Marcelo Augusto Costa Fernandes

Marcelo A. C. Fernandes nasceu em Natal, Brasil. Recebeu o título de Bacharel em Engenharia Elétrica em 1997 e o título de Mestre em Engenharia Elétrica em 1999, ambos pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), Natal, Brasil. Obteve o título de Doutor em Engenharia Elétrica em 2010 pela Universidade de Campinas (Unicamp), Campinas, SP, Brasil. Atualmente, é Professor Associado no Departamento de Engenharia de Computação e Automação da Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil. De 2015 a 2016, atuou como pesquisador visitante no Centre for Telecommunication Research (CTR) do Kings College London, em Londres, Reino Unido. De 2019 a 2021, foi pesquisador visitante na John A. Paulson School of Engineering and Applied Sciences da Universidade de Harvard, Cambridge, EUA. Em 2022, foi pesquisador visitante no Centro de Pesquisa em Mente, Cérebro e Comportamento da Universidade de Granada, em Granada, Espanha. É Diretor do Núcleo de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (nIACD) do IMD/UFRN, líder do InovAI Lab, do Grupo de Pesquisa em Sistemas Embarcados e Computação Reconfigurável (Research Group on Embedded Systems and Reconfigurable Computing - RESRC) e do grupo Inteligência Artificial Aplicada à Saúde Materno-Infantil (IASMIN). Também é pesquisador sênior no Leading Advanced Technologies Center of Excellence (LANCE). Seus interesses de pesquisa incluem inteligência artificial, aprendizado profundo, processamento digital de sinais, sistemas embarcados, hardware reconfigurável e bioinformática. ORCID: 0000-0001-7536-2506.

Informações coletadas do Lattes em 23/03/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia Elétrica

2006 - 2010

Universidade Estadual de Campinas
Título: Técnicas de Equalização e Antenas Adaptativas para Sistemas CDMA e OFDM
, Ano de obtenção: 2010. Dalton Soares Arantes. Palavras-chave: Equalização Adaptativa; Antenas Inteligentes; CDMA; OFDM; Sistemas Celulares 3G; TV Digital. Grande área: EngenhariasGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Sistemas de Telecomunicações. Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Teoria Eletromagnetica, Microondas, Propagação de Ondas, Antenas. Setores de atividade: Fabricação de Aparelhos e Equipamentos de Telecomunicação; Desenvolvimento de Programas (Software).

Mestrado em Engenharia Elétrica

1997 - 1998

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: Redes Neurais Artificiais Aplicadas à Deteção Inteligente de Sinais
, Ano de Obtenção: 1999.Adrião Duarte Dória Neto.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Algoritmo de Viterbi; Detecção Inteligente; Modulação Digital; LMS; Redes Neurais Artificiais; MLP. Grande área: EngenhariasGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Linguagens de Programação. Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Sistemas Adaptativos. Setores de atividade: Informática; Neurociências; Fabricação de Aparelhos e Equipamentos de Telecomunicação.

Graduação em Engenharia Elétrica

1993 - 1997

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: Projeto de um Simulador para o Processador de Viterbi em Sistemas CPM Utilizando o Ambiente Windows e Comunicação Interprocessos
Orientador: João Batista Bezerra
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Pós-doutorado

2020 - 2021

Pós-Doutorado. , Harvard School of Engineering and Applied Sciences, HARVARD, Estados Unidos. , Bolsista do(a): Harvard University, SEAS, Estados Unidos.

2019 - 2020

Pós-Doutorado. , Harvard School of Engineering and Applied Sciences, HARVARD, Estados Unidos. , Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

2015 - 2016

Pós-Doutorado. , King's College London, KCL, Inglaterra. , Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. , Grande área: Engenharias, Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Processamento Digital de Sinais.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Áreas de atuação

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação/Especialidade: Sistemas Inteligentes.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas de Telecomunicações.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas Adaptativos.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Automação e Controle/Especialidade: Lógica Fuzzy.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Automação e Controle/Especialidade: Redes Neurais Artificiais.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação/Especialidade: Sistemas Embarcados.

Organização de eventos

FERNANDES, MARCELO A. C. . Participação do comitês técnico do The IEEE World Congress on Computational Intelligence ? WCCI (2024), International Joint Conference on Neural Networks - IJCNN. 2024. (Congresso).

FERNANDES, MARCELO A. C. . Participação do comitês técnico do The IEEE World Congress on Computational Intelligence ? WCCI (2024), IEEE Congress on Evolutionary Computation - CEC. 2024. (Congresso).

FERNANDES, MARCELO A. C. . Participação do comitês técnico do The IEEE World Congress on Computational Intelligence ? WCCI (2024), IEEE International Conference on Fuzzy Systems - FUZZ-IEEE. 2024. (Congresso).

Yuzo Iano ; SABLON, V. I. B. ; Rangel Arthur ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Brazilian Technology Symposium 2010 (BTS'10). 2010. (Congresso).

Orientou

Sayonara Cristina de Oliveira Magalhães

Estratificação de Risco Neonatal com Servidores RAG e Modelos de Linguagem de Grande Escala para Análise de Dados de Prematuridade; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Alessandro Soares da Silva

Aplicação de Embeddings e Transformers na Predição de Variantes Virais; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Micael Balza

A Real-Time Safe Navigation Proposal for Mobile Robots in Unknown Environments Using Meta-Heuristics; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Allyne Beatriz Nascimento Ferreira

Escalonamento Horizontal Adaptativo em Clusters Kubernetes com Deep Q-Learning para Otimização de Recursos; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Giovanna Assunção Pereira Soares

Desenvolvimento de Algoritmos Baseados em Deep Learning e Representações Genômicas para Predição de Interações Fármaco-Alvo; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Janiheryson Felipe de Oliveira Martins

Exploring Atmospheric Pollutants and Environmental Patterns with Explainable Artificial Intelligence (XAI): An Approach for Air Quality Monitoring and Analysis; Início: 2024; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Karolayne Santos de Azevedo

Detection of Driver Behaviors Based on Saccade and Microsaccade Signals Using Deep Learning and Transformers; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

LUISA CHRISTINA DE SOUZA

Analysis of Driver Behavior Through Physiological Signals and Deep Learning Techniques with Transformers; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Wysterlânya Kyury Pereira Barros

Balanceamento de carga proativo em sistemas 5G baseado em context-aware e Federated Learning; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Matheus Gibeke Siqueira Dalmolin

Machine learning e SHAP para obtenção de genes mais influentes na classificação de tipos de cancêr; Início: 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Allyson Thales dos Santos Nascimento

Modelagem e caracterização de sinais de sensações para internet tátil; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

RUTH INÊS FARIAS CRUZ

Estratificação do risco de parto prematuro no município de Natal/RN por meio de métodos de aprendizagem não supervisionados e dados socioeconômicos; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

JOÃO GABRIEL DE MACEDO GURGEL

Aprendizagem profunda aplicada a classificação e caracterização do genoma do SARS-CoV-2 e suas variantes; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

DIEGO OLIVEIRA DA SILVA

Navegação com planejamento dinâmico para robôs móveis terrestres baseado em algoritmos de meta-heurística utilizando de otimização por colônia de formigas; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

MARINA BERNARDO DE SOUSA

Reposicionamento de Fármacos voltados para o Tratamento de Gestantes com Risco de Parto Prematuro utilizando Aprendizagem Profunda; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

DIEGO MEDEIROS PONTE

Deep learning aplicada a estratificação de risco de partos prematuros; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Lindembergue Frank Gonçalo de oliveira

Plataforma de simulação em tempo real para testes de sinais em internet tátil; Início: 2023 - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; (Orientador);

Mateus Arnaud Santos de Sousa Goldbarg

Compressão Consciente de Modelos de Redes Neurais Profundas Baseada em Poda Seguida de Quantização; 2024; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Proposal for a Real-Time Testing Platform Applied to Tactile E-commerce; 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

LUISA CHRISTINA DE SOUZA

Nova proposta de representação de genoma viral aplicada na classificação do Sars-Cov-2 com aprendizagem profunda; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Márcio Luiz Bezerra Lopes Júnior

Stratification of preterm birth risk in Brazil through unsupervised learning methods and socioeconomic data; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Karolayne Santos de Azevedo

Aprendizagem profunda aplicada à classificação e avaliação do comportamento do Sars-CoV-2; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Felipe Fernandes Lopes

