Victor Henrique Gonçalves

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Produções bibliográficas

• DE FREITAS, ROVILSON ; FELIPE DE OLIVEIRA NEVES, RUAN ; HENRIQUE GONÇALVES, VICTOR . Utilizando as técnicas de -nuvem de palavras- e clusterização aplicadas as entrevistas dos atletas olímpicos da cidade de São Carlos. Olimpianos - Journal of Olympic Studies , v. 2, p. 423-434, 2018.

• GONÇALVES, VICTOR H. ; ROSA, JOÃO L. G. . Forecasting economic time series using chaotic neural networks. In: XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2018, São Paulo. Anais do XV Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2018), 2018. p. 823-834.

• GONÇALVES, V. H. ; ROSA, JOÃO L. G. . Forecasting economic time series using chaotic neural networks. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2016 - 2018

  Desenvolvimento de Algoritmos e Técnicas Computacionais para Aplicação em Interfaces Cérebro-Computador, Descrição: Interfaces Cérebro-Computador (Brain-Computer Interfaces - BCI) são uma forma de comunicação que capacita indivíduos incapazes de realizar movimentos a se conectarem a dispositivos auxiliares externos usando a eletroencefalografia (EEG) ou outras técnicas de registro de sinais cerebrais. As BCIs não-invasivas capturam mudanças no fluxo sanguíneo ou flutuações em campos elétricos e magnéticos causados pela atividade de grandes populações de neurônios. A EEG, uma técnica não-invasiva, registra a atividade elétrica do cérebro em diferentes locais da cabeça, geralmente usando eletrodos colocados sobre o couro cabeludo. Com a remoção adequada de artefatos, processamento de sinal e aprendizagem de máquina, o registro da EEG em humanos carrega informações suficientes sobre a intenção de planejamento e execução. Modelos cerebrais com base em neurodinâmica procuram entender e representar as razões pelas quais os neurônios são células excitáveis. A corrente elétrica microscópica de cada neurônio soma-se com as correntes de outros neurônios, o que provoca uma diferença de potencial elétrico macroscópica, medida pela EEG, que registra a atividade dos padrões de populações de neurônios. Isto é, um bom modelo neural deve reproduzir a dinâmica de neurônios, tendo em conta as propriedades dinâmicas de populações de neurônios, além das propriedades eletrofisiológicas de neurônios individuais. O objetivo é mostrar como o entendimento da atividade elétrica do cérebro, medida de forma não invasiva pela EEG, pode fornecer uma maneira para permitir a comunicação sem movimentos musculares. A intenção é, a partir do estudo do comportamento neurodinâmico do cérebro, investigar formas e propor modelos que permitam criar interfaces cérebro-computador não-invasivas. Nas últimas décadas, as BCIs baseadas em EEG têm atraído a atenção de pesquisadores no campo da neurociência, engenharia neural e reabilitação clínica. O plano é usar os dados obtidos através da BCI para analisar os movimentos pré-motores, mudanças no cérebro que ocorrem antes que haja realmente um movimento, e aplicá-los a um tratamento adequado de dispositivos protéticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Victor Henrique Gonçalves - Integrante / João Luís Garcia Rosa - Coordenador / Jefferson Tales Oliva - Integrante / Adam Henrique Moreira Pinto - Integrante / Guilherme Lamartine de Mello - Integrante / Daniel Moreira Cestari - Integrante / Paul Augusto Bustios Belizario - Integrante / Norberto Garcia-Cairasco - Integrante / Isabele Carvalho - Integrante / Pedro Henrique da Costa Ulisses - Integrante.

• 2015 - 2016

  Interfaces Cérebro-Computador Não-invasivas baseadas em Eletroencefalograma, Descrição: Interfaces Cérebro-Computador (Brain-Computer Interfaces - BCI) são uma forma de comunicação que capacita indivíduos incapazes de realizar movimentos a se conectarem a dispositivos auxiliares externos usando o eletroencefalograma (EEG) ou outros sinais cerebrais. As BCIs não-invasivas capturam mudanças no fluxo sanguíneo ou flutuações em campos elétricos e magnéticos causados pela atividade de grandes populações de neurônios. O EEG, uma técnica não-invasiva, mede a atividade elétrica do cérebro em diferentes locais da cabeça, geralmente usando eletrodos colocados sobre o couro cabeludo. Com a remoção adequada de artefatos, processamento de sinal e aprendizagem de máquina, o EEG humano carrega informações suficientes sobre a intenção de planejamento e execução. Modelos cerebrais com base em neurodinâmica procuram entender e representar as razões pelas quais os neurônios são células excitáveis. A corrente elétrica microscópica de cada neurônio soma-se com as correntes de outros neurônios, o que provoca uma diferença de potencial elétrico macroscópica, medida pelo EEG, que registra a atividade mesoscópica dos padrões de populações de neurônios. Isto é, um bom modelo neural deve reproduzir a dinâmica de neurônios, tendo em conta as propriedades dinâmicas de populações de neurónios, além das propriedades eletrofisiológicas de neurônios individuais. O objetivo é mostrar como o entendimento da atividade elétrica do cérebro, medido de forma não invasiva pelo EEG, pode fornecer uma maneira para permitir a comunicação sem movimentos musculares. A intenção é, a partir do estudo do comportamento neurodinâmico do cérebro, investigar formas e propor modelos que permitam criar interfaces cérebro-computador não-invasivas. Nas últimas décadas, as BCIs baseadas em EEG têm atraído a atenção de pesquisadores no campo da neurociência, engenharia neural e reabilitação clínica. O plano é usar os dados obtidos através da BCI para analisar os movimentos pré-motores, mudanças no cérebro que ocorrem antes que haja realmente um movimento, e aplicá-los a um tratamento adequado de dispositivos protéticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Victor Henrique Gonçalves - Integrante / João Luís Garcia Rosa - Coordenador / Jefferson Tales Oliva - Integrante / Fernando José Rossi - Integrante / Adam Henrique Moreira Pinto - Integrante / Guilherme Lamartine de Mello - Integrante / Daniel Moreira Cestari - Integrante / Paul Augusto Bustios Belizario - Integrante / Norberto Garcia-Cairasco - Integrante.

Prêmios