Juan Gabriel Colonna

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  • Última atualização do currículo em 28/09/2018


Professor adjunto no Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas desde setembro de 2018. Formado em Engenharia em Telecomunicações pela Universidade Nacional de Río Cuarto (UNRC, República Argentina, 2009). Mestre e Doutor em Informática pela Universidade Federal do Amazonas (2012 e 2018). Recebeu o primeiro lugar no concurso de dissertações de mestrado de América Latina no CLEI 2012. Realizou doutorado sanduíche de 12 meses no Laboratório de Inteligência Artificial e Apoio à Decisão (LIAAD) no INESCTEC, na Universidade do Porto, Portugal. Desenvolveu atividades de auxílio ao ensino no laboratório de Energia Solar na UNRC, Modelagem Estocástica e Projeto e Análises de Algoritmos na UFAM. Também, desenvolveu tarefas de assessoramento em televisão digital na UNRC (2012). Trabalhou como pesquisador e desenvolvedor (P&D) com Machine Learning no Samsung Instituto De Desenvolvimento e Informática da Amazônia (SIDIA, 2018). Anteriormente, realizou estagio de trabalho em redes HFC (triple play) e vídeo vigilância. Possui experiência na área da computação, com ênfase em aprendizagem de máquina, ciência dos dados, processamento digital de sinais e redes de sensores sem fio. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Juan Gabriel Colonna
Nome em citações bibliográficas
COLONNA, J. G.;COLONNA, JUAN GABRIEL;COLONNA, JUAN;COLONNA, JUAN G.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Amazonas.
Av. Rodrigo Otavio Jordao Ramos, 3000, Campus Universitario
Aleixo
69077000 - Manaus, AM - Brasil
Telefone: (092) 33051193


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2017
Doutorado em Informática.
Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
Título: Uma abordagem para monitoramento de anuros baseada em processamento digital de sinais bioacústicos, Ano de obtenção: 2017.
Orientador: Eduardo Freire Nakamura.
Coorientador: Marco Antonio Pinheiro Cristo.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Machine Learning; Wireless Sensor Networks; Digital Signal Processing.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
2010 - 2012
Mestrado em Informática.
Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
Título: UMA ABORDAGEM PARA CLASSIFICAÇÃO DE ANUROS BASEADA EM VOCALIZAÇÕES,Ano de Obtenção: 2012.
Orientador: Eduardo F. Nakamura.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2002 - 2009
Graduação em Ingeniería en Telecomunicaciones.
Universidad Nacional de Río Cuarto, UNRC, Argentina.
Título: Voz sobre IP e redes HFC (triple play).
Orientador: Marcelo Gioda.




Formação Complementar


2018 - 2018
Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter, Regularization and Optimiza. (Carga horária: 20h).
Coursera, COURSERA, Estados Unidos.
2018 - 2018
Neural Networks and Deep Learning (deeplearning.ai). (Carga horária: 20h).
Coursera, COURSERA, Estados Unidos.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Amazonas, UFAM, Brasil.
Vínculo institucional

2010 - 2018
Vínculo: Aluno Pesquisador, Enquadramento Funcional: Aluno Pesquisador, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

02/2010 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Computação (IComp), .

05/2013 - 10/2013
Ensino, Informática, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Projeto e Análise de Algoritmos
07/2010 - 12/2010
Ensino, Bacharelado em Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Modelagem Estocástica

Universidad Nacional de Rio Cuarto, UNRC, Argentina.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 2

Atividades

1/2016 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Facultad de Ciencias Exactas, Físico-Químicas y Naturales, Departamento de Matemática.


Universidad Nacional de Río Cuarto, UNRC, Argentina.
Vínculo institucional

2007 - 2010
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Docente Auxiliar, Carga horária: 8
Outras informações
Estágio em Docência no GES (Grupo de Energia Solar).

Atividades

11/2007 - 02/2010
Estágios , Departamento de Engenharia, .

Estágio realizado
Energia Solar.