Fully parallel implementation of an SVM with SGD-based training on FPGA; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Caio José Borba Vilar Guimarães

Embedded Artificial Neural Networks Optimized for Low-cost and Low-Size-Memory Devices; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Denis Ricardo da Silva Medeiros

Proposal of embedded standalone and distributed genetic algorithms for low-power, low-cost and small-sized memory devices; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Emanoel Lucas Rodrigues Costa

Aprendizagem de máquina aplicada ao agrupamento de dados ambientais; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Wysterlânya Kyury Pereira Barros

Computação Reconfigurável Aplicada a Aceleração de Algoritmos de Rastreamento e Classificação de Vermes; 2019; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MARIA GRACIELLY FERNANDES COUTINHO

Reconfigurable Computing applied to the Deep Learning Algorithms; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Matheus Fernandes Torquato

Proposta de implementação paralela de algoritmo genético em FPGA; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Daniel Holanda Noronha

Proposta de Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Sérgio Natan Silva

Simulador de Tempo Real para Sistemas Dinâmicos Em FPGA; 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Caroline Albuquerque Dantas Silva

Proposta de equalizador cego baseado em algoritmos genéticos; 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Lucileide Medeiros Dantas da Silva

Proposta de arquitetura em Hardware para FPGA da técnica Qlearning de aprendizagem por reforço; 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Carlos Eduardo de Barros Santos Júnior

Proposta de Implementação dos Algoritmos MD5 e SHA-1 em Hardware; 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Átila Varela Ferreira Medeiros de Oliveira

Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres; 2015; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Tiago Fernando Barbosa de Sousa

Equalização Neural Aplicada a Sistemas com Modulação Bidimensional em Fibra Óptica; 2014; Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Fábio Fonseca de Oliveira

Proposed FPGA-Based Hardware Architectures for Acceleration of Smith-Waterman and K-Mers Algorithms; 2024; Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Carlos Eduardo de Barros Santos Júnior

Reconfigurable Hardware Architecture for SHA-256 Hashing in Blockchain and IoT Applications; 2024; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Gabriel Bezerra Motta Câmara

Advanced Convolutional Neural Network Techniques for Classification of SARS-CoV-2 Variants and Other Viruses: A Study Using k-mers and Chaos Game Representation; 2024; Tese (Doutorado em Bioinformática) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Jackson Gomes de Souza

A Novel Deep Neural Network Technique for Drug-Target Interaction Prediction; 2024; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MARIA GRACIELLY FERNANDES COUTINHO

Stacked Sparse Autoencoder applied to SARS-CoV-2 virus classification based on image representations of genome sequences; 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Lucileide Medeiros Dantas da Silva

Hardware Proposal of Evolutionary Algorithm for Outlier Detection in Streaming Applications; 2023; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Sérgio Natan Silva

Reconfigurable Computing applied to latency reduction in control and prediction systems focused on tactile internet; 2021; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

JOSÉ CLÁUDIO VIEIRA E SILVA JUNIOR

Hardware Strategies Applied to the Latency Reduction on Tactile Internet; 2020; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Leonardo Alves Dias

Parallel Implementation Proposal of Clustering Algorithms in Hardware; 2020; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Tiago Fernando Barbosa de Sousa

Equalization and Beamforming Proposals for Modern Communication Systems; 2019; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Náthalee Cavalcanti de Almeida Lima

Técnicas de Conformação de Feixe em Arranjo de Antenas utilizando Aprendizagem por Reforço; 2015; Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, ; Coorientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Lucileide Medeiros Dantas da Silva

2023; Universidade Federal do Rio Grande do Norte, FUNPEC - RN/LENOVO; Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Sérgio Natan Silva

2023; Universidade Federal do Rio Grande do Norte, FUNPEC - RN/LENOVO; Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Anderson K

Eckstein; Modelagem e simulação de um sistema de controle para motores de CC com base em lógica Fuzzy; 2008; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Mecatrônica) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Aroldo F

Dias; Modelagem e simulação de válvulas proporcionais direcionais utilizando Matlab/Simulink; 2008; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Mecatrônica) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

EDUARDO ANDRE CORDEIRO DIOGO

APRENDIZADO DE MÁQUINA PROFUNDO APLICADO A ESTIMATIMAÇÃO PELA DENSIDADE DE OVOS EM PALHETAS OVITRAMPAS; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Yasmin Sângela de Paula Oliveira

Aprendizagem de máquina aplicada a estratificação de risco de mortalidade de recém-nascidos associados a partos prematuros; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Biomedicina) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Micael Balza

Proposta de Plataforma de Simulação para Robótica Móvel com Integração entre Webots e Matlab; ; 2022; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Plataforma de Teste em Tempo Real para Internet Tátil; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

BÁRBARA SCHLOTTFELDT MAIA

APRENDIZAGEM PROFUNDA APLICADA À PREDIÇÃO DE CÂNCER NA TIREÓIDE; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MATHEUS TARGINO BARBOSA

Proposta de implementação paralela do classificador Naive Bayes em FPGA; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Mateus Arnaud Santos de Sousa Goldbarg

ANÁLISE DE TÉCNICAS DE COMPRESSÃO EM REDES NEURAIS PROFUNDAS POR PODA EM DATASET DE IMAGENS; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

JOSÉLIA LAÍS GALVÃO DUTRA

Aprendizagem profunda baseada em word embedding associada com técnicas de redução de dimensionalidade aplicada a análise de variantes do SARS-CoV-2; 2021; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Caio José Borba Vilar Guimarães

Redes Neurais Artificiais para Sistemas Embarcados; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Felipe Fernandes Lopes

Proposta de SVM estocástica em FPGA; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

André Francisco Ribeiro Bezerra

Desenvolvimento de uma Planta Didática de um Sistema de Transmissão Variável Contínua; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Denis Ricardo da Silva Medeiros

Algorítimos Genéticos Embarcados para Microcontroladores de 8-bits; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Alexandre Luz Xavier da Costa

Proposta de Implementac~ao Paralela do Algoritmo Nuvem de Partculas em Hardware Reconguravel; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

José Randson da Cunha

Desenvolvimento de algoritmos genéticos em sistemas microcontrolados; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Daniel Holanda Noronha

Proposta de Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para Classificação e Regressão; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Sergio Filipe Gadelha Roza

OPENFZ: UMA PLATAFORMA PARA GERENCIAMENTO DE MAQUINAS FUZZY; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Matheus Fernandes Torquato

Proposta de implementação de algoritmo genético em FPGA; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Petros Daniel Fernandes de Medeiros Félix

PROPOSTA DE IMPLEMENTAÇÃO PARALELA EM FPGA DE UM SISTEMA FUZZY; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Marcelo J

Silva e Alcionízio Moreira Melo; Projeto de redes industriais para monitoramento e controle de nível em tanques, utilizando tecnologia fieldbus fundation; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Marcel José da Silva e Nelson Dubik Junior

Desenvolvimento de uma plataforma de monitoramento remoto; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Lucas Neves Moreira

Controlador com lógica fuzzy aplicado a transmissão CVT de um veículo elétrico conceito; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Araken W

Ferrraz; Antenas inteligentes aplicadas em OFDM; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Rodrigo Tomassoni

Classificador de figuras gemétricas utilizando rede neural artificial probabilística; 2008; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

David Torres

Modelagem e Simulação de um Sistema de Controle de Transmissão Automática via Matlab/Simulink; 2006; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

VITOR YESO FIDELIS FREITAS

Nova estratégia de treinamento para compressão de modelo de aprendizado profundo; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Yasmin Sângela de Paula Oliveira

Fuzzy C-means para identificar agrupamentos entre dados clínicos, genéticos, socioeconômicos e culturais associados a nascimentos prematuros; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Lindembergue Frank Gonçalo de oliveira

Proposta de uma plataforma de simulação em tempo real para testes de sinais em internet tátil; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Augusto Matheus Pinheiro Damasceno

Implementação paralela em FPGA de uma máquina de inferência Fuzzy to tipo Mamdani; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Micael Balza

Navegação com planejamento dinâmico para robôs móveis terrestres baseado em algoritmos de otimização por nuvem de partículas; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

ERICK VINICIUS JUSTINO DA SILVA

Aprendizagem Profunda Aplicada ao Reposicionamento de Fármacos voltados para o Tratamento de Gestantes com Risco de Parto Prematuro; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

