CV Lattes
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Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica (EP) (Instituição-sede da última proposta de pesquisa) País de origem: Brasil
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (1987), mestrado em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (1992), doutorado em Engenharia Elétrica pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (2002), pós-doutoramento em Data Science na University of Tennessee (2015) e Livre Docência pela Universidade de São Paulo (2017). Atualmente é Livre Docente do Departamento de Engenharia de Computação e Sistemas Digitais da Escola Politécnica da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Banco de Dados Distribuídos, atuando principalmente nos seguintes temas: banco de dados, Ciência dos Dados, modelagem de sistemas computacionais, arquitetura de sistemas distribuídos, computação e biodiversidade, automação agrícola e governo eletrônico. (Fonte: Currículo Lattes)
| Matéria(s) publicada(s) no Pesquisa para Inovação FAPESP sobre o(a) pesquisador(a): |
| Second Latin America and Caribbean Scientific Data Management Workshop |
| Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o(a) pesquisador(a) |
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Os avanços científicos dependem da disponibilidade, da acessibilidade e da reutilização dos dados, software, amostras e produtos de dados. No entanto, grandes quantidades de dados sobre a Terra não são preservados. Esta proposta abordará essas questões, apoiando a colaboração de uma equipe de ciência de síntese e de uma equipe de ciência dos dados. Realizaremos um projeto de ciência de sí…
Empresas e governos têm visto a transformação digital (ou digitização) de processos e serviços como meio de alcançar maior produtividade, maior eficácia e de aumentar a customização dos produtos, serviços e processos ofertados à sociedade. A melhoria de desempenho e a diferenciação decorrentes dessa transformação ainda não foram totalmente capturadas pelas empresas e pela administração pú…
The V Workshop on Data Science (WDS) will take place during February 18th to 20th, 2020, in São Paulo (SP), simultaneously at the Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP) and São José dos Campos (SP), at the Instituto de Pesquisas Espaciais - INPE. The lectures will attend by local participants (São Paulo - SP) and remotely via the web (São José dos Campos - SP). The worksh…
Projetos de observação de campo em grande escala estão coletando dados biológicos e climáticos, essas coleções são tipicamente numa escala local, gerando um conjunto de dados híbridos, tanto climáticos como de biodiversidade. Esses dados híbridos apoiarão uma nova pesquisa integrada que responderão a algumas questões científicas fundamentais, tais como os aerossóis e outros parâmetros cli…
Projetos de observação de campo em grande escala estão coletando dados biológicos e climáticos, essas coleções são tipicamente numa escala local, gerando um conjunto de dados híbridos, tanto climáticos como de biodiversidade. Esses dados híbridos apoiarão uma nova pesquisa integrada que responderão a algumas questões científicas fundamentais, tais como os aerossóis e outros parâmetros cli…
Os avanços científicos dependem da disponibilidade, da acessibilidade e da reutilização dos dados, software, amostras e produtos de dados. No entanto, grandes quantidades de dados sobre a Terra não são preservados. Esta proposta abordará essas questões, apoiando a colaboração de uma equipe de ciência de síntese e de uma equipe de ciência dos dados. Realizaremos um projeto de ciência de sí…
O principal objetivo deste projeto é desenvolver um modelo de ciência de dados que forneça uma infra-estrutura cibernética baseada no gerenciamento integrado e no ciclo de vida dos dados utilizados para a análise e visualização de dados biológicos, da biodiversidade, do clima e socioeconômicos disponíveis nas Áreas Protegidas no Brasil. O desafio deste plano de pesquisa é a identificação,…
Este projeto de pesquisa de doutorado propõe desenvolver um sistema de gestão e análise de grande volume de dados do gerenciamento de áreas contaminadas, no plano de transformação digital e cidades inteligentes e sustentáveis, que apoie na tomada de decisões, podendo ser estas relacionadas à aplicação de métodos de remediação de solos, ações emergenciais, entre outros tipos de intervençõe…
A era do "big data" trouxe consigo a necessidade de desenvolver métodos e algoritmos eficientes para auxiliar na descoberta de conhecimento em bases de dados. Em particular, os dados do campo das ciências atmosféricas provêm de uma grande variedade de plataformas, de observações in situ a sensoriamento remoto e resultados de modelos, o que contribui para aumentar a variabilidade e a compl…
Vários estudos vêm sendo realizados para identificar as regiões com maior risco de perda de biodiversidade no planeta. A identificação dessas áreas é importante para direcionar investimentos e esforços na conservação e proteção desses Biomas ameaçados. Para tanto, é necessário o desenvolvimento de ferramentas computacionais que auxiliem o trabalho de produzir, trabalhar e usar a informaçã…
Este estudo trata do levantamento de requisitos e estratégias de segurança para o projeto de Sistemas Distribuídos que permitam integrar bases de dados de biodiversidade e que gerenciam o acesso a informações sobre nome, classificação e distribuição de espécies de plantas, animais e microrganismos, cujo acesso integral é fundamental para a definição de políticas públicas responsáveis pela…
Publicado em 16 de março de 2020 - Agência FAPESP. USP, Unifesp e Inpe firmam acordo com o Oak Ridge National Laboratory, instituição ligada ao Departamento de Energia dos Estados Unidos com grande experiência no gerenciamento de dados atmosféricos; iniciativa visa tornar acessível o conhecimento gerado com recurso público. A cooperação envolve a troca de conhecimento (compartilhamento de dados e softwares de código aberto) e o intercâmbio de pesquisadores para o aprendizado de técnicas e mecanismos de gerenciamento de dados, integração, compartilhamento, modelagem e visualização de dados. O tema foi debatido no “5º Workshop on Data Science – Challenges in Brazilian Context to Promote Atmospheric Data Management”, realizado na Escola Politécnica da USP.
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
PINAYA, JORGE L. D.; CRUZ, FRANCISCO W.; CECCANTINI, GREGORIO C. T.; CORREA, PEDRO L. P.; PITMAN, NIGEL; VEMADO, FELIPE; LOPEZ, MARIA DEL C. ARMEN S.; PEREIRA FILHO, AUGUSTO J.; GROHMANN, CARLOS H.; CHIESSI, CRISTIANO M.; et al. Brazilian montane rainforest expansion induced by Heinrich Stadial 1 event. SCIENTIFIC REPORTS, v. 9, NOV 29 2019. Citações Web of Science: 0. (15/50683-2, 16/04982-0, 13/50297-0, 17/50085-3)
MACHICAO, JEANETH; NGO, QUYNH QUANG; MOLCHANOV, VLADIMIR; LINSEN, LARS; BRUNO, ODEMIR. A visual analysis method of randomness for classifying and ranking pseudo-random number generators. INFORMATION SCIENCES, v. 558, p. 1-20, MAY 2021. Citações Web of Science: 0. (20/03514-9, 16/18809-9)
MACHICAO, JEANETH; CRAIGHERO, FRANCESCO; MASPERO, DAVIDE; ANGARONI, FABRIZIO; DAMIANI, CHIARA; GRAUDENZI, ALEX; ANTONIOTTI, MARCO; BRUNO, ODEMIR M.. On the Use of Topological Features of Metabolic Networks for the Classification of Cancer Samples. CURRENT GENOMICS, v. 22, n. 2, p. 88-97, 2021. Citações Web of Science: 0. (20/03514-9)
MACHICAO, JEANETH; BRUNO, ODEMIR M.; BAPTISTA, MURILO S.. Zooming into chaos as a pathway for the creation of a fast, light and reliable cryptosystem. NONLINEAR DYNAMICS, FEB 2021. Citações Web of Science: 0. (16/18809-9, 20/03514-9)