Matheus Aparecido do Carmo Alves

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Produções bibliográficas

• SHAFIPOUR YOURDSHAHI, ELNAZ ; DO CARMO ALVES, MATHEUS APARECIDO ; VARMA, AMOKH ; SORIANO MARCOLINO, LEANDRO ; UEYAMA, JÓ ; ANGELOV, PLAMEN . On-line estimators for ad-hoc task execution: learning types and parameters of teammates for effective teamwork. AUTONOMOUS AGENTS AND MULTI-AGENT SYSTEMS , v. 36, p. 45, 2022.

• ALVES, MATHEUS A.C. ; CORDEIRO, ROBSON L.F. . Effective and unburdensome forecast of highway traffic flow with adaptive computing. KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS , v. 212, p. 106603, 2021.

• ALVES, MATHEUS A.C. ; VARMA, A. ; ELKHATIB, Y. ; MARCOLINO, L. S. . It Is Among Us: Identifying Adversaries in Ad-hoc Domains Using Q-valued Bayesian Estimations. In: The 23rd International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2024, Aukland. International Conference on Autonomous Agents and Multi-Agent Systems, 2024.

• ALVES, MATHEUS A.C. ; VARMA, A. ; ELKHATIB, Y. ; MARCOLINO, L. S. . Information-guided Planning: An Online Approach for Partially Observable Problems. In: Thirty-Seventh Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2023, Nova Orleans. Annual Conference on Neural Information Processing Systems, 2023.

• PELCNER, L. ; LI, S. ; ALVES, MATHEUS A.C. ; MARCOLINO, L. S. ; COLLINS, A. . Real-time Learning and Planning in Environments with Swarms: A Hierarchical and a Parameter-based Simulation Approach. In: 19th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020, Aukland. International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020. p. 1019-1027.

• ALVES, MATHEUS A.C. ; VARMA, A. ; ELKHATIB, Y. ; MARCOLINO, L. S. . AdLeap-MAS: An Open-source Multi-Agent Simulator for Ad-hoc Reasoning. In: 21st International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2022, Auckland. International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2022. p. 1893-1895.

• YOURDSHAHI, E. S. ; ALVES, MATHEUS A.C. ; MARCOLINO, L. S. ; ANGELOV, P. . On-line Estimators for Ad-hoc Task Allocation. In: 19th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020, Aukland. International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2020. p. 1999-2001.

• ALVES, M. A. C. ; YOURDSHAHI, E. S. ; VARMA, A. ; MARCOLINO, L. S. ; UEYAMA, J. ; ANGELOV, P. . On-line Estimators for Ad-hoc Task Execution: Learning Types and Parameters of Teammates for Effective Teamwork. In: 22nd International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2023, Londres. International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2023. p. 140-142.

• ALVES, D. A. C. ; ALVES, M. A. C. . Modelização de Textura e Discurso pela Aplicação de Monte-Carlo: Living Room Music de John Cage como uma Jam Estocástica. MUSMAT ? REVISTA BRASILEIRA DE MÚSICA E MATEMÁTICA , 2020.

• ALVES, MATHEUS A.C. . When there is no light: Applying Information Knowledge for Online Planning in Partially Observable Problems. 2023. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• ALVES, MATHEUS A.C. ; VARMA, A. ; ELKHATIB, Y. ; MARCOLINO, L. S. . Information-guided Planning: An Online Approach for Partially Observable Problems. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• ALVES, MATHEUS A.C. . Lidando com o Ponto Cego: uma introdução à aplicações de aprendizado de reforço e ciência de dados sob a perspectiva de um agente inteligente. 2022. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• ALVES, MATHEUS A.C. ; VARMA, A. ; ELKHATIB, Y. ; MARCOLINO, L. S. . AdLeap-MAS: An Open-source Multi-Agent Simulator for Ad-hoc Reasoning. 2021. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALVES, MATHEUS A.C. ; TRIDICO, S. . ?Hello World?: Experiences Abroad. 2019. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• ALVES, MATHEUS A.C. . Design and development of the hardware embedded into UAVs for pest control. 2019. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• ALVES, MATHEUS A.C. ; ALVES, D. A. C. . Texture and Speech Modelling by Monte-Carlo Application: John Cage?s Living Room Music as a Stochastic Jam. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• ALVES, M. A. C. ; YOURDSHAHI, E. S. ; MARCOLINO, L. S. ; ANGELOV, P. . Observar, Entender e Melhorar o trabalho: Estimação em um Ambiente de Trabalho em Equipe Ad-hoc Parcialmente-Observável. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Projetos de pesquisa