RENAN MATEUS FERREIRA DE SOUZA

Aprendizagem de máquina aplicado a Beamforming digitais associados ao sistema 5G; 2022; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Proposta de uma plataforma de simulação em tempo real para internet tátil; 2021; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

OSÉLIA LAÍS GALVÃO DUTRA

Ferramentas táteis aplicadas a melhoria da qualidade de vida de pessoas com limitações visuais; 2021; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Kaline da Silva Marques

Beamforming baseado em aprendizagem de máquina aplicado a sistemas 5G; 2021; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MATHEUS TARGINO BARBOSA

Proposta de Implementação Paralela do Algoritmo Naive Bayes em FPGA; 2020; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Yasmin Sângela de Paula Oliveira

Utilização do algoritmo Kernel PCA para identificar correlações entre doenças maternas, dados socioeconômicos e culturais para redução da mortalidade associada nascimentos prematuros; 2020; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

GABRIEL RIBEIRO DE FREITAS

Proposta de um sistema de predição baseado em técnicas de aprendizagem profunda para mensurar a predisposição de gestantes em ter neonatos prematuros; 2020; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, EBSER; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Modelagem de sinais de sensações para internet tátil; 2020; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

JOSÉLIA LAÍS GALVÃO DUTRA

Ferramentas táteis aplicadas a melhoria da qualidade de vida de pessoas com limitações visuais; 2020; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

GABRIEL RIBEIRO DE FREITAS

Proposta de um sistema de predição baseado em técnicas de aprendizagem profunda para mensurar a predisposição de gestantes em ter neonatos prematuros; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, MEJEC - UFRN; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Yasmin Sângela de Paula Oliveira

Utilização do algoritmo Kernel PCA para identificar correlações entre doenças maternas, dados socioeconômicos e culturais para redução da mortalidade associada nascimentos prematuros; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Biomedicina) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MATHEUS TARGINO BARBOSA

Nova Estratégia do Algoritmo Naive Bayes em FPGA; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Modelagem de sinais de sensações para internet tátil; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

DALTON LIMEIRA BARRETO DA SILVEIRA

Plataforma de Gerenciamento para Luva Tátil; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Pedro Victor Andrade Alves

Estudo de modelos de sinais de sensações para internet tátil; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Augusto Matheus Pinheiro Damasceno

Proposta de Implementação de Redes de Mapas Auto-organizáveis em FPGA; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Caio José Borba Vilar Guimarães

Proposta de Implementação Redes Neurais Artificiais em Sistemas Embarcados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Felipe Fernandes Lopes

Proposta de Implementação Redes RBF em Sistemas Embarcados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Wysterlânya Kyury Pereira Barros

Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Sistemas Nanobiotecnológicos; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Fernanda Mayara de Lima Torres

Proposta de modelos de sinais de sensações para internet tátil; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Augusto Matheus Pinheiro Damasceno

Desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais em FPGA; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

MATHEUS ESTEVAM DE CARVALHO PESSOA

Desenvolvimento de Sistemas Embarcados em Hardware com Aprendizagem por Reforço; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

José Randson da Cunha

Desenvolvimento de Sistemas Embarcados em Hardware com Algoritmos Genéticos; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Augusto Matheus Pinheiro Damasceno

Desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais em FPGA; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Renan Palucci de Campos

Sistema de Monitoramento para Medição em Campo do SBTVD; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo, Unisal - Campinas; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Victor Simões

Sistema de Monitoramento para Receptores do Sistema Brasileiro de TVD; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo, Unisal - Campinas; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Silmar L

Silva; Desenvolvimento de um Controle Nebuloso, em FPGA para Grupo Motor-Gerador; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Tiago M

Magalhães; Plataforma de Identificação Biométrica para Dispositivos Móveis; 2006; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

JADERSON DE OLIVEIRA BARRETO

Monitor1: Projetos Integrados para os Componentes Curriculares Associados a Sistemas Embarcados, Inteligência Artificial e Áreas Correlatas com apoio da Monitoria; 2020; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAD - UFRN; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

JADERSON DE OLIVEIRA BARRETO

Proposta de Projetos Integrados para os Componentes Curriculares de Sistemas Digitais, Inteligência Artificial e Áreas Correlatas com apoio da Monitoria; 2019; Orientação de outra natureza; (Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Alunos da Turma do Sexto Semestre de Automação

Modelagem, Simulação e Construção de um Robô Móvel com Controle Diferencial e Navegação Guiada por Linha; 2010; Orientação de outra natureza; (Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes;

Produções bibliográficas

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FERNANDES, MARCELO A. C. . Artificial Intelligence at the Viral Frontier: Deep Learning, Generation, and Explanation of Genomic Data. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para Aprimorar Diagnósticos em Saúde. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. .  Desvendando o Potencial da IA na Bioinformática: Aprendizagem Profunda e Explicabilidade. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A C . Deep learning applied to the viral genome classification. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Accelerating Deep Learning Computation. 2021. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Accelerating Deep Learning Computation. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Deep learning applied to the viral genome classification. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Comunicação Inteligente baseada em Aprendizagem Profunda: Desafios e Aplicações na Camada Físic. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Aprendizagem profunda aplicada a classificação viral. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A. C. . Accelerating Deep Learning Computation. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Coleta de Medidas e Interface de Mapas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Acesso e amostragem de resposta em frequencia e IQ. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Desenvovimento de aplicativos para coleta de medidas.. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Amostragem e análise de medidas do set-top-box. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . 3D, UHD and Scalable TV Challenges and Perspectives. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
FERNANDES, MARCELO A.C. . MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS DE CONTROLE. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FERNANDES, MARCELO A.C. . Detahes Chipset ST e Broadcom. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

FERNANDES, MARCELO A.C. . Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink. 2011.

FERNANDES, MARCELO A.C. ; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. ; LISBOA, F. A. G. ; COSTA, M. H. M. ; CHIQUITO, J. G. . Third Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2002.

FERNANDES, MARCELO A.C. ; ARANTES, D. S. ; COSTA, M. H. M. ; CHIQUITO, J. G. ; HIRCHOREN, G. A. ; CARDOSO, F. A. C. M. . Second Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2001.

FERNANDES, MARCELO A.C. ; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. ; CHIQUITO, J. G. ; COSTA, M. H. M. . First Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2001.

FERNANDES, MARCELO A.C. . Mecatrônica Aplicada I. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Transmissao e Recepção de Sinais Digitais. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Caracterização das Principais Funcionalidades das Plataformas GMOD e GUSDB. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de bioinformática).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Modelagem de Sistemas Dinâmicos. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Tópicos sobre Redes de Computadores Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle e Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Sistemas de Comunicações Ópticas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 1 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 1 - Parte II. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 2 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 3 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Threads - Java. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Ciência da Computação).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Tópicos sobre Diversidade Temporal. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte II. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte III. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte IV. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Aula1 - Transmissão e Recepção de Sinais Digitais. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . TV Digital ? Padrões de Transmissão Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Celulares I ? Aula 1 ? Tópicos sobre Sistema Móvel Celular. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. ; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia de computação - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto pedagógico).

FERNANDES, MARCELO A.C. ; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia de produção - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).

FERNANDES, MARCELO A.C. ; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia mecânica - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto pedagógico).

FERNANDES, MARCELO A.C. . Telefonia ? Parte 1. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

FERNANDES, MARCELO A.C. ; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Revisão do projeto pedagógico do curso de engenharia de automação e controle - Unisal - Campinas. 2009. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).

FERNANDES, MARCELO A.C. ; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Revisão do projeto pedagógico do curso de engenharia de telecomunicações - Unisal - Campinas. 2009. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).

