Ricardo Matsumura de Araújo

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  • Última atualização do currículo em 12/10/2018


Ricardo é professor associado no Centro de Desenvolvimento Tecnológico da Universidade Federal de Pelotas desde 2008. É doutor e mestre em Ciência da Computação pela UFRGS (2009), tendo tese defendida com louvor, e Engenheiro de Computação pela FURG. Atuou como consultor pesquisador para empresas como Google e Myspace, realizando análise e mineração de dados sociais (social analytics). Teve projetos financiados, como pesquisador principal, em editais ARD FAPERGS (2010), Editais Universal CNPq (2013 e 2016), Bolsa UOL Pesquisa (2013) e Google Latin American Research Awards (2016), além de diversos outros como colaborador. Foi coordenador do Programa de Pós-Graduação em Computação (PPGC) da UFPel de 2015 a 2017, tendo coordenado a proposição e implantação do curso de Doutorado em Ciência da Computação, o primeiro do interior do RS. Ministra disciplinas para os cursos de Ciência da Computação e Engenharia de Computação, além do PPGC. É coordenador acadêmico e proponente da Hut8 - Empresa Junior de Computação da Universidade Federal de Pelotas, voltada à inovação tecnológica e transferência de tecnologia ao setor produtivo. Possui projeto de pesquisa em conjunto com as empresas Indeorum, voltado para mineração e visualização de dados de produção científica, Donamaid, voltado a descoberta de conhecimento em dados empresariais, e Elixir IA, voltado a aprendizado profundo. Tem experiência de pesquisa e aplicação nas áreas de Aprendizado de Máquina, Inteligência Artificial, Mineração de Dados e Ciência de Dados. http://ricardoaraujo.net (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Ricardo Matsumura de Araújo
Nome em citações bibliográficas
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de;ARAÚJO, Ricardo;ARAUJO, RICARDO M.;ARAUJO, RICARDO;ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA;ARAUJO, RICARDO MATSUMURA;DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal de Pelotas, Centro de Desenvolvimento Tecnológico.
Rua Gomes Carneiro, 1
Centro
96010900 - Pelotas, RS - Brasil - Caixa-postal: 354
Telefone: (53) 32757107
Fax: (53) 32759023
URL da Homepage: http://inf.ufpel.edu.br


Formação acadêmica/titulação


2005 - 2009
Doutorado em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Título: Memetic Networks: problem-solving with social network models, Ano de obtenção: 2009.
Orientador: Luis da Cunha Lamb.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: aprendizado de máquinas; rede social; otimização.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2003 - 2004
Mestrado em Ciência da Computação.
Universidade Federal do Rio Grande do Sul, UFRGS, Brasil.
Título: Aprendizado de máquina em sistemas complexos multiagentes: estudo de caso em um ambiente sob racionalidade limitada,Ano de Obtenção: 2004.
Orientador: Luis da Cunha Lamb.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial / Especialidade: Aprendizado de Máquina.
1998 - 2002
Graduação em Engenharia de Computação.
Fundação Universidade Federal do Rio Grande, FURG, Brasil.
Título: Furgbol: uma proposta de arquitetura para controle de robôs móveis omni-direcionais.
Orientador: Silvia Silva da Costa Botelho.
Bolsista do(a): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul, FAPERGS, Brasil.
1994 - 1997
Curso técnico/profissionalizante.
Escola Técnica Federal de Pelotas, ETFPEL, Brasil.




Atuação Profissional



Universidade Federal de Pelotas, UFPEL, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2011 - Atual
Ensino, COMPUTAÇÃO, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Fundamentos de Inteligência Artificial
Aprendizado de Máquina
11/2010 - Atual
Pesquisa e desenvolvimento , Centro de Desenvolvimento Tecnológico, .

Linhas de pesquisa
Ciência dos Dados
06/2008 - Atual
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Estruturas de Dados II
Algoritmos e Estruturas de Dados III
Fundamentos de Inteligência Artificial
05/2015 - 06/2017
Direção e administração, Centro de Desenvolvimento Tecnológico, .

Cargo ou função
Coordenador do Programa de de Pós-Graduação em Computação.
06/2008 - 11/2010
Pesquisa e desenvolvimento , Instituto de Física e Matemática, .


Universidade Federal do Rio Grande, FURG, Brasil.
Vínculo institucional

2006 - 2008
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Assistente, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2006 - 06/2008
Ensino, Engenharia de Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estrutura de Dados
Inteligência Artificial
Análise de Algoritmos
Introdução a Ciência da Computação
Laboratório de Introdução a Ciência da Computação
Organização de Computadores

Google Inc., GOOGLE, Estados Unidos.
Vínculo institucional

2005 - 2005
Vínculo: Consultor, Enquadramento Funcional: Pesquisador Visitante

Atividades

07/2005 - 12/2005
Conselhos, Comissões e Consultoria, Google Inc., .

Cargo ou função
Consultor Técnico.

Pontomídia Serviços e Produções Multimídia Ltda, PONTOMÍDIA, Brasil.
Vínculo institucional

2000 - 2004
Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Sócio-fundador, Carga horária: 20

Atividades

4/2000 - 2/2004
Direção e administração, Pontomídia Serviços e Produções Multimídia Ltda, .

Cargo ou função
Gerente.
4/2000 - 2/2004
Serviços técnicos especializados , Pontomídia Serviços e Produções Multimídia Ltda, .

Serviço realizado
Programação.

Agrotec Tecnologia Agrícola e Industrial Ltda, AGROTEC, Brasil.
Vínculo institucional

1997 - 1998
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: , Carga horária: 0

Atividades

5/1997 - 1/1998
Estágios , Agrotec Tecnologia Agrícola e Industrial Ltda, .

Estágio realizado
Programação, assitência técnica de equipamentos eletrônicos.

Sj Informática Importação e Exportação Ltda, SJINFO, Brasil.
Vínculo institucional

1997 - 1997
Vínculo: Estagiário, Enquadramento Funcional: Estagiário, Carga horária: 20

Atividades

1/1997 - 7/1997
Estágios , Sj Informática Importação e Exportação Ltda, .

Estágio realizado
Desenvolvimento de websites, assistência técnica.


Linhas de pesquisa


1.
Inteligência Artificial
2.
Aprendizado de Máquina
3.
Computação Social
4.
Ciência dos Dados


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Mapa da Inteligência Artificial no Brasil

Projeto certificado pela empresa INDEORUM DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS INFORMATIZADOS LTDA - EPP em 17/07/2018.
Descrição: Este projeto visa quantificar a evolução da pesquisa científica na academia e indústria no Brasil, nas diversas sub-áreas da Inteligência Artificial, oportunizando colaborações e investimentos em Inteligência Artificial no país, mapeando oportunidades, competências e talentos..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.
2018 - Atual
Extração de Conhecimento em Base de Dados Empresariais

