Francisco Fambrini

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal de São Carlos (UFSCar), com especialização em Arquitetura e Processamento de Imagens e Sinais. Minha tese, intitulada Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios em Matriz de Microeletrodos com Ressonância Estocástica, foi orientada pelo Prof. Dr. José Hiroki Saito. Possuo também Mestrado em Ciência da Computação pela Faccamp (Faculdade de Campo Limpo Paulista), com dissertação defendida e aprovada em 18/12/2013, que abordou o Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos.Sou um profissional com ampla experiência e atuação consolidada no campo de Processamento de Imagens e Inteligência Artificial, áreas em que participo desde a fundação da startup Deep Tech "Kasco Pesquisa e Desenvolvimento". Nesta empresa inovadora, contribuo para o desenvolvimento de soluções de ponta que combinam análise de imagens e inteligência artificial, aplicadas em projetos que otimizam processos e geram insights estratégicos. Minha atuação na Kasco envolve pesquisa, concepção e desenvolvimento de sistemas complexos que transformam dados visuais em soluções inteligentes e funcionais.Além disso, sou sócio-proprietário da FDI Microcontroladores (Bragança Paulista-SP), empresa especializada em hardware e software para sistemas embarcados. Minha formação inclui graduação em Biologia e licenciatura em Matemática pela FESB (Fundação de Ensino Superior de Bragança Paulista-SP), além de especializações em Matemática Educacional (Universidade São Judas Tadeu, 1997) e Mecatrônica (Unisal-Campinas-SP, 2009).Na área acadêmica, sou professor nos cursos de pós-graduação em Eletrônica Embarcada e Mecatrônica na Universidade Salesiana (Unisal - Campinas). Fui professor na Unicamp (FT-Limeira), onde lecionei Sistemas Microcontrolados na especialização em Mecatrônica, e em várias disciplinas nas Universidades FESB ,UniFAEX e ANHANGUERA, abrangendo desde Cálculo I, II e III, Física, Estatística e Linguagem de Programação. Tenho também experiência como tutor de Cálculo I, II e Geometria Analítica com Vetores na Faculdade de Engenharia da Unicamp (FEEC), com bolsa da Funcamp. Especialista em Microcontroladores, programo em C e Assembly com foco em microcontroladores das linhas Microchip (PIC), Texas (MSP430) e ARM (Cortex M4), além de experiência em VHDL e desenvolvimento de projetos eletrônicos com EPLDs, FPGAs e sistemas embarcados. No ensino superior e técnico, leciono disciplinas como Física, Eletricidade Aplicada, Circuitos Elétricos, Eletrônica Analógica, Processamento de Sinais, e Programação (C/C++, Python), entre outras.Essa trajetória multidisciplinar me permite uma visão integrada e aplicada da tecnologia, sempre buscando aliar conhecimento acadêmico a soluções práticas no campo da engenharia e tecnologia. https://orcid.org/0000-0002-8841-5803. Linkedin: https://www.linkedin.com/in/francisco-fambrini-371ab124/

Informações coletadas do Lattes em 22/07/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2014 - 2019

Universidade Federal de São Carlos
Título: Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios em Matriz de Microeletrodos com Ressonância Estocástica
, Ano de obtenção: 2019. José Hiroki Saito. Palavras-chave: matriz de microeletrodos; sinais eletrofisiológicos; culturas de neurônios in vitro; Ressonância Estocástica; amplificadores.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas de Computação / Especialidade: Arquitetura de Sistemas de Computação. Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia / Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.

Mestrado em Ciência da Computação

2012 - 2013

Faculdade de Campo Limpo Paulista
Título: Projeto e construção de um sistema de amplificação de sinais registrados e estimulação de neurônios cultivados in vitro em matrizes de microeletrodos- MEA, Ano de Obtenção: 2013
Dr. José Hiroki Saito.Palavras-chave: Matriz Multi Eletrodo; MEA-Multi Electrode Array; Amplificador de sinais para MEA; redes neurais; sinais elétricos; estimulos e registros. Grande área: EngenhariasGrande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia Elétrica. Setores de atividade: Pesquisa e desenvolvimento científico.

Especialização em andamento em Desenvolvimento de Soluções Inovadoras para a Educação à Distância

2020 - Atual

Universidade virtual do Estado de São Paulo
Bolsista do(a): Univesp-Universidade Virtual do Estado de São Paulo, UNIVESP, Brasil.

Especialização em MECATRÔNICA

2008 - 2009

Centro Universitário Salesiano São Paulo
Título: Modelagem e Implementação de Controlador de Temperatura Microprocessado com Algoritmo PID
Orientador: Ms. Prof. Marcelo Augusto Costa Fernandes

Especialização em Matemática

1996 - 1997

Universidade Sao Judas Tadeu
Título: Matemática Educacional - Aspectos Interdisciplinares
Orientador: Sonia Maria Bufarah Tommasi

Aperfeiçoamento em LINGUAGEM VHDL

2005 - 2005

AEE ENGENHARIA ELETRÔNICA
Título: PROGRAMANDO FPGAs Xilinx. Ano de finalização: 2005
Orientador: Eng. Augusto Einsfeldt

Aperfeiçoamento em MICROCONTROLADORES PIC - LINGUAGEM ASSEMBLY

2001 - 2001

LABTOOLS MICROCONTROLADORES
Título: MICROCONTROLADORES PIC - LINGUAGENS E TECNICAS DE PROGRAMAÇÃO. Ano de finalização: 2001
Orientador: DAVID JOSÉ DE SOUZA

Graduação em andamento em Engenharia de Computação

2018 - Atual

Universidade virtual do Estado de São Paulo

Graduação em Engenharia Elétrica

2004 - 2009

Universidade Salesiana

Graduação em Ciências

1993 - 1995

FUNDAÇÃO MUNICIPAL DE ENSINO SUPERIOR DE BRAGANÇA PAULISTA
Título: Titanossaurus sp. - análise histórica, paleontológica e Histológica de tecidos fósseis
Orientador: Profa. Maria Cristina Pelaes David

Ensino Médio (2º grau)

1985 - 1987

Colégio Integrado de Bragança Paulista

Ensino Fundamental (1º grau)

1977 - 1984

Escola Estadual de primeiro grau Dr. Jorge Tibiriçá

Formação complementar

2020 - 2020

Redes Neurais Artificiais em Python. (Carga horária: 8h). , Udemy, UDEMY, Brasil.

