Matheus Vieira Portela

Graduado em Engenharia Mecatrônica pela Universidade de Brasília (UnB) em 2015. Intercambista pelo programa Ciência sem Fronteiras na Australian National University em 2012. Possui interesse pelas seguintes áreas: aprendizado estatístico de máquinas, inteligência artificial, robótica móvel, redes neurais, sistemas multiagentes.

Informações coletadas do Lattes em 03/08/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia Mecatrônica

2010 - 2015

Universidade de Brasília, UnB
Título: Seleção de comportamentos em múltiplos agentes autônomos com aprendizagem por reforço em ambientes estocásticos
Orientador: Guilherme Novaes Ramos

Graduação em Bachelor of Engineering

2012 - 2012

Australian National University
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2007 - 2009

centro educacional leonardo da vinci

Ensino Fundamental (1º grau)

2005 - 2006

centro educacional leonardo da vinci

Ensino Fundamental (1º grau)

2002 - 2004

Escola Cenecista de Brasília

Ensino Fundamental (1º grau)

2000 - 2001

Escola Classe 312 norte

Formação complementar

2016 - 2016

Machine Learning: Classification. , University of Washington, WASHINGTON, Estados Unidos.

2015 - 2015

The Data Scientist's Toolbox. , Johns Hopkins University, JHU, Estados Unidos.

2015 - 2015

R Programming. , Johns Hopkins University, JHU, Estados Unidos.

2015 - 2015

Web Application Architectures. , The University of New México, UNM, Estados Unidos.

2015 - 2015

Aerospike for Developers. , Aerospike, AEROSPIKE, Estados Unidos.

2015 - 2015

Model Thinking. , University of Michigan, UMICH, Estados Unidos.

2014 - 2014

Certification Exam - Sales. , WatchGuard, WATCHGUARD, Estados Unidos.

2014 - 2014

Certification Exam - Fireware XTM v11.8 Basics. , WatchGuard, WATCHGUARD, Estados Unidos.

2013 - 2013

Introduction to Computer Networks. , Coursera, COURSERA, Estados Unidos.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Português

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

Francês

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

Áreas de atuação

Grande área: Outros / Área: Robótica, Mecatrônica e Automação.

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

Participação em eventos

Hackathon CAMP 2.Magic: The Gathering marketplace utilizando tecnologia blockchain com Ethereum. 2017. (Outra).

II Hackathon Globo.Mentoria no II Hackathon Globo. 2016. (Outra).

Competição Latino Americana e Brasileira de Robótica (LARC/CBR/2015). IEEE Very Small Size Soccer (VSS). 2015. (Olimpíada).

I Hackathon Globo.Maestro - Controle de câmeras à distância utilizando sensores mioelétricos. 2015. (Outra).

XIV Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital.State estimation and reinforcement learning for behavior selection in stochastic multiagent systems. 2015. (Simpósio).

5º Encontro Internacional Escoteiro.A proposed national scout program on inclusion. 2012. (Encontro).

Simulação das Nações Unidas para Secundaristas (SiNUS).Diretor-assistente do Banco Mundial (BM). 2012. (Outra).

1ª Simulação da ONU.Simulação das Nações Unidas para Escoteiros. 2011. (Outra).

XXII Jamboree Mundial Escoteiro.Acampamento mundial. 2011. (Outra).

2a Semana da Engenharia Mecatrônica.Mini-curso de Microcontroladores AVR (8h). 2010. (Outra).

IV Jamboree Nacional Escoteiro.Acampamento. 2009. (Outra).

Simulação das Nações Unidas para Secundaristas (SiNUS).Quinta Comissão da Assembléia Geral das Nações Unidas: Econômico e Financeiro (EcoFin). 2009. (Outra).

Simulação das Nações Unidas para Secundaristas (SiNUS).Unrepresented Peoples and Nations Organization (UNPO). 2008. (Outra).

III Jamboree Nacional Escoteiro.Acampamento. 2006. (Outra).

Produções bibliográficas

PORTELA, M. V. ; RAMOS, G. N. . State estimation and reinforcement learning for behavior selection in stochastic multiagent systems. In: XIV Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital, 2015, Teresina. Proceedings of SBGames 2015, 2015. p. 287-290.
PORTELA, MATHEUS VIEIRA ; ROZADO, DAVID . Gaze enhanced speech recognition for truly hands-free and efficient text input during HCI. In: the 26th Australian ComputerHuman Interaction Conference, 2014, Sydney. Proceedings of the 26th Australian Computer-Human Interaction Conference on Designing Futures the Future of Design - OzCHI '14. New York: ACM Press, 2014. p. 426.