Projetos de pesquisa

2025 - Atual

Move La América. Projeto de cooperação/mobilidade com a Universidad de Chile., Descrição: Financiamento CAPES para bolsas de mobilidade de estudantes de doutorado da Universidad de Chile, Santiago, Chile para estarem no InovAI Lab em projetos de cooperação. Processo CAPES 88881.016777/2024-01.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Lucileide M D da Silva - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / Gabriel B. M. Câmara - Integrante.
2024 - Atual

PharmaGenoNet: Uma Plataforma Integrada de Farmacogenômica Populacional e Deep Learning para Predição de Interações Fármaco-Alvo., Descrição: O projeto propõe a criação da plataforma "PharmaGenoNet", uma poderosa ferramenta de bioinformática voltada para a Farmacogenômica Populacional e Deep Learning. A Farmacogenômica Populacional busca compreender como variações genéticas impactam a resposta individual aos medicamentos. O problema a ser solucionado reside na necessidade de personalizar tratamentos farmacológicos, levando em conta as características genéticas únicas de diferentes populações. O objetivo principal é desenvolver uma abordagem avançada, baseada em técnicas de processamento de sinal genômico, que permita a predição precisa de interações entre drogas e alvos biológicos. A plataforma "PharmaGenoNet" acelerará a descoberta de medicamentos, facilitando o reposicionamento ou reutilização de fármacos já aprovados para novas indicações terapêuticas. A inovação do projeto reside na integração da Farmacogenômica Populacional com o Deep Learning e Genomic Signal Processing, oferecendo uma solução abrangente para a personalização de tratamentos farmacológicos. A pesquisa é altamente relevante para o Sistema Único de Saúde (SUS), pois fornecerá uma ferramenta avançada que poderá ser utilizada para otimizar protocolos de tratamento, reduzindo custos e melhorando a eficácia dos cuidados de saúde para populações específicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / NATAN, SERGIO - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Gabriel B. M. Câmara - Integrante / AZEVEDO, KAROLAYNE - Integrante / DE SOUZA, JACKSON G. - Integrante / Luísa Christina de Souza - Integrante / Matheus Dalmolin - Integrante.
2024 - Atual

INCT ICoNIoT - Intelligent Communication Networks and Internet of Things, Descrição: The INCT scientific project defines thematic lines to face scientific, technological, and innovation challenges to achieve the proposed objectives. The INCT's lines of research are: the Internet of Things, AI, edge computing, 5G/6G networks, optical access networks, network virtualization, vehicular networks, security, smart cities, digital health, industry, and environmental preservation.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / NETO, AUGUSTO - Integrante / Nelson Fonseca - Integrante.
2024 - Atual

Incorporating Large Language Model for Drug-Target Interaction Prediction, Descrição: Projeto de doutorado sanduiche associado aluna de doutorado Matheus Gibeke Siqueira Dalmolin do PPgBioInfo para o Department of Pharmacy and Pharmaceutical Technology, Universidad de Granada, Granada, España. Prof. Cesar Viseras.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / VISERAS, CÉSAR - Integrante / DALMOLIN, MATHEUS - Integrante.
2024 - Atual

INCT BioOncoPed - Biologia do Câncer Infantil e Oncologia Pediátrica, Descrição: O INCT BioOncoPed irá integrar a comunidade de pesquisa em câncer infantil no Brasil, em colaboração com grupos internacionais de excelência. O INCT irá combinar pesquisa biológica com pesquisa clínica aplicada à melhoria dos protocolos de tratamento existentes e aumento dos índices de cura. Irá agregar além disso aplicações da pesquisa à assistência médica, à inovação e empreendedorismo para gerar novos produtos e serviços qualificados, bem como ao apoio aos pacientes e suas famílias, bem como iniciativas de comunicação e educação para a comunidade. As estratégias incluem análises genômicas avançadas, sequenciamento, bioinformática, modelos celulares, desenho e síntese de novos compostos terapêuticos e ensaios clínicos inovadores.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Matheus Dalmolin - Integrante / ROESLER, RAFAEL - Coordenador.
2024 - Atual

INCT CERN-Brasil, Descrição: O principal objetivo do INCT de Física de Altas Energias CERN-Brasil é dar suporte às atividades dos grupos brasileiros nos 4 grandes experimentos do Large Hadron Collider (LHC), ALICE, ATLAS, CMS e LHCb, que é o maior acelerador de partículas já construído, e no experimento ALPHA, todos localizados no laboratório internacional CERN.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / SILVA, SERGIO N. - Integrante / DA SILVA, LUCILEIDE M.D. - Integrante / IGNACIO BEDIAGA - Integrante.
2024 - Atual

Conscious Driving: Risk Detection and Driver Behavior for Road Safety and Mental Health using Artificial Intelligence Techniques, Descrição: Projeto de doutorado sanduiche associado aluna de doutorado Karolayne Santos de Azevedo do PPgEEC para Departamento de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial (DCCIA), Universidad de Granada, Granada, España. Prof. Maria Dolores Ruiz.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / NATAN, SERGIO - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / RUIZ, M. DOLORES - Integrante / AZEVEDO, KAROLAYNE - Integrante / Luísa Christina de Souza - Integrante.
2024 - Atual

Otimização e Compressão de Modelos de Machine Learning para Ambientes de Alto Desempenho e Recursos Limitados, Descrição: O projeto busca desenvolver e aprimorar técnicas avançadas de compressão de modelos de Machine Learning, aplicáveis a diversos algoritmos de aprendizado supervisionado e não supervisionado. As estratégias PQI (Poda seguida de Quantização Iterativa) e QPI (Quantização seguida de Poda Iterativa) serão exploradas para reduzir significativamente o tamanho dos modelos sem comprometer a precisão, otimizando seu desempenho para execução em ambientes com restrições computacionais, como IoT, computação de borda, bioinformática, saúde de precisão, Indústria 4.0 e física de partículas. O projeto visa integrar essas técnicas a diferentes tipos de arquiteturas, incluindo redes neurais profundas, modelos probabilísticos e algoritmos baseados em aprendizado estatístico, permitindo sua aplicação em larga escala. Além do desenvolvimento de uma plataforma genérica para compressão de modelos, a pesquisa investigará soluções hardware-software co-design, viabilizando implementações mais eficientes e acessíveis para desafios computacionais intensivos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / H. T. Kung - Integrante / PEDRO V. A. ALVES - Integrante / GOLDBARG, MATEUS A. - Integrante.
2021 - 2023

HADRIAN - Holistic Approach for Driver Role Integration and Automation Allocation for European Mobility Needs, Descrição: Automated driving cars will pave the way to improved traffic flows, mobility and increased road safety since the vast majority of accidents are attributable to driver error. What will be the role of the driver within automated driving systems? The EU-funded HADRIAN project seeks to answer this question. It will develop a holistic driving system solution, focusing on the utility of dynamically adjusting (fluid) human-machine interfaces that take environmental and driver conditions into account. The project will increase the safety of automated driving. The project's findings (demonstrators and metrics) will be translated into guidelines and recommendations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Francesco Angioi - Integrante / Leandro L. Di Stasi - Coordenador / Carolina Díaz-Piedra - Integrante.
2020 - 2024

Aprendizagem de máquina aplicada a classificação do genoma do SARS-CoV-2, Descrição: O projeto tem como objetivo a utilização de técnicas de análise de fluxo de dados e processamento digital de sinais para geração de assinaturas genômicas associadas ao SARS-CoV-2 para que depois sejam aplicadas a algoritmos de aprendizagem de máquina para classificação e agrupamento do vírus. A elucidação da classificação taxonômica e a origem do vírus (SARS-CoV-2) a partir da sequência genômica é um dos pontos chaves para o planejamento estratégico, contenção e tratamento da doença.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Lucileide M D da Silva - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA - Integrante / Raquel de Melo Barbosa - Integrante / Leonardo Alves Dias - Integrante / Maria Gracielly Fernandes Coutinho - Integrante / Matheus Fernandes Torquato - Integrante / José C. V. S. Junior - Integrante / Gabriel B. M. Câmara - Integrante / Wysterlanya Kyury Pereira Barros - Integrante / EMANOEL LUCAS RODRIGUES COSTA - Integrante / MATHEUS TARGINO BARBOSA - Integrante.
2020 - 2023

