Filipe Wall Mutz

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  • Última atualização do currículo em 15/08/2016


Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Espírito Santo (2012) e mestrado em Informática pela Universidade Federal do Espírito Santo (2014). Atualmente é professor e pesquisador do Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Visão Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: classificação automática de textos, inteligência artificial, recuperação da informação, tratamento automático de respostas discursivas e weightless neural networks. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Filipe Wall Mutz
Nome em citações bibliográficas
MUTZ, Filipe W.;MUTZ, Filipe;MUTZ, F.;MUTZ, F.W.;MUTZ, FILIPE WALL

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Espírito Santo, Centro Tecnológico, Departamento de Informática.
Av Fernando Ferrari s/n
Goiabeiras
29060900 - Vitória, ES - Brasil


Formação acadêmica/titulação


2012 - 2014
Mestrado em Informática.
Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Título: Um Sistema para Mapeamento de Grandes Regiões usando GraphSLAM,Ano de Obtenção: 2014.
Orientador: Alberto Ferreira De Souza.
Coorientador: Thiago Oliveira-Santos.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
Palavras-chave: Robótica; Inteligência Computacional; Aprendizado do Computador; Veículos Autônomos; Mapas - Escalas; Localização e mapeamento simultâneos (SLAM).
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Robótica, Mecatrônica e Automação.
2007 - 2012
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Título: Mineração de Dados Educacionais: Uma Aplicação na Correção de Pequenas Respostas Discursivas.
Orientador: Elias Silva de Oliveira.




Atuação Profissional



Instituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia do Espírito Santo, IFES, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor e Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.


Universidade Federal do Espírito Santo, UFES, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: PESQUISADOR, Carga horária: 20


Mogai Tecnologia de Informação, MOGAI, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - 2013
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: PESQUISADOR, Carga horária: 40



Projetos de pesquisa


2011 - Atual
Consolidação das Linhas de Pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do PPGI-UFES
Descrição: Este Projeto tem como objetivo central consolidar as linhas de pesquisa em Computação de Alto Desempenho, Otimização e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGI) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES), contando para isso com o apoio dos Programas de Pós-Graduação em Engenharia Civil e Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ, área interdisciplinar de Computação de Alto Desempenho. Visa dar continuidade aos avanços alcançados com os projetos Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho, Inteligência Computacional e Otimização do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES - FACADOIC e Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES - FACADIC , apoiados pelo CNPq em editais Casadinho anteriores. Serão realizados trabalhos conjuntos entre as equipes da UFES e da COPPE envolvendo a pesquisa sobre modelagem e simulação em sistemas computacionais de alto desempenho nos seguintes temas: (i) estratégias de implementação do método dos elementos finitos utilizando processamento de alto desempenho; (ii) modelos matemático-computacionais de cognição visual aplicados aos problemas de mapeamento e localização simultâneos (Simultaneous Localization and Mapping - SLAM) e navegação de veículos autônomos. Além disso, técnicas de Otimização Combinatória aplicáveis aos temas (i) e (ii) serão investigadas. Com este Projeto espera-se consolidar laços de cooperação para a investigação de questões científicas relevantes na área de Computação de Alto Desempenho, tanto entre os pesquisadores das duas universidades parceiras envolvidos no Projeto como no PPGI..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (5) .

Integrantes: Filipe Wall Mutz - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador.
Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2011 - Atual
Arquitetura e Programação de Sistemas Computacionais com Muitos Núcleos de Processamento
Descrição: Investigar novas arquiteturas de sistemas computacionais com muitos núcleos de processamento em um único circuito integrado (sistemas many-core) e o uso delas na solução de problemas nas áreas de mecânica dos fluidos computacional e inteligência computacional. Resultados Alcançados no Período Anterior: No período anterior, investigamos arquiteturas de processador e de hierarquia de memória de sistemas paralelos, estratégias para a programação de sistemas many-core, e inteligência computacional aplicada aos problemas de categorização automática de texto, formação de carteiras de investimento e visão artificial. Obtivemos resultados relevantes em todas as frentes de pesquisa propostas, publicando 5 artigos em periódicos internacionais (correntemente temos mais dois em fase final de preparação), 1 livro, 1 capítulo de livro, e 17 trabalhos em conferência. Além disso, formamos um doutor, 5 mestres, 2 alunos de IC, e supervisionamos um pós-doutor. Ações Previstas: Neste projeto atuaremos em três frentes de pesquisa: arquitetura de computadores, processamento de alto desempenho e inteligência computacional. Na área de arquitetura de computadores, aprofundaremos nossos estudos sobre uma nova arquitetura de memória cache que propusemos que tira proveito de conceitos de sistemas de memória virtual para reduzir o consumo de energia e o impacto da latência da hierarquia de memória no desempenho de sistemas computacionais (a Dynamic Block Remapping Cache DBRC). Na área de processamento de alto desempenho, estudaremos novos paradigmas de programação paralela e novos sistemas de apoio à programação paralela voltada para a codificação da solução de problemas numericamente intensivos em sistemas many-core. Na área de inteligência computacional, investigaremos o uso de redes neurais sem peso VG-RAM na predição do valor futuro de ações, e a modelagem da biologia do sistema visual humano e sua aplicação ao problema de localização e mapeamento simultâneos e navegação de robô..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (3) .