Projeto certificado pela empresa Donamaid Tecnologia em 22/09/2018.
Descrição: Startups geram uma grande quantidade de dados que não são o produto-fim da organização. Estes dados tipicamente não são devidamente estruturados e frequentemente encontram-se espalhados em múltiplos sistemas e formatos, tornando sua análise difícil. Ferramentas automatizadas que permitam agregar, visualizar e analisar estes dados podem ser de grande valia para estas empresas. Este projeto tem como objetivo avaliar, desenvolver e aplicar métodos de aprendizado de máquina, mineração de dados e estatística para a extração de conhecimentos em base de dados empresariais, visando observar padrões na organização emergente de dados destas empresas que possam ser explorados para facilitar sua análise..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.
2017 - Atual
Estimating Disease Rates from Street-Level and Satellite Images
Descrição: We aim at estimating disease rates in urban settings using city images, combining Street-Level and Satellite imagery..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Virginia Ortiz Andersson - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1
2016 - Atual
Mapeamento de Grafitti utilizando Google Street View
Descrição: We aim at using Google Street View data to automatically map graffitis in a given city. We propose to use Convolutional Neural Networks to detect and locate graffitis in Street View images. The extracted features will be used by an unsupervised learning algorithm in order to cluster graffiti styles and provide more useful sociological information on the resulting map..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Virginia Ortiz Andersson - Integrante / Glauco Roberto Munsberg - Integrante.Financiador(es): Google Brasil Internet - Bolsa.
2015 - 2017
Aplicações de Classificadores Baseados em Aprendizado Profundo
Descrição: Aprendizado Profundo é uma área do Aprendizado de Máquina focada em modelos hierárquicos capazes de criar representações incrementalmente abstratas do problema sendo tratado. O objetivo destes modelos é criar representações de dados capazes de generalizar conceitos a partir de exemplos de forma supervisionada ou não-supervisionada ? isto é, através de exemplos rotulados ou não. Identificar tais cenários é um importante problema devido a maneira com que técnicas baseadas em aprendizado profundo tem se posicionado na área de Inteligência Artificial (IA) ? e.g. como o futuro da IA, de forma semelhante como Redes Neurais Artificiais se posicionaram na década de 80. Nos diversos projetos de pesquisa ligados ao Grupo de Aplicações em Inteligência Artificial (GAIA), diferentes algoritmos de aprendizado de máquina tem sido utilizados para diferentes propósitos, incluindo biometria, reconhecimento de doenças em plantas, reconhecimento de desenhos e identificação de alunos em risco. Estas aplicações geraram ou estão gerando diversos resultados com técnicas de aprendizado de máquina tradicionais e os dados utilizados são amplamente disponíveis, tornando-as interessantes para aplicação de aprendizado profundo para comparação com resultados prévios. Tal comparação poderá permitir que estabeleça-se atributos de problemas que indicam que aprendizado profundo é uma melhor escolha em relação a outros técnicas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.
2014 - 2017
Classificação Automática de Comportamentos de Alunos de Educação a Distância
Descrição: A educação a distância possui um grande potencial para a expansão do sistema de educação no país e no mundo, ao permitir que ferramentas de aprendizagem sejam acessíveis de locais outros que não apenas centros urbanos. Sistemas de educação a distância atuais são amplamente baseados em sistemas de comunicação mediados por computador, onde professores, tutores e alunos interagem através de ambientes virtuais. O presente projeto visa o estudo da aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquina para a classificação automática de comportamentos de interesse de alunos de educação a distância, baseado no seus históricos de interações. Exemplos de comportamentos incluem alunos em risco de evasão ou reprovação. A identificação destes alunos com suficiente antecedência permitiria que tutores e professores desenvolvessem metodologias diferenciadas. Ultimamente, o próprio ambiente pode se adaptar ao aluno, fornecendo caminhos de aprendizado diferenciados de forma automática, reconhecendo a pluralidade nas formas de aquisição de conhecimento..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Cristian Cechinel - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1
2012 - 2015
Análise da eficácia do uso do Kinect aplicado à biometria da caminhada
Descrição: Este projeto propõe o estudo da utilização do sensor Kinect, um equipamento de baixo custo que integra múltiplos sensores para detecção e modelagem do esqueleto humano, na identificação biométrica passiva de indivíduos. A identificação passiva, que ocorre sem que o indivíduo precise interagir fisicamente com instrumentos, é útil em situações de contagem de grupos, sistemas de segurança e contextualização de anúncios publicitários em ambientes públicos. Propõe-se a análise da viabilidade e confiabilidade desta identificação a partir dos diferentes dados fornecidos pelo sensor em diferentes situações através do uso de técnicas de Inteligência Artificial, em particular Aprendizado de Máquina. Almeja-se o desenvolvimento de um protótipo operacional capaz de realizar identificação biométrica passiva utilizando o sensor. O projeto possui, assim, contribuições científicas e tecnológicas..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Virginia Ortiz Andersson - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Número de produções C, T & A: 4 / Número de orientações: 1
2012 - 2013
Recomendação e Filtragem de Conteúdo em Microblogs
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.Financiador(es): Universo Online SA - Bolsa.Número de orientações: 1
2011 - 2014
Predição de condição de alarme em bombas de infusão baseada em técnicas de Inteligência Artificial
Descrição: Bombas de infusão são equipamentos médico-hospitalares cuja função é a de suprir medicamentos de forma regular e controlada a um paciente, tipicamente através de meio intravenoso. Desta classe de equipamento é requerida grande precisão no seu funcionamento, mesmo lidando com diferentes taxas de infusão e uma variedade de medicações. As taxas de infusão, especificadas por mililitro de medicamento por hora, podem variar em uma ampla faixa; por exemplo, em um equipamento específico, esta faixa vai de 0,1mL/h até 999mL/h. Neste projeto de pesquisa, propomos estudar a utilização de técnicas de inteligência artificial e reconhecimento de padrões ao sinal gerado pelo sensor de pressão de bombas de infusão, de forma a detectar situações de alarme devido a obstrução do tubo condutor de medicamento. Nosso objetivo principal é o de estudar e aplicar métodos para reduzir substancialmente o tempo de alarme, bem como o número de ocorrência de falsos positivos e negativos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Marilton Sanchotene de Aguiar - Integrante / Paulo Roberto Ferreira Jr - Integrante.Número de orientações: 1
2010 - 2012
Utilização de interações sociais em algoritmos para solução de problema
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2012
Análise da eficácia de Redes Meméticas e outras técnicas de processamento social de informação em problemas de otimização
Descrição: Uma recente área de interesse na computação é a caracterização de sistemas sociais como instrumentos de computação. Em particular, a área de Processamento Social de Informações se preocupa em explorar interações sociais para solucionar problemas diversos. Um produto desta área, por exemplo, é o chamado crowdsourcing [4], onde problemas que de outra forma exigiriam grande quantidade de recursos computacionais para solucioná-los, são propostos como chamadas abertas para um grupo de pessoas que podem propor soluções, recebendo certa gratificação em retorno. Tal método é tipicamente utilizado onde algoritmos tradicionais falham ou são excessivamente custosos para serem aplicados; por exemplo, reconhecimento de imagens de produtos e categorização de dados. Uma Rede Memética é um modelo de solução de problemas inspirado na troca de informações através de uma rede de interações entre múltiplos agentes. Nela, agentes independentes são capazes de solucionar problemas bem definidos, utilizando algoritmos conhecidos de busca, mas podem também trocar informações sobre soluções alcançadas. Essa troca é estruturada por um grafo (a rede social do sistema) que pode ter características diversas [6] ? por exemplo, podem representar redes com propriedades existentes em redes sociais reais, tais como redes de mundo pequeno [7] ou redes sem escala [3]. Redes Meméticas motraram-se competitivas com diversos outros algoritmos mais tradicionais, desde que a rede seja ajustada corretamente [2]. Amplos esforços tem sido direcionados a compreender como a estrutura da rede afeta a eficácia e eficiência do modelo e seus algoritmos resultantes. Este projeto dá continuidade a estes esforços, propondo-se a analisar, testar e melhorar o modelo em tarefas diversas de busca, mas focando em tarefas de otimização. Propõe-se também a comparação do modelo com outras técnicas, bem como com sistemas de Processamento Social de Informações ?situadas?, compostos de pessoas..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2009 - 2011
Predição e caracterização de comportamentos de aplicativos sociais
Descrição: Este projeto, realizado em conjunto com as pesquisadoras Lada Adamic, da Universidade de Michigan em Ann Arbor nos Estados Unidos da América, e Raquel Recuero, da Universidade Católica de Pelotas, visa estudar o comportamento de aplicativos sociais em sites de redes sociais, em particular o Facebook, com a intenção de inferir e validar modelos de comportamento a partir de dados sobre aplicativos existentes. Em particular, almeja-se definir modelos que façam uso de informações sobre a rede social subjacente e explorem métodos estatísticos e de aprendizado de máquina..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2008 - 2009
Aprendizado de Máquina Aplicado a Mapas Polares de Cintilografia Miocárdica para Auxílio ao Diagnóstico de Problemas Cardíacos
Descrição: A técnica de Cintilografia Miocárdica, baseada em Medicina Nuclear, é utilizada para realizar diagnóstico não-invasivo em pacientes com doenças na artéria coronariana. Um dos produtos desta técnica é um mapa polar representante da atividade cardíaca, construído pelo mapeamento de informações em coordenadas tridimensionais, obtidas no exame, em um plano. Deste mapa polar é gerada uma imagem em tons de cinza que é visualizada e interpretada por um especialista, gerando um diagnóstico da gravidade do problema. Este projeto tem por objetivo estudar a possibilidade de aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina na geração de classificadores automáticos para mapas polares de Cintilografia Miocárdica, com a intenção de facilitar e melhorar o processo de diagnóstico. Propõe-se a aplicação de diversos algoritmos de aprendizado na solução deste problema de forma a comparar os resultados tanto entre os próprios algoritmos como com o diagnóstico de especialistas. O resultado deste projeto será uma indicação das melhores técnicas a serem utilizadas em uma ferramenta de auxílio a diagnósticos nesta área..
Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Integrante / Lucas Ferrari de Oliveira - Integrante / Anderson Priebe Ferrugem - Coordenador.


