Doutor em engenharia civil, pelo Imperial College London – South Kensington Campus, ICL, Inglaterra com pós-doutorado em engenharia naval e ocêanica pela Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU, sigla em inglês), na Noruega. É professor titular da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ). Tem contribuições científicas e tecnológicas relevantes referentes ao oceano, tendo sido pioneiro na engenharia submarina no Brasil. Em 2001 estabeleceu o Grupo de Energia Renovável no Oceano (GERO), responsável pela instalação do primeiro conversor de energia de ondas no país.
Área de Pesquisa: Ciências da Engenharia
Francisco de Assis Tenório de Carvalho
Nascido em Garanhuns, Pernambuco. Fez a sua formação fundamental no Colégio Diocesano de Garanhuns dirigido pelo Monsenhor Adelmar da Mota Valença, onde o interesse pelas ciências exatas e pela engenharia foi despertado pelo professor José Victor de Oliveira Neto. Foi aprovado em sexto lugar no vestibular de 1975 para Engenharia Elétrica da UFPE.
Na graduação estudou álgebra linear com o Prof. Hildeberto Cabral, controle e automação com o Prof. Ascendino Dias e Eletromagnetismo como o Prof. Naum Fraidenraich. Foi aluno de iniciação científica do Prof. Cid B. Araújo em ótica não linear com bolsa do CNPq. Graduou-se em Engenharia Elétrica em 1980. Mestre em Ciências e Tecnologias Nucleares (UFPE 1984) sob orientação do Prof. Ragendra Narain. Doutor en Informatique des Organisations (Université Paris-IX Dauphine, 1992) sob a direção do Prof. Edwin Diday.
Foi professor auxiliar da UNICAP (1984 a 1985), professor assistente e adjunto do Departamento de Física e Matemática da UFRPE (1986 a 1992) e professor adjunto do Departamento de Estatística da UFPE (1993 a 1999). Atua como professor e pesquisador do CIn-UFPE desde 1999 onde é professor titular desde 2011. No CIn-UFPE, foi por duas vezes coordenador da pós-graduação (08/2005 a 08/2009), chefe do Departamento de Informação e Sistemas (03/2014 a 06/2021) e membro do Conselho Departamental (08/2005 a 08/2009 e 03/2014 a 06/2021).
Atuou como professor visitante em universidades estrangeiras, tais como Université Paris-Dauphine, França (em colaboração com o Prof. Edwin Diday), Seconda Università degli Studi di Napoli, Itália (em colaboração com a Profa. Rosanna Verde), Sri Jayachamarajendra College of Engineering Mysore, Índia (em colaboração com o Prof. K. Chidananda Gowda), RWTHA Aachen University, Alemanha (em colaboração com o Prof. Ivan Gesteira), Université Paris Descartes, França (em colaboração com o Prof. Mohamed Nadif), University of Campania Luigi Vanvitelli, Italia (em colaboração com a Profa. Rosanna Verde), National Research University Higher School of Economics, Rússia (em colaboração com o Prof. Boris Mirkin). Durante 22 anos (1993 a 2014) atuou como pesquisador visitante junto ao INRIA, Paris-Rocquencourt, França (em colaboração com o Dr. Yves Lechevallier).
Foi membro do Conselho Universitário da UFPE (07/2005 a 08/2009), membro do CCEPE (07/2005 a 08/2009) e membro das Câmaras de Pesquisa e Pós-Graduação (07/2005 a 08/2009).
Formou cerca de 50 alunos de IC, 25 mestres e 11 doutores.
Coordenou vários projetos de pesquisa financiados por agências de fomento (CNPq, FACEPE). Atua como árbitro de várias revistas internacionais em sua área de conhecimento. Atualmente é pesquisador 1A do CNPq. Atuou como membro do CA-CC do CNPq (07/2017 a 06/2020) e como membro da CDCT da FACEPE na área de Ciências Exatas e da Terra (08/2006 a 07/2009 e de 11/2021 a 10/2023). Em 2020 foi eleito membro titular da da Academia Pernambucana de Ciências (APC) e em 2021 recebeu o Prêmio de Mérito Científico da SBC (Sociedade Brasileira de Computação).
As suas contribuições científicas foram realizadas em Aprendizagem de Máquina, com ênfase em aprendizado não supervisionado e aprendizado de máquina à partir de dados simbólicos, descritos por variáveis que podem assumir como valor um conjunto de categorias, um intervalo, ou uma distribuição empírica (histograma).
