Resultados para “'Predictive Maintenance'”

Luis Fernando Nazari

docente IFC - Campus Rio do Sul

Graduado em Matemática - licenciatura pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2008), Mestre em Engenharia de Automação e Sistemas pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2011) e Doutor em Engenharia de Automação e Sistemas também pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC - 2025). Atualmente faz parte do corpo docente do Instituto Federal Catarinense (IFC) - Campus Rio do Sul. Realizou estágio de doutorado por um ano no Departamento de Engenharia Cibernética na Universidade Norueguesa de Ciência e Tecnologia (NTNU). Tem experiência na área de Matemática, atuando principalmente nos seguintes temas: modelagem matemática, otimização e controle. Pesquisa atual: Physics-Informed Neural Networks for Modeling Channel Flows and Predictive Control to Minimize Flood Effects in a Real-World Hydrographic System.

Lucas Fabrício Medeiros De Lucena

docente IFPB - Campus Santa Luzia

Doutorando Eng. Elétrica UFCG - Área de otimização de energia. Eletrônica de Potência e Acionamento de Máquinas. Conversores CA-CC-CA.Mestre Eng. Elétrica UFPB - Área de otimização de energia. Eletrônica de Potência e Acionamento de Máquinas.Graduação Eng. Elétrica UFPB - Área de otimização de energia. Eletrônica de Potência e Acionamento de Máquinas.

Rodrigo De Oliveira Almeida

tecnico IFSudesteMG - Campus Muriaé

Pós Doutorado com ênfase em Aprendizado de Máquina aplicado à Ciência Florestal (predição de produtividade, manutenção em máquinas florestais, custo de operações, etc), pela UNESP de Botucatu (2021-2022, 2022-2024, 2024-2026). Doutor em Biotecnologia, com tese sobre predição de rotas metabólicas de enzimas vegetais utilizando aprendizado de máquina - UNESP de Botucatu (Biotecnologia); Mestre em Biotecnologia Vegetal, com dissertação sobre transformação genética vegetal com utilização de Marker Free Technology - Universidade Federal de Lavras; Bacharel em Agronomia pela Universidade Federal de Viçosa. Experiência em aprendizado de máquina, linguagem programação Python e R, análises estatísticas, biologia molecular (sistema de remoção de marcadores de seleção por recombinação sítio-específica - Marker Free Technology) e micropropagação (cana-de-açúcar e espécies florestais nativas). Trabalhos realizados em colaboração nas áreas de análise de co-expressão de genes, sistemas biológicos e reconhecimento de padrões de genes de resistência em plantas por meio de aprendizado de máquina (trabalho em parceria com a University of Hertfordshire - UK, sob supervisão do Dr. Henrik Stotz).

Edmilson Barbalho Campos Neto

docente IFRN - Campus Natal - Zona Norte

Doutor em Ciência da Computação e Mestre em Sistemas e Computação pelo Programa de Pós-graduação em Sistemas e Computação (PPgSC) da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). Professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Norte (IFRN), onde leciona disciplinas da área de Sistemas de Informação e atualmente exerce a função de Diretor Acadêmico do campus Natal Zona-Norte do IFRN. Possui graduação em Tecnologia em Análise e Desenvolvimento de Sistemas e formação em Técnico de Informática pelo mesmo Instituto. Atualmente desenvolve pesquisa principalmente nas áreas de Mining Software Repositories and Software Analytics, Software Maintenance and Evolution e Computer Science Education.

Eduardo Henrique Teixeira

docente IFTM - Campus Paracatu

Professor do Instituto Federal do Triângulo Mineiro (IFTM), nas áreas de Eletrônica e Elétrica, e pesquisador em Inteligência Artificial e Visão Computacional aplicadas a sistemas embarcados na Universidade Federal de Itajubá (Unifei). Doutor em Engenharia Elétrica, na área de Telecomunicações (2025), Mestre em Engenharia Elétrica, na área de Telecomunicações (2021), Graduado em Engenharia de Controle e Automação (2018) e Técnico em Eletrônica (2013). Cursou disciplinas isoladas em programas de pós-graduação stricto sensu da Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) e da Universidade Federal de São Paulo (Unifesp), além de estar cursando um segundo doutorado na Unifei. Atuou como docente no Instituto Nacional de Telecomunicações (Inatel). É pesquisador no Núcleo de Pesquisa em Eletrônica Aplicada (IFTM), no Grupo de Pesquisa em Internet das Coisas (IoT Research Group) e no Grupo de Pesquisas em Inteligência Artificial (Inatel), e coordenador do Núcleo de Pesquisa na Black Bee Drones (Unifei). Desenvolve atividades de pesquisa, ensino, extensão e orientação de estudantes de graduação e pós-graduação nas áreas de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Robótica Embarcada, Internet das Coisas e Indústria 4.0.