2017 - 2017

Compreendendo o Deep Learning. (Carga horária: 8h). , NeuralMind Technologies, NM, Brasil.

2017 - 2017

CURSO TERMOGRAFIA NÍVEL I. (Carga horária: 40h). , ITC - INFRARED TRAINING CENTER DO BRASIL, ITC, Brasil.

2017 - 2017

General 20 Level B2. (Carga horária: 20h). , LSI - LANGUAGE STUDIES INTERNATIONAL, LSI, Inglaterra.

2016 - 2016

Standard General English -Upper Intermediate Level B2. (Carga horária: 40h). , LAL - Language Centres, LAL, Inglaterra.

Idiomas

Inglês

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Linguagens de Programação.

Grande área: Ciências Biológicas / Área: Biofísica / Subárea: Biofísica de Processos e Sistemas.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Processamento Gráfico (Graphics).

Grande área: Ciências Biológicas / Área: Biofísica / Subárea: Biofísica Celular.

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Biomédica / Subárea: Bioengenharia/Especialidade: Processamento de Sinais Biológicos.

Organização de eventos

DESTRO FILHO, J. B. ; PEDRINO, E. C. ; SAITO, J. H. ; FAMBRINI, F. . VII ERM - Encontro de Registros Multiunitários. 2012. (Congresso).

Participação em eventos

Fifth Symposium on Pattern Recognition and Applications (SPRA 2024). Coffee plant disease detection using JSEG segmentation and near sets clustering. 2024. (Congresso).

31st IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE). An Innovative Lighting Recognition System Based On Color Rendering Index and Computational Neural Networking. 2022. (Congresso).

9th International Symposium on Sensor Science - I3S 2022. An Innovative Public Lighting Recognition System based on Colored Reflection Index and Computational Machine Learning. 2022. (Congresso).

CIRED 2021. An A.I Solution for Detecting Poles Coordinates and Thermographic and Optical Inspections in Electric Distribution Network Combining Deep Learning Based Software and Machine Learning. 2021. (Congresso).

27th International Conference, ICONIP 2020. Convolutional Neural Networks and Periocular Region Image Recognition. 2020. (Congresso).

GTC AI Conference. An A.I Solution for Thermographic and Optical Inspections in Electric Distribution Network Using Deep Learning Based Software. 2020. (Congresso).

ICDIP 2020-Twelfth International Conference on Digital Image Processing. Deep learning based system to electric distribution network inspection. 2020. (Congresso).

Terceiro Encontro Paulista de Pós-Graduandos em Computação - EPPC3,. Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios em Matriz de Microeletrodos com Ressonância Estocástica. 2019. (Exposição).

Conic-Semesp. Reconhecimento de padrões nutricionais de de nitrogênio em milho por técnicas de visão artificial. 2018. (Congresso).

ICCIA 2018. Combining Deep Learning and JSEG Cuda Segmentation Algorithm for Electrical Components Recognition. 2018. (Congresso).

IECON - Annual Conference of the IEEE Industrial ElectronicsSociety (IES), 2017. MEA Recording System Circuit Implementation. 2017. (Congresso).

Experimento Eletrofisiológico em MEA.Experimento Eletrofisiológico em Laboratório de Fisiologia Animal. 2016. (Encontro).

NIDays. 2016. (Congresso).

SEMACC Integrada dos Cursos de Ciências - FESB.O que é a Física Quântica: o que todo professor de Ciências deve saber. 2016. (Seminário).

SENDI 2016. Segmentação Automática de Imagens Térmicas Fotográficas da Rede de Distribuição de Energia Elétrica Baseada no Algoritmo JSEG. 2016. (Congresso).

IECON2015 - 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society. Microelectrode Array Signal Amplification Using Stochastic Resonance.. 2015. (Congresso).

CIBCB2014- Computational Intelligence in Bioinformatics and Computational Biology, 2014 IEEE Conference. Low noise microelectrode array signal headstage pre-amplifier for in-vitro neuron culture. 2014. (Congresso).

IEE CBMS 2014 - 27TH INTERNATIONAL SYMPOSIUM ON COMPUTER-BASED MEDICAL SYSTEMS. Data Recording, Amplification and Acquisition System for Microelectrode Array. 2014. (Congresso).

ESC Brazil 2013 - Embedded System Conference Brazil. Construindo um Equipamento de Registro de Sinais de Matrizes de Multieletrodos. 2013. (Congresso).

Seminários Masters MICROCHIP.Seminário de atualização técnica em Produtos Microchip. 2004. (Seminário).

Participação em bancas

Aluno: Henrique Andrade Barbosa

DESTRO FILHO, J. B.; SILVEIRA, A. W. F. V.;FAMBRINI, FRANCISCO. Sistema de monitoramento de consumo de energia dos equipamentos médicos-hospitalares. 2023. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA BIOMÉDICA) - Universidade Federal de Uberlândia.

Aluno: Patricia Gonçalves da Costa

DESTRO FILHO, JOÃO BATISTA; CAMPOS, M.;FAMBRINI, FRANCISCO. Base de dados em eletroencefalografia (EEG). 2022. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA BIOMÉDICA) - Universidade Federal de Uberlândia.

Aluno: Kaliny Alice Carvalho de Oliveira Magalhaes

DESTRO FILHO, J. B.; CARNEIRO, Milena;FAMBRINI, F.. Análise da Estimulação Cognitiva e de seus Ruídos com Base no EEG. 2021. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA BIOMÉDICA) - Universidade Federal de Uberlândia.

Aluno: Pedro Henrique Salles Arouck de Souza

Monteiro, A. M.;FAMBRINI, FRANCISCO; SAITO, JOSE HIROKI. Filtragem de ruído Speckle em imagens SAR com redes neurais convolucionais e distâncias estocásticas. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciencia da Computaçao) - Centro Universitário Campo Limpo Paulista.

