Sistemas Robóticos Inteligentes e Industria 4.0

Atualmente é professor Adjunto I na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) campus Curitiba e Docente Permanente no Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR. Possui mestrado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial, linha de pesquisa em Engenharia de Automação e Sistemas, pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2017) e doutorado em Engenharia Elétrica e Informática Industrial com ênfase em Engenharia da Computação pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (2021). Tem interesse pelos temas: Mapeamento inteligente para robôs móveis, aprendizado de máquina, manipulação de fontes de percepção 3D, IA aplicada a problemas robóticos, sistemas ciber-fisícos, sistemas embarcados, IoT, agricultura de precisão, entre outros tópicos correlatos.

Doutor em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Paraná (PPGINF/UFPR), Mestre e Bacharel em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PPGIA/PUC/PR). Também possui especialização em Gestão de Projetos. Tem como linha de pesquisa as áreas de Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e Inteligência Artificial. Possui experiência acadêmica lecionando disciplinas correlatas a áreas de computação e agrega experiência na indústria como analista de desenvolvimento em soluções baseadas em visão computacional e processamento de imagens, participando em projetos nas fases de elaboração, desenvolvimento e implantação em campo. Atualmente é Professor Adjunto no PPGIA/PUCPR.

Possui Graduação em Matemática e Engenharia da Computação. Especialista em Sistemas embarcados e Engenharia de Segurança do Trabalho. Mestre em Bioinformática. Atua com sistemas embarcados, IOT , automação industrial, automação comercial, micro controladores, DSP, Programação HDL e VHDL produção de software, engenharia de software, matemática computacional, inteligência artificial, computação bioinspirada, bioinformática(genética, genômica, proteômica), paralelismo, e ciência de dados. Entusiasta em data mining, big data e métodos de controle, eletrônica de potência, robótica, Logica Fuzzy, Fuzzy Cognitive Maps, métodos estatísticos e métodos numéricos.

Engenheira Eletricista pela UTFPR, Campus Pato Branco e Mestra em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela UTFPR - Curitiba. Pesquisadora das áreas de reconhecimento de padrões e sistemas embarcados. Cofundadora da empresa Dataplai, empresa que desenvolve soluções de IA para outras empresas.

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Formado em Engenharia de Controle e Automação pela UTFPR e mestre em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela mesma instituição. Atua como pesquisador em sistemas inteligentes e co-fundou a Dataplai, uma empresa que desenvolve inteligência artificial personalizada para outras empresas.

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Possui graduação em Engenharia Industrial Elétrica ênfase em Eletrônica/Telecomunicações (2014), Mestrado (2016) e Doutorado (2021) em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná. Atualmente é Engenheiro de Software Embarcado na WEG Digital e Sistemas. Desenvolve pesquisas na área de robótica e sistemas de gerenciamento de baterias, atuando principalmente com: sistemas de controle para navegação, sistemas embarcados, sistemas inteligentes, ROS (Robot Operating System), sistemas de gerenciamento de baterias de lítio para veículos elétricos e sistemas de armazenamento de energia de bateria (BESS).

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Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (1998) e mestrado em Engenharia Mecânica pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2003). Atualmente é professor do IFPR do curso de Ciência da Computação. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em visão computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: computação gráfica, processamento de imagem, aprendizado profundo, robótica de serviço, robótica educacional e robótica de competição.

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Sou engenheiro eletrônico, mestre em automação, especializado na área de robótica móvel. Tenho trabalhos publicados nas áreas de mapeamento, processamento de nuvens de pontos, representações de dados 3d, processamento paralelo (GPU) de propósito geral utilizando CUDA, visão, sensoriamento, localização, controle de sistemas e simulação robótica.

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Possui doutorado em Engenharia e Gestão do Conhecimento (UFSC), mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas e graduação em Engenharia Mecatrônica (PUCPR). É professor adjunto dos cursos de graduação em Engenharia de Controle e Automação e Engenharia Mecatrônica. Na graduação, leciona sobre Computação Ubíqua, Sistemas Industriais, Controladores Programáveis para Automação e Industrial Internet of Things. No lato sensu, leciona nos cursos relacionados a Indústria 4.0. Já foi o Presidente da International Society of Automation - Curitiba Section (ISA) e hoje continua na diretoria com a cadeira de educação. Também é Conselheiro Suplente na Câmara de Especializada de Engenharia Elétrica do CREA-PR, onde já foi Conselheiro Titular. No contexto atual da engenharia, tem buscado promover a adoção da Transformação Digital (Sociedade 5.0/Indústria 4.0) na comunidade acadêmica e empresarial. Conduz o Projeto Institucional de Modernização da Engenharia de Controle e Automação da PUCPR, vinculado ao Programa de Modernização da Graduação (PMG) em parceria com a CAPES, CNE e Comissão Fulbright Brasil (Edital No 23/2018).

Doutor em Ciência da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (ICMC/USP) e Mestre em Ciência da Computação pela Universidade Estadual de Maringá (UEM). Desde 2021, é professor e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR, atuando nos diversos cursos de graduação e pós-graduação da instituição. Realiza pesquisa nas áreas de mineração de dados e aprendizagem de máquina, com foco em dados de séries temporais e fluxos de dados, obtidos por meio de sensores presentes em aplicações de diferentes domínios, como Entomologia e Saúde. Possui publicações científicas e participa do comitê de importantes conferências internacionais da área como ACM SIGKDD, IEEE ICDM, SIAM SDM e IJCAI.