Lucas de Azevedo Takara

Mestre em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Paraná (2023), graduado em Engenharia de Controle e Automação pelo Instituto Nacional de Telecomunicações (2020), é palestrante ministrando treinamentos de inteligência computacional, otimização e aprendizado de máquina. Possui experiência na área de Ciência da Computação com ênfase em Aprendizado de Máquina. Atua na pesquisa e desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo e por reforço para soluções envolvendo modelos de previsão para mercado financeiro, além de robótica, visão computacional e inteligência artificial generativa.

Informações coletadas do Lattes em 03/04/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Mestrado em Engenharia Elétrica

2021 - 2023

Universidade Federal do Paraná
Título: DEEP REINFORCEMENT LEARNING APPROACH APPLIED TO AN AUTOMATED ASSET TRADING SYSTEM, Ano de Obtenção: 2023
Leandro dos Santos Coelho.Palavras-chave: Quantitative Trading; Deep Reinforcement Learning,; Deep Q-Networks; Sparsed- reward Trading Environment; Financial Signal Processing.Grande área: Ciências Exatas e da TerraGrande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Engenharia de Software. Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica.

Graduação em Engenharia de Controle e Automação

2015 - 2020

Instituto Nacional de Telecomunicações
Título: Estudo das Normas ISA para Desenvolvimento de Sistemas Supervisórios
Orientador: João Paulo Carvalho Henriques

Formação complementar

2023 - 2023

de Treinamento do Portal de Periódicos da CAPES. (Carga horária: 3h). , Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.

2022 - 2022

Extensão universitária em PROCESSAMENTO DE IMAGENS. (Carga horária: 45h). , Pontifícia Universidade Católica do Paraná, PUC/PR, Brasil.

2021 - 2021

Extensão universitária em DATA SCIENCE. (Carga horária: 30h). , Pontifícia Universidade Católica do Paraná, PUC/PR, Brasil.

2021 - 2021

Extensão universitária em Aprendizagem de Máquina. (Carga horária: 45h). , Universidade Federal do Paraná, UFPR, Brasil.

2020 - 2021

Extensão universitária em Optimização não Linear, Multiobjetivo e Combinatória. (Carga horária: 60h). , Universidade Federal do Paraná, UFPR, Brasil.

2020 - 2021

Extensão universitária em Sinais e Sistemas. (Carga horária: 60h). , Universidade Federal do Paraná, UFPR, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Português

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

Áreas de atuação

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

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

Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Circuitos Elétricos, Magnéticos e Eletrônicos/Especialidade: Circuitos Eletrônicos.

Produções bibliográficas

DE AZEVEDO TAKARA, LUCAS ; TEIXEIRA, ANA CLARA ; YAZDANPANAH, HAMED ; MARIANI, VIVIANA COCCO ; DOS SANTOS COELHO, LEANDRO . Optimizing multi-step wind power forecasting: Integrating advanced deep neural networks with stacking-based probabilistic learning. APPLIED ENERGY , v. 369, p. 123487, 2024.
TAKARA, Lucas de Azevedo ; SANTOS, ANDRÉ ALVES PORTELA ; MARIANI, VIVIANA COCCO ; COELHO, LEANDRO DOS SANTOS . Deep reinforcement learning applied to a sparse-reward trading environment with intraday data. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 238, p. 121897, 2024.
TAKARA, LUCAS ; THOMAZ, LUIZ EDUARDO ; MARIANI, VIVIANA ; COELHO, LEANDRO . FAULT DIAGNOSIS OF TURBOCHARGED SPARK-IGNITED ENGINE SYSTEM BASED ON LONG SHORT-TERM MEMORY APPROACH. In: 28th International Congress of Mechanical Engineering, 2025, Florianópolis. Proceedings of the 28th International Congress of Mechanical Engineering.
TAKARA, Lucas de Azevedo ; MARIANI, VIVIANA COCCO ; COELHO, LEANDRO DOS SANTOS . Autoencoder Neural Network Approaches for Anomaly Detection in IBOVESPA Stock Market Index. In: Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2021, Joinville. Anais do 15. Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2021. p. 1.
TAKARA, L. A. . Introdução à Visão Computacional. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
AGOTTANI, L. F. R. ; GIRARDI, M. M. ; CHAVES, W. R. S. ; TAKARA, Lucas de Azevedo ; COELHO, LEANDRO DOS SANTOS ; MARIANI, VIVIANA COCCO . Multi-step ahead wind power forecasting based on N-BEATS model. Dubrovnik, Croacia 2024 (Artigo).
TAKARA, Lucas de Azevedo ; AGOTTANI, L. F. R. ; ZUGE, C. V. ; CHAVES, W. R. S. ; DOS SANTOS COELHO, LEANDRO ; MARIANI, VIVIANA COCCO . Deep Learning-Based Probabilistic Forecasting of Household Energy Consumption in Smart Grids. Dubrovnik, Croacia 2024 (Artigo).
TAKARA, L. A. ; SOARES, S. N. C. . Estudo das normas ISA para desenvolvimento de sistemas supervisórios 2020 (Artigo-Monografia).