San Luis Telecomunicaciones, SLT, Argentina.
Vínculo institucional

2008 - 2008
Vínculo: Programa de Estagio, Enquadramento Funcional: Estagio em Engenharia de Telecomunicações, Carga horária: 30
Outras informações
Metro WIFI, VoIP, Redes HFC e Triple Play



Linhas de pesquisa


1.
Aprendizagem de Máquina
2.
Processamento Digital de Sinais
3.
Redes de Sensores Sem Fio
4.
Monitoramento Ambiental Bioacústico
5.
Estructuras complejas de datos y teoría del aprendizaje estadístico


Projetos de pesquisa


2016 - Atual
Estructuras complejas de datos y teoría del aprendizaje estadístico
Descrição: La complejidad de los datos asociado a problemas ya clásicos tanto de la biología, de las ingenierías, de la sociología, etc, como así también a nuevos problemas interdisciplinares como lo son los de la percepción, del razonamiento, de inteligencia artificial, de la genética humana y de poblaciones, de epidemiología, tratamiento de imágenes, etc, ha planteado importantes desafíos teóricos y prácticos tanto a las ciencias de la computación como a la teoría y metodología estadística. Ejemplos de respuestas complejas a dichos desafíos son el aprendizaje de máquinas (machine learning) y el aprendizaje estadístico (statistical learning). El campo del ?aprendizaje estadístico? (statistical learning) puede ser visto como el conjunto de teorías y técnicas cuyos objetivos consisten en descubrir (no supervisado) regularidades en los datos que ayuden a explicar el fenómeno generando también dispositivos de predicción (supervisado). El presente proyecto se plantea aportar sobre dos aspectos. El primero de ellos relacionado con las técnicas de clasificación y regularización en el contexto del tratamiento de imágenes como en el de selección de variables en modelos de estructuras de actividad cuantitativa (QSAR). El segundo sobre modelos gráficos y estimación..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Coordenador / Marcelo Ruiz - Integrante / Mery Picco - Integrante / Julia Maldonado - Integrante / Mariela Sued - Integrante.Financiador(es): Universidad Nacional de Rio Cuarto - Auxílio financeiro.
2010 - 2014
Modelos Matemático-Computacionais com Aplicações em Problemas Complexos
Descrição: Pronex III (CNPq/Fapeal 67.0001/2008-2) Este projeto tem por objetivo criar as condições necessárias para o avanço científico e o desenvolvimento tecnológico no âmbito da Universidade Federal de Alagoas em áreas relevantes e inovadoras de Matemática, Matemática Computacional e Aplicada, Engenharia e Biologia, através da criação de um Núcleo de Excelência que envolve pesquisadores desta Universidade e de outras Instituições.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.


Projetos de desenvolvimento


2016 - Atual
Projeto Providence - Prevendo o impacto do desmatamento sobre a biodiversidade em Florestas Tropicais
Descrição: O Projeto Providence tem como objetivo revolucionar a forma como fazemos o monitoramento da biodiversidade em florestas tropicais através da criação de um tecnologia (i.e. Módulos Providence) que irá permitir o monitoramento contínuo da biodiversidade com um protocolo padrão, com identificação de mais espécies que qualquer outro método existente, com identificação de espécie em tempo real, transmissão remota de dados, e baixo consumo de energia para possibilitar longos períodos de funcionamento sem a necessidade de manutenção..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
2014 - 2016
Sistemas para Avaliação de Comportamento e Recomendação Inteligente em Ambientes Educacionais e de Saúde Remota

Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Raimundo da Silva Barreto em 03/07/2016.
Descrição: Este projeto de cooperação entre a SAMSUNG Eletrônica da Amazônia Ltda e o Instituto de Computação da Universidade Federal do Amazonas tem como meta principal propor um sistema de recomendação inteligente aplicado à área de educação e, tendo a saúde como um tema relacionado. Para melhorar o entendimento da proposta de pesquisa e desenvolvimento, esta descrição foi dividida em dois subprojetos: (1) Modelos de Reconhecimento de Comportamento Humano e Atividades Baseados em Sensores e Sinais Honestos. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver modelos inovadores de inteligência do ambiente voltados para a classificação e o aprendizado de atividades e comportamentos de pessoas usando dados multidimensionais de sensores, inclusive sensores biométricos; (2) Modelos de Planejamento Inteligente para Material Educacional. Esse subprojeto visa pesquisar e desenvolver sistemas de recomendação inteligentes capazes de procurar material apropriado de forma autônoma entre repositórios de objetos de aprendizado..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (11) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Juan Gabriel Colonna - Integrante / Raimundo da Silva Barreto - Coordenador / Moisés Gomes de Carvalho - Integrante / Gabriel Leitão - Integrante / Francisca Maria Coelho Cavalcanti - Integrante / Vandermi João da Silva - Integrante / Ingrid Nascimento da Costa - Integrante / André Luiz da Costa Carvalho - Integrante.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizagem de Máquina.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes de Sensores Sem Fio.
3.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Processamento Digital de Sinais.
4.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Monitoramento Ambiental Pervasivo.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2017
Vamos Publicar. Reconhecimento pela Produção Intelectual e contribuição para crescimento institucional da Pós-Graduação., Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da Universidade Federal do Amazonas.
2017
Menção Honrosa ao artigo Sensor Acústico para Detecção de Desmatamento Ilegal na Floresta Amazônica, IX Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), Sociedade Brasileira de Computação.
2012
Melhor Dissertação de Latinoamerica em Informática, XX Concurso Latinoamericano de Tesis de Maestrías (CLEI).


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
COLONNA, JUAN G.2018 COLONNA, JUAN G.; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . A comparison of hierarchical multi-output recognition approaches for anuran classification. MACHINE LEARNING, p. 1-21, 2018.

2.
COLONNA, JUAN G.2018 COLONNA, JUAN G.; Nakamura, Eduardo F. . Unsupervised selection of the singular spectrum components based on information theory for bioacoustic signal filtering. DIGITAL SIGNAL PROCESSING, v. 82, p. 64-79, 2018.

3.
COLONNA, JUAN G.2018 COLONNA, JUAN G.; Nakamura, Eduardo F. ; ROSSO, OSVALDO A. . Feature Evaluation for Unsupervised Bioacoustic Signal Segmentation of Anuran Calls. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, p. 107-120, 2018.

4.
COLONNA, JUAN GABRIEL2015 COLONNA, JUAN GABRIEL; CRISTO, MARCO ; SALVATIERRA, MARIO ; NAKAMURA, EDUARDO FREIRE . An Incremental Technique for Real-Time Bioacoustic Signal Segmentation. Expert Systems with Applications, v. 42, p. 7367-7374, 2015.

Capítulos de livros publicados
1.
COLONNA, JUAN GABRIEL; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . How to Correctly Evaluate an Automatic Bioacoustics Classification Method. In: 17th Conference of the Spanish Association for Artificial Intelligence (CAEPIA). (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 986ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 37-47.

2.
Leitão, Gabriel ; COLONNA, JUAN ; Ribeiro, Erick ; Barreto, Raimundo ; Araujo, Thierry-Yves ; Martins, Anny ; Koster, Andrew ; Koch, Fernando . Experimental Evaluation on Machine Learning Techniques for Human Activities Recognition in Digital Education Context. Communications in Computer and Information Science. 1ed.: Springer International Publishing, 2016, v. , p. 124-139.

3.
COLONNA, JUAN G.; GAMA, JOÃO ; Nakamura, Eduardo F. . Recognizing Family, Genus, and Species of Anuran Using a Hierarchical Classification Approach. Lecture Notes in Computer Science. 995ed.: Springer International Publishing, 2016, v. 9956, p. 198-212.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
SEABRA, W. J. G. ; COLONNA, JUAN G. ; NAKAMURA, E. F. . Sensor Acústico para Detecção de Desmatamento Ilegal na Floresta Amazônica. In: IX Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP), 2017, São Paulo. XXXVII Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), 2017.

2.
GATTO, BERNARDO ; COLONNA, JUAN G. ; SANTOS, E. M ; Nakamura, Eduardo F. . Mutual Singular Spectrum Analysis For Bioacoustics Classification. In: IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP), 2017, Tokyo. IEEE International Workshop on MACHINE LEARNING FOR SIGNAL PROCESSING, 2017.

