Jonathan de Andrade Silva

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  • Última atualização do currículo em 10/05/2018


Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade Católica Dom Bosco (2007) e concluiu o mestrado e o doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo. Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Mato Grosso do Sul - UFMS, Campus do Ponta Porã e também está vinculado ao programa de mestrado em computação aplicada. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Visão Computacional e Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: Algoritmos Evolutivos, Agrupamento de Dados, Processamento de Imagens e Mineração em Fluxos Contínuos de Dados. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Jonathan de Andrade Silva
Nome em citações bibliográficas
SILVA, J. A.;de Andrade Silva, Jonathan;SILVA, JONATHAN DE ANDRADE;Silva, Jonathan Andrade;SILVA, JONATHAN A.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, Campus de Ponta Porã.
Rua Itiberé Vieira
Residencial Júlia de Oliveria Cardinal
79907414 - Ponta Porã, MS - Brasil
Telefone: (67) 34371708
Ramal: 1747
URL da Homepage: http://lavicom.weebly.com


Formação acadêmica/titulação


2010 - 2015
Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Algoritmos Evolutivos para Agrupamento de Dados em Fluxos Contínuos, Ano de obtenção: 2015.
Orientador: Eduardo Raul Hruschka.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, FAPESP, Brasil.
Palavras-chave: Algoritmos Evolutivos; Agrupamento de dados; Clustering Data Stream; Mineração em Fluxos Contínuos de Dados.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2008 - 2010
Mestrado em Ciências da Computação.
Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Título: Substituição de Valores Ausentes: Uma Abordagem Baseada em um Algoritmo Evolutivo para Agrupamento de Dados.,Ano de Obtenção: 2010.
Orientador: Eduardo Raul Hruschka.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Inteligência Computacional.
2003 - 2007
Graduação em Engenharia de Computação.
Universidade Católica Dom Bosco, UCDB, Brasil.
Título: Modelos Ocultos de Markov Aplicados na Identificação de Comportamento de Animais..
Orientador: Albert Schiaveto de Souza.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.




Formação Complementar


2006 - 2006
Modelos Ocultos de Markov. (Carga horária: 3h).
Universidade Católica Dom Bosco, UCDB, Brasil.
2006 - 2006
Introdução ao Processamento de Imagens Médicas. (Carga horária: 6h).
Sociedade Brasileira de Computação, SBC, Brasil.
2006 - 2006
Reconhecimento Sintático e Estrutural de Padrões. (Carga horária: 6h).
Sociedade Brasileira de Computação, SBC, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade Federal de Mato Grosso do Sul, UFMS, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Universidade de São Paulo, USP, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2015
Vínculo: Bolsista FAPESP, Enquadramento Funcional: Aluno de Doutorado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2008 - 2010
Vínculo: Outro (especifique) Mestrado, Enquadramento Funcional: Aluno de Mestrado, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.


Universidade Católica Dom Bosco, UCDB, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2007
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Gerente de Projeto / Acadêmico Pesquisador, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

12/2004 - 12/2007
Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Ciências Exatas e da Terra, .