Projetos de desenvolvimento

2020 - 2020

Dod Smart Building, Descrição: O projeto teve como objetivo de identificar o perfil e fluxo de pessoas no varejo. Utilizando câmeras para capturar quadros, técnicas de inteligência artificial de aprendizado profundo foram aplicadas para processar imagens, e assim, gerando indicadores a respeito de quantidade de pessoas que entram e saem em cada ambiente. Alem disso, um mapa de calor é gerado demonstrando a maior área de concentração de visitantes e o tempo de permanência em cada região.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Lucas de Azevedo Takara - Coordenador / Rufo André Paganini - Integrante / André Santos - Integrante / Juan Manoel - Integrante.
2020 - Atual

Driving 4.0, Descrição: O objetivo do projeto consiste em utilizar modelos de aprendizado profundo a fim de que se possa detectar possíveis desatenções e fadigas por parte de condutores de caminhões. Uma vez detectada esta ação, será enviado um alerta a empresa para que se possa tomar as medidas cabíveis diminuindo as chances de acidentes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Lucas de Azevedo Takara - Coordenador / Rufo André Paganini - Integrante / André Santos - Integrante / Leonardo Leon Vera - Integrante.
2021 - 2021

Customer engagement Sensor, Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Lucas de Azevedo Takara - Coordenador / Rufo André Paganini - Integrante / André Santos - Integrante / Lucas Küttner Amin - Integrante / André Emídio - Integrante / Flávia Passarelli - Integrante.
2020 - 2020

Dod Smart Building, Descrição: O projeto teve como objetivo de identificar o perfil e fluxo de pessoas no varejo. Utilizando câmeras para capturar quadros, técnicas de inteligência artificial de aprendizado profundo foram aplicadas para processar imagens, e assim, gerando indicadores a respeito de quantidade de pessoas que entram e saem em cada ambiente. Alem disso, um mapa de calor é gerado demonstrando a maior área de concentração de visitantes e o tempo de permanência em cada região.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Lucas de Azevedo Takara - Coordenador / Rufo André Paganini - Integrante / André Santos - Integrante / Juan Manoel - Integrante.
2020 - Atual

Driving 4.0, Descrição: O objetivo do projeto consiste em utilizar modelos de aprendizado profundo a fim de que se possa detectar possíveis desatenções e fadigas por parte de condutores de caminhões. Uma vez detectada esta ação, será enviado um alerta a empresa para que se possa tomar as medidas cabíveis diminuindo as chances de acidentes.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Lucas de Azevedo Takara - Integrante / Rufo André Paganini - Coordenador / André Santos - Integrante / Leonardo Leon Vera - Integrante.

Histórico profissional

Experiência profissional

2020 - 2021

DOD INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Vínculo: Prestação de Serviços, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Machine Learning

Outras informações:
Presta serviços na área de pesquisa, desenvolvimento e implantação de modelos de aprendizado de máquina.

Atividades

03/2021 - 08/2021
Pesquisa e desenvolvimento, DOD INTELIGENCIA ARTIFICIAL.,Linhas de pesquisa
03/2021 - 08/2021
Pesquisa e desenvolvimento, DOD INTELIGENCIA ARTIFICIAL.,Linhas de pesquisa
03/2020 - 08/2021
Pesquisa e desenvolvimento, DOD INTELIGENCIA ARTIFICIAL.,Linhas de pesquisa

2021 - 2023

Trading Sentiment

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Machine Learning, Carga horária: 20

Outras informações:
Pesquisador em finanças quantitativas, com especialização na aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina, incluindo modelos de classificação, regressão e aprendizado por reforço, para identificação de alpha em ações, títulos, criptomoedas e opções. As atividades desenvolvidas incluíram a previsão de tendências de mercado, movimentos de preços e outros indicadores financeiros chave.

Atividades

08/2021 - 01/2023
Pesquisa e desenvolvimento, Trading Sentiment.,Linhas de pesquisa

2023 - Atual

Munai Health

Vínculo: Prestador de Serviços, Enquadramento Funcional: Engenheiro de Aprendizado de Máquina

Outras informações:
Desenvolvimento de soluções baseadas em inteligência artificial generativa/Agentic AI, incluindo chatbots para a síntese de dados analíticos em empresas de tecnologia médica, Contribuição para um projeto financiado pela Bill Melinda Gates Foundation, empregando Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e técnicas de Geração Aumentada por Recuperação (RAG) para auxiliar médicos na melhoria de diagnósticos e na integração de protocolos hospitalares específicos.

Atividades

01/2023
Pesquisa e desenvolvimento, Munai Health.,Linhas de pesquisa