Marcelo Gomes Pereira de Lacerda

Bolsista de Doutorado do CNPq

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  • Última atualização do currículo em 01/11/2018


Professor Substituto (Assistente) e Doutorando Ciência da Computação no Centro de Informática da Universidade Federal de Pernambuco. Mestre e Bacharel em Engenharia de Computação pela Universidade de Pernambuco. Desde 2009, atua em pesquisa e desenvolvimento nas áreas de Inteligência Computacional e Inteligência Artificial. Foi bolsista CAPES e CNPq em diversos projetos de Pesquisa e Desenvolvimento durante o mestrado e a graduação. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Marcelo Gomes Pereira de Lacerda
Nome em citações bibliográficas
LACERDA, M. G. P.;LACERDA, MARCELO;LACERDA, MARCELO GOMES PEREIRA DE


Formação acadêmica/titulação


2017
Doutorado em andamento em Ciências da Computação.
Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Título: Efficiency-Aware Parallel Metaheuristics,
Orientador: Teresa Bernarda Ludermir.
Coorientador: Fernando Buarque de Lima Neto.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
2012 - 2014
Mestrado em Engenharia da Computação.
Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
Título: Weight-Based Approach for Niching in Fish School Search,Ano de Obtenção: 2014.
Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2007 - 2012
Graduação em Engenharia da Computação.
Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
Título: Uma Nova Heurística de Segregação de Cardumes para Otimização Multi-Solução de Problemas Multimodais..
Orientador: Fernando Buarque de Lima Neto.




Formação Complementar


2013 - 2013
On Natural Computation - Tutorial.
Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional, SBIC, Brasil.
2013 - 2013
On Fuzzy Sets in Decision Making - Tutorial.
Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional, SBIC, Brasil.
2013 - 2013
An Introduction to Swarm Intelligence.
Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional, SBIC, Brasil.
2012 - 2012
Training Programme in Quality Management System. (Carga horária: 80h).
Karlsruher Institut für Technologie, KIT, Alemanha.
2011 - 2011
Tutorial: From ELM to Reservoir Computing. (Carga horária: 2h).
Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional, SBIC, Brasil.
2010 - 2010
Tutorial Sistema Pessoal de Saúde. (Carga horária: 4h).
Sociedade Brasileira de Informática em Saúde, SBIS, Brasil.
2009 - 2009
Action Script 3.0. (Carga horária: 20h).
Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
2007 - 2007
Curso básico da Linguagem C#. (Carga horária: 20h).
Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.


Atuação Profissional



Fundação para Inovações Tecnológicas, FITEC, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: CLT, Enquadramento Funcional: Especialista em Desenvolvimento de SW Jr., Carga horária: 40
Outras informações
Trabalhou como desenvolvedor de drivers para sistemas de telemetria para a multinacional Modular Mining Systems.


AIBOX Desenvolvimento de Softwares Inteligentes, AIBOX, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2011
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor, Carga horária: 20


Universidade de Pernambuco, UPE, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2015
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Assistente de Pesquisa
Outras informações
Assistente de Pesquisa no projeto "Development and Application of Metaheuristics in Supply Chain Network Planning", projeto resultante de uma parceria entre a Universidade de Pernambuco (UPE) e a Universidade de Münster, Alemanha (WWU - Westfälische Wilhelms-Universität Münster).

Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Estagiário de Docência, Carga horária: 4
Outras informações
Estagiário de Docência na disciplina de Inteligência Artificial da Graduação em Engenharia da Computação pela Universidade de Pernambuco. Professor responsável: Prof. Fernando Buarque de Lima Neto

Vínculo institucional

2012 - 2013
Vínculo: Bolsista P&D, Enquadramento Funcional: Consultor em Inteligência Computacional, Carga horária: 10
Outras informações
Aplicação de Técnicas Computacionais Inteligentes para predição e classificação em indústria de computadores.

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações
Orientado pelo Prof. Fernando Buarque de Lima Neto, o projeto visa desenvolver uma nova abordagem multimodal para um algoritmo de otimização baseado em cardumes de peixe (FSS - Fish School Search), wFSS. Neste projeto deve ser avaliada a influência do peso do peixe na movimentação do próprio indivíduo, diferentemente da versão padrão, na qual o peso influẽncia apenas nos movimentos coletivos. Esta influência deve ser capaz de formar grupos exploradores de diferentes nichos no espaço de busca fazendo uso do "Comportamento Eremita" inserido em cada indivíduo.

