Péricles Barbosa Cunha de Miranda

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DA SILVA, CLEBER A.C.F. ; ROSA, DANIEL CARNEIRO ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; SI, TAPAS ; CERRI, RICARDO ; BASGALUPP, MÁRCIO P. . Automated CNN optimization using multi-objective grammatical evolution. APPLIED SOFT COMPUTING , v. 151, p. 111124, 2024.

• SI, TAPAS ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; NANDI, UTPAL ; JANA, NANDA DULAL ; MALLIK, SAURAV ; MAULIK, UJJWAL ; QIN, HONG . Opposition-Based Chaotic Tunicate Swarm Algorithms for Global Optimization. IEEE Access , v. 12, p. 18168-18188, 2024.

• DE LIMA, TIAGO BARBOSA ; ROLIM, VITOR ; NASCIMENTO, ANDRÉ C.A. ; MIRANDA, PÉRICLES ; MACARIO, VALMIR ; RODRIGUES, LUIZ ; FREITAS, ELYDA ; GA?EVI', DRAGAN ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Towards explainable automatic punctuation restoration for Portuguese using transformers. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 257, p. 125097, 2024.

• DA SILVA, CLEBER A.C.F. ; ROSA, DANIEL CARNEIRO ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; CORDEIRO, FILIPE R. ; SI, TAPAS ; NASCIMENTO, ANDRÉ C.A. ; MELLO, RAFAEL F.L. ; DE MATTOS NETO, PAULO S.G. . A novel multi-objective grammar-based framework for the generation of Convolutional Neural Networks. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 212, p. 118670, 2023.

• SI, TAPAS ; BHATTACHARYA, DEBOLINA ; NAYAK, SOMEN ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; NANDI, UTPAL ; MALLIK, SAURAV ; MAULIK, UJJWAL ; QIN, HONG . PCOBL: A Novel Opposition-Based Learning Strategy to Improve Metaheuristics Exploration and Exploitation for Solving Global Optimization Problems. IEEE Access , v. 11, p. 46413-46440, 2023.

• CANDEIAS, JORGE ; DE ARAÚJO, DANILO R.B. ; MIRANDA, PÉRICLES ; BASTOS-FILHO, CARMELO J.A. . Memetic evolutionary algorithms to design optical networks with a local search that improves diversity. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 232, p. 120805, 2023.

• SI, T. ; BAGCHI, J. ; DE MIRANDA, PÉRICLES B. C. . Artificial Neural Network training using metaheuristics for medical data classification: An experimental study. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 193, p. 116423, 2022.

• SI, TAPAS ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; BHATTACHARYA, DEBOLINA . Novel enhanced Salp Swarm Algorithms using opposition-based learning schemes for global optimization problems. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 207, p. 117961, 2022.

• SI, T. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; GALDINO, J. V. ; NASCIMENTO, A. C. A. . Grammar-based automatic programming for medical data classification: an experimental study. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW , v. -, p. -, 2021.

• DIAS, LUCAS V. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; NASCIMENTO, ANDRÉ C.A. ; CORDEIRO, FILIPE R. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; PRUDÊNCIO, RICARDO B.C. . ImageDataset2Vec: An image dataset embedding for algorithm selection. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 180, p. 115053, 2021.

• MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; MELLO, R. F. L. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; SOUZA, S. B. J. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. . Uma Abordagem Multi-objetivo para Seleção de Caminhos de Aprendizagem para Grupo de Usuários. REVISTA BRASILEIRA DE INFORMÁTICA NA EDUCAÇÃO , v. 27, p. 336-350, 2020.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; NASCIMENTO, ANDRÉ C.A. . A multi-objective optimization approach for the group formation problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 162, p. 113828, 2020.

• PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; ANDRE, M. ; MIRANDA, P. B. C. ; ROLIM, V. ; ROGERIO, S. . O Plágio em Ambiente Educacional Virtual: Uma Revisão da Literatura. RENOTE. REVISTA NOVAS TECNOLOGIAS NA EDUCAÇÃO , v. 15, p. 1-12, 2018.

• MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; PRUDÊNCIO, RICARDO B. C. . A novel context-free grammar for the generation of PSO algorithms. Natural Computing , v. 1, p. 1-19, 2018.

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Generation of Particle Swarm Optimization algorithms: An experimental study using Grammar-Guided Genetic Programming. APPLIED SOFT COMPUTING , p. 281-296, 2017.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; PRUDÊNCIO, RICARDO B.C. ; PAPPA, GISELE L. . H3AD: A hybrid hyper-heuristic for algorithm design. INFORMATION SCIENCES , v. 414, p. 340-354, 2017.

• LORENA, A. C. ; MACIEL, A. I. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; COSTA, I. G. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Data complexity meta-features for regression problems. MACHINE LEARNING , v. 107, p. 209-246, 2017.

• MESQUITA, R. G. ; SILVA, R. M. A. ; MELLO, C. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. . Parameter tuning for document image binarization using a racing algorithm. Expert Systems with Applications , v. 42, p. 2593-2603, 2015.

• MIRANDA, PERICLES B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . A hybrid meta-learning architecture for multi-objective optimization of SVM parameters. Neurocomputing (Amsterdam) , v. 143, p. 27-43, 2014.

• Galhardi, Lucas ; Herculano, Maria Fernanda ; RODRIGUES, LUIZ ; MIRANDA, PÉRICLES ; OLIVEIRA, HILÁRIO ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; ISOTANI, SEIJI ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Contextual Features for Automatic Essay Scoring in Portuguese. Communications in Computer and Information Science. 215ed.: Springer Nature Switzerland, 2024, v. , p. 270-282.

• Carvalho, Ruan ; Lins, Lucas Fernandes ; RODRIGUES, LUIZ ; MIRANDA, PÉRICLES ; OLIVEIRA, HILÁRIO ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; ISOTANI, SEIJI ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Exploring NLP and Embedding for Automatic Essay Scoring in the Portuguese. Communications in Computer and Information Science. 215ed.: Springer Nature Switzerland, 2024, v. , p. 228-233.

• Alves, Alexandre ; MIRANDA, PÉRICLES ; Mello, Rafael ; Nascimento, André . Automatic Simplification of Legal Texts in Portuguese Using Machine Learning. Frontiers in Artificial Intelligence and Applications. 379ed.: IOS Press, 2023, v. , p. 281-.

• BASTOS FILHO, C. J. A. ; CARVALHO, D. F. ; MIRANDA, P. B. C. ; Caraciolo, M. P. ; FIGUEIREDO, E. M. N. . Multi-ring Particle Swarm Optimization. Evolutionary Computation. 1ed.Vukovar: IN-Tech Education and Publishing KG, 2009, v. , p. 523-540.

