Matheus Leônidas Silva

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  • Última atualização do currículo em 03/08/2015


Concluiu o ensino médio em técnico metalúrgico pelo Centro Federal de Educação Tecnológica de Ouro Preto (CEFET-OP), e atualmente graduando em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Ouro Preto (UFOP). Participou do programa Ciência sem Fronteiras - Holanda, onde estudou Jogos Sérios e Empreendedorismo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Sistemas Distribuídos, Computação de Alto Desempenho e Computação Móvel. Atualmente desenvolvendo projetos que envolvem as áreas citas anteriormente. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Matheus Leônidas Silva
Nome em citações bibliográficas
LEÔNIDAS. M.S


Formação acadêmica/titulação


2015
Mestrado em andamento em CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO.
Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
Título: JavaCá&Lá CrossPlatform: Um middleware Java para ambientes descentralizados, heterogêneos e muitas vezes móveis.,Orientador: Joubert de Castro Lima.
Palavras-chave: Computação de alto desempenho; Sistemas distribuídos.
2014
Graduação em andamento em ICT.
Windesheim University of Applied Sciences, WINDESHEIM, Holanda.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.
2008
Graduação em andamento em Computação.
Universidade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
2003 - 2006
Curso técnico/profissionalizante.
Centro Federal de Educação Tecnológica de Ouro Preto.




Atuação Profissional



Universdade Federal de Ouro Preto, UFOP, Brasil.
Vínculo institucional

2012 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:



Projetos de pesquisa


2009 - 2010
Uma Máquina para Recomendação de Conteúdo, Publicidade e Produtos
Descrição: Sistemas de Recomendação tem se tornado uma área importante de pesquisa desde o surgimento dos primeiros artigos sobre filtragem colaborativa na década de 90. Há muito trabalho já feito tanto na indústria quanto no meio acadêmico no desenvolvimento de novas abordagens para sistemas de recomendação. E o interesse nessa área ainda permanece alto, porque ela constitui uma área de pesquisa rica de problemas importantes, e por causa da abundância de aplicações práticas que visam ajudar o usuário a lidar com a sobrecarga de informação, incluindo recomendação personalizada. No entanto, apesar de todos os avanços recentes, a atual geração de sistemas de recomendação ainda requer melhorias para tornar os métodos de recomendação mais efetivos e aplicáveis a um conjunto mais extenso de problemas do mundo real. O objetivo deste projeto é o desenvolvimento de três sistemas fortemente relacionados: recomendação de conteúdo, de publicidade e de produtos. Os sistemas têm objetivo geral similar: para um conjunto de itens, selecionando um dado item i, o sistema deve recomendar uma lista de outros itens que potencialmente interessam ao usuário que selecionou i. Apesar de terem o mesmo objetivo, os três sistemas se diferenciam, principalmente, pelo conceito de item e pelas propriedades dos itens..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (3) .
Integrantes: Matheus Leônidas Silva - Integrante / Álvaro Rodrigues Pereira Júnior - Coordenador.


Projetos de desenvolvimento


2012 - Atual
JSensor
Descrição: Como analisar a qualidade das águas de um rio? Como monitorar ruas, bairros e cidades em tempo hábil? Como sabemos sobre o clima e queimadas nos telejornais? Bem, estes e outros tantos problemas são inicialmente resolvidos usando simuladores. É extremamente oneroso testar as idéias em ambiente real antes de ter níveis de confiança que a solução dará certo. Desta forma, utilizamos simuladores que permitem criar modelos onde entidades, chamadas sensores, podem coletar dados do ambiente, se comunicar, locomover pelo espaço, entre outras tarefas. O JSensor é mais um simulador, porém feito no DECOM-UFOP e que se distingue dos demais devido ao fato de suportar milhões de sensores sendo simulados em máquinas multi-core. Atualmente, o JSensor consome menos memória do que o simulador Omnet++, um dos líderes em simuladores para aplicações em redes de sensores no mundo. Testes com aplicações mais complexas, onde mobilidade e processamento sejam custosos, mostraram ganhos substanciais no tempo de execução do JSensor em relação ao Omnet++. No futuro, almejamos JSensor para clusters e grids computacionais, assim como para máquinas com processamento gráfico, chamado GPU. Também é do interesse do grupo JSensor integrar o simulador com sensores reais (arduinos e outros) e construção de GUIs portáveis para Web e dispositivos móveis. Por fim, porém não menos importante, há sempre necessidade de melhorias no processo de engenharia de software do simulador. O projeto conta com a colaboração de professores e alunos da UFOP e UFAL. Maiores informações sobre o projeto em: www.joubertlima.com.br/jsensor.
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.



Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica
Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
LEÔNIDAS. M.S; RIBEIRO, D. H. ; LIMA, J. C. ; AQUINO, A. L. L. ; OLIVEIRA, R. A. R. . JSensor: Um simulador paralelo para redes de sensores em larga escala. In: Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2013, Brasília. XXXI Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, 2013.

Apresentações de Trabalho
1.
LEÔNIDAS. M.S; RIBEIRO, D. H. ; LIMA, J. C. ; AQUINO, A. L. L. ; OLIVEIRA, R. A. R. . JSensor: Um simulador paralelo para redes de sensores em larga escala. 2013. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.JSensor: Um simulador paralelo para redes de sensores em larga escala. 2013. (Simpósio).



Outras informações relevantes


Principais áreas de estudo: Sistemas distribuídos, Redes de sensores sem fio e Android.
Linguagens de Programação (Avançado): Java ,C, C++.
Linguagens de Programação (Médio): C#, Python, Haskel, Prolog, MATLAB.
Conhecimentos de nível médio em Banco de Dados, MySQL, deselvolvimento Android e games (Unity engine).



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