Ítalo Pelição Caliari

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Participação em bancas

Produções bibliográficas

• CALIARI, ÍTALO PELIÇÃO ; NICACIO, JOSE VITOR ; BARBOSA, MARCIO HENRIQUE PEREIRA ; TEÓFILO, REINALDO FRANCISCO . Reconsidering the Need for Empirical Alignment and Wavelength Calibration Steps in the Building of a Dispersive NIR Spectrometer with an Application for Ethanol Quantification Using a Polymer Filament 3D Printer. Analytical Chemistry , v. XXX, p. acs.analchem.1c00808, 2021.

• PAULO OLIVEIRA RIBEIRO, JOÃO ; DANTAS DE MEDEIROS, ANDRÉ ; PELIÇÃO CALIARI, ITALO ; CLARA REIS TRANCOSO, ANA ; MARQUES DE MIRANDA, RAFAELA ; CLAUDIO LOPES DE FREITAS, FRANCISCO ; JUNIO DA SILVA, LAÉRCIO ; CUNHA FERNANDES DOS SANTOS DIAS, DENISE . FT-NIR and linear discriminant analysis to classify chickpea seeds produced with harvest aid chemicals. FOOD CHEMISTRY , v. 128324, p. 128324, 2020.

• CALIARI, ÍTALO P. ; BARBOSA, MÁRCIO H.P. ; FERREIRA, SUKARNO O. ; TEÓFILO, REINALDO F. . Estimation of cellulose crystallinity of sugarcane biomass using near infrared spectroscopy and multivariate analysis methods. CARBOHYDRATE POLYMERS , v. 158, p. 20-28, 2017.

• CALIARI, ÍTALO PELIÇÃO ; COSTA, FABRICIO ; MENEZES, ALESSANDRA RIBEIRO DE ; MAGALHÃES, DAVID TEIXEIRA . AutoReels: An Automated System for Registration and Traceability of SMD Reels. In: ENEGEP 2024 Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2024, PORTO ALEGRE/RS - BRASIL, 2024.

• CALIARI, ÍTALO PELIÇÃO ; MENEZES, ALESSANDRA RIBEIRO DE ; VIEIRA, HIPARCO LINS . Supply Chain News Classification Using Deep Learning. In: ENEGEP 2024 Encontro Nacional de Engenharia de Produção, 2024, PORTO ALEGRE/RS - BRASIL, 2024.

• CALIARI, Í. P. ; José V Nicacio ; BARBOSA, M. H. P. ; TEOFILO, R. F. . Development of a portable, low-cost and dispersive NIR spectrometer with Bluetooth interfacing. In: The International Council for Near Infrared Spectroscopy NIR2019 Conference, 2019, Gold Coast, QLD, Australia. Development of a portable, low-cost and dispersive NIR spectrometer with Bluetooth interfacing, 2019.

• CALIARI, ÍTALO P. . AutoReels: An Automated System for Registration and Traceability of SMD Reels. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CALIARI, ÍTALO P. . Supply Chain News Classification Using Deep Learning. 2024. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• TEÓFILO, R. F. ; CALIARI, ÍTALO P. . Ethanol quantification in liquids applying adispersive NIR spectrometer built using a polymer filament 3Dprinter. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Ítalo Pelição Caliari ; José V Nicacio ; BARBOSA, M. H. P. ; TEÓFILO, R. F. . SpectroscoPi: Exploring the advantages of 3D printing in the development of spectroscopy instrumentation. 2020. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CALIARI, Í. P. ; José V Nicacio ; BARBOSA, M. H. P. ; PETERNELLI, L. A. ; TEÓFILO, R. F. . Development of a portable, low-cost and dispersive NIR spectrometer with Bluetooth interfacing. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CALIARI, Í. P. ; CATRINCK, M. N. ; APOLINÁRIO, M. F. ; BARBOSA, M. H. P. ; TEOFILO, R. F. . Previsão de carboidratos estruturais no hidrolisado da biomassa de cana-de-açúcar usando espectroscopia NIR, PLS e o método de seleção de variaveis OPS. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CALIARI, Í. P. ; FERREIRA, S. O. ; BARBOSA, M. H. P. ; TEOFILO, R. F. . Previsão da cristalinidade em biomassa de cana-de-açúcar através de métodos de análise multivariada e espectroscopia NIR. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• OLIVEIRA FILHO, H. R. ; ROQUE, J. V. ; CALIARI, Í. P. ; CUNHA, D. R. ; TEOFILO, R. F. . Estimativa das constantes cinéticas da eletrodegradação do Ibuprofeno usando espectros UV e o método MCR-ALS. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• CALIARI, Í. P. ; ROQUE, J. V. ; BARBOSA, M. H. P. ; FERREIRA, S. O. ; TEOFILO, R. F. . Comparação entre GA e OPS como métodos de seleção de variáveis para melhorar a previsão de cristalinidade em biomassa de cana-de-açúcar usando espectroscopia de NIR e regressão PLS. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2021 - 2022