• ASCENDINA, CAMILA ; DE MATTOS NETO, PAULO S. G. ; DE OLIVEIRA, JOAO FAUSTO L. ; DE MIRANDA, PERICLES B. C. . An Evolutionary Approach to Forecasting Models Hybridization. In: ICMLC 2024: 2024 16th International Conference on Machine Learning and Computing, 2024, Shenzhen China. Proceedings of the 2024 16th International Conference on Machine Learning and Computing. p. 134.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; GIRÁLDEZ-CRU, JESÚS ; SILVA-FILHO, MOÉSIO W. ; ZARCO, CARMEN ; CORDÓN, OSCAR . Learning Agents' Behavioral Patterns in Agent-Based Modeling by Means of Evolutionary Algorithms. In: 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2024, Yokohama. 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2024. p. 1.

• BASGALUPP, MÁRCIO P. ; BARROS, RODRIGO C. ; DA SILVA, TIAGO S. ; SILVEIRA, FÁBIO F. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; NERI, FERRANTE . An Experimental Analysis on Automated Machine Learning for Software Defect Prediction. In: 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2024, Yokohama. 2024 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2024. p. 1.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; MONTE, LEONARDO ; NASCIMENTO, ANDRÉ C. A. ; BASGALUPP, MÁRCIO P. ; COELHO, JOSÉ LEOVIGILDO . Machine Learning and IoT for Predicting the Productivity of MRI Equipment. In: 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2024, Yokohama. 2024 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2024. p. 1.

• PACHECO, R. ; RODRIGUES, L. ; LINS, L. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; MACARIO FILHO, V. ; ISOTANI, S. ; CORDEIRO, T. ; IBERT, I. ; DEMERVAL, D. ; GA?EVIĆ ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Automated Thematic Coherence Scoring of Student Essays Written in Portuguese. In: Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2023. Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2023.

• OLIVEIRA, HILÁRIO ; FERREIRA MELLO, RAFAEL ; BARREIROS ROSA, BRUNO ALEXANDRE ; RAKOVIC, MLADEN ; MIRANDA, PERICLES ; CORDEIRO, THIAGO ; ISOTANI, SEIJI ; BITTENCOURT, IG ; GASEVIC, DRAGAN . Towards explainable prediction of essay cohesion in Portuguese and English. In: LAK 2023: 13th International Learning Analytics and Knowledge Conference, 2023, Arlington TX USA. LAK23: 13th International Learning Analytics and Knowledge Conference. p. 509.

• VIDAL, VICTOR ; BASTOS, TÁSSIA ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; MIRANDA, PÉRICLES ; NASCIMENTO, ANDRÉ C. A. . On the impact of missing value imputation methods for multiple kernel learning on bipartite graphs. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023, Brasil. Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023). p. 199.

• SILVA, V. E. S. ; LACERDA, T. B. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; CHAGAS, A. R. C. ; FURTADO, A. P. C. . Federated Learning and Mel-Spectrograms for Physical Violence Detection in Audio. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2023. BRACIS 2023: Intelligent Systems, 2023.

• SILVA FILHO, MOÉSIO WENCESLAU DA ; NASCIMENTO, ANDRÉ C. A. ; MIRANDA, PÉRICLES ; RODRIGUES, LUIZ ; CORDEIRO, THIAGO ; ISOTANI, SEIJI ; BITTENCOURT, IG IBERT ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Automated Formal Register Scoring of Student Narrative Essays Written in Portuguese. In: Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil, 2023, Brasil. Anais do II Workshop de Aplicações Práticas de Learning Analytics em Instituições de Ensino no Brasil (WAPLA 2023). p. 1.

• OLIVEIRA, HILÁRIO ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; MIRANDA, PÉRICLES ; ALEXANDRE, BRUNO ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; ISOTANI, SEIJI . Classificação ou Regressão? Avaliando Coesão Textual em Redações no contexto do ENEM. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2023, Brasil. Anais do XXXIV Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2023). p. 1226.

• CHAGAS, AMERSON ; ROSA, DANIEL ; SILVA, CLEBER ; SI, TAPAS ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. . Assessing Multi-Objective Search Engines for GE: A Case Study in CNN Generation. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023, Brasil. Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023). p. 43.

• MELLO, RAFAEL FERREIRA ; FIORENTINO NETO, G. ; OLIVEIRA, H. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; RAKOVIC, M. ; GA?EVIĆ . Towards automated content analysis of rhetorical structure of written essays using sequential content-independent features in Portuguese. In: International Learning Analytics and Knowledge Conference, 2022, San Francisco. Proceedings of the 12th International Learning Analytics and Knowledge Conference, 2022.

• MIRANDA, PERICLES B.C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; NASCIMENTO, ANDRE C.A. ; SI, TAPAS . Multi-Objective Optimization of Sampling Algorithms Pipeline for Unbalanced Problems. In: 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2022, Padua. 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2022. p. 1.

• SILVA, VICTOR E. DE S. ; LACERDA, TIAGO B. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; NASCIMENTO, ANDRE C.A. ; FURTADO, ANA PAULA C. . Federated Learning for Physical Violence Detection in Videos. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 1.

• BATISTA, HYAN H. N. ; BARBOSA, GABRIEL A. ; MIRANDA, PÉRICLES ; SANTOS, JÁRIO ; ISOTANI, SEIJI ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; FERREIRA MELLO, RAFAEL . Detecção Automática de Clímax em Produções de Textos Narrativos. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Brasil. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2022). p. 932.

• BATISTA, HYAN H. N. ; CAVALCANTI, ANDERSON PINHEIRO ; MIRANDA, PÉRICLES ; Nascimento, André ; FERREIRA MELLO, RAFAEL . Classificação Multi-classe para Análise de Qualidade de Feedback. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Brasil. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2022). p. 1114.

• BARBOSA, GABRIEL A. ; BATISTA, HYAN H. N. ; MIRANDA, PÉRICLES ; SANTOS, JÁRIO ; ISOTANI, SEIJI ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; FERREIRA MELLO, RAFAEL . Aprendizagem de Máquina para Classificação de Tipos Textuais: Estudo de Caso em Textos escritos em Português Brasileiro. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Brasil. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2022). p. 920.

• OLIVEIRA, HILÁRIO ; MIRANDA, PÉRICLES ; ISOTANI, SEIJI ; SANTOS, JÁRIO ; CORDEIRO, THIAGO ; BITTENCOURT, IG IBERT ; FERREIRA MELLO, RAFAEL . Estimando Coesão Textual em Redações no Contexto do ENEM Utilizando Modelos de Aprendizado de Máquina. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2022, Brasil. Anais do XXXIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2022). p. 883.

• SILVA FILHO, M. W. ; BARBOSA, G. A. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. . Learning Global Optimization by Deep Reinforcement Learning. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2022, São Paulo. BRACIS 2022: Intelligent Systems, 2022. v. 13654. p. 417-433.