Foi o primeiro a trabalhar nessa área no Brasil tendo proposto métodos originais para a previsão de séries temporais, regressão, agrupamento, co-clustering e mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM) para dados de tipo intervalo. Também propôs métodos para o agrupamento, co-clustering e SOM para dados descritos por variáveis de tipo histograma. Outras contribuições de destaque foram os trabalhos de agrupamento e SOM para dados relacionais multi-view e os trabalhos de agrupamento baseado em funções de kernel com ponderação automática das variáveis descritoras.
Publicou mais de 230 artigos em periódicos de alto impacto e conferências de reconhecida qualidade. Os trabalhos publicados tem boa repercussão (h-indice 33 no Google Acadêmico, 24 no Scopus e 21 no Web of Science).
Segundo estudo da Plos Biology/Elsevier (https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw),
está na faixa de 1% dos cientistas mais influentes do mundo na área de Inteligência Artificial e Processamento de Imagens ao longo de toda a sua carreira e na faixa de 2% dos cientistas mais influentes do mundo na mesma área nos anos de 2019, 2020 e 2021.
Também segundo estudo da Neural Computing and Applications (https://doi.org/10.1007/s00521-020-05395-4), é um dos 50 autores mais influentes e foi o décimo quarto autor mais produtivo (dentre 13970) na área de automatic clustering algorithms considerando um período de 30 anos (entre 1989 e 2019).
Contribuiu para a consolidação da área de aprendizado de máquinas no Brasil como autor, revisor de artigos e membro de comitês de programa de eventos da área (SBIA, SBRN, BRACIS, ENIAC, KDMILE, CBSF). Foi membro titular da Comissão Especial de Redes Neurais (CERN) da SBC (2008 a 2009) e da Comissão Especial de Inteligência Artificial (CEIA) da SBC (2010 a 2014). Foi eleito membro do conselho da International Association for Statistical Computing – IASC (2009 a 2013). Foi membro do comitê executivo da Latin American Regional Section (LARS) of IASC (2017 a 2020).
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Celina Miraglia Herrera de Figueiredo
Doutora em engenharia de sistemas e computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), com pós-doutorado na Universidade de Waterloo, no Canadá. É professora titular do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da UFRJ, onde coordena o Núcleo de Excelência em Algoritmos Randomizados, Quânticos e Aproximativos: Projeto, Análise e Implementação de Soluções Eficientes para problemas Combinatórios Fundamentais. É pesquisadora na área de ciência da computação, com ênfase em teoria da computação, e lidera o grupo de algoritmos e combinatória da Coppe/UFRJ, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria dos grafos, algoritmos e complexidade computacional.
Miriam Cristina Santos Amaral
Graduação (2006) em Engenharia Química pela Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG. Mestrado (2007) e doutorado (2009) em Saneamento, Meio Ambiente e Recursos Hídricos também pela UFMG.
Professora adjunta do Departamento de Engenharia Sanitária e Ambiental da UFMG. Atua nas seguintes áreas: caracterização específica de efluentes industriais e domésticos, tratamento biológico, físico-químico e conjugado de efluentes com ênfase nos processos de separação por membranas (microfiltração, ultrafiltração, nanofiltração, osmose inversa, biorreatores com membranas e contactores de membranas).
Em 2021 recebeu o IV Prêmio de Boas Práticas Ambientais Tecnologias Sociais e Sustentáveis, Sistema Estadual de Meio Ambiente e Recursos Hídricos do Estado de Minas Gerais.
Matheus Pereira Porto
Graduação (2007), mestrado (2010) e doutorado (2013) em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG.
Professor Adjunto do Departamento de Engenharia Mecânica da UFMG (2014-atual), credenciado ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Mecânica da UFMG. Orientador de Mestrado e Doutorado. Doutor em Engenharia Mecânica pelo Programa de Pós Graduação em Engenharia Mecânica da UFMG e UCSD (University of California, San Diego), 2013. Pesquisador Pq-CNPq na área de armazenamento de energia renovável (2017-atual). Sua linha de pesquisa inclui armazenamento de energia elétrica renovável por meios não convencionais, utilizando ciclos termodinâmicos com fluidos ecologicamente sustentáveis (ar, água e CO2), com foco em ciclos de CO2 supercrítico. Área de interesse: termometria, focado no desenvolvimento de tecnologias relacionadas à estimativa de emissões de gases de efeito estufa e créditos de carbono, desempenho energético de usinas fotovoltaicas, desenvolvimento de termômetros termodinâmicos e equações de estado para a região pseudocrítca do CO2. Disciplinas: termodinâmica clássica e transmissão de calor.
