Juan Gabriel Colonna

Pós-doutorado

Formação complementar

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Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• COLONNA, JUAN G. ; FARES, AHMED A. ; DUARTE, MÁRCIO ; SOUSA, RICARDO . Process mining embeddings: Learning vector representations for Petri nets. Intelligent Systems with Applications , v. 23, p. 200423, 2024.

• ALEIXO, EVERTON LIMA ; COLONNA, JUAN G. ; CRISTO, MARCO ; FERNANDES, EVERLANDIO . Catastrophic Forgetting in Deep Learning: A Comprehensive Taxonomy. JOURNAL OF THE BRAZILIAN COMPUTER SOCIETY (ONLINE) , v. 30, p. 175-211, 2024.

• SALVATIERRA, MARCOS ; COLONNA, JUAN G. ; SALVATIERRA, MARIO ; DE C. AMORIM NETO, ALCIDES . On Complexity Classes of Envy-Free Pricing Problems: A Short Survey. Operations Research Forum , v. 5, p. 0/103, 2024.

• SANTOS, EULANDA M. DOS ; CUNHA, FAGNER ; COLONNA, JUAN G. ; CARVALHO, José R. H. . Monitoramento Ambiental Não Invasivo Utilizando Dados de Sensores e Técnicas de Aprendizagem de Máquina. Computação Brasil , v. 1, p. 24-28, 2023.

• CUNHA, FAGNER ; SANTOS, E. M. ; COLONNA, J. G. . Bag of tricks for long-tail visual recognition of animal species in camera-trap images. Ecological Informatics , v. 76, p. 102060, 2023.

• SOUZA, LEONARDO R. ; COLONNA, JUAN G. ; COMODARO, JOSEANA M. ; NAVECA, FELIPE G. . Using amino acids co-occurrence matrices and explainability model to investigate patterns in dengue virus proteins. BMC BIOINFORMATICS , v. 23, p. 1-19, 2022.

• BRAGANÇA, HENDRIO ; COLONNA, JUAN G. ; OLIVEIRA, H. A. B. F. ; SOUTO, EDUARDO . How Validation Methodology Influences Human Activity Recognition Mobile Systems. SENSORS , v. 22, p. 2360, 2022.

• GATTO, BERNARDO BENTES ; COLONNA, JUAN GABRIEL ; DOS SANTOS, EULANDA MIRANDA ; LAMEIRAS KOERICH, ALESSANDRO ; FUKUI, KAZUHIRO . Discriminative Singular Spectrum Classifier with applications on bioacoustic signal recognition. DIGITAL SIGNAL PROCESSING , v. 103858, p. 103858, 2022.

• SALVATIERRA, MARCOS M. ; SALVATIERRA, MARIO ; COLONNA, JUAN G. . Short Communication: Optimally Solving the Unit-Demand Envy-Free Pricing Problem with Metric Substitutability in Cubic Time. Algorithms , v. 14, p. 279, 2021.

• RODRIGUES, JOSIANE ; CRISTO, MARCO ; COLONNA, JUAN G. . Deep hashing for multi-label image retrieval: a survey. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. 1, p. 1, 2020.

• BRAGANÇA, HENDRIO ; COLONNA, JUAN G. ; LIMA, WESLLEN SOUSA ; SOUTO, EDUARDO . A Smartphone Lightweight Method for Human Activity Recognition Based on Information Theory. SENSORS , v. 20, p. 1856-7, 2020.

• COLONNA, JUAN G. ; CARVALHO, José R. H. ; ROSSO, OSVALDO A. . Estimating ecoacoustic activity in the Amazon rainforest through Information Theory quantifiers. PLoS One , v. 15, p. e0229425, 2020.

• XIE, JIE ; COLONNA, JUAN G. ; ZHANG, JINGLAN . Bioacoustic signal denoising: a review. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW (DORDRECHT. ONLINE) , v. 1, p. 1, 2020.

• COLONNA, JUAN G. ; Nakamura, Eduardo F. ; ROSSO, OSVALDO A. . Feature Evaluation for Unsupervised Bioacoustic Signal Segmentation of Anuran Calls. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , p. 107-120, 2018.