• 2019 - 2020

  Modelo de Times Ad-hoc para Agricultura de Precisão e Monitoramento de Pragas em Grandes Plantações, Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento um algoritmo totalmente descentralizado capaz de gerar conhecimentos em tempo real para otimizar o processo de agricultura de precisão e monitoramento de pragas em grandes plantações, além de manter o foco sobre a otimização do sistema e sobre problemas dentro de âmbito nacional para que seja possível se apresentar uma solução viável e condizente social e economicamente. Ademais, trata-se de um projeto colaborativo entre a Universidade de São Paulo, Brasil e a Universidade de Lancaster, Reino Unido para criar soluções viáveis econômica e socialmente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Jó Ueyama - Coordenador / Leandro Soriano Marcolino - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.

• 2019 - 2019

  Projeção e desenvolvimento do hardware embarcado em VANTs para controle de pragas, Descrição: Apesar de pequenos e frágeis, os mosquitos são os principais vetores de doenças como dengue, malária e febre-amarela em regiões equatoriais. O Brasil como país tropical e predominantemente de economia agrícola, possui diversos problemas associados a proliferação de doenças por mosquitos. Uma estratégia efetiva para controle e prevenção dessas doenças é combater diretamente os vetores de transmissão, realizando um estudo do ambiente e eliminando os criadouros encontrados. A aplicação de tecnologias como Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) tem apresenta grande potencial para controle biológico, uma vez que conseguem atuar em regiões de difícil acesso, contaminadas ou perigosas ao ser humano. Desta forma, esta proposta de pesquisa busca desenvolver inteligência para sistemas de combate e controle de pragas transmissoras de doenças no meio urbano e rural, visando o desenvolvimento de um hardware embarcado acoplado a um VANT.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Jó Ueyama - Coordenador / Leandro Soriano Marcolino - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2019 - 2019

  Análise Musical usando uma Abordagem e Modelagem Matemática, Descrição: Projeto colaborativo com Danilo Aparecido do Carmo Alves na Universidade de São Paulo (USP). Foi proposto e desenvolvido um método inteligente de tomada de decisão que reproduz um discurso musical baseado em uma análise textural, onde nosso foco era a música da ``Living Room'' de John Cage. Do ponto de vista da teoria de Markov e Monte-Carlo, imitamos o discurso em tempo real e com um único aprendizado, simulando os músicos que tomam decisões em tempo real com base na observação das ações de seus colegas de equipe. Este método de raciocínio representa uma nova abordagem para a Ciência da Música Computacional e uma contribuição relevante para a Análise Musical.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Danilo Aparecido do Carmo Alves - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

• 2018 - 2023

  Estimação de Tipos e Parâmetros para Trabalho em Equipe Ad-hoc, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Leandro Soriano Marcolino - Coordenador / Elnaz Shafipour Yourdshahi - Integrante / Yehia Elkhatib - Integrante / Amokh Varma - Integrante.

• 2018 - 2019

  Trabalho em Equipe Ad-hoc na Névoa: Trabalhando com Companheiros de Equipe Desconhecidos e Visibilidade Parcial, Descrição: O desenvolvimento de técnicas de trabalho em equipes Ad-hoc visam permitir que times coordenem e planejem suas tarefas dinamicamente e sem qualquer pré-programação. As abordagens apresentadas requerem visibilidade total do ambiente para se aproximar um modelo dos membros da equipe e aplicar um planejamento online para tomada de decisão dado tal modelo. Contudo, em diversos domínios do mundo real, agentes têm somente acesso a uma região restrita para sensoriamento (seja por limitações físicas próprias ou do ambiente). Este projeto apresenta o desenvolvimento de uma nova abordagem e modelo para planejamento online e aprendizado em tempo real para tomada de decisão em um ambiente de visibilidade parcial. A partir de uma visão estatística-computacional, propõe se um método para resolução de tarefas distribuídas em um ambiente desconhecido por um time de agentes, que atuam de maneira descentralizada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Leandro Soriano Marcolino - Coordenador / Elnaz Shafipour Yourdshahi - Integrante / Plamen Angelov - Integrante.

