bibliografias [1] M.C.Cunha, "Métodos Numéricos", Editora da Unicamp, Campinas, 2003. [2] BARCELOS, C. A. Z. ; BOAVENTURA, M. ; SILVA JÚNIOR, E. C. Edge Detection and Noise Removal by Use of a Partial Differential Equation with Automatic Seletion of Paramethers. Computational and Applied Mathematics, v. 24, n.1, p. 131-150, 2005.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Marcos William da Silva Oliveira - Integrante / Maurílio Boaventura - Coordenador.

Prêmios