Helon Vicente Hultmann Ayala

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• PERTUZ, SERGIO A. ; MENDES, DAVI A. ; GHERARDINI, MARTA ; MUÑOZ, DANIEL M. ; Ayala, Helon Vicente Hultmann ; CIPRIANI, CHRISTIAN . Dynamic Reconfiguration for Multi-Magnet Tracking in Myokinetic Prosthetic Interfaces. Ieee Transactions On Medical Robotics And Bionics , v. 6, p. 1-1, 2024.

• DE MAGALHÃES CORREIA, TIAGO ; DE SOUZA, LUIS PAULO BRASIL ; FERREIRA, GUILHERME REZENDE BESSA ; CAMERINI, ISABEL GIRON ; HIDALGO, JUAN ANDRÉS SANTISTEBAN ; DE SOUZA RODRIGUES, ANTÔNIO ; BRAGA, ARTHUR MARTINS BARBOSA ; Ayala, Helon Vicente Hultmann ; KUBRUSLY, ALAN CONCI ; DE AZEREDO COUTINHO SOARES, LUISA NOGUEIRA . HOG-CNN based evaluation of cement integrity using 2D dispersion curves from an experimental through tubing logging setup. Geoenergy Science And Engineering , v. 239, p. 212854, 2024.

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• AYALA, HELON V. H. ; SEGUNDO, E. H. V. ; LEBENSZTAJN, L. ; MARIANI, VIVIANA COCCO ; COELHO, L. S. . Wind driven optimization paradigm using Lévy flights applied to multiobjective transformer design. In: Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG 2015), 2015, Montreal, Canada. Conference on the Computation of Electromagnetic Fields (COMPUMAG 2015), 2015.

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• DIAZ, J. G. ; ZADROZNY, B. ; KORMAKSSON, M. ; BUENO, A. ; Hultmann Ayala, Helon Vicente ; LU, L. ; TOLLE, J. ; LIMBECK, J. ; WU, M. ; HOHL, D. . A data-driven methodology for integrating geological measurements from unconventional reservoirs and production data for sweet spot identification. In: Joint SBGf/SEG Workshop on Machine Learning, 2018, Rio de Janeiro, RJ. Joint SBGf/SEG Workshop on Machine Learning, 2018.

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• AYALA, Helon Vicente Hultmann ; COELHO, L. S. . Rede Neural Combinada à Otimização Baseada em Múltiplos Objetivos na Previsão de Séries Temporais na Área de Sistemas Elétricos de Potência. In: XVI Seminário de Iniciação Científica & X Mostra de Pesquisa da PUCPR, 2008, Curitiba, PR. XVI Seminário de Iniciação Científica & X Mostra de Pesquisa da PUCPR. Curitiba, PR: Editora Champagnat, 2008. v. 1. p. 1-1.

• AYALA, Helon Vicente Hultmann ; COELHO, L. S. . Projeto de Controladores PID Usando Otimização por Nuvem de Partículas. In: XV Seminário de Iniciação Científica e VIII Mostra de Pesquisa da PUCPR, 2007, Curitiba, PR. XV Seminário de Iniciação Científica e VIII Mostra de Pesquisa da PUCPR, 2007.

• AYALA, Helon Vicente Hultmann ; COELHO, L. S. . Algoritmo Genético para Otimização com Múltiplos Objetivos de um Controlador PID Multivariável Aplicado a um Robô Manipulador. In: XIV Seminário de Iniciação Científica e VIII Mostra de Pesquisa da PUCPR, 2006, Curitiba, PR. XIV Seminário de Iniciação Científica e VIII Mostra de Pesquisa da PUCPR, 2006. v. 1. p. 82-82.