  DEVELOPMENT OF MACHINE LEARNING ALGORITHMS FOR IDENTIFICATION OF RADIOISOTOPES USING NUCLEAR SPECTROSCOPY, Descrição: Situations such as radiological emergencies, decommissioning of nuclear facilities, border surveillance and cargo and sites monitoring requires a radioisotope identification system to ensure the nuclear safety of the country and prevent the irregular transportation of radioactive materials. The U.S. Homeland Security Department recommends a priority list of radioisotopes to be considered in these situations. The radioisotope identification is based on nuclear spectroscopy techniques, using detectors that record the time of arrival and peak of electrical pulses generated by the decay radiation. The events recording allows building a distribution of the peaks of electrical pulses according to their frequency of occurrence, which is converted into an energy spectrum for the study of incident radiation properties. Thus, spectral analysis allows the identification of radioisotopes and the determination of parameters such as activity and radionuclide emission probability. If the energy peaks of the spectrum are well defined, identifying them through processing algorithms is a relatively easy task. However, when there is an overlap of peaks or insufficient statistics, the algorithms tend to fail, and the process of radioisotope identification becomes a challenge. Such effects occur mainly in low-cost detectors, which have limited energy resolution and reduced detection efficiency, or when the detector's exposure time to the radioactive source is minimal. Due to the extensive and intensive use of ionizing radiation detectors, it is necessary to balance costs with the technical limitations of these systems. Thus, instead of using high-performance, high-cost semiconductor detectors, preference has been given to more economical, lower energy-resolution options, such as scintillator crystals coupled to silicon photomultipliers. However, lower energy resolution increases the probability of overlapping characteristic peaks, making it challenging to identify isotopes in heterogeneous samples by traditional nuclear spectra analysis algorithms. The objective of this project is to develop and evaluate machine learning algorithms for real-time identification of radioisotopes using nuclear spectroscopy techniques. The work proposes the use of Bayesian neural networks for the identification and quantification of radioisotopes in heterogeneous samples, with low-cost scintillation detectors, even in conditions that other algorithms fail, such as overlapping energy peaks or short acquisition time. Several neural network architectures will be evaluated concerning precision in isotope identification. For neural network training, emission spectra database of elements of interest will be simulated using the Geant4 radiation transport code. In this way, neural networks will be able to identify the elements present in a sample by analyzing the energy spectrum as well as determining their respective proportions in the material. (AU). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ítalo Pelição Caliari - Integrante / Ubaldo Baños Rodríguez - Coordenador.

• 2017 - 2021

  DESENVOLVIMENTO DE UM ESPECTRÔMETRO NIR DISPERSIVO, PORTÁTIL, DE BAIXO CUSTO E COM FAIXA DE OPERAÇÃO FACILMENTE MODIFICÁVEL, Descrição: O objetivo deste projeto é desenvolver de um espectrômetro dispersivo, portátil, de baixo custo, com faixa de operação facilmente modificável. O controle do instrumento e recebimento de dados será feito via bluetooth a partir de um microcomputador. O instrumento será desenvolvido para a região do infravermelho próximo (NIR), de 800 a 1800 nm, porém, sua configuração será desenhada de modo a ser modificada para trabalhar nas regiões ultravioleta (UV), visível (Vis) ou infravermelho médio (MID). O hardware e software serão planejados de forma que sua modificação por terceiros seja encorajada. Tais características tornarão o instrumento relevante tanto para laboratórios de pesquisa quanto para laboratórios de ensino, uma vez que o instrumento será de fácil construção, de custo relativamente baixo e possuirá componentes e software customizáveis.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ítalo Pelição Caliari - Integrante / MÁRCIO H. P. BARBOSA - Integrante / Reinaldo Francisco Teófilo - Coordenador / José Vitor Nicacio - Integrante.

• 2016 - 2018

  DISCRIMINAÇÃO DE GENÓTIPOS DE CANA-DE-AÇÚCAR RESISTENTES E SUSCEPTÍVEIS À DIATRAEA SACCHARALIS USANDO ESPECTROSCOPIAS, DIFRATOMETRIA, CROMATOGRAFIA GASOSA E MÉTODOS QUIMIOMÉTRICOS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Reinaldo Francisco Teófilo em 28/11/2019., Descrição: O objetivo deste trabalho é construir modelos de classificação para previsão precoce de genótipos de cana-de-açúcar como susceptível ou resistente ao ataque da broca da cana-de-açúcar, utilizando as seguintes técnicas analíticas: UV-VIS, NIR, MID, LIBS, XRD e GC-MS.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ítalo Pelição Caliari - Integrante / BARBOSA, MÁRCIO H.P. - Integrante / Reinaldo Francisco Teófilo - Coordenador / Jussara Valente Roque - Integrante / Nathália de Aguiar Porto - Integrante / Luiz Alexandre Peternelli - Integrante / Cleiton Antônio Wartha - Integrante.

• 2015 - 2017

  PREVISÃO DOS TEORES DE CARBOIDRATOS ESTRUTURAIS PRESENTES NO HIDROLIZADO DE CANA-DE-AÇÚCAR E DE CRISTALINIDADE CELULÓSICA ATRAVÉS DE ESPECTROSCOPIA NIR E MÉTODOS QUIMIOMÉTRICOS, Descrição: A obtenção de modelos de calibração multivariada para previsão de cristalinidade e dos teores de carboidratos estruturais presentes na biomassa de cana-de-açúcar empregando espectroscopia na região do infravermelho próximo (NIR) é o objetivo deste trabalho. Muitas vezes, o método padrão para obtenção das informações desejadas, apesar de fornecer bons resultados, acaba por apresentar algumas desvantagens quando a análise se torna rotineira, e.g. custos elevados, manutenção frequente de equipamentos, consumo de tempo e reagentes, dentre outros. Nesse sentido, o uso de espectroscopia NIR aliada aos métodos quimiométricos, busca contornar esses problemas através da construção de modelos de calibração multivariada afim de prever as propriedades de interesse mais rapidamente e com menor custo. A espectroscopia NIR se apresenta como uma solução para esses problemas por ser uma técnica não destrutiva, realizada em poucos segundos e não necessitar de preparo de amostra.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Ítalo Pelição Caliari - Integrante / REINALDO F. TEÓFILO - Coordenador / BARBOSA, MÁRCIO H.P. - Integrante / FERREIRA, SUKARNO O. - Integrante.

Prêmios