Gyslla Santos de Vasconcelos

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• de Vasconcelos, G. S. ; Bernardini, F. . Comparison between the most used Process Mining tools in the market and in academia, identifying the main features based on a qualitative analysis. Information Systems and Technologies , v. 1, p. 223-940, 2023.

• CABRAL, A. S. ; CARVALHO, G. J. R. O. ; RIBEIRO, M. F. ; de Vasconcelos, G. S. . UMA PROPOSIÇÃO PARA O TRANSPORTE DE CARGAS INDIVISÍVEIS EM CENÁRIO INTERMUNICIPAL. Revista de Trabalhos Acadêmicos Lusófona , v. 2, p. 1, 2019.

• FERREIRA, V. H. ; BASILIO, P. M. E. A. ; de Vasconcelos, G. S. . SIMULAÇÃO DO TERMINAL DE ABASTECIMENTO DE CAMINHÕES TANQUES. Revista de Trabalhos Acadêmicos Lusófona , v. 1, p. 1, 2018.

• de Vasconcelos, G. S. ; Bernardini, F. ; VITERBO, J. . Comparison between the most used Process Mining tools in the market and in academia, identifying the main features based on a qualitative analysis. 1. ed. Springer Nature Switzerland AG, 2024. v. 3. pp 218?228p .

• VASCONCELOS, G. S. ; VITERBO, J. ; Bernardini, F. . Assessing the capability of open government data for process mining a study on a Brazilian open data portal. In: Vol. 26 (2025): Annual International Conference on Digital Government Research, 2025, Porto Alegre. DGO, 2025.

• VIEIRA, A. S. ; PIMENTEL, A. M. M. ; de Vasconcelos, G. S. ; SILVA, R. M. ; CATALDI, M. . ESTRATÉGIA PARA MODELAGEM SAZONAL E OPERACIONAL UTILIZANDO O NCAR/CAM 3.1,. In: XX Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2018, Maceió. Anais do XX Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2018.

• de Vasconcelos, G. S. ; RANGEL, R. H. O. ; CABRAL, L. M. B. S. A. M. ; Passos, E. ; CATALDI, M. . ANÁLISE NUMÉRICA DE VARIÁVEIS HIDROLÓGICAS EM UM CENÁRIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS. In: XX Congresso Brasileiro de Meteorlogia, 2018, Maceió. Anais do XX Congresso Brasileiro de Meteorlogia, 2018.

• PINTO, Y. M. B. ; de Vasconcelos, G. S. ; COUTINHO, P. E. ; RAMOS JUNIOR, W. ; VIEIRA, A. S. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES CLIMÁTICAS DO MODELO CAM 3.1 PARA A BACIA DO RIO GRANDE. In: VII SIC 2017 - Simpósio Internacional de Climatologia, 2017, Petrópolis/RJ. Anais do VII SIC 2017 - Simpósio Internacional de Climatologia, 2017.

• de Vasconcelos, G. S. ; PINTO, Y. M. B. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES DA PRECIPITAÇÃO DO MODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL NO PERÍODO DE 2014 A 2017. In: VII SIC 2017 - Simpósio Internacional de Climatologia, 2017, Petrópolis/RJ. Anais do VII SIC 2017 - Simpósio Internacional de Climatologia, 2017.

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . VERIFICAÇÃO DA HABILIDADE DO MODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL E REGIÕES DE 2012 A 2017. In: III Workshop de Engenharia de Biossistemas - PGEB/UFF, 2017, Niterói. Anais do III Workshop de Engenharia de Biossistemas - PGEB/UFF, 2017.

• PINTO, Y. M. B. ; de Vasconcelos, G. S. ; NIELSEN, D. M. ; RANGEL, R. H. O. ; GRACA, F. F. E. ; CABRAL, L. M. B. S. A. M. ; SA, R. V. ; GRACILIANO, R. P. ; CATALDI, M. . IMPLEMENTAÇÃO OPERACIONAL DO MODELO CAM 3.1 PARA PREVISÕES CLIMÁTICAS SAZONAIS NA UFF E UFRJ. In: VI Simpósio Internacional de Climatologia (SIC), 2015, Natal/RN. Anais do VI Simpósio Internacional de Climatologia (SIC) - Consulta online de trabalhos publicados, 2015.