Projetos de desenvolvimento


2016 - Atual
Sistemas de Recomendação para Colaborações em Pesquisa

Projeto certificado pela empresa INDEORUM DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS INFORMATIZADOS LTDA - EPP em 31/08/2017.
Descrição: Este projeto tem como objetivo desenvolver sistemas capazes de realizar a recomendação de colaboração entre pesquisadores de uma instituição. Para tanto, utiliza-se algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não-supervisionados aplicados a dados de currículos e listas de produções para encontrar padrões em associação existentes e recomendar novas associações que se aproximam dos padrões detectados..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.
2015 - Atual
Mapeamento de Conhecimentos de Pesquisadores em Universidades

Projeto certificado pela empresa INDEORUM DESENVOLVIMENTO DE SISTEMAS INFORMATIZADOS LTDA - EPP em 31/08/2017.
Descrição: m problema comumente enfrentado por Universidades e outros institutos de pesquisa é permitir que a comunidade externa encontre pesquisadores que possuam conhecimento em áreas específicas. Esta necessidade surge de empresas, que procuram transferência de tecnologia e conhecimentos, bem como de jornalistas, que procuram especialistas para usar como fonte, entre outros cenários. No entanto, há uma barreira linguística entre a linguagem utilizada fora da academia e aquela utilizada em projetos e artigos científicos, tornando frequentemente esta busca ineficaz ou dependente de redes de contatos. Este projeto visa desenvolver um sistema de indexação e busca de currículos de pesquisadores que permita a tradução entre estas duas linguagens. Para tanto, almeja-se estabelecer a expansão automática do vocabulário utilizado por pesquisadores através de taxonomia de vocábulos (e.g. WordNet), de forma a estabelecer termos de busca mais próximos daqueles utilizados por não-acadêmicos. Ao final, espera-se obter um sistema de busca de currículos que possa ser implantando em universidades e institutos de pesquisa, que permita encontrar especialistas indexados na base de dados..
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.


Outros Projetos


2015 - 2016
Comitê Gestor do Programa de Incubação de Empresas de Base Tecnológica
Descrição: Participação em órgão responsável pela gestão da Conectar - Incubadora de Base Tecnológica da Universidade Federal de Pelotas..
Situação: Concluído; Natureza: Outra.
2015 - Atual
Hut8 - Empresa Jr de Computação
Descrição: Este projeto engloba a instituição, organização e manutenção da Hut8 - Empresa Jr de Computação da Universidade Federal de Pelotas. A Hut8 é uma associação sem fins lucrativos, constituída por alunos dos cursos de Ciência da Computação e Engenharia da Computação, que visa a atuação destes em projetos tecnológicos e de inovação..
Situação: Em andamento; Natureza: Outra.
Alunos envolvidos: Graduação: (15) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador / Paulo Roberto Ferreira Jr - Integrante / Felipe de Souza Marques - Integrante.
2009 - Atual
Maratona de Programação
Descrição: A Maratona de Programação é um evento da SBC, parte da ACM International Collegiate Programming Challenge, onde alunos de graduação e pós-graduação competem para solucionar problemas de programação. A UFPel participa com times todos os anos desde 2009 e é sede regional do evento a cada dois anos..
Situação: Em andamento; Natureza: Outra.
Alunos envolvidos: Graduação: (30) .
Integrantes: Ricardo Matsumura de Araújo - Coordenador.


Revisor de periódico


2006 - 2006
Periódico: Revista de Informática Teórica e Aplicada
2015 - Atual
Periódico: Journal of Visual Communication and Image Representation (Print)
2015 - Atual
Periódico: Journal of Information and Data Management - JIDM
2016 - Atual
Periódico: Journal of Learning Analytics
2017 - Atual
Periódico: Journal of The Brazilian Computer Society (Online)
2016 - Atual
Periódico: IEEE Transactions on Cybernetics


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial/Especialidade: Aprendizado de Máquina.
3.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Ciência dos Dados.
4.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Inteligência Artificial.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2014
3o Melhor Artigo - Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, Sociedade Brasileira de Computação.
2012
Primeiro Concurso de Idéia Inovadoras - 2o Lugar - Categoria Pós-Graduação (orientação), UFPel.
2006
Menção Honrosa - Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial, Sociedade Brasileira de Computação.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Outras
Total de trabalhos:49
Total de citações:324
ARAUJO, Ricardo Matsumura  Data: 28/08/2017

Artigos completos publicados em periódicos

1.
QUEIROGA, EMANUEL MARQUES2018QUEIROGA, EMANUEL MARQUES ; LOPES, OÃO LADISLAU BARBARÁ ; DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; CECHINEL, CRISTIAN . Modelo de Predição da Evasão de Estudantes em Cursos Técnicos a Distância a partir da Contagem de Interações. REVISTA THEMA, v. 15, p. 425-438, 2018.

2.
DOS SANTOS, HENRIQUE LEMOS2017DOS SANTOS, HENRIQUE LEMOS ; CECHINEL, CRISTIAN ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . A comparison among approaches for recommending learning objects through collaborative filtering algorithms. PROGRAM-ELECTRONIC LIBRARY AND INFORMATION SYSTEMS, v. 51, p. 35-51, 2017.

