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Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
possui graduação em Engenharia Eletrônica pelo Instituto Tecnológico da Aeronáutica (1978), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (1981) e doutorado em Engenharia Elétrica - University of Bristol (1990). Atualmente é CTO e co-fundador da NeuralMind Inteligência Artificial e Professor titular voluntário da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas. Foi professor visitante na Universidade da Pensilvânia - EUA (1992), Universidade McGill - Canadá (1994), Universidade do Novo México - EUA (1996) e Escola de Minas de Paris - França (2000) . Tem experiência na área de processamento e análise de imagens e aprendizagem de máquina. Publicou 32 artigos em periódicos especializados e 137 trabalhos em congressos científicos. Possui dois livros publicados e duas patentes requeridas. Orientou 25 dissertações de mestrado e 11 de doutorado. Foi diretor executivo da Agência de Inovação Inova Unicamp no período 2003-2013. Foi representante docente do Conselho Universitário da Unicamp de junho de 2013 a junho de 2015. Foi representante dos professores titulares na Congregação da Faculdade de Engenharia de Computação de 2005 a 2015. Foi coordenador adjunto da Área de Engenharias I da FAPESP de agosto de 2013 a setembro de 2014. Participou do Conselho Assessor Externo da Embrapa Transferência de Tecnologia de 2005 a 2009. Participou do Conselho Técnico Científico do Samsung Instituto de Desenvolvimento para a Informática - SIDI de 2005 a 2009. Participou do Conselho Técnico Científico do CTI Renato Archer, de 2009 a 2011. Participou do CONIC/FIESP Conselho Superior de Inovação e Competitividade de 2011 a 2015. Recebeu o Prêmio Personalidade da Tecnologia - Inovação 2008 pelo Sindicado dos Engenheiros do Estado de São Paulo e o Prêmio Zeferino Vaz de reconhecimento acadêmico pela Unicamp em 2011. É um dos Pesquisadores Principais do Projeto CEPID BRAINN-FAPESP desde 2014. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Inteligência artificial agilizará fiscalização de contas públicas |
| Empresas apoiadas pelo PIPE-FAPESP integram a lista das 100 Startups to Watch |
| Deep Learning na Prática |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias (0 total): |
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As questões centrais do nosso CEPID referem-se à investigação biológica dos mecanismos básicos que levam à epilepsia e ao derrame cerebral, assim como dos mecanismos de lesão e progressão associados a essas doenças, e estão relacionadas à prevenção, tratamento e reabilitação. Nossos objetivos são desenvolver novos métodos e técnicas para melhorar a compreensão dos mecanismos de plasticida…
A leitura automática de texto em imagens desperta interesse crescente por viabilizar um grande número de aplicações comerciais tais como: automatização de cadastros e matrículas baseados em informações relevantes de documentos cadastrais, consultas instantâneas a serviços de fiscalização; checagem e estruturação semi-supervisionada em prestação de contas, auxílio na vigilância com reconhe…
A extração e a leitura automática de texto em imagens despertam interesse crescente, por serem técnicas que viabilizam um grande número de aplicações comerciais tais como: leitura de textos em imagens e vídeos da web, identificação de textos capturados por vídeos de vigilância, mapas, desenhos de engenharia, reconhecimento de número de série de contêineres, placas de veículos, placas de s…
O pedido de depósito de patente no INPI se referem às seguintes tecnologias: Tecnologia 1: "Configuração lipossomal e processo de obtenção de configuração lipossomal funcional"; Tecnologia 2: "Derivados ftalmídicos no tratamento de doenças em que há a necessidade de diminuição dos níveis do fator TNF-alpha e a necessidade de uma fonte exógena de óxido nítrico, compostos derivados ftalmídi…
O uso de aprendizado profundo para suporte de decisão médica sobre imagens de Tomografia Computadorizada (TC) e raio-X na atual pandemia de COVID esta sendo um tema de alto interesse na literatura de processamento de imagens médicas. A pesquisa mostrou que as imagens de TC mostram sinais de infecção por COVID, que são mais prevalentes em casos graves. Alguns métodos já foram propostos, pr…
As atividades do bolsista envolvem a participação na etapa de geração de dados sintéticos apropriados para o treinamento dos modelos de leitura robusta, com ênfase na utilização de ferramentas de modelagem geométrica e renderização de cenas. (AU)
As atividades do bolsista envolvem a participação na etapa de geração de dados sintéticos apropriados para o treinamento dos modelos de leitura robusta, com ênfase na utilização de ferramentas de modelagem geométrica e renderização de cenas.
Este projeto está vinculado ao número 2019/06667-3 - PIPE - Fase 2 Indireta e tem como objetivo principal desenvolver estudos e experimentos na captura e pré-processamento de imagens contendo vários documentos cadastrais incluindo localização, recorte e classificação de cada documento. Para isso, será desenvolvido estudos das principais implementações de detecção de objetos multi orientad…
O uso de aprendizado profundo para segmentação automatizada do pulmão afetado por COVID-19 usando imagens de tomografia computadorizada (TC) na atual pandemia de COVID-19 é um tópico de pesquisa muito ativo na segmentação de imagens médicas. Alguns métodos de segmentação automatizada já foram propostos com aprendizado supervisionado sobre anotações manuais. A falta de disponibilidade de d…
A epilepsia é um distúrbio neurológico que afeta mais de 50 milhões de pessoas em todo o mundo. Dentre estes pacientes, em torno de 20 a 40% com epilepsia focal são refratários aos medicamentos antiepilépticos e são potencialmente curáveis com ressecção cerebral. As cirurgias de epilepsia cerebral geralmente envolvem muitos riscos, como o déficit de campo visual causado ao se danificar o …
A max-tree é uma estrutura de dados que foi utilizada com sucesso em muitas aplicações, muitas delas voltadas ao processamento de imagens médicas.Esse projeto de doutorado possui três linhas de pesquisa principais: teoria, algoritmos e aplicações da max-tree. Esse projeto de pesquisa no exterior procuradesenvolver as aplicações. Especificamente, nós pretendemos desenvolver as aplicações d…
Lesões na substância branca do cérebro são comumente encontradas em pacientes neurológicos sintomáticos ou assintomáticos. A análise e classificação de textura em MRI do cérebro possibilita a detecção e caracterização dessas lesões. Essa bolsa estágio de pesquisa no exterior tem por objetivo estudar a influência das condições de aquisição de imagens de ressonância magnética na análise e c…