Aluno: Márcio Lúcio dos Santos

SAITO, J. H.FAMBRINI, F.; Guimarães M.P.. Redes Oportunistas Utilizando Protocolo Baseado em Perfis de Usuários e Nós Estratégicos de Encaminhamento. 2025. Exame de qualificação (Mestrando em Mestrado em Ciencia da Computaçao) - Centro Universitário Campo Limpo Paulista.

Aluno: Rahul Martim Juliato

FAMBRINI, F.Se Un Ahn; Paulo Inazumi. Projeto e Implementação de um Sistema de Monitoramento Meteorológico utilizando Eletrônica Embarcada. 2014. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em MECATRÔNICA) - Centro Universitário Salesiano São Paulo.

Aluno: Paulo Cesar Neves

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Seguro de Risco Cibernético para Empresas: Internet das Coisas (IoT) e a Lei Geral de Proteção de Dados ? LGPD. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Henrique Ferreira da Silva

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Ônibus Juntos: compartilhando ponto de embarque em ônibus do transporte público. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: RENATO NASCIMENTO REIS SANTOS

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. SISTEMA ELETRÔNICO DE RECEITUÁRIO MÉDICO CONTROLADO. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: LUCIANO RUIZ CELIDONIO

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. "BANCO DE DADOS MUNICIPAL PARA AUXÍLIO A DIAGNÓSTICO ?CRIAÇÃO DE UM BANCO DE DADOS CLÍNICO PARA AUXILIAR A TOMADA DE DECISÃO DURANTE ATENDIMENTO MÉDICO? ". 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Silvio Batista da Silva

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. DESENVOLVIMENTO DE SOFTWARE PARA REGISTRO DE PONTO COM A UTILIZAÇÃO DE LEITOR BIOMÉTRICO. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: RENATO ALCEBIADES LOPES

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. PRESTAÇÃO DE SERVIÇOS: Analise da qualidade da prestação de serviços dos aplicativos de transportes na cidade de franca-s. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: PAULO ANTÔNIO CAIXETA

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. GESTÃO DE RISCOS DE ACIDENTES DO TRABALHO AVALIAÇÃO DE RISCOS DE SEGURANÇA NO TRABALHO. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Eric Feldstein Busch

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. ERGONOMIA NO AMBIENTE DE TRABALHO: QUALIDADE DE VIDA LABORAL E PRODUTIVIDADE. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Rafael de Oliveira Moraes

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. O uso da tecnologia nos semáforos como meio de facilitar o fluxo intenso dos veículos nas grandes capitais. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: ROGER LUIZ DA ROCHA

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Um sistema de irrigação automático baseado no filtro Kalman. 2020 - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Nelson Rogério da Silva Santos

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Análise dos dados disponíveis nas contas de luz e oportunidades para redução de custos. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: ANDERSON SCHMEING

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Um suporte digital para o Componente Curricular de Tecnologia e Inovação do Programa Inova Educação. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: PEDRO PABLO PINTO PIRES

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. Desenvolvimento de Dashboard para consulta e análise de dados em sistemas web utilizando interfaces gráficas com software D3.js, SVG, JSON. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Thiago Fellipe Louza Marques

FAMBRINI, F.; ALMEIDA, C. C.. SGGAES ? Sistema Gerencial de controle de informações do espaço confinado e seu rebanho. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo.

Aluno: Bruna Maria Rodrigues

Rodrigues, B M; Bueno, V S;FAMBRINI, F.. O uso da Tecnologia como Ferramenta Pedagógica no Ensino de Ciências e Biologia. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista.

Aluno: Camila Villiger

FAMBRINI, F.Pelaes C. O Acidente radioativo de Goiânia - Consequências e Impacto Ambiental. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciências) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista.

Orientou

Marcello Magri Amaral

Sistema de segurança com reconhecimento facial e liberação de acesso; Início: 2020; Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Virtual do Estado de São Paulo; (Orientador);

Liliane Maria Romualdo

Aplicação de Metodologías de Análise de Imagens Digitais para Diagnóstico de Nitrogênio em Plantas de Milho; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Engenharia Agronômica) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Eduardo Ap

dos Santos, Marcio R; Alegre e Alberto K Imamura; Projeto de Desenvolvimento de um Inversor de Frequencia tipo V/F em malha aberta; 2016; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Automação, Controle e Robótica) - Universidade Salesiana - Campinas; Orientador: Francisco Fambrini;

Alvaro Schiavolin Junior, Marcos Ribeiro, Thiago B

Baradel; Projeto de Sensoreamento Remoto através de Processamento Embarcado; 2016; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Automação, Controle e Robótica) - Universidade Salesiana - Campinas; Orientador: Francisco Fambrini;

Gerson Silva de Brito e Wander Luiz Martins

Projeto de Desenvolvimento e Implementação de Sistema de Automação Residencial Alternativo; 2016; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Automação, Controle e Robótica) - Universidade Salesiana - Campinas; Orientador: Francisco Fambrini;

Adauto F

Santos, Alexandre Nadai, Marcos Antonio Andrade; "Projeto e Implementação de um Sistema de Orientação e Navegação Autônomo por GPS para Rastreamento e Resgate de Veículos Robóticos"; 2015; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em MECATRÔNICA) - Centro Universitário Salesiano São Paulo; Orientador: Francisco Fambrini;

Clóvis Augusto Bismara, Michael Paulo Toaldo, Ricardo Vieira

Pesquisa e Desenvolvimento de um Sistema de Vigilância Terrestre Automatizado Autônomo guido por GPS; 2015; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Especialização em Automação, Controle e Robótica) - Universidade Salesiana - Campinas; Orientador: Francisco Fambrini;

Robson Gonçalves Rangel Junior

Automação de estufas com arduino para produção de cogumelo shitake (lentinulaedodes); 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia Agronômica) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Lediane Verônica

A importância da radioatividade na saúde e na educação; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Barbara Andrade

O ensino de Astronomia nas escolas de nível médio e fundamental; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Camila Villiger

O acidente radioativo de Goiânia; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciências) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Adriano Henrique Nascimento Moraes e Silva

Reconhecimento de padrões nutricionais de de nitrogênio em milho por técnicas de visão artificial; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia Agronômica) - Fundação Municipal de Ensino Superior de Bragança Paulista; Orientador: Francisco Fambrini;