• COLONNA, JUAN G. ; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . A comparison of hierarchical multi-output recognition approaches for anuran classification. MACHINE LEARNING , p. 1-21, 2018.

• COLONNA, JUAN G. ; Nakamura, Eduardo F. . Unsupervised selection of the singular spectrum components based on information theory for bioacoustic signal filtering. DIGITAL SIGNAL PROCESSING , v. 82, p. 64-79, 2018.

• COLONNA, JUAN GABRIEL ; CRISTO, MARCO ; SALVATIERRA, MARIO ; NAKAMURA, EDUARDO FREIRE . An Incremental Technique for Real-Time Bioacoustic Signal Segmentation. Expert Systems with Applications , v. 42, p. 7367-7374, 2015.

• XIE, JIE ; ZHU, M. ; COLONNA, J. G. . Acoustic Classification of Bird Species Using Improved Pre-trained Models. Lecture Notes in Computer Science. 0ed.: , 2024, v. 15281, p. 375-832.

• COLONNA, JUAN GABRIEL ; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . How to Correctly Evaluate an Automatic Bioacoustics Classification Method. In: 17th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence (CAEPIA). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 986ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 37-47.

• COLONNA, JUAN G. ; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . Recognizing Family, Genus, and Species of Anuran Using a Hierarchical Classification Approach. Lecture Notes in Computer Science. 995ed.: Springer International Publishing, 2016, v. 9956, p. 198-212.

• Leitão, Gabriel ; COLONNA, JUAN ; Ribeiro, Erick ; Barreto, Raimundo ; Araujo, Thierry-Yves ; Martins, Anny ; Koster, Andrew ; Koch, Fernando . Experimental Evaluation on Machine Learning Techniques for Human Activities Recognition in Digital Education Context. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 124-139.

• Larissa Andrade ; COLONNA, JUAN G. ; GATTO, BERNARDO ; PROTAZIO, J. M. . Impacts of Anthropogenic Noise on the House Wren?s Song: An XAI Approach to Bioacoustic Insights. In: IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx), 2025, Trondheim. 2025 IEEE Symposium on Trustworthy, Explainable and Responsible Computational Intelligence (CITREx), 2025.

• MENDES, PEDRO LUCAS BEZERRA ; STOLL, RODOLFO ; COLONNA, JUAN G. . EchoLogger: sistema embarcado para cálculo do índice de riqueza acústica no monitoramento ambiental não invasivo. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2025, Brasil. Anais do XVII Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2025). p. 151.

• ANTUNES, CAIO C. M. ; CARVALHO, RAFAEL C. ; GATTO, BERNARDO B. ; COLONNA, JUAN G. . Lightweight Method for Yoga Posture Recognition: Contributions to Well-Being and Quality of Life. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025, Brasil. Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2025), 2025. p. 176.

• ZANARDO, GIOVANNI E. ; SOUZA, ÉFREN L. ; COLONNA, JUAN G. ; Nakamura, Fabíola G. ; Nakamura, Eduardo F. . Forecasting Weekly Dengue Cases in Brazilian Federative Units. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025, Brasil. Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2025), 2025. p. 353.

• RIVERA, GRECIA C. G. ; COLONNA, JUAN G. ; RUIZ, MARCELO . Discovery of Conditionally Independent Networks Among Gene Expressions in Breast Cancer Using Fast Step Graph. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2025, Brasil. Anais do XXV Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2025), 2025. p. 509.

• ROJAS, YUNEVDA E. LEÓN ; XIE, JIE ; COLONNA, JUAN G. . Relationships between species assemblage richness and acoustic indices. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2025, Brasil. Anais do XVI Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2025), 2025. p. 206.

• TOYODA, G. ; ROJAS, Y. ; COLONNA, JUAN G. ; GAMA, JOÃO . A Hierarchical Approach for Extracting and Displaying Entities and Relations from Radiology Medical Reports. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE, 2024, Goiânia. ANAIS DO SIMPÓSIO BRASILEIRO DE COMPUTAÇÃO APLICADA À SAÚDE (SBCAS), 2024.