3.
COLONNA, JUAN; PEET, TANEL ; FERREIRA, CARLOS ABREU ; JORGE, ALÍPIO M. ; GOMES, ELSA FERREIRA ; GAMA, JOÃO . Automatic Classification of Anuran Sounds Using Convolutional Neural Networks. In: the Ninth International C* Conference, 2016, Porto. Proceedings of the Ninth International C* Conference on Computer Science & Software Engineering - C3S2E '16. New York: ACM Press, 2016. p. 73-78.

4.
COLONNA, JUAN GABRIEL; GATTO, BERNARDO ; SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS ; NAKAMURA, EDUARDO FREIRE . A Framework for Chainsaw Detection Using One-Class Kernel and Wireless Acoustic Sensor Networks into the Amazon Rainforest. In: 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM), 2016, Porto. 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM). p. 34-36.

5.
RIBEIRO, E. ; COLONNA, J. G. ; LEITAO, G. S. ; BARRETO, R. S. ; KOSTER, A. ; KOCH, F. . Avaliação Experimental de Técnicas de Aprendizagem de Máquina para o Reconhecimento de Atividades Humanas no Contexto da Educação Digital. In: Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação - ENCOSIS, 2015, Manaus. Encontro Regional de Computação e Sistemas de Informação (ENCOSIS 2015), 2015.

6.
LEITAO, G. S. ; COLONNA, J. G. ; RIBEIRO, E. ; BARRETO, R. S. ; KOSTER, A. ; KOCH, F. . Experimental Evaluation on Machine Learning Techniques for Human Activities Recognition in Digital Education Context. In: International Workshop on Social Computing in Digital Education (SOCIALCOM 2015), 2015, Stanford. SOCIALCOM 2015 ASE Eighth International Conference on Social Computing, 2015. p. 124-139.

7.
COLONNA, J. G.; CRISTO, M. A. P. ; NAKAMURA, E. F. . A Distribute Approach for Classifying Anuran Species Based on Their Calls. In: 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014, Estocolmo. 22nd International Conference on Pattern Recognition, 2014.

8.
COLONNA, J. G.; RIBAS, A. D. ; SANTOS, E. M ; NAKAMURA, E. F. . Feature Subset Selection for Automatically Classifying Anuran Calls Using Sensor Networks. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2012, Brisbane. Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), 2012. p. 1-8.

9.
RIBAS, A. D. ; COLONNA, J. G. ; FIGUEIREDO, C. M. S. ; NAKAMURA, E. F. . Similarity Clustering for Data Fusion in Wireless Sensor Networks Using k-Means. In: International Joint Conference on Neural Networks, 2012, Brisbane. Proceedings of the 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012), 2012. p. 488-494.

10.
DIAZ, J. J. M. ; COLONNA, J. G. ; SOARES, R. B. ; NAKAMURA, E. F. ; FIGUEIREDO, C. M. S. . Compressão de Vocalizações de Anuros para Classificação de Espécies Usando Redes de Sensores Sem Fio. In: Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2012, Curitiba. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2012), 2012. p. 10.

11.
DIAZ, J. J. M. ; COLONNA, J. G. ; SOARES, R. B. ; FIGUEIREDO, C. M. S. ; NAKAMURA, E. F. . Compressive Sensing for Efficiently Collecting Wildlife Sounds with Wireless Sensor Networks. In: IEEE International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN), 2012, Munich. Proceedings of the 21st IEEE International Conference on Computer Communications and Networks (ICCCN 2012), 2012. p. 1-6.

12.
COLONNA, J. G.; NAKAMURA, E. F. ; SANTOS, E. M . Classificação de Anuros Baseado em Vocalizações para Monitoramento Ambiental Pervasivo. In: SBCUP - III Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva, 2011, Natal - RN. XXXI Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC), 2011.

13.
SOUZA, É. L. ; COLONNA, J. G. ; NAKAMURA, E. F. . Algoritmos de Localização Recursivos em Nós Sensores SunSpot.. In: 2a Escola Regional de Informática (ERIN'10), 2010, Manaus. Anais da 2a Escola Regional de Informática, 2010., 2010.

