Professor (Dr.) Associado do Departamento de Computação da Universidade Federal de São Carlos. Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo (Primeiro lugar entre os formandos, tendo recebido os prêmios CREA e Instituto de Engenharia) e em Bacharelado em Física Computacional, também pela Universidade de São Paulo (Primeiro lugar entre os formandos de Física Computacional) - EESC (2016) e IFSC (2000) -, Mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2003) - e Doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade de São Paulo - EESC (2008). Também, fez Pós doutorado em Engenharia Eletrônica (como Professor Visitante) no Departamento de Engenharia Eletrônica da Universidade de York, Inglaterra, com bolsa de pesquisa financiada pela FAPESP (2018-2019), e continua colaborando no desenvolvimento de aplicações em hardware, envolvendo sistemas inteligentes, para o projeto: "Continuous on-line adaptation in many-core systems: from graceful degradation to graceful amelioration". Além disso, possui Especialização em Geoprocessamento pela Universidade Federal de São Carlos (2003). Tem experiência nas áreas de Ciência da Computação, Engenharia Elétrica Eletrônica e Geoprocessamento, atuando principalmente nos seguintes temas: desenvolvimento de arquiteturas rápidas e inteligentes para processamento de imagens e vídeo em tempo real utilizando FPGAs, programação genética, morfologia matemática, sensoriamento remoto, visão robótica, aprendizado de máquina e arquiteturas de muitos núcleos (manycore). Por fim, nos últimos anos, tem sido membro de corpo editorial e revisor de importantes periódicos internacionais relacionados a sua área de pesquisa (Integrated Computer-Aided Engineering (Editorial Advisory Board), International Journal of Neural Systems, IEEE Transactions on Evolutionary Computation, Journal of Electronic Imaging, IEEE Latin America, Applied Soft Computing, entre outros), além de assessor FAPESP para avaliação de projetos nacionais e consultor de projetos PIPE-FAPESP. (Fonte: Currículo Lattes)
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A frequência máxima de processadores de núcleo único (single-core) tem atingido seu limitede operação e fabricantes de chips têm construído pastilhas de múltiplos núcleos (multi-core),onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas (processamento de vídeo, big data, aprendiz…
Este projeto de pesquisa tem por objetivo o desenvolvimento de um sistema automático para geração de circuitos digitais, voltado a uma dada aplicação, a ser implementado em FPGA, baseado na técnica conhecida como Programação Genética Cartesiana (PGC). Considerando-se que o melhor desempenho para um dado algoritmo só é obtido quando este é implementado em hardware, tal abordagem pode ser ú…
O presente projeto tem por objetivo dar continuidade ao trabalho anterior de pesquisa (Projeto FAPESP: 2009/17736-4), no qual foi implementada uma arquitetura original para processamento de imagens em tempo real. A arquitetura desenvolvida anteriormente é uma arquitetura reconfigurável por meio de instruções morfológicas, lógicas, e de convolução, geradas automaticamente por software atra…
Na literatura, são descritos diversos simuladores de processadores Many-Core e redes Network-on-Chip, que por sua vez possuem uma alta complexidade de uso por alunos de graduação, pois utilizam conceitos de hardware de baixo nível, o que requer um alto grau de conhecimento prévio em arquitetura de alto desempenho de computadores no geral, gerando assim, uma curva de aprendizado muito íng…
Neste projeto de iniciação científica, tem-se como objetivo utilizar da programação genética cartesiana para reconhecimento de padrões em imagens binárias evoluindo operadores que formam filtros morfológicos, além de realizar tal reconhecimento também através de redes neurais convolucionais. Isso utilizará de diversos conceitos abordados no curso de Engenharia de Computação, como aprendiz…
Neste projeto de iniciação científica, pretende-se implementar um sistema flexível e dedicado à geração de circuitos digitais (combinacionais e sequenciais) automáticos diretamente em FPGA. O desenvolvimento será realizado internamente ao dispositivo com o objetivo de se obter resoluções para problemas práticos, diminuindo-se assim o tempo de treinamento do sistema em relação a outras abo…
A frequência máxima de processadores de núcleo único (single-core) tem atingido seu limite de operação e fabricantes de chips têm construído pastilhas de múltiplos núcleos (multi-core), onde cada núcleo opera com frequências menores em relação às pastilhas contendo somente um núcleo. Além disso, com a demanda por desempenho de aplicações complexas crescendo muito rapidamente nos últimos a…
CV Lattes
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