Linhas de pesquisa


1.
Visão Computacional
2.
Aprendizagem Automática e Reconhecimento de Padrões


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Algoritmos de Agrupamento em Fluxos Contínuos de Dados com Estimativa Automática do Número de Grupos
Descrição: Técnicas de agrupamento de dados são comumente utilizadas para encontrar grupos, a princípio desconhecidos, em um conjunto de dados. Tais técnicas assumem que o conjunto de dados é de tamanho fixo e pode ser alocado na memória. Porém, um atual e importante desafio consiste em aplicar técnicas de agrupamento em bases de dados gerados continuamente e em ambientes dinâmicos. Dados gerados nessas condições originam o que se convencionou chamar de fluxo contínuo de dados (data stream em inglês). Em aplicações de fluxos contínuos de dados, operações de acesso aos dados são restritas a apenas uma ou poucas leituras, com limitações de memória e de tempo de processamento. Nesse sentido, algumas técnicas de agrupamento em fluxo contínuo de dados foram propostas na literatura. Muitas dessas técnicas são baseadas no algoritmo das k-médias. Porém, uma das limitações do algoritmo das k-médias consiste na definição prévia do número de grupos. Além disso, vários algoritmos de agrupamento propostos na literatura são avaliados por meio de critérios que são adequados apenas quando o número de grupos é fixo. Neste contexto, os principais objetivos desse projeto de pesquisa consistem em: i) desenvolver e avaliar algoritmos para o agrupamento de dados gerados em fluxo contínuo que estimam automaticamente o número de grupos e ii) estudar critérios de validade para lidar com outliers e ruídos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - Atual
Aplicação de Visão Computacional para Detecção de Doenças e Pragas de Lavouras de Soja em Imagens Capturadas por VANTs

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Hemerson Pistori em 25/08/2016.
Descrição: O agronegócio é um segmento importante da economia brasileira, destacando-se por sua representatividade na composição do PIB nacional, bem como na geração de emprego e renda. A produção de soja se constitui num importante setor produtivo do agronegócio, sendo o Brasil o principal produtor mundial. Todavia a produção está exposta a um conjunto de situações que podem reduzir a produtividade e os ganhos econômicos, como doenças e ataques de pragas. A utilização da visão computacional para detecções de doenças e pragas nas lavouras de sojas através de imagens capturadas por VANTs se constitui em um campo de pesquisas que podem ampliar o potencial produtivo do estado de Mato Grosso do Sul alavancando ainda mais a produção de soja em grãos e proporcionando aumento da receita estadual. As imagens obtidas a partir do VANT aliadas a boas técnicas de geoprocessamento traz resultados satisfatórios acarretando uma melhor ocupação e tratamento do solo, plantio e colheita especializados. Os VANTs tem a possibilidade de operar a altitudes mais baixas com uma resolução espacial muito elevada o que é fundamental para discriminar o estabelecimento inicial de plantas daninhas e de culturas em estágios iniciais, na maioria dos campos. A partir desse direcionamento, o objetivo do projeto será desenvolver um programa de computador capaz de identificar danos na plantação de soja, através de um sistema de Visão computacional utilizando imagens capturadas por VANTs com o intuito de reduzir as perdas de investimentos na lavoura causadas por doenças ou pragas por meio de tomadas de decisões em tempo real..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Denilson de Oliveira Guilherme - Integrante.Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro.
2014 - Atual
Modelo para Predição de Consumo de Energia Elétrica e Gestão de Contratos para Ambiente de Smart Grid Baseado em Otimização por Enxame de Partículas e Redes Neurais Artificiais
Descrição: O advento das redes inteligentes, smart grids, com capacidade de troca de informação entre consumidores e fornecedores e a possibilidade de inserção de medidores inteligentes culminou na realização de vários trabalhos de pesquisa que buscam minimizar os gastos com consumo de energia elétrica e a utilização das redes de transmissão em horários de pico. Neste projeto, propõe-se a utilização de modelagem de dados históricos de consumo e regras de comercialização de energia para encontrar a melhor estrutura de contrato ao consumidor. Para tal, a proposta é utilizar modelagem dos dados históricos através de uma rede neural do tipo Focused TLFN - Focused Time Lagged Feedforward Network para realizar a predição da curva de consumo e demanda dos consumidores. Na sequência, a ferramenta de busca global Otimização por Enxame de Partículas(PSO - Particle swarm optimization) será utilizada para encontrar a melhor estrutura de contrato e valor de demanda, quando existir, que se adeque às necessidades do cliente..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - Atual
Análise de Texturas Estáticas e Dinâmicas e suas Aplicações em Agricultura

