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José Renato Borelli

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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC)  (Institutional affiliation from the last research proposal)
Birthplace: Brazil

José Renato Borelli é professor do Instituto Federal de São Paulo (IFSP, campus Hortolândia), onde atua nos cursos técnicos, Eletroeletrônica e Automação Industrial, e Engenharia de Controle e Automação, desde 2014. Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Itajubá (UNIFEI) em 1993 e obteve o título de mestrado em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos (EESC USP) em 1997. Possui experiência profissional, tendo atuou em empresas como WEG, Mercedes Benz debis IT Services Latin America (1998 1999) e ATECH Tecnologias Críticas (1999 2000). De 2003 a 2006 foi pesquisador na Divisão de Software para Sistemas Distribuídos do Centro de Pesquisas Renato Archer (CenPRA/CTI), atuando no contexto de Governo Eletrônico, com tecnologias como Service Oriented Architecture (SOA), Web Services (WS), Enterprise Service Bus (ESB), Plataformas de Software Livre, Java, Plataforma J2EE, Model Driven Architecture (MDA), RUP-SOA, Biztalk e Business Process Execution Language (BPEL). Entre 2006 e 2012, trabalhou como desenvolvedor JAVA e especialista em SOA para a IBM em projetos e clientes globais como Shell - indústria do petróleo e resultados, e Circuit City - varejo, rPOS e cadeia de negócios. Concomitantemente (2004 2011), ministrou disciplinas de Programação Avançada (Java e OO) e Sistemas Distribuídos para o curso de Ciência da Computação no Centro Universitário do Espírito Santo do Pinhal (UNIPINHAL). Em 2012, retornou ao CTI, onde foi pesquisador CNPq no projeto Centro Nacional de Referência em Tecnologia Assistiva (CNRTA) até 2014. Atualmente, é estudante regular do programa de doutorado em Engenharia Elétrica na FEEC UNICAMP, desenvolvendo pesquisas nas áreas de sistemas cognitivos, modelos de consciência, memória episódica, visão e percepção para sistemas computacionais, utilizando plataformas de simulação como Coppelia, ROS2, Aruco e algoritmos de machine learning e deep learning. (Source: Lattes Curriculum)

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