• LIMA, T. B. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; SILVA FILHO, M. W. ; IBERT, I. ; DAMASCENO, T. ; JARIO, J. . Sequence Labeling Algorithms for Punctuation Restoration in Brazilian Portuguese Texts. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2022, São Paulo. BRACIS 2022: Intelligent Systems, 2022. v. 13654.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; CASADEI, V. ; SILVA, E. ; MORAIS, J. ; ALVES, M. ; SEVERO, M. ; FREITAS, J. P. . TSPNet-HF: A Hand/Face TSPNet Method for Sign Language Translation. In: Ibero-American Conference on Artificial Intelligence, 2022, Cartagena. IBERAMIA 2022: Advances in Artificial Intelligence ? IBERAMIA 2022, 2022. p. 305-316.

• F. NETO, GIUSEPPE ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; NASCIMENTO, ANDRÉ C. A. . A Novel One-to-Many Matching Method for the Assignment Problem: An ENEM Case Study. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2022, Brasil. Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022). p. 164.

• RODRIGUES NETO, JOSÉ ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; NASCIMENTO, ANDRÉ C. A. . Chatbot to Support Frequently Asked Questions from Students in Higher Education Institutions. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2022, Brasil. Anais do XIX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2022). p. 591.

• PEREIRA, STEFFANO ; MIRANDA, PERICLES ; FRANCA, THIAGO ; BASTOS-FILHO, CARMELO J. A. ; SI, TAPAS . A Many-Objective Optimization Approach to Generate Synthetic Datasets based on Real-World Classification Problems. In: 2022 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LACCI), 2022, Montevideo. 2022 IEEE Latin American Conference on Computational Intelligence (LA-CCI), 2022. p. 1.

• SILVA, C. A. C. F. ; ROSA, D. C. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; CORDEIRO, F. R. ; SI, T. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MELLO, R. F. L. ; MATTOS NETO, P. S. G. . A Multi-Objective Grammatical Evolution Framework to Generate Convolutional Neural Network Architectures. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021, Polônia. Proceedings on the IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021.

• UCHOA, J. P. C. ; FALCAO, T. P. R. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PERICLES B. C. ; MELLO, R. F. L. . Fostering Autonomy through Augmentative and Alternative Communication. In: International Conference on Advanced Learning Technologies (ICALT), 2021, Tartu. Proceedings on the International Conference on Advanced Learning Technologies, 2021.

• BARROS, A. N. ; ANDRADE JUNIOR, E. A. ; CAVALCANTI, A. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Feedback Analyzer: Uma interface para análise de feedback. In: Congresso sobre Tecnologias na Educação, 2021. Anais do VI Congresso sobre Tecnologias na Educação.

• AGUIAR, F. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; FURTADO, A. P. C. C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. . Learning Analytics e Problem-Based Learning: Mapeamento Sistemático da Literatura. In: Congresso sobre Tecnologias na Educação, 2021. Anais do VI Congresso sobre Tecnologias na Educação.

• SILVA, C. A. C. F. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; CORDEIRO, F. R. . A New Grammar for Creating Convolutional Neural Networks Applied to Medical Image Classification. In: Conference on Graphics, Patterns and Images (SIBGRAPI), 2021. 34th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images.

• CAVALCANTI, A. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; FREITAS, F. L. G. . Utilização de Recursos Linguísticos para Classificação Automática de Mensagens de Feedback. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2021. Anais do XXXII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.

• LIMA, T. B. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; VALENCA, G. ; MELLO, R. F. L. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; SI, T. . Portuguese Neural Text Simplification Using Machine Translation. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2021. Brazilian Conference on Intelligent Systems.

• SILVA, I. L. A. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MALDONADO, I. W. S. ; COELHO FILHO, J. L. M. . Assessment of text clustering approaches for legal documents. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• LACERDA, T. B. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; FURTADO, A. P. C. C. . Deep Learning and Mel-spectrograms for Physica Violence Detection in Audio. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• MOTA, C. R. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; DE MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; MALDONADO, I. W. S. ; COELHO FILHO, J. L. M. . Reconhecimento de entidades nomeadas em documentos jurídicos em português utilizando redes neurais. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• BATISTA, H. H. N. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; MALDONADO, I. W. S. ; COELHO FILHO, J. L. M. . A comparative analysis of text embedding approach to extract named entities in Portuguese legal documents. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• SILVA FILHO, M. W. ; BARBOSA, G. A. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Zeroth Order Policy Search Methods for Global Optimization Problems: An Experimental Study. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• LIMA, T. B. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; MELLO, RAFAEL FERREIRA . Analysis of a Brazilian Indigenous corpus using machine learning methods. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2021. Anais do XVIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional.

• BARBOSA, G. F. S. ; CAMELO, R. ; PINHEIRO, A. ; MIRANDA, PERICLES B. C. ; MELLO, R. F. L. ; KOVANOVIĆ ; GA?EVIĆ . Towards automatic cross-language classification of cognitive presence in online discussions. In: International Conference on Learning Analytics & Knowledge, 2020, Frankfurt. Proceedings of the Tenth International Conference on Learning Analytics & Knowledge, 2020.

• FRANCA, T. R. ; DE MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; LORENA, A. C. ; NASCIMENTO, A. C. A. . A many-objective optimization approach for complexity-based data set generation. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2020, Online. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2020.

• FIORENTINO NETO, G. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; CAVALCANTI, G. D. C. ; SI, T. ; CORDEIRO, F. R. ; CASTRO, M. . Layers Sequence Optimizing for Deep Neural Networks using Multiples Objectives. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2020, Online. IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2020.

• NASCIMENTO, J. ; ARAUJO, D. R. B. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. . Uma Nova Estratégia para Seleção de Indivíduos em Algoritmos Multiobjetivos com Busca Local Aplicados ao Problema de Projeto de Redes. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2020, Online. Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020.

• DIAS, L. V. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; CORDEIRO, F. R. ; MELLO, R. F. L. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; DANTAS, R. . Extração de Meta-Características de Conjuntos de Dados de Imagens para Seleção de Redes Neurais Convolucionais. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020, Online. Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020.

• FRANCA, T. R. ; DE MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; NASCIMENTO, A. C. A. . CbDGen: Uma ferramenta de geração de dados sintéticos baseada na complexidade. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020, Online. Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020.

• MOTA, C. R. ; LIMA, A. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; MELLO, R. F. L. . Classificação de Páginas de Petições iniciais Utilizando Redes Neurais Convolucionais Multimodais. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020, Online. Anais do XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2020.