Integrantes: Filipe Wall Mutz - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador.
Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2010 - Atual
Núcleo de Excelência em Computação de Alto Desempenho e sua Aplicação em Computação Científica e Inteligência Computacional
Descrição: Com este projeto esperamos criar e consolidar o Núcleo de Excelência em Computação de Alto Desempenho e sua Aplicação em Computação Científica e Inteligência Computacional (NECAD) da UFES por meio da aquisição de infra-estrutura adicional e da realização de pesquisa, em conjunto com pesquisadores da COPPE/UFRJ, em computação de alto desempenho e sua aplicação em computação científica e inteligência computacional. Hoje, observa-se uma necessidade crescente de novas técnicas dentro da área de computação científica para viabilizar simulações de problemas envolvendo múltiplas escalas espaciais e temporais e múltiplas físicas acopladas. Para contribuirmos nesta área, avançaremos em nossas investigações sobre novas formulações e técnicas de implementação do método dos elementos finitos, e novas estratégias de solução dos sistemas lineares resultantes não só de formulações de elementos finitos, mas também de diferenças finitas ou volumes finitos. Com o apoio a este projeto, avançaremos também em nossas investigações sobre modelos matemático-computacionais de cognição visual aplicados ao problema de mapeamento e localização simultâneos de veículos autônomos. Para isso, aprofundaremos nossos estudos sobre a biologia da cognição visual e sobre novos modelos matemático-computacionais de áreas do cérebro envolvidas com a cognição visual. Estes modelos, dada sua complexidade, demandam grande esforço computacional e, portanto, requerem computação de alto desempenho. Com a criação do NECAD, esforços serão canalizados para o desenvolvimento de novas bibliotecas numéricas de apoio ao desenvolvimento de código para a solução de problemas multi-física, simulação multi-escala, solucionadores rápidos, além de protótipos de sistemas computacionais para simulações em larga escala. Buscaremos também estender o estado da arte em Cognição Visual Artificial por meio da implementação de um veículo autônomo baseado em um automóvel comercial e do seu uso em pesquisas científicas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (2) .

Integrantes: Filipe Wall Mutz - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Coordenador.
Financiador(es): Fundação de Apoio ao Desenvolvimento da Ciência e Tecnologia - Auxílio financeiro.
2010 - Atual
Modelos Matemático-Computacionais de Exploração e Busca Visual Aplicados ao Problema de Mapeamento e Localização Simultâneos de Robôs
Descrição: As imagens projetadas dentro de nossos olhos mudam todo o tempo por conta do movimento dos olhos ou do nosso corpo como um todo. Contudo, em um aparente paradoxo, percebemos o mundo retratado nas imagens capturadas pelos olhos como estável. Além disso, as imagens projetadas nas retinas humanas são bidimensionais; entretanto, o cérebro é capaz de sintetizar uma representação tridimensional estável a partir delas (o que vemos), com informações sobre cor, forma e profundidade a respeito os objetos no ambiente ao nosso redor, eliminando os efeitos dos movimentos dos olhos e do corpo. O sistema visual biológico viabiliza a nossa movimentação através do ambiente 3D de forma precisa. Assim, a modelagem das funcionalidades do sistema visual biológico pode contribuir para o desenvolvimento de sistemas de localização e mapeamento simultâneos (Simultaneous Localization And Mapping SLAM) de robôs. SLAM é talvez o problema mais fundamental da robótica autônoma. Veículos robóticos autônomos necessitam saber onde estão em sua área de atuação para realizar as atividades de interesse. Correntemente, as abordagens probabilísticas têm se mostrado as mais apropriadas para resolver o problema de SLAM. Neste projeto, investigaremos modelos matemáticos-computacionais de exploração e busca visual aplicados ao problema de mapeamento e localização simultâneos de robôs. Para isso, estudaremos a biologia da exploração e busca visual, i.e., os mecanismos a partir dos quais nós e outros animais conseguimos localizar visualmente pontos de interesse no espaço 3D. No Laboratório de Computação de Alto Desempenho (LCAD) do Departamento de Informática (DI) da Universidade Federal do Espírito Santo (UFES) são estudados modelos matemático-computacionais de áreas do cérebro envolvidas com a cognição visual. Neste Projeto, avançaremos no estudo destes modelos com o objetivo de encontrar soluções para o problema de SLAM baseadas em exploração e busca visual..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .

Integrantes: Filipe Wall Mutz - Integrante / Alberto Ferreira De Souza - Integrante / BADUE, CLAUDINE - Coordenador.
2008 - 2012
Classificação de Documentos Textuais: Uma Aplicação à Classificação de Projetos de Pesquisa
Descrição: O projeto teve como objetivo estudar o Modelo Vetorial de Representação de Documentos e outros conceitos de Recuperação de Informação, na criação de aplicativos para melhoria das condições de trabalho dos funcionários da área. Durante o tempo do projeto, foram desenvolvidos diversos softwares entre os quais podemos citar: 1. Um classificador automático de notícias de jornal. 2. Um buscador de informações em notícias de jornal. 3. Uma ferramenta online para classificação de empresas segundo o padrão CNAE. 4. Um framework para estudo do problema de correção de exercícios com pequenas respostas discursivas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (2) .

Integrantes: Filipe Wall Mutz - Coordenador / Elias Silva de Oliveira - Integrante / Lucas Veronese - Integrante / Márcia Goncalves Oliveira - Integrante / Rafael Zanoli - Integrante.
Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Visão Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Robótica, Mecatrônica e Automação.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Ciência da Computação.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Técnicas de Recuperação da Informação.


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
MUTZ, Filipe2016 MUTZ, Filipe; VERONESE, LUCAS P. ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO ; DE AGUIAR, EDILSON ; AUAT CHEEIN, FERNANDO A. ; FERREIRA DE SOUZA, ALBERTO . Large-scale mapping in complex field scenarios using an autonomous car. Expert Systems with Applications, v. 46, p. 439-462, 2016.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
DE SOUZA, ALBERTO F. ; SILVA, J. R. C. ; MUTZ, F. ; BADUE, C. ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO . Simulating Robotic Cars Using Time-Delay Neural Networks. In: 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016, Vancouver. 2016 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2016.

2.
Veronese, L. ; GUIVANT, J. ; AUAT CHEEIN, FERNANDO A. ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO ; MUTZ, Filipe ; DE AGUIAR, EDILSON ; BADUE, CLAUDINE ; DE SOUZA, ALBERTO F. . A Light-Weight Yet Accurate Localization System for Autonomous Cars in Large-Scale and Complex Environments. In: IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, 2016, São Paulo. IEEE Intelligent Transportation Systems Conference, 2016.

3.
DE SOUZA, ALBERTO F. ; FORECHI, AVELINO ; MUTZ, FILIPE WALL ; BERGER, MARIELLA ; OLIVEIRA-SANTOS, THIAGO ; BADUE, CLAUDINE . Programming a VG-RAM based Neural Network Computer. In: 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2014, Beijing. 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN). p. 3871.

4.
DE SOUZA, ALBERTO F. ; FONTANA, CAYO ; MUTZ, Filipe ; DE OLIVEIRA, TIAGO ALVES ; BERGER, MARIELLA ; FORECHI, AVELINO ; DE OLIVEIRA NETO, JORCY ; DE AGUIAR, EDILSON ; BADUE, CLAUDINE . Traffic sign detection with VG-RAM weightless neural networks. In: 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2013 Dallas), 2013, Dallas. The 2013 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2013. p. 1.

5.
DE PAULA VERONESE, LUCAS ; LYRIO JUNIOR, LAURO JOSE ; MUTZ, F.W. ; DE OLIVEIRA NETO, JORCY ; BARBIRATO AZEVEDO, VITOR ; BERGER, MARIELLA ; FERREIRA DE SOUZA, ALBERTO ; BADUE, CLAUDINE . Stereo matching with VG-RAM Weightless Neural Networks. In: 2012 12th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA 2012), 2012, Kochi. 2012 12th International Conference on Intelligent Systems Design and Applications (ISDA). p. 309.

6.
MUTZ, Filipe W.; Oliveira, E. S. ; GARCIA, W. L. F. . Classificação automática de patentes com o modelo vetorial de representação de documentos. In: III Simpósio Bahiano de Arquivologia, 2011, Salvador. Anais do Simpósio Bahiano de Arquivologia. Salvador, 2011.

7.
MUTZ, Filipe W.; Oliveira, E. S. ; Oliveira, M. G. ; Veronese, L. . Em Busca de uma Avaliação Automática de Atividades Discursivas. In: Simpósio de Aprendizagem em Ambientes Virtuais, 2010, Vitória. Anais do Simpósio de Aprendizagem em Ambientes Virtuais. Vitória, 2010.

Apresentações de Trabalho
1.
MUTZ, F.. pNota - Um Sistema de Atribuição semi-Automáticas de Notas à Pequenas Respostas Discursivas. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

2.
MUTZ, Filipe W.; Oliveira, E. S. . UMA ANÁLISE GEOMÉTRICA DE QUESTÕES DISCURSIVAS. 2011. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

3.
MUTZ, Filipe W.; Oliveira, E. S. . Em Busca de uma Avaliação Automática de Atividades Discursivas. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
MUTZ, Filipe W.; Veronese, L. ; LYRIO JR, L. J. . COOPS - Sistema de Compras para Cooperativas Online. 2011.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
22nd International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing - SBAC-PAD. 2010. (Simpósio).



Educação e Popularização de C & T



Apresentações de Trabalho
1.
MUTZ, F.. pNota - Um Sistema de Atribuição semi-Automáticas de Notas à Pequenas Respostas Discursivas. 2012. (Apresentação de Trabalho/Seminário).




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