3.
NACHTIGALL, LUCAS GARCIA2017NACHTIGALL, LUCAS GARCIA ; ARAUJO, RICARDO MATSUMURA ; NACHTIGALL, GILMAR RIBEIRO . Use of Images of Leaves and Fruits of Apple Trees for Automatic Identification of Symptoms of Diseases and Nutritional Disorders. International Journal of Monitoring and Surveillance Technologies Research, v. 5, p. 1-14, 2017.

4.
BALLESTER, P.2017BALLESTER, P. ; CORREA, U. B. ; BIRCK, M. A. F. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Assessing the Performance of Convolutional Neural Networks on Classifying Disorders in Apple Tree Leaves. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT), v. 720, p. 31-38, 2017.

5.
MUNSBERG, G. R.2017MUNSBERG, G. R. ; BALLESTER, P. ; BIRCK, M. A. F. ; CORREA, U. B. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Towards Graffiti Classification in Weakly Labeled Images Using Convolutional Neural Networks. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT), v. 720, p. 39-48, 2017.

6.
ANDERSSON, V. O.2017ANDERSSON, V. O. ; BIRCK, M. A. F. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Investigating Crime Rate Prediction Using Street-Level Images and Siamese Convolutional Neural Networks. COMMUNICATIONS IN COMPUTER AND INFORMATION SCIENCE (PRINT), v. 720, p. 1-8, 2017.

7.
FARENZENA, DANIEL SCAIN2016FARENZENA, DANIEL SCAIN ; LAMB, LUÍS DA CUNHA ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . The cost of search and evaluation in online problem-solving social networks with financial and non-financial incentives. First Monday (Online), v. 21, p. 1-12, 2016.

8.
PEIL, A. G.2016PEIL, A. G. ; BRAUNER, D. F. ; MUNSBERG, G. R. ; ARAUJO, RICARDO M. . Alinhamento de Nomes de Coautores de Publicações Científicas: Uma Abordagem Prática. International Journal of Knowledge Engineering and Management, v. 5, p. 45-57, 2016.

9.
DETONI, DOUGLAS2016DETONI, DOUGLAS ; CECHINEL, CRISTIAN ; BRAUNER, D. F. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Learning to Identify At-Risk Students in Distance Education Using Interaction Counts. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA, v. 23, p. 1-17, 2016.

10.
RECUERO, Raquel2015RECUERO, Raquel ; ZAGO, Gabriela da Silva ; BASTOS, M. T. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . Hashtags Functions in the Protests Across Brazil. SAGE Open, v. 5, p. 1-14, 2015.

11.
CECHINEL, CRISTIAN2015CECHINEL, CRISTIAN ; ARAUJO, RICARDO MATSUMURA ; DETONI, DOUGLAS . Modelagem e Predição de Reprovação de Acadêmicos de Cursos de Educação a Distância a partir da Contagem de Interações. Revista Brasileira de Informática na Educação, v. 23, p. 1-11, 2015.

12.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de2009 ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . On the use of memory and resources in minority games. ACM Transactions on Autonomous and Adaptive Systems, v. 4, p. 1-23, 2009.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
ANDERSSON, V. O. ; BIRCK, M. A. F. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Towards Predicting Dengue Fever Rates Using Convolutional Neural Networks and Street-Level Images. In: IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the 2018 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2018. v. 1. p. 1-8.

2.
BALLESTER, P. ; CORREA, U. B. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Lateral Representation Learning in Convolutional Neural Networks. In: IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the 2018 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2018. v. 1. p. 1-8.

3.
BIRCK, M. A. F. ; CORREA, U. B. ; BALLESTER, P. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Multi-Task reinforcement learning: An hybrid A3C domain approach. In: ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlândia. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional 2017. Porto Alegre: SBC, 2017. v. 1. p. 1-8.

4.
ANDERSSON, V. O. ; BIRCK, M. A. F. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Towards Crime Rate Prediction through Street-level Images and Siamese Convolutional Neural Networks. In: ENIAC - Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2017, Uberlândia. Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional 2017. Porto Alegre: SBC, 2017. v. 1. p. 1-8.

5.
QUEIROGA, E. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Predição de estudantes com risco de evasão em cursos técnicos a distância. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2017, Recife. Anais do Simpósio Brasileiro de Informática na Educação 2017, 2017. v. 1. p. 1-8.

6.
BALLESTER, P. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . On the Performance of GoogLeNet and AlexNet Applied to Sketches. In: Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-16), 2016, Phoenix, AZ, EUA. Proceedings of the Thirtieth AAAI Conference on Artificial Intelligence. New York, NY: AAAI Press, 2016. v. 1. p. 1-7.

7.
NACHTIGALL, L. G. ; NACHTIGALL, G. R. ; ARAUJO, RICARDO M. . Classification of Apple Tree Disorders Using Convolutional Neural Networks. In: 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2016, San Diego, CA. Proceedings of the 28th International Conference on Tools with Artificial Intelligence. New York, NY, EUA: IEEE Press, 2016. v. 1. p. 1-8.

8.
QUEIROGA, E. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; BRETANHA, G. C. . Generating models to predict at-risk students in technical e-learning courses. In: XI Latin American Conference on Learning Objects and Technology (LACLO), 2016, San Carlos. Proceedings of the XI Latin American Conference on Learning Objects and Technology. New York: IEEE Press, 2016. v. 1. p. 1-8.

9.
MUNSBERG, G. R. ; PEIL, A. G. ; RETZLAFF, D. ; ALBA, A. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; BRAUNER, D. F. . Quantum: Uma Ferramenta para Descoberta de Competências e Colaborações Universitárias. In: TICAL - Conferencia de Directores de Tecnología de Información, 2016, Buenos Aires. Anais da Sexta Conferencia de Directores de Tecnología de Información, TICAL 2016. Buenos Aires: RedCLARA, 2016. v. 1. p. 1-20.

10.
ANDERSSON, V. O. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . Person Identification Using Anthropometric and Gait Data from Kinect Sensor. In: TWENTY-NINTH AAAI CONFERENCE, 2015, Austin, TX. Proceedings of the 29th AAAI Conference. New York, NY: AAAI Press, 2015. v. 1. p. 1-8.

11.
ANDERSSON, V. O. ; TONINI, A. ; AMARAL, L. ; ARAUJO, RICARDO M. . Gender and Body Mass Index Classification Using a Microsoft Kinect Sensor. In: The 28th International FLAIRS Conference, 2015, Hollywood, FL, EUA. Proceedings of the 28th International FLAIRS Conference, 2015. v. 1. p. 1-5.

12.
NOBLE, DIEGO VRAGUE ; GRANDO, FELIPE ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; LAMB, LUIS DA CUNHA . The Impact of Centrality on Individual and Collective Performance in Social Problem-Solving Systems. In: the 2015, 2015, Madrid. Proceedings of the 2015 on Genetic and Evolutionary Computation Conference - GECCO '15. New York: ACM Press, 2015. v. 1. p. 73-81.

13.
SANTOS, H. L. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; SICILIA, M-A. . Clustering Learning Objects for Improving Their Recommendation via Collaborative Filtering Algorithms. In: 9th Metadata and Semantics Research Conference (MTSR 2015), 2015, Manchester. Metadata and Semantics Research (Communications in Computer and Information Science). Cham, Switzerland: Springer International Publishing, 2015. v. 544. p. 183-194.