• BARROS, M. L. S. D. ; SILVA, C. M. R. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. . Xphide: Um Sistema Especialista para a Detecção de Phishing. In: 20th Brazilian Symposium on Information and Computer Systems Security (SBSeg 2020), 2020, Online. 20th Brazilian Symposium on Information and Computer Systems Security (SBSeg 2020), 2020.

• PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; FREITAS, F. L. G. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. . Análise Automática de Feedback em Ambientes de Aprendizagem Online. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), 2020, Online. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBIE 2020), 2020.

• CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; MIRANDA, PÉRICLES B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Otimização multi-objetivo da sequência de camadas em arquiteturas de aprendizagem profunda. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019, Salvador. XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019.

• BARROS, M. L. S. D. ; SILVA, C. M. R. ; MIRANDA, PERICLES B. C. . Adoção da seleção de características como mecanismo antiphishing: aplicabilidade e impactos. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019, Salvador. XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019.

• BARBOSA, G. F. S. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; MELLO, R. F. L. . Sequenciamento de algoritmos de amostragem para aumentar o desempenho de classificadores em conjuntos de dados desequilibrados. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019, Salvador. XVI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2019.

• MIRANDA, PERICLES B. C. DE ; MORAIS, R. F. A. B. ; SILVA, R. M. A. . Using a Many-Objective Optimization Algorithm to Select Sampling Approaches for Imbalanced Datasets. In: Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the IEEE CEC 2018, 2018.

• DINIZ, J. B. ; CORDEIRO, F. R. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, L. A. T. . A Grammar-based Genetic Programming Approach to Optimize Convolutional Neural Network Architectures. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2018, São Paulo. XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2018.

• MORAIS, R. F. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, R. M. A. . A multi-criteria meta-learning method to select Under-Sampling Algorithms for Imbalanced Datasets. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, 2017, Bruges. 25th European Symposium on Artificial Neural Networks, 2017.

• FRANCA, L. D. ; MIRANDA, PÈRICLES B.C. ; CORDEIRO, F. R. . Um Estudo Experimental da Aplicação do Algoritmo de Neuroevolução com Crescimento Topológico em Imagens Médicas. In: Encontro Nacional de Inteligência Computacional, 2017, Uberlândia, Minas Gerais. Anais do ENIAC 2017, 2017.

• SANTOS, P. ; MELLO, R. F. L. ; MIRANDA, PERICLES B.C. . Dados Abertos Educacionais: Uma Revisão da Literatura Brasileira. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• ANDRE, M. ; PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; NETO, S. ; CESAR, A. . Mineração de Textos em Fóruns Educacionais: uma revisão da literatura. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• AZEVEDO, D. ; MELLO, R. F. L. ; MEDONCA, V. ; MIRANDA, PERICLES B. C. DE . Aplicação de análise de sentimento em fóruns educacionais para prevenir evasão. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• MIRANDA, PERICLES B.C. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; SOUZA, S. B. J. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; MELLO, R. F. L. . Seleção de Caminho de Aprendizagem para Grupo de Usuários: Uma Abordagem baseada em Perfil. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• PINHEIRO, A. ; MELLO, R. F. L. ; ANDRE, M. ; NETO, S. ; PASSERO, G. ; MIRANDA, PERICLES B.C. . Uma Nova Abordagem para Detecção de Plágio em Ambientes Educacionais. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• MIRANDA, P. B. C. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; MELLO, R. F. L. . Formação de grupos de alunos baseado em múltiplos critérios. In: Congresso Brasileiro de Informática da Educação, 2017, Recife. XXVIII Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017.

• SILVA, C. M. R. ; SILVA, J. L. C. ; RODRIGUES, R. B. ; GATTI, D. C. ; NASCIMENTO, L. M. ; BRITO, K. S. ; MIRANDA, P. B. C. ; ASSAD, R. E. ; QUEIROZ, R. J. G. B. ; GARCIA, V. C. . Towards a Taxonomy for Security Threats on the Web Ecosystem. In: IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium, 2016, Instabul. IEEE/IFIP Network Operations and Management Symposium 2016 (NOMS), 2016.

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . A Novel Context-Free Grammar to Guide the Construction of Particle Swarm Optimization Algorithms. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Tree-based Grammar Genetic Programming to Evolve Particle Swarm Algorithms. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

• MORAIS, R. F. A. B. ; MIRANDA, P. B. C. ; SILVA, R. M. A. . A Meta-Learning Method to Select Under-Sampling Algorithms for Imbalanced Data Sets. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2016, Recife. Proceedings of BRACIS 2016, 2016.

• MIRANDA, PERICLES B. C. ; SILVA, R. M. A. ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. . I/S-Race: An iterative Multi-Objective Racing Algorithm for the SVM Parameter Selection Problem. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2015, Bruges. Proceedings of ESANN'15, 2015.

• SILVA, C. M. R. ; SILVA, J. L. C. ; RODRIGUES, R. B. ; GATTI, D. C. ; BRITO, K. S. ; NASCIMENTO, L. M. ; MIRANDA, P. B. C. ; ASSAD, R. E. ; QUEIROZ, R. J. G. B. ; GARCIA, V. C. . T3: A Control Environment for Analyze of Sensitive Data Breaches over the Web Browser. In: International Conference on Computer and Information Technology 2015 (CIT), 2015, Liverpool. International Conference on Computer and Information Technology 2015 (CIT), 2015.

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . GEFPSO: A Framework for PSO Optimization based on Grammatical Evolution. In: Genetic and Evolutionary Computation (GECCO), 2015, Madrid. Proceedings of the 2015 Annual Conference on Genetic and Evolutionary Computation. NY: ACM New York, 2015. p. 1087-1094.

• MIRANDA, PERICLES B.C. ; SILVA, R. M. A. ; PRUDENCIO, R. B. C. . Fine-Tuning of Support Vector Machine Parameters using Racing Algorithms. In: European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2014, Bruges. Proceedings of the European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning, 2014.

• MIRANDA, PERICLES B. C. DE ; PRUDENCIO, R. B. C. . Active Testing for SVM Parameter Selection. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2013, Dallas, Texas. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks, 2013.

• MIRANDA, PERICLES B. C. ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. ; DE CARVALHO, ANDRE CARLOS P. L. F. ; SOARES, CARLOS . Multi-objective optimization and Meta-learning for SVM parameter selection. In: 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012 Brisbane), 2012, Brisbane. The 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 1-124.

• MIRANDA, PERICLES B.C. ; PRUDENCIO, RICARDO B.C. ; CARVALHO, ANDRE C.P.L.F. ; SOARES, CARLOS . Combining Meta-Learning with Multi-objective Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection: An Experimental Analysis. In: 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks (SBRN), 2012, Curitiba. 2012 Brazilian Symposium on Neural Networks. p. 1.

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection. In: International Conference on Computational Science and Its Applications, 2012, Salvador. Lecture Notes in Computer Science, 2012. v. 7335. p. 562-575.

