Francisco de Assis Tenorio de Carvalho

Professor e pesquisador do CIn-UFPE desde 1999, professor titular da UFPE desde 2011. Fellow das academias: The World Academy of Sciences-TWAS (2025); AAIA (2024); Core Academy (2024); AIIA (2024); Academia Brasileira de Ciências-ABC(2023); Academia Pernambucana de Ciências-APC(2020). Coordenou vários projetos de pesquisa financiados por agências de fomento (CNPq, FACEPE). Atua como árbitro de várias revistas internacionais em sua área de conhecimento. Atualmente é pesquisador 1A do CNPq. Atuou como membro do CA-CC do CNPq (07/2017 a 06/2020 e de 07/2023 a 06/2026), como coordenador do CA-CC (07/2024 a 06/2025), e como membro da CDCT da FACEPE na área de Ciências Exatas e da Terra (08/2006 a 07/2009, 11/2021 a 10/2025). Em 2021 recebeu o Prêmio de Mérito Científico da SBC (Sociedade Brasileira de Computação). Está na faixa de 2 dos cientistas mais influentes do mundo na área de Inteligência Artificial e Processamento de Imagens ao longo de toda a sua carreira. Está na faixa de 2 dos cientistas mais influentes do mundo na mesma área nos anos de 2019, 2020, 2021 e 2022 segundo estudo da Plos Biology/Elsevier (https://elsevier.digitalcommonsdata.com/datasets/btchxktzyw). Está entre os 50 autores mais influentes e foi o decimo quarto autor mais produtivo (dentre 13970) na área de automatic clustering algorithms considerando um período de 30 anos (entre 1989 e 2019) (Neural Computing and Applications, https://doi.org/10.1007/s00521-020-05395-4). As suas contribuições científicas foram realizadas em Aprendizagem de Máquina, com ênfase em aprendizado não supervisionado e aprendizado de máquina à partir de dados simbólicos, descritos por variáveis que podem assumir como valor um conjunto de categorias, um intervalo, ou uma distribuição empírica (histograma). Foi o primeiro a trabalhar nessa área no Brasil. Nessa área propôs métodos para a previsão de séries temporais, regressão, agrupamento e SOM para dados de tipo intervalo. Também propôs métodos para o agrupamento e SOM para dados descritos por variáveis de tipo histograma. Outras contribuições de destaque foram os trabalhos de agrupamento e SOM de dados relacionais multi-view e os trabalhos de agrupamento baseado em funções de kernel com ponderação automática das variáveis descritoras. No CIn-UFPE, foi por duas vezes coordenador da pós-graduação (08/2005 a 08/2009) , chefe do departamento de informação e sistemas (03/2014 a 06/2021) e membro do conselho departamental (08/2005 a 08/2009 e 03/2014 a 06/2021). Na UFPE foi membro do Conselho Universitário (07/2005 a 08/2009), Membro do CCEPE (07/2005 a 08/2009) e Membro das Câmaras de Pesquisa e Pós-Graduação (07/2005 a 08/2009). Formou 25 mestres e 14 doutores e publicou mais de 230 artigos em periódicos de alto impacto e conferências de reconhecida qualidade. Os trabalhos publicados tem boa repercussão (h-indice 35 no Google Acadêmico, 26 no Scopus e 24 no Web of Science). Atuou como Professor Visitante em universidades estrangeiras, tais como Université Paris-Dauphine França, Seconda Universita degli Studi di Napoli Itália, Sri Jayachamarajendra College of Engineering Mysore Índia, Université Paris Descartes França, University of Campania Luigi Vanvitelli Italia, National Research University Higher School of Economics, NRU HSE, Russia. Durante 22 anos atuou como pesquisador visitante junto ao INRIA, Paris-Rocquencourt, França. Colaborou ativamente para a consolidação da área de aprendizado de máquina no Brasil como autor, revisor de artigos e membro de comitês de programa de eventos da área (SBIA, SBRN, BRACIS, ENIAC, KDMILE, CBSF). Foi membro titular da Comissão Especial de Redes Neurais, CERN (2008 a 2009) e da Comissão Especial de Inteligência Artificial, CEIA (2010 a 2014). Foi eleito membro do conselho da International Association for Statistical Computing - IASC (2009 a 2013) . Foi membro do comitê executivo da Latin American Regional Section - LARS da IASC (2017 a 2020). (Fonte: Currículo Lattes)