Gabriel Lins Tenório

Possui graduação em Engenharia de Controle e Automação (2016) e mestrado em Engenharia Elétrica (2019) (Processamento de Sinais, Automação e Robótica) pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Participou de um projeto de pesquisa (iniciação científica), financiado pelo CNPq (PIBITI). Atuou como pesquisador/programador no Laboratório de Inteligência Computacional Aplicada (ICA), localizado na PUC-Rio, Brasil. Atua como pesquisador no projeto Tecsoil 610 e cursa Doutorado em Engenharia Elétrica (Processamento de Sinais, Automação e Robótica) como bolsista do CNPq, ambos na PUC-Rio.

Informações coletadas do Lattes em 10/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Engenharia Elétrica

2019 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Wouter Caarls. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Mestrado em Engenharia Elétrica

2017 - 2019

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Applications of Deep Learning for Crop Monitoring: Classification of Crop Type, Health and Maturity,Ano de Obtenção: 2019
Wouter Caarls.Coorientador: Eduardo Costa da Silva. Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2011 - 2016

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio
Título: Projeto e Avaliação de Unidade de Processamento Neural Híbrida
Orientador: Eduardo Costa da Silva
Bolsista do(a): Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-RIO, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2006 - 2008

Colégio Saint John

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Alemão

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

Participação em eventos

UTFORSK 2018 ( Brasil ).Monitoramento de Áreas Vegetativas Utilizando Aprendizado Profundo. 2018. (Oficina).

UTFORSK 2017 - 1st Agri-Robotics Summer Camp ( Noruega ).Plant Health Identification in Strawberry Leaves using NDVI. 2017. (Oficina).

Projetos de pesquisa

2017 - 2019

Applications of Deep Learning for Crop Monitoring: Classification of Crop Type, Health and Maturity, Descrição: Dissertação de Mestrado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Gabriel Lins Tenório - Integrante / Wouter Caarls - Coordenador.
2016 - 2016

Projeto e Avaliação de Unidade de Processamento Neural Híbrida, Descrição: Trabalho de Conclusão de Curso.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Gabriel Lins Tenório - Integrante / Carlos Eduardo Rodrigues Correia - Integrante / Eduardo Costa da Silva - Coordenador.

Histórico profissional

Experiência profissional

2019 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20

Outras informações:
Projeto Tecsoil 610

2014 - 2015

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Controle Inteligente de Robôs Móveis Autônomos utilizando Sistemas Inteligentes Atividades exercidas: Modelagem, simulação, implementação e aplicação (em ambientes simulados e reais) de um robô autônomo de busca e captura (Corobot), feito através das programações de sistemas Fuzzy e visão computacional (em MATLAB e C++). Utilização e programação de um braço robótico.

2014 - 2014

Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, PUC-Rio

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 6

Outras informações:
Monitor da disciplina Programação 2

2018 - 2019

Laboratório de inteligência computacional aplicada

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador/Programador, Carga horária: 20

Outras informações:
OCTOPUS 4.0 - Sistema Integrado de Gerência de Reservatórios. Este projeto visa desenvolver e aprimorar um sistema de inteligência artificial de apoio à decisão (denominado OCTOPUS 4.0) que auxilia na determinação de planos ótimos de drenagem de reservatórios de petróleo, considerando restrições lineares e não lineares inerentes a alocação de poços em reservatórios reais. A partir da descrição de um reservatório por modelo de simulação numérica, o sistema OCTOPUS busca pelo melhor cenário de alocação de poços que maximiza o valor presente líquido (VPL) da produção de hidrocarbonetos no reservatório em análise. O OCTOPUS emprega métodos matemáticos para tratamento de restrições lineares e não lineares, e conta com um módulo otimizador que emprega Algoritmos Genéticos para determinar a quantidade de poços, o tipo (injetor ou produtor), a trajetória (vertical, horizontal ou direcional) e a localização desses poços. Sua interface inclui janelas de parametrização do sistema, criação de projetos, vizualisação de gráficos de otimização e de planos de drenagem, além de funcionalidades criadas por especialistas da área de E&P.

2017 - Atual

Norwegian University of Life Sciences

Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Pesquisador

2016 - 2017

Grupo de Inovação e Gestão Ambiental

Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Estagiário de Controle e Automação, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvimento de firmware de microcontroladores em C e Lua. Utilização de sistemas operacionais de tempo real em aplicações embarcadas. Utilização de microcontroladores de diferentes arquiteturas de CPU, AVR e ARMs distintos. Emprego de ferramentas de versionamento de código (Git e Subversion) e revisão de código (Gerrit).

2016 - 2016

Olympic Broadcasting Services

Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Auxiliar de Engenheiro, Carga horária: 40

Outras informações:
Instrução a técnicos nos idiomas inglês e alemão. Instalações elétricas do ambiente. Instalação do sistema de proteção elétrico para eventuais imprevistos. Análise de segurança do local (isolamento elétrico).