• MIRANDA, PERICLES B. C. DE ; PRUDENCIO, RICARDO B. C. ; CARVALHO, ANDRE CARLOS P. L. F. DE ; SOARES, CARLOS . Combining a multi-objective optimization approach with meta-learning for SVM parameter selection. In: 2012 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics SMC, 2012, Seoul. 2012 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC). p. 2909.

• MIRANDA, P. B. C. ; Caraciolo, M. P. . Novas Mídias de Apoio para Ensino de Ferramentas e Programação na área de Computação. In: IV Simpósio Hipertexto e Tecnologias na Educação, 2012, Recife. Comunidade e Aprendizagem em Rede, 2012.

• BASTOS FILHO, C. J. A. ; MIRANDA, P. B. C. . MOPSO-CDR using Speciation. In: IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, 2011, Paris. IEEE Series on Computational Intelligence, 2011.

• SOARES, L. S. ; MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; BARROS, F. A. . A Multi-Objective Particle Swarm Optimization for Test Case Selection Based on Functional Requirements Coverage and Execution Effort. In: 23rd IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2011, Boca Raton, Florida, USA. International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2011.

• BASTOS FILHO, C. J. A. ; CARVALHO, D. F. ; FIGUEIREDO, E. M. N. ; MIRANDA, P. B. C. . Dynamic Clan Particle Swarm Optimization. In: 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications ISDA '09, 2009, Pisa, Itália. 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009. p. 249-254.

• BASTOS FILHO, C. J. A. ; Caraciolo, M. P. ; MIRANDA, P. B. C. . Multi-ring Particle Swarm Optimization. In: 10th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008, Salvador. 10th Brazilian Symposium on Neural Networks, 2008. p. 111-116.

• BASTOS FILHO, C. J. A. ; Caraciolo, M. P. ; MIRANDA, P. B. C. ; CARVALHO, D. F. . Multi-Ring Dispersed Particle Swarm Optimization. In: 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008, Barcelona. 8th International Conference on Hybrid Intelligent Systems, 2008. p. 25-30.

• FIORENTINO NETO, G. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; NASCIMENTO, A. C. A. ; FURTADO, A. P. C. C. ; BELLHAUSER, H. ; GA?EVIĆ ; MELLO, R. F. L. . Contrasting Automatic and Manual Group Formation: A Case Study in a Software Engineering Postgraduate Course. In: International Conference on Artificial Intelligence in Education, 2021, Holanda. Proceedings on the International Conference on Artificial Intelligence in Education, 2021.

• MELLO, R. F. L. ; FIORENTINO NETO, G. ; MIRANDA, PERICLES B. C. ; OLIVEIRA, H. ; RAKOVIĆ ; GA?EVIĆ . Towards Automatic Content Analysis of Rhetorical Structure in Brazilian College Entrance Essays. In: International Conference on Artificial Intelligence in Education, 2021, Holanda. Proceedings on the International Conference on Artificial Intelligence in Education, 2021.

• BARROS, M. L. S. D. ; SILVA, C. M. R. ; MIRANDA, PERICLES B. C. . Aplicabilidade e Impactos quanto a Adoção de Modelos de Classificação como Mecanismos Anti-phishing. In: Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais, 2019, São Paulo. Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTICG), 2019.

• GOMES, T. ; MIRANDA, PERICLES B.C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; Soares, C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. . Combining Meta-Learning and Optimization Algorithms for Parameter Selection. In: The 25th European Conference on Artificial intelligence (ECAI), 2012, Montpellier. 5th Planning to Learn Workshop WS28 at ECAI, 2012. v. 5. p. 6-7.

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; MELLO, R. F. L. . Seleção de Caminho de Aprendizagem para Grupo de Usuários: Uma Abordagem baseada em Perfil. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MIRANDA, PÉRICLES B.C. ; CASTRO, M. ; FIORENTINO NETO, G. ; ANDRE, L. ; LIGIA, L. ; SOUZA, S. B. J. ; MELLO, R. F. L. . Formação de grupos de alunos baseado em múltiplos critérios. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. . A Hybrid Architecture for Multi-Objetive Optimization of SVM Parameters. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• MIRANDA, P. B. C. ; PRUDENCIO, R. B. C. ; CARVALHO, A. C. P. L. F. ; Soares, C. . An Experimental Study of the Combination of Meta-Learning with Particle Swarm Algorithms for SVM Parameter Selection. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• MIRANDA, P. B. C. ; Caraciolo, M. P. . Novas Mídias de Apoio para Ensino de Ferramentas e Programação na área de Computação. 2012. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• MIRANDA, P. B. C. ; BASTOS FILHO, C. J. A. . MOPSO-CDR using Speciation. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• MIRANDA, P. B. C. ; BASTOS FILHO, C. J. A. . PSS: Particle Swarm Optimization Simulation Shell. 2009. (Apresentação de Trabalho/Outra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Otimização de Redes Neurais Convolucionais para Identificação de Atos de Violência Contra Mulher (APQ-1077-1.03/22), Descrição: A crescente utilização de câmeras de monitoramento para segurança pública e privada gera uma demanda de mercado contínua em relação à detecção inteligente de violência. Essa necessidade de mercado vem cada vez mais sendo suportada pelo avanço tecnológico acelerado ocorrido na última década, que contempla progressos na área de processamento, armazenamento de dados e inteligência artificial. O presente projeto objetiva desenvolver uma solução que otimiza algoritmos de inteligência artificial para melhor a detecção da violência contra a mulher através do contexto visual.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Instituto Nacional de Inteligência Artificial, Descrição: A criac#807;a#771;o de um Instituto Nacional de Cie#770;ncia e Tecnologia em Intelige#770;ncia Artificial (IAIA) irá reunir e estimular pesquisas cienti#769;ficas, tecnolo#769;gicas e de inovac#807;a#771;o colaborativas em Inteligência Artificial, além de tornar a Inteligência Artificial brasileira internacionalmente reconhecida pela qualidade de suas pesquisas. A iniciativa desenvolvera#769; um forte programa de capacitac#807;a#771;o de formac#807;a#771;o de recursos humanos em Inteligência Artificial, inclusive Inteligência Artificial aplicada. Financiamento: Edital N 58/2022 - Programa Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia - INCT do CNPq. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Andre Carlos P. L. F. Carvalho - Integrante / George Darmiton da Cunha Cavalcanti - Integrante / Tsang Ing Ren - Integrante / Teresa Bernarda Ludermir - Coordenador.