• ARAUJO, THALES L. ; COLONNA, JUAN G. . Moeda Eco: Uma solução inovadora para promover a reciclagem e recompensar ações sustentáveis. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2024, Brasil. Anais do XV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2024), 2024. p. 21.

• PERALTA, ANDRÉS D. ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS ; XIE, JIE ; COLONNA, JUAN G. . Recuperação semântica de paisagens sonoras usando banco de dados vetoriais. In: Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais, 2024, Brasil. Anais do XV Workshop de Computação Aplicada à Gestão do Meio Ambiente e Recursos Naturais (WCAMA 2024), 2024. p. 51.

• LÓPEZ, YADINI PÉREZ ; ALBUQUERQUE, LAÍS DIB ; COSTA JÚNIOR, GILMAR J. F. ; XAVIER, DANIEL LOPES ; BALBI, LETICIA ; COLONNA, JUAN G. ; DEGAKI, RICHAND . Enhancing widget recognition for automated Android testing using Computer Vision techniques. In: Proceedings of the Brazilian Symposium on Multimedia and the Web, 2024, Brasil. Proceedings of the 30th Brazilian Symposium on Multimedia and the Web (WebMedia 2024), 2024. v. 1. p. 133.

• REIS, MATTEO ; LEÓN ROJAS, YUNEVDA E. ; GATTO, BERNARDO B. ; COLONNA, JUAN G. . Detection of Elderly Falls in Video Streams Using Skeleton Key Points and Transformer Networks. In: 2024 37th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024, Manaus. 2024 37th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024. p. 1.

• LÓPEZ, YADINI PÉREZ ; ALBUQUERQUE, LAÍS DIB ; JÚNIOR, GILMAR J.F. COSTA ; XAVIER, DANIEL LOPES ; BALBI, LETICIA ; COLONNA, JUAN G. ; DEGAKI, RICHARD . Smart Graphical User Interface Component Recognition. In: 2024 IEEE/ACS 21st International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA), 2024, Sousse. 2024 IEEE/ACS 21st International Conference on Computer Systems and Applications (AICCSA), 2024. p. 1.

• GATTO, BERNARDO B. ; COLONNA, JUAN G. . Complex-Valued Embedding on Grassmann Manifolds for Pattern Set Representation. In: 2024 37th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024, Manaus. 2024 37th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2024. p. 1.

• FONSECA, V. L. N. ; CUNHA, F. ; Larissa Andrade ; David De Yong ; COLONNA, JUAN G. . Classification of Tropical Disease-carrying Mosquitoes Using Deep Learning and SHAP. In: Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS), 2023, São Paulo. Anais do XXIII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2023.

• LOPEZ, Y. P. ; COLONNA, J. G. ; SILVA, EDSON ; DEGAKI, R. H. ; SILVA, J. M. . Q-funcT: A Reinforcement Learning approach for automated Android Black Box functionality testing. In: International Conference on Software Engineering and Artificial Intelligence (SEAI), 2022, Xiamen. 2nd IEEE International Conference on Software Engineering and Artificial Intelligence (SEAI), 2022.

• DEGAKI, RICHARD HADA ; COLONNA, JUAN GABRIEL ; LOPEZ, YADINI ; CARVALHO, JOSÉ REGINALDO ; SILVA, EDSON . Real Time Detection of Mobile Graphical User Interface Elements Using Convolutional Neural Networks. In: WebMedia '22: Brazilian Symposium on Multimedia and Web, 2022, Curitiba Brazil. Brazilian Symposium on Multimedia and Web, 2022. p. 159.

• CUNHA, F. ; SANTOS, E. M ; BARRETO, R. S. ; COLONNA, JUAN G. . Filtering Empty Camera Trap Images in Embedded Systems. In: Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021, Nashville, Tennessee. Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, 2021.

• COLONNA, JUAN G. ; GATTO, BERNARDO . An incremental version of Singular Spectrum Analysis. In: VIII CONGRESO DE MATEMÁTICA APLICADA, COMPUTACIONAL E INDUSTRIAL, 2021, La Plata, Argentina. MACI, 2021.