Vínculo institucional

2012 - 2012
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Monitor, Carga horária: 60
Outras informações
Monitor do I Acampamento de Robótica na Campus Party Recife 2012, promovido pela Universidade de Pernambuco em parceria com a empresa estadunidense SPI Team.

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Selecionado como monitor da disciplina Inteligência Artificial do curso de Engenharia da Computação da Universidade de Pernambuco. Prof.: Fernando Buarque de Lima Neto

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações
O bolsista desenvolveu uma ferramenta de auxílio ao desenvolvimento de baterias elétricas utilizando Multilayer Perceptron (MLP), um modelo não-linear de Redes Neurais Artificiais. O objetivo da ferramenta é reduzir o tempo e o custo do desenvolvimento de baterias, informando ao usuário os valores dos parâmetros dos experimentos necessários para obter determinado desempenho, fazendo uso do poder de aproximação de funções possuido pela MLP. Orientação: Prof. Fernando Buarque de Lima Neto

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Instrutor de Mini-Curso, Carga horária: 16
Outras informações
Instrutor do Mini-Curso de Python Básico realizado na 11ª Semana Universitária da Universidade de Pernambuco, de 17 a 20 de Outubro de 2011.

Vínculo institucional

2010 - 2010
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Tecnológica e Industrial, Carga horária: 20
Outras informações
BOLSISTA CNPQ - O projeto INTELIMED objetiva desenvolver sistema de informação para apoio ao diagnóstico médico baseado no uso de computação inteligente em equipamentos móveis, utilizando abordagem sindrômica e medicina baseada em evidências. Foi desenvolvido dentro do Núcleo de Telessaúde da Universidade de Pernambuco, sob a coordenação da Profa. Cristine Gusmão.

Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Selecionado como monitor da disciplina Estruturas de Dados no curso de Engenharia da Computação da Universidade de Pernambuco. Prof.: Eduardo Gonçalves Calabria

Vínculo institucional

2009 - 2009
Vínculo: Voluntário, Enquadramento Funcional: Aluno de Iniciação Científica, Carga horária: 20
Outras informações
Recentemente, as redes sem fio, definidas pelo padrão IEEE 802.11 vêm crescendo e ganhando cada vez mais adeptos pelo mundo. Esse novo ambiente trouxe ainda mais preocupações quanto à segurança, principalmente pelo fato de que as limitações existentes no ambiente cabeado (i.e. limites físicos) deixaram de existir e com isso, novas possibilidades de ataques emergiram trazendo desconforto aos usuários e dificuldades aos administradores. De certa forma, as ferramentas de detecção de intrusão voltadas para redes IEEE 802.11, conhecidas como WIDS (Wireless Intrusion Detection System), ainda possuem muitas vulnerabilidades pois estão em suas versões iniciais. Além disso, como nos ambientes cabeados, elas também possuem as mesmas dificuldades básicas para (1) automatização de rotinas e (2) identificação de novos tipos de ataques. Uma ferramenta capaz de atuar a contento nos itens (1) e (2) necessita de habilidades muito maiores das oferecidas por computação clássica. Estudos recentes sobre a nova geração de sistemas imunológicos artificiais (Artificial Immune Systems ? AIS) inspirados pela Teoria do Perigo (Danger Theory ? DT) [126], por exemplo, têm apresentado bons resultados em problemas de detecção. A abordagem proposta utiliza um modelo imuno-inspirado de detecção de intrusão em redes IEEE 802.11 e agentes inteligentes, organizados numa hierarquia modular que a torna capaz, de atuar como sensores e atuadores (i.e. detecção e combate) para execução automatizada do processo de detecção, identificação e combate dos eventos anômalos espalhados pelo ambiente a ser monitorado. Resultados obtidos através de vários experimentos em ambientes reais mostraram que a nova geração de AIS apresenta atributos bem qualificados para a sua aplicação em WIDS. A capacidade de identificação de novos ataques foi testada; utilizou-se um classificador Bayesiano, que demonstrou condições suficientes realizar a tarefa sem prejudicar o processo de execução do WIDS. Dissertação do MSc Moisés

Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Monitor
Outras informações
Selecionado como monitor da disciplina Linguagem de Programação Orientada a Objeto (LPOO) no curso de Engenharia da Computação da Universidade de Pernambuco. Prof.: Sérgio Castelo Branco Soares


Faculdade de Tecnologia e Ciências de Pernambuco, FATEC-PE, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - 2015
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 8
Outras informações
Disciplinas ministradas: Computador e Sociedade; Elementos da Economia.