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Wesley Nunes Gonçalves em 01/03/2015.
Descrição: Análise de texturas tem atraído um crescente interesse em visão computacional devido a sua importância na caracterização de imagens. As pesquisas em texturas podem ser divididas em duas classes: texturas estáticas e texturas dinâmicas. As texturas estáticas são caracterizadas por variações de intensidades que formam um determinado padrão que se repete espacialmente na imagem. As texturas dinâmicas são padrões de texturas presentes em uma sequência de imagens, tais como imagens de ondas do mar em movimento e imagens de reações químicas com diferentes substâncias reagentes, etc. Embora muitas pesquisas tenham sido realizadas em texturas, essa área ainda se encontra aberta a estudos, principalmente em texturas dinâmicas por se tratar de um assunto recente e pouco explorado. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de pesquisas que abrangem as texturas estáticas e dinâmicas nos âmbitos teórico e prático. Para isso, duas linhas de pesquisa (redes complexas e teoria fractal) serão investigadas em texturas estáticas e com base nelas, novos métodos serão propostos. Os métodos serão avaliados por meio de comparações com métodos tradicionais da literatura e em aplicações da agricultura, um importante campo para o desenvolvimento da região em que o projeto será executado..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (5) .
Integrantes: Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Coordenador / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Hemerson Pistori - Integrante / Amaury Antônio de Castro Junior - Integrante / ROBSON SOARES SILVA - Integrante / Daniel Matte Freitas - Integrante / Josimara Nolasco Rondon - Integrante / Willian Paraguassu Amorim - Integrante / Izidro dos Santos de Lima Junior - Integrante.
2010 - 2014
Algoritmos Evolutivos para Agrupamento de Dados em Fluxos Contínuos
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2010
Substituição de Valores Ausentes: Uma Abordagem Baseada em Algoritmos Evolutivos para Agrupamento.
Descrição: Desenvolvimento de uma técnica para estimação dos valores ausentes baseado em algoritmos evolutivos e nos k-vizinhos mais próximos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2007 - 2009
LARVIC - Monitoramento da Criação e Bioensaios com Larvas de Aedes aegyptti L. e Artemia salina L. utilizando Visão Computacional
Descrição: A importância do estudo e desenvolvimeto de novas formas de se combater a proliferação da dengue torna-se cada vez mais evidente dos repetidos surtos desta doença no Brasil, especialmente no estado do Mato Grosso do Sul. Este projeto propõe a investigação e desenvolvimento de sistemas de visão computacional que irão tornar mais confiável, eficiente e reprodutível o teste de potenciais larvicidas para as larvas do vetor da Dengue, Aedes aegyptti...
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Albert Schiaveto de Souza - Integrante / Odakura - Integrante / Jaime Henrique F. Sá Queiroz - Integrante.
2005 - 2007
TOPOLINO - Sistema de Apoio à Análise Automática de Comportamento Animal em Laboratório
Descrição: Rastreamento de Camundongos utilizando técnicas de Visão Computacional para a automatização de experimentos com fármacosUma fase importante no desenvolvimento de um novo fármaco consiste na avaliação de seu efeito no comportamento de ratos e camundongos. Experimentos com ratos e camundongos exigem a observação visual desses animais em ambientes controlados e a extração de informações relacionadas, por exemplo, com a trajetória, velocidade e o tipo dos movimentos realizados. Esse projeto tem por objetivo o desenvolvimento de um software livre capaz de processar as imagens capturadas através de um dispositivo de captura de baixo custo, como uma webcam, e extrair automaticamente as informações relevantes para a análise de determinados comportamentos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Jonathan de Andrade Silva - Integrante / Wesley Nunes Gonçalves - Integrante / Bruno Brandoli Machado - Integrante / Hemerson Pistori - Coordenador / Edy Alberth Kamiya - Integrante / João Bosco Oliveira Monteiro - Integrante / Albert Schiaveto de Souza - Integrante / Danielle Passos De Ruchkys - Integrante / João José Neto - Integrante.Financiador(es): Fundação de Apoio e Desenvolvimento do Ensino, Ciência e Tecnologia do MS - Auxílio financeiro / Universidade Católica Dom Bosco - Cooperação / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Revisor de periódico


2012 - Atual
Periódico: Information Sciences
2014 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering (Print)
2014 - Atual
Periódico: Bioinformatics (Oxford. Print)


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Inteligência Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem Automática e Reconhecimento de Padrões.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Visão Computacional.