• AYALA, Helon Vicente Hultmann ; COELHO, L. S. . Otimização por enxame de partículas de controle multivariável em uma aplicação de robótica de manipuladores. 2007. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• COELHO, L. S. ; AYALA, Helon Vicente Hultmann . Algoritmo genético multiobjetivo aplicado à otimização do controle de um manipulador robótico. 2006. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Aprendizado de Máquina aplicado ao Controle e Estimação em Tempo Real de Sistemas de Tração, Descrição: Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 2. No. processo: 305202/2022-7-PQ. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2022 - 2024

  Extracting interpretable latent spaces with deep grey-box nonlinear system identification, Descrição: O uso de redes neurais profundas para fins de identificação de sistemas tem sido recentemente investigado mostrando resultados encorajadores. Isso é importante, pois muitas indústrias se tornam cada vez mais voltadas ao processo de tomada de decisão baseado em dados, o que contribui para o aumento de procura de tais paradigmas de modelagem. No entanto, embora modelos profundos sejam bem conhecidos pela flexibilidade para aderir a conjuntos de dados relacionados a problemas desafiadores, eles não são interpretáveis. Infelizmente, em muitas aplicações não basta construir-se um modelo que possa generalizar bem, o que por si só já seria um desafio, mas este também deve ser inspecionável, especialmente em aplicações críticas como em monitoramento de ativos, veículos autônomos e controle de sistemas. Nesse contexto, o presente projeto visa adicionar a trabalhos pregressos do autor para a criação de novos paradigmas de modelagem baseados em aprendizagem profunda para identificação de sistemas, com o requisito de serem artefatos matemáticos interpretáveis. Para isso, vamos propor um novo benchmark de identificação com uma plataforma de teste dedicada, criar modelos profundos com espaços latentes fisicamente informados e identificação não linear do tipo caixa-cinza com ferramentas de diferenciação automáticas amplamente disponíveis na comunidade de softwares de aprendizado de máquina. Espera-se avançar o estado da arte no que diz respeito à identificação de sistemas de caixa-cinza mesclando-a com redes neurais profundas, o que permitirá gerar parâmetros de modelo fisicamente significativos para as redes neurais, alcançando assim o objetivo final de clarear a caixa-preta e modelos de inteligência artificial explicáveis. Faperj: E-26/201.358/2022 (272597). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador., Financiador(es): FAPERJ - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10

• 2021 - 2024

  Design Procedures for Intelligent and Receding-horizon Active Braking Control Systems, Descrição: The general goal of the current project is to develop a procedure able to handlespecific requirements of the product development involving the definition of active brakecontrol strategies. Specifically, it will be sought the application of system identification,advanced state estimation, intelligent and receding horizon control strategies for thecontrol system design. Moreover, the aforementioned methods will be designed under hardrequirements of real time implementation and ease of requirement specification, imposingadherent simplicity to the solutions conceived. Thus, we aim to add to the specializedliterature the so needed holistic procedure for active braking control system design, wherethe full set of requirements are taken into account including control performance, embeddedarchitecture solution and theoretical convergence guarantees and analysis. FAPERJ E-26/210.314/2019 (249246). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador., Financiador(es): FAPERJ - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 7

• 2020 - 2022

  Engineering Applications of Machine Learning, Descrição: Machine learning has had in the recent past a considerable amount of research work both from academia and industry. The goal of the present project is to build upon solutions from the computer science community and bridge the gap from their conception to real-world engineering applications. Particular interest is devoted to (i) monitoring of equipment using heterogeneous field data; (ii) advanced control and identification of dynamical systems; (iii) predictive modeling.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador / Leandro dos Santos Coelho - Integrante / Viviana Cocco Mariani - Integrante / MORENO, SINVALDO - Integrante / Alan Conci Kubrusly - Integrante / Pedro Henrique Domingues - Integrante / Mateus Gheorghe De Castro Ribeiro - Integrante., Número de produções C, T & A: 21

