FERNANDA BEATRIZ JORDÁN ROJAS DALLAQUA

Possui graduação em Ciência e Tecnologia (2014) e em Ciência da Computação (2015), e doutorado em Ciência da Computação (2020) pela Universidade Federal de São Paulo. Possui interesse nas áreas de aprendizado de máquina, processamento de imagens e Ciência Cidadã. Foi bolsista de treinamento técnico da FAPESP de abril de 2021 a junho de 2022, no projeto "Solução para avaliação de florestas por sensoriamento remoto" da empresa Visiona Tecnologia Espacial S.A.. Nesse projeto, desenvolvido em linguagem Python, dados de sensoriamento remoto e aprendizado de máquina foram utilizados para identificar e extrair informações de silvicultura. Atualmente é analista de desenvolvimento de sistemas na empresa Visiona Tecnologia Espacial S.A.

Informações coletadas do Lattes em 30/12/2023

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2016 - 2020

Universidade Federal de São Paulo
Título: Projeto ForestEyes - Ciência Cidadã e Aprendizado de Máquina na Detecção de Áreas Desmatadas em Florestas Tropicais
Álvaro Luiz Fazenda. Coorientador: Fabio Augusto Faria. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. Palavras-chave: Ciência da Computação; Ciência Cidadã; Aprendizado de Máquina; Aprendizado Ativo; Detecção de desmatamento.

Graduação em Ciência da Computação

2015 - 2015

Universidade Federal de São Paulo
Título: Sistema Distribuído de Classificação de Imagens aplicado à um Projeto de Ciência Cidadã
Orientador: Prof. Dr. Álvaro Luiz Fazenda

Graduação em Ciência e Tecnologia

2012 - 2014

Universidade Federal de São Paulo

Graduação interrompida em 2011 em Matemática Computacional

2010 - Atual

Universidade Federal de São Paulo
Ano de interrupção: 2011

Ensino Médio (2º grau)

2006 - 2008

Colégio Poliedro SjCampos

Formação complementar

2022 - 2024

Google Cloud Certified Professional Data Engineer. , Google Inc., Google, Estados Unidos.

2022 - 2022

Google Earth Engine 101 Partner Training. , Google Brasil Internet, GOOGLE BRASIL, Brasil.

2020 - 2020

Leading Digital Transformation. (Carga horária: 40h). , Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Razoavelmente, Escreve Pouco.

Participação em eventos

XX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto.Classificação do gênero de silvicultura utilizando séries temporais multi-sensor e Aprendizado de Máquina. 2023. (Simpósio).

XXIV ISPRS Congress. FOREST PLANTATION DETECTION THROUGH DEEP SEMANTIC SEGMENTATION. 2022. (Congresso).

34th Conference on Graphics, Patterns and Images. ForestEyes Project - Citizen Science and Machine Learning to detect deforested areas in tropical forests. 2021. (Congresso).

33rd Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2020). Building Datasets for Rainforest Deforestation Detection through a Citizen Science Project. 2020. (Congresso).

Congresso Acadêmico Unifesp Virtual 2020 - Ciência e Universidade: Transformações para a Sociedade. APRENDIZADO DE MÁQUINA COM DADOS DE CIÊNCIA CIDADÃ NA DETECÇÃO DE DESMATAMENTO EM FLORESTAS TROPICAIS. 2020. (Congresso).

Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo (ERAMIA-SP). Aprendizado Ativo com dados de Ciência Cidadã para o monitoramento de florestas tropicais. 2020. (Congresso).

IEEE GRSS Young Professionals & ISPRS Student Consortium Summer Sc School. 2020. (Outra).

XXI Brazilian Symposium on Geoinformatics (GEOINFO 2020).Projeto ForestEyes: Uma proposta para aliar Ciência Cidadã e Aprendizado de Máquina para monitoramento de desmatamento. 2020. (Simpósio).

III Simpósio de Aplicações de Óptica e Lasers. 2019. (Simpósio).

Terceiro Encontro Paulista de Pós-Graduandos em Computação - EPPC3.Citizen Science and Active Learning for rainforests' deforestation detection. 2019. (Encontro).

XIX Workshop de Computação Aplicada. 2019. (Outra).

XX Brazilian Symposium on Geoinformatics. 2019. (Simpósio).

31st Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI 2018). Active Learning Approaches for Deforested Area Classification. 2018. (Congresso).

Escola Regional de Alto Desempenho de SP (ERAD-SP). 2018. (Congresso).

Escola Regional de Alto Desempenho de SP (ERAD-SP). Sistema Distribuído de Classificação de Imagens aplicado à um Projeto de Ciência Cidadã. 2016. (Congresso).

SIBGRAPI - Conference on Graphics, Patterns and Images. 2016. (Congresso).

I Congresso Acadêmico - UNIFESP. Implementação de um Protótipo de Computação Voluntária para Classificação de Imagens. 2015. (Congresso).

WSCAD 2014 - XV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. 2014. (Simpósio).

Participação em bancas

Aluno: Rafael Leinio Pereira

FARIA, F. A.; FAZENDA, A. L.;DALLAQUA, F. B. J. R.; ARCANJO, J. S.. Uso de Técnicas de Super-Resolução Baseadas em Aprendizagem Profunda para Problemas Reais. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de São Paulo.

