Fabio Vinícius Góes Amaral

Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho(2019), mestrado em Matematica Aplicada e Computacional pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho(2021) e ensino-fundamental-primeiro-grau pela PROFESSOR HUGO MIELE(2014). Atualmente é da Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho. Tem experiência na área de Ciência da Computação. Atuando principalmente nos seguintes temas:Neural Networks (Computer science), Forecasting, Mass Vaccination.

Informações coletadas do Lattes em 14/01/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

2021 - Atual

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Cassio Machiaveli Oishi. Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.

Mestrado em Matematica Aplicada e Computacional

2019 - 2021

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Data-driven mathematical models for assessing the COVID-19: SIRD-type equations
, Ano de Obtenção: 2021.Cassio Machiaveli Oishi.Coorientador: Wallace Correa de Oliveira Casaca. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Neural Networks (Computer science); Forecasting; Mass Vaccination.Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Graduação em Ciência da Computação

2015 - 2019

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho
Título: Resolução da Equação do Calor em Malhas Não Uniformes
Orientador: Cássio Machiaveli Oish
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.

Ensino Fundamental (1º grau)

2008 - 2014

Professor Hugo Miele

Formação complementar

2019 - 2019

Fluid Mechanics and Human Circulation. (Carga horária: 24h). , Universidade de São Paulo, USP, Brasil.

2018 - 2018

Introdução ao GIT. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2018 - 2018

Deep Learning em Python com a biblioteca Keras. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2017 - 2017

Introdução à Linguagem Python. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2017 - 2017

Introdução a Redes Neurais e TensorFlow. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2017 - 2017

Método LBP aplicado ao Reconhecimento Facial. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2016 - 2016

Introdução ao Desenvolvimento de Front-End com HTML/CSS/JS. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2016 - 2016

Desenvolvimento de Aplicação MVC com PHP5 e AJAX. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2016 - 2016

Desenvolvimento de aplicações para plataforma Android. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2016 - 2016

Teste: vilão ou mocinho ?. (Carga horária: 8h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

2015 - 2015

Introdução ao LaTeX. (Carga horária: 4h). , Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho, UNESP, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Áreas de atuação

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Matemática / Subárea: Análise/Especialidade: Equações Diferenciais Parciais.

Participação em eventos

8° Workshop de Soluções Matemáticas.Análise do mecanismo de preços por oferta no mercado de energia elétrica brasileira. 2022. (Oficina).

CNMAC 2022 XLI Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional. Data-driven mathematical models for assessing the COVID-19: SIRD-type equations. 2022. (Congresso).

VI Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais.Redes Neurais para a Inversão de Dados Sísmicos. 2021. (Oficina).

V Workshop de Soluções Matemáticas para Problemas Industriais. Sugestão de Termos de Classificação para categorização de produtos hospitalares. 2019. (Congresso).

SECOMPP - Semana da Computação. 2018. (Outra).

SECOMPP - Semana da Computação. 2017. (Outra).

SECOMPP - Semana da Computação. 2016. (Outra).

SECOMPP - Semana da Computação. 2015. (Outra).

WRVA - Workshop de Realidade Virtual Aumentada. 2015. (Congresso).

Produções bibliográficas

AMARAL, FABIO ; CASACA, WALLACE ; OISHI, CASSIO M. ; CUMINATO, JOSÉ A. . Towards Providing Effective Data-Driven Responses to Predict the Covid-19 in São Paulo and Brazil. SENSORS , v. 21, p. 540, 2021.
AMARAL, FABIO ; CASACA, WALLACE ; OISHI, CASSIO M. ; CUMINATO, JOSE A. . Simulating Immunization Campaigns and Vaccine Protection Against COVID-19 Pandemic in Brazil. IEEE Access , v. 9, p. 126011-126022, 2021.
COLNAGO, MARILAINE ; CASACA, WALLACE ; OISHI, CÁSSIO MACHIAVELI ; AMARAL, FÁBIO VINICIUS ; CUMINATO, JOSÉ ALBERTO . Lockdown contra a Covid-19 funciona ou não? Um estudo de caso com o município de Araraquara. In: CNMAC 2021 XL Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2021, 2021. v. 8.

Projetos de pesquisa

2018 - 2019

Aproximações de diferenças finitas em malhas não-uniformes para equações diferenciais, Descrição: Neste projeto de iniciação científica (IC) iremos analisar aspectos teóricos e implementar aproximações de diferenças finitas em malhas não uniformes para solução de equações diferenciais. Inicialmente, o aluno analisará conceitos básicos de interpolação polinomial de funções e de diferenciação numérica. A seguir, o aluno implementará os métodos analisados considerando uma distribuição não uniforme de pontos. Finalmente, métodos de diferenças finitas serão investigadas para solução de equações diferenciais, como por exemplo, em problema de valor de contorno em uma dimensão e equações de difusão em duas dimensões.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Fabio Vinicius Goes Amaral - Integrante / Cassio Machiaveli Oishi - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
2017 - 2018

Métodos computacionais para inversas de matrizes tridiagonais, Descrição: Neste projeto de iniciação científica (IC) iremos analisar aspectos teóricos e implementar métodos computacionais para o cálculo numérico de inversas de matrizes tridiagonais. Na etapa inicial desse projeto, o estudo será direcionado para uma classe especial de matrizes tridiagonais, conhecidas como simétricas e definidas positivas (SPD). O aluno estudará uma decomposição matricial que pode ser utilizada para obter de forma eficiente a inversa de matrizes SPD. Essa técnica, conhecida como decomposição conjugada, foi recentemente apresentada na literatura, e será investigada em detalhes neste projeto. A segunda etapa dessa IC consiste no estudo de fórmulas explícitas para obtenção de inversas de matrizes tridiagonais gerais. Os estudos teóricos serão complementados com soluções numéricas a fim de aprimorar o conhecimento do aluno em cálculo científico.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Fabio Vinicius Goes Amaral - Integrante / Cassio Machiaveli Oishi - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

Prêmios

2022

Prêmio SBMAC Clóvis Caesar Gonzaga, Sociedade Brasileira de Matemática Aplicada e Computacional.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - Atual

Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho

Vínculo: , Enquadramento Funcional: