Bruno Castro da Silva

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  • Última atualização do currículo em 04/12/2018


Bruno Castro da Silva is a professor at the Institute of Informatics of the Federal University of Rio Grande do Sul (UFRGS), in Brazil. Prior to that he was a postdoctoral associate at the Aerospace Controls Laboratory, at MIT. He received his Ph.D. in Computer Science from the University of Massachusetts, working under the supervision of Prof. Andrew Barto, in 2014. Before that he received a B.S. cum laude degree in Computer Science from the Federal University of Rio Grande do Sul in 2004, and a MSc. degree from the same university in 2007. Bruno has worked, in different occasions from 2011 to 2013, as a visiting researcher at the Laboratory of Computational Embodied Neuroscience, in Rome, Italy, developing novel control algorithms for the iCub robot. He has also worked at Adobe Research, where he developed novel large-scale machine learning optimization techniques for the construction of high-performance features for digital marketing optimization. His research interests lie in the intersection of machine learning, reinforcement learning, optimal control theory, and robotics, and include the construction of reusable motor skills, active learning, efficient exploration of large state-spaces and Bayesian optimization applied to control. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Bruno Castro da Silva
Nome em citações bibliográficas
da Silva, Bruno C.;DA SILVA, BRUNO C.;CASTRA DA SILVA, BRUNO;CASTRO DA SILVA, BRUNO

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Instituto de Informática, Departamento de Informática Aplicada.
Instituto de Informatica, UFRGS - Caixa Postal 15064
Agronomia
91501970 - Porto Alegre, RS - Brasil
Telefone: (51) 33086233
URL da Homepage: http://cs.umass.edu/~bsilva


Formação acadêmica/titulação


2007 - 2014
Doutorado em Computer Science.
University of Massachusetts Amherst, UMass Amherst, Estados Unidos.
Título: Learning Parameterized Skills, Ano de obtenção: 2015.
Orientador: Andrew Barto.
Bolsista do(a): The National Science Foundation, NSF, Estados Unidos.
Palavras-chave: reinforcement learning; manifold learning; motor skill learning; robotics.
2005 - 2007
Mestrado em Computação.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Título: Aprendizado por Reforço em Ambientes Não-Estacionários,Ano de Obtenção: 2009.
Orientador: Ana Lucia Cetertich Bazzan.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Aprendizado por reforço; aprendizado de máquina; Inteligência Artificial.
1999 - 2000
Aperfeiçoamento em Pós-técnico em Redes de Computadores.
Escola Técnica de Comércio da UFRGS, ETCOM, Brasil.
Título: Implementação de uma Entidade Certificadora Baseada em OPENSSL. Ano de finalização: 2000.
Orientador: Marcelo Augusto Rauh Schmitt.
1999 - 2004
Graduação em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Título: Estudo e desenvolvimento de um firewall de host.
Orientador: Raul Fernando Weber.
1996 - 1999
Curso técnico/profissionalizante em Processamento de Dados.
Escola Técnica de Comércio da UFRGS, ETCOM, Brasil.


Pós-doutorado


2015
Pós-Doutorado.
Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos.
Bolsista do(a): Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos.


Formação Complementar


2005 - 2005
Extensão universitária em Curso de Programação C#. (Carga horária: 40h).
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
2003 - 2003
Programação OpenGL. (Carga horária: 30h).
Programa de Formação Tecnológica, UFRGS / DELL, Brasil.
2003 - 2003
Gerenciamento de Linux/Unix. (Carga horária: 30h).
Programa de Formação Tecnológica, UFRGS / DELL, Brasil.
1996 - 1996
Arquitetura Manutenção e Montagem de Computadores. (Carga horária: 16h).
Grupo Tecnosur Integração Internacional Em Informática, TECNOSUR, Brasil.


Atuação Profissional



University of Oslo, UIO, Noruega.
Vínculo institucional

2017 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Participante/pesquisador no projeto ROCAIR


Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Vínculo institucional

2006 - 2007
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Outro (bolsista de iniciação científica), Carga horária: 20
Outras informações
Bolsista CAPES no projeto "Large Scale Agent-Based Traffic Simulation for Predicting Traffic Conditions", com objetivo de desenvolver métodos de aprendizado de máquina para análise de padrões de tráfego, otimização de infraestrutura (e.g., controle ótimo de semáforos através de algoritmos de aprendizado por reforço) e métodos para tomada de decisão ótima em cenários estocásticos e não-estacionários. Atuou como participante do grupo de pesquisa MASLAB, no Multiagent Systems Laboratory, UFRGS.

Vínculo institucional

2002 - 2003
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Outro (bolsista de iniciação científica), Carga horária: 20
Outras informações
Bolsista CAPES o projeto "Sistema Integrado de Simulação Microscópica e Visualização On-line de Tráfego", com objetivo de desenvolver um simulador microscópico (i.e., atuando em nível de veículos individuais) de tráfego urbano e com suporte a múltiplos modelos de motorista. Atuou como participante do grupo de pesquisa MASLAB, no Multiagent Systems Laboratory, UFRGS.

Vínculo institucional

2001 - 2002
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Outro (Bolsista de iniciação cientifica), Carga horária: 20
Outras informações
Bolsista PIBIC CNPq, Faculdade de Arquitetura da ­UFRGS. Atuou no projeto "Cityzoom - Ambiente Integrado de Suporte a Decisão em Planejamento Urbano", com objetivo de desenvolver ferramentas para análise e planejando urbano e viário. Participante do grupo de pesquisa Simmlab, no Laboratório para Simulação e Modelagem em Arquitetura e Urbanismo, UFRGS.

Vínculo institucional

2000 - 2001
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Outro (bolsista de iniciação científica), Carga horária: 20
Outras informações
Bolsista PIBIC CNPq, Faculdade de Arquitetura da ­UFRGS. Atuou no desenvolvimento da ferramenta Blind Architect, com objetivo de utilizar algoritmos genéticos para geração de partidos arquitetônicos de apartamentos residenciais de forma automática, de forma a rapidamente reproduzir designs e escolhas de projeto feitas por arquitetos e planejadores. Participante do grupo de pesquisa Simmlab, no Laboratório para Simulação e Modelagem em Arquitetura e Urbanismo, UFRGS.

Atividades

08/2015 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Inteligência Artificial (INF01048)
Introdução à Programação (INF01040)
Redes Neurais e Sistemas Fuzzy (INF01017)
07/2002 - 07/2007
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Informática, .


Massachusetts Institute of Technology, MIT, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: Postdoctoral Associate, Enquadramento Funcional: Researcher, Carga horária: 40
Outras informações
Atuou como pós-doutor associado em projeto de pesquisa para desenvolvimento de algoritmos de aprendizado e controle de times de quadricópteros, com aplicação para entrega autônoma de pacotes por times de drones, e otimização distribuída de tarefas e navegação em sistemas parcialmente observáveis e descentralizados envolvendo veículos voadores não-tripulados e robôs móveis.


University of Massachusetts Amherst, UMass Amherst, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2007 - 2015
Vínculo: Teaching Assistant, Enquadramento Funcional: Teaching Assistant, Carga horária: 20
Outras informações
Atuou como "Teaching Assistant" em diversas disciplinas de graduação, ministrando aulas, conduzindo sessões de discussão e seções de monitoria.

Vínculo institucional

2011 - 2014
Vínculo: Research Assistant, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20
Outras informações
Pesquisador, Multi-Agent Systems Laboratory, University of Massachusetts.

Vínculo institucional

2008 - 2010
Vínculo: Research Assistant, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20
Outras informações
Pesquisador, Autonomous Learning Laboratory, University of Massachusetts.

Atividades

09/2007 - 02/2015
Ensino, Computer Science, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programming With Data Structures
Computer Systems Principles
Operating Systems
Programming Languages Paradigms
09/2007 - 12/2014
Pesquisa e desenvolvimento , Department of Computer Science, .

01/2012 - 12/2012
Conselhos, Comissões e Consultoria, Department of Computer Science, .

Cargo ou função
Graduate representative (representante do corpo discente de pós-graduação).

Consiglio Nazionale delle Ricerche, CNR, Itália.
Vínculo institucional

2013 - 2013
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visiting scholar, Carga horária: 40
Outras informações
Atuou como pesquisador convidado no Laboratory of Computational Embodied Neuroscience do Consiglio Nazionale delle Ricerche (Conselho Nacional de Pesquisa), na Itália. Trabalhou no projeto experimental de métodos de controle do robô humanóide iCub, focando em problemas envolvendo otimização em altas dimensões e controle de corpo-inteiro (53 juntas atuadas). Também atuou como coordenador do grupo de pesquisa em robótica daquele laboratório, gerenciando o trabalho de pesquisa de alunos, planejando métodos de análise experimental de algoritmos para o robô iCub, e gerenciando a infraestrutura do laboratório.

Vínculo institucional

2012 - 2013
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visiting Scholar, Carga horária: 40
Outras informações
Atuou como pesquisador convidado no Laboratory of Computational Embodied Neuroscience do Consiglio Nazionale delle Ricerche (Conselho Nacional de Pesquisa), na Itália. Trabalhou no métodos de aprendizado e controle no robô humanóide iCub, desenvolvendo e aplicando algoritmos de aprendizado por reforço e métodos de otimização para construção de controladores capazes de resolver distribuições ou famílias infinitas de Processos de Decisão de Markov. Também atuou como coordenador do grupo de pesquisa em robótica daquele laboratório, gerenciando o trabalho de pesquisa de alunos, planejando métodos de análise experimental de algoritmos para o robô iCub, e gerenciando a infraestrutura do laboratório.

Vínculo institucional

2011 - 2011
Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Visiting Scholar, Carga horária: 40
Outras informações
Atuou como pesquisador convidado no Laboratory of Computational Embodied Neuroscience do Consiglio Nazionale delle Ricerche (Conselho Nacional de Pesquisa), na Itália. Trabalhou no projeto de pesquisa "Intrinsically Motivated Cumulative Learning Versatile Robots", financiado pela União Européia, no desenvolvimento de robôs autônomos baseados em algoritmos de aprendizado de reforço de recompensas intrínsecas. Os métodos de otimização e aprendizado de máquina foram desenvolvidos em colaboração com grupos pesquisa de grupos de pesquisa em neurociências e psicologia experimental.

Atividades

11/2012 - 06/2013
Direção e administração, Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione - Sede Centrale, .

Cargo ou função
Coordenador do grupo de pesquisa em robótica - Laboratory of Computational Embodied Neuroscience (LOCEN-CNR). 11/2012 - 01/2013; e no mês de 06/2013.
06/2011 - 06/2013
Pesquisa e desenvolvimento , Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, .

07/2011 - 07/2011
Extensão universitária , Istituto di Scienze e Tecnologie della Cognizione, .

Atividade de extensão realizada
Coordenador de atividade de Extensão/Capacitação: curso "Transfer of Parameterized Policies", oferecido à comunidade científica do Conselho Nacional de Pesquisa da Itália..

Adobe Systems Incorporated, ADOBE, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Estágio de Pesquisa, Enquadramento Funcional: Data Scientist Intern, Carga horária: 40
Outras informações
Participou de pesquisa relacionada ao desenvolvimento da ferramenta Target 1:1, uma suíte de produtos de aprendizado de máquina e otimização voltados para marketing digital. Trabalhou no projeto "Compact Representations of High-Dimensional Data for LTV Optimization", com objetivo de combinar métodos de aprendizado por reforço com técnicas especialmente desenvolvidas para aprendizado de variedades de baixa-dimensão (low-dimensional manifolds). Variedades deste tipo foram usadas para a construção automática de representações compactas e de alta performance de features usadas em problemas de otimização, controle e decisão em problemas de marketing digital.

Atividades

06/2014 - 08/2014
Estágios , Systems Technology Lab, .

Estágio realizado
Data Scientist Intern.

Universidade Federal do Rio de Janeiro, UFRJ, Brasil.
Vínculo institucional

2014 - Atual
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Integrante
Outras informações
Colaborador/integrante no projeto "On-line Model-learning Policy Search". Programa de Atração de Jovens Talentos (Wouter Caarls); Proposta: 151403, Processo: 88881.030341/2013-01.


Universidade Luterana do Brasil, ULBRA, Brasil.
Vínculo institucional

2006 - 2006
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 11

Vínculo institucional

2006 - 2006
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador de Laboratórios de Graduação, Carga horária: 6

Atividades

05/2006 - 08/2006
Ensino, Sistema de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Linguagens de Programação Orientadas a Objeto I
Redes de Computadores II
Trabalho de Conclusão de Curso em Sistemas de Informação II
05/2006 - 05/2006
Extensão universitária , Unidade Universitária de Cachoeira do Sul, .

Atividade de extensão realizada
Introdução aos Sistemas Linux.


Linhas de pesquisa


1.
Tomada de Decisão em Ambientes Não-Estacionários
2.
Processos de Decisão de Markov
3.
Inteligência Artificial
4.
Otimização e Simulação de Tráfego Urbano
5.
Planejamento Urbano
6.
Algoritmos Genéticos
7.
Aprendizado de Máquina
8.
Aprendizado por Reforço
9.
Robótica
10.
Controle de Robôs Humanóides
11.
Controladores ótimos baseados em modelos de recompensa intrínseca


Projetos de pesquisa


2017 - Atual
Rio Grande do Sul and Oslo Collaboration on Artificial Intelligence and Robotics (ROCAIR)
Descrição: Technology is transforming our society and the way in which we work and interact. We are surrounded by computer systems and robots that have recently become more intelligent and able to adapt to our needs and preferences. Thanks to progress in machine learning and artificial intelligence, we now see a major transition---from ourselves having adapt to technology and services, to the latter systems now adapting to us. While we see a rapid progress in algorithms and robotic systems, it is challenging for a single research group to provide up-to-date graduate courses while undertaking state-of-the-research. This project focuses on forming a new international collaboration between leading groups in these fields, both in Norway and in Brazil, and has as main objective to strengthen education in such institutions in self-learning systems and robotics. This will be achieved through a set of different activities such as short-term reciprocal mobility stays by staff (for research collaboration), curriculum and teaching material development, and by jointly organizing intensive courses/workshops. In addition, the project also allows for long-term student exchange between Norway and Brazil. (Project number UTF-2016-CAPES-SIU/10007).
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2016 - Atual
GOAL-Robots
Descrição: Funding Institution: European Commission, Project number: 713010. This project aims to develop a new paradigm to build open-ended learning robots called "Goal-based Open-ended Autonomous Learning" (GOAL). GOAL rests upon two key insights. First, to exhibit an autonomous open-ended learning process, robots should be able to self-generate goals, and hence tasks to practice. Second, new learning algorithms can leverage self-generated goals to dramatically accelerate skill learning. The new paradigm will allow robots to acquire a large repertoire of flexible skills in conditions unforeseeable at design time with little human intervention, and then to exploit these skills to efficiently solve new user-defined tasks with no/little additional learning. This innovation will be essential in the design of future service robots addressing pressing societal needs. The project will develop the GOAL paradigm by pursuing three main objectives: (1) advance our understanding of how goals are formed and underlie skill learning in children; (2) develop innovative computational architectures and algorithms supporting (2a) the self-generation of useful goals based on user/task independent mechanisms such as intrinsic motivations, and (2b) the use of such goals to efficiently and autonomously build large repertoires of skills; (3) demonstrate the potential of GOAL with a series of increasingly challenging demonstrators in which robots will autonomously develop complex skills and use them to solve difficult challenges in real-life scenarios. The interdisciplinary project consortium is formed by leading international roboticists, computational modelers, and developmental psychologists working with complementary approaches. This will allow the project to greatly advance our understanding of the fundamental principles of open-ended learning and to produce a breakthrough in the field of autonomous robotics by producing for the first time robots that can autonomously accumulate complex skills and knowledge in a truly open-ended way..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2014 - Atual
On-line Model-learning Policy Search
Descrição: Bolsa de Atração de Jovens Talentos (Wouter Caarls) Proposta: 151403 Processo: 88881.030341/2013-01. Reinforcement learning is a powerful method for learning control policies in a variety of applications such as robotics, scheduling, and traffic and network congestion control. Because the environments in which such systems must work are forever changing, it is infeasible to pre-program a solution that works in all cases. Through trial and error, a reinforcement learning agent optimizes a control policy for the desired task without prior knowledge of the environment. However, especially in robotics its applicability has thus far been limited by long learning times. In this project, we aim to develop fully on-line model-learning policy search techniques, thereby combining the low number of trials of model-learning policy search with the short computation time of on-line methods. We have recently developed such an on-line model- learning method in the context of value-based reinforcement learning, where we achieved a speedup of two orders of magnitude over standard on-line techniques. An effective combination of the two should allow efficient learning of complex control policies for systems with many state variables..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2011 - 2014
Coordinating Multi-Agent Learning through Emergent Distributed Supervisory Control
Descrição: The project is focused on developing coordination policies for large-scale multi-agent systems operating in uncertain environments through the use of multi-agent reinforcement learning (MARL). Existing MARL techniques do not scale well. This research addresses the scaling issue by using coordination technology to "coordinate" the individual agent learning so as to speed up convergence and lead to learned policies that better reflect overall system objectives. This novel idea is being implemented using an emergent supervisory organization with low overhead that exploits non-local information to dynamically coordinate and shape the learning processes of individual agents while still allowing agents to react autonomously to local feedback. A key question is how to automate the development of the supervisory control process (including supervisory information generation and organization formation). One approach to automation is using a formal model of interactions among agents that also includes a model of global system objectives and policy space of agents to derive the information necessary for appropriate supervisory control. Another approach is the formulation of the supervision problem as a distributed constraint optimization problem..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Especialização: (1) Doutorado: (1) .
Integrantes: Bruno Castro da Silva - Integrante / Victor Lesser - Coordenador / Chongjie Zhang - Integrante.Financiador(es): National Science Foundation - Auxílio financeiro.
2010 - 2012
Creating Organizationally Adept Software Agents and their Organizations
Descrição: The centerpiece of this project is the design, development, and evaluation of computational representations and algorithms for making software agents that are organizationally adept. An organizationally-adept agent is not only aware of its role(s) in an organization, but can also monitor how well it is fulfilling its organizational responsibilities and can proactively adapt its behaviors to meet organizational needs better. Organizationally adept agents evaluate their behaviors based not on their (agent-centric) self-interests but rather on their (organization-centric) responsibilities to each other, and autonomously adapt to achieve organizational objectives emergently..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (5) .
Integrantes: Bruno Castro da Silva - Integrante / Victor Lesser - Coordenador / Daniel Corkill - Integrante / Chongjie Zhang - Integrante / Yoonheui Kim - Integrante / Hala Mostafa - Integrante / Huzaifa Zafar - Integrante / Daniel Garant - Integrante / Kirby Seitz - Integrante / Maryam Esmaeili - Integrante / Torben Jess - Integrante.Financiador(es): National Science Foundation - Auxílio financeiro.
2009 - 2013
Intrinsically Motivated Cumulative Learning Versatile Robots
Descrição: Funding Institution: European Commission, Contract number: FP7-ICT-IP-231722 IM-CLeVeR aims at developing a new methodology for designing robot controllers that can: (a) cumulatively learn new skills through autonomous development based on intrinsic motivations, and (b) reuse such skills for accomplishing multiple, complex, and externally-assigned tasks. This goal will be pursued by investigating three fundamental issues: 1) The mechanisms of abstraction of sensorimotor information; 2) The mechanisms underlying intrinsic motivations; 3) Hierarchical architectures that permit cumulative learning. 4) The study of these issues will be conducted on the basis of empirical experiments run with monkeys, children, and human adults, with bio-mimetic models aimed at reproducing and interpreting the results of such experiments, and through the design of innovative machine learning systems. The models, architectures, and algorithms so developed will be validated with experiments and demonstrators run with the simulated and real iCub humanoid robot..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2010
Achieving Robustness through Learned Competence
Descrição: Air Force Office of Scientific Research grant FA9550-08-1-0418. One of the main factors distinguishing human learning and problem solving from adaptation and action selection in animals is perhaps our remarkable ability to organize behavior in hierarchies which are built from previously acquired skills and solutions. The importance of generalizing and reusing previously learned behaviors can not be overestimated. The premise of this project is that competence of the type described above can be achieved through learning hierarchically-organized collections of reusable skills, where a skill can be thought of as the ability to do something well by interacting with the environment over some interval of time. Reusable skills form ?building blocks? out of which new behaviors can be quickly constructed by sequential composition. For example, grasping, twisting, and pushing are skills that humans learn through manipulative play that are essential for competence in the domain of manual manipulation. Similarly, competent carpenters know how to use the ?tools of the trade? in addition to having a host of other skills allowing them to build almost anything out of wood. Reusable skills are also critical for generalization and information transfer between different tasks, or even different decision-making agents, be they human or machines..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2006 - 2008
Large Scale Agent-Based Traffic Simulation for Predicting Traffic Conditions
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) .
Integrantes: Bruno Castro da Silva - Integrante / Denise de Oliveira - Integrante / Ana Lúcia Cetertich Bazzan - Coordenador / Robert Junges - Integrante.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa.
2001 - 2003
Sistema Integrado de Simulação Microscópica e Visualização On-line de Tráfego
Descrição: O projeto aborda a visão multi-disciplinar necessária para se tratar de um problema complexo como o trânsito e pretende romper com a atual dependência causada pelo uso de sistemas proprietários e comerciais, mas sem desprezar o conhecimento acumulado. O objetivo deste projeto é desenvolver um simulador baseado em modelos microscópicos, ou seja, que atue em nível de veículo individual, de modo a permitir o tratamento de informações em várias escalas (esquina, quadra, cidade, região), acompanhando a tendência mundial de substituir os simuladores macroscópicos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2000 - 2002
CITYZOOM - Ambiente de apoio a decisão em projetos de arquitetura
Descrição: CityZoom procura reunir no mesmo ambiente aspectos estruturais, econômicos, sociais e administrativos de forma visual e quantitativa. Tais aspectos, embora independentes, interagem entre si. A melhora de um aspecto pode alterar negativamente um ou mais dos outros. Portanto, um ambiente capaz de reproduzir a realidade da cidade, onde inúmeros atributos se relacionam de maneiras complexas, possibilita aos planejadores aplicarem mais eficientemente seu conhecimento num processo de contínuo aperfeiçoamento do "produto-cidade". Este aperfeiçoamento constante é possibilitado através da modelagem dos principais atributos do "produto-cidade". O desenvolvimento de modelos auxiliados por programas computacionais é feito em laboratórios sediados nas universidades federais do Rio Grande do Sul (UFRGS) e Santa Catarina (UFSC)..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Bruno Castro da Silva - Integrante / Carlos Eduardo Scheidegger - Integrante / Benamy Turkienicz - Coordenador / Pablo Colossi Grazziotin - Integrante.Financiador(es): Universidade Federal do Rio Grande do Sul - Bolsa.


Projetos de desenvolvimento


2001 - 2003
SISCOT - Sistema Integrado de Simulação, Controle e Otimização de Tráfego (Plano Sul de Pesquisa e Pós Graduação)
Descrição: O projeto aborda a visão multi-disciplinar necessária para se tratar de um problema complexo como o trânsito e pretende romper com a atual dependência causada pelo uso de sistemas proprietários e comerciais, mas sem desprezar o conhecimento acumulado. O objetivo deste projeto é desenvolver um simulador baseado em modelos microscópicos, ou seja, que atue em nível de veículo individual, de modo a permitir o tratamento de informações em várias escalas (esquina, quadra, cidade, região), acompanhando a tendência mundial de substituir os simuladores macroscópicos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .
Integrantes: Bruno Castro da Silva - Integrante / Ana Lucia Cetertich Bazzan - Coordenador.Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.


Revisor de periódico


2014 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Robotics
2011 - Atual
Periódico: Journal of Machine Learning Research
2013 - Atual
Periódico: Robotics and Autonomous Systems (Print)
2014 - Atual
Periódico: IEEE Transactions Autonomous Mental Development
2017 - Atual
Periódico: MACHINE LEARNING
2017 - Atual
Periódico: TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação/Especialidade: Inteligência Artificial.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Aprendizado de Máquina.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Robótica.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Modelos Analíticos e de Simulação.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2017
Best Senior Program Committee Member, International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017).
2010
Outstanding Teaching Award in Computer Science, Department of Computer Science, University of Massachusetts ( Award Sponsored by Yahoo!).
2004
Láurea Acadêmica (Bacharelado em Ciência da Computação), UFRGS.
2004
Aluno Destaque da Turma 2003/2 (Curso de CIência da Computação), Sociedade Brasileira de Computação.
2003
Prêmio Destaque Universitário Informática 2003, Sindicato das Empresas de Informática do Rio Grande do Sul.
2003
3a Colocação no International Collegiate Programming Contest (Erechim), Association for Computing Machinery (ACM).
2002
1ª Menção Honrosa na X Feira de Iniciação Científica, PROPESQ/UFRGS.
2002
Site Champions no International Collegiate Programming Contest (UFRGS), ACM, Sociedade Brasileira de Computação.
2002
5a Colocação no International Collegiate Programming Contest (South America Regional Contest), Association for Computing Machinery (ACM).
2002
Medalha de Bronze, Maratona de Programação da UFRGS, Association for Computing Machinery (ACM).
2001
11o Colocação no International Collegiate Programming Contest (América do Sul), Association for Computing Machinery (ACM).
2001
Site Champions no International Collegiate Programming Contest (Caxias do Sul), Association for Computing Machinery (ACM).


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
LIU, Miao2018LIU, Miao ; CHOWDHARY, G. ; DA SILVA, BRUNO C. ; LIU, Shih-Yuan ; HOW, J. P. . Gaussian Processes for Learning and Control: A Tutorial with Examples. IEEE CONTROL SYSTEMS MAGAZINE, v. 38, p. 53-86, 2018.

2.
RAMOS, GABRIEL DE O.2018RAMOS, GABRIEL DE O. ; BAZZAN, ANA L.C. ; DA SILVA, BRUNO C. . Analysing the impact of travel information for minimising the regret of route choice. TRANSPORTATION RESEARCH PART C-EMERGING TECHNOLOGIES, v. 88, p. 257-271, 2018.

3.
GARCIA, RAFAEL2018GARCIA, RAFAEL ; TELEA, ALEXANDRU C. ; CASTRO DA SILVA, BRUNO ; TØRRESEN, JIM ; DIHL COMBA, JOÃO LUIZ . A task-and-technique centered survey on visual analytics for deep learning model engineering. COMPUTERS & GRAPHICS-UK, v. 77, p. 30-49, 2018.

4.
BAZZAN, ANA L.C.2010BAZZAN, ANA L.C. ; DE OLIVEIRA, DENISE ; DA SILVA, BRUNO C. . Learning in groups of traffic signals. Engineering Applications of Artificial Intelligence, v. 23, p. 560-568, 2010.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
GRUNITZKI, R. ; DA SILVA, BRUNO C. ; BAZZAN, ANA L.C. . Towards Designing Optimal Reward Functions in Multi-Agent Reinforcement Learning Problems. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018.

2.
de OLIVEIRA, B. F. ; BAZZAN, ANA L.C. ; DA SILVA, BRUNO C. ; GRUNITZKI, R. . Comparing Multi-Armed Bandit Algorithms and Q-learning for Multiagent Action Selection: a Case Study in Route Choice. In: 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2018), 2018.

3.
RAMOS, G. O. ; DA SILVA, BRUNO C. ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . Learning to Minimise Action Regret in Route Choice. In: International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017, Sao Paulo. Proceedings of the Sixteenth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017.

4.
BOEIRA, J. N. R. ; da Silva, Bruno C. ; SOUSA, V. C. . Determinação de Propriedades Óticas de Pigmentos Queimados a Partir de Redes Neurais Artificiais. In: 61o Congresso Brasileiro de Cerâmica, 2017, Gramado, RS. Anais do 61o Congresso Brasileiro de Cerâmica, 2017.

5.
GARCIA, R. ; da Silva, Bruno C. ; COMBA, J. L. D. . Task-Based Behavior Generalization via Manifold Clustering. In: EEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017), 2017, Vancouver, Canada. Proceedings of the 2017 EEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS 2017), 2017.

6.
OLIVEIRA, T. B. F. ; da Silva, Bruno C. ; STEFANELLO, F. ; ZACHOW, A. ; BAZZAN, ANA L.C. . Extending a Coupling Metric for Characterization of Traffic Networks: an Application to the Route Choice Problem. In: 11th Workshop-School on Agents, Environments, and Applications (WESAAC 2017), 2017, Sao Paulo. Proceedings of the 11th Workshop-School on Agents, Environments, and Applications (WESAAC 2017), 2017.

7.
THOMAS, P. S. ; da Silva, Bruno C. ; DANN, C. ; BRUNSKILL, E. . Energetic Natural Gradient Descent. In: 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016), 2016, New York. Proceedings of the 33rd International Conference on Machine Learning (ICML 2016), 2016. v. 48. p. 2887-2895.

8.
STEFANELLO, F. ; DA SILVA, BRUNO C. ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . Using Topological Statistics to Bias and Accelerate Route Choice: preliminary findings in artificial and real-world road networks. In: 9th International Workshop on Agents in Traffic and Transportation (ATT@IJCAI 2016), 2016, New York. Proceedings of the 2016 Workshop on Agents in Traffic and Transportation (IJCAI 2016), 2016.

9.
da Silva, Bruno C.; KONIDARIS, G. ; BARTO, A. G. . Active Learning of Parameterized Skills. In: 31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014), 2014, Beijing. Proceedings of the 31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014), 2014. p. 1737-1745.

10.
da Silva, Bruno C.; BALDASSARRE, G. ; KONIDARIS, G. ; BARTO, A. G. . Learning Parameterized Motor Skills on a Humanoid Robot. In: IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2014), 2014. Proceedings of the 2014 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2014), 2014. p. 5239-5244.

11.
da Silva, Bruno C.; KONIDARIS, G. ; BARTO, A. G. . Learning Parameterized Skills. In: 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012), 2012, Edinburgh. Proceedings of the 29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012), 2012. p. 1679-1686.

12.
da Silva, Bruno C.; BARTO, A. G. . TD-DeltaPi: A Model-Free Algorithm for Efficient Exploration.. In: 26th Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012), 2012, Toronto. Proceedings of the 26th Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012), 2012. p. 886-892.

13.
CORKILL, Daniel ; ZHANG, Chongjie ; da Silva, Bruno C. ; KIM, Yoonheui ; ZHANG, X. ; LESSER, V. . Using Annotated Guidelines to Influence the Behavior of Organizationally Adept Agents. In: 14th International Workshop on Coordination, Organizations, Institutions, and Norms (held together with AAMAS 2012), 2012, Valencia. Proceedings of the 14th International Workshop on Coordination, Organizations, Institutions, and Norms (COIN@AAMAS 2012), 2012.

14.
da Silva, Bruno C.; BASSO, Eduardo Wisnieski ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ENGEL, Paulo Martins . Context Detection: Dealing with non-stationarity in reinforcement learning. In: Workshop on Learning and Adaptation in Autonomous Agents and Multiagent Systems (ALAAMAS@AAMAS 2006), 2006, Hakodate. Proceedings of the AAMAS 2006 Workshop on Learning and Adaptation in Autonomous Agents and Multiagent Systems, 2006. p. 63-69.

15.
da Silva, Bruno C.; BASSO, Eduardo Wisnieski ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ENGEL, Paulo Martins . Dealing with Non-Stationary Environments using Context Detection. In: 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006), 2006, Pittsburgh, PA. Proceedings of the 23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006), 2006. p. 217-224.

16.
OLIVEIRA, Denise de ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; da Silva, Bruno C. ; BASSO, Eduardo Wisnieski ; NUNES, L. ; ROSSETTI, R. ; OLIVEIRA, E. ; SILVA, R. ; LAMB, L. . Reinforcement Learning based Control of Traffic Lights in Non-stationary Environments: A Case Study in a Microscopic Simulator. In: 4th European Workshop on Multi-Agent Systems (EUMAS 2006), 2006, Lisboa. Proceedings of the 4th European Workshop on Multi-Agent Systems (EUMAS 2006), 2006. p. 31-42.

17.
da Silva, Bruno C.; OLIVEIRA, Denise de ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; BASSO, Eduardo Wisnieski . Adaptive Traffic Control with Reinforcement Learning. In: 4th International Workshop on Agents in Traffic and Transportation (ATT@AAMAS 2006), 2006, Hakodate. Proceedings of the AAMAS 2006 Workshop on Agents in Traffic and Transportation, 2006. p. 80-86.

18.
OLIVEIRA, Denise de ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; FERREIRA JR, Paulo R ; da Silva, Bruno C. . Coordenação dinâmica de semáforos: dois casos de estudo. In: V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2005), 2005, São Leopoldo. Anais do V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2005), 2005. p. 761-770.

19.
da Silva, Bruno C.; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ANDRIOTTI, Gustavo Kuhn ; LOPES, Filipe ; OLIVEIRA, Denise de . ITSUMO: an Intelligent Transportation System for Urban Mobility. In: 4th International Workshop Optimization of Urban Traffic Systems, 2004, Guadalajara. Lecture Notes in Computer Science (Innovative Internet Computing Systems 2004), 2004. v. 3473. p. 224-235.

20.
ARAUJO NETO, Afonso Comba de ; da Silva, Bruno C. . Os novos padrões de segurança em redes wireless. In: II Escola Regional de Redes de Computadores, 2004, Canoas. Anais da II Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC 2004), 2004.

21.
ANDRIOTTI, Gustavo Kuhn ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; FERREIRA JR, Paulo R ; LOPES, Filipe ; OLIVEIRA, Denise de ; PAPAGEORGIOU, T. M. ; da Silva, Bruno C. . Desenvolvimento de um Sistema Livre para Simulação de Tráfego Baseada em Modelos Microscópicos. In: V Workshop sobre Software Livre, 2004, Porto Alegre. Anais do V Workshop sobre Software Livre, V Forum Internacional de Software Livre (WSL@FISL 2004), 2004. p. 73-76.

22.
da Silva, Bruno C.. TuxGuardian: um firewall de host livre voltado para o usuário final. In: V Workshop sobre Software Livre, 2004, Porto Alegre. Anais do V Workshop sobre Software Livre, V Forum Internacional de Software Livre (WSL@FISL 2004), 2004. p. 63-66.

23.
da Silva, Bruno C.; ROCHOL, Juergen ; SOUZA, Lara Dalto de ; SILVA, V. . Roteamento IP em Redes Ópticas. In: II Escola Regional de Redes de Computadores, 2004, Canoas. Anais da II Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC 2004), 2004.

24.
da Silva, Bruno C.; WEBER, Raul Fernando . TuxGuardian: um firewall de host voltado para o usuário final. In: XXII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores, 2004, Gramado. Anais do XXII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (Salão de Ferramentas), 2004.

25.
ALMEIDA, Licurgo B. de ; da Silva, Bruno C. ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . Towards a physiological model of emotions: first steps. In: AAAI Spring Symposium Series: Workshop on Architectures for Modeling Emotion: Cross-Disciplinary Foundations, 2004, Palo Alto. Proceedings of the 2004 AAAI Spring Symposium Series, 2004.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
GARANT, D. ; DA SILVA, BRUNO C. ; LESSER, V. ; ZHANG, Chongjie . Context-Based Concurrent Experience Sharing in Multiagent Systems. In: International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017, Sao Paulo. Proceedings of the Sixteenth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017.

2.
GRUNITZKI, R. ; DA SILVA, BRUNO C. ; BAZZAN, ANA L.C. . A Flexible Approach for Designing Optimal Reward Functions. In: International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017, Sao Paulo. Proceedings of the Sixteenth International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017), 2017.

3.
CORKILL, Daniel ; ZHANG, Chongjie ; da Silva, Bruno C. ; KIM, Yoonheui ; GARANT, Daniel ; LESSER, V. ; ZHANG, X. . Biasing the behavior of organizationally adept agents. In: Proceedings of the 12th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2013), 2013, Minnesota. Proceedings of the 12th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2013), 2013. p. 1309-1310.

4.
BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; da Silva, Bruno C. . Distributed constraint propagation for diagnosis of faults in physical processes. In: 6th International Joint Conference on Autonomous Agents And Multiagent Systems (AAMAS 2007), 2007, Honolulu, EUA. Proceedings of the 6th International Joint Conference on Autonomous Agents And Multiagent Systems (AAMAS 2007), 2007. p. 774-776.

5.
da Silva, Bruno C.; JUNGES, Robert ; OLIVEIRA, Denise de ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . ITSUMO: an Intelligent Transportation System for Urban Mobility. In: 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2006), 2006, Hakodate. Proceedings of the 5th International Joint Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2006, Demonstration Program), 2006. p. 1471-1472.

6.
da Silva, Bruno C.; BASSO, Eduardo Wisnieski ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ENGEL, Paulo Martins . Improving Reinforcement Learning with Context Detection. In: 5th International Joint Conference On Autonomous Agents And Multiagent Systems (AAMAS 2006), 2006, Hakodate. Proceedings of the 5th International Joint Conference On Autonomous Agents And Multiagent Systems (AAMAS 2006), 2006. p. 810-812.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
da Silva, Bruno C.; BASSO, Eduardo Wisnieski ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ENGEL, Paulo Martins . RL-CD: Dealing with Non-Stationarity in Reinforcement Learning. In: Proceedings of the 21st Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2006), 2006, Boston. Proceedings of the 21st Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2006), 2006. p. 1863-1864.

2.
da Silva, Bruno C.; JOCHENS, J. K. ; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . Implementação de mecanismos de suporte a múltiplos modelos de motorista em um simulador microscópico de tráfego. In: XV Salão de Iniciação Científica UFRGS, 2003, Porto Alegre. Livro de Resumos do XV Salão de Iniciação Científica da UFRGS, 2003.

3.
da Silva, Bruno C.; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich . Implementação de um sistema genérico baseado em agentes cognitivos piagetianos. In: XIV Salão de Iniciação Científica UFRGS, 2002, Porto Alegre. Livro de Resumos do XIV Salão de Iniciação Científica da UFRGS, 2002.

4.
da Silva, Bruno C.; SCHEIDEGGER, Carlos Eduardo ; SCLOVSKY, L. ; TURKIENICZ, Benamy . Cityzoom - Ambiente integrado de suporte a decisão em planejamento urbano. In: X Feira de Iniciação Científica UFRGS, 2001, Porto Alegre. Livro de Resumos do XIII Salão de Iniciação Científica da UFRGS, 2001.

5.
SCHEIDEGGER, Carlos Eduardo ; da Silva, Bruno C. ; GRAZZIOTIN, Pablo Colossi ; TURKIENICZ, Benamy . Mosaic: uma Ferramenta de Análise Espacial Integrada para o Ambiente CityZoom. In: XIII Salão de Iniciação Científica UFRGS, 2001, Porto Alegre. Livro de Resumos do XIII Salão de Iniciação Científica da UFRGS, 2001.

6.
NEUHAUS, P. G. ; da Silva, Bruno C. ; SCHEIDEGGER, Carlos Eduardo ; MAYER, R. ; TURKIENICZ, Benamy . O modulor como sistema de design. In: XIII Salão de Iniciação Científica UFRGS, 2001. Livro de Resumos do XIII Salão de Iniciação Científica UFRGS, 2001.

Outras produções bibliográficas
1.
GARANT, Daniel ; da Silva, Bruno C. ; LESSER, V. . Accelerating Multi-agent Reinforcement Learning with Dynamic Co-learning. Amherst: University of Massachusetts - Technical Report UM-CS-2015-004, 2015 (Technical Report).

2.
da Silva, Bruno C.; BARTO, A. G. ; KUROSE, J. . Designing Adaptive Sensing Policies for Meteorological Phenomena via Spectral Analysis of Radar Images. Amherst: University of Massachusetts - Technical Report UM-CS-2012-006, 2012 (Technical Report).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
da Silva, Bruno C.; BUI, T. . Adobe Target 1:1. 2014.

2.
da Silva, Bruno C.. TuxGuardian: um firewall de host para GNU/Linux. 2004.

3.
da Silva, Bruno C.; BAZZAN, Ana Lucia Cetertich ; ANDRIOTTI, Gustavo Kuhn ; BERNARDON, Fabio Fedrizzi . SISCOT - Sistema Integrado de Simulação, Controle e Otimização de Tráfego. 2003.

4.
da Silva, Bruno C.; SCHEIDEGGER, Carlos Eduardo ; TURKIENICZ, Benamy ; GRAZZIOTION, Pablo Colossi . CITYZOOM - Ambiente de apoio a decisão em projetos de arquitetura e urbanismo. 2001.

Processos ou técnicas
1.
da Silva, Bruno C.; BUI, T. . (patente pendente) Automatic Discovery of High-Performance Features for Customer Lifetime Value Optimization via Low-Variance Random Projection. 2014.

Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia
1.
DA SILVA, BRUNO C.. Inteligência Artificial: as máquinas vão superar os homens?. 2016. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).


Demais tipos de produção técnica


Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
THOM, L. H.; da Silva, Bruno C.; SANTONO, F. M.; MOREIRA, J. P.. Participação em banca de Renato César Borges Ferreira. Uma Abordagem Semiautomática para Identificação de Elementos de Processo de Negócio em Texto em Linguagem Natural. 2017. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
RITT, M. R. P.; da Silva, Bruno C.; MIYAZAWA, F. K.. Participação em banca de Henrique Becker. The Unbounded Knapsack Problem: a critical review. 2016. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

3.
DORN, M.; da Silva, Bruno C.; VERLI, H.; MENDOZA, M. R.. Participação em banca de Leonardo de Lima Corrêa. Uma Proposta de Algoritmo Memético Baseado em Conhecimento para o Problema de Predição de Estruturas 3-D de Proteínas. 2016. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

4.
KONIDARIS, G.; RANCHOD, P.; da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Warwick Masson. Reinforcement Learning with Parameterized Actions. 2016. Dissertação (Mestrado em Computer Science) - University of the Witwatersrand.

5.
MENASCHE, D. S.; da Silva, Bruno C.; CAARLS, Wouter; CRUZ, A.; LIMA, C.; FRANCA, F.. Participação em banca de Bruno Sousa Campos da Costa. Trading Between Sampling and Computation in Reinforcement Learning. 2015. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

6.
BAZZAN, ANA L.C.; da Silva, Bruno C.; BURIOL, L. S.; FERREIRA JUNIOR, P. R.. Participação em banca de Marcelo de Souza. Um Método Biobjetivo de alocação de tráfego para veículos convencionais e elétricos. 2015. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Teses de doutorado
1.
ENGEL, Paulo Martins; ARAUJO, A. F. R.; COSTA, A. H. R.; da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Rafael Coimbra Pinto. Continuous Reinforcement Learning with Incremental Gaussian Mixture Models. 2017. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
BURIOL, L. S.; HOLTE, R. C.; da Silva, Bruno C.; LELIS, L. H. S.. Participação em banca de André Grahl Pereira. Solving Moving-Blocks Problems. 2016. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Qualificações de Doutorado
1.
ENGEL, Paulo Martins; da Silva, Bruno C.; COSTA, A. H. R.; ARAUJO, A. F. R.. Participação em banca de Rafael Coimbra Pinto. A Unified Model-Based Reinforcement Learning Architecture for Continuous Spaces (Participação em Banca de Proposta de Tese). 2016. Exame de qualificação (Doutorando em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
BURIOL, L. S.; HOLTE, R. C.; da Silva, Bruno C.; LELIS, L. H. S.. Participação em banca de André Grahl Pereira. Solving Moving-Blocks in Theory and in Practice (Participação em Banca de Proposta de Tese). 2015. Exame de qualificação (Doutorando em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
da Silva, Bruno C.; ENGEL, Paulo Martins; NUNES, I.. Participação em banca de Guilherme Vieira Schwade.Improving Black-Box Speech-to-Text Systems via Machine Learning Techniques. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
THOM, L. H.; FERREIRA, R. C. B.; da Silva, Bruno C.; GALANTE, R.. Participação em banca de Ana Cláudia de Almeida Bordignon.A systematic literature review on Natural Language Processing in Business Process Identification and Modeling. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

3.
RITT, M.; da Silva, Bruno C.; ZUBARAN, T.. Participação em banca de Alex Zoch Gliesch.Solving Atomix Exactly. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

4.
BURIOL, L. S.; da Silva, Bruno C.; CORDEIRO, W.. Participação em banca de Tatiana Costa Meister.Algoritmo de Branch and Bound Aplicado ao Problema de Virtualização de Redes. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

5.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Alysson Ayres Velloso.Proposta de Desenvolvimento de um Aplicativo Utilizando o SMS. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.

6.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Dionatan Teixeira Mattjie.Aplicação de Tecnologia de Informação para a Unificação da Rede da Unimed Centro-RS. 2006.

7.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Felipe Roos Costa.Análise Empírica de Segurança na Rede Acadêmica da ULBRA. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.

8.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Vinicius Zanon Martins.Estudo Técnico e Avaliação da Viabilidade de Utilização de Videoconferência na Rede Acadêmica da ULBRA Cachoeira do Sul. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.

9.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Gean Carlos Lopes de Souza.Desenvolvimento de Sensores de Trânsito, Através de Técnicas de Processamento de Imagens. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.

10.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Muriel Méier da Costa.Implementação, Comparação e Análise de Redes Neurais Através de um Domínio de Diagnóstico Médico. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.

11.
da Silva, Bruno C.. Participação em banca de Ricardo Bianchi Pretto.Um estudo sobre desenvolvimento de sistemas comerciais utilizando Web Services. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Professor titular
1.
da Silva, Bruno C.. Seleção de professor para posição tenure-track. 2012. University of Massachusetts Amherst.

Outras participações
1.
LISBOA, C. A. L.; da Silva, Bruno C.; MENDOZA, M. R.. Processo Seletivo para Professor Substituto. 2017. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
COTA, E. F.; da Silva, Bruno C.; LISBOA, C. A. L.. Processo Seletivo para Professor Substituto. 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

3.
da Silva, Bruno C.. XXVIII Salão de Iniciação Científica (SIC, organizador). 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

4.
da Silva, Bruno C.. XXVII Salão de Iniciação Científica (SIC, banca). 2015. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
16th International Conference on Autonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017). Learning to Minimise Regret in Route Choice. 2017. (Congresso).

2.
Senior Program Committee Member - 16th International Conference on Antonomous Agents and Multiagent Systems (AAMAS 2017). Best Senior Program Committee Member. 2017. (Congresso).

3.
The 3rd Multidisciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM 2017). 2017. (Congresso).

4.
Invited Talk - Latin American Faculty Summit 2016 - Microsoft Research.Latin American Faculty Summit 2016 - Microsoft Research. 2016. (Encontro).

5.
The 2nd Multidisciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM 2015). 2015. (Congresso).

6.
31st International Conference on Machine Learning (ICML 2014). Active Learning of Parameterized Skills. 2014. (Congresso).

7.
IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA 2014). Learning Parameterized Motor Skills on a Humanoid Robot. 2014. (Congresso).

8.
Instituto de Informática UFRGS - Palestra Convidada.Habilidades Motoras Parametrizadas Aplicadas à Robótica. 2014. (Outra).

9.
Invited talk - Colloquia on Artificial Intelligence, University of Texas Austin.Learning Parameterized Motor Skills. 2014. (Outra).

10.
Invited talk - Computer Science Colloquium, Brown University.Learning Parameterized Motor Skills. 2014. (Outra).

11.
Invited talk - MIT CSAIL.Learning Parameterized Motor Skills. 2014. (Outra).

12.
2nd International Workshop on Intrinsic Motivations and Open-Ended Development in Animals, Humans, and Robots (IMOD-2013). 2013. (Oficina).

13.
Revisor Convidado para IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems.Avaliador de Artigo Científico. 2013. (Outra).

14.
The 1st Multidisciplinary Conference on Reinforcement Learning and Decision Making (RLDM 2013). 2013. (Congresso).

15.
26th Conference on Artificial Intelligence (AAAI 2012). TD-DeltaPi: A Model-Free Algorithm for Efficient Exploration. 2012. (Congresso).

16.
29th International Conference on Machine Learning (ICML 2012). Learning Parameterized Skills. 2012. (Congresso).

17.
Palestra convidada - Instituto de Informática UFRGS.Habilidades Parametrizadas como Solução para Problemas de Robótica. 2012. (Outra).

18.
University of Massachusetts Teaching Assistant Orientation.International Teaching Assistants and Cross-Cultural Teacher Issues Workshop. 2012. (Oficina).

19.
University of Massachusetts Teaching Assistant Orientation.International Teaching Assistants and Cross-Cultural Teacher Issues Workshop. 2011. (Oficina).

20.
Revisor Regular para IEEE International Conference on Development and Learning and on Epigenetic Robotics. Avaliador de Artigo Científico. 2010. (Congresso).

21.
Revisor Regular para IEEE International Conference on Robotics and Automation.Avaliador de Artigo Científico. 2010. (Outra).

22.
University of Massachusetts Teaching Assistant Orientation.International Teaching Assistants and Cross-Cultural Teacher Issues Workshop. 2010. (Oficina).

23.
Revisor Regular para International Joint Conferences on Artificial Intelligence.Avaliador de Artigo Científico. 2009. (Outra).

24.
University of Massachusetts Teaching Assistant Orientation.International Teaching Assistants and Cross-Cultural Teacher Issues Workshop. 2009. (Oficina).

25.
University of Massachusetts Teaching Assistant Orientation.International Teaching Assistants and Cross-Cultural Teacher Issues Workshop. 2008. (Oficina).

26.
23rd International Conference on Machine Learning (ICML 2006). Dealing with Non-Stationary Environments using Context Detection. 2006. (Congresso).

27.
Brazil Agents School (BAS 2005). 2005. (Simpósio).

28.
V Encontro Nacional de Inteligência Artificial (ENIA 2005). 2005. (Encontro).

29.
XXIII Encontro Nacional dos Estudantes de Computação. 2005. (Encontro).

30.
XXV Congresso da Sociedade Brasileira de Computação. 2005. (Congresso).

31.
II Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC 2004). 2004. (Congresso).

32.
IV Workshop em Segurança de Sistemas Computacionais (WSEG 2004). 2004. (Oficina).

33.
V Fórum Internacional da Software Livre. 2004. (Congresso).

34.
V Workshop sobre Software Livre; conjunto com V Forum Internacional de Software Livre (WSL@FISL 2004).TuxGuardian: um firewall de host livre voltado para o usuário final. 2004. (Oficina).

35.
V Workshop sobre Software Livre; conjunto com V Forum Internacional de Software Livre (WSL@FISL 2004).Desenvolvimento de um Sistema Livre para Simulação de Tráfego Baseada em Modelos Microscópicos. 2004. (Oficina).

36.
XXII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores. 2004. (Simpósio).

37.
XXII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores.TuxGuardian: um firewall de host voltado para o usuário final. 2004. (Simpósio).

38.
IV Fórum Internacional da Software Livre. 2003. (Congresso).

39.
XV Salão de Iniciação Científica UFRGS. Implementação de mecanismos de suporte a múltiplos modelos de motorista em um simulador microscópico de tráfego. 2003. (Congresso).

40.
XIV Salão de Iniciação Científica UFRGS. Implementação de um sistema genérico baseado em agentes cognitivos piagetianos. 2002. (Congresso).

41.
X Feira de Iniciação Científica UFRGS. Cityzoom - Ambiente integrado de suporte a decisão em planejamento urbano. 2001. (Feira).

42.
13th Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI). 2000. (Simpósio).

43.
3rd Workshop on Virtual Reality (conjunto com 13th SIBGRAPI). 2000. (Oficina).

44.
Simpósio Brasileiro de IHC (conjunto com 13th SIBGRAPI). 2000. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
da Silva, Bruno C.. Membro do Comitê de Organização de Sessões do XVIII Salão de Iniciação Cientítica. 2016. (Outro).

2.
da Silva, Bruno C.. Membro do Senior Program Committee - AAMAS 2017 Robotics Track. 2016. (Congresso).

3.
BALDASSARRE, G. ; da Silva, Bruno C. ; MIROLLI, M. . Co-organizador do International Workshop on Intrinsic Motivations and Open-Ended Development in Animals, Humans, and Robots. 2013. (Congresso).

4.
BAZZAN, Ana Lúcia Cetertich ; da Silva, Bruno C. . Co-organizador do Brazil Agents School. 2005. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Rafael Garcia. Task-Based Behavior Generalization via Manifold Clustering. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. (Coorientador).

2.
Julia Naomi Rosenfield Boeir. Determinação de Propriedades Óticas de Pigmentos Queimados a Partir de Redes Neurais Artificiais. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em PPGEM/UFRGS Programa de Pós-Graduação em Eng Minas, Metalúrgica e Materiais) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. (Coorientador).

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Gustavo Vergani Dambros. Monitoring Response Quality During Campimetry Via Eye-Tracking and EEG. Início: 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. (Orientador).

2.
Rennê Silva da Silva. Using Software Optimization Techniques and Exploiting Hardware Capabilities to Speed-Up BLSTM Neural Network on CPUs. Início: 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Felipe Fuhr dos Reis. Método para Extensão de Primitivas Dinâmicas de Controle pela Re-Parametrização de Trajetórias. Início: 2016. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Guilherme Vieira Schwade. Improving Black-Box Speech-to-Text Systems via Machine Learning Techniques. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Orientador: Bruno Castro da Silva.

2.
Rafael Garcia. Generalização do Comportamento de Robôs usando Regressão de Manifolds. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Orientador: Bruno Castro da Silva.

3.
Dionatan Teixeira Mattjie. Aplicação de Tecnologia de Informação para a Unificação da Rede da Unimed Centro-RS. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil. Orientador: Bruno Castro da Silva.

4.
Felipe Roos Costa. Análise Empírica de Segurança na Rede Acadêmica da ULBRA. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil. Orientador: Bruno Castro da Silva.

5.
Vinicius Zanon Martins. Estudo Técnico e Avaliação da Viabilidade de Utilização de Videoconferência na Rede Acadêmica da ULBRA Cachoeira do Sul. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil. Orientador: Bruno Castro da Silva.

6.
Alysson Ayres Velloso. Proposta de Desenvolvimento de um Aplicativo Utilizando o SMS. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil. Orientador: Bruno Castro da Silva.

7.
Ricardo Bianchi Pretto. Um estudo sobre desenvolvimento de sistemas comerciais utilizando Web Services. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Sistema de Informação) - Universidade Luterana do Brasil. Orientador: Bruno Castro da Silva.



Inovação



Projetos de pesquisa



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