CV Lattes
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Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Guaratinguetá. Faculdade de Engenharia (FEG) (Instituição Sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
I obtained a Bachelor of Science in Electrical Engineering (B.S.E.E.) from IME Brazil in 1989 and a Doctorate in Biomedical Engineering from COPPE/UFRJ Brazil in 2000. I currently occupy the role of Full Professor at the State University of Sao Paulo in Brazil. My research focuses on statistical signal processing, causal and probabilistic models, computationally intensive algorithms, resilience analysis, and system planning. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Tecnologia ajuda a reduzir o tempo de reparo em caso de falhas na rede elétrica |
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Os sistemas de Saúde formam uma estrutura complexa cuja compreensão e modelagem envolve múltiplos fatores e suas relações. A diversidade demográfica do Brasil compõe um cenário ainda mais desafiador para a Gestão em Saúde. Por outro lado, a superação deles pode produzir avanços significativos para a Saúde no Brasil e no mundo. Métodos avançados em Inteligência Artificial (IA) têm gerado d…
Este projeto tem por objetivo a criação de um Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para tratar de Sistemas Autônomos Cooperativos (INCT-SAC). Motivado pelo grande espaço territorial do Brasil, grande diversidade geográfica, e aspectos econômicos e sociais, pretende-se neste INCT resolver problemas relacionados com segurança e meio ambiente. Este projeto tratará de alguns desafios pr…
A apneia do sono é um distúrbio prevalente com sérios impactos cardiovasculares e cognitivos. O diagnóstico padrão, baseado na análise manual da polissonografia (PSG), é um processo caro, demorado e de acesso restrito, o que dificulta a triagem em larga escala. Modelos de inteligência artificial existentes para automação do diagnóstico frequentemente assumem a sincronicidade dos sinais fi…
A análise da resiliência e da confiabilidade de sistemas elétricos de potência em resposta a falhas e eventos disruptivos é uma área de crescente interesse atualmente, uma vez que esses sistemas são considerados Infraestruturas Críticas (ICs), cujo funcionamento pleno é essencial para a sociedade. Em particular, dado o interesse em analisar como uma determinada variável interfere tanto em…
Abelhas são insetos, que embora simples a um nível individual, apresentam comportamentos sociais complexos e possuem meios de comunicação entre operárias e das operárias com as rainha mediados por sinais sonoros, por vibração nos favos e até por signos comportamentais (e.g. waggle dance) (Seeley, 2010). Desenvolvimentos na área da apicultura de precisão e na pesquisa biológica sobre a sus…
A resiliência de sistemas complexos tornou-se um assunto de extrema importância atualmente, e seu estudo já é aplicado em diferentes áreas do conhecimento humano. Neste projeto, pretende-se aplicar esse conceito na área de sistemas de energia, utilizando a teoria de redes complexas (simulação por meio de grafos) para representar uma rede elétrica, e analisar sua resiliência em situações q…
Atualmente existe a necessidade de uma teoria estatística para a análise de sinais. Para suprir essa necessidade, nos últimos anos vem se utilizando da inferência Bayesiana, em que se utiliza dados para inferir a estrutura e os parâmetros da Rede Bayesiana (que é uma descrição gráfica da probabilidade condicional entre variáveis aleatórias). O Laboratório de Processamento de Sinais tem um…
Os sistemas de distribuição de energia são infraestruturas críticas que desempenham um papel vital na oferta confiável de eletricidade para a sociedade. Avaliar a resiliência desses sistemas é crucial para manter sua estabilidade diante de eventos disruptivos. Estruturas probabilísticas, como as Redes Bayesianas, têm surgido como ferramentas valiosas para avaliar a resiliência de infraest…
O aprendizado estrutural de Redes Bayesianas (BN) é um problema que possui um espaço de busca com característica super-exponencial. As escolhas de parâmetros afetam a aprendizagem estrutural e, portanto, precisam ser estudadas. Considerando que os algoritmos mais comumente usados para aprendizagem estrutural de BNs requerem o uso de dados discretos quantizados, a quantização precisa ser e…
Os sistemas complexos são compostos de diferentes elementos, mas em oposição a outros sistemas, seu comportamento global surge como uma combinação não trivial de suas partes. Como são organizados sem qualquer regra geral, tais fenômenos são vistos tanto na natureza quanto em modernos sistemas de engenharia, e seu comportamento está relacionado à conectividade e a dinâmica dos elementos. A…