JONAS DA SILVEIRA BOHRER

Aluno de mestrado na Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil. Formado em Bacharelado em Engenharia de Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.

Informações coletadas do Lattes em 20/02/2024

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em andamento em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS

2021 - Atual

Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Marcio Dorn.

Graduação em Engenharia de Computação

2013 - 2019

Universidade Federal do Rio Grande do Sul
Título: Neuroevolution of Neural Network Architectures Using CoDeepNEAT and Keras
Orientador: Márcio Dorn, Bruno Iochins Grisci

Ensino Médio (2º grau)

2010 - 2012

Instituto Estadual de Educação Felipe Roman Ros

Formação complementar

2018 - 2018

Deep Learning pela DeepLearning.AI. (Carga horária: 120h). , Coursera, COURSERA, Estados Unidos.

2015 - 2015

Extensão universitária em Programação Java para Bioinformática. (Carga horária: 45h). , Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Italiano

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

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Participação em eventos

EGB 2015 - 1 Escola Gaúcha De Bioinformática.A Distributed Knowledge-Based Genetic Algorithm for Protein Structure Prediction. 2015. (Outra).

XXVII Salão de Iniciação Científica UFRGS.Algorítmo Genético Distribuído Baseado em Conhecimento para Predição de Estruturas de Proteínas. 2015. (Outra).

Produções bibliográficas

BORGUESAN, BRUNO ; BOHRER, JONAS ; BARBACHAN E SILVA, MARIEL ; DE LIMA CORREA, LEONARDO ; DORN, MARCIO . Improving protein tertiary structure prediction with conformational propensities of amino acid residues. In: 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016, Vancouver. 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016. p. 9.
BOHRER, J. S. ; GRISCI, B. I. ; DORN, M. . Neuroevolution of Neural Network Architectures Using CoDeepNEAT and Keras 2020 (Preprint).

Projetos de pesquisa

2015 - 2017

Massive Parallel Metaheuristics for Structural Bioinformatics, Descrição: Structural Bioinformatics has become a large-scale data science that requires extensive computational resources. The main goal of this project is to design and implement knowledge-based metaheuristics, like genetic and memetic algorithms for Structural Bioinformatics problems using GPU-accelerated computing. Massive parallelism of graphics processing units (GPUs) will be used to accelerate Protein Structure Prediction and Molecular Docking methods. Support: Nvidia Hardware Grant Program.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Jonas da Silveira Bohrer - Coordenador / Marcio Dorn - Integrante / INOSTROZA-PONTA, MARIO - Integrante / Bruno Borguesan - Integrante / Mariel Barbachan e Silva - Integrante / Eduardo Spieler de Oliveira - Integrante / Mariana dos Santos Oliveira - Integrante / Leonardo de Lima Correa - Integrante / Alfeu Uzai Tavares - Integrante., Financiador(es): NVIDIA Corporation - Outra.

Histórico profissional

Experiência profissional

2014 - 2016

Universidade Federal do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de iniciação científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvimento de meméticos para a predição da estrutura tridimensional de proteínas.

2017 - Atual

HP Inc.

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Acting in projects related to Machine Learning, Big Data Analysis, Microservice Pipelines, Recommendation and User Profiling.