CV Lattes
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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 (1999), mestrado (2001) e doutorado (2005) em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas. Atualmente, é Professor Associado II (MS 5.2) da Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação dessa mesma universidade. Suas principais áreas de pesquisa são: inteligência computacional, filtragem adaptativa, separação de fontes, filtros não-lineares, classificação de padrões e sistemas dinâmicos. (Fonte: Currículo Lattes)
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O Centro de Pesquisa em Inteligência Artificial - Brazilian Institute of Data Science (BI0S) tem como principal objetivo desenvolver soluções de estado da arte em ciência dos dados e inteligência artificial (IA), propondo soluções para problemas relevantes e conectando a academia, empresas, startups, a sociedade e o setor público em um ecossistema integrado de inovação. Ele vai contribuir…
Durante os últimos cinco anos a UNICAMP conseguiu articular um ecossistema de inovação completo voltado para os desafios da gestão de energia, eficiência energética e transição energética, ou seja, a mudança para uma matriz energética baseada em energias renováveis de baixa ou nula emissão de gases de efeito estufa. Além de agregar empresas, pesquisadores, gestores, organizações sociais e…
O Estado de São Paulo é atendido por 7 concessionárias de distribuição no mercado cativo de fornecimento de energia elétrica, cada qual com seu modelo de fatura de consumo e demanda, resultando na necessidade de extração de dados customizada para cada uma delas contemplando os grupos tarifários dos Grupos A e B, demandas com tarifa Azul e Verde. Além disso, temos as faturas do mercado liv…
Um dos objetivos do CPTEn é prover ao auxílio à gestão pública, consolidando a tomada de decisões argumenta em dados no que tange às questões de consumo elétrico e prover o consumo consciente de energia pelo setor público, fortalecido pelo Decreto 10.779 de 25/agosto/2021. Para tal, está planejada uma base de dados atualizada mensalmente com as faturas de energia elétrica de todos os órgã…
O problema de equalização de canais é uma tarefa central na área de comunicações e, num sentido mais amplo, em diversos domínios práticos ligados à área de sinais e sistemas. Embora o uso de filtros lineares nesse problema tenha um papel histórico e teórico determinante, a busca por constante melhoria de desempenho e os notáveis avanços do hardware nas últimas décadas encorajaram grande n…
Redes neurais artificiais formam um campo de pesquisa consolidado no âmbito da temática de aprendizado de máquina. Nos últimos anos, esse campo tem recebido enorme atenção devido ao crescente interesse pelas redes neurais profundas (DNNs, do inglês deep neural networks). Essas redes possuem uma estrutura marcada pela presença de diversas camadas de processamento, as quais são responsáveis…
O problema de separação cega de fontes com misturas não lineares é um tópico de pesquisa bastante desafiador e, diferentemente do caso linear, ainda carece de uma estrutura genérica para separação. Dentre os modelos não lineares encontrados na literatura, destacamos duas instâncias que são cruciais para o presente projeto: (i) as misturas do tipo post-nonlinear (PNL) e (ii) o contexto de …
Nesse projeto, será analisado aspectos teóricos e práticos de separação de fontes não-lineares, com ênfase em modelos polinomiais e sensores químicos. Esse projeto será supervisionado pelo Prof. Christian Jutten, uma liderança respeitada no assunto e pioneiro nessa área de pesquisa. (AU)