Otimização e implementação do firmware em sistema embarcado, incluindo processamento digital de sinais e de redes neurais

• Processo: 24/17238-4
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de novembro de 2024
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2025
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Nuclear - Aplicações de Radioisótopos
• Pesquisador responsável: Ubaldo Baños Rodríguez
• Beneficiário: Andrea Fonseca da Cruz
• CNAE: Pesquisa e desenvolvimento experimental em ciências físicas e naturais
• Vinculado ao auxílio: 23/00079-8 - Desenvolvimento de um identificador de radionuclídeos baseado em espectroscopia nuclear e técnicas de aprendizado de máquina, AP.PIPE
• Assunto(s): Aprendizado computacional C++ (linguagem de programação) Microcontroladores Python Desenvolvimento de software
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado de Máquina | C | C++ | Detecção de radiação gama | microcontrolador | python | Redes neurais Bayesianas | Desenvolvimento de software

Resumo

O bolsista será contratado para apoiar as atividades relacionadas no projeto, aperfeiçoamento e testes dos algoritmos de aprendizado de máquina desenvolvidos no programa PIPE fase 1. Os algoritmos serão adaptados para serem embarcados no hardware do dispositivo de identificação de radionuclídeos (RID). Deverá ter conhecimentos em programação, inteligência artificial e estatística, necessários para o desenvolvimento das atividades.