Possui graduação em Engenharia Elétrica (1994) pela Universidade Estadual Paulista Júlio de Mesquita Filho (UNESP), mestrado (1999) e doutorado (2003) em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (USP). Desde 2004 é professor da Faculdade de Filosofia, Ciências e Letras de Ribeirão Preto (FFCLRP) da USP. É professor titular do Departamento de Computação e Matemática da FFCLRP/USP, onde foi chefe por dois períodos. Orienta nos programas de pós-graduação em Computação Aplicada, Matemática, e Física Aplicada à Medicina e Biologia da FFCLRP/USP. É membro do Comitê Gestor da Comissão Especial de Inteligência Computacional da Sociedade Brasileira de Computação (CEIC-SBC) e editor do Journal of the Brazilian Computer Society. Atua na área de Inteligência Artificial, com especial interesse em aspectos teóricos e práticos de Computação Evolutiva e Aprendizado de Máquina. (Fonte: Currículo Lattes)
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Decisões precisas de gerenciamento de produção para a soja são cruciais para aumentar a produtividade e melhorar a qualidade da colheita. No entanto, a complexa estrutura do dossel das plantas de soja, caracterizada pelo sombreamento mútuo, complica a aquisição precisa de dados fenotípicos. Além disso, o crescimento da soja está intimamente ligado a fatores ambientais, que são cada vez ma…
Informações sobre a estrutura do problema estão disponíveis em muitas aplicações relacionadas à otimização. No entanto, essas informações são negligenciadas pela vasta maioria dos Algoritmos Evolutivos (AEs), tornando a otimização um processo black-box (caixa-preta). Em contraste, otimização gray-box (caixa-cinza) tira proveito do conhecimento da interação entre variáveis de decisão para …
A recombinação de soluções assume papel importante em diversos algoritmos da computação evolutiva. Recombinação é também interessante em outros paradigmas usados em otimização, quer para recombinar soluções encontradas em diferentes execuções de um algoritmo, quer para recombinar soluções produzidas por diferentes algoritmos. O objetivo principal deste projeto é o desenvolvimento de novo…
Apneia Obstrutiva do Sono é um dos distúrbios do sono mais comuns, consistindo na ocorrência de cessação ou diminuição do fluxo aéreo durante o sono. O teste mais comum e preciso para diagnosticar distúrbios do sono é a polissonografia que, apesar de sua eficácia, é um exame complexo e relativamente caro. Recentemente, investigou-se o uso de Variabilidade da Frequência Cardíaca e Aprendiz…
Estamos interessados em Inteligência Artificial Explicável para explicar decisões de modelos de Aprendizado de Máquina (AM) no problema na classificação de severidade da Apneia do Sono. Apneia (Obstrutiva) do Sono é um dos distúrbios do sono mais comuns, consistindo na ocorrência de cessação ou diminuição do fluxo aéreo durante o sono. O teste mais comum e preciso para diagnosticar distúr…
Osteosarcoma é o tipo mais comum de câncer nos ossos. Neste trabalho, imagens de raio-X serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizado de Máquina (AM). O método deverá auxiliar na detecção de Osteosarcoma, indicando diferentes níveis de malignidade. Atualmente, tem havido um grande interesse em utilizar Redes Neurais Convolucionais para a classificação de imagens médicas. Estas …
Conseguir identificar as possíveis alterações de padrões durante a corrida, principalmente aquelas provenientes da fadiga, pode auxiliar na elaboração de treinos mais eficientes e na prevenção de lesões em esportes de alto rendimento. Todavia, essa tarefa não é trivial devido à complexidade dos padrões. Uma alternativa interessante é utilizar métodos de Aprendizado de Máquina, como Redes …
Fratura Vertebral por Compressão (FVC) ocorre quando o corpo vertebral é colapsado. FVCs podem ser causadas por trauma (benignas) ou por tumores (malignas), sendo que a investigação da etiologia de uma FVC é essencial para a determinação do tratamento do paciente. Neste trabalho, imagens de vértebras obtidas por Ressonância Magnética serão classificadas utilizando-se métodos de Aprendizad…
O código genético é altamente conservado e está presente na maior parte dos organismos vivos. Uma questão que tem intrigado os cientistas é se o código genético é fruto do acaso ou de um processo evolutivo. Se qualquer associação entre aminoácidos e códons é possível, então existem cerca de 1,51 x 1084 códigos possíveis. A hipótese de que o código genético evoluiu é suportada por sua robu…
Este projeto visa o estudo teórico de Algoritmos Genéticos (AGs) em problemas de otimização dinâmica, que são caracterizados por mudanças na superfície de fitness durante a execução do algoritmo de otimização. A pesquisa de Algoritmos Evolutivos em ambiente dinâmicos tem recebido grande atenção de pesquisadores nos últimos anos. Infelizmente, poucos trabalhos tem estudado AGs em problemas…
CV Lattes
ORCID