Idiomas


Inglês
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.
Espanhol
Compreende Razoavelmente, Fala Pouco, Lê Bem, Escreve Pouco.


Prêmios e títulos


2011
Best Poster - Segmentation Techniques based on Background Substraction and Supervised Learning: A Comparative Study for Images of Mice and Human Skins, WVC - Workshop de Visão Computacional.
2010
Jovem Talento em Reconhecimento de Padrões, Iberoamerican Congress on Pattern Recognition..
2006
(Membro do Grupo GPEC) - 3º no Prêmio FINEP de Inovação Tecnológica, Etapa Regional Centro-Oeste, Categoria Instituição de Ciência e Tecnologia, FINEP.
2005
(Membro do Grupo GPEC) - 2º Lugar no prêmio FINEP de Inovação Tecnológica, Etapa Regional Centro-Oeste, FINEP.
2004
1º Lugar - Campeonato regional de robótica e automação, Grupo Kleper Weber, UCDB e UFMS..


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
Silva, Jonathan Andrade2017Silva, Jonathan Andrade; HRUSCHKA, E. R. ; GAMA, J. . An evolutionary algorithm for clustering data streams with a variable number of clusters. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, v. 67, p. 228-238, 2017.

2.
SILVA, JONATHAN DE ANDRADE2016SILVA, JONATHAN DE ANDRADE; HRUSCHKA, EDUARDO RAUL . A Support System for Clustering Data Streams with a Variable Number of Clusters. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, v. 11, p. 1-26, 2016.

3.
SILVA, JONATHAN A.2013SILVA, JONATHAN A.; FARIA, ELAINE R. ; BARROS, RODRIGO C. ; HRUSCHKA, EDUARDO R. ; CARVALHO, ANDRÉ C. P. L. F. DE ; GAMA, JOÃO . Data stream clustering. ACM Computing Surveys, v. 46, p. 1-31, 2013.

4.
SILVA, JONATHAN DE ANDRADE2013SILVA, JONATHAN DE ANDRADE; HRUSCHKA, EDUARDO RAUL . An experimental study on the use of nearest neighbor-based imputation algorithms for classification tasks. Data & Knowledge Engineering, v. 84, p. 47-58, 2013.

5.
Pistori, Hemerson2010 SILVA, J. A.; Pistori, Hemerson ; Viana Aguiar Odakura, Valguima Victoria ; Oliveira Monteiro, João Bosco ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Roel, Antonia Railda ; Machado, Bruno Brandoli . Mice and larvae tracking using a particle filter with an auto-adjustable observation model. Pattern Recognition Letters, v. 31, p. 337-346, 2010.

6.
SILVA, J. A.;de Andrade Silva, Jonathan;SILVA, JONATHAN DE ANDRADE;Silva, Jonathan Andrade;SILVA, JONATHAN A.2007SILVA, J. A.; GONCALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de . Modelos Ocultos de Markov Aplicados na Identificação de Comportamento de Camundongos. Hífen (PUCRS. Impresso), v. 31, p. 92-98, 2007.

Capítulos de livros publicados
1.
Machado, Bruno Brandoli ; Gonçalves, Wesley Nunes ; Pistori, Hemerson ; Silva, Jonathan Andrade ; Souza, Kleber Padovani ; Toledo, Bruno ; Tessaro, Wesley . Segmentação de Gestos e Camundongos por Subtração de Fundo, Aprendizagem Supervisionada e Watershed. Avanços em Visão Computacional. 1ed.: , 2012, v. , p. 303-324.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
CANDIDO, PAULO L. ; NALDI, MURILO C. ; SILVA, JONATHAN A. ; FARIA, ELAINE R. . Scalable Data Stream Clustering with k Estimation. In: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017, Uberlândia. 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2017. p. 336.

