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Diego Nunes Brandao

Possui doutorado em Computação pela Universidade Federal Fluminense (2013), mestrado em Computação também pela Universidade Federal Fluminense (2008), graduação em Matemática pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (2005), Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (2005) e graduação em Matemática Aplicada e Computacional pela Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro (2005). Desde 2010 é professor do Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca (CEFET/RJ). Trabalhou em projetos de pesquisa financiados pela PETROBRAS que estudavam abordagens paralelas para simulação de propagação de ondas sísmicas. É membro da SBMAC, SBC e da SIAM. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Modelagem Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: métodos numéricos para equações diferenciais, esquemas adaptativos, estrutura de dados, computação de alto desempenho. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/5882024148867913 (11/02/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca. Rua General Canabarro - 229 Maracanã 20271205 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil Telefone: (21) 25663022
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (2)
    1. 2019-Atual. Modelagem e Tecnologia Ambiental para Problemas Diretos e Inversos em Desastres Naturais, Transporte de Poluentes e Hidrodinamica Costeira
      Descrição: Esse projeto tem por objetivo central desenvolver ferramentas para modelagem e tecnologia ambiental visando solucionar problemas diretos e inversos aplicados na mitigação de desastres naturais e na simulação do transporte de poluentes, bem como no estudo de casos envolvendo hidrodinâmica costeira. As atividades de pesquisa previstas no escopo desta proposta se dividem em três núcleos principais de atuação: (i) Estudos Hidrológicos e Previsão dos Efeitos de Desastres Ambientais Naturais; (ii) Estudos Hidrológicos e Previsão do Transporte de Poluentes; e (iii) Estudos da Hidrodinâmica Costeira e Previsão de Deriva Oceânica.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Integrante / Ademilton Luis de Souza - Integrante / Antônio José da Silva Neto - Coordenador / Pedro Paulo Gomes Watts - Integrante / Jader Lugon Jr. - Integrante / Wagner Rambaldi Telles - Integrante / DIEGO C. KNUPP - Integrante / João Flávio V. Vasconcellos - Integrante / Leôncio D. T. Câmara - Integrante / Luiz A. S. Abreu - Integrante / Luiz Bevilacqua - Integrante / Simone Vasconcellos Silva - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
      Membro: Diego Nunes Brandao.
    2. 2017-Atual. Abordagens Computacionais para a Simulacao de Trafego Urbano.
      Descrição: O presente projeto visa o desenvolvimento de modelos e métodos computacionalmente eficientes para simulação de tráfego urbano. Os modelos nessa área podem servir para o desenvolvimento planejado das melhores malhas urbanas que atendam de forma satisfatória o trânsito naquela região observando a quantidade de habitantes, ou sugerir rotas alternativas em malhas já consolidadas a partir de dados que permitam prever antecipadamente a situação do tráfego. Dada a complexidade do problema abordado serão estudadas duas abordagens distintas: na primeira serão utilizados modelos de otimização combinatória (o conhecido Problema de Planejamento de Redes com Equilíbrio de Tráfego (PPR-ETU) para o planejamento de malhas viárias; e, na segunda modelos microscópicos denominados autômatos celulares (AC) que permitem prever o comportamento do trânsito em malhas conhecidas a piori. O PPR-ETU é definido sobre um grafo G(V,A), onde V é um conjunto de nós, que representam locais, e A = A1 U A2 é um conjunto de arcos não capacitados que representam um caminho entre dois locais. Pode-se considerar o PPR-ETU como sendo um problema que visa construir ou redimensionar uma rede com custo mínimo, visando também uma melhoria na distribuição do fluxo enviado por ela. Para o PPR-ETU objetiva-se apresentar novos métodos exatos, heurísticos e híbridos, além de realizar testes computacionais para validar a eficiência de cada método proposto. Já os AC são modelos probabilístico que permitirão avaliar o comportamento do trânsito em situações de acidente, permitindo que gestores planejem antecipadamente rotas alternativas e sugiram aos condutores na tentativa de reduzir congestionamentos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Coordenador / Sanderson Lincoln de Oliveira Gonzaga - Integrante / Juliany Sales Brandão - Integrante / Ueverton dos Santos Souza - Integrante / Raphael Carlos Santos Machado - Integrante / Ana Luísa Carvalho Furtado - Integrante / Pedro Henrique Gonzalez Silva - Integrante / Wellington Wallace Miguel Melo - Integrante. Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Outra.
      Membro: Diego Nunes Brandao.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (0)

    Participação em eventos

    • Total de participação em eventos (1)
      1. 1º Encontro Fluminense de Mulheres em Biomatemática. 2018. (Encontro).