• OLIVEIRA, DAVID B. F. DE ; LAVAREDA FILHO, RONEM M. ; OLIVEIRA, ELAINE H. T. ; CARVALHO, LEANDRO S. G. ; PEREIRA, FILIPE DWAN ; COLONNA, JUAN G. ; MENEZES, ADRIA . Um Método de Detecção de Plágio para Sistemas Juiz On-line baseado no Comportamento dos Alunos. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2021, Brasil. Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2021), 2021. p. 836.

• SOUZA, Mateus M. ; SOUZA, LEONARDO R. ; COLONNA, JUAN G. . RQA análise e classificação de sequências genômicas do vírus da dengue. In: XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2021, Virtual. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde e 10º Congresso Brasileiro de Telemedicina e Telessaúde, 2021.

• CABRERA, J. ; COLONNA, JUAN G. ; CUNHA, F. . Classificação de diferentes tipos de câncer de pele, utilizando de redes neurais de convolução. In: XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2021, Virtual. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde e 10º Congresso Brasileiro de Telemedicina e Telessaúde, 2021.

• SILVA, A. ; COLONNA, JUAN G. ; CUNHA, F. . Classificação multirrótulo de patologias pulmonares em imagens de radiografias utilizando redes neurais de convolução. In: XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2021, Virtual. Anais do XVIII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde e 10º Congresso Brasileiro de Telemedicina e Telessaúde, 2021.

• FILHO, RONEM MATOS LAVAREDA ; COLONNA, JUAN GABRIEL ; OLIVEIRA, DAVID BRAGA FERNANDES . Autenticação contínua de alunos utilizando biometria comportamental em ambiente Juiz On-line. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2020, Brasil. Anais do XXXI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), 2020. p. 1193.

• GATTO, BERNARDO ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS ; COLONNA, JUAN G. ; SOUZA, L. S. ; KAZUHIRO, F. . Discriminative Singular Spectrum Analysis for Bioacoustic Classification. In: INTERSPEECH, 2020, Shanghai. INTERSPEECH 2020, 2020.

• SILVA, L. B. ; QUISPE, K. G. M. ; COLONNA, JUAN G. . Classificação de doenças respiratórias em auscultas pulmonares com crepitações. In: XVII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2020, Foz do Iguaçu. Anais do XVII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde.

• NOGUEIRA, F. ; QUISPE, K. G. M. ; COLONNA, JUAN G. . Extração de Características de Auscultas para Diagnóstico da Saúde Pulmonar. In: XVII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2020, Foz do Iguaçu. Anais do XVII Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2020.

• SILVA, N. P. S. ; COLONNA, J. G. ; CRISTO, M. A. P. . Previsão de ocupação de anuros usando sensoriamento de variáveis ambientais e modelos Autocodificadores. In: XXXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2019, Belém. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva e II Workshop Brasileiro de Cidades Inteligentes. Porto Alegre: SBC, 2019.

• COLONNA, JUAN ; Barreto, Raimundo ; ALEIXO, EVERTON . SVC-A2C - Actor Critic Algorithm to Improve Smart Vacuum Cleaner. In: IX Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais, 2019, Natal. Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 2019. p. 65.

• COLONNA, JUAN G. ; CARVALHO, José R. H. . BIOACOUSTIC COMPLEXITY INDEX. In: VII CONGRESO DE MATEMÁTICA APLICADA, COMPUTACIONAL E INDUSTRIAL, 2019, Río Cuarto, Argentina. MACI, 2019.

• SEABRA, W. J. G. ; COLONNA, JUAN G. ; NAKAMURA, E. F. . Sensor Acústico para Detecção de Desmatamento Ilegal na Floresta Amazônica. In: IX Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2017, São Paulo. XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), 2017.

• GATTO, BERNARDO ; COLONNA, JUAN G. ; SANTOS, E. M ; Nakamura, Eduardo F. . Mutual Singular Spectrum Analysis For Bioacoustics Classification. In: IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2017, Tokyo. IEEE International Workshop on MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING, 2017.