2.
Costa J. ; PAIVA, E. R. F. ; SILVA, J. A. ; Cerri, R. . Label Powerset for Multi-label Data Streams Classification with Concept Drift.. In: 5th Symposium On Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2017, Uberlândia-MG. 5th Symposium On Knowledge Discovery, Mining and Learning (KDMiLe), 2017. v. 1. p. 97-104.

3.
de Andrade Silva, Jonathan; HRUSCHKA, E. R. . Extending k-Means-Based Algorithms for Evolving Data Streams with Variable Number of Clusters. In: The Tenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'11), 2011, Honolulu. Proceedings of the International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'11). Washington, DC: IEEE Press, 2011. v. 2. p. 14-19.

4.
MACHADO, B. B. ; GONCALVES, W. N. ; SILVA, J. A. ; SILVA, V. A. S. ; SOUZA, K. P. ; PISTORI, H. . Segmentation Techniques based on Background Subtraction and Supervised Learning: A Comparative Study for Images of Mice and Human Skins. In: Workshop de Visão Computacional, 2011, Curitiba. VII Workshop de Visão Computacional, 2011. v. 1. p. 34-39.

5.
SILVA, J. A.; GONCALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de ; SOUZA, K. P. . Comparison of Shape Descriptors for Mice Behavior Recognition. In: Iberoamerican Congress On Pattern Recognition, 2010, São Paulo. Lecture Notes in Computer Science, 2010. v. 6419. p. 370-377.

6.
GONCALVES, W. N. ; SILVA, J. A. ; BRUNO, O. M. . A rotation invariant face recognition method based on complex network. In: Iberoamerican Congress On Pattern Recognition, 2010, São Paulo. Lecture Notes in Computer Science, 2010. v. 6419. p. 426-433.

7.
SILVA, J. A.; HRUSCHKA, E. R. . An Evolutionary Algorithm for Missing Values Substitution in Classification Tasks. In: The 4th International Conference on Hybrid Artificial Intelligence Systems (HAIS'09), 2009, Salamanca. Lecture Notes in Artificial Intelligence. Berlin: Springer, 2009. v. 5572. p. 195-202.

8.
SILVA, J. A.; HRUSCHKA, E. R. . EACImpute: An Evolutionary Algorithm for Clustering-Based Imputation. In: 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA'09), 2009, Pisa. Proceedings of the 9th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009. p. 1-8.

9.
SILVA, J. A.; GONCALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de . Comparação de Descritores de Forma no Reconhecimento de Objetos. In: III Workshop de Visão Computacional, 2007, São José do Rio Preto. III Workshop de Visão Computacional, 2007.

10.
GONCALVES, W. N. ; SILVA, J. A. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de . Modelos Ocultos de Markov Aplicados na Identificação de Comportamento de Serpentes. In: III Workshop de Visão Computacional, 2007, São José do Rio Preto. III Workshop de Visão Computacional, 2007.

11.
GONCALVES, W. N. ; MONTEIRO, J. B. O. ; MACHADO, B. B. ; SILVA, J. A. ; ODAKURA, V. V. V. A. ; PISTORI, H. . Multiple Mice Tracking using a Combination of Particle Filter and K-Means. In: SIBGRAPI - Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing, 2007, Belo Horizonte. IEEE Computer Society, 2007.

12.
GONCALVES, W. N. ; SILVA, V. A. S. ; MACHADO, B. B. ; SILVA, J. A. ; SOUZA, K. P. ; PISTORI, H. . Técnicas de Segmentação Baseadas em Subtração de Fundo e Modelos de Cores: Um Estudo Comparativo. In: XXVIII CILAMCE - Iberian Latin American Congress On Computational Methods in Engineering, 2007, Porto. XXVIII CILAMCE - Iberian Latin American Congress On Computational Methods in Engineering, 2007.

13.
GONCALVES, W. N. ; SILVA, J. A. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de . Hidden Markov Models Applied to Snakes Behavior Identification. In: Pacific-Rim Symposium on Image and Video Technology, 2007, Chile. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer Berlin / Heidelberg, 2007. v. 4872. p. 777-787.

