Laio Oriel Seman

Possui graduação (2013) e mestrado (2015) em Engenharia Elétrica pela Universidade Regional de Blumenau (FURB) e doutorado (2017) em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC). Atualmente é professor visitante do IFSC (Instituto Federal de Santa Catarina), campus Itajaí. Foi professor visitante da UFSC (2024-2026), credenciado como membro permanente do PosAutomação (Programa de Pós-Graduação em Automação e Sistemas). Foi Program Chair das edições 2020 e 2022 do International Academy of Astronautics Latin American CubeSat Workshop (IAA-LACW). Atua principalmente em estratégias de otimização (programação linear, não-linear e inteira mista; keywords: linearização, Dantzig-Wolfe, geração de colunas) e aprendizado de máquina aplicado (deep learning). Suas principais aplicações incluem sistemas aeroespaciais (CubeSats), produção de petróleo e gás, sistemas de transporte inteligentes e sistemas ciberfísicos. Participou do projeto FloripaSat-I, primeiro nanosatélite de Santa Catarina. Participou do desenvolvimento da plataforma FloripaSat-2, que resultou no lançamento do FloripaSat-2A e FloripaSat-2B. Atualmente participa do desenvolvimento dos seguintes CubeSats: GOLDS-UFSC e Catarina-A1. Recentemente, suas pesquisas na área de pequenos satélites receberam fomento da FAPESC (Chamada Pública n 27/2021 - Jovem Pesquisador): ''Escalonamento de tarefas para pequenos satélites visando maximização da qualidade de serviço'' e do CNPq (CNPq/MCTI/FNDCT N 18/2021 - Universal): ''Arcabouço de simulação termoelétrico visando qualidade de serviço para pequenos satélites''. Bolsista de produtividade do CNPq (2023-atual) também na mesma temática. Scholar h-index 34, Scopus h-index 30. Vice-líder do Grupo de Otimização de Sistemas - https://gos.ufsc.br. Teve publicações selecionadas entre os ''EJOR Editors Choice Articles'' em julho de 2022 e julho de 2025. Desenvolvedor da primeira implementação open-source do bucket graph labeling para VRP problems, o BALDES - https://github.com/lseman/baldes