Deep learning accelerators and SARS-CoV-2 genome prediction problems, Descrição: Com o avanço dos sistemas de sequenciamento (Next generator sequencing - NGS), um número massivo de sequências de genoma tem sido criado, e isso fornece novos caminhos para o campo de análise de genômica viral, e um deles é o aprendizado profundo. As técnicas de aprendizado profundo têm sido usadas com sucesso em muitos problemas de predição viral associados à metagenômica, diagnóstico de infecções virais, farmacogenômica, análise filogenética e outros. No entanto, os algoritmos de aprendizado profundo exigem muitas operações matemáticas, e esse é um gargalo para o processamento do grande número de sequências de vírus em um tempo apropriado, como no caso do surto de COVID-19. No momento, existem dezenas de milhares de sequências de SARS-CoV-2 disponíveis, e ferramentas de predição rápidas e precisas são essenciais para minimizar o impacto do vírus na população. Para melhorar o tempo de execução do processamento de aprendizado profundo (treinamento e inferência), novas estratégias de aceleradores têm sido propostas, entre as quais poda de peso, quantização, computação hiper-dimensional, e outras. Muitas dessas estratégias não são possíveis na infraestrutura de hardware tradicional com computação de alto desempenho (HPC), e unidades de processamento gráfico. Desta forma estratégias utilizado hardware especializado serão exigidas para melhorar o tempo de processamento do aprendizado profundo associado a dados genômicos. Assim, esta pesquisa tem como meta apresentar como os aceleradores de aprendizado profundo podem melhorar a análise do genoma associado ao SARS-CoV-2, a fim de criar soluções de alto rendimento e baixo consumo de energia.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / H. T. Kung - Integrante / FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA - Integrante.
2020 - 2021

Embedded Deep Learning and Advanced Computation, Descrição: In this project, several novel techniques were developed for accelerating deep learning computation on embedded devices with highly constrained computing resources. These techniques include: (1) using variable precision block floating point with stochastic rounding, (2) employing term quantization which quantizes floating point numbers into power-of-two terms, (3) extending pre-trained language models with domain-specific vocabulary, (4) minimizing memory access with schedules using constant bandwidth blocks, (5) applying full-stack optimization in the co-design of algorithms, models and architectures, (6) splitting neural networks for wearable computing, (7) designing algorithms for detecting input to DNNs which is out-of-distribution, (8) packing sparse DNNs for efficient systolic array implementations of DNNs, (9) designing memory-on-logic architectures and systolic building blocks for 3D-IC implementations of DNNs, and (10) leveraging bit-level sparsity in in-memory computing. These methods complement each other and are applicable to all resource-constrained deep learning accelerators.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / H. T. Kung - Coordenador.
2020 - 2020

Reconfigurable Computing for the Development of Reference Hardware for Long Short-Term Memory (LSTM) Networks, Descrição: Projeto de doutorado sanduiche associado aluna de doutorado doutorado Lucileide Medeiros Dantas da Silva do PPgEEC para Telecommunications Research (CTR), Department of Informatics,King's College London, London, UK. Prof. Toktam Mahmoodi. (2020). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Toktam Mahmoodi - Integrante / DA SILVA, LUCILEIDE M. D. - Integrante.
2020 - 2020

Parallel Implementation of Clustering Algorithms with Reconfigurable Computing, Descrição: Projeto de doutorado sanduiche associado aluna de doutorado Leonardo Alves Dias do PPgEEC para a Faculty of Engineering, Environment Computing, Coventry University, Coventry, UK. Prof. Elena Gaura.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / DIAS, LEONARDO A. - Integrante / GAURA, ELENA - Integrante.
2019 - 2024

Computação Reconfigurável Aplicada a Algoritmos de Aprendizagem Computacional, Descrição: Este projeto visa aplicar a computação reconfigurável em algoritmos de aprendizado de máquina. Para cada conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina, novas arquiteturas de referência de hardware usando computação reconfigurável em FPGA serão propostas.Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML) é um campo que oferecerá muitas oportunidades para mercados emergentes e serviços e irá revolucionar quase todos os segmentos da sociedade. Com as técnicas de ML, é possível fornecer ferramentas alta precisão para resolver problemas de classificação e previsão, como, por exemplo, detecção automática de anomalias, gerenciamento de sistemas de transporte e outros. O ML é aplicável a uma ampla gama de atividades: médicas, multimídia, finanças, telecomunicações, automobilística ou publicidade, entre outras. Uma análise preliminar do mercado revelou que o mercado de ML deve valer US $ 8 bilhões até 2022. Objetivando acelerar o funcionamento e o treinamento das técnicas de ML, várias soluções para implementação de circuitos integrados dedicados (Application Specific Integrated Circuit - ASIC) são propostos na literatura. Porém, as implementações em ASIC fixam a arquitetura e o algoritmo implementado dando pouca flexibilidade ou uma flexibilidade associada a um custo elevado. Todavia, com o avanço das estruturas de hardware reconfigurável as implementações de algoritmos de ML voltam-se ao foco das pesquisas onde agora, pode-se ter estruturas em hardware dedicadas e flexíveis quanto a sua topologia e algoritmo de treinamento. Atualmente, arquiteturas mais utilizadas para hardware reconfigurável são os field-programmable gate arrays (FPGAs) que podem proporcionar uma performance e densidade semelhante ao um ASIC com a vantagem de utilização de prototipagem rápida.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Lucileide M D da Silva - Integrante / Wysterlânya K P Barros - Integrante / Maria Gracielly Fernandes Coutinho - Integrante / João Paulo de Castro Canas Ferreira - Integrante / Felipe Fernandes Lopes - Integrante.
2019 - 2022

Reconfigurable Computing for Real-Time Analytics of Streaming Data, Descrição: Projeto tem como alvo estudar e propor uma arquitetura de referência em computação reconfigurável usando FPGAs para sistemas de Análise de Dados de Fluxo Contínuo em Tempo Real (Real-Time Analytics of Streaming Data - RTAoSD) que atenda aos requisitos de desempenho associados a alta velocidade de processamento (high-throughput), baixa-latência (ultra-low-latency) e baixo consumo de potência (low-power). O projeto irá desenvolver modelos de referência em hardware customizável para algoritmos que possam ser aplicáveis nas camadas de ingestão, transformação e inferência associadas aos sistemas de RTAoSD. Além dos modelos de referência para cada camada o trabalho irá desenvolver o protótipo completo de um sistema de RTAoSD em FPGA para um cenário específico associado a análise sentimental com dados do Twitter.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Lucileide M D da Silva - Integrante / Carlos E B Santos Júnior - Integrante / Gracielly Fernandes - Integrante / María Dolores Ruiz Jiménez - Integrante.
2019 - 2022

Universal CNPq - Estratégia para redução de latência em internet tátil através de computação reconfigurável, Descrição: A internet tátil é uma tecnologia em acessão que irá proporcionar inúmeras novas oportunidades para os mercados emergentes de tecnologia e prestação de serviços. De maneira geral, a internet tátil proporciona que todos os sentidos humanos possam interagir com as máquinas de forma remota. Tecnologias que possibilitam a interação de sensações humanas com dispositivos de hardware muitas vezes são centradas apenas nas sensações visuais e auditivas, pois quando se trata de sensoriamento tátil, se faz necessário obter informações bidirecionais, estando sujeito à lei da ação e reação do Newton. Entretanto, os sistemas de comunicações atuais dificultam o funcionamento da internet tátil, que necessitam que as redes de comunicação possibilitem um tempo-resposta entre 10ms e 1ms dependendo da aplicação. Assim, este trabalho tem como objetivo propor uma estratégia, com suporte ferramental, para reduzir o atraso em internet tátil através de computação reconfigurável e novas estratégias de predição. A utilização de sistemas embarcados reconfiguráveis em dispositivos como FPGAs possibilitam a implementação paralela de algoritmos acelerando processamento e minimizando o tempo de execução.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / NATAN, SERGIO - Integrante / José Claudio - Integrante / Mischa Dohler - Integrante / Toktam Mahmoodi - Integrante / Matheus Fernandes Torquato - Integrante.
2018 - 2022

Reconfigurable Computing Applied to Accelerate the Tracking and Classification Algorithms for Quantifying Behavioral Phenotype Space of the Worms, Descrição: Este trabalho tem como objetivo colaborar com o trabalho intitulado Quantifying behavioural phenotype space: chemistry-to-gene screens and combination therapies (PHENOSPACE) no qual pretende encontrar novas drogas e vacinas a partir da alteração comportamental de vermes. Este trabalho pretende desenvolver novas estratégias baseadas em computação reconfigurável para detectar e forma eficiente e rápida a alteração comportamental dos vermes após alteração do DNA ou inserção de drogas. É importante observar que atualmente as estratégias abordadas baseadas em GPU não atendem aos requisitos de velocidade necessários para o problema. Assim, novas estratégias utilizando FPGAs podem ser um caminho adequado para o problema.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Caroline A. D. Silva - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Wysterlanya Kyury Pereira Barros - Integrante / Andre E. Brown - Integrante.
2018 - 2022