14.
SILVA, J. A.; GONCALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; PISTORI, H. ; RUCHKYS, D. P. . Software de Auxílio no Reconhecimento de Padrões em Animais de Laboratório utilizando Cadeia de Código. In: 7° Fórum Internacional de Software Livre, 2006, Porto Alegre - RS. 7 Workshop Software Livre - WSL2006. Porto Alegre: Nova Prova Gráfica, 2006. p. 191-196.

15.
MACHADO, B. B. ; SILVA, J. A. ; GONCALVES, W. N. ; PISTORI, H. ; SOUZA, A. S. de . Topolino: Software Livre para Automatização do Experimento do Campo Aberto. In: XV Seminário de Computação - SEMINCO, 2006, Blumenau. XV Seminário de Computação - SEMINCO, 2006.

Apresentações de Trabalho
1.
SILVA, J. A.; HRUSCHKA, EDUARDO RAUL . Extending k-Means-Based Algorithms for Evolving Data Streams with Variable Number of Clusters. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
SILVA, J. A.. Modelos de Markov Ocultos Aplicados na Identificação de Comportamento de Camundongos. 2007. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

3.
SILVA, J. A.. Interface de um Sistema de Controle de Experimento com Animais. 2006. (Apresentação de Trabalho/Seminário).


Produção técnica
Trabalhos técnicos
1.
SILVA, JONATHAN A.. KDMiLe 2017 (5th Symposium on Knowledge Discovery, Mining and Learning). 2017.

2.
SILVA, JONATHAN A.. Workshop de Visão Computacional. 2016.

3.
Silva, Jonathan Andrade. Revisor de artigo para o The Twenty-Seventh AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-13). 2013.

4.
Silva, Jonathan Andrade. Membro do Comitê de Programa - 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2013). 2013.

5.
Silva, Jonathan Andrade. Membro do Comitê de Programa - The European Conference on Machine Learning and Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases (ECML/PKDD 2013). 2013.

6.
Silva, Jonathan Andrade. Revisor de artigo para o Brazilian Symposium on Neural Networks - SBRN. 2012.

7.
Silva, Jonathan Andrade. Revisor de artigo para a Special Session: Learning in evolving environments and its application on real-world problems track. 2011.


Demais tipos de produção técnica
1.
SILVA, J. A.. Entrada e Saída de Dados em Java. 2005. (Tutorial).



Patentes e registros



Programa de computador
1.
PISTORI, H. ; GONCALVES, W. N. ; Silva, Jonathan Andrade ; MACHADO, B. B. ; SOUZA, A. S. de ; MONTEIRO, J. B. O. . TOPOLINO - SIST. DE APOIO À ANÁLISE AUTOMÁT. DE COMPORTAM. ANIMAL LAB.. 2016.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512016000498-3, data de registro: 29/04/2016, título: "TOPOLINO - SIST. DE APOIO À ANÁLISE AUTOMÁT. DE COMPORTAM. ANIMAL LAB." , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
SILVA, JONATHAN A.; CASTRO JUNIOR, A. A.; GONCALVES, W. N.. Participação em banca de Jonatan Patrick Margarido Oruê. Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
GONCALVES, W. N.; Silva, Jonathan Andrade; PISTORI, H.. Participação em banca de Wesley Fiji Sanches kanashiro. Histograma de palavras visuais para caracterização de vídeos. 2016. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Teses de doutorado
1.
AMORIM, W. P.; GONCALVES, W. N.; Naka M.; SILVA, JONATHAN A.; Ferreira M. W.. Participação em banca de Marcelo Rafael Borth. Classificação Automática de Espécies de Peixe Utilizando Reconhecimento Sintático de Padrões. 2017. Tese (Doutorado em CIÊNCIAS AMBIENTAIS E SUSTENTABILIDADE AGROPECUÁRIA) - Universidade Católica Dom Bosco.

