Luiz Paulo de Carvalho Alves

Bacharel em Engenharia da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), graduado em 2022. Os principais tópicos de pesquisa acadêmica que me interessam são Aprendizagem por Reforço Profundo, Reconhecimento de Imagens, Redes Neurais Generativas como GANs e GPT, e Artificial General Intelligence (AGI). Durante a graduação, realizei pesquisas por mais de três anos na área de Aprendizagem por Reforço Profundo, utilizando principalmente o ambiente virtual do jogo eletrônico StarCraft II como testbed para os experimentos. Como resultado, pude contribuir com a criação e publicação da ferramenta URNAI-Tools, utilizada para facilitar o treinamento e validação de modelos de Aprendizagem por Reforço em diversos ambientes virtuais. Além disso, tenho certificação Huawei HCIA-AI em Inteligência Artificial e possuo bacharelado em Ciência e Tecnologia pela UFRN.

Informações coletadas do Lattes em 31/07/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Graduação em Engenharia da Computação

2017 - 2022

Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Título: ACTION BRANCHING EM REDES DE APRENDIZADO POR REFORÇO PROFUNDO PARA REDUZIR DIMENSIONALIDADE DE ESPAÇO DE AÇÕES DISCRETO
Orientador: Charles Andryê Galvão Madeira

Graduação em Ciência e Tecnologia

2017 - 2019

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Curso técnico/profissionalizante em Informatica

2013 - 2017

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte

Ensino Médio (2º grau)

2013 - 2017

Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte

Formação complementar

2020 - 2020

HCIA Artificial Intelligence (HCIA-AI). (Carga horária: 30h). , Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Francês

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

Participação em eventos

XV Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital.BRASIL BALL - A JORNADA: UM JOGO DIGITAL SOBRE A HISTÓRIA DO BRASIL. 2016. (Simpósio).

Produções bibliográficas

ARAUJO, M. A. S. ; ALVES, L. P. C. ; MADEIRA, C. A. G. ; NOBREGA, M. M. . URNAI: A Multi-Game Toolkit for Experimenting Deep Reinforcement Learning Algorithms. XI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE JOGOS E ENTRETENIMENTO DIGITAL , v. 2020, p. 1, 2020.
SOUZA, G. R. ; BRANCO, S. C. P. C. ; ALVES, L. P. C. ; FRANCELINO FILHO, L. C. V. ; BARROS, V. M. ; GOMES, L. M. M. . Brasil Ball - A Jornada: um jogo digital sobre a História do Brasil. XI SIMPÓSIO BRASILEIRO DE JOGOS E ENTRETENIMENTO DIGITAL , v. 1, p. 1, 2016.
SOUZA, G. R. ; BRANCO, S. C. P. C. ; ALVES, L. P. C. ; GOMES, L. M. M. ; BARROS, V. M. ; FRANCELINO FILHO, L. C. V. . BRASIL BALL - A JORNADA: UM JOGO DIGITAL SOBRE A HISTÓRIA DO BRASIL. 2016. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

Projetos de pesquisa

2021 - 2022

Integração, Análise e Visualização de Dados para Suporte à Investigações Criminais, Descrição: Este é um projeto de Big Data Analytics que tem por objetivo geral a realização de pesquisas que permitam o desenvolvimento de soluções que façam uso de plataformas de Big Data e Inteligência Artificial para auxiliar o Ministério Público do RN em procedimentos de investigação nas áreas de interesse do Ministério Público, como no combate à corrupção, ao tráfico de drogas, à lavagem de dinheiro, à macrocriminalidade, em produção de conhecimento para subsidiar o processo decisório em matéria de fiscalização de políticas públicas em geral, como nas áreas de direitos difusos e coletivos à saúde, à educação, ao meio ambiente, ao consumidor, dentre outras... , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (12) / Mestrado acadêmico: (6) / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Luiz Paulo de Carvalho Alves - Coordenador / Nelio Alessandro Azevedo Cacho - Integrante.
2017 - 2022

Aprendizado por Reforço em Jogos de Estratégia em Tempo Real, Descrição: Jogos de estratégia em tempo real (RTS) se tornaram foco de diversos trabalhos científicos ao longo do tempo devido à grande complexidade envolvida neles e, consequentemente, uma grande dificuldade em criar estratégias eficazes com o uso de técnicas de Inteligência Articial (IA). Este projeto de pesquisa propõe estudar a problemática dos jogos de RTS para desenvolver estratégias automatizadas capazes de conduzir um exército em uma batalha. Ele tem o jogo Starcraft como estudo de caso, uma vez que o mesmo tem se destacado como um ótimo laboratório de pesquisa, e visa fazer uso de técnicas de Aprendizado por Reforço como solução alternativa para a melhoria dos resultados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Luiz Paulo de Carvalho Alves - Integrante / Marco A. S. Araújo - Integrante / CHARLES ANDRYE GALVAO MADEIRA - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

Prêmios

2020

Prêmio Destaque na Iniciação Científica e Tecnológica da UFRN 2020 - 3° Lugar em Trabalho Destaque, UFRN.

Histórico profissional

Experiência profissional

2021 - 2022

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 30

Outras informações:
Pesquisador desenvolvedor em C# .NET Core no projeto Integração, Análise e Visualização de Dados para Suporte a Investigações Criminais (INSIDE), ajudando a desenvolver Sistemas Web para melhorar o armazenamento de dados e o fluxo de trabalho do Ministério Público Federal.

2019 - 2021

Universidade Federal do Rio Grande do Norte

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

Outras informações:
Bolsista na modalidade PIBITI UFRN (IT), no projeto Aprendizado por Reforço em Jogos de Estratégia em Tempo Real. Produziu soluções para facilitar o desenvolvimento e teste de Agentes de Aprendizado por Reforço em jogos, bem como desenvolveu Agentes para o jogo StarCraft II.

2016 - 2018

IPragas

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

Outras informações:
Desenvolvimento e manutenção de um Sistema Web de Gestão Empresarial para empresas de Controle de Pragas. Desenvolvimento Full Stack com C# .NET e AngularJS, gerenciamento de um banco de dados relacional Microsoft SQL Server.

2022 - Atual

Função Informática

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor Pleno, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Outras informações:
Desenvolvimento e manutenção de Sistemas de Gestão de Crédito para integrar bancos e instituições financeiras aos principais provedores de Infraestrutura do Mercado Financeiro do Brasil. Desenvolvimento Full Stack com C# .NET usando MVC e WebForms. Gerenciamento de bancos de dados Microsoft SQL Server.