Produções bibliográficas

FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSÉ HIROKI . Registro de sinais de matriz de microeletrodos de 60 canais explorando ressonância estocástica. OBSERVATORIO DE LA ECONOMÍA LATINOAMERICANA , v. 21, p. 17153-17166, 2023.
FAMBRINI, FRANCISCO ; DESTRO FILHO, JOÃO BATISTA ; DEL VAL CURA, LUIS MARIANO ; SAQUI, DIEGO ; SAITO, JOSÉ HIROKI . A Digital Signal Amplification Device for Microelectrode Arrays based on Stochastic Resonance. Advances in Electrical and Computer Engineering , v. 20, p. 31-40, 2020.
BOA SORTE, LUCAS XIMENES ; FERRAZ, CAROLINA TOLEDO ; FAMBRINI, FRANCISCO ; GOULART, ROSELI DOS REIS ; SAITO, JOSÉ HIROKI . Coffee Leaf Disease Recognition Based on Deep Learning and Texture Attributes. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 159, p. 135-144, 2019.
FAMBRINI, F. ; IANO, Y. ; SILVA, N. L. M. ; CAETANO, D. G. ; FERRAREZI, R. ; ARTHUR, R. ; CABELLO, F. ; Nalon J. A, ; ZUBEM, J. V. ; RODRIGUES, A. A. ; LEON, J. ; MAZONI, G. . Reconhecimento Automático de Elementos da Rede de Distribuição por Meio de Termografia. ELETRICIDADE MODERNA , v. ano 46, p. 22-29, 2018.
CAMPOS, JOSÉ ROBERTO ; SAITO, JOSÉ HIROKI ; MARI, JOÃO FERNANDO ; FAMBRINI, FRANCISCO ; DEL VAL CURA, LUIS MARIANO ; LAPPA RODRIGUEZ, EDUARDO RAFAEL . Topological Mapping of Neurons using Activities Detected in MEA Recording Signals. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 126, p. 751-758, 2018.
FAMBRINI, FRANCISCO ; IANO, YUZO ; CAETANO, DIOGO GARÁ ; RODRIGUEZ, ABEL A.D. ; MOYA, CLODOALDO ; CARRARA, EDUARDO ; ARTHUR, RANGEL ; CABELLO, FRANK C. ; ZUBEM, JOÃO VON ; DEL VAL CURA, LUIS MARIANO ; DESTRO FILHO, JOÃO BATISTA ; CAMPOS, JOSÉ ROBERTO ; SAITO, JOSÉ HIROKI . GPU Cuda JSEG Segmentation Algorithm associated with Deep Learning Classifier for Electrical Network Images Identification. PROCEDIA COMPUTER SCIENCE , v. 126, p. 557-565, 2018.
FAMBRINI, FRANCISCO ; Bueno, V S . Use of Pilou and Shannon Diversity Indexes in Description of Edaphic Fauna in Forests in South America. ATINER'S CONFERENCE PAPER SERIES, NO: ART2012-0216 , v. 2624, p. 1-10, 2018.
FAMBRINI, F. . Atualidades em Neurociências: a Matriz de Multieletrodos (MEA). Saber Eletrônica , v. Ano 50, p. 12, 2014.
FAMBRINI, F. . Solução por Software para implementar PWM em qualquer Microcontrolador PIC. Saber Eletrônica , v. 42, p. 17-19, 2006.
FAMBRINI, F. . Transmissor PX-FM com cristal. Saber Eletrônica , v. 194, p. 68-69, 1989.
FAMBRINI, F. . transmissor FM com cristal e varicap. Saber Eletrônica , v. 173, p. 41-42, 1987.
FAMBRINI, F. . Potente Transmissor Valvulado de FM. Saber Eletrônica , v. 175, p. 57-59, 1987.
ZAGO, M. C. ; FAMBRINI, FRANCISCO . Eva e o Fruto Proibido: Sexismo no Ambiente Acadêmico. In: Maria Cristina Zago. (Org.). Eva e o Fruto Proibido: Sexismo no Ambiente Acadêmico. 2ed.Guarujá-SP: EDITORA CIENTÍFICA DIGITAL LTDA., 2023, v. 2, p. 13-30.
da Silva, Eliana Pereira ; FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSÉ HIROKI . Convolutional Neural Networks and Periocular Region Image Recognition. Communications in Computer and Information Science. 27ed.: Springer International Publishing, 2020, v. , p. 320-326.
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SAQUI, DIEGO ; SAITO, JOSE H. ; DE LIMA, DANIEL C. ; JORGE, LUCIO A. DE C. ; FERREIRA, EDNALDO J. ; ATAKY, STEVE T. M. ; FAMBRINI, FRANCISCO . NSGA2-based method for band selection for supervised segmentation in hyperspectral imaging. In: 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2019, Bari. 2019 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics (SMC), 2019. p. 3580.
ARTHUR, RANGEL ; GODINHO HOSHINO, FELIPE K ; FAMBRINI, FRANCISCO ; SILVA, ALEXANDRE GONEALVES ; SAITO, JOSE HIROKI . OFDM Modulation Simulation and Analysis Applied in New Generation of Optical Networks. In: IECON 2018 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2018, D.C.. IECON 2018 - 44th Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2018. p. 2998.
FAMBRINI, FRANCISCO ; CARVALHO, SILVIO R.M. ; MOYA, CLODOALDO ; GRISSI, GUILHERME ; IANO, YUZO ; CABELLO, FRANK C. ; VON ZUBEN, JOAO ; DUENAS RODRIGUEZ, ABEL ALEJANDRO ; ARTHUR, RANGEL ; GARA CAETANO, DIOGO ; FERRAREZI, ROSIVALDO ; MAZONI, GUILHERME . Combining Deep Learning and JSEG Cuda Segmentation Algorithm for Electrical Components Recognition. In: 2018 3rd International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA), 2018, Hong Kong. 2018 3rd International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA), 2018. p. 151.
CAETANO, DIOGO GARA ; MAZONI, GUILHERME ; MOYA, CLODOALDO JOSE ; MENEZES, DANIEL CAVALCANTE DE ; GRISSI, GUILHERME FERRETI ; FAMBRINI, FRANCISCO ; IANO, YUZO ; ARTHUR, RANGEL ; FERRAREZI, ROSIVALDO ; CABELLO, FRANK C. ; VON ZUBEN, JOAO ; RODRIGUEZ, ABEL A.D. ; CARRARA, EDUARDO . Design and Implementation of an Automatic Vehicle for Thermographic Inspections in Electric Distribution Network Using Deep Learning Based Software. In: 2018 3rd International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA), 2018, Hong Kong. 2018 3rd International Conference on Computational Intelligence and Applications (ICCIA), 2018. p. 145.
Bueno, V S ; FAMBRINI, FRANCISCO . Use of Pilou and Shannon Diversity Indexes in Description of Edaphic Fauna in Forests in South America. In: 2nd Annual International Symposium on Animal Science & Zoology, 2018, Athens. Athens: ATINER'S Conference Paper Series. Athens: Athens Institute for Education and Research, 2018.
FAMBRINI, F. ; IANO, Y. ; SILVA, N. L. M. ; CAETANO, D. G. ; FERRAREZI, R. ; ARTHUR, R. ; CABELLO, F. ; RODRIGUES, A. A. ; LEON, J. ; MAZONI, G. . Reconhecimento Automático de Elementos da Rede de Distribuição de Energia por Meio de Imagens Termográficas. In: CITENEL-SEENEL - IX Congresso de Inovação Tecnológica em Energia Elétrica, 2017, João Pessoa. CITENEL, 2017.
CABELLO, F. ; CAETANO, D. G. ; IANO, Y. ; RODRIGUES, A. A. ; LEON, J. ; SILVA, N. L. M. ; FAMBRINI, F. ; FERRAREZI, R. ; MAZONI, G. ; ARTHUR, R. . Detecção automática de postes elétricos em redes de distribuição de energia. In: CITENEL/SEENEL - IX Congresso de Inovação Tecnológica em Energia Elétrica, 2017, João Pessoa-PB. CITENEL/SEENEL, 2017.
FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSE HIROKI ; DEL VAL CURA, LUIS MARIANO . MEA recording system circuit implementation. In: IECON 2017 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2017, Beijing. IECON 2017 - 43rd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2017. p. 8515.
FAMBRINI, F. . Segmentação Automática de Imagens Térmicas Fotográficas da Rede de Distribuição de Energia Elétrica Baseada no Algoritmo JSEG. In: XXII Seminário Nacional de Distribuição de Energia Elétrica - SENDI 2016, 2016, Curitiba -PR. SENDI-2016, 2016.
FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSE HIROKI ; DEL VAL CURA, LUIS MARIANO . Channel multiplexing recording system for Microelectrode Array. In: IECON 2016 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2016, Florence. IECON 2016 - 42nd Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2016. p. 4750.
BARRETO, MARCO ANTONIO ; FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSE HIROKI . Microelectrode array signal amplification using stochastic resonance. In: IECON 2015 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2015, Yokohama. IECON 2015 - 41st Annual Conference of the IEEE Industrial Electronics Society, 2015. p. 002030.