• 2020 - 2021

  Extração de informação e classificação em textos jurídicos, Descrição: A demanda por softwares capazes de aumentar a eficiência de operadores do direito, tais como escritórios de advocacia, tribunais, órgãos legislativos e administrativos, tem crescido vertiginosamente. O objetivo neste projeto consiste no desenvolvimento de uma plataforma online para processamento automático de textos de natureza jurídica, utilizando técnicas de processamento de textos e aprendizagem de máquina. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / Ana Paula Carvalho Cavalcanti Furtado - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante.

• 2019 - 2023

  Aplicação de algoritmos de inteligência computacional para resolução de problemas reais, Descrição: Um grande impulso no desenvolvimento algorítmico é o design de modelos algorítmicos para resolver problemas cada vez mais complexos. Sucessos enormes foram alcançados através da modelagem de inteligência biológica e natural, resultando nos chamados sistemas inteligentes. Esses algoritmos inteligentes incluem redes neurais artificiais, computação evolutiva, inteligência de enxames, sistemas imunológicos artificiais e sistemas difusos. Juntamente com a lógica, raciocínio dedutivo, sistemas especialistas, raciocínio baseado em casos e sistemas simbólicos de aprendizado de máquina, esses algoritmos inteligentes fazem parte do campo da Inteligência Artificial (IA). Olhando apenas para esta ampla variedade de técnicas de IA, a IA pode ser vista como uma combinação de várias disciplinas de pesquisa, por exemplo, ciência da computação, fisiologia, filosofia, sociologia e biologia. Diante deste cenário, esse projeto propõe a utilização de algoritmos de inteligência computacional para aplicações em diferentes áreas do conhecimento como dados educacionais, jurídicos e biológicos. Os resultados serão analisados com medidas e bases de dados tradicionais na literatura da área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Coordenador / MELLO, RAFAEL FERREIRA - Integrante.

• 2018 - 2021

  Utilização de mineração de texto e learning analytics para análise de dados educacionais, Descrição: Devido a grande procura por cursos a distância, a utilização de ambientes virtuais de aprendizagem tem aumentado consideravelmente a geração de dados que devem ser acompanhados pelos professores. Com isso, o acompanhamento individual dos alunos nesses ambientes é cada vez mais difícil, acarretando na falta de interesse, o que implica piora do desempenho ou até mesmo a evasão do aluno. Diante disto, faz-se necessário a aplicação de técnicas computacionais para auxiliar professores nesse acompanhamento. Dentro deste contexto, desde a década passada vem se desenvolvendo técnicas de learning analytics para extrair de forma automática informações de dados gerados em ambientes virtuais utilizados para o ensino. A proposta deste projeto de pesquisa é utilizar técnicas de mineração de texto para auxiliar o professor nas ferramentas relacionadas à produção de texto, como fórum e correção de redações e envio de feedback personalizado. Isto pode ajudar o professor na condução de cursos a distância, reduzir o índice de evasão dos alunos e dar uma resposta mais detalhada e efetiva na correção de redações. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / Taciana Pontual da Rocha Falcão - Integrante / Ana Paula Carvalho Cavalcanti Furtado - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante.

• 2018 - 2020

  NOVAS ABORDAGENS PARA A OTIMIZAÇÃO DE PROBLEMAS DISCRETOS COM MUITOS OBJETIVOS CONFLITANTES USANDO TÉCNICAS DE INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL, Descrição: Muitos problemas desafiantes nos dias atuais envolvem a otimização de muitos objetivos conflitantes, dentre os quais podem ser citados: definição da topologia física em redes de telecomunicações considerando custo, robustez, desempenho, gasto energético; planejamento de transporte público considerando mais de um modal, custos e tempo de viagem; arquitetura para redes neurais e máquinas de aprendizagem profunda considerando o custo computacional, complexidade da arquitetura e acurácia. A lista completa de problemas de otimização sujeito a muitos objetivos conflitantes é extensa e permeia diversos outros domínios de aplicação como os encontrados em problemas sociais e biológicos, por exemplo. Problemas de otimização envolvendo muitos objetivos conflitantes são computacionalmente dispendiosos e geralmente têm sido apoiados por meta-heurísticas de otimização global. Um dos algoritmos mais promissores para tratar este tipo de problema é o NSGAIII, especialmente quando 4 ou mais objetivos conflitantes são considerados. Além disso, os algoritmos meméticos, que fazem uso de busca local no contexto de uma metaheurística de otimização global, tem demonstrado serem promissores para vários tipos de problemas. Por outro lado, Ciência das redes é uma área de investigação interdisciplinar que estuda redes complexas presentes em diferentes domínios de aplicação. Avanços importantes na Ciência das Redes estão relacionados com a proposição de modelos de geração de redes para criar grafos com propriedades topológicas semelhantes às propriedades encontradas em redes do mundo real. Neste sentido, quando os problemas de otimização para muitos objetivos são subclassificados para problemas discretos ou combinatoriais, nos quais seja possível modelar a relação entre as variáveis de decisão como uma estrutura em rede, as diversas técnicas de Inteligência Artificial podem ser combinadas com os avanços em Ciência das Redes para obter soluções de qualidade superior. No entanto, poucos estudos foram conduzidos neste sentido e diversas questões ainda estão em aberto. Esta proposta tem como objetivo principal propor novas abordagens para a otimização de problemas discretos, incluindo as redes geométricas que consideram a posição dos nós terminais como variáveis de decisão, tanto por meio de etapas de pré-processamento (que funcionam de forma offline), quanto por meio da otimização simultânea da posição dos nós e da topologia da rede. São objetivos específicos do projeto: propor modelos canônicos para geração de grafos geométricos que considere uma função de preferência para posições dos nós terminais; apresentar novas abordagens de otimização de redes geométricas que considera a otimização da posição de nós terminais em operadores de busca local de algoritmos de otimização iterativos; generalizar a proposta e ilustrar a aplicabilidade das abordagens obtidas em estudos de casos reais relacionados com redes relevantes para a sociedade, como otimização de redes de telecomunicações de alta capacidade, redes de transporte público e arquiteturas para máquinas de aprendizagem profunda.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Carmelo José Albanez Bastos Filho - Integrante / Danilo Ricardo Barbosa de Araújo - Coordenador / Joaquim Ferreira Martins Filho - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal Rural de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2018 - 2020

  Utilização de técnicas de mineração de dados para extrair learning analytics em ambientes virtuais de aprendizagem no Brasil, Descrição: O desenvolvimento da Internet proporcionou o surgimento de várias alternativas para melhorar serviços de saúde, segurança, educação, entre outros. Dentro da área de educação foram criados ambientes virtuais para proporcionar maior interação entre professores e alunos. Contudo, a adoção desses ambientes também gerou em um massivo aumento da quantidade de dados que precisam ser analisados. Por isso, se faz necessário a criação de ferramentas automáticas para auxiliar o processamento destes dados. Neste contexto, a área de learning analytics propõe técnicas de mineração de dados e de texto para extrair informações úteis de ambientes educacionais. Contudo, a aplicação dessas técnicas depende do contexto em que elas vão ser aplicadas, por exemplo: do ambiente educacional utilizado, das informações que devem ser extraídas, das metodologias pedagógicas locais. Diante deste cenário, esse projeto propõe a criação de learning analytics direcionadas para o contexto universitário brasileiro. Para alcançar esse objetivo é preciso realizar um estudo detalhado do contexto educacional brasileiro e como estão sendo utilizados os ambientes virtuais de aprendizagem no país.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rodrigo Nonamor Pereira Mariano de Souza - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / Taciana Pontual da Rocha Falcão - Integrante / Rafael Dueire Lins - Integrante / Juliana Regueira Basto Diniz - Integrante / Rodrigo Lins Rodrigues - Integrante.