14.
QUEIROGA, E. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Um Estudo do Uso de Contagem de Interações Semanais para Predição Precoce de Evasão em Educação a Distância. In: Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2015, Maceió. Anais dos Workshops do Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2015. v. 1. p. 1-10.

15.
SANTOS, H. L. ; CECHINEL, C. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA ; BRAUNER, D. F. . Recomendação de Objetos de Aprendizagem utilizando Filtragem Colaborativa: Uma comparação entre abordagens de pré-processamento por meio de clusterização. In: XXVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2015, Maceió. Anais do XXVI Simpósio Brasileiro de Informática na Educação. Porto Alegre: SBC, 2015. v. 1. p. 1-8.

16.
DETONI, D. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de ; CECHINEL, C. . Predição de Reprovação de Alunos de Educação a Distância Utilizando Contagem de Interações. In: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação, 2014, Dourados, MS. Anais do 3o Congresso Brasileiro de Informática na Educação, 2014. v. 1. p. 1-8.

17.
ANDERSSON, V. O. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . Full Body Person Identification Using the Kinect Sensor. In: IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2014, Limassol, Cyprus. Proceedings of the IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence 2014. New York, NY: IEEE Press, 2014. v. 1. p. 1-7.

18.
ARAUJO, RICARDO M.; GRAÑA, GUSTAVO ; ANDERSSON, VIRGINIA . Towards skeleton biometric identification using the microsoft kinect sensor. In: the 28th Annual ACM Symposium, 2013, Coimbra. Proceedings of the 28th Annual ACM Symposium on Applied Computing - SAC '13. New York: ACM Press. v. 1. p. 21-26.

19.
NOBLE, DIEGO V. ; LAMB, Luis C. ; ARAUJO, RICARDO M. . Investigating a Socially Inspired Heterogeneous System of Problem Solving Agents. In: 2013 IEEE 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA), 2013, Barcelona. 2013 IEEE 27th International Conference on Advanced Information Networking and Applications (AINA). v. 1. p. 421.

20.
ARAUJO, RICARDO M.. 99designs: An Analysis of Creative Competition in Crowdsourced Design. In: AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing, 2013, Palm Springs, CA. First AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing, 2013. v. 1. p. 1-7.

21.
NOBLE, DIEGO ; LAMB, LUIS ; ARAUJO, RICARDO . Modeling Adaptative Social Behavior in Collective Problem Solving Algorithms. In: 2012 IEEE 6th International Conference on SelfAdaptive and SelfOrganizing Systems (SASO), 2012, Lyon. 2012 IEEE Sixth International Conference on Self-Adaptive and Self-Organizing Systems. v. 1. p. 205-210.

22.
RECUERO, Raquel da Cunha ; ARAÚJO, Ricardo . Strategies and Motivations Behind Artificial Trending Topics in Twitter. In: IADIS International Conference WWW/Internet, 2012, Madrid, Espanha. Proceedings of the IADIS International Conference WWW/Internet 2012, 2012. v. 1. p. 1-5.

23.
RECUERO, Raquel da Cunha ; ARAÚJO, Ricardo ; Gabriela Zago . How Does Social Capital Affect Retweets?. In: International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM), 2011, Barcelona, Espanha. Proceedings of the Fifth International AAAI Conference on Weblogs and Social Media, 2011.

24.
NOBLE, DIEGO ; PORTO, MARCELO ; AGOSTINI, LUCIANO ; ARAUJO, RICARDO ; LAMB, LUIS . Two Novel Algorithms for High Quality Motion Estimation in High Definition Video Sequences. In: 2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images (Sibgrapi), 2011, Alagoas. 2011 24th SIBGRAPI Conference on Graphics, Patterns and Images. v. 1. p. 197-204.

25.
Rafael Medeiros ; ARAÚJO, Ricardo . Contagem de gotículas superpostas em cartões hidrossensíveis utilizando técnicas de aprendizado de máquina. In: VIII Congresso Brasileiro de Agroinformática, 2011, Bento Gonçalves, RS. Anais do VIII Congresso Brasileiro de Agroinformática (SBIAgro 2011), 2011.

26.
FARENZENA, Daniel S. ; ARAUJO, RICARDO M. ; LAMB, Luis C. . Collaboration Emergence in Social Networks with Informational Natural Selection. In: 2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust (PASSAT) / 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing (SocialCom), 2011, Boston. 2011 IEEE Third Int'l Conference on Privacy, Security, Risk and Trust and 2011 IEEE Third Int'l Conference on Social Computing. v. 1. p. 555-559.

27.
Wei, Xiao ; Yang, Jiang ; Adamic, Lada ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de ; Rekhi, Manu . Diffusion dynamics of games on online social networks. In: 3rd Workshop on Online Social Networks (WOSN '10), 2010, Boston, MA, EUA. Proceedings of the USENIX WOSN 2010. Berkeley, CA: Usenix, 2010. v. 1.

28.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . Memetic Networks: analyzing the effects of network properties in multi-agent performance. In: Twenty-Third Conference on Artificial Intelligence (AAAI-08), 2008, Chicago. Proceedings of the Twenty-Third Conference on Artificial Intelligence (AAAI-08). Menlo Park, CA: Association for the Advancement of Artificial Intelligence Press (AAAI Press), 2008. v. 1. p. 1-6.

29.
ARAÚJO, Ricardo; LAMB, Luis C. . On the Effects of Network Structure in Population-based Optimization. In: International Conference on Tools with Artificial Intelligence, 2008, Dayton, Ohio. Proceedings of the ICTAI 2008, 2008.

30.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . An information-theoretic analysis of memory bounds in a distributed resource allocation mechanism. In: International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07), 2007, Hyderabad. Proceedings of the 20th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-07). San Francisco: Morgan Kaufmann Publishers Inc, 2007. v. 1. p. 212-217.

31.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . Sobre a construção de agentes no Minority Game. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial, 2005, São Leopoldo, RS. Anais do ENIA 2005, 2005. p. 1-10.

32.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . Neural-Evolutionary Learning in a Bounded Rationality Scenario. In: 11th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2004), 2004, Calcutta, India. Proc. of the 11th International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2004) - Lecture Notes In Computer Science. Berlin-Heidelberg-New York: Springer-Verlag, 2004. p. 1-6.

33.
PRIMO, Alex Fernando Teixeira ; RECUERO, Raquel da Cunha ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . The Co-link Project: collaborative writing of multidirectional links. In: ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work 2004 (CSCW 2004), 2004, Chicago, Illinois. Proceedings of the ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work 2004 (CSCW 2004), 2004. p. 1-4.

34.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . Towards Understanding the Role of Learning Models in the Dynamics of the Minority Game. In: 16th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2004), 2004, Boca Raton, FL. Proc. of the 16th IEEE International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI 2004). Los Alamitos: IEEE Computer Society Press, 2004. p. 1-5.

35.
BOTELHO, Silvia Silva da Costa ; TADDEI, Lorenzo ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de ; PELLEJERO, David ; NEVES, Renato ; COSTA, Rodrigo Mendes . FURGBOL - Construindo Robôs Autônomos Holonômicos para Jogar Futebol. In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE AUTOMAÇÃO INTELIGENTE, 2003, Bauru. Anais do SBAI 2003, 2003.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
ANDERSSON, V. O. ; DUTRA, R. ; ARAUJO, RICARDO M. . Anthropometric and Human Gait Identification Using Skeleton Data from Kinect Sensor. In: ACM Symposium on Applied Computing, 2014, Gyeongju. Proceedings of the 29th Symposium On Applied Computing (SAC'14). New York, NY: ACM Press, 2014. v. 1. p. 1-2.