ROBERTO, M. A. ; FAMBRINI, F. ; Saito J. H. . Amplificação de Sinais de Matriz de Microeletrodos usando Ressonância Estocástica.. In: XI WCF - Workshop de Computação na FACCAMP, 2015, CAMPO LIMPO PAULISTA. Anais do WCF- Workshop de Computação da FACCAMP.. v. 1. p. 83-90.
FAMBRINI, FRANCISCO ; BARRETO, MARCO ANTONIO ; SAITO, JOSE HIROKI . Low Noise Microelectrode Array Signal Headstage Pre-amplifier for In-Vitro Neuron Culture. In: 2014 IEEE 27th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2014, New York. 2014 IEEE 27th International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2014. p. 447.
FAMBRINI, FRANCISCO ; BARRETO, MARCO ANTONIO ; SAITO, JOSE HIROKI . Data Recording, Amplification, and Acquisition System for Microelectrode Array. In: 2014 IEEE 27th International Symposium on ComputerBased Medical Systems (CBMS), 2014, New York. 2014 IEEE 27th International Symposium on Computer-Based Medical Systems, 2014. p. 411.
FAMBRINI, FRANCISCO ; CAETANO, DIOGO GARÁ ; ARTHUR, RANGEL ; IANO, YUZO . Public Lighting Recognition System Based on Colored Reflection Index and Computational Machine Learning. In: I3S 2022, 2022, Warsaw. The 9th International Symposium on Sensor Science. Basel Switzerland: MDPI, 2022. v. 21. p. 56.
DIAS S J ; Boa Sorte, L.X. ; FAMBRINI, F. ; SAITO, JOSE H. . Coffee plant disease detection using JSEG segmentation and near sets clustering. Proceedings of SPIE , 2025.
FAMBRINI, FRANCISCO ; CAETANO, DIOGO GARÁ ; REIS, R. ; RUBIANEZ, J. A. I. . Sistema de Predição e Detecção de Falhas por Imagens nas Redes de Energia Elétrica, incorporando Termovisão, Análise de Iluminação Pública, Imagens UV, Redes Neurais e Inteligência Artificial, conectado em nuvem.. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSE HIROKI ; BOA SORTE, LUCAS XIMENES ; DIAS S J . Coffee plant disease detection using JSEG segmentation and Near Sets Clustering. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, F. ; SAITO, JOSE HIROKI . Infraestrutura para Atividades Práticas das Disciplinas de Computação a Distância. 2024. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FAMBRINI, FRANCISCO ; Bueno, V S . Coffee plant and Greening disease detection using Image Processing. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, FRANCISCO ; Bueno, V S . Use of Artificial Intelligency and Image Processing for Diagnosis and Control of Disease in Plants of Economic Interest. 2024. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, FRANCISCO ; IANO, YUZO ; CAETANO, D. G. ; ARTHUR, RANGEL ; GRISSI, GUILHERME FERRETI ; SANTOS, A. M. . An Innovative Lighting Recognition System Based On Color Rendering Index and Computational Neural Networking. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, FRANCISCO ; CAETANO, DIOGO GARA ; IANO, YUZO ; ARTHUR, R. ; SANTOS, A. M. ; RODRIGUEZ, A. A. D. ; GRISSI, GUILHERME FERRETI ; MOYA, CLODOALDO . 'An Innovative Public Lighting Recognition System based on Colored Reflection Index and Computational Machine Learning. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, FRANCISCO . ?Panorama sobre matrizes microeletrodo (MEA) e suas aplicações na neurofisiologia?. 2022. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FAMBRINI, FRANCISCO . ?Eletronica e Sistemas embarcados: princípios gerais e exemplos práticos no contexto brasileiro?.. 2022. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FAMBRINI, FRANCISCO . ?Redes e Sistemas embarcados: panorama de aspectos ligados ao software e exemplos práticos?.. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CAETANO, DIOGO GARA ; FAMBRINI, FRANCISCO ; IANO, YUZO ; DUENAS, ABEL RODRIGUEZ ; MOYA, CLODOALDO ; ARTHUR, RANGEL ; ZUBEM, JOÃO VON ; MAZONI, GUILHERME . An A.I Solution for Detecting Poles Coordinates and Thermographic and Optical Inspections in Electric Distribution Network Combining Deep Learning Based Software and Machine Learning. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, F. ; IANO, YUZO ; RODRIGUEZ, ABEL A.D. ; AMBROSIO, R. R. A. ; CAETANO, D. G. ; ARTHUR, RANGEL . Deep learning based system to electric distribution network inspection. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, FRANCISCO ; GAYER, VANIA . Método Computacional para Determinação do Parâmetro R e sua Relevância no Controle da Epidemia Covid-19 no Contexto da Cidade de Bragança Paulista. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, FRANCISCO . A Persistência é o mais importante: A história de como eu me tornei Cientista de Computação e conheci o mundo. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
DIAS S J ; FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, J. H. . Algoritmo JSEG para segmentação de Folhas de Cafeeiro. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
SIVA, E. P. ; FAMBRINI, FRANCISCO ; SAITO, JOSE HIROKI . Convolutional Neural Networks and Periocular Region Image Recognition. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
CAETANO, DIOGO GARA ; FAMBRINI, FRANCISCO ; IANO, Y. ; DUENAS, ABEL RODRIGUEZ ; MOYA, CLODOALDO ; ARTHUR, RANGEL ; ZUBEM, JOÃO VON ; MAZONI, GUILHERME . An A.I Solution for Thermographic and Optical Inspections in Electric Distribution Network Using Deep Learning Based Software. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, FRANCISCO . Projeto de um Sistema de Registro de Sinais de Neurônios em Matriz de Microeletrodos com Ressonância Estocástica. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, F. ; IANO, Y. ; SILVA, N. L. M. ; CAETANO, D. G. ; FERRAREZI, R. ; ARTHUR, R. ; CABELLO, F. ; RODRIGUES, A. A. ; LEON, J. ; MAZONI, G. . 'Reconhecimento Automático de Elementos da Rede de Distribuição de Energia Elétrica por Meio de Imagens Termográficas'. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
FAMBRINI, F. . Sistema de Registro de Sinais Eletrofisiológicos de Neurônios cultivados in-vitro em Matrizes de Multi-Eletrodos (MEA). 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
FAMBRINI, F. . O que é a Física Quântica: o que todo professor de Ciências deve saber. 2016. (Apresentação de Trabalho/Seminário).
ROBERTO, M. A. ; FAMBRINI, F. ; Saito J. H. . Microelectrode Array Signal Amplification Using Stochastic Resonance. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, F. ; Saito J. H. . Low noise microelectrode array signal headstage pre-amplifier for in-vitro neuron culture. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, F. ; Saito J. H. . Data Recording, Amplification and Acquisition System for Microelectrode Array. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
FAMBRINI, F. ; ROBERTO, M. A. ; Saito J. H. . Projeto e implementação de um protótipo de amplificador de sinais eletrofisiológicos em culturas in-vitro de neurônios. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).
França, R.P. ; Monteiro, A.C.B. ; ARTHUR, R. ; FAMBRINI, FRANCISCO ; Pereira, J.C. ; Sablón, V.I.B. ; IANO, Y. . A Modern Panorama Of The Internet of Medical Things Demonstrating Its Application Landscape. Sâo Paulo: ATENA EDITORA, 2022 (Capítulo de Livro: Engenharia moderna: soluções para problemas da sociedade e da indústria 3).