• 2017 - 2021

  Otimização de design de algoritmos de Inteligência Computacional, Descrição: Otimizar um algoritmo para solucionar um dado problema é uma tarefa desafiadora devido à variedade de possíveis escolhas de design e a falta de instrução em como escolher e ou combinar estes designs. A tarefa de otimização de algoritmos torna-se imprescindível pois o bom desempenho de um determinado algoritmo, no geral, depende do ajuste adequado de parâmetros e componentes deste algoritmo. Por este motivo, têm-se aumentado o interesse na automatização do processo de ajuste de algoritmos através do uso de abordagens da inteligência computacional, objetivando tornar o design de algoritmos mais independente da intervenção humana. A proposta deste projeto de pesquisa é utilizar abordagens focadas na seleção e ou geração de designs de algoritmos de inteligência computacional na resolução de problemas reais. Isto pode ajudar o projetista e ou pesquisador na condução da escolha do algoritmo mais adequado para o seu problema sem a necessidade de realizar experimentos de tentativa e erro para melhor ajustá-lo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Integrante / Ricardo Martins Abreu Silva - Integrante / Adenilton José da Silva - Integrante / Filipe Rolim Cordeiro - Integrante.

• 2014 - 2016

  Investigações Teóricas e Empíricas sobre a Patrulha Multiagente, Descrição: O problema da Patrulha Multiagente (MAP) tem várias aplicações potenciais, mas, em especial, este problema surgiu motivado por aplicações de segurança (e.g. patrulha policial, patrulha com robôs). O interesse de pesquisadores pela MAP tem crescido, o que provocou o surgimento de diversas variantes do problema. Em trabalhos recentes, agrupamos as variantes em duas grandes classes: EOMAP (Patrulha Orientada a Eventos) e TMAP (Patrulha Temporal). Esta pesquisa visa estudar a TMAP, que são as definições de Patrulha Multiagente mais simples, sem modelos de eventos. Nesta pesquisa, pretendemos desenvolver novos algoritmos da TMAP, tanto 3 aproximados (com fator de aproximação comprovado formalmente) como heurísticos (construídos com técnicas de IA diversas). Também pretendemos estudar soluções para o problema pela ótica multi-objetivo, que não existe na literatura. Por fim, pretendemos investigar o inter-relacionamento entre a TMAP e a EOMAP.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rodrigo Nonamor Pereira Mariano de Souza - Integrante / Pablo Azevedo Sampaio - Coordenador / Cláudio Tadeu Cristino - Integrante / Luciano Demétrio Santos Pacífico - Integrante / Geber Lisboa Ramalho - Integrante / Patrícia Cabral de Azevedo Restelli Tedesco - Integrante / Alessandro Nazário da Rocha - Integrante / Cleberson Barbosa das Chagas - Integrante / José Bartolomeu Alheiros Dias Neto - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2016

  Meta-Aprendizado e Algoritmos de Otimização para Seleção de Parâmetros com Múltiplos Objetivos - Edital Universal Processo (470970/2013-8), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio em 30/05/2017., Descrição: Esse projeto investiga a combinação de técnicas de recomendação de parâmetros baseadas em meta-aprendizado para inicialização de algoritmo de otimização. Experimentos serão realizados em estudos de casos considerando multiplos objetivos na otimização de parâmetros. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Luciano Souza Soares - Integrante / Carlos Alexandre Barros Mello - Integrante / André Câmara - Integrante / Diana Cavalcanti - Integrante.

• 2013 - 2016

  Técnicas de Meta-Aprendizado para Seleção de Algoritmos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio em 30/05/2017., Descrição: O projeto investigas diferentes aspectos associados ao problema de seleção de algoritmos em diferentes domínios, com o foco no uso da abordagem de meta-aprendizado. São abordados no projeto os problemas de seleção e construção de meta-exemplos e técnicas para recomendação de algoritmos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Luciano Souza Soares - Integrante / Carlos Alexandre Barros Mello - Integrante / André Câmara - Integrante.

• 2011 - 2013

  Arquitetura Híbrida para Otimização Multi-Objetivo de SVMs, Descrição: Vem sendo dada grande atenção às Máquinas de Vetores de Suporte (SVMs) devido à sua fundamentação teórica e seu bom desempenho quando comparadas a outros algoritmos de aprendizado em diferentes aplicações. Porém, seu bom desempenho depende fortemente da escolha adequada de seus parâmetros de controle. Embora a utilização de algoritmos de otimização e busca automatizem a seleção de parâmetros de SVM, ela pode se tornar inviável caso o número de parâmetros a serem selecionados aumente consideravelmente. Uma alternativa é o uso de Meta-Aprendizado (MA), que trata a tarefa de seleção de parâmetros como uma tarefa de aprendizado supervisionado. Cada exemplo de treinamento para oMA (meta-exemplo) armazena características de problemas passados e o desempenho obtido pelas configurações de parâmetros candidatas. Este conjunto de meta-exemplos forma a meta-base, sendo esta utilizada para auxiliar no módulo de sugestão ou meta-aprendiz. O meta-aprendiz tem a função de prever as configurações de parâmetros mais adequadas para um problema novo baseado em suas características. Deste modo, MA se torna uma alternativa menos custosa comparada aos algoritmos de otimização, pois faz uso de execuções passadas no processo de sugestão. Neste trabalho, as sugestões do meta-aprendiz são utilizadas como soluções iniciais da técnica de busca, sendo esta responsável pelo refinamento das soluções sugeridas. Neste trabalho, foi criada uma arquitetura híbrida multi-objetivo, que combina MA com algoritmos de otimização, inspirados em enxames de partículas, com múltiplos objetivos aplicado ao problema de seleção de parâmetros de SVMs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (3) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Ricardo Bastos Cavalcante Prudencio - Coordenador / Andre Carlos P. L. F. Carvalho - Integrante / Carlos Soares - Integrante.