Produções bibliográficas

DALLAQUA, F. B. J. R. ; ROSA, R. A. S. ; SCHULTZ, B. ; FARIA, L. R. ; RODRIGUES, T. G. ; OLIVEIRA, C. G. ; KIESER, M. E. J. ; MALHOTRA, V. ; DWYER, T. ; WOLFE, D. S. . FOREST PLANTATION DETECTION THROUGH DEEP SEMANTIC SEGMENTATION. The International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Sciences , v. XLIII-B3-2022, p. 77-84, 2022.
DALLAQUA, FERNANDA B.J.R. ; FAZENDA, ÁLVARO LUIZ ; FARIA, FABIO A. . ForestEyes Project: Conception, enhancements, and challenges. Future Generation Computer Systems , v. 124, p. 422-435, 2021.
DALLAQUA, FERNANDA BEATRIZ JORDAN ROJAS ; FARIA, FABIO AUGUSTO ; FAZENDA, ALVARO LUIZ . Building Data Sets for Rainforest Deforestation Detection Through a Citizen Science Project. IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters , v. 1, p. 1-5, 2020.
DALLAQUA, FERNANDA B.J.R. ; FAZENDA, A. L. ; FARIA, FABIO A. . Cidadãos comuns ajudando no combate ao desmatamento das florestas tropicais. Computação Brasil, p. 20 - 23, 21 dez. 2021.
DALLAQUA, FERNANDA BEATRIZ JORDAN ROJAS ; BRUNO SCHULTZ ; RAFAEL ANTÔNIO ROSA ; JÚLIO BANDEIRA GUERRA ; THIAGO GONÇALVES RODRIGUES . Classificação do gênero de silvicultura utilizando séries temporais multi-sensor e Aprendizado de Máquina. In: XX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2023, Florianópolis. Anais do XX Simpósio Brasileiro de Sensoriamento Remoto, 2023. v. Vol 20. p. 1786-1789.
PIMENTA, G. A. ; DALLAQUA, F. B. J. R. ; DALLAQUA, F. B. J. R. ; FAZENDA, A. L. ; FARIA, F. A. . Neuroevolution-based Classifiers for Deforestation Detection in Tropical Forests. In: 35th Conference on Graphics, Patterns and Images SIBGRAPI, 2022, Natal. SIBGRAPI2022, 2022.
DALLAQUA, FERNANDA B.J.R. ; FARIA, FABIO A. ; FAZENDA, ALVARO L. . ForestEyes Project - Citizen Science and Machine Learning to detect deforested areas in tropical forests. In: 34th Conference on Graphics, Patterns and Images, 2021. Workshop of Theses and Dissertations, 2021.
JORDAN ROJAS DALLAQUA, FERNANDA BEATRIZ ; FAZENDA, ALVARO LUIZ ; FARIA, FABIO AUGUSTO . ForestEyes Project: Can Citizen Scientists Help Rainforests?. In: 2019 15th International Conference on eScience (eScience), 2019, San Diego. 2019 15th International Conference on eScience (eScience), 2019. p. 18.
J. R. DALLAQUA, FERNANDA B. ; FARIA, FABIO AUGUSTO ; FAZENDA, ALVARO L. . Active Learning Approaches for Deforested Area Classification. In: 2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018, Parana. 2018 31st SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2018. p. 48.
FAZENDA, A. L. ; FARIA, F. A. . Aprendizado Ativo com dados de Ciência Cidadã para o monitoramento de florestas tropicais. In: Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo (ERAMIA-SP), 2020, São Paulo. Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo (ERAMIA-SP), 2020.
J. R. DALLAQUA, FERNANDA B. ; FAZENDA, ALVARO L. ; FARIA, FABIO AUGUSTO . Projeto ForestEyes: Uma proposta para aliar Ciência Cidadã e Aprendizado de Máquina para monitoramento de desmatamento. In: XXI Brazilian Symposium on Geoinformatics (GEOINFO 2020), 2020. Anais do 21o. Simpósio Brasileiro de Geoinformática, 2020.
FAZENDA, A. L. . Sistema Distribuído de Classificação de Imagens aplicado à um Projeto de Ciência Cidadã. In: Escola Regional de Alto Desempenho de SP (ERAD-SP), 2016, São Paulo. Anais da Escola Regional de Alto Desempenho de SP (ERAD-SP), 2016.

Prêmios

2020

Prêmio de melhor artigo de pós-graduação da Escola Regional de Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial de São Paulo, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

2016

Graduação com menção honrosa, ICT-UNIFESP.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - Atual

Visiona Tecnologia Espacial S.A.

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Analista de desenvolvimento de sistemas, Carga horária: 40

2021 - 2022

Visiona Tecnologia Espacial S.A.

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista de Treinamento Técnico pela FAPESP, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

2014 - 2015

Universidade Federal de São Paulo

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Tecnológica

Outras informações:
Bolsista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação (PIBITI/CNPq) sob a orientação do Prof. Dr. Álvaro Luiz Fazenda, no Departamento de Ciência e Tecnologia no Campus São José dos Campos da Universidade Federal de São Paulo com o trabalho "Implementação de um Protótipo de Computação Voluntária para Classificação de Imagens".