Qualificações de Mestrado
1.
GONCALVES, W. N.; SILVA, JONATHAN A.; MACHADO, B. B.; AMORIM, W. P.. Participação em banca de Mauro dos Santos de Arruda. Identificação de Espécies de Animais do Pantanal usando Imagens Térmicas e Redes Neurais Convolucionais. 2017. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
GONCALVES, W. N.; SILVA, JONATHAN A.; CASTRO JUNIOR, A. A.. Participação em banca de Jonatan Patrick Margarido Oruê. Informações Espaciais no Histograma de Palavras Visuais usando Grafos.. 2016. Exame de qualificação (Mestrando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
SILVA, R. S.; SILVA, JONATHAN A.; FREITAS, D. M.. Participação em banca de Jonathan Theófilo Chicoski.Aplicativo Android com banco de dados SQLite. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
GONCALVES, W. N.; SILVA, JONATHAN A.; CASTRO JUNIOR, A. A.. Participação em banca de Lucas Correia Ribas.Dimensão fractal e bag-of-visual-words: incluindo informações espaciais. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

3.
Souza; de Andrade Silva, Jonathan. Participação em banca de Fabio Vieira.Visualização de redes de transporte utilizando algoritmo genético. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo.

4.
Wolf, D.F.; SILVA, J. A.. Participação em banca de Alessandro Oliveira Woseron.Elaboração de soluções unificadas para gestão de projetos com desenvolvimento ágil. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade de São Paulo.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
LEITE FILHO, D. M.; BOGUE, E. T.; Silva, Jonathan Andrade; DIAS, E. O.. Concurso público para ingresso na carreira do magistério superior na classe professor Substituto. 2017. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

2.
PEREIRA, V. M.; Silva, Jonathan Andrade; OLIVEIRA, A. D.; LIMA, A. C.; BATISTA, E. J. S.; MORAES, L. M. P.. Comissão de seleção para o processo seletivo de tutor para os grupos PET. 2016. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

3.
LEITE FILHO, D. M.; Silva, Jonathan Andrade; GONCALVES, W. N.; HERREIRA, C. A.. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Substituto. 2016. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

4.
ARAUJO, A. V.; BOTELHO, W. T.; Silva, Jonathan Andrade. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Assistente. 2015. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

5.
FREITAS, D. M.; GHINOZZI, G. G.; SILVA, JONATHAN A.. Concurso Público para ingresso na Carreira do Magistério Superior na Classe de Professor Substituto. 2014. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.

Outras participações
1.
RODRIGUES, F. A.; ROSA, C. C.; FREITAS, D. M.; GHINOZZI, G. G.; SILVA, JONATHAN A.; FERREIRA, L. M. F.; BECK, M. C.. Comissão de Avaliação de Desempenho Acadêmico dos Servidores Docentes - SIADOC 2013. 2014. Universidade Federal de Mato Grosso do Sul.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
The Tenth International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA'11). Extending k-Means-Based Algorithms for Evolving Data Streams with Variable Number of Clusters. 2011. (Congresso).

2.
CMNE - Congress on Numerical Methods in Engineering - XXVIII CILAMCE - Iberian Latin American Congress On Computational Methods in Engineering.Técnicas de segmentação baseadas em subtração de fundo e modelos de cores: um estudo comparativo. 2007. (Seminário).

3.
2° Workshop do Grupo de Pesquisa em Engenharia e Computação.2° Workshop do Grupo de Pesquisa em Engenharia e Computação. 2006. (Encontro).

4.
3° Workshop do Grupo de Pesquisa em Engenharia e Computação. 2006. (Encontro).

5.
7° Fórum Internacional de Software Livre. 7° Fórum Internacional de Software Livre. 2006. (Congresso).

6.
Segmentação de Imagens, Distância da Escavadeira e Teoria dos Grafos. 2006. (Encontro).

7.
X Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ.Topolino - Interface de um Sistema de Controle de Experimentos com Animais. 2006. (Encontro).

8.
1° Workshop do Grupo de Pesquisa em Engenharia e Computação. 2005. (Encontro).

