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PPCIC scriptLattes
Pedro Henrique Gonzalez Silva
Professor Adjunto na Universidade Federal do Rio de Janeiro, com atuação no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Sistemas e Computação (PESC/Coppe). Bolsista de Produtividade em Pesquisa NÃvel 2 do CNPq e bolsista do programa Jovem Cientista do Estado do Rio de Janeiro - FAPERJ. LÃder do grupo de pesquisa Analytics and Operational Research (AOR/CNPq). Formado em Matemática e Ciências Atuariais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2009 e 2023 respectivamente). Mestre em Ciências Computacionais pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (2012). Doutor em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2015) e em Informatique pela Universidade de Avignon e Pays de Vaucluse em um esquema de cotutela (2015). Conduziu pesquisa de pós-doutorado na Universidade Federal do Rio de Janeiro com foco em Otimização Combinatória (2016). Em 2023 foi escolhido pelo MCTI para representar o Brasil no 8th BRICS Young Scientists Forum. Tem interesse e experiência nas áreas: Otimização Combinatória, MetaheurÃsticas, Programação Linear e Inteira, Métodos HÃbridos, Pesquisa Operacional, Aprendizado de Máquina e Design de Algoritmos. De 2017 a 2023 foi professor EBTT no Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro (CEFET/RJ), com atuação no Departamento de Informática (DEPIN), no Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) e no Programa de Pós-graduação em Engenharia de Produção e Sistemas (PPPRO). (Texto informado pelo autor)
http://lattes.cnpq.br/5349830056087028
(23/12/2024)
Rótulo/Grupo:
Bolsa CNPq:
Nível 2
Período de análise:
Endereço:
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Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Área:
Matemática
Citações:
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Tomada de DecisAo em Cidades Inteligentes e IndAostrias 4.0 via OtimizaAAo CombinatA3ria
Descrição: Processo: E-26/201.341/2022, Programa: Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE), Valor financiado: R$86.400,00. Problemas de otimização são encontrados em diversos setores da produção industrial, buscando em geral minimizar os custos e maximizar os lucros. No contexto das Cidades Inteligentes e Indústrias 4.0, se torna prioridade a eficiência de serviços prestados ao cidadão e uma logÃstica efetiva de transporte de pessoas/bens de consumo, motivando uma série de propostas acadêmicas para resolução desses problemas. O estudo e resolução exata, em tempo computacional baixo, desses problemas é vital para manter a qualidade de cadeias produtivas, porém isto ainda é um grande desafio. De forma especÃfica, temos diversos problemas de otimização combinatória que têm sido bastante estudados devido ao grande número de aplicações práticas. Dentre as aplicações importantes nesse contexto, pode-se citar a localização de postos de controle e a coleta de dados de redes ad hoc esparsas. Essas aplicações podem ser modeladas, respectivamente, através do Problema Localização de Postos de Controle (PLPC) e do Problema de Roteamento de Mula de Dados em Redes Mistas com Autonomia Limitada (PRMDRMcAL). O PLPC é um problema que visa definir a localização de postos de controles em rodovias, levando em consideração que diversos agentes desejaram evadir tais postos. Já o PRMDRMcAL é um problema que consiste em definir a rota de menor custo para coletar os dados dos sensores em redes ad hoc esparsas, mas que leva em consideração que parte da rede é capaz de se comunicar entre ela e que a coleta é realizada por um veÃculo com autonomia limitada. Os problemas citados e suas variantes têm natureza altamente combinatória, sendo estes classificados como NP-DifÃceis. Tendo em vista isto, são empregadas meta-heurÃsticas no intuito de encontrar boas soluções rapidamente. Porém, mesmo as meta-heurÃsticas podem sofrer com limites computacionais ao resolver problemas de grande porte (tipicamente em casos reais de problemas de Cidades Inteligentes e Indústrias 4.0), e a qualidade da solução tende a piorar quando recursos computacionais são escassos. Desta forma, propõem-se o estudo e desenvolvimento de métodos exatos, meta-heurÃsticas e métodos hÃbridos que usem técnicas de Mineração de Dados e recursos de computação de alto desempenho, como Graphics Processing Units (GPUs) e demais coprocessadores paralelos, para que assim sejam capazes de lidar com casos reais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - AuxÃlio financeiro.
Membro:
Pedro Henrique Gonzalez Silva
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2022-Atual
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OtimizaAAo de HiperparAmetros para Aprendizado MAquina atravAs de MAtodos HAbridos
Descrição: Processo: 403817/2021-8, Programa: Universal. A Otimização de hiperparâmetros busca encontrar a melhor configuração que produzirá os modelos de aprendizado de máquina mais precisos. Recentemente, foi demonstrado que os algoritmos genéticos hÃbridos podem superar significativamente a lacuna das abordagens usuais. Isso tem grandes implicações para o treinamento de modelos, mas as possibilidades de uso de métodos hÃbridos ainda não foram totalmente exploradas. Na primeira parte deste projeto, um conjunto de algoritmos de otimização que combina algoritmos genéticos de chave aleatória (BRKGA) com algoritmos de otimização de hiperparâmetros de última geração será desenvolvido. Em seguida, os seus desempenhos serão analisados, buscando novas informações sobre quais classes de algoritmo se integram melhor. Na segunda parte deste projeto, será realizado um estudo de como reduzir os requisitos de tempo de uso de tais funções Surrogates. Duas perguntas de pesquisa serão investigadas: (1)Como uma redução no conjunto de dados afeta o desempenho? (2)Como a aplicação de funções substitutas a apenas parte da população afeta o desempenho?. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador / Luidi Simonetti - Integrante / Eduardo Bezerra - Integrante / Diogo Silveira Mendonça - Integrante / Israel Mendonça - Integrante / Masayoshi Aritsugi - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro.
Membro:
Pedro Henrique Gonzalez Silva
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2022-Atual
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EstratAgias Computacionais para Tomada de DecisAo em Cidades Inteligentes e IndAostrias 4.0
Descrição: Processo: 307663/2021-3, Programa: PQ 2021, Valor financiado: R$39.600,00. Este projeto tem como objetivo geral (1) realizar investigações teóricas e práticas sobre modelagem matemática e meta-heurÃsticas aplicadas a problemas envolvendo cidades inteligentes e indústrias 4.0; (2) Desenvolver métodos hÃbridos para a resolução de instancias reais destes problemas; (3) Capacitar alunos a se interessarem pela temática e oferecer as ferramentas para se posicionarem no mercado trabalhando nesta área; (4) Incentivar uma maior colaboração entre pesquisadores de diversas áreas relacionadas ao projeto dentro do CEFET/RJ, bem como parcerias com grupos de pesquisa em outras instituições, fortalecendo parcerias existentes e desenvolvendo novas parcerias e (5) Fomentar ações de internacionalização, como convênios e intercâmbios, através dos contatos obtidos através de parcerias construÃdas durante o desenvolvimento desta pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro.
Membro:
Pedro Henrique Gonzalez Silva
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Prêmios e títulos
Total de prêmios e títulos
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Jovem Cientista do Nosso Estado, FAPERJ.. 2022.
Membro:
Pedro Henrique González Silva
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Aprovação da Bolsa de Produtividade em Pesquisa (NÃvel 2), CNPq.. 2022.
Membro:
Pedro Henrique González Silva
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Participação em eventos
Total de participação em eventos
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Organização de eventos
Total de organização de eventos
(0)
Lista de colaborações
Colaborações endôgenas
(0)
(*) Relatório criado com produções desde 2022 até 2022
Data de processamento: 14/01/2025 14:25:58