Leonardo Anjoletto Ferreira

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  • Última atualização do currículo em 14/08/2018


Possui graduação em Engenharia Elétrica pela Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (2009), mestrado em Engenharia Elétrica pela Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (2012) e doutorado em Engenharia Elétrica pela Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (2016). Atualmente é pesquisador jr. - Accesstage Tecnologia Ltda. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: aplicativo móvel, sistema de pagamento, multiagente, aceleração por heurísticas e aprendizado por reforço. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Leonardo Anjoletto Ferreira
Nome em citações bibliográficas
FERREIRA, L. A.;FERREIRA, LEONARDO A.;FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO


Formação acadêmica/titulação


2012 - 2016
Doutorado em Engenharia Elétrica.
Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, FEI, Brasil.
Título: Programação em Lógica Não-Monotônica Aplicada à Redução do Espaço de Planos em Processos de Decisão de Markov, Ano de obtenção: 2016.
Orientador: Paulo Eduardo Santos.
Coorientador: Reinaldo Augusto da Costa Bianchi.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado por Reforço; Processos Markovianos de Decisão; Answer Set Programming; Programação Lógica.
Grande área: Outros
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.
2010 - 2012
Mestrado em Engenharia Elétrica.
Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, FEI, Brasil.
Título: Aprendizado por Reforço Modular Acelerado por Heurísticas aplicado a problemas Multiagente e Multiobjetivo,Ano de Obtenção: 2012.
Orientador: Reinaldo Augusto da Costa Bianchi.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado por Reforço; Multiagente; Multiobjetivo; Aceleração por Heurísticas.
2005 - 2009
Graduação em Engenharia Elétrica.
Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, FEI, Brasil.
Título: Algoritmo para jogos.
Orientador: José Carlos de Souza Junior.




Formação Complementar


2012 - 2012
Machine Learning. (Carga horária: 40h).
Stanford University, STANFORD, Estados Unidos.
2009 - 2009
Laboratório Java com Swing, XML e Testes. (Carga horária: 20h).
Caelum, CAELUM, Brasil.
2009 - 2009
Java para Desenvolvimento Web. (Carga horária: 40h).
Caelum, CAELUM, Brasil.
2009 - 2009
Java e Orientação à Objetos. (Carga horária: 40h).
Caelum, CAELUM, Brasil.
2008 - 2008
Hackers Expostos. (Carga horária: 40h).
4Linux, 4LINUX, Brasil.
2008 - 2008
Segurança em Servidores Linux Usando BS7799. (Carga horária: 40h).
4Linux, 4LINUX, Brasil.
2006 - 2006
Servidores Linux para Corporações. (Carga horária: 40h).
4Linux, 4LINUX, Brasil.
2006 - 2006
Linux Security System Administrator. (Carga horária: 40h).
4Linux, 4LINUX, Brasil.


Atuação Profissional



Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros, FEI, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:


Accesstage Tecnologia Ltda, ACCESSTAGE, Brasil.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Formal labor contract, Enquadramento Funcional: Pesquisador Jr., Carga horária: 40

Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador Jr., Carga horária: 40


Universidade Metodista de São Paulo, UMESP, Brasil.
Vínculo institucional

2013 - 2017
Vínculo: Colaborator, Enquadramento Funcional: Professor Auxiliar I, Carga horária: 14



Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Descrição, representação e solução de jogos espaciais
Descrição: Compreender os processos de raciocínio envolvidos no conhecimento espacial é uma das questões-chave na investigação da cognição humana, como o espaço molda não só nossas ações no mundo do senso comum, mas também serve como o cenário em que nossas experiências cotidianas ter lugar. A presente proposta visa a investigação de métodos de representação de conhecimento relacionadas com a solução de uma família de puzzles espaciais compostas por objetos rígidos, cordas flexíveis e buracos. Os aspectos desafiadores deste domínio, não só reside na formalização de bom senso adequado de características espaciais não-padrão, tais como as cordas flexibilidade e a imaterialidade buracos, mas também sobre a aplicação eficiente dos solucionadores de problemas automatizados capazes de lidar com estas características. Uma restrição que impomos a nosso espaço solução é que a formalização construída deve ser capaz de produzir planos legíveis para resolver os quebra-cabeças (como a descrição da solução normalmente encontrados nos folíolos dos quebra-cabeças). Este projeto é esperado para impulsionar a state-of-the-art no tratamento de problemas não-trivial espaço-temporais que constituem o substrato do mecanismo básico de compreensão (e resolver) problemas matemáticos. A nossa metodologia, aplicada ao longo de uma série de documentos consistiu em uma estratégia de baixo para cima, a partir de um conjunto muito restrito de restrições e, gradualmente, relaxando-os para cobrir puzzles com características mais desafiadoras. Por exemplo, os esforços iniciais foram colocados em resolver um enigma espacial básica com cordas, buracos e objetos rígidos usando uma representação baseada em lista de travessias de cordas. Este trabalho levou a um trabalho extenso que contém uma formalização lógica completa em termos de situação de Cálculo e Equilibrium Logic (uma abordagem Raciocínio não monótono generalizar a semântica modelo estáveis para programas lógicos). Esse trabalho também incluiu um planejador preliminar capaz de resolver o quebra-cabeça de forma automatizada. Este domínio constitui um \ emph {desafio} para algoritmos de planejamento, uma vez que os estados são descritos em termos de fluentes, cujo número pode ?crescer arbitrariamente? (os cruzamentos de cordas podem aparecer ou desaparecer depois de cada ação executada). A presente proposta deve seguir uma rota de desenvolvimento semelhante, mas nosso objetivo principal aqui será na compreensão automatizar das descrições do domínio de linguagem natural e sobre o desenvolvimento de um planejador eficiente capaz de fornecer soluções para os enigmas. O sucesso do projeto será medido pela realização de cada um dos pacotes de trabalho, cada um dos quais acompanham uma publicação em um prestigiado anais de conferências (como IJCAI, KR, AAAI, ou ECAI) ou em um jornal seletiva (como a inteligência artificial Jornal ou o Journal of artificial Intelligence Research). Também esperamos ter a conclusão bem-sucedida de três teses de mestrado e o (GNU General Public License) registo de um software para resolver problemas espaciais (um planejador). (AU)..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Leonardo Anjoletto Ferreira - Integrante / Reinaldo Augusto da Costa Bianchi - Integrante / Paulo Eduardo Santos - Coordenador / Pedro Cabalar - Integrante.


Projetos de desenvolvimento


2015 - 2016
Elaboração de narrativas automatizadas sobre a qualidade da água por meio de tecnologias abertas na região do ABC
Descrição: Projeto visa elaborar narrativas sobre a qualidade da água distribuída na região do ABC através de diferentes formas de coleta de dados, envolvendo pesquisadores do Núcleo Facom-Facet (Human Data) e alunos da rede estadual de ensino. O objetivo é debater sobre as articulações multidisciplinares do projeto, especialmente centradas pela promoção de cidadania por meio de tecnologia social. O projeto se dá no âmbito do Núcleo Interdisciplinar Facom-Facet (Human Data) da Universidade Metodista de São Paulo que tem por objetivo o tratamento da informação para elaboração de narrativas em objetos (IoT), para fomentar o desenvolvimento da Economia Criativa, com uma abordagem interdisciplinar que promova a cidadania por meio de Tecnologia Social..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (4) .
Integrantes: Leonardo Anjoletto Ferreira - Integrante / Walter Teixeira Lima Junior - Coordenador / Leandro Key Higuchi Yanaze - Integrante / Fabio Josgilberg - Integrante / Luiz Fernando Ramalho - Integrante / André Rosa - Integrante / Amanda Luiza S. Pereira - Integrante.


Revisor de periódico


2016 - Atual
Periódico: Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence (Online)
2017 - Atual
Periódico: International Journal of Information Technology and Decision Making
2018 - Atual
Periódico: APPLIED INTELLIGENCE


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Professor Homenageado do curso de Tecnólogo em Automação Industrial, Universidade Metodista de São Paulo.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
FERREIRA, L. A.;FERREIRA, LEONARDO A.;FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO2017FERREIRA, L. A.; BIANCHI, R. A. C. ; SANTOS, PAULO E. ; DE MANTARAS, RAMON LOPEZ . Answer set programming for non-stationary Markov decision processes. APPLIED INTELLIGENCE, v. 1, p. 1-15, 2017.

2.
Masiero, A. A.2014Masiero, A. A. ; FERREIRA, L. A. ; Aquino Junior, Plinio Thomaz . Creating and Identifying Personas Through Machine Learning Techniques Using Scientific Python. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED COMPUTER SCIENCE, v. 4, p. 1, 2014.