2.
RECUERO, RAQUEL ; ARAUJO, RICARDO . On the rise of artificial trending topics in twitter. In: the 23rd ACM conference, 2012, Milwaukee. Proceedings of the 23rd ACM conference on Hypertext and social media - HT '12. New York: ACM Press. v. 1. p. 305-306.

3.
FARENZENA, Daniel S. ; ARAÚJO, Ricardo ; LAMB, Luis C. . Towards Social Problem-Solving with Human Subjects. In: Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-11), 2011, Barcelona. Proceedings of the Twenty-Second International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-11). Menlo Park, CA: AAAI Press, 2011. v. 3. p. 2798-2799.

4.
FARENZENA, Daniel S. ; LAMB, Luis C. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de . Combining Human Reasoning and Machine Computation: Towards a Memetic Network Solution to Satisfiability. In: Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-10), 2010, Atlanta. Proceedings of the Twenty-Fourth AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-10). Menlo Park, California: AAAI Press, 2010. v. 1. p. 1929-1930.

5.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . Distributed Problem Solving by Memetic Networks. In: Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2008), 2008, Atlanta, Georgia. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference (GECCO 2008). New York, NY: ACM Press, 2008. v. 1. p. 1-2.

6.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . On the Role of Structured Information Exchange in Supervised Learning. In: European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2008), 2008, Patras. Proceedings of the 18th European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2008), 2008. v. 1. p. 1-2.

7.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; LAMB, Luis C. . On the Evolution of Memory Size in the Minority Game. In: 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2005), 2005, Edinburgh. Proc. of the 19th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI 2005). San Francisco, CA: Morgan Kaufmann (Elsevier), 2005. p. 1-2.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Controle de Baixo Custo de Monitores para Aplicação em Robótica Móvel Utilizando o Microcontrolador PIC. In: Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia, 2002, Passo Fundo. Anais do CRICTE 2002, 2002.

2.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; BOTELHO, Silvia Silva da Costa . Furgbol - Futebol de Robôs. In: Congresso Regional de Iniciação Científica e Tecnológica em Engenharia, 2001. Anais do CRICTE 2001, 2001.

Apresentações de Trabalho
1.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Inteligência Artificial no Cuidado à Saúde. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Do Aprendizado de Máquina à Inteligência Artificial: Perspectivas e Desafios. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Do Aprendizado de Máquina à Inteligência Artificial: Perspectivas e Desafios. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Aprendizado de Máquina e suas aplicações em Robótica. 2013. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

6.
ARAÚJO, Ricardo. Computação Social e Outros Bichos. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções bibliográficas
1.
ARAUJO, RICARDO M.. E se?. São Paulo: Companhia das Letras, 2014 (Revisão Técnica).


Produção técnica
Assessoria e consultoria
1.
RECUERO, Raquel ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Understanding Orkut Growth in Brazil and India. 2006.

Programas de computador sem registro
1.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Scholar Updates. 2017.

2.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. PPGC Admin. 2016.

3.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Qualis Computação. 2014.

4.
ARAÚJO, Ricardo. Portal da Computação na UFPel. 2011.

5.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; PRIMO, Alex Fernando Teixeira . Co-link: A escrita coletiva de links multidirecionais. 2004.

6.

Trabalhos técnicos
Redes sociais, websites e blogs
1.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Site de seleção do PPGC-UFPel. 2016; Tema: Programa de Pós-Graduação em Computação. (Site).

2.
ARAÚJO, Ricardo. Site pessoal de Ricardo Araujo. 2012; Tema: Tecnologia, Ciência. (Site).

3.
ARAÚJO, Ricardo. Portal da Computação na UFPel. 2011. (Site).


Demais tipos de produção técnica
1.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Programação para Web. 2007. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Materia Didático).



Patentes e registros



Programa de computador
1.
ARAUJO, E. C. ; DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Agroscan. 2000.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: 03380-2, data de registro: 02/10/2000, título: "Agroscan" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.

2.
ALBA, A. ; RETZLAFF, D. ; MUNSBERG, G. R. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Cientum. 2017.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512017001508-2, data de registro: 12/12/2017, título: "Cientum" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.



Bancas



Participação em bancas de trabalhos de conclusão
Mestrado
1.
SILVEIRA, M. S.; YAMIN, A.; ARAUJO, RICARDO MATSUMURA. Participação em banca de Vinicius Krüger da Costa. Diretrizes para Projeto de Interfaces Gráficas do Usuário com Interação baseada em Movimentos de Cabeça. 2018. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

2.
DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA; BOHMER, C. R. K.; FRANCO, D. T.. Participação em banca de TIAGO LUIS RIECHEL. Aplicação de Rede Bayesiana para detecção não intrusiva de acionamento de cargas elétricas. 2018. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

3.
ARAUJO, RICARDO M.; BOTELHO, Silvia Silva da Costa. Participação em banca de Églen da Veiga Protas. Visualização de Camadas Intermediárias de Redes Neurais Convolucionais de Transformação de Imagem,. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande.

4.
ARAUJO, RICARDO M.; BARROS, R.; MENEGUZZI, F.. Participação em banca de LEONARDO ROSA AMADO. Q-TABLE COMPRESSION FOR REINFORCEMENT LEARNING. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

5.
ARAUJO, RICARDO M.; MENEGUZZI, F.; BARROS, R.. Participação em banca de Thomas da Silva Paula. Contributions in Face Detection with Deep Neural Networks. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

6.
ARAUJO, RICARDO MATSUMURA; FERREIRA JR, P. R.; PINTO, L. S.. Participação em banca de AUGUSTO GARCIA SCHMIDT. AAE-DeMo: Uma Proposta de Arquitetura Baseada em Algoritmos Evolutivos para Descoberta de Motifs em Expressões Genéticas. 2017. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

7.
ARAUJO, RICARDO MATSUMURA; EMMENDORFER, L.; GOMES, S.. Participação em banca de Marcos Vinicius Scholl. SIMULADOR DE VEÍCULOS SUBAQUATICOS NÃO TRIPULADOS E ESTRUTURAS DO TIPO CABO. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Universidade Federal do Rio Grande.

8.
ARAUJO, RICARDO M.; FARIAS, K.; COSTA, C.. Participação em banca de NATÁLIA DE ARRUDA BOTELHO NAVARRO. SPONTANEOUS SOCIAL NETWORK: CREATING DYNAMIC VIRTUAL COMMUNITIES BASED ON CONTEXT-AWARE COMPUTING. 2016. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

9.
ARAUJO, RICARDO M.; FERREIRA JR, P. R.; ADAMATTI, D.; AGUIAR, M. S.. Participação em banca de Geancarlo Saldanha Maydana. Uma extensão do algoritmo Fuzzy C-Means aplicado ao reconhecimento de spots em imagens oriundas de Eletroforese Bidimensional. 2016. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

10.
RODRIGUES, R. N.; ARAUJO, RICARDO M.; BOTELHO, Silvia Silva da Costa. Participação em banca de Cristiano Rafael Steffens. Um Sistema De Detecção De Fogo Baseado Em Vídeo. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande.