• 2018 - 2019

  Aprendizado e Planejamento Online em Tempo Real em Ambientes de Enxame, Descrição: Projeto colaborativo orientado pelo Professor Dr. Leandro Soriano Marcolino como Pesquisador Visitante da Universidade de Lancaster. Foi estudada uma nova abordagem para se resolver tarefas em um ambiente de enxame robótico. Além disso, foi proposto um novo método online para estimativa de parâmetros e tomada de decisão em tempo real.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Leandro Soriano Marcolino - Coordenador / Shaling Li - Integrante / Lukasz Pelcner - Integrante / Alex Collins - Integrante.

• 2018 - 2018

  Otimização da Formação Autônoma de Alianças Dinâmicas de Veículos Aéreos Não tripulados para Agricultura de Precisão, Descrição: O projeto propõe o desenvolvimento de um método eficiente para "Formação Autônoma de Aliança" (ACF) aplicado em um cenário real para Internet das Coisas (IoT). Áreas e estudos ligados a agentes e dispositivos inteligentes, Sistemas Físicos Cibernéticos (CPS) e Data Science estão presentes neste projeto. Desta forma, esse tema aborda algumas áreas quentes da computação moderna, apresentando diversas aplicações empreendedoras. Em particular nossa principal aplicação empreendedora seria para a "Otimização da Formação Autônoma de Alianças Dinâmicas de Veículos Aéreos Não tripulados para Agricultura de Precisão", que representa um grande expoente econômico no Brasil. Resumidamente, os objetivos principais deste projeto podem ser listados como: i. Modelar o cenário real de problemas de maneira matemática e computacional para possibilitar um estudo profundo e justificável para aplicação. Mais especificamente, será modelado um algoritmo totalmente descentralizado para a formação de coalizões entre agentes (dispositivos) de maneira dinâmica e autônoma. Essa é a principal inovação proposta e que representa a novidade técnica do projeto na computação. ii. Desenvolver o algoritmo com base na modelagem feita, aprimorando os agentes com ferramentas de suporte à decisão necessárias para operar o algoritmo, permitindo que os agentes aprendem por meio de sua própria experiência a formar e deixar coalizões (trocando metadados entre si e os processando). iii. Avaliar e aplicar tudo o que foi desenvolvido com base na modelagem, apresentando resultados importantes que corroboram com o caráter empreendedor da pesquisa após simulações e testes. Importante lembrar que nosso ambiente de simulação e teste considera agentes que se movem fisicamente em um determinado ambiente físico, afetando diretamente as coalizões que os agentes podem potencialmente aderir. Nossas implantações no mundo real serão usadas para avaliar rigorosamente a tecnologia que desenvolvemos em condições e cenários reais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Jó Ueyama - Coordenador / Leandro Soriano Marcolino - Integrante., Financiador(es): Lancaster University - Cooperação / Universidade de São Paulo - Bolsa.

• 2017 - 2018

  Previsão de Fluxo de Tráfego Rodoviário com Mineração em Data Streams Volumosas e Frequentes, Descrição: Este projeto propõe a criação de um novo algoritmo que permite uma previsão precisa do fluxo de tráfego rodoviário, aproveitando uma análise estatística integrada com o conhecimento de tomada de decisão. Realizando testes sobre conjuntos de dados de tráfego, avaliaremos a precisão da previsão e a eficiência do nosso método. Além disso, pretendemos modelar um método viável para aplicação em qualquer cenário, incluindo países onde não exista uma grande quantidade de dados disponíveis para realizar análises e melhorias como o Brasil.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Robson Leonardo Ferreira Cordeiro - Coordenador., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Bolsa.

• 2016 - 2017

  Agrupamento de Dados em Tempo Real para Fluxos de Dados Multidimensionais, Descrição: A manipulação e análise de um grande conjunto de dados em fluxo representam uma área de pesquisa de extrema relevância para a computação moderna. A utilização desses dados para interpretação de contexto, extração de padrões significativos ou predições em um banco de dados tem grande impacto na computação e áreas relacionadas ao mesmo contexto que os dados estudados. Desta forma, este projeto planeja iniciar o estudo necessário para o desenvolvimento de um algoritmo de previsão aplicado sobre um grande conjunto de fluxo de dados. O conjunto de dados central e o foco desta pesquisa serão para a previsão do fluxo de tráfego nas rodovias sob a visão dada pela área de Sistemas de Transporte Inteligentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Matheus Aparecido do Carmo Alves - Integrante / Robson Leonardo Ferreira Cordeiro - Coordenador., Financiador(es): Universidade de São Paulo - Bolsa.