• CRUZ, ANDERSON ; Leitão, Gabriel ; COLONNA, JUAN ; SILVA, EDSON ; Barreto, Raimundo ; PRIMO, TIAGO . Framework para coleta e inferência de estados emocionais de alunos baseado em reconhecimento de expressões faciais. In: XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação SBIE (Brazilian Symposium on Computers in Education), 2017, Recife. org.crossref.xschema._1.Title@4dbd471, 2017. p. 997.

• COLONNA, JUAN ; PEET, TANEL ; FERREIRA, CARLOS ABREU ; JORGE, ALÍPIO M. ; GOMES, ELSA FERREIRA ; GAMA, JOÃO . Automatic Classification of Anuran Sounds Using Convolutional Neural Networks. In: the Ninth International C* Conference, 2016, Porto. Proceedings of the Ninth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering - C3S2E '16. New York: ACM Press, 2016. p. 73-78.

• COLONNA, JUAN GABRIEL ; GATTO, BERNARDO ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS ; NAKAMURA, EDUARDO FREIRE . A Framework for Chainsaw Detection Using One-Class Kernel and Wireless Acoustic Sensor Networks into the Amazon Rainforest. In: 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2016, Porto. 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). p. 34-36.

• LEITAO, G. S. ; COLONNA, J. G. ; RIBEIRO, E. ; BARRETO, R. S. ; KOSTER, A. ; KOCH, F. . Experimental Evaluation on Machine Learning Techniques for Human Activities Recognition in Digital Education Context. In: International Workshop on Social Computing in Digital Education (SOCIALCOM 2015), 2015, Stanford. SOCIALCOM 2015 ASE Eighth International Conference on Social Computing, 2015. p. 124-139.

• RIBEIRO, E. ; COLONNA, J. G. ; LEITAO, G. S. ; BARRETO, R. S. ; KOSTER, A. ; KOCH, F. . Avaliação Experimental de Técnicas de Aprendizagem de Máquina para o Reconhecimento de Atividades Humanas no Contexto da Educação Digital. In: Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação - ENCOSIS, 2015, Manaus. Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação (ENCOSIS 2015), 2015.

• COLONNA, J. G. ; CRISTO, M. A. P. ; NAKAMURA, E. F. . A Distribute Approach for Classifying Anuran Species Based on Their Calls. In: 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, Estocolmo. 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014.

• COLONNA, J. G. ; RIBAS, A. D. ; SANTOS, E. M ; NAKAMURA, E. F. . Feature Subset Selection for Automatically Classifying Anuran Calls Using Sensor Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2012, Brisbane. Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), 2012. p. 1-8.

• RIBAS, A. D. ; COLONNA, J. G. ; FIGUEIREDO, C. M. S. ; NAKAMURA, E. F. . Similarity Clustering for Data Fusion in Wireless Sensor Networks Using k-Means. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2012, Brisbane. Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), 2012. p. 488-494.

• DIAZ, J. J. M. ; COLONNA, J. G. ; SOARES, R. B. ; NAKAMURA, E. F. ; FIGUEIREDO, C. M. S. . Compressão de Vocalizações de Anuros para Classificação de Espécies Usando Redes de Sensores Sem Fio. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2012, Curitiba. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2012), 2012. p. 10.

• DIAZ, J. J. M. ; COLONNA, J. G. ; SOARES, R. B. ; FIGUEIREDO, C. M. S. ; NAKAMURA, E. F. . Compressive Sensing for Efficiently Collecting Wildlife Sounds with Wireless Sensor Networks. In: IEEE International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), 2012, Munich. Proceedings of the 21st IEEE International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2012), 2012. p. 1-6.

• COLONNA, J. G. ; NAKAMURA, E. F. ; SANTOS, E. M . Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo. In: SBCUP - III Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2011, Natal - RN. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), 2011.

• SOUZA, É. L. ; COLONNA, J. G. ; NAKAMURA, E. F. . Algoritmos de Localização Recursivos em Nós Sensores SunSpot.. In: 2a Escola Regional de Informática (ERIN'10), 2010, Manaus. Anais da 2a Escola Regional de Informática, 2010., 2010.