Outras produções

FAMBRINI, FRANCISCO . Assessoria técnica na Empresa SAWDES - Projetos e Implementação de Tecnologia. 2022.

FAMBRINI, F. . Firmware para contagem de células em hemogramas. 2002.

FAMBRINI, F. . Módulo Pantera - sistema de monitoramento eletrônico para uso em caminhões. 2009.

FAMBRINI, F. . Sistema digital para Automação de Prensa de Mini-aplicadores de terminais para chicotes automotivos. 2008.

FAMBRINI, F. . Fonte de Alimentação chaveada para produção ativa de cloro em piscinas. 2008.

FAMBRINI, F. . Fambrilab- placa didática para Ensino de Microcontroladores PIC. 2006.

FAMBRINI, F. . Sensor MAP digital para uso em módulos de Injeção eletrônica automotiva. 2004.

FAMBRINI, F. . CONTADOR DIGITAL DIFERENCIAL DE CÉLULAS SANGUÍNEAS PARA HEMOGRAMAS. 2004.

FAMBRINI, F. . Unidade adaptadora tipo FLEX para Injeção Eletrônica Automotiva. 2002.

FAMBRINI, F. . Linguagem C para Microcontroladores PIC. 2005. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).

FAMBRINI, F. . Linguagem Assembly para Microcontroladores PIC. 2001. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).

FAMBRINI, F. . Circuitos Elétricos - INTEP. 2000. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Apostila).