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (4)
      1. CONCI, A. ; FERNANDES, L. A. ; BRANDÃO, D. N.. 27th International Conference on Systems, Signals and Image Processing (IWSSIP). 2020. Congresso
      2. COUTINHO, R. ; OGASAWARA, E. ; BRANDAO, DIEGO. V Escola Regional de Alto Desempenho do Rio de Janeiro (ERAD/RJ). 2019. Congresso
      3. Santos, J.A.F. ; SAADE, D. C. M. ; BRANDAO, DIEGO ; AMORIM, G. F.. Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia). 2019. Congresso
      4. MACHADO, R. C. S. ; SASAKI, D. ; SILVA, P. H. G. ; FIGUEIREDO, C. H. ; MACULAN, N. ; SZWARCFITER, J. L. ; BRANDAO, DIEGO. Latin America Worshop on Cliques in Graphs. 2018. Congresso

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (7)
      • Diego Nunes Brandão ⇔ Diego Barreto Haddad (5.0)
        1. SILVA, THIAGO T. P. ; LARA, PEDRO ; GONZAGA, THIAGO ; BRANDAO, DIEGO ; TARRATACA, LUIS ; Haddad, Diego B.. Recent Advances in Overcoming the Independence Assumption in Adaptive Filtering Analyses. Em: 2020 International Conference on Systems, v. 1, p. 317-322, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (2020 International Conference on Systems)
        2. SANTOS, G. A. S. ; BELLOZE, KELE TEIXEIRA ; TARRATACA, L. ; BORDIGNON, A. ; HADDAD, D. ; BRANDAO, D. N.. EvolveDTree: Analyzing Student Dropout in Universities. Em: 2020 International Conference on Systems, v. 1, p. 173-178, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (2020 International Conference on Systems)
        3. SANTOS, G. A. S. ; TARRATACA, L. D. T. J. ; HADDAD, D. B. ; BORDIGNON, A. ; BRANDAO, D. N. ; BELLOZE, K. T.. Data Warehouse Educacional: Uma visão sobre a Evasão no Ensino Superior. Em: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, v. 1, p. 1-5, 2019.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B1
        4. Haddad, Diego B.; DE ASSIS, LAURA S. ; TARRATACA, LUIS ; GOMES, ANDREA DA S. ; CEDDIA, MARCOS BACIS ; OLIVEIRA, ROSANE F. ; DE P. JUNIOR, JURAIR R. ; BRANDAO, DIEGO N.. Brazilian Soil Bulk Density Prediction Based on a Committee of Neural Regressors. Em: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), v. 1, p. 1-8, 2018.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN))
        5. MOREIRA, TAYANA ; BRANDAO, D. N. ; HADDAD, D. B. ; CEDDIA, M. B. ; PINHEIRO, E. F. M. ; OLIVEIRA, R. F.. A first approach using neural network to estimating soil bulk density of Urucu basin in Central Amazon-Brazil. Em: 2017 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), p. 3236, 2017.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: A2 (IJCNN)

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Laura Silva de Assis (4.0)
        1. TOTTE, D. R. M. ; Brandão, D. ; ASSIS, L. S.. Determinação de Rota Otimizada para Fiscalização Ambiental por Veículo Aéreo não Tripulado Utilizando Informações de Relevo (to appear). Em: LII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. 1, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B4 (Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional)
        2. SA, F. P. G. ; COUTINHO, R. ; ASSIS, L. S. ; SILVA, P. H. G. ; GONZAGA, S. L. de O. ; BRANDÃO, D. N.. Estudo sobre o uso do framework OpenMP na paralelização de um algoritmo para o problema de busca em largura. Em: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. único, 2019.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B4 (Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional)
        3. Haddad, Diego B.; DE ASSIS, LAURA S. ; TARRATACA, LUIS ; GOMES, ANDREA DA S. ; CEDDIA, MARCOS BACIS ; OLIVEIRA, ROSANE F. ; DE P. JUNIOR, JURAIR R. ; BRANDAO, DIEGO N.. Brazilian Soil Bulk Density Prediction Based on a Committee of Neural Regressors. Em: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), v. 1, p. 1-8, 2018.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN))
        4. Viana, C. R. ; Teles, C. A. M. S. ; González, P. H. ; Machado, R. C. S. ; Brandão, D. ; ASSIS, L. S.. Heurística para Alocação de Alunos em Escolas Públicas no Estado do Rio de Janeiro. Em: L SIMPOSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL (SBPO), 2018, Rio de Janeiro. Anais do L SIMPOSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL (SBPO). Campinas: GALOA, 2018.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Kele Teixeira Belloze (3.0)
        1. SANTOS, G. A. S. ; BELLOZE, KELE TEIXEIRA ; TARRATACA, L. ; BORDIGNON, A. ; HADDAD, D. ; BRANDAO, D. N.. EvolveDTree: Analyzing Student Dropout in Universities. Em: 2020 International Conference on Systems, v. 1, p. 173-178, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (2020 International Conference on Systems)
        2. SANTOS, G. A. S. ; TARRATACA, L. D. T. J. ; HADDAD, D. B. ; BORDIGNON, A. ; BRANDAO, D. N. ; BELLOZE, K. T.. Data Warehouse Educacional: Uma visão sobre a Evasão no Ensino Superior. Em: Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, v. 1, p. 1-5, 2019.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B1
        3. SANTOS, G. A. S. ; BORDIGNON, A. ; GONZAGA, S. L. de O. ; HADDAD, D. B. ; BRANDÃO, D. N. ; BELLOZE, K. T.. A Brief Review about Educational Data Mining applied to Predict Student's Dropout. Em: Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro, v. 1, 2018.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: Não identificado (Escola Regional de Sistemas de Informação do Rio de Janeiro)

