CV Lattes
ResearcherID
ORCID
Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui Ensino Médio Completo (2º grau), tendo concluído o curso no ano de 2018, na instituição de ensino Colégio Protágoras - Unidade Bueno, em Goiânia. Atualmente é graduando em Engenharia de Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG) local em que está adquirindo conhecimentos intermediários e avançados em programação, além de conhecimentos avançados em Matemática, Física e outras áreas do conhecimento. Possui conhecimento intermediário da língua inglesa e é fluente em Português. Foi integrante do grupo PET Engenharias- Conexões de Saberes da UFG, sob a tutoria da professora Andreia Aoyagui Nascimento, onde desenvolveu projetos de extensão (Rodas de conversação e CINEPet), projetos de educação (PET Ensina) e um projeto de pesquisa/iniciação científica na área de Telecomunicações, sob a orientação do professor Rodrigo Pinto Lemos. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
| Mais itensMenos itens |
| TITULO |
| Matéria(s) publicada(s) em Outras Mídias ( ): |
| Mais itensMenos itens |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
| VEICULO: TITULO (DATA) |
Este trabalho visa utilizar Inteligência Artificial/Machine Learning (AI/ML) como base para a proposição de algoritmos para otimizar a alocação de recursos em redes 5G, onde a Rede de Acesso por Rádio (RAN) é aderente à arquitetura O-RAN, considerando conjuntamente o paradigma de fatiamento da rede, a virtualização da pilha da RAN e a desagregação das funções da RAN. Os algoritmos propost…
| 1 | Bolsas no país concluídas |
| Processos vinculados | |