11.
AGUIAR, M. S.; FERREIRA JR, P. R.; ARAUJO, RICARDO M.; ADAMATTI, D.; FLEISCHMANN, A. M. P.. Participação em banca de Carla Simone Guedes Pires. ACORoute: Sistema de Recomendação de Rotas Baseado na Comunicação por Feromônios. 2014. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

12.
AGUIAR, M. S.; DIMURO, G. P.; ADAMATTI, D.; FERREIRA JR, P. R.; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Participação em banca de Murian dos Reis Ribeiro. Uma extensão baseada em características de redes sociais do modelo evolucionário de preferências sociais para autorregulação de agentes aplicada ao jogo do ultimato. 2013. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

13.
WIVES, L. K.; BECKER, K.; SILVA, R.; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Participação em banca de Augusto Dias Pereira dos Santos. Descobrindo eventos locais utilizando análise de séries temporais nos dados do Twitter. 2013. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

14.
AGUIAR, M. S.; FERREIRA JR, P. R.; COSTA, A. C. R.; ARAUJO, RICARDO M.. Participação em banca de Vagner Pinto da Silva. Modelo em Mesoescala para Simulação de Multidões de Pedestres em Situações de Tráfego Veicular Urbano. 2013. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

15.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; ADAMATTI, D.; BOTELHO, Silvia Silva da Costa; WERHLI, A.. Participação em banca de Carlos Alberto Barros Cruz Westhead Madsen. Ambiente de desenvolvimento de jogos com reuso de software e inteligência artificial. 2012. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Universidade Federal do Rio Grande.

Teses de doutorado
1.
LAMB, LUIS DA CUNHA; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA; MENEGUZZI, F.; WIVES, L. K.. Participação em banca de Rafael de Santiago. Efficient Modularity Density Heuristics in Graph Clustering and Their Applications. 2017. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

2.
ARAUJO, RICARDO MATSUMURA; FURTADO, J. J. V.; GUERRERO, D.; ANDRADE, N.; BRASILEIRO, F. V.. Participação em banca de Ianna Maria Sodré Ferreira. Um estudo do uso testes de qualificação na plataforma Amazon Mechanical Turk. 2017. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande.

Qualificações de Doutorado
1.
ARAUJO, RICARDO M.; MARQUES, F. S.; FERREIRA JR, P. R.. Participação em banca de TAUÃ MILECH CABREIRA. Planejamento de Caminhos para Cobertura com Veículos Aéreos Não Tripulados. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

2.
TAVARES, T. A.; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA; YAMIN, A.. Participação em banca de Andreia Sias Rodrigues. Mapeamento Sistemático sobre Metodologias de Avaliação em IHC voltadas à Tecnologia Assistiva. 2017. Exame de qualificação (Doutorando em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

3.
WIVES, L. K.; SILVA, R.; LAMB, Luis C.; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Participação em banca de Rafael de Santiago. Efficient Modularity Density Heuristics. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

4.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; BRASILEIRO, F. V.; FURTADO, V.; ANDRADE, N.; SEREY, D.. Participação em banca de Ianna Maria Sodré Ferreira. A influência da pré-seleção de trabalhadores através de qualificação na qualidade dos resultados em mercados de computação por humanos. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Campina Grande.

Qualificações de Mestrado
1.
RODRIGUES, R. N.; BOTELHO, Silvia Silva da Costa; ARAUJO, RICARDO M.. Participação em banca de Cristiano Rafael Steffens. Um Sistema De Detecção De Fogo Baseado Em Vídeo. 2014. Exame de qualificação (Mestrando em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande.

Trabalhos de conclusão de curso de graduação
1.
AGUIAR, M. S.; Anderson Priebe Ferrugem; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Participação em banca de Vinicius Steffens Pazzini.Avaliação de Técnicas de Inteligência Artificial na Descoberta de Motifs. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas.

2.
ADAMATTI, D.; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; FERREIRA JR, P. R.; AGUIAR, M. S.. Participação em banca de Raphael Tomé Santana.Um Modelo Evolutivo para Autorregulação de Agentes Aplicado ao Jogo da Minoria com Comunidades Heterogêneas. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal de Pelotas.

3.
ADAMATTI, D.; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; FERREIRA JR, P. R.; AGUIAR, M. S.. Participação em banca de Marlon da Silva Dias.Detecção de spots em imagens oriundas de géis de eletroforese bidimensional utilizando aprendizado supervisionado. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas.

4.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; FERREIRA JR, P. R.; FERREIRA, F. N.. Participação em banca de Leandro Soares Guedes.Estudo e Aplicação de Métodos de Segmentação de Imagens para o Diagnóstico de Falhas na Fabricação de Equipos. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas.



Participação em bancas de comissões julgadoras
Concurso público
1.
ROSA, G.; IGANSI, F.; ARAÚJO, Ricardo. Concurso para professor assistente para área de Design de Interfaces e Linguagens Computacionais. 2010. Universidade Federal de Pelotas.



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks. Lateral Representation Learning in Convolutional Neural Networks. 2018. (Congresso).

2.
IJCNN - IEEE International Joint Conference on Neural Networks. Towards Predicting Dengue Fever Rates Using Convolutional Neural Networks and Street-Level Images. 2018. (Congresso).

3.
I Workshop de Capacitação Interdisciplinar de Sarcoma de Ewing.Redes Neurais Profundas aplicadas a Biotecnologia. 2017. (Encontro).

4.
Latin-American Workshop on Computational Neuroscience. 2017. (Oficina).

5.
Semana Acadêmica da Engenharia de Controle e Automação.Inteligência Artificial e Aprendizado de máquina: Perspectivas e desafios. 2017. (Encontro).

6.
28th ACM Symposium On Applied Computing.Towards Skeleton Biometric Identification Using the Microsoft Kinect Sensor. 2013. (Simpósio).

7.
AAAI Conference on Human Computation and Crowdsourcing. 99designs: An Analysis of Creative Competition in Crowdsourced Design. 2013. (Congresso).

8.
Brazilian Workshop on Service Robotics.Machine Learning Applications in Robotics. 2013. (Simpósio).

9.
Workshop Proyecto Alfa III-Gaviota.Biometria por Antropometria Utilizando o Microsoft Kinect. 2013. (Oficina).

10.
International AAAI Conference on Weblogs and Social Media (ICWSM). How Does Social Capital Affect Retweets?. 2011. (Congresso).

11.
International Joint Conference on Artificial Intelligence. 2009. (Congresso).

12.
International Conference on Tools with Artificial Intelligence. On the Effects of Network Structure in Population-based Optimization. 2008. (Congresso).

13.
Internet Research 9.0. 2008. (Congresso).

14.
Twenty-third AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI-08). Memetic Networks: analyzing the effects of network properties in multi-agent performance. 2008. (Congresso).

15.
International Joint Conference on Artificial Intelligence. An information-theoretic analysis of memory bounds in a distributed resource allocation mechanism. 2007. (Congresso).

16.
Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial.Aprendizado de máquina em sistemas complexos multiagentes: estudo de caso em um ambiente sob racionalidade limitada. 2006. (Simpósio).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
BARONE, D. A. C. ; BIANCHIN, M. ; BRACKMANN, C. P. ; TELES, E. O. ; PEREIRA, H. ; SALAS, J. A. R. ; RIBEIRO, P. R. A. ; SCHESTATSKY, P. ; BOUCINHA, R. M. ; ARAÚJO, Ricardo Matsumura de ; SIERRA, R. A. . Latin-American Workshop on Computational Neuroscience. 2017. (Congresso).