• de Vasconcelos, G. S. ; NUNES, D. M. ; SANTOS, P. S. ; CATALDI, M. . Modelo de Previsão Chuva-Vazão da Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai a montante da UHE de Itá. In: XVIII CBMET - Congresso Brasileiro de Meteorologia, 2014, Recife / PE. Anais eletrônicos do XVIII CBMET, 2014, 2014.

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES CLIMÁTICAS SAZONAIS DOMODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL NO PERÍODO DE 2010 A 2015. In: I WORKSHOP EM ENGENHARIA DE BIOSSISTEMAS, 2015, Niterói. ANAIS DOI e II WORKSHOP EM ENGENHARIA DE BIOSSISTEMAS - WEB, 2015.

• VASCONCELOS, G. S. ; VITERBO, J. ; Bernardini, F. . Assessing the capability of open government data for process mining: a study on a Brazilian open data portal. 2025. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• VASCONCELOS, G. S. ; VAZ, G. . Workshop e minicurso Mineração de Processos: da teoria à prática usando a ferramenta da Celonis. 2023. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. . A Indústria 4.0 e a revolução do IoT. 2019. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• VIEIRA, A. S. ; PIMENTEL, A. M. M. ; de Vasconcelos, G. S. ; SILVA, R. M. ; CATALDI, M. . ESTRATÉGIA PARA MODELAGEM SAZONAL E OPERACIONAL UTILIZANDO O NCAR/CAM 3.1. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• de Vasconcelos, G. S. ; RANGEL, R. H. O. ; CABRAL, L. M. B. S. A. M. ; Passos, E. ; CATALDI, M. . ANÁLISE NUMÉRICA DE VARIÁVEIS HIDROLÓGICAS EM UM CENÁRIO DE MUDANÇAS CLIMÁTICAS. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PINTO, Y. M. B. ; de Vasconcelos, G. S. ; ESPOSTE, P. C. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES CLIMÁTICAS DO MODELO CAM 3.1 PARA A BACIA DO RIO GRANDE. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• de Vasconcelos, G. S. ; PINTO, Y. M. B. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES DA PRECIPITAÇÃO DO MODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL NO PERÍODO DE 2014 A 2017. 2017. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . VERIFICAÇÃO DA HABILIDADE DO MODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL E REGIÕES DE 2012 A 2017. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . Avaliação estatística das previsões da precipitação do modelo NCAR/CAM 3.1 para o Brasil no período de 2014 a 2017. 2017. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• PINTO, Y. M. B. ; de Vasconcelos, G. S. ; NIELSEN, D. M. ; RANGEL, R. H. O. ; GRACA, F. F. E. ; CABRAL, L. M. B. S. A. M. ; SA, R. V. ; GRACILIANO, R. P. ; CATALDI, M. . Implementação operacional do modelo CAM 3.1 para previsões Climáticas sazonais na UFF e UFRJ. 2015. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . AVALIAÇÃO ESTATÍSTICA DAS PREVISÕES CLIMÁTICAS SAZONAIS DO MODELO NCAR/CAM 3.1 PARA O BRASIL NO PERÍODO DE 2010 A 2015. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . O coprocessamento como método de tratamento de resíduos: Estudo de caso das cimenteiras de Cantagalo/RJ. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; CATALDI, M. . Elaboração de Previsões Climáticas sazonais com o uso do CAM 3.1. 2015. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; NUNES, D. M. ; SANTOS, P. S. ; CATALDI, M. . Modelo de Previsão Chuva-Vazão da Bacia Hidrográfica do Rio Uruguai a montante da UHE de Itá. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• de Vasconcelos, G. S. ; HWA, C. S. . Recursos Naturais, Sustentabilidade e Energia. 2013. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; Kischinhevsky, M . Simulação da Equação de Convecção-Difusão para Modelos de Qualidade de Água Utilizando o Método dos Volumes Finitos. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• de Vasconcelos, G. S. . Reutil Ideias e Soluções. 2012. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• de Vasconcelos, G. S. ; HWA, C. S. . Recursos Naturais, Energia e o Meio Ambiente. 2011. (Apresentação de Trabalho/Outra).