Projetos de pesquisa

2022 - Atual

Processo FAPESP 2022/13733-5 - Sistema de Inspeção Inteligente de Redes Elétricas de Distribuição usando Termografia e Inteligência Artificial, Descrição: Sistema de Inspeção Inteligente de Redes Elétricas de Distribuição usando Termografia e Inteligência Artificial. Processo FAPESP 2022/13733-5Implementação de soluções para problemas de estabilidade do sistema: Melhorias recomendadas: Revisão Interface para melhor usabilidade, Lista de alimentadores com o número menor de colunas e com o nome do alimentador mais visível, controle automático de brilho, configuração para controle dequalidade da imagem. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / Abel Alejandro Rodrigues - Integrante / Diogo Gará Caetano - Coordenador.
2022 - Atual

PD-00063-3087/2022 - Desenvolvimento de plataforma computacional para monitoramento dos movimentos durante a execução de serviços no sistema elétrico baseado em imagens e inteligência artificial, Descrição: Plataforma de software, smart câmeras e dispositivos destinados à identificação, prevenção e controle de riscos relacionados a ocorrências de danos materiais ou físicos utilizando Inteligência Artificial e Gamificação aplicadas ao setor elétrico. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / Diogo Gará Caetano - Coordenador.
2019 - Atual

CS3054 Thermovision - Inspeção termográfica automatizada de linhas de distribuição de energia através da combinação da técnica de Deep-Learning e múltipla visão em um veículo terrestre., Descrição: Descrição: Cabeça de Série de sistema de termovisão para inspeção de redes de distribuição, instalado em veículo, dotado de câmeras de monitoramento e sistema de inteligência artificial aplicados ao processamento de imagens ópticas e termográficas, capaz de realizar a detecção automática de elementos da rede elétrica e suas temperaturas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (8) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / Yuzo Iano - Coordenador / Diogo Gará Caetano - Integrante / Rangel Arthur - Integrante / João Von Zubem - Integrante / MOYA, CLODOALDO JOSE - Integrante / Abel A. D. Rodriguez - Integrante / Guilherme Mazzoni - Integrante / Guilherme Ferreti Rissi - Integrante.
2016 - 2019

Sistema de aquisição e registro de sinais de neurônios in vitro em matriz de microletrodos, Descrição: O objetivo do projeto é a o desenvolvimento e a construção de um equipamento para captação e registro de sinais elétricos provenientes de culturas de neurônios in vitro cultivados em MEA (Multi Electrode Array). Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Linha de fomento: Auxílio à Pesquisa - Pesquisa Inovativa em Pequenas Empresas - PIPE Vigência: 01 de agosto de 2016 - 30 de abril de 2017 Empresa atuante: MARCO ANTONIO NARDY ME Projeto de pesquisa é relativo ao Processo n.14/50201-5, financiado pelo PIPE (FAPESP), valor: R$ 159.000,00. Integrantes: Jose Hiroki Saito - Coordenador e Beneficiário / Francisco Fambrini - Integrante / Marco Antonio Nardy- Integrante / José Mauricio Muniz Leme- Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP) - Auxílio financeiro.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2014 - 2018

Sistema de Detecção Automática de Pontos Quentes a Partir de uma Imagem Térmica (Thermovision), Descrição: Este trabalho está atualmente em desenvolvimento (31/01/2017) e faz parte do projeto de P&D ANEEL DE3014 - "Sistema de Detecção Automática de Pontos Quentes a Partir de uma Imagem Térmica (Thermovision)", firmado entre as Distribuidoras do Grupo CPFL Energia e a UNICAMP - Universidade Estadual de Campinas. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (5) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / Yuzo Iano - Coordenador / Frank Cabello - Integrante / Abel Alejandro Rodrigues - Integrante / Rosivaldo Ferrarezi - Integrante / Julio Leon - Integrante / Nathana Luiza Monteiro Silva - Integrante / Guilherme Mazoni - Integrante / Diogo Gará Caetano - Integrante / Rangel Arthur - Integrante.
2012 - 2015

Desenvolvimento de equipamento para Registros e Estímulos elétricos em Matrizes Multi Eletrodo (MEA), Descrição: Trata-se do desenvolvimento de um equipamento para registro e estimulos de matrizes biológicas de neurônios em superfícies de vidro construidas com tecnologia de circuitos integrados - MEA - Multi Electrode Arrays. Projeto de Mestrado sob orientação do prof. Dr. José Hiroki Saito, iniciado em Janeiro de 2012 com previsão de término para o segundo semestre de 2013. Vinculado à Faccamp - Faculdade de Campo Limpo Paulista - SP.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
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Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 m de diâmetro e 200 m de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
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Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 m de diâmetro e 200 m de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Jose Hiroki Saito em 30/01/2017., Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 m de diâmetro e 200 m de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.
2016 - Atual

Sistema de Registro de Sinais de Neurônios in vitro em Matriz de Microeletrodos, Descrição: Matriz de microeletrodos (Microelectrode Array, MEA) é um dispositivo de múltiplos microeletrodos construído com a mesma tecnologia em nanoescala dos circuitos integrados, na superfície do qual se faz uma cultura biológica de células neuronais, e que permite detectar variações do potencial elétrico local das células neuronais ao seu redor. O registro de sinais eletrofisiológicos em MEAs tem, também, utilidade em testes de produtos farmacológicos, aplicando esses produtos em culturas de neurônios in vitro e medindo os seus efeitos. Um exemplo desse sistema, o MEA padrão, fabricado pela MultiChannel Systems (MCS) em Reutlingen, Alemanha, utiliza um arranjo planar de 60 microeletrodos com 30 µm de diâmetro e 200 µm de espaçamento em substrato de vidro, sendo que cada microeletrodo pode ser usado tanto para sensoriamento como estímulo elétrico. As medidas elétricas obtidas em MEA são extracelulares, bem como os estímulos elétricos aplicados. Como os sinais eletrofisiológicos captados pelos microeletrodos são da ordem de microvolts, esses sinais devem ser amplificados cerca de 1200 vezes por um sistema amplificador de duas fases, com técnicas especiais que evitam a amplificação de ruídos. Pretende-se desenvolver um projeto do sistema de hardware para registro de dados e estímulos, considerando-se o uso do MEA padrão (MCS), incluindo soquete elétrico, pré-amplificadores, filtros, amplificadores, conversor analógico/digital, transmissão para o computador e estimulador elétrico. Paralelamente, propõe-se desenvolver um software preliminar para aquisição e análise dos sinais elétricos registrados e que seja também capaz de proporcionar estimulação em canais escolhidos. Para os testes iniciais do sistema de hardware, será usado um simulador eletrônico de MEA, que gera sinais no nível de amplitude compatível com os sinais eletrofisiológicos captados pela MEA, denominado Sim-MEA. Posteriormente, pretende-se testar o sistema com os sinais eletrofisiológicos gerados por culturas de neurônios de ratos Wistar, em laboratório apropriado. MARCO ANTONIO NARDY 66157390620 em 16/12/2016.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Francisco Fambrini - Integrante / José Hiroki Saito - Coordenador.

