AMANDA CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA

Amanda está cursando doutorado no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação (PESC) da COPPE, Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), onde desenvolve pesquisa sobre aprendizado por reforço. Realizou doutorado sanduíche na University of Massachusetts Amherst (UMass). É Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pela UFRJ (2022), e formada em Engenharia de Controle e Automação, também na UFRJ (2020), tendo graduado com Magna cum laude. Durante a graduação, realizou estágio no CERN pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LPS) da UFRJ. Em 2021 e 2024, recebeu a Bolsa Nota 10 da FAPERJ por alto desempenho acadêmico, para mestrado e doutorado, respectivamente. Em 2022 ficou em 3 lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC) pela sua dissertação de mestrado. Atualmente atua em projeto da COPPETEC com o Núcleo de Computação de Alto Desempenho (NACAD) da UFRJ, trabalhando com o desenvolvimento e manutenção de esteira de aprendizado de máquina. Tem experiência em programação, manipulação e tratamento de dados e técnicas de aprendizado de máquina. Interesses incluem inteligência artificial e sistemas inteligentes, automação e AutoML.

Informações coletadas do Lattes em 04/09/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em andamento em Engenharia de Sistemas e Computação

2022 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Orientador: em University of Massachusetts Amherst ( Bruno Castro da Silva)
com Daniel Ratton Figueiredo. Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação

2020 - 2022

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Improving the Learning Performance of the Restricted Boltzmann Machine though Optimal Connectivity and Network Gradients, Ano de Obtenção: 2022
Daniel Ratton Figueiredo.Bolsista do(a): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ, FAPERJ, Brasil. Palavras-chave: Neural Networks; Restricted Boltzmann Machine; Network Connectivity; Network Pruning; Neural Architecture Search; Connectivity Optimization.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2014 - 2020

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Proposta e avaliação de um sistema de transporte com coordenação distribuída
Orientador: Amit Bhaya
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.

Ensino Médio (2º grau)

2012 - 2013

Colégio Santo Agostinho

Formação complementar

2024 - 2024

ACM Europe Summer School on HPC Architectures for AI and Dedicated Applicat. , Associacion for Computing Machinery, ACM, Estados Unidos.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Francês

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

Alemão

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

Participação em eventos

KHIPU - Latin American Meeting in Artificial Intelligence. 2025. (Encontro).

Federated Computing Research Conference. Learning the Optimal Representation Dimension for Restricted Boltzmann Machines. 2023. (Congresso).

Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC).Improving the Learning erformance of the Restricted Boltzmann Machine through Optimal Connectivity and Network Gradients. 2022. (Outra).

World Conference on Computational Intelligence. Network Connectivity and Learning Performance on Restricted Boltzmann Machines. 2022. (Congresso).

Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.A Transportation System Model Based on Smart Autonomous Vehicles with Distributed Coordination. 2020. (Simpósio).

Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. Redes Neurais Especialistas para a Identificação de Partículas em um Calorímetro Finamente Segmentado. 2017. (Congresso).

Produções bibliográficas

CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA, AMANDA ; RATTON FIGUEIREDO, DANIEL . Optimizing Connectivity through Network Gradients for Restricted Boltzmann Machines. NEURAL NETWORKS , v. 190, p. 107486, 2025.
CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA, AMANDA ; MALLET TOUEG, ADRIANA ; BAPTISTA SILVA, ANGÉLICA . Implicações políticas e sociotécnicas para integrar os serviços de atenção primária e de telessaúde na pandemia:Political and sociotechnical implications on the integration between primary care and telehealth services in pandemic:Implicaciones políticas y sociotécnicas para la integración entre atención primaria y servicios de telesalud en la pandemia:. REVISTA GESTÃO & SAÚDE (BRASÍLIA) , v. 15, p. 230-241, 2024.
DE OLIVEIRA, AMANDA C. N. ; FIGUEIREDO, DANIEL R. . Network Connectivity and Learning Performance on Restricted Boltzmann Machines. In: 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022, Padua. 2022 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2022. p. 1.
CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA, AMANDA ; BHAYA, AMIT ; RATTON FIGUEIREDO, DANIEL . A Transportation System Model Based on Smart Autonomous Vehicles with Distributed Coordination. In: Workshop de Computação Urbana, 2020, Brasil. Anais do Workshop de Computação Urbana (CoUrb 2020), 2020. p. 262.
GONCALVES, D. O. ; OLIVEIRA, A. C. N. ; SEIXAS, JOSÉ MANOEL ; CERQUEIRA, A. S. ; ANDRADE, L. . Combinando Filtro Casado e Topologia para Aprimoramento da Reconstrução de Múons no Calorímetro Hadrônico do ATLAS. In: Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019, Petrópolis. XXXVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2019.
OLIVEIRA, AMANDA CAMACHO NOVAES ; SEIXAS, JOSÉ MANOEL . Redes Neurais Especialistas para a Identificação de Partículas em um Calorímetro Finamente Segmentado. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2018, Niterói. Proceedings XIII Brazilian Congress on Computational Inteligence, 2017. p. 1.
CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA, AMANDA ; SEIXAS, JOSÉ MANOEL ; GONCALVES, D. O. . Filtragem Online de Eventos Raros por Fusão de Informação de dois Conjuntos de Detectores. 2019. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
OLIVEIRA, AMANDA CAMACHO NOVAES ; FREUND, WERNER SPOLIDORO ; SEIXAS, JOSÉ MANOEL . Redes Neurais Especialistas para a Detecção de Eventos Físicos Raros de Altas Energias. 2017. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
OLIVEIRA, AMANDA CAMACHO NOVAES ; FREUND, WERNER SPOLIDORO ; SEIXAS, JOSÉ MANOEL . Processamento Neural para a Identificação Online de Elétrons com um Detector Finamente Segmentado. 2016. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
CAMACHO NOVAES DE OLIVEIRA, AMANDA ; RATTON FIGUEIREDO, DANIEL . Optimizing Connectivity through Network Gradients for Restricted Boltzmann Machines 2023 (Artigo em preprint).