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Pedro Henrique González Silva (3.0)
        1. SILVA, P. H. G. ; BRANDÃO, D. N. ; MORAIS, I. S. ; GONZAGA, S. L. de O.. A biased random-key genetic algorithm for bandwidth reduction. Em: 20th International Conference on Computational Science and its Applications., v. 1, p. 1, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B1 (International Conference on Computational Science and Its Applications)
        2. SA, F. P. G. ; COUTINHO, R. ; ASSIS, L. S. ; SILVA, P. H. G. ; GONZAGA, S. L. de O. ; BRANDÃO, D. N.. Estudo sobre o uso do framework OpenMP na paralelização de um algoritmo para o problema de busca em largura. Em: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. único, 2019.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B4 (Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional)
        3. Viana, C. R. ; Teles, C. A. M. S. ; González, P. H. ; Machado, R. C. S. ; Brandão, D. ; ASSIS, L. S.. Heurística para Alocação de Alunos em Escolas Públicas no Estado do Rio de Janeiro. Em: L SIMPOSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL (SBPO), 2018, Rio de Janeiro. Anais do L SIMPOSIO BRASILEIRO DE PESQUISA OPERACIONAL (SBPO). Campinas: GALOA, 2018.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Eduardo Soares Ogasawara (2.0)
        1. CARVALHO, L. ; STERNBERG, A. ; GONCALVES, L. M. ; CRUZ, A. B. ; SOARES, J. A. ; BRANDÃO, D. N. ; CARVALHO, D. M. A. ; OGASAWARA, E.. On the Relevance of Data Science for Flight Delay Research: A Systematic Review. Transport Reviews. v. 1, p. 1-30, issn: 1464-5327, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: A1 (TRANSPORT REVIEWS)
        2. SA, F. P. G. ; BRANDAO, D. ; OGASAWARA, E. ; COUTINHO, R. ; TOSO, R. F.. Wind Turbine Fault Detection: A Semi-Supervised Learning Approach With Automatic Evolutionary Feature Selection. Em: International Conference on Systems Signals and Image Processing, p. 323-328, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B2 (International Conference on Systems, Signals and Image Processing)

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Rafaelli de Carvalho Coutinho (2.0)
        1. SA, F. P. G. ; BRANDAO, D. ; OGASAWARA, E. ; COUTINHO, R. ; TOSO, R. F.. Wind Turbine Fault Detection: A Semi-Supervised Learning Approach With Automatic Evolutionary Feature Selection. Em: International Conference on Systems Signals and Image Processing, p. 323-328, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B2 (International Conference on Systems, Signals and Image Processing)
        2. SA, F. P. G. ; COUTINHO, R. ; ASSIS, L. S. ; SILVA, P. H. G. ; GONZAGA, S. L. de O. ; BRANDÃO, D. N.. Estudo sobre o uso do framework OpenMP na paralelização de um algoritmo para o problema de busca em largura. Em: LI Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, v. único, 2019.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: B4 (Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional)

      • Diego Nunes Brandão ⇔ Jorge de Abreu Soares (1.0)
        1. CARVALHO, L. ; STERNBERG, A. ; GONCALVES, L. M. ; CRUZ, A. B. ; SOARES, J. A. ; BRANDÃO, D. N. ; CARVALHO, D. M. A. ; OGASAWARA, E.. On the Relevance of Data Science for Flight Delay Research: A Systematic Review. Transport Reviews. v. 1, p. 1-30, issn: 1464-5327, 2020.
          [ citações Google Scholar | citações Microsoft Acadêmico | busca Google ]
          Qualis: A1 (TRANSPORT REVIEWS)




    (*) Relatório criado com produções desde 2017 até 2020
    Data de processamento: 16/06/2021 21:48:53