BioHardware: Development of Specialized Hardware for Accelerating Algorithms in Bioinformatics, Descrição: O projeto BioHardware visa desenvolver hardware especializado para acelerar algoritmos críticos em bioinformática. Utilizando tecnologias como FPGA (Field-Programmable Gate Array), nosso objetivo é criar soluções de processamento altamente eficientes para tarefas como alinhamento de sequências, comparação genômica e análise estrutural de proteínas. Ao otimizar algoritmos e implementá-los em hardware dedicado, buscamos aumentar significativamente a velocidade e eficiência do processamento de dados biológicos, contribuindo assim para avanços mais rápidos na compreensão e aplicação prática de informações genômicas e proteômicas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Lucileide M D da Silva - Integrante / FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA - Integrante / SILVA, SERGIO N. - Integrante.
2018 - 2018

Reconfigurable Computing Applied to the Automatic Recognition Techniques of Volcano-Seismic Events, Descrição: The objective of improving volcanic eruption forecasts, and its use in alert management protocols, implies a challenge related to the security and protection of populations at environmental risk. Volcanic eruptions have a high social an economic impact on a global scale. They can have severe consequences for humanitarian, climatological, and other levels such as air traffic. In this way, automatic recognition techniques of volcano-seismic events are essential tools to minimize risk associated with volcanic eruptions. Recent works have proposed different algorithms and techniques to use with automatic recognition frameworks for volcano-seismic events. Papers using advanced signal processing techniques and artificial intelligence has been proved useful comparing with other. The automatic recognition methods for volcano-seismic events process volcano-seismic data (or seismic-volcanic records), and this data can be characterized as signals (or volcano-seismic signals) with distinctive features depending on signal capturing methodology or of the pre-processing applied. Spectral features, duration, phase arrival, energetic quantification, polarization patterns, coda characteristics are some the volcano-seismic signals will be able to be processed by automatic recognition framework or technique. However, the volcano-seismic data (or records) are massive datasets of the information (or meta-information), and they need to be analyzed and processed at the adequate time. On the other hand, novel approaches such as reconfigurable computing can improve the performance of automatic recognition algorithms. Reconfigurable computing, with field-programmable gate arrays (FPGAs,) allows to create customizable hardware and algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to accelerate operations Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to USD 12.1 Billion by 2024. Several works in literature have been using reconfigurable computing with seismic data to accelerate processing as presented in (FU et al., 2008; MEDEIROS et al., 2012) and in these papers, reconfigurable computing is applied to techniques such as Kirchhoff and reverse time migration (RTM), which are used in applications such as seismic imaging in petroleum industry in order to locate underground oil and gas reservoirs. Though, few works are using reconfigurable computing to accelerate automatic recognition techniques (or algorithms) applied to volcano-seismic events. Thus, this project aims to apply reconfigurable computing on automatic recognition techniques of volcano-seismic events that it is using advanced techniques such as Support Vector Machine (SVM), Hidden Markov Models (HMMs), Artificial Neural Networks (ANNs) and other. A novel hardware framework reference to automatic recognition of volcano-seismic events will be made and this framework will be able to work with massive datasets with a fast response with compared to another solution in literature. For each set of automatic recognition techniques, new hardware designs using reconfigurable computing will be proposed. The proof-of-concept prototyping for evaluation of different performance aspects and different recognition techniques will be developed on FPGA. Case studies in several volcano-seismic events datasets will be selected to evaluate performance and provide optimizations.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Jesús M. Ibáñez - Integrante., Número de produções C, T & A: 1
2017 - 2023

Embedded Artificial Intelligent Algorithms optimized for low-power, low-cost and low-size-memory, Descrição: Artificial intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware, and this can be a problem on IoT applications which the target is hardware with low-power and low-size.On the other hand, low-cost and low-power SoCs (System on Chips), such as microcontrollers (uCs), have been used in applications for various areas such as industrial automation, control, measuring equipment, consumer electronics and others. It can be said that there is a growing demand for the use of these devices, especially in emerging areas such as the Internet of Things (IoT), Smart Grid, Machine to Machine (M2M), among others. Hardware platforms such as uCs allow Embedded Systems (SEs) for specific applications. Typically, this type of SoC is formed by an 8, 16 or 32-bit general purpose (GPP) microprocessor (uP) coupled to various internal peripherals such as working and program memory, counters, signal generators, analog-digital converters and others. Although the uCs are devices with medium to low processing power, they have the advantages of low consumption and cost when compared to others, which makes it possible to use them in several IoT applications.The use of intelligent systems embedded in hardware platforms (SoCs) has already been studied in several works in the literature. This subject has a vital importance since AI techniques have been taking a larger scale of applications in recent years. However, depending on the technique, a high computational effort is required mainly for applications whose time requirement is essential. Thus, one of the current challenges in various research groups is to optimize the AI algorithms and make them feasible for hardware systems such as uCs and other SoCs. The use of intelligent systems with Artificial Neural Networks (RNA) embedded in hardware for real-time applications has been the subject of the investigation by several groups. One of the significant problems associated with the computational complexity associated with RNA, especially the Multi-Layer Perceptron (MLP) network that has several multiplication operations and nonlinear functions. In addition to direct processing between input and output, the MLP network also has an associated training algorithm to find optimal network gains. If the training process is also performed in real time (online training), the complexity will be significantly increased, increasing the processing time and the storage capacity of the hardware used. In the literature, there are several papers that focus on the use of MLP-BP type RNA for real-time applications with uCs. In this way, this project aims to create optimized artificial intelligence algorithms such as machine learning, metaheuristic, clustering and deep learning to embedded on low-power, low-cost and low-size-memory hardware platform. For each set of artificial intelligence techniques, new embedded algorithms reference will be proposed. The novel reference algorithms will be able to provide lower and upper bounds of latency, cost, hardware size, memory size and power saving in various embedded systems scenarios.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Sergio Natan - Integrante / Denis R. da S. Medeiros - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / H. T. Kung - Integrante / Leonardo Alves Dias - Integrante / Maria Gracielly Fernandes Coutinho - Integrante., Número de produções C, T & A: 2
2017 - 2022

Computação Reconfigurável Aplicada a Mineração de Conjuntos Massivos de Dados, Descrição: Técnicas de processamento de informação em Big Data tornou-se cada vez mais importante nos últimos anos. De fato, várias organizações de diferentes setores dependem cada vez mais do conhecimento extraído de enormes volumes de dados. No entanto, no contexto do Big Data, as técnicas e plataformas tradicionais de dados são menos eficientes devido a capacidade de resposta lenta. Algoritmos de Mineração de dados têm se mostrado ótimas técnicas para extração de informações em Big Data. Criando uma nova área chamada de Mining of Massive Datasets (MMD). Entretanto devido ao baixo desempenho das plataformas tradicionais, implementações em hardware reconfigurável tem se mostrado uma solução com desempenho satisfatório para o MMD. Trabalhos apresentados na literatura mostram que algoritmos de clusterização como K-means, Fuzzy C-means e outros podem obter \emph{speedup} de até 1000 vezes com utilização de hardware reconfigurável. Assim, este trabalho tem como objetivo o estudo e o desenvolvimentos de algoritmos aplicados a área de MMD utilizando computação reconfigurável.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Carlos E B Santos Júnior - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / Leonardo Alves Dias - Integrante., Número de produções C, T & A: 3
2017 - 2021