• BILBY, H. M. M. ; LIBORIO FILHO, J. M. ; OLIVIERA JUNIOR, J. ; COLONNA, J. G. ; SANTOS, A. ; RODRIGUES, R. F. . Mobilidade Urbana em Manaus: Proposta de Otimização de Rotas para o Monotrilho.. In: 2a Escola Regional de Informática (ERIN'10), 2010, Manaus. Anais da 2da. Escola Regional de Informática, 2010., 2010.

• QUEIROZ, D. ; CUNHA, F. ; SOUZA, LEONARDO R. ; COLONNA, JUAN G. . Investigando a relação entre os aminoácidos de proteínas do vírus da dengue e o desfecho clínico do paciente. In: XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2022), 2022, Teresina. Anais Estendidos do XXII Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde, 2022.

• COLONNA, JUAN G. ; CARVALHO, José R. H. . Bioacoustic Complexity Index. 2019. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• COLONNA, JUAN G. ; GAMA, JOÃO ; NAKAMURA, E. F. . A Hierarchical Classification Model for Anuran Calls Recognition. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• COLONNA, J. G. ; NAKAMURA, E. F. ; CRISTO, M. A. P. ; ROSSO, O. A. . Permutation Entropy Applied to Bioacoustic Signal Segmentation. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Diferentes Abordagens Computacionais Para Monitoramento Ecoacústico Autónomo da Região Amazônica, Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver técnicas computacionais modernas, baseadas em Deep Learning e IA, aplicadas ao monitoramento ambiental ecoacústico e bioacústico de forma não intrusiva, além da caracterização das paisagens sonoras da Amazônia. Em uma primeira etapa, será desenvolvido o hardware necessário para a captura dos dados. O principal diferencial do hardware proposto, em relação às alternativas comerciais existentes, é a capacidade de gravar áudio de alta qualidade sincronizado com variáveis ambientais, superando a limitação presente na maioria dos gravadores autônomos passivos disponíveis no mercado. Essa sincronia entre o áudio e as variáveis ambientais permitirá ampliar o escopo das pesquisas em bioacústica, uma vez que a maioria dos estudos nessa área tradicionalmente se concentra apenas na detecção da presença ou ausência de animais com base no reconhecimento de suas vocalizações.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Bolsa.

• 2021 - 2022

  Sapientia 2.0: Plataforma Inteligente para Testes Exploratórios Autônomos através de Agentes Inteligentes versão 2.0, Descrição: O Sapientia 2.0 vem como uma solução de alto teor tecnológico para endereçar os desafios cada vez mais intensos impostos pelo mercado de dispositivos móveis, incluindo os tablets e smartphones. Pressionado por um ciclo de vida de desenvolvimento cada vez mais curto, e pelo aumento da complexidade das tecnologias embarcadas, a indústria tem investido cada vez mais em tecnologias inovadoras de automação de todo o ciclo de testes de desenvolvimento. A Samsung, como líder global deste mercado, mantém o seu protagonismo investindo na construção de um framework completo, que incorpora o estado da arte em sistemas inteligentes, tais como a aprendizagem por reforço, aprendizagem profunda, processamento de linguagem natural, verificação formal estática e dinâmica e a robótica de manipuladores. Em uma parceria entre o SIDIA, responsável principalmente pela arquitetura geral e pela entrega e operação da solução, e o Instituto de Computação da UFAM, responsável pelo projeto dos módulos inteligentes, a Samsung, a partir do Sapientia, envolve três dos principais atores em um autêntico projeto de P&D. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (4) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador / Barreto, Raimundo - Integrante / Lucas Carvalho Cordeiro - Integrante.