14.
BILBY, H. M. M. ; LIBORIO FILHO, J. M. ; OLIVIERA JUNIOR, J. ; COLONNA, J. G. ; SANTOS, A. ; RODRIGUES, R. F. . Mobilidade Urbana em Manaus: Proposta de Otimização de Rotas para o Monotrilho.. In: 2a Escola Regional de Informática (ERIN'10), 2010, Manaus. Anais da 2da. Escola Regional de Informática, 2010., 2010.

Apresentações de Trabalho
1.
COLONNA, JUAN G.; GAMA, JOÃO ; NAKAMURA, E. F. . A Hierarchical Classification Model for Anuran Calls Recognition. 2016. (Apresentação de Trabalho/Outra).

2.
COLONNA, J. G.; NAKAMURA, E. F. ; CRISTO, M. A. P. ; ROSSO, O. A. . Permutation Entropy Applied to Bioacoustic Signal Segmentation. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).


Demais tipos de produção técnica
1.
COLONNA, JUAN G.; NAKAMURA, E. F. ; CRISTO, MARCO ; GORDO, M. . Anuran Calls (MFCCs) Data Set. 2017. (Public Dataset - https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Anuran+Calls+%28MFCCs%29).


Produção artística/cultural
Artes Visuais
1.
Guilherme Toda ; Stan I.p ; COLONNA, J. G. ; SOUZA, É. L. ; Renata Barbosa ; Victor Guzman . Evropa. 2010. Filme.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
COLONNA, JUAN G.; NAKAMURA, E. F.. Participação em banca de Gilvan O. dos Reis.Utilização dos Metadados do Twitter para a análise da repercussão de notícias criminais na cidade de Nova Iorque. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Amazonas.

2.
COLONNA, JUAN G.; NAKAMURA, E. F.. Participação em banca de Carlos Vicente S. Araújo.Predicting Music Success Based on Users' Comments on Online Social Networks. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Amazonas.




Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
XVIII Conference on Nonequilibrium Statistical Mechanics and Nonlinear Physics (MEDYFINOL 2014). Permutation Entropy Applied to Bioacoustic Signal Segmentation. 2014. (Congresso).

2.
2a Escola Regional de Informática (ERIN'10).Algoritmos de Localização Recursivos em Nós Sensores SunSpot.. 2010. (Outra).

3.
2a Escola Regional de Informática (ERIN'10).Mobilidade Urbana em Manaus: Proposta de Otimização de Rotas para o Monotrilho.. 2010. (Outra).

4.
Conferencias sobre GNU / Linux. 2007. (Simpósio).

5.
Encuentro Nacional de Estudiantes de Ingeniería. 2007. (Seminário).

6.
Reunión Nacional de Ramas Estudiantiles IEEE. 2007. (Encontro).

7.
ELEMENTOS DE ESTADISTICA COMPUTACIONAL USANDO PLATAFORMA DE SOFTWARE LIBRE. 2006. (Seminário).

8.
Estado de Arte en Seguridad en Web Applications. 2006. (Simpósio).

9.
Pensar la intervención en comunidad: Qué, Para Qué y Cómo. 2004. (Seminário).

10.
El Sistema de Telefonía Celular. 2003. (Simpósio).

11.
Mercados Energéticos, los desafíos del nuevo milenio?, 18o Congreso Mundial de Energía. 2003. (Simpósio).

12.
Telefonía Celular de tercera generación GSM-GPRS. 2002. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
COLONNA, J. G.. ASADES - Congreso de la Asociación Argentina de Energía Sustentable. 2009. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Willians Cassiano de Freitas Abreu. Redes LSTM com custo CTC aplicadas à decodificação de digitação por gestos. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Software) - Universidade Federal do Amazonas. Orientador: Juan Gabriel Colonna.

2.
Waldomiro Juan G. Seabra. Sensor Acústico para Detecção de Desmatamento Ilegal na Floresta Amazônica. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Amazonas. Orientador: Juan Gabriel Colonna.



Inovação



Projeto de desenvolvimento tecnológico


Outras informações relevantes


Engenharia de telecomunicações sênior, práticas profissionais realizadas em redes de triple play, hybrid fiber-coax, assistente em segundo lugar no grupo de energia solar da Universidade Nacional de Río Cuarto, Argentina, membro do ramo estudantil do IEEE.



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