9.
9 Encontro de Iniciação Científica da UCDB/CNPQ. 2005. (Seminário).

10.
Desenvolvimento de Aplicações em Ambiente Open Source. 2005. (Simpósio).

11.
Etapa Regional da Maratona de Programação.Etapa Regional da Maratona de Programação. 2005. (Outra).

12.
Hacker ataque e defesa. 2005. (Oficina).

13.
Simpósio de Telemática do CMO. 2005. (Simpósio).

14.
2° seminário de pesquisa em ciências da computação.2° seminário de pesquisa em ciências da computação. 2004. (Seminário).

15.
5° FeiPan 2004.Feira Industrial do Pantanal. 2004. (Outra).

16.
Maratona de Programação.Etapa Regional da Maratona de Programação. 2004. (Outra).

17.
Meca 2004.Meca 2004. 2004. (Outra).

18.
MECA 2004. 2004. (Encontro).

19.
1° seminário de pesquisa em ciências da computação.1° seminário de pesquisa em ciências da computação. 2003. (Seminário).

20.
OBI 2003.Olimpiada Brasileira de Informática. 2003. (Outra).

21.
O Cenário da Educação em Computação e Informática no Brasil.O Cenário da Educação em Computação e Informática no Brasil. 2003. (Seminário).

22.
O Papel das Instituições/Universidade no Desenvolvimento Tecnológico da Região.O Papel das Instituições/Universidade no Desenvolvimento Tecnológico da Região. 2003. (Seminário).

23.
Pesquisa de Tecnologia Adaptativa na Escola Politécnica da USP.Pesquisa de Tecnologia Adaptativa na Escola Politécnica da USP. 2003. (Seminário).

24.
Tecnologia da Informação no Agronegócio e Ambiente: Têndencias e Oportunidades.Tecnologia da Informação no Agronegócio e Ambiente: Têndencias e Oportunidades. 2003. (Seminário).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
PISTORI, H. ; GONCALVES, W. N. ; MACHADO, B. B. ; Silva, Jonathan Andrade ; AMORIM, W. P. ; Viana Aguiar Odakura, Valguima Victoria ; NOGUEIRA, B. M. ; MATSUBARA, E. T. ; SILVA, G. G. . Workshop de Visão Computacional. 2016. (Congresso).

2.
SILVA, R. S. ; CASTRO JUNIOR, A. A. ; SILVA, JONATHAN A. . V Escola Regional de Informática do Mato Grosso do Sul (ERI-MS). 2014. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Eric Macriel Cardoso. Sistema web para segmentação e classificação automática do comportamento ingestivo de bovinos de corte via monitoramento bioacústico. Início: 2016. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Fabio Quimio Pereira Fuji. Predição do índice IBOVESPA: uma abordagem hibrida utilizando Regressão de Vetores de Suporte e Redes Neurais Artificiais. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Jonathan de Andrade Silva.

2.
Camila Leite da Silva. Extração de características espaciais de imagens para o método Bag-Of-Visual-Words baseado no k-Médias. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Jonathan de Andrade Silva.

3.
Leonardo Mauro Pereira. Modelagem da Experiência do Jogador a partir de Abordagens de Agrupamento em Fluxo Contínuo de Dados baseadas no k-means. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Mato Grosso do Sul. Orientador: Jonathan de Andrade Silva.



Inovação



Programa de computador registrado
1.
PISTORI, H. ; GONCALVES, W. N. ; Silva, Jonathan Andrade ; MACHADO, B. B. ; SOUZA, A. S. de ; MONTEIRO, J. B. O. . TOPOLINO - SIST. DE APOIO À ANÁLISE AUTOMÁT. DE COMPORTAM. ANIMAL LAB.. 2016.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512016000498-3, data de registro: 29/04/2016, título: "TOPOLINO - SIST. DE APOIO À ANÁLISE AUTOMÁT. DE COMPORTAM. ANIMAL LAB." , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.


Projetos de pesquisa



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