• 2020 - Atual

  Samsung UFAM Projeto de Educação e Pesquisa, Descrição: O objetivo do principal do SUPER é capacitar os alunos de graduação dos cursos envolvidos no projeto, em áreas tecnológicas e foi formatado compreendendo todo o período de permanência do aluno na universidade, desde o currículo básico até a qualificação avançada específica, visando quatro perspectivas: 1)Do aluno: para poder assimilar uma formação avançada em tecnologia é preciso que ele tenha conhecimentos sólidos nas disciplinas básicas e técnicas dos períodos iniciais, além de conhecimento em inglês técnico e habilidades socioemocionais. 2)Do professor: precisam ser altamente capacitados e engajados no projeto, visando prover formação de qualidade e orientação técnica nos projetos. 3)Da infraestrutura: pensada para atender as demandas da capacitação com implantação e modernização de laboratórios para apoio à formação e desenvolvimento de projetos. 4)Da sociedade: receberá um número maior de profissionais capacitados colaborando com o desenvolvimento econômico do estado e com a diminuição do déficit de mão de obra.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (99) / Mestrado acadêmico: (30) / Doutorado: (10) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS - Integrante / Eduardo James Pereira Souto - Integrante / Rafael Giusti - Integrante / Tanara Lauschner - Integrante.

• 2019 - 2021

  SAPIENTIA: Plataforma inteligente para testes exploratórios autônomos e revisão de defeitos de software embarcados, Descrição: A rápida evolução dos dispositivos móveis tem criado uma demanda cada vez maior de testes de qualidade em ciclos de desenvolvimento cada vez mais curtos. Atualmente, esses testes são realizados por um grupo de testadores humanos. Infelizmente, como qualquer recurso, os recursos humanos são limitados e configuram-se em uma parcela muito relevante no custo final do produto. Portanto, para lidar com o aumento da demanda de testes, é necessário tornar o seu processo mais eficiente. Para isso, a automação de testes com uso de algoritmos avançados de inteligência artificial representa uma solução promissora para diminuir o tempo e o custo da execução de testes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador / Lucas Carvalho Cordeiro - Integrante.

• 2016 - Atual

  Estructuras complejas de datos y teoría del aprendizaje estadístico, Descrição: La complejidad de los datos asociado a problemas ya clásicos tanto de la biología, de las ingenierías, de la sociología, etc, como así también a nuevos problemas interdisciplinares como lo son los de la percepción, del razonamiento, de inteligencia artificial, de la genética humana y de poblaciones, de epidemiología, tratamiento de imágenes, etc, ha planteado importantes desafíos teóricos y prácticos tanto a las ciencias de la computación como a la teoría y metodología estadística. Ejemplos de respuestas complejas a dichos desafíos son el aprendizaje de máquinas (machine learning) y el aprendizaje estadístico (statistical learning). El campo del ?aprendizaje estadístico? (statistical learning) puede ser visto como el conjunto de teorías y técnicas cuyos objetivos consisten en descubrir (no supervisado) regularidades en los datos que ayuden a explicar el fenómeno generando también dispositivos de predicción (supervisado). El presente proyecto se plantea aportar sobre dos aspectos. El primero de ellos relacionado con las técnicas de clasificación y regularización en el contexto del tratamiento de imágenes como en el de selección de variables en modelos de estructuras de actividad cuantitativa (QSAR). El segundo sobre modelos gráficos y estimación.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / Marcelo Ruiz - Integrante / Mery Picco - Integrante / Julia Maldonado - Integrante / Mariela Sued - Integrante., Financiador(es): Universidad Nacional de Rio Cuarto - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2014

  Modelos Matemático-Computacionais com Aplicações em Problemas Complexos, Descrição: Pronex III (CNPq/Fapeal 67.0001/2008-2) Este projeto tem por objetivo criar as condições necessárias para o avanço científico e o desenvolvimento tecnológico no âmbito da Universidade Federal de Alagoas em áreas relevantes e inovadoras de Matemática, Matemática Computacional e Aplicada, Engenharia e Biologia, através da criação de um Núcleo de Excelência que envolve pesquisadores desta Universidade e de outras Instituições. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Alejandro C. Frery - Coordenador.

Projetos de desenvolvimento

• 2014 - Atual

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2014 - Atual

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - Atual

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / José Reginaldo Hughes Carvalho - Integrante.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - 2018

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - 2018

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016., Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

• 2016 - 2018

  Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais, Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS - Integrante / José Reginaldo Hughes Carvalho - Coordenador.

• 2014 - 2016

  Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota, Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.

Prêmios