Magno Prudêncio De Almeida Filho

Outros IFCE - Campus Boa Viagem

Possui doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (2020), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Ceará (2016) e graduação em Engenharia de Telecomunicações pela Universidade de Fortaleza (2008). Durante o doutorado, foi participante do Programa de Doutorado Sanduíche no Exterior - PDSE, da CAPES, no Instituto Universitario de Automática e Informática Industrial (Instituto ai2) da Universitat Politècnica de València (UPV), Valência, Espanha. É professor do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Ceará - IFCE e pesquisador do programa cientista chefe do Tribunal de Contas do Estado do Ceará. Tem experiência em projetos de PD nas áreas de Engenharia Elétrica, Telecomunicações e Computação, com ênfase em sistemas de controle, comunicação, processamento digital de sinais, reconhecimento de padrões e ciência de dados. Atua principalmente nos seguintes temas: Controle de Processos, Controle de Sistemas com Atraso de Transporte, Compensadores de Tempo Morto, Controladores Preditivos, Telecomunicações, Morfologia Matemática, Redes Neurais, Mecanismos de Aprendizagem e Reconhecimento de Padrões.

Anderson De Oliveira Castro

docente IFSP - Campus Presidente Epitácio

Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Amazonas (2008) e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Pará (2014). Atualmente é professor do ensino básico, técnico e tecnológico no Instituto Federal de São Paulo.

Luciana Lourdes Silva

docente IFMG - Campus Ouro Branco

Possui graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Uberlândia (2008 e 2011, respectivamente) e doutorado na UFMG (2015). Atualmente é professora no IFMG. Os principais temas de pesquisa são: manutenção de software, mineração de repositórios, rastros de execução e recuperação de arquitetura. Faz parte do grupo de o Applied Software Engineering Research Group (ASERG), do DCC/UFMG.

André Pereira Marques

docente IFG - Campus Goiânia

André Pereira Marques é natural de Araguari, Minas Gerais, Brasil. Graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Goiás (UFG) em 1984, onde também concluiu seu mestrado na área de eficiência energética no ano de 2004. Possui Doutorado (2018) em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia Elétrica, Mecânica e de Computação (EMC) da Universidade Federal de Goiás (UFG). Trabalhou como engenheiro eletricista na CELG Distribuição S.A., que se tornou Enel Distribuição Goiás (sendo atualmente a Equatorial Goiás), de dezembro/1984 a março/2019, onde atuou no Setor de Manutenção de Subestações, e posteriormente gerenciou e foi responsável pelo Setor de Engenharia de Manutenção da Unidade de Alta Tensão (incluindo o Laboratório de Materiais Isolantes e Oficina Eletromecânica) até março/2019, tendo sido suas principais atividades diretamente relacionadas a equipamentos e instalações elétricas de alta tensão de subestações de energia da concessionária. Foi membro do Comitê de Pesquisa e Desenvolvimento (PeD) da CELG D de 2005 a 2017, tendo sido também gestor dos projetos concluídos com sucesso: PD030, PD263, e PD321 desta empresa, em parceria com a EMC/UFG, junto à ANEEL. É professor titular do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de Goiás (IFG), desde 1990, com atuação nos cursos de Engenharia Elétrica, Engenharia de Automação e Eletrotécnica. É proprietário e responsável técnico pela empresa APMarques Consultoria e Capacitação em Engenharia Elétrica desde 2019, especializada em diagnósticos de transformadores de potência, inclusive estudos de carregamento, bem como diagnósticos de equipamentos de alta tensão de subestações de energia em geral. É autor de livro sobre diagnóstico de transformadores de potência, sendo também autor de diversos artigos publicados em revistas especializadas em eletricidade (tais como IEEE) e também em vários anais de eventos Nacionais e Internacionais referentes a temas de Sistemas Elétricos de Potência. É membro do Comitê Nacional Brasileiro de Produção e Transmissão de Energia Elétrica CIGRE-Brasil. É membro do Sindicato dos Engenheiros do Estado de Goiás (SENGE-GO) e da Associação Brasileira de Engenheiros Eletricistas (ABEE) seção Goiás. É membro da Organização Internacional Nova Acrópole, Brasil. É membro do LAPEAT-UFG, Laboratório de Pesquisa em Engenharia de Alta Tensão da UFG/EMC.

Bernardo Peters Menezes Silva

docente

Possuo graduação e mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal da Bahia, além de graduação em Ciência da Computação pela Universidade Salvador. Durante minha formação em Engenharia Elétrica, atuei em diferentes áreas, como controle e automação, programação, eficiência energética e popularização da ciência e tecnologia. Em 2024, concluí o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade Federal da Bahia, com a tese From Build-Up to Solid Foundations: Exploring Deep Learning for Classifying Dental Conditions on Panoramic Radiographs. Atualmente, minhas atividades de pesquisa concentram-se em aprendizado de máquina, com ênfase em redes neurais e aprendizado profundo. Minha pesquisa abrange temas como visão computacional e processamento de linguagem natural, especialmente aplicados à geração automática de laudos a partir de radiografias panorâmicas odontológicas. Tenho publicado trabalhos na área de Inteligência Artificial em parceria com profissionais da odontologia, incluindo estudos recentes sobre análise de radiografias panorâmicas e detecção de biofilme dental em imagens digitais.