3.
FERREIRA, L. A.;FERREIRA, LEONARDO A.;FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO2014FERREIRA, L. A.; COSTA RIBEIRO, CARLOS HENRIQUE ; BIANCHI, R. A. C. . Heuristically accelerated reinforcement learning modularization for multi-agent multi-objective problems. APPLIED INTELLIGENCE, v. 1, p. 1-12, 2014.

Capítulos de livros publicados
1.
FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO; BIANCHI, REINALDO A. C. ; SANTOS, PAULO E. ; DE MANTARAS, RAMON LOPEZ . A Method for the Online Construction of the Set of States of a Markov Decision Process Using Answer Set Programming. Lecture Notes in Computer Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2018, v. , p. 3-15.

2.
MASIERO, A. A. ; FERREIRA, L. A. ; AQUINO JR., Plinio T. . Algoritmos de Clusterização e Python Científico apoiando Modelagem de Usuário. In: Plinio Thomaz Aquino Junior. (Org.). Livro dos Tutoriais do XI Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais. 1ed. 1ed.Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação - SBC, 2012, v. , p. 42-81.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
FERREIRA, L. A.; SANTOS, P. E. ; Bianchi, Reinaldo A. C. . Constraining a MDP's Search Space by Usage of Planning Trajectories. In: Workshop on Hybrid Reasoning @ IJCAI 2015, 2015, Buenos Aires. Workshop on Hybrid Reasoning @ IJCAI 2015, 2015.

2.
DO AMARAL, VAGNER ; FERREIRA, LEONARDO A. ; AQUINO, PLINIO T. ; DE CASTRO, MARIA CLAUDIA F. . EEG signal classification in usability experiments. In: 2013 ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference: Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 2013, Rio de Janerio. 2013 ISSNIP Biosignals and Biorobotics Conference: Biosignals and Robotics for Better and Safer Living (BRC), 2013. p. 1.

3.
FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO; MASIERO, ANDREY ARAUJO ; AQUINO, PLINIO THOMAZ ; DA COSTA BIANCHI, REINALDO AUGUSTO . Automatic interface optimization through random exploration of available elements. In: the 2nd Workshop, 2013, Beijing. Proceedings of the 2nd Workshop on Machine Learning for Interactive Systems Bridging the Gap Between Perception, Action and Communication - MLIS '13. New York: ACM Press, 2013. p. 51.

4.
FERREIRA, L. A.; LOPES, G. A. W. ; SANTOS, P. E. . Combining qualitative spatial representation utility function and decision making under uncertainty on the Angry Birds domain. In: AIBirds Competition at IJCAI 2013, 2013, Pequim. Symposium on AI in Angry Birds, 2013.

5.
FERREIRA, LEONARDO A.; BIANCHI, REINALDO A. C. ; RIBEIRO, CARLOS H. C. . Multi-agent Multi-objective Learning Using Heuristically Accelerated Reinforcement Learning. In: 2012 Brazilian Robotics Symposium and Latin American Robotics Symposium (SBRLARS), 2012, Fortaleza. 2012 Brazilian Robotics Symposium and Latin American Robotics Symposium.

6.
FERREIRA, L. A.; RIBEIRO, C. H. C. ; BIANCHI, R. A. C. . Aprendizado por Reforço Multi-Agente Multi-Objetivo Acelerado por Heurísticas aplicado ao problema da Presa e Predador. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2011, São João del-Rei. Anais do X Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente, 2011. v. 10. p. 57-62.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
PERUZZI, V. V. ; ABRAHAM, E. R. ; FERREIRA, L. A. ; BOARATTI, M. F. G. . Aplicação de uma máquina de estado para controle de um encoder. In: Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2016, Santo André. Simpósio de Pesquisa do Grande ABC 2016, 2016.

2.
PERESTRELO, A. E. ; SILVA, V. F. ; FERREIRA, L. A. ; BRUNINI, S. A. ; SAKURAI, R. ; PERIN, A. L. . Desenvolvimento de Aplicativo de Localização: MetôMap. In: Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2013, São Bernardo do Campo. Simpósio de Pesquisa do Grande ABC 2013, 2013.

3.
FERREIRA, L. A.; BIANCHI, REINALDO A. C. . X-MDP: Combining Markov Decision Process with Evolutionary Algorithms. In: Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2013, São Bernardo do Campo. Simpósio de Pesquisa do Grande ABC 2013, 2013.