Projetos de pesquisa

2024 - Atual

Desenvolvimento e Implementação de Operadores Neurais para Modelagem Multifísica e Multiescalas em Engenharia de Reservatórios, Descrição: Projeto do laboratório NACAD da UFRJ com a empresa Exxon Mobil. Atuação com modelos de aprendizado de máquina científico, em especial operadores neurais, para a construção de ferramentas computacionais eficientes para a modelagem de escoamentos complexos no interior de reservatórios de petróleo.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . , Integrantes: Amanda Camacho Novaes de Oliveira - Coordenador / Alvaro L. G. A. Coutinho - Integrante / Fernando A. Rochinha - Integrante / Gabriel F. Barros - Integrante / Rômulo M. Silva - Integrante / Ezequiel S. dos Santos - Integrante.
2022 - Atual

Conexão Saúde Digital, Descrição: O projeto Conexão Saúde Digital visa subsidiar a integração do serviço de telemedicina realizado pela SAS Brasil ao E-SUS AB das unidades de saúde do município do Rio de Janeiro. Com isso, pretende-se auxiliar no trabalho da atenção primária, permitindo melhor acompanhamento dos pacientes e uma atenção integralizada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Amanda Camacho Novaes de Oliveira - Integrante / Angélica Baptista Silva - Coordenador / Valcler Rangel Fernandes - Integrante / Adriana Mallet Toueg - Integrante / Suelen Waleska Gomes de Morais - Integrante / Patrícia Soares Augusto - Integrante.
2020 - 2020

NotificaRobot, Descrição: Desenvolvimento de robô para automatizar a notificação de casos de COVID-19 junto ao E-SUS. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Amanda Camacho Novaes de Oliveira - Integrante / Claudio Miceli de Farias - Coordenador / Braian Igreja de Freitas - Integrante.
2016 - 2017

Iniciação Científica, Descrição: Realização de Iniciação Científica no Laboratório de Processamento de Sinais (LPS) da COPPE/UFRJ. Trabalho no projeto Ringer Project, realizando discriminação de elétrons e hádrons a partir de Redes Neurais usando Fusão de Dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Amanda Camacho Novaes de Oliveira - Integrante / FREUND, WERNER SPOLIDORO - Integrante / SEIXAS, JOSÉ MANOEL - Coordenador.

Prêmios

2024

Contemplada com prêmio Bolsa Nota 10, FAPERJ.

2023

Participação na Student Research Competition (SRC) na SIGMETRICS 2023, Association for Computing Machinery (ACM).

2022

3º lugar no XIII Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC), SBC.

2021

Contemplada com prêmio Bolsa Nota 10, FAPERJ.

2013

Medalha de Prata na Olimpíada de Física, Sociedade Brasileira de Física.

2010

Medalha de Ouro na Olimpíada Brasileira de Astronomia e Astronáutica, Sociedade Astronômica Brasileira.

Histórico profissional

Experiência profissional

2022 - 2023

Centro Municipal de Saúde Vila do João

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora

2024 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisadora em projeto COPPETEC, Carga horária: 20

Outras informações:
Projeto do laboratório NACAD da UFRJ com a empresa Exxon Mobil. Atuação com modelos de aprendizado de máquina científico, em especial operadores neurais, para a construção de ferramentas computacionais eficientes para a modelagem de escoamentos complexos no interior de reservatórios de petróleo.

2022 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Doutorado, Regime: Dedicação exclusiva.

2024 - 2024

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 20

Outras informações:
Professora substituta do Instituto de Computação

2020 - 2022

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Mestrado, Regime: Dedicação exclusiva.

2014 - 2019

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Estudante de Graduação

Atividades

05/2024
Ensino, Engenharia Metalúrgica, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação 1
05/2024
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: Graduação,Disciplinas ministradas, Computação 1
03/2023 - 06/2023
Estágios , Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia.,Estágio realizado, Monitoria para a disciplina de Algoritmos de Monte Carlo e Cadeias de markov.
06/2020 - 03/2023
Conselhos, Comissões e Consultoria, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.,Cargo ou função, Representante Discente.
03/2022 - 06/2022
Estágios , Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.,Estágio realizado, Monitoria para a disciplina de Algoritmos de Monte Carlo e Cadeias de markov.
05/2021 - 08/2021
Estágios , Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.,Estágio realizado, Monitoria de Algoritmos de Monte Carlo e Cadeia de Markov.
06/2016 - 06/2019
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia.,Linhas de pesquisa
06/2015 - 12/2015
Extensão universitária , Escola Politécnica.,Atividade de extensão realizada, Monitora de Métodos Matemáticos em Engenharia Eletrônica.
02/2015 - 12/2015
Extensão universitária , Escola Politécnica.,Atividade de extensão realizada, Monitora de Cálculo Diferencial e Integral 1.

2018 - 2018

European Organization for Nuclear Research

Vínculo: Pesquisador, Enquadramento Funcional: User, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Estágio no CERN pelo Labotório de Processamento de Sinais da UFRJ. Trabalho com detecção de múons (uma das partículas fundamentais) no Calorímetro de Telhas (detector responsável por medir a energia das partículas que por ele incidem) do Experimento ATLAS, combinando sua informação com a do Espectrômetro de Múons (responsável pela identificação de múons) do mesmo experimento. O trabalho está inserido na filtragem de sinais raros em meio a uma grande quantidade de dados, filtragem essa com exigências rígidas de latência do algoritmo.