• 2020 - 2022

  Advanced Nonlinear Control, Estimation and Identification, Descrição: The goal of the project is to devise novel, optimal, and computationally efficient solutions for advanced control, estimation, and identification. Theoretical aspects, as well as practical computational implementations, are sought. In particular, receding-horizon and intelligent approaches are investigated, towards novel nonlinear methods that take into account the limitations of the systems explicitly and are, at the same time, computationally efficient to run at high-frequency rates.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador., Número de produções C, T & A: 18

• 2019 - 2023

  Efficient Real-time Muscle Deflection Tracking based on Myokinetic Sensors and Artificial Neural Networks for Prosthetic Control, Descrição: Myokinetic sensors have been very recently proposed and studied for the purpose of measuring the intent of amputees in order to provide information for actuating the end effectors of prosthetic devices. It is however very difficult to establish nonlinear mappings which are able to perform soft-sensing from the measured magnetic information of myokinetic sensors and the setpoints for target tracking in the prosthetic devices. In the present project the goals are (i) to build data-driven soft-sensors which are able to translate the myokinetic sensor information to usable data for driving the prosthetic device, as current techniques are based on very complex models which in turn are not suitable for neither real-time implementation or embedded solutions; (ii) to design novel hardware implementations of soft-sensors for myokinetic transducers used in prosthetic control based on artificial neural networks. We build up on previous works of the participants towards achieving (i) and (ii) in a synergistic international collaboration effort. We expect to obtain precision and energy-aware optimized solutions which will enable better and fine-grained prosthetic control, providing unique features in the field of myokinetic sensors, related embedded solutions and fundamental machine learning methods. CNPq Universal 430395/2018-3; ERC ? CONFAP ? CNPq 400119/2019-6.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Coordenador / Leandro dos Santos Coelho - Integrante / LLANOS, CARLOS H. - Integrante / Christian Cipriani - Integrante / marta gherardini - Integrante / sergio pertuz - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2019 - 2022

  Through-Tubing Logging Tool for Cement Quality Evaluation in Multistring Wells, Descrição: Aiming at applications in plugging and abandonment operations, the overall goal of this project is to develop a logging tool for the assessment of cement quality through multiple strings of casing. The specific objectives are: (i) To develop and validate, through small-scale tests, analytical and numerical models to design and analyze operations of acoustic inspection of the cement layer in wells with multiple strings of casing; (ii) to design and build a functional prototype of an acoustic logging tool for applications in through-tubing cement quality assessment, having its functionality demonstrated through tests in relevant laboratory environment and thus reaching TRL 3 (API 17N) at the end of the project.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Arthur martins braga - Coordenador / Alan Conci Kubrusly - Integrante., Financiador(es): Repsol Brasil - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 3

• 2018 - 2020

  PRONEX CNPq/FA - Paradigmas de aprendizado de máquina e metaheurísticas em problemas de classificação, regressão, otimização e agrupamento de dados, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo específico da pesquisa proposta, o desenvolvimento de novas abordagens combinando meta-heurísticas da Computação Natural, tais como redes neurais artificiais (ênfase em deep learning), algoritmos evolutivos e inteligência de enxames com paradigmas de Aprendizado de Máquina (árvores de decisão, máquinas de vetor de suporte e algoritmos de agrupamento de dados) visando lidar de forma eficiente com aplicações envolvendo otimização multi-objetivo (múltiplos objetivos), regressão não-linear, agrupamento de dados (data clustering) e/ou classificação de dados. Em termos da coerência temática, o projeto abrange diferentes áreas do conhecimento que fazem parte das especialidades dos Pesquisadores Principais e dos Pesquisadores Colaboradores deste projeto.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Leandro dos Santos Coelho - Coordenador / Viviana Cocco Mariani - Integrante / Roberto Z. Freire - Integrante / Gilberto Reynoso Meza - Integrante / Heitor Silvério Lopes - Integrante / Daniel Cavalcanti Jeronymo - Integrante / MARIA TERESINHA ARNS STEINER - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2017 - 2019