Arthur Garcia Bartsch

docente IFSC - Câmpus Jaraguá do SUL- RAU ( Geraldo Werninghaus)

Possui doutorado (2021), mestrado (2016) e graduação (2015) em Engenharia Elétrica pela Universidade do Estado de Santa Catarina, com ênfase em Automação de Sistemas. Atualmente, faz estágio pós-doutoral no Programa de Pós-Graduação em Sistemas Eletrônicos (PPGESE), da UFSC, câmpus Joinville. Suas áreas de interesse são Máquinas Elétricas, Sistemas de Controle, Sistemas de Potência, Eletrônica de Potência e Dispositivos Embarcados. Atualmente, é professor efetivo no Instituto Federal de Santa Catarina (campus Jaraguá do Sul - Rau). Possui também complementação pedagógica (especialização/licenciatura) na área de filosofia (2026) pela UniBF/Centro universitário ETEP.

André Luiz Vicente De Carvalho

docente IFF - Campus Itaperuna

Mestre em Engenharia da Energia pela UFSJ (Universidade Federal de São João del-Rei) - 2014. Pós graduado em Docência do Ensino Superior na Faculdade Redentor campus Itaperuna - 2013. Graduado em Engenharia Mecânica pela PUC-MG (Pontifícia Universidade Católica de Minas Gerais) - 1985 . Atualmente é, professor efetivo no ensino Técnico de Mecânica no IFF (Instituto Federal Fluminense) campus Itaperuna RJ, Coordenador do curso Técnico em Mecânica no IFF, campus Itaperuna. Tendo atuado como professor na graduação de engenharia mecânica; na UCAM (Universidade Cândido Mendes) campus Campos dos Goytacazes RJ, no Centro Universitário Redentor em Itaperuna-RJ; no ISECENSA (Instituto Superior de Ensino do CENSA) em Campos dos Goytacazes e professor no ensino Técnico de Mecânica no IFF (Instituto Federal Fluminense) campus Campos-centro em Campos dos Goytacazes RJ, coordenador do curso de Manutenção Automotiva do ITECAM (Instituto Tecnológico de Campos). Tem experiência na área de Engenharia Mecânica, com ênfase em Térmicas e Mecânica. Experiência de trabalho no ramo automotivo, responsável técnico na Moura Mecânica, retífica de motores em Itaperuna. Atualmente é presidente da ABEMEC-RJ (Associação Brasileira de Engenheiros Mecânicos e Industriais seção Rio de Janeiro) e Diretor Técnico na FENEMI (Federação Nacional de Engenharia Mecânica e Industrial).

José Eli Santos Dos Santos

docente IFRS - Campus Rio Grande

Possui graduação em Engenharia Mecânica pela Universidade Federal do Rio Grande (1995), mestrado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (1998) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (2007). Atualmente é professor titular de educação básica, técnica e tecnológica do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, com ênfase em Controle de Processos, atuando principalmente nos seguintes temas: controle de processos, educação profissional, controle adaptativo e controle preditivo.

Hérika Maria Silveira Ruas

tecnico IFNMG - Campus Montes Claros

Graduou-se em Odontologia pela Universidade Federal de Minas Gerais (1992) e obteve o doutorado em Ciências da Saúde pela Universidade Estadual de Montes Claros (2024). Atualmente trabalha como odontóloga no Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Norte de Minas Gerais. Possui experiência em Odontologia, com foco em Clínica Odontológica, e atua principalmente em temas como adolescência, saúde pública, educação em saúde, caquexia, sarcopenia e institucionalização.

Heyde Francielle Do Carmo França

docente IFGoiano - Campus Rio Verde

Professora do Instituto Federal Goiano (IF Goiano) Campus Rio Verde, atuando nos cursos Técnico Integrado em Inteligência Artificial, Bacharelado em Ciência da Computação e na pós-graduação em ciências agrárias. Doutora em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Goiás (UFG), na linha de pesquisa em Inteligência Artificial. Atuou como docente na UFG, PUC Goiás e Faculdade Delta. Coordena o Laboratório de Inteligência Artificial Aplicada (LIAA) e desenvolve pesquisas nas áreas de Inteligência Artificial, Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Aprendizado Profundo, com aplicações em agricultura de precisão, identificação de abelhas e pragas, saúde, biodiversidade e educação. Tem experiência em Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, Visão Computacional, Engenharia de Software, Sistemas Operacionais e Desenvolvimento de Sistemas.

Cléver Reis Stein

docente IFRO - campus Porto Velho Calama

Doutor em física experimental pela Universidade de Brasília UnB (2016). Mestre em física experimental pela UnB (2011), na área de física da matéria condensada com ênfase em materiais magnéticos e propriedades magnéticas. Graduado em licenciatura plena em física pela Universidade Federal de Rondônia Unir (2009). Possui experiência na área de desenvolvimento de sistemas físicos, utilizando materiais de baixo custo para uso pedagógico no ensino de física nas escolas de ensino médio. Iniciação científica na área de caracterização física de materiais orgânicos.