• VASCONCELOS, G. S. ; Bernardini, F. ; WERNECK, R. ; DIAS, G. . Transformando dados heterogêneos em logs de eventos: viabilizando a Mineração de Processos em Governo Digital. ConferÊncia Webmedia 2025, 2025 (Artigo em processo de submissão).

• Macedo, RG ; VASCONCELOS, G. S. ; Mariza Ferro . Time Series Forecasting using Statistical Methods and Artificial Intelligence: a Rapid Literature Review. Journal of the Brazilian Computer Society, 2025 (Artigo sbmetido Journal).

• RATTON, A. ; VASCONCELOS, G. S. ; Mariza Ferro . Um Índice de Vulnerabilidade a Chuvas Extremas para o Rio de Janeiro Baseado em Análise Integrada de Dados Socioambientais. Conferência Webmedia 2025, 2025 (Artigo em processo de submissão).

• BREDER, G. B. ; VASCONCELOS, G. S. ; Mariza Ferro . Beyond Accuracy: A Comparative Study of Machine Learning Models for Extreme Weather Forecasting in Rio de Janeiro with a Green AI Perspective. Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional 2025 (ENIAC 2025), 2025 (Artigo submetido).

• VASCONCELOS, G. S. ; Bernardini, F. ; VITERBO, J. . Methodology for Analyzing Government Data Using Process Mining Tools. Information System, 2024 (Artigo em processo de submissão).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Uma Inteligência Artificial Sustentável pode Prever Eventos de Chuva Extrema e Prevenir Grandes Desastres em Áreas Urbanas?, Descrição: Extreme weather events, including heavy rainfall, have become more frequent and severe due to climate change, causing material damage and loss of life. In Brazil, where rapid and disorderly urbanization has forced low-income populations to occupy unfavorable geological areas, landslides and floods caused by extreme rainfall have resulted in significant casualties and property damage. Nowcasting, a few hours ahead forecast for extreme rainfall events, is an essential component of early warning systems and consecutive actions within crisis management and risk prevention. However, the accurate prediction of such events remains a challenge for forecasting models. Recent scientific studies have shown that Artificial Intelligence (AI) can improve the predictive accuracy for extreme weather events. However, if not designed with sustainable criteria, AI model development can lead to intensive computational resource use and energy consumption. Saving energy is crucial for reducing environmental impacts and mitigating global warming. This research aims to develop an energy-efficient AI model that can accurately predict extreme rainfall events in urban areas, improve nowcasting accuracy, and mitigate the social impacts by protecting human lives and property. The proposed approach will be tested using observational meteorological data in addition to the physical and social aspects of the Rio de Janeiro municipality. The development of the model involves a Machine Learning (ML) pipeline that includes data preparation, feature engineering, algorithm selection, hyperparameter tuning, and evaluation. Nonetheless, these models face the challenge of generalizing to other regions. Extending the developed models to other areas may require a new ML pipeline, making the process costly and time-consuming. Therefore, an automatic ML (AutoML) approach is also proposed to dynamically and quickly adapt and generalize the pipeline to other regions of the Rio de Janeiro state... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Integrante / Mariza Ferro - Coordenador / Fabio Porto - Integrante / Eduardo Bezerra - Integrante / Flávia Cristina Bernardini - Integrante / Aline M. Paes - Integrante / Esteban Clua - Integrante / Daniel de Oliveira - Integrante.

• 2014 - Atual

  Operacionalização do modelo CAM com dados do CFS, Descrição: O projeto consiste em realizar a operacionalização do modelo CAM com dados do CFS.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Integrante / Marcio Cataldi - Coordenador / Reginaldo Ventura de Sá - Integrante / Yuri Moreira Barbosa Pinto - Integrante.