  AICNAM - Abordagens inovadoras combinando computação natural e aprendizado de máquina aplicadas na indústria e comércio, Descrição: Neste projeto de pesquisa propõe-se o desenvolvimento de novas abordagens combinando meta-heurísticas da Computação Natural com paradigmas de Aprendizado de Máquina visando lidar de forma eficiente com aplicações envolvendo otimização multi-objetivo (múltiplos objetivos), previsão não-linear de séries temporais, agrupamento de dados (data clustering) e/ou classificação de dados. Auxílio: MCT/CNPq: Universal 01/2016 - Faixa C - até R$ 120.000,00, Processo: 404659/2016-0.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Leandro dos Santos Coelho - Coordenador / Alotto, Piergiorgio - Integrante / MARIANI, VIVIANA COCCO - Integrante / FREIRE, ROBERTO Z. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2014 - 2017

  Identificação de padrões não lineares aplicados na decodificação de movimentos em eletroencefalograma (EEG), Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / COELHO, LEANDRO DOS SANTOS - Integrante / Renan Cipriano Moioli - Coordenador / Fabricio Brasil - Integrante.

• 2010 - 2018

  TIMMCN - Tecnologia inovadora e modelos matemáticos baseados em computação natural aplicados à biomecânica da natação, Descrição: Este projeto visa o desenvolvimento de modelos computacionais baseados em Computação Natural, modelos não-lineares e tecnologias assistivas em aplicações de biomecânica da natação visando o aprimoramento do desempenho de nadadores atletas e para-atletas. Neste contexto, aspectos quantitativos e qualitativos da natação competitiva quanto a equilíbrio e propulsão aquática de para-atletas serão considerados nos modelos matemáticos "inteligentes". Com intuito de inserção social, o projeto contará com a participação/colaboração de para-atletas nadadores do Clube do Deficiente (Curitiba, PR). Apoio financeiro: 1) Projeto CNPq, Edital MCT/CNPq Nº 14/2011 ? Universal - número 476235/2011-1 (proponente: Leandro dos Santos Coelho); 2) Projeto 24/2012 - Programa Universal da Fundação Araucária ? Pesquisa Básica e Aplicada - Projeto no. 384811 (proponente: Leandro dos Santos Coelho). 3) Projeto do Edital 039/2014 do Programa CAPES-FCT (proponente: Leandro dos Santos Coelho). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Leandro dos Santos Coelho - Coordenador.

• 2006 - 2007

  APACAV - Análise e projeto de algoritmos de identificação e controle avançado de processos, Descrição: Neste projeto, o objetivo é o desenvolvimento de sistemas bio-inspirados (inteligentes) e algoritmos avançados para otimização de abordagens de identificação de sistemas não-lineares e análise e projeto de controladores adaptativos e preditivos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Leandro dos Santos Coelho - Coordenador / Diego Wentz Antunes - Integrante / Marcelo Wicthoff Pessoa - Integrante / Calos Klein - Integrante.

• 2005 - 2006

  OCRobM - Otimização e controle aplicado a robôs manipuladores, Descrição: O objetivo geral deste projeto é o estudo, análise, projeto e implementação de algoritmos de otimização determinísticos (programação quadrática e método do gradiente conjugado) e estocásticos (algoritmos evolutivos, inteligência coletiva e evolução Lamarckiana) aplicados a projetos de robótica de manipuladores, tais como: (i) otimização de volume de trabalho, (ii) sintonia de controladores multivariáveis, e (iii) estratégias cooperação entre robôs manipuladores.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Helon Vicente Hultmann Ayala - Integrante / Leandro dos Santos Coelho - Coordenador / Camila da Costa Silveira - Integrante / Sezimária F. Pereira Saramago - Integrante / Lucas Weihmann - Integrante / Paulo Roberto Bergamaschi - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal de Uberlândia - Cooperação / Universidade Federal de Goiás - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - Bolsa.

Prêmios