OPTIMIZATION OF NANO HYBRID COMPOSITES BASED IN TETRONIC AND LAPONITE RD USING RESPONSE SURFACE AND SVM NEURAL NETWORK MODELS, Descrição: #946;-lapachone (#946;LAP), is a product derivated from plants of the bignoniciae family; found in north and northeast of brazilian regions that has antitumor and antiinflammatory properties showing promising potential in various biomedical applications. However, the low water solubility of #946;LAP limits its clinical and medical applications. Tetronic, or poloxamine is an amphiphilic four-arm (X-shaped) block copolymer of poly (ethylene oxide)-poly (propylene oxide)-poly (ethylene oxide) (PEO-PPO-PEO) with a pH-sensitive central ethylene diamine spacer. Tetronic focused was T1304, (MW 10500, HLB 14), It is very thermosensitive, having a strong inverse relation of its critical micellar concentration and temperature. Laponite RD (LAP) nanoparticles are disk-like synthetic clays, with an empirical formula of Na+0.7[(Si8Mg5.5Li0.3)O20(OH)4]-0.7. LAP surfaces exhibit negative charges whereas the edge charges are pH dependent.The objective of this project was the development and physical chemical characterization of a hybrid compound with polymeric micelles (T1304) and LAP to increase the solubility of #946;LAP. In addition, the focus of this work was to evaluate the phase behavior and solubility using response surface and artificial neural network models.Thus, samples were prepared by simple mixing of the components at different concentrations of 1 to 20 (w/w) with or without the presence of LAP in concentrations of 1.5 and 3 (w/w), being added #946;LAP in all formulations. The parameters previously analyzed were solubility and phase behavior. In this work were used two in silico tools to increase the accuracy of the experiments: Response surfaces method (RMS) that shows through mathematical functions, the interaction of each component and a polynomial equation for the solubility of #946;LAP and Support Vector Machine (SVM) neural network (NN).The RMS and SVM-NN showed results that samples containing a mixture of T1304 with 1.5 of LAP with greater #946;LAP solubilization capacity when compared to water and provided and second-order polynomial equation that finds accurately any desired solubility value besides the linear and quadratic influence of LAP and Tetronic in the phase behavior. It is believed that the proposed hybrid system can great increases the solubility of #946;LAP and in silico tools promote a fine-tuning in the data, showing a much closer reality.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA - Integrante / Raquel de Melo Barbosa - Integrante.
2017 - 2019

Stochastic and Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms, Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics. However, novel approaches such as Stochastic Computing (SC) and Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. SC enables the development of low-power area-efficient hardware implementations and performs complex operations with relatively simple digital blocks. On the other hand, with the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 500x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Warren Gross - Integrante.
2017 - 2017

Study on the Application of Embedded Systems in Tactile Internet, Descrição: Projeto de doutorado sanduiche associado aluna de doutorado Lucileide do PPgEEC para Telecommunications Research (CTR), Department of Informatics,King's College London, London, UK. Prof. Mischa Dohler.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / José Claudio - Integrante / Mischa Dohler - Integrante.
2016 - 2022

Reconfigurable Computing Applied to the Latency Reduction on Tactile Internet, Descrição: Each Internet generation was believed to be the last, with designs pushed to near perfection. The first and original Internet, a virtually infinite network of computers, was a paradigm changer and went on to define the global economies of the late 20th century. However, after that Internet, came the Mobile Internet, connecting billions of smart phones, and yet again redefining entire segments of the economy. Today, we witness the emergence of the Internet of Things (IoT), soon to connect billions of objects and starting to impact economies. Tactile internet is an innovative technology that it will provide many new opportunities for emerging markets and services and revolutionize almost every segment of the society. The Tactile Internet will be able to delivery physical and tactile experiences remotely, and thereby will produce a true paradigm shift from content-delivery to skill-set delivery networks. A preliminary market analysis has revealed that the addressable market could reach up to US$20 trillion per annum worldwide 20 of todays worldwide GDP.In the tactile internet scope, its necessary a bidirectional communication between the local haptic device (known as master device) and the remote device (known as slave device). The bidirectional communication tries to simulate the physical laws of action and reaction. It's important to emphasise that the Tactile Internet attempt to solve a complex problem, since the bidirectional communication requires a latency between 1ms and 10ms for most cases and 40ms for some cases [5, 6, 7].On the other hand, new areas such as Reconfigurable Computing can improve the performance of terminal devices (master and slave). Reconfigurable computing enables the development of customizable hardware architectures for the algorithms, unlike the traditional model where there is general purpose hardware. With the development of customizable hardware (using Field-Programmable Gate Array - FPGA), algorithms can be parallelized and optimized to speed up the operations. Speed up to 1000x are presented in literature. Due to the increased use of FPGA reconfigurable computing in various applications such as consumer electronics, automotive and military electronics, etc., the FPGA market is expected to grow to $ 7.9 billion by 2020. The expansion for new applications and the hardware cost reduction are the main reasons for the growth of this market.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Caroline A. D. Silva - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / José Claudio - Integrante / Mischa Dohler - Integrante / Toktam Mahmoodi - Integrante., Número de produções C, T & A: 3
2013 - 2023

Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms, Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics.However, novel approaches such as Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. With the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 1000x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Daniel H Noronha - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Gracielly Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / Eduardo Morais - Integrante / Carlos Alberto VALDERRAMA SAKUYAMA - Integrante / João Paulo de Castro Canas Ferreira - Integrante., Número de produções C, T & A: 10
2011 - 2014

Processamento Inteligente de Sinais Aplicado a Sistemas OFDM e CDMA, Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar e desenvolver novas técnicas de recepção para sistemas de telecomunicações que utilizem técnicas de transmissão para sistemas CDMA (Code Division Multiple Access) e OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) usando Processamento Inteligente de Sinais. Os sistemas CDMA e OFDM estão presentes na maioria dos padrões de telecomunicações atuais como os padrões de Terceira Geração de Telefonia Móvel Celular (3G), Padrão Brasileiro de Televisão Digital, Padrões de Redes Sem Fio entre outros. No entanto, os receptores convencionais destes sistemas precisam de ajustes devido à necessidade de banda associada à questão da mobilidade e dos novos serviços de vídeo e áudio. Assim, as técnicas aqui propostas, são baseadas em dispositivos adaptativos como equalizadores e antenas voltadas para sistemas CDMA e OFDM utilizando estruturas e algoritmos de adaptação inteligentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Dalton Soares Arantes - Integrante., Número de produções C, T & A: 3
2009 - 2010

Sistema de Recepção com Diversidade e Antenas Inteligentes para TVD - SIRDAI-TVD, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador / F. A. C. M. Cardoso - Integrante / M. H. M. Costa - Integrante., Financiador(es): Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações - Bolsa.
2009 - 2010

STB-SCAN, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Vicente Idalberto Becerra Sablon - Coordenador / Yuzo Iano - Integrante / Rangel Arthur - Integrante., Financiador(es): Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 2
2006 - 2010

KyaTera, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador / F. A. C. M. Cardoso - Integrante / M. H. M. Costa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
2006 - 2009

REDLART - Laboratório Digital Reconfigurável para Pesquisa Avançada e Ensino, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador / F. A. C. M. Cardoso - Integrante / M. H. M. Costa - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
2001 - 2003

ERICSSON-UNICAMP Contract UNI.35, Descrição: Projeto que estuda soluções, ao nível de interface de rádio, para os sistemas 3G.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador / F. A. C. M. Cardoso - Integrante / M. H. M. Costa - Integrante / J. G. Chiquito - Integrante / G. A. Hirchoren - Integrante., Financiador(es): Ericsson - Remuneração / Universidade Estadual de Campinas - Cooperação., Número de produções C, T & A: 4
1999 - 2000

Grupo de Pesquisa - TV-Digital, Descrição: Grupo de pesquisa de TV-Digital da Unicamp, no qual estudou soluções, a nível de equalizadores, para os sistemas de TV-Digital.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador., Financiador(es): Universidade Estadual de Campinas - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

Projetos de desenvolvimento

2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 3
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2
2025 - Atual

