CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Faculdade de Zootecnia e Engenharia de Alimentos (FZEA) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Professor Associado da Universidade de São Paulo (FZEA/USP, Pirassununga). Engenheiro Civil habilitação em Agrimensura (FEAP, 1992), Mestre em Sistemas de Informação (PUC Campinas, 2002), Doutor em Zootecnia (USP, 2008) e Livre Docente (USP, 2013). Coordena o Programa de Pós-Graduação em Gestão e Inovação na Indústria Animal (PPG-GIIA/FZEA/USP, 2025-2027). Foi Chefe do Departamento de Ciências Básicas (2020-2022) e Presidente da Comissão de Cultura e Extensão Universitária (20152019); integra o Conselho Departamental, coordena a Sala Pró-Aluno e é responsável pelo Laboratório de Tecnologia e Sistemas de Informação (LTSI/FZEA/USP). Atua em Zootecnia de Precisão e Ciência da Computação aplicada ao agronegócio, com ênfase em Inteligência Artificial, Internet das Coisas (IoT), veículos aéreos não tripulados (VANTs), processamento digital de imagens, visão computacional, redes neurais e sistemas de apoio à decisão (ERP/SAD). Lidera projetos financiados por FAPESP/CNPq (estimativa do status de nitrogênio em pastagens, sistemas de recomendação de adubação, rastreabilidade animal e monitoramento de ambientes produtivos) e desenvolve softwares científicos e tecnológicos (ex.: USPLeaf). Linhas de pesquisa: (i) Inteligência Artificial e Visão Computacional para Pastagens e Comportamento Animal; (ii) IoT/WSN, Rastreabilidade e Bem-Estar Animal em Tempo Real; (iii) Sensoriamento Remoto com VANTs no Agro; (iv) Engenharia de Software, MLOps e Sistemas de Informação para o Agro 4.0; (v) Analytics e Sistemas de Apoio à Decisão no Agronegócio; (vi) Extensão Tecnológica e Educação Digital para o Agro. Atua em atividades e cursos de Extensão voltados às escolas públicas da região de Pirassununga/SP, a estudantes universitários e profissionais (engenharia, agronomia, zootecnia, medicina veterinária) e a produtores, abordando processamento de imagens, inteligência artificial e robótica educacional. (Fonte: Currículo Lattes)
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As práticas tradicionais de fertilização com nitrogênio (N) para gramíneas tropicais perenes ainda são baseadasem montantes anuais, na sequência de prestações de taxas fixas N. Essa estratégia não considera as variações das condições climáticas ao longo da estação de cultivo, seus impactos na demanda da planta e na disponibilidade de N do solo. Em ciclos de rebrota onde a quantidade de N …
Os sistemas de produção animal baseados em pastagens no Brasil vêm passando por grandes transformações, particularmente nas últimas décadas. Grandes inovações têm sido responsáveis pelas melhorias, embora ainda discretas, nos índices de produtividade da pecuária baseada em pasto. Entre as principais inovações experimentadas nesses sistemas que se pode destacar está a ampliação na compreen…
As redes de sensores sem fio representam um paradigma emergente da computação, onde múltiplos nós providos de sensores, sistemas computacionais autônomos e capacidade de comunicação sem fio, conformam uma rede cuja topologia altamente dinâmica permite adquirir informações sobre sistemas complexos sendo monitorados. Este projeto visa usar as técnicas de instrumentação eletrônica, no desenv…
O monitoramento do comportamento animal em zoológicos é essencial para garantir o bem-estar dos animais e otimizar suas condições de manejo. Métodos tradicionais de observação manual são limitados pela subjetividade e pelo elevado custo operacional. Este estudo propõe o desenvolvimento de um sistema automatizado de monitoramento utilizando inteligência artificial (IA) e visão computaciona…
Os sistemas de produção animal baseados em pastagens no Brasil vêm passando por grandes transformações, particularmente nas últimas décadas. Grandes inovações têm sido responsáveis pelas melhorias, embora ainda discretas, nos índices de produtividade da pecuária baseada em pasto. Entre as principais inovações experimentadas nesses sistemas que se pode destacar está a ampliação na compreen…
O aluno será responsável pela implementação da RNA, basicamente, três tipos de RNA serão implementadas. A rede será simulada com a Feed Forward Backpropagation (FFBP) e Cascade Forward backpropagation (CFBP), além de uma função de base radial (RBF). Para FFBP e CFBP, a topologia serão testadas usando apenas uma camada oculta e 5, 10 ou 15 neurônios na camada intermediaria, e o algoritmo d…
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