Projetos de pesquisa

2012 - 2013

Gaze enhanced speech recognition for truly hands-free and efficient text input during HCI, Descrição: The performance of current speech recognition algorithms is well below that of human speech recognition, with high number of misrecognized words in quiet environments and degrading even further in noisy ones. Therefore, hands-free interaction remains a deeply frustrating experience. In this work, we present an innovative form of correcting misrecognized words during a speech recognition task by using gaze tracking technology in a multimodal approach. We propose to employ the user's gaze to point at misrecognized words and select appropriate alternatives. We compare the performance of this multimodal approach with traditional modalities of correcting words: usage of mouse and keyboard and usage of voice alone. The results of the user study show that whereas the proposed system is not as fast as using mouse and keyboard for correction, gaze enhanced correction significantly outperforms voice alone correction and is preferred by the users, offering a truly hands-free means of interaction.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Matheus Vieira Portela - Integrante / ROZADO, DAVID - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1
2011 - 2012

Metodologias para a extração de características em ambientes não-estruturados para aplicações em robótica móvel, Descrição: Este projeto contempla o desenvolvimento e implementação de um conjunto de técnicas nas quais possibilitam a extração de características em ambientes não-estruturados. A idéia principal é desenvolver um conjunto de ferramentas computacionais capazes de realizar a aquisição mediante a utilização dos recursos e sensores provenientes da arquitetura robótica Pioneer P3-AT da empresa Mobile Robotics, pertencente ao Departamento de Ciência da Computação da Universidade de Brasília. Dentre este conjunto de recursos disponíveis tem-se cinturão de ultra-som, LADAR (Laser RADAR) e câmera de vídeo pan-tilt. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Matheus Vieira Portela - Integrante / Diógenes da Silva Oliveira - Integrante / Pedro Henrique Hecksher Faber - Integrante / Flávio de Barros Vidal - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Histórico profissional

Experiência profissional

2017 - Atual

Universidade de Brasília, UnB

Vínculo: Professor Substituto, Enquadramento Funcional: Professor Substituto - Área Programação, Carga horária: 40

Outras informações:
Professor Substituto do Departamento de Engenharia de Software, Faculdade do Gama, Universidade de Brasília.

2011 - 2012

Universidade de Brasília, UnB

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador em Iniciação Científica

Outras informações:
Implementação de metodologias para extração de características em ambientes não-estruturados utilizando sensores de ultrassom em robôs móveis; Coleta de dados dos sensores de ultrassom da plataforma robótica Pioneer 3-AT; Aplicação de transformação não-linear para o domínio de Hough; Implementação de algoritmo mean-shift para classificação de paredes extraídas.

2017 - Atual

bxblue

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Software, Carga horária: 40

2015 - 2017

Simbiose Ventures

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Pleno 1, Carga horária: 40

Outras informações:
Desenvolvimento de produtos utilizando Machine Learning com grande volume de dados para marketing digital.

2014 - 2014

IPETIC, IPe

Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20

Outras informações:
Iniciou projeto de inteligência artificial (machine learning) para segurança de redes; Desenvolveu scripts em Python para comunicação via API com WAFs de terceiros; Realizou análises de vulnerabilidades em redes empresariais; Desenvolveu metodologia de análise de vulnerabilidades e elaboração de relatórios técnicos; Analisou licitações para venda de soluções de segurança de rede, como firewalls, IDS e WAF; Analisou e selecionou aplicações de segurança de rede para auxiliar desenvolvimento de produtos de redes; Realizou benchmark de produtos de segurança de rede concorrentes.

2012 - 2013

Commonwealth Scientific and Industrial Research Organization

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante Pesquisador Visitante, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Desenvolvimento de interface gráfica para correção de palavras em sistemas de reconhecimento de voz utilizando sensores de rastreamento de foco da visão; Projeto de estudo de usuário e análise dos dados coletados; Relato da pesquisa em artigo científico para congresso internacional em gaze tracking.

2010 - 2011

Mecatrônica Júnior de Brasília

Vínculo: Consultor, Enquadramento Funcional: Diretoria de Projetos, Carga horária: 4

Outras informações:
Atuou na gerência de projetos da empresa júnior.