AvançaTech - Transformação Digital e Inovação em Realidade Estendida, Manufatura Avançada e Computação Especializa., Descrição: Financiamento FINEP (processo 0898/24) associado ao edital PRÓ-INFRA Centros Temáticos. O projeto AvançaTech, desenvolvido pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), éuma ambiciosa iniciativa que se propõe a integrar tecnologias avançadas de Realidade Estendida,Manufatura Avançada e Computação Especializada. O principal objetivo é estabelecer um centrode excelência que não apenas amplie as capacidades de pesquisa da universidade, mas tambémfortaleça a interação com a indústria e aumente a visibilidade internacional da instituição. Ajustificativa do projeto reside na necessidade emergente de adaptar a academia brasileira àsdemandas do mercado global e às inovações tecnológicas contínuas, que são cruciais para odesenvolvimento econômico e social. AvançaTech visa implementar infraestrutura de ponta e criarum ambiente propício para o desenvolvimento de pesquisas aplicadas, que possam serrapidamente transformadas em produtos e processos inovadores para diversos setores industriais.A área de Realidade Estendida permitirá à UFRN explorar o potencial de tecnologias imersivaspara simulações e treinamentos em campos como medicina, engenharia e educação,transcendendo os métodos tradicionais de ensino e pesquisa com experiências mais interativas eengajadoras. Em relação à Manufatura Avançada, o projeto focará no desenvolvimento decapacidades de prototipagem rápida e fabricação digital, essenciais para a inovação em design deprodutos, engenharia de materiais e processos de fabricação. Essas tecnologias não apenasaprimoram a pesquisa e o desenvolvimento de produtos, mas também fortalecem as pequenas emédias empresas locais ao proporcionar acesso a equipamentos e expertise antes limitados agrandes corporações ou centros de pesquisa internacionais. A Computação Especializada, por suavez, abordará a necessidade de processamento de alto desempenho para pesquisas querequerem grandes volumes de dados e cálculos complexos, como os encontrados em inteligênciaartificial, análise de dados e bioinformática. Esta área do projeto garantirá que a UFRN possaparticipar ativamente do avanço de áreas tecnológicas que estão remodelando indústrias em todoo mundo. Além disso, o AvançaTech está alinhado com os objetivos estratégicos dedesenvolvimento regional e nacional, promovendo a inclusão tecnológica e a inovação no Nordestedo Brasil. Ao integrar essas tecnologias avançadas, a UFRN pretende contribuir significativamentepara a redução da desigualdade tecnológica no país, proporcionando oportunidades iguais paraque pesquisadores e empresas regionais possam competir no mercado global. As parceriasinternacionais que serão estabelecidas através do AvançaTech são outro pilar fundamental doprojeto, proporcionando um canal para a troca de conhecimento, técnicas avançadas ecolaborações de pesquisa. Isso não só enriquecerá a qualidade da pesquisa realizada na UFRN,mas também aumentará sua reputação e visibilidade internacional. O projeto também estádesenhado para ser sustentável a longo prazo, com planos para a manutenção e atualização dainfraestrutura adquirida, bem como para a capacitação contínua dos envolvidos. Além disso, prevêseque a infraestrutura será utilizada para cursos de formação e especialização que beneficiarãodiretamente a comunidade acadêmica e profissional da região. Finalmente, a implementação doAvançaTech representa uma resposta direta às necessidades identificadas pela UFRN defortalecer suas capacidades de pesquisa e inovação.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador.
2024 - Atual

Manufatura +Inteligente, Descrição: Projeto com empresa MICRODATA SISTEMAS LTDA com financiamento MCTI/FINEP/FNDCT. Projeto associado ao edital Mais Inovação Brasil - Tecnologias Digitais (Protocolo 7D3DE88D-4E66-4FC9-B49D7F38E4557129) na Linha Temática I Inteligência Artificial Generativa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / SILVA, SÉRGIO NATAN - Integrante / DA SILVA, LUCILEIDE M. D. - Integrante / PEDRO V. A. ALVES - Integrante / GOLDBARG, MATEUS - Integrante / AZEVEDO, KAROLAYNE S. - Integrante.
2008 - 2009

Genômica Animal, Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Roberto H. Higa - Integrante / Michel A. C. Yamagishi - Coordenador., Financiador(es): Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2005 - 2006

Projeto SBTVD, Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2

Prêmios

2021

Prêmio como orientador de melhor tese de doutorado, XV Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional.

2019

Fifth Place Award - Embedded Systems Competition 2019 - Macnica DHW & Analog Devices IoT Challenge, Macnica DHW, Analog Devices, InLoco, SBC, IEEE Industrial Electronics Society, IFIP, CNPQ and CAPES.

2018

Outstanding Advisor Award - Innovate FPGA 2018 Global Design Contest, University Program PSG, Intel Corporation.

2017

Prêmio Tecnologias de Impacto - Novas soluções wireless e IoT., Qualcomm, CNI, CNPq e INPI.

2016

Intel® Embedded Systems Competition 2016, SBESC e Intel.

1995

Prêmio de menção honrosa pelo trabalho "Desenvolvimento de um Simulador para o Processador de Viterbi em Sistemas CPM", II Simpósio de Iniciação Científica e Tecnológica. Recife, PE.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Computação. , Campus Universitário, CT-DCA, Lagoa Nova, 59072970 - Natal, RN - Brasil, Telefone: (84) 32153771, URL da Homepage:

Experiência profissional

2021 - 2023

University of Granada

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2020 - 2021

Harvard University

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2020 - 2020

Coventry University

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2017 - 2017

King's College London

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2011 - Atual

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2022
Direção e administração, Núcleo de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (nIACD).,Cargo ou função, Diretor do Núcleo de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (nIACD).
01/2019
Ensino, Bioinformática, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
01/2015
Ensino, Engenharia Elétrica e de Computação, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, RECONHECIMENTO DE PADRÕES
01/2012
Direção e administração, InovAI Lab - LANCE - nPITI - IMD.,Cargo ou função, Coordenador do laboratório InovAI Lab.
03/2011
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Digitais, Inteligência Artificial
10/2020 - 05/2024
Direção e administração, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e Computação (PPgEEC).,Cargo ou função, Coordenador do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e Computação (PPgEEC).

2008 - 2009

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária

Vínculo: Pesquisador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20

2005 - 2010

Centro Universitário Salesiano São Paulo

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

Atividades

08/2008 - 12/2010
Direção e administração, Unidade Campinas - São José, Pós-graduação.,Cargo ou função, Supervisor.
03/2007 - 12/2010
Ensino, Mecatrônica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Mecatrônica Aplicada I, Redes Industriais, Sistemas Computacionais
03/2005 - 12/2010
Ensino, Engenharia de Automação e Controle, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Informática Idustrial I, Modelagem e Simulação de Sistemas de Automação, Redes Industriais, Robótica, Sistemas Computacionais, Sistemas de Banco de Dados aplicados a Automação e Controle
03/2005 - 12/2010
Ensino, Engenharia de Telecomunicações, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Aspectos de Segurança em Sistemas de Comunicação, Comunicações Ópticas, Redes de Transmissão de Dados, Simulação de Sistemas de Comunicação, Sistemas Celulares I, Sistemas Celulares II, Telefonia
03/2005 - 06/2009
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Aplicativos para Internet, Banco de Dados, Métodos Formais, Redes de Computadores, Técnicas de Programação II, Técnicas de Programação III

1999 - 2010

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: Pesquisador FEEC/DECOM/ComLab, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 10

Atividades

03/2001 - 07/2001
Ensino, Engenharia Elétrica e Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Lab. de Telecomunicações

2003 - 2004

Centro Superior de Educação Tecnológica

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Atividades

03/2003 - 03/2004
Ensino, Tecnologia em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Programação para Dispositivos Móveis, Estrutura de Dados, Lógica de Programação II

2002 - 2010

Faculdades IPEP

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2

Atividades

02/2002 - 12/2010
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Estrutura de Dados, Introdução a Redes de Computadores, Linguagem e Técnicas de Programação, Lógica de Programção
07/2000 - 12/2005
Ensino, Tecnologia em Informática, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Arquivo de Banco de Dados, Estrutura de Dados, Lógica de Programação II, Tópicos Avançados em Programação
07/2000 - 06/2005
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Cálculo Numérico, Sistemas de Comunicação de Dados

2004 - 2005

TISOFT - Tec. e Inovação em Software

Vínculo: Socio, Enquadramento Funcional: Diretor de TI, Carga horária: 20

2000 - 2002

Fundação Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações, CPqD

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Instrutor em Telecomunicações, Carga horária: 16

Outras informações:
Instrutor dos cursos de Vídeo Analógico/Digital e Sistemas Móveis (GSM, CDMA-1x, CDMA-2000, IS-95, IS-136)

Atividades

08/2000 - 04/2002
Treinamentos ministrados , Setor de Treinamento.,Treinamentos ministrados, TV Análogico e Digital, HDTV - Padrões de Transmissão, TV Digital - Padrões MPEG, GSM-Interface Aérea, GSM-Overview, CDMA-1xRTT, CDMA-2000, CDMA IS-95

1997 - 1997

Telecomunicação do RN

Vínculo: Estágio Supervisionado, Enquadramento Funcional: Engenheiro Elétrico, Carga horária: 10

Outras informações:
Divisão de Coordenação e Planejamento Técnico (DCPT)

Atividades

02/1997 - 06/1997
Serviços técnicos especializados , Divisão de Coordenação e Planejamento Técnico.,Serviço realizado, Planejamento de Sistemas de Telecomunicações.