• 2009 - 2010

  Particle Swarm Optimization Simulation Shell (PSS), Descrição: A tarefa de encontrar soluções para problemas de otimização é, na maioria das vezes, bastante difícil. A meta-heurística de otimização por enxame de partículas tem ganho muita atenção da comunidade científica por sua efetividade. Por isso, figura como uma das mais utilizadas na categoria dos algoritmos evolutivos, mais especificamente algoritmos baseados em comportamentos sociais. A existência de uma ferramenta que facilite a realização de pesquisas e análise dos resultados de novas propostas é de grande valia. O PSS (Particle Swarm Optimization Simulation Shell) é uma ferramenta de propósito geral para simulação de algoritmos de otimização por enxame de partículas. A referida ferramenta incorpora os mais importantes conceitos acerca do PSO, de forma que pode ser configurada para simular o comportamento das mais variadas instâncias do algoritmo. Incorpora conceitos de topologia de comunicação, mecanismos de atualização de velocidades, funções de teste e outras variações do PSO. Implementa ferramentas de análise de resultados, reforçando para a comunidade a necessidade da realização de análises estatísticas mais completas e confiáveis. As funcionalidades da ferramenta são testadas em dois estudos de caso, onde ela se mostrou bastante eficaz tanto na geração dos dados como em sua posterior análise.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Coordenador / Emanoel Francisco Barreiros - Integrante / Carmelo José Albanez Bastos Filho - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Ciência e Tecnologia do Estado de Pernambuco - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1

Projetos de desenvolvimento

• 2021 - Atual

  Plataforma +PNE e TC Educa: Integrando Dados Conectados, Inteligência Artificial e Análise de Dados, Descrição: Planejamento, concepção, implementacao e avaliacao dos processos que subsidiam a manutencao, atualizacao e integracao dos processos e sistemas necessarios para o ecossistema computacional dos escopos vinculados à Plataforma Nacional de Planos de Educação +PNE e TC Educa: (1) apoiar o processo de elaboração e adequação dos Planos Subnacionais de Educação, em nível municipal, estadual e federal.; (2) apoiar a avaliacao contínua, por meio de utilização de dados, a fim de assegurar o suporte ao processo de tomada de decisão baseada em evidência dos stakeholders envolvidos no processo. Alem destes objetivos, tambem havera capacitacao dos usuarios, capacitacao da equipe tecnica para implantacao dos sistemas desenvolvidos e disponibilizacao do codigo fonte e documentacao dos sistemas desenvolvidos ao MEC.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Taciana Pontual da Rocha Falcão - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante / MELLO, RAFAEL FERREIRA - Coordenador / Ig Ibert - Integrante / Seiji Isotani - Integrante / Gabriel Alves - Integrante / Ibsen Mateus Bittencourt Santana Pinto - Integrante.

• 2020 - Atual

  Utilização de analíticas de aprendizagem e gamificação para personalizar o ensino de alfabetização, Descrição: Desenvolvimento de plataforma educacional para ensino de matemática básica e alfabetização utilizando técnicas de gamificação e analíticas de aprendizagem. Mais especificamente, vamos utilizar como base o aplicativo do livox, mas será desenvolvida uma nova plataforma que vai prover serviços educacionais para auxiliar professores e alunos no processo de ensino aprendizagem. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante.

• 2020 - Atual

  Extração de informação e classificação em textos jurídicos, Descrição: A demanda por softwares capazes de aumentar a eficiência de operadores do direito, tais como escritórios de advocacia, tribunais, órgãos legislativos e administrativos, tem crescido vertiginosamente. O objetivo neste projeto consiste no desenvolvimento de uma plataforma online para processamento automático de textos de natureza jurídica, utilizando técnicas de processamento de textos e aprendizagem de máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Integrante / Ana Paula Carvalho Cavalcanti Furtado - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Coordenador.

• 2022 - 2023

  Aprendizagem de representações de produtos no contexto de e-commerce, Descrição: Para sites de e-commerce, sistemas de busca são ferramentas fundamentais para auxiliar clientes a encontrar produtos relevantes, e pode ser o diferencial a realização ou não uma transação. Contudo, os modelos de representação usados neste contexto são compostas de vetores densos de grandes dimensões, que estão associados a alto custo de memória em tempo de inferência. Neste projeto, serão propostos novos modelos de compressão de representações vetoriais para realização de buscas mais eficientes. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante.

• 2021 - Atual

  Plataforma +PNE e TC Educa: Integrando Dados Conectados, Inteligência Artificial e Análise de Dados, Descrição: Planejamento, concepção, implementação e avaliação dos processos que subsidiam a manutenção, atualização e integração dos processos e sistemas necessários para o ecossistema computacional dos escopos vinculados à Plataforma Nacional de Planos de Educação +PNE e TC Educa: (1) apoiar o processo de elaboração e adequação dos Planos Subnacionais de Educação, em nível municipal, estadual e federal.; (2) apoiar a avaliação contínua, por meio de utilização de dados, a fim de assegurar o suporte ao processo de tomada de decisão baseada em evidência dos stakeholders envolvidos no processo. Além destes objetivos, também haverá capacitação dos usuários, capacitação da equipe técnica para implantação dos sistemas desenvolvidos e disponibilização do código fonte e documentação dos sistemas desenvolvidos ao MEC.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Taciana Pontual da Rocha Falcão - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante / MELLO, RAFAEL FERREIRA - Coordenador / Ig Ibert - Integrante / Seiji Isotani - Integrante / Gabriel Alves - Integrante / Ibsen Mateus Bittencourt Santana Pinto - Integrante.

• 2020 - Atual

  Extração de informação e classificação em textos jurídicos, Descrição: A demanda por softwares capazes de aumentar a eficiência de operadores do direito, tais como escritórios de advocacia, tribunais, órgãos legislativos e administrativos, tem crescido vertiginosamente. O objetivo neste projeto consiste no desenvolvimento de uma plataforma online para processamento automático de textos de natureza jurídica, utilizando técnicas de processamento de textos e aprendizagem de máquina. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Integrante / Ana Paula Carvalho Cavalcanti Furtado - Integrante / André Câmara Alves do Nascimento - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Utilização de analíticas de aprendizagem e gamificação para personalizar o ensino de alfabetização, Descrição: Desenvolvimento de plataforma educacional para ensino de matemática básica e alfabetização utilizando técnicas de gamificação e analíticas de aprendizagem. Mais especificamente, vamos utilizar como base o aplicativo do livox, mas será desenvolvida uma nova plataforma que vai prover serviços educacionais para auxiliar professores e alunos no processo de ensino aprendizagem. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Péricles Barbosa Cunha de Miranda - Integrante / Rafael Ferreira Leite de Mello - Coordenador / André Câmara Alves do Nascimento - Integrante.

Prêmios