Intelivix, INTELIVIX, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: CLT, Enquadramento Funcional: Cientista de Dados, Carga horária: 40
Outras informações
Pesquisador na empresa Intelivix, realizando trabalhos na área Quantitative Legal Prediction (QLP), fazendo uso de técnicas de Machine Learning aplicadas a Processamento de Linguagem Natural.


Faculdade Nova Roma, FNR, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Outro, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 4
Outras informações
Disciplinas: - Estruturas de Dados; - Sistemas Operacionais.


Universidade Federal de Pernambuco, UFPE, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Substituto, Carga horária: 40
Outras informações
Disciplinas: - Computaçao Eletrônica (Programaçao) - Área 2; - Cálculo Numérico - Área 2 e Centro de Ciências Sociais Aplicadas (Ciências Atuariais).



Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia da Computação/Especialidade: Inteligência Computacional.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência de Enxames.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Computação Evolucionária.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
2º lugar no Hackathon Shopping Recife, Shopping Recife.
2016
1° lugar na Competição de Teses de Mestrado do IEEE LA-CCI'16 (IEEE Latin American Congress on Evolutionary Computation), Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE).
2013
3º lugar na maratona de programação Hackathon "Hacker Cidadão" - Campus Party Recife, Empresa Municipal de Informática - EMPREL/Centro de Informática - CIn UFPE.
2013
3º Lugar no 1º Prêmio IBE de Incentivo a Projetos Colaborativos Brasil Europa (Membro da Equipe premiada), Instituto de Estudos Brasil Europa.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
LUCENA, CAROLINE VIEIRA2018 LUCENA, CAROLINE VIEIRA ; LACERDA, MARCELO ; CALDAS, RAFAEL ; NETO, FERNANDO BUARQUE DE LIMA ; RATIVA, DIEGO . Mastication evaluation with unsupervised learning: using an inertial sensor-based system. IEEE Journal of Translational Engineering in Health and Medicine, v. 6, p. 1-1, 2018.

2.
LACERDA, M. G. P.;LACERDA, MARCELO;LACERDA, MARCELO GOMES PEREIRA DE2014LACERDA, M. G. P.; BUARQUE DE LIMA NETO, F . A Multithreaded Implementation of the Fish School Search Algorithm. Communications in Computer and Information Science (Print), v. 445, p. 86-98, 2014.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
LACERDA, M. G. P.; AMORIM NETO, H. A. ; LUDERMIR, T. B. ; KUCHEN, H. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Population Size Control for Efficiency and Efficacy Optimization in Population Based Metaheuristics. In: IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of 2018 IEEE Congress on Evolutionary Computation, 2018.

2.
LIMA NETO, FERNANDO BUARQUE DE ; LACERDA, MARCELO GOMES PEREIRA DE . Weight based fish school search. In: 2014 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics SMC, 2014, San Diego. 2014 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), 2014. p. 270.

3.
BUARQUE DE LIMA NETO, F ; LACERDA, M. G. P. . Multimodal Fish School Search Algorithms based on Local Information for School Splitting. In: BRICS Congress on Computational Intelligence, 2013, Porto de Galinhas. Proceedings of BRICS Congress on Computational Intelligence, 2013.

4.
HELLINGRATH, B. ; HORSTKEMPER, D. ; BRAGA, D. S. ; PESSOA, L. F. A. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F ; LACERDA, M. G. P. . Application of the Fish School Search for the Supply Chain Network Planning Problem. In: XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013, Porto de Galinhas. Anais do XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013.

5.
LUCENA, C. V. ; LACERDA, M. G. P. ; CORDEIRO, P. R. G. ; CALDAS, R. R. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Um Sistema de Recomendação Híbrido para Gestão em Saúde Pública. In: XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013, Porto de Galinhas. Anais do XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2013.