• 2014 - Atual

  Geração de Cenários de Afluência Sazonais Utilizando Previsões Numéricas do Clima, Descrição: Estudo para avaliar se com a evolução da modelagem atmosférica, do conhecimento sobre os fenômenos meteorológicos e climáticos e da ampliação da rede de observações no planeta, a inclusão destas informações climáticas pode aperfeiçoar a representação das condições hidrológicas futuras. Para tal serão utilizadas as previsões dos modelos climáticos Community Atmospheric Model na versão 3.1 (CAM 3.1) e Community Atmospheric Model na versão 5.2 (CAM 5.2), desenvolvidos pelo National Center for Atmospheric Research (NCAR), e do Climate Forecast System versão 2.0, desenvolvido pelo NCEP/NOAA, sendo que no caso do modelo CAM 5.2 ele sofrerá também adaptações para melhor representar as condições atmosféricas da América do Sul Estas previsões serão utilizadas por modelos de transformação chuva vazão com base conceitual (modelo SMAP),baseados em técnicas de Redes Neurais e em modelagem auto-regressiva multivariada (modelos do tipo ARx). Com esta abordagem metodológica serão obtidos conjuntos de previsões de afluência (ensembles) que indicarão uma tendência das afluências futuras e poderão representar a maior parte da incerteza contida neste processo, sendo, por fim,comparados com os valores de vazão natural observados e com aqueles obtidos a partir de técnicas tradicionais que utilizam modelos auto-regressivosunivariados, e que incorporam somente o histórico de vazões no processo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Integrante / Marcio Cataldi - Coordenador / Vitor Hugo Ferreira - Integrante / Yuri Moreira Barbosa Pinto - Integrante / David Marcolino Nielsen - Integrante.

• 2012 - 2016

  Gerenciamento de Resíduos Sólidos em Condomínios Residenciais, Projeto certificado pela empresa GYSLLA SANTOS DE VASCONCELOS 07412686712 em 10/10/2013., Descrição: Devido à Lei 12.305/2010, que dá as diretrizes à Política Nacional dos Resíduos Sólidos, os condomínios, assim como toda a sociedade, são responsáveis pela destinação dos resíduos gerados pelo seu consumo. Esta determinação foi estabelecida a fim de obter a meta de fechamento dos lixões até o ano de 2014, através da reutilização e reciclagem de materiais. Atualmente são coletadas 700 toneladas diárias de resíduos sólidos urbanos em Niterói, e 200 toneladas no mês de resíduos recicláveis, o que corresponde a não mais que 2% do total de resíduos coletados na cidade. É necessário serviços ambientais de conscientização, treinamento, dimensionamento e coleta dos resíduos, a fim de que este resíduo possa retornar adequadamente ao mercado como insumo para outras empresas, pois o ?lixo? é fonte potencial de matéria-prima para fabricação de outros produtos, trazendo assim benefícios sociais, ambientais e econômicos para toda a sociedade. Por isso, todo o processo, desde o diagnóstico dos resíduos sólidos à coleta seletiva, deve ser feito de forma planejada e organizada, e o retorno ambiental e social é sem precedentes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Coordenador.

• 2012 - 2012

  Gerenciamento dos Resíduos Sólidos Recicláveisda UFF, Descrição: Estudo dos Resíduos Sólidos da Escola de Engenharia da UFF envolvendo a quantificação, destinação e reciclagem. Gerenciamento dos Resíduos Sólidos da UFF ? Grupo de Pesquisa LADER/Laboratório de Políticas Públicas, Governação e Desenvolvimento Regional ? Linha de Pesquisa do Centro de Estudos de Sustentabilidade e Responsabilidade Social - ÉCOOL. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Integrante / Fernando Antônio Santos Beiriz - Coordenador.

• 2011 - 2012

  Simulação da Equação da de Convecção-Difusão para Modelos de Qualidade de Água utilizando o Método dos Volumes Finitos, Descrição: Parte do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica da Universidade Federal Fluminense PIBIC ? CNPq/UFF. O projeto destinou-se ao estudo relacionado à modelagem, à dispersão de poluentes em cursos d?água. Desenvolveu-se a implementação da Equação de Convecção-Difusão, utilizando-se o método Hopmoc.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Gyslla Santos de Vasconcelos - Integrante / Maurício Kischinhevsky - Coordenador.

Prêmios