Prêmios

2024

Prêmio Inventores 2024 - Categoria Patente Depositada ( SISTEMA E MÉTODO IMPLEMENTADO POR COMPUTADOR PARA IDENTIFICAÇÃO DE LÂMPADAS E MEDIÇÃO DA LUMINOSIDADE DO SISTEMA DE ILUMINAÇÃO PÚBLICA, E MEIO, Agência de Inovação da Unicamp.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Virtual do Estado de São Paulo. , Instituto de Pesquisas Tecnológicas, Butantã, 05508901 - São Paulo, SP - Brasil, Telefone: (11) 1131886700, URL da Homepage:

Experiência profissional

2014 - Atual

Kasco Pesquisa e Desenvolvimento

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador nível TT5, Carga horária: 20

2010 - Atual

Centro Universitário Salesiano São Paulo

Vínculo: Professor Convidado, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 4

Outras informações:
Professor da Disciplina "Circuitos Eletrônicos Aplicados à Mecatrônica" do Curso de pós-graduação em Mecatrônica, Universidade Salesiana, Campinas -SP

Atividades

01/2016
Pesquisa e desenvolvimento, Centro de Pós-Graduação Lato Sensu.,Linhas de pesquisa

2014 - Atual

Universidade Estadual de Campinas

Vínculo: prestador de serviços autônomo, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 4

Outras informações:
Professor da Disciplina Sistemas Microcontrolados no Curso de Especialização em Mecatrônica na Unicamp- Faculdade de Tecnologia de Limeira.

Atividades

10/2014
Ensino, Pós Graduação em Mecatrônica, Nível: Pós-Graduação,Disciplinas ministradas, Sistemas Microcontrolados

2014 - Atual

FUNDAÇÃO MUNICIPAL DE ENSINO SUPERIOR DE BRAGANÇA PAULISTA

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor titular, Carga horária: 12

Outras informações:
Professor das Disciplina de Cálculo I, Cálculo II, Física para Engenharia Agronômica e Linguagem de Programação para Engenharia Agronômica; Professor das Disciplina de Física Geral e Astronomia para o Curso de graduação em Ciências Biológicas - FESB ;

2010 - Atual

FAEX - FACULDADE DE EXTREMA - MG

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: professor, Carga horária: 4

Outras informações:
Professor das Disciplinas: Microprocessadores e Microcontroladores (Curso de Engenharia de Controle) e Estrutura de Dados (Curso Tecnológico em Analise e Desenvolvimento de Sistemas),Disciplina "Algoritmo e Linguagem de Programação" para os Cursos de Engenharia de Automação e Controle e Engenharia de Produção; disciplina "Laboratorio de Eletronica Industrial" para o Curso de Engenharia de Controle e Automação.

2009 - 2010

Universidade Anhanguera

Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Professor faculdade de Engenharia, Carga horária: 6

Outras informações:
Professor das disciplinas: (1) Eletrotécnica (2) Eletrônica Aplicada (3) Microcontroladores para os cursos de Engenharia Mecânica (1) e Engenharia de Controle e Automação (2) e (3), Universidade Anhanguera, pólo de Santa Barbara do Oeste, SP

1989 - 1995

AMP do Brasil

Vínculo: Celetista formal, Enquadramento Funcional: Técnico em Eletrônica, Carga horária: 44, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Exercendo atividades de desenvolvimento e manutenção em equipamentos e placas eletrônicas industriais, com enfase em circuitos de potência e microprocessadores.

1998 - 1998

Fundação de Desenvolvimento da UNICAMP

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Bolsista FUNCAMP, Carga horária: 20

Outras informações:
Tutor das disciplinas: Cálculo I e Cálculo II para os Cursos de Engenharia da Universidade Estadual de Campinas - UNICAMP

1996 - Atual

intep - Instituto técnico profissionalizante de Bragança Paulista

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: PROFESSOR ENSINO TÉCNICO PROFSSIONALIZANTE, Carga horária: 4

Outras informações:
Professor das disciplinas:(1)- Microcontroladores, (2)-Sistemas Digitais, (3)-Circuitos Elétricos e (4)-Matemática Instrumental - Ensino Técnico Profissionalizante, Cursos: Eletro-Eletrônica e Automação Industrial.

2014 - Atual

Universidade Federal de São Carlos

Vínculo: Aluno de Doutorado, Enquadramento Funcional: aluno-Doutorado, Carga horária: 16

2022 - Atual

Universidade virtual do Estado de São Paulo

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Supervisor Pedagógico, Carga horária: 40

Outras informações:
Atua como Supervisor Pedagógico nos cursos do eixo da Computação, admitido através de concurso público, com validade de 2 anos.

2020 - Atual

Universidade virtual do Estado de São Paulo

Vínculo: Doutor TT5, Enquadramento Funcional: Gestor de Soluções Inovadoras para EaD, Carga horária: 40

Outras informações:
Gerenciamento de formas de comunicação no ambiente virtual de aprendizagem. Capacidade de diferenciar tipos de feedback que promovam aprendizado qualitativo. Organização de atividades acadêmicas dentro dos prazos. Capacidade de orientar para executar tarefas. Capacidade de resolver problemas. Gerenciamento de atividades relacionadas à educação a distância. Desenvolvimento de capacidade crítico-reflexiva para o ensino em educação a distância. Instructional Design / Ingénierie Pédagogique / Design Instrucional.

2022 - Atual

Faculdade FIA de Administração e Negócios

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor de Pós-Graduação EaD, Carga horária: 8

Outras informações:
Professor do Curso de Pós-graduação Lato Sensu "Inovação na Indústria de Eletrônicos, Gadgets and Wearables", ministrando a disciplina "Sistemas Embarcados: Arquitetura e Aplicações", em EaD, janeiro de 2022.

2022 - Atual

SAWDES-Projetos e Implementação de Tecnologia

Vínculo: Consultor e Assessor Tecnológi, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 8

Outras informações:
Assessoria tecnológica para o desenvolvimento e construção de amplificadores para matrizes de microeletrodos