Pedro Pedrosa Rebouças Filho
Graduação (2007) em Mecatrônica Industrial pelo Instituto Federal do Ceará (IFCE), Mestrado (2009) e Doutorado (2013) em Engenharia de Teleinformática na Universidade Federal do Ceará (UFC) e Pós-Doutorado na Universidade do Porto/Portugal (2016).
Professor Associado do Departamento da Indústria do IFCE Fortaleza, coordenador do Laboratório de Processamento de Imagens, Sinais e Computação Aplicada (LAPISCO-IFCE) e bolsista de Produtividade em Pesquisa 2 do CNPq.
Ppesquisador e líder do Grupo de Pesquisa cadastrados no CNPq chamado Laboratório de Processamento de Imagens, Sinais e Computação Aplicada (LAPISCO), em que é mais que um espaço físico e é onde realiza suas pesquisas acadêmicas e desenvolvimento tecnológico desde 2012 dentro do IFCE, executando projetos tecnológicos junto à empresas e órgãos de fomento. Tem experiência na área de Sistema de Computação, atuando principalmente nas linhas de pesquisa voltadas para Computação Aplicada, Sistemas Inteligentes, Visualização e Processamento 3D, com interesse específico em Reconhecimento de Padrões, Inteligência Computacional Aplicada, Processamento e Análise de Sinais, Processamento e Análise de grande volume de dados (Big Data), Sistemas Móveis e Computação em Nuvem.
Em 2021 recebeu EEE Senior Member, IEEE. Também em 2021 – BRICS Young Scientist Award to participate of BRICS Young Scientist Forum (BRICS YSF) as speaker about “Cyber Physical system (CPS) and real life applications”. MCTI from Brazil and STI from India., MCTI from Brazil and Science, Technology, and Innovation (STI) from India. Em 2019 recebeu BRAGFOST Young Scientist Award to participate of Brazilian-German Frontiers of Science and Technology Symposia (BRAGFOST) as speaker about “Aid to medical diagnosis using applied computational intelligence”, CAPES and Alexander von Humboldt Foundation.
Palavras-chave: Inteligência Computacional Aplicada, Visão Computacional, Big Data.
Gabriela Ribeiro Pereira
Graduação em Fisica – Habilitação em Fisica Médica pela Universidade Federal do Rio de Janeiro – UFRJ (2004), mestrado (2006) e doutorado (2010) em Engenharia Nuclear pela UFRJ.
Professora Associada do Programa de Engenharia Metalúrgica e de Materiais (PEMM) da COPPE/UFRJ. Chefe da área de Ensaios Não Destrutivos do Programa de Engenharia Metalúrgica e de Materiais (PEMM) e vinculada ao Laboratório de Ensaios não Destrutivos, Corrosão e Soldagem (LNDC), Coordenadora do Programa de Engenharia Metalúrgica e de Materiais – COPPE/UFRJ e Vice-Chefe do Departamento de Engenharia Metalúrgica e de Materiais POLI/UFRJ. Tem experiência na área de Engenharia de Materiais e Metalúrgica, com ênfase em Ensaios Não Destrutivos, atuando principalmente nos seguintes temas: Ultrassom, Phased Array, Termografia, Ensaios Magnéticos, Radiografia, Microtomografia por Transmissão de Raios X, PoD e desenvolvimento de sensores. Suas pesquisas estão focadas no desenvolvimento de metodologias de inspeção e estudo de técnicas não destrutivas para avaliação estrutural e caracterização de diferentes materiais utilizados na indústria.
Em 2020 recebeu o Prêmio Giulio Massarani na categoria docente jovem, COPPE/UFRJ. Também em 2020 recebeu o Prêmio Plinio Cantanhede 2020, pelo Instituto Brasileiro de Petróleo e Gás – IBP.
Horácio Antonio Braga Fernandes de Oliveira
Graduação em Ciência da Computação (2003) pela Universidade Federal do Amazonas – UFAM, mestrado (2005) e doutorado (2008) pela Universidade Federal de Minas Gerais – UFMG. Fez pós-doutorado na Universidade da Califórnia, Irvine, Estados Unidos (2020).
Professor associado de ciência da computação na UFAM. Os seus interesses de pesquisa incluem algoritmos de localização e sincronização, algoritmos distribuídos, Internet das coisas e redes sem fio ad hoc, veiculares e de sensores.
Em 2015 recebeu o prêmio Best International Paper, ISCC 2015 – The Twentieth IEEE Symposium on Computers and Communications, IEEE Symposium on Computers and Communications. Em 2010 recebeu Menção Honrosa pelo Melhor Trabalho de Iniciação Científica em Ciências Exatas e da Terra, Universidade Federal do Amazonas.
