Projetos de Pesquisa Recentes

  • Plataforma de Inteligência Artificial para o Judiciário: Aplicação na Justiça Federal (2021-Atual) - AILab/UnB.
    • Descrição:

    O objeto de estudo deste trabalho é estruturação do Núcleo de Inteligência Artificial aplicada à Justiça para integrar a cadeia de inovação de produtos e serviços em Inteligência artificial aplicada à Justiça, com vistas a construir alternativas de melhoria no Judiciário, bem como potencializar o aquecimento do ecossistema de inovação tecnológica no Distrito Federal, atuando com base na pesquisa, capacitação e empreendedorismo.

    Integrantes:

    Eduardo Camargo de Siqueira - Integrante / Nilton Correia da Silva - Coordenador / Fabricio Ataides Braz - Integrante / Fabiano Hartmann Peixoto - Integrante / Ricardo Barros Sampaio - Integrante / Luciana Nishi - Integrante / Aline Dayane de Lemos - Integrante.

  • Localização de equipamentos de mamografia no Brasil: avaliação da rede de oferta e estudo de propostas para novos investimentos (2018-2023) - CEFET-MG/UFOP.
    • Descrição:

    Projeto aprovado no âmbito do Edital Universal MCTIC/CNPq 28/2018, com vigência no período 18 de fevereiro de 2019 a 21 de fevereiro de 2022, e término prorrogado para 31 de dezembro de 2022. Este projeto tem seu foco no Problema de Localização de Mamógrafos, que consiste em alocar um conjunto de mamógrafos a um conjunto de locais, assim como designar locais para serem atendidos por cada mamógrafo, de forma a atender um certo critério de otimização. Propõe-se avaliar a rede de oferta desses equipamentos no Brasil e desenvolver formulações de programação linear inteira baseadas em problemas de localização de máxima cobertura, p-medianas, p-centros e roteamento de veículos, assim como algoritmos heurísticos para resolver instâncias grandes desses problemas. Resultados anteriores obtidos pela aplicação de alguns desses modelos em 12 regiões de saúde do Estado de Minas Gerais, bem como relatos da literatura, mostram que a distribuição atual de mamógrafos é inadequada, visto que em algumas regiões há mais mamógrafos do que o necessário e, em outras, o número atual desses equipamentos não é suficiente para atender a demanda. Com esta proposta, pretende-se estender esse estudo a todos os Estados da Federação Brasileira de forma a apoiar os gestores de saúde na tomada de decisão com relação a novos investimentos.

    Integrantes:

    Eduardo Camargo de Siqueira - Integrante / Marcone Jamilson Freitas Souza - Coordenador / Sergio Ricardo de Souza - Integrante / Romário dos Santos Lopes de Assis - Integrante / Marcos Vinícius Andrade de Campos - Integrante / Maria Amélia Lopes Silva - Integrante / Puca Huachi Vaz Penna - Integrante / Janne Cavalcante Monteiro - Integrante / Otávio Augusto Souza Rosa - Integrante / Patrick Moreira Rosa - Integrante / Manoel Victor Moreira Stilpen de Sá - Integrante / Jéssica Natália Miranda Paiva - Integrante / Rudivan Paixão Barbosa - Integrante.

    Iniciação Científica (Concluídos)

    • Algoritmos Heurísticos para Resolução do Problema de Distribuição Espacial de Mamógrafos (2021). Aluno: João Lucas Benício da Silva (Graduando em Engenharia Elétrica - IFTM).
    • Um ambiente didático para ensino de programação por meio de simuladores de robótica (2020-2021). Aluno: Marcos Aparecido de Sousa Filho (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).
    • Reconhecimento de jogadas em imagens de futebol através de Aprendizado de Máquina (2020-2021). Aluno: Fabrício Henrique da Silva (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).
    • Heurísticas Computacionais para Resolução de um Problema de Sequenciamento de Tarefas (2019). Aluno: Daniel Faria Cardoso (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).
    • Heurísticas Computacionais Aplicadas ao Problema de Sequenciamento de Tarefas Com Ambiente Flowshop (2016). Aluno: Gabriel Domingues da Fonseca (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).
    • Estudo e Aplicação de Algoritmos Heurísticos em Problemas de Otimização Combinatória (2016). Aluno: Lucas Andrade Porto Campos (Graduando em Técnico em Informática - IFTM).

    Trabalho de Conclusão de Curso (Concluídos)

    • Aplicação de algoritmos genéticos na busca de soluções para o problema de alocação/localização de mamógrafos (2021). Aluno: Igor da Silva Torres (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).
    • Uma comparação entre Algoritmos Genéticos e a metaheurı́stica Iterated Local Search em um problema de sequenciamento de tarefas (2019). Aluno: Matheus Russignoli Nascimento (Graduando em Análise e Desenvolvimento de Sistemas - IFTM).

    Publicações

    Tese de Doutorado

    Dissertação de Mestrado

    • DE SIQUEIRA, EDUARDO CAMARGO. Heurísticas Computacionais para Minimização do Makespan no Problema de Sequenciamento Flowline Híbrido e Flexível. – CEFET-MG. Julho, 2013.

    Trabalhos completos publicados em Periódicos

    Trabalhos completos publicados em anais de congressos (mais importantes)

    Currículo Lattes