4.
FERREIRA, L. A.; BIANCHI, R. A. C. . Changing a domain description by adapting a Markov Decision Process. In: Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2012, São Bernardo do Campo. Anais do 2o. Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2012.

5.
FERREIRA, L. A.; BIANCHI, R. A. C. . Aprendizado por Reforço Multi-Agente Multi-Objetivo Acelerado por Heurísticas. In: Simpósio de Pesquisa do Grande ABC,, 2011, São Caetano do Sul. Anais do 1o. Simpósio de Pesquisa do Grande ABC, 2011.

Apresentações de Trabalho
1.
BOARATTI, M. F. G. ; PERUZZI, V. V. ; FERREIRA, L. A. ; ABRAHAM, E. R. . Grupo de Estudos em Exoesqueleto para Membros Inferiores. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

2.
SAKURAI, R. ; FERREIRA, L. A. . Desenvolvimento de Jogos Digitais em HTML5. 2014. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

3.
MASIERO, A. A. ; FERREIRA, L. A. ; PERIN, A. L. ; SAKURAI, R. . Grupo de Estudos em Jogos Digitais. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).


Demais tipos de produção técnica
1.
FERREIRA, L. A.. Curso de Introdução ao Latex. 2011. (Curso de curta duração ministrado/Outra).



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Qualificações de Mestrado
1.
SANTOS, P. E.; BIANCHI, R. A. C.; FERREIRA, L. A.. Participação em banca de Murilo Mendes Costa. Deep Reinforcement Learning aplicado no domínio do jogo Angry Birds. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Outras participações
1.
FERREIRA, L. A.. Olimpíadas Brasileiras de Matemárica das Escolas Públicas (OBMEP). 2013. Universidade Metodista de São Paulo.

2.
FERREIRA, L. A.. Mostra Nacional de Robótica. 2012. Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2015. (Congresso).

2.
International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2013. (Congresso).

3.
LARS 2012.Multi-agent Multi-objective Learning using Heuristically Accelerated Reinforcement Learning. 2012. (Simpósio).

4.
Simpósio de Pesquisa do Grande ABC.Changing a domain description by adapting a Markov Decision Process. 2012. (Simpósio).

5.
Simpósio de Pesquisa do Grande ABC.Aprendizado por Reforço Multi-Agente Multi-Objetivo Acelerado por Heurísticas. 2011. (Simpósio).

6.
Workshop on Synthetic Biology and Robotics. 2011. (Oficina).

7.
JOINT CONFERENCE - SBIA SBRN JRI. 2010. (Congresso).

8.
Competição Brasileira de Robótica.Membro da equipe RoboFEI. 2007. (Outra).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
FERREIRA, L. A.. Latin America Robotics Competition. 2015. (Outro).

2.
TONIDANDEL, Flavio ; FERREIRA, L. A. . RoboCup. 2014. (Outro).

3.
FERREIRA, L. A.. Latin America Robotics Competition. 2014. (Outro).

4.
FERREIRA, L. A.. Competição Brasileira de Robótica. 2013. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Silva, D.; Castilho, E.; Alexandre, J.; Queiroz, W.. Sistema de pagamento para estacionamento de shopping. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Metodista de São Paulo. Orientador: Leonardo Anjoletto Ferreira.

2.
Silva, C. V.; Auletta, C. S.; Generato, F. G.; Santos, F. O.. Aplicativo Mobile e na plataforma Desktop para aprender a programar. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Metodista de São Paulo. Orientador: Leonardo Anjoletto Ferreira.

3.
Almeira, D. D. D. S.; Rêgo, V. S.; Melo, R. C.. Reeducação Alimentar. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Metodista de São Paulo. Orientador: Leonardo Anjoletto Ferreira.

4.
Silva Filho, A. A.; Damaceno, D. A.; Silva, D. M.; Reis, T.. Aplicativo de busca de comida por preço.. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Metodista de São Paulo. Orientador: Leonardo Anjoletto Ferreira.

5.
WOLSCHICK, B. S.; OLIVEIRA, J. R.; PERES, S. M.; BOER, W. F.. ESPECIFICAÇÃO DE APLICATIVO DE CARONA ENTRE UNIVERSITÁRIOS. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistemas de Informação) - Universidade Metodista de São Paulo. Orientador: Leonardo Anjoletto Ferreira.




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