6.
PESSOA, L. F. A. ; HORSTKEMPER, D. ; BRAGA, D. S. ; HELLINGRATH, B. ; LACERDA, M. G. P. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Comparison of Optimization Techniques for Complex Supply Chain Network Planning Problems. In: Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transporte, 2013, Belém, Pará. XXVII ANPET - Congresso Nacional de Pesquisa e Ensino em Transporte, 2013.

7.
LACERDA, M. G. P.; BUARQUE DE LIMA NETO, F . A new Heuristic of Fish School Segregation for Multi-Solution Optimization of Multimodal Problems. In: International Conference on Intelligent Systems and Applications, 2013, Veneza. Proceedings of INTELLI 2013 The Second International Conference on Intelligent Systems and Applications, 2013. v. 1. p. 115-121.

8.
DAVI, C. C. M. ; LACERDA, M. G. P. ; OLIVEIRA, F. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F ; MELO, R . Intelimed - Sistema de Apoio ao Diagnóstico Médico Baseado em Técnicas de Inteligência Computacional. In: XI Workshop em Informática Médica - XXXII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (WIM/CSBC), 2011, Natal - RN - Brasil. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, 2011.

9.
OLIVEIRA JUNIOR, M. C. ; LACERDA, M. G. P. ; BARBOZA, E. A. ; CORDEIRO, P. R. G. ; BASTOS-FILHO, C. J. A. . Car Setup Optimization Using Multi-Objective Swarm Algorithms. In: X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2011, Fortaleza, CE. X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional, 2011.

10.
SARINHO, V. ; SILVA, M. M. C. A. ; LACERDA, M. G. P. ; MENDES, T. ; SARINHO, S. W. ; OLIVEIRA, F. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F ; MELO, R . Demandas de Educação Permanente para a Telessaúde em Distritos Sanitários do Recife.. In: Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2010, Ipojuca - PE. Congresso Brasileiro de Informática em Saúde, 2010.

11.
DANZIGER, M. ; LACERDA, M. G. P. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Danger Theory and Multi-agents Applied for Addressing the Deny of Service Detection Problem in IEEE 802.11 Networks. In: Nineth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications - ISDA, 2009, Pisa. Proceedings of Nineth International Conference on Intelligent Systems Design and Applications, 2009.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
HORSTKEMPER, D. ; BRAGA, D. S. ; PESSOA, L. F. A. ; LACERDA, M. G. P. ; HELLINGRATH, B. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Development of a partially synchronized multithreaded metaheuristic to solve the supply chain network planning problem. In: Applied Mathematical Optimization and Modeling 2014, 2014, Coventry. Applied Mathematical Optimization and Modeling, 2014.

Apresentações de Trabalho
1.
BUARQUE DE LIMA NETO, F ; LACERDA, M. G. P. . Multimodal Fish School Search Algorithms based on Local Information for School Splitting. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
LUCENA, C. V. ; LACERDA, M. G. P. ; CORDEIRO, P. R. G. ; CALDAS, R. R. ; BUARQUE DE LIMA NETO, F . Um Sistema de Recomendação Híbrido para Gestão em Saúde Pública. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

3.
OLIVEIRA JUNIOR, M. C. ; LACERDA, M. G. P. ; BARBOZA, E. A. ; CORDEIRO, P. R. G. ; BASTOS-FILHO, C. J. A. . Car Setup Optimization Using Multi-Objective Swarm Algorithms. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Naval Applications of Machine Learning 2018. 2018. (Oficina).

2.
BRICS Congress on Computational Ingelligence. 2013. (Congresso).

3.
XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2013. (Congresso).

4.
X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional - CBIC'2011. 2011. (Congresso).

5.
Congresso Brasileiro de Informática em Saúde. 2010. (Congresso).

6.
VIII Seminário de Engenharia da Computação. 2009. (Seminário).

7.
IV Seminário de Atualização em TI. 2008. (Seminário).

8.
VI SEC - Seminário de Engenharia da Computação. 2007. (Seminário).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
BUARQUE DE LIMA NETO, F ; BASTOS-FILHO, C. J. A. ; LACERDA, M. G. P. . BRICS Congress on Computational Intelligence/XI Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional. 2013. (Congresso).



Outras informações relevantes


Professional Website: https://sites.google.com/site/marcelolacerdas/



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