2.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Maratona de Programação da SBC/ACM. 2015. .

3.
CANEVER, M. D. ; ARAUJO, RICARDO MATSUMURA . III Concurso de Ideias Inovadoras da UFPel. 2015. (Concurso).

4.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Maratona de Programação da SBC/ACM. 2013. .

5.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; NACHTIGALL, M. G. . Maratona de Programação da SBC/ACM. 2012. (Outro).

6.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; CARVALHO, C. . Maratona de Programação da SBC/ACM. 2010. (Outro).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Bruno Peraça Santi. Não definido. Início: 2018. Dissertação (Mestrado profissional em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

2.
Maurício Peske. Não definido. Início: 2018. Dissertação (Mestrado profissional em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

3.
Daniel Retzlaff. Não definido. Início: 2017. Dissertação (Mestrado profissional em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

4.
Glauco Roberto Munsberg dos Santos. Identificação e Classificação de Estilos em Imagens de Grafites Utilizando Redes Neurais Convolucionais. Início: 2016. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais. (Orientador).

5.
Diego Porto. Detecção de Grafites Utilizando Redes Neurais Profundas. Início: 2015. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
Gisele Moraes Simas. Redes Neurais Profundas em Bioinformática: Inferência de Redes Regulatórias de Genes e Planejamento Racional de Fármacos. Início: 2017. Tese (Doutorado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

2.
Ulisses Brisolara Corrêa. Análise de Sentimento para Língua Portuguesa Utilizando Aprendizado Profundo. Início: 2016. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

3.
Virginia Ortiz Andersson. Previsão de Criminalidade Urbana com Redes Neurais Profundas. Início: 2015. Tese (Doutorado em Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. (Orientador).

Iniciação científica
1.
Ihan Belmonte Bender. Mapa da Inteligência Artificial no Brasil. Início: 2018. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).

2.
MARCO ANTÔNIO FERREIRA BIRCK. Regularizadores em Aprendizado Profundo por Reforço. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Leonardo Zanini Ferreira. Predição de dados em inquéritos populacionais utilizando técnicas de aprendizado de máquina. 2018. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, . Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

2.
Emanuel Marques Queiroga. Geração de Modelos de Predição para Estudantes em Risco de Evasão em Cursos Técnicos a Distância Utilizando Técnicas de Mineração de Dados. 2017. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, . Coorientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

3.
Leandro Weige Dias. Análise de Desempenho do Kinect 2.0 na Biometria do Caminhar. 2016. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, . Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

4.
Lucas Nachtigall. Redes Neurais Profundas Aplicadas a Classificação de Doença em Macieiras. 2016. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

5.
Marcelo Rubens Giesel. Aprendizado de Máquina na Detecção de Tendências em Bolsa De Valores. 2015. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

6.
Virginia Ortiz Andersson. Biometria de Caminhada Utilizando o Microsoft Kinect. 2014. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

7.
Fabrício Neitzke Ferreira. Análise de Técnicas de Detecção de Oclusão do Escoamento de Líquidos em Bombas de Infusão. 2014. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas, . Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

8.
Diego Noble. The Impact of Social Context in Social Problem Solving. 2013. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

Tese de doutorado
1.
Diego Noble. The Role of Heterogeneity in Social Problem-Solving. 2017. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

2.
Daniel Scain Farenzena. Collaboration Emergence in Social Networks with Informational Natural Selection. 2016. Tese (Doutorado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Coorientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

Supervisão de pós-doutorado
1.
Rafael Borges. 2016. Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Ricardo Matsumura de Araújo.

2.
Daniela Francisco Brauner. 2014. Universidade Federal de Pelotas, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Ricardo Matsumura de Araújo.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
Eduardo Gomes Lemos. Transferência de Estilo com Redes Neurais Convolucionais: Um Estudo de Caso com Graffiti. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

2.
Vagner Artur Seibert. Validação de Sensores Utilizando Ciência de Dados. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

3.
José Vitor Schneid da Silva. SpreadOut: Uma Proposta de Regularização Baseada na Diferenciação deKernelsde Convolução em Redes Neurais Convolucionais. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

4.
Günther Holz Ribak. Utilização de aprendizado de máquina para predição de eleições brasileiras. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

5.
Rafael da Silva Dutra. Biometria do Caminhar Utilizando o Kinect 2.0. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

6.
Daniel Krolow Retzlaff. Predição de Colaborações em Redes de Currículos Lattes. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

7.
Glauco Roberto Munsberg dos Santos. Expansão Automática de Consulta em Currículos Lattes Baseado em Ontologia. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

8.
Luciano Gonçalves da Luz. Automatização de testes e geração de casos de teste para formulários. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

9.
Gustavo de Souza Meireles. Uma Abordagem de Busca Explorando a Recuperação de Informação em Currículo Lattes. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

10.
Douglas Detoni. Modelagem e predição da situação acadêmica de alunos de educação a distância. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

11.
Gabriel Sica Siedler. Predição de Sentimentos de Usuários no Twitter. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

12.
Gustavo Graña da Silva. Identificação Biométrica por Antropometria Utilizando o Microsoft Kinect. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

13.
Tiago Schenkel. Além dos filtros sociais: aprendizado de máquina aplicado a personalização de fluxos de mensagens no Twitter. 2011. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

14.
Tainã Caetano Coimbra. Computação Humana Aplicada ao Problema do Caixeiro Viajante. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

15.
Rafael Sachett Medeiros. Detecção de Superposição de Manchas em Cartões Hidrosensíveis para Calibragem de Equipamentos de Pulverização Agrícola. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

16.
Juliano Rodrigues de Almeida. Análise do sentimento coletivo presente em mensagens do Twitter para a previsão de índices do mercado de ações. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

17.
Bruno Machado da Silva. Estudo de Algoritmos Genéticos Aplicado a Jogos Sociais de RPG. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

18.
Vinicius Mirapalheta. Aplicação de Redes Neurais na Previsão de Séries Temporais Geradas Por Mercados de Ações. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

Iniciação científica
1.
Pedro Ballester. Aplicações de Redes Neurais Profundas. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

2.
Freddy da Paz Ilha. Detecção de Fogo em Imagens. 2014. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.

3.
Vinicius Pazzini. Recomendação e Priorização de Conteúdo no Twitter. 2012. Iniciação Científica. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Pelotas, Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa. Orientador: Ricardo Matsumura de Araújo.



Inovação



Programa de computador registrado
1.
ALBA, A. ; RETZLAFF, D. ; MUNSBERG, G. R. ; ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Cientum. 2017.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: BR512017001508-2, data de registro: 12/12/2017, título: "Cientum" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.

2.
ARAUJO, E. C. ; DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA . Agroscan. 2000.
Patente: Programa de Computador. Número do registro: 03380-2, data de registro: 02/10/2000, título: "Agroscan" , Instituição de registro: INPI - Instituto Nacional da Propriedade Industrial.


Programa de computador sem registro
1.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. PPGC Admin. 2016.


Projetos de pesquisa

Projeto de desenvolvimento tecnológico

Outros projetos


Educação e Popularização de C & T



Apresentações de Trabalho
1.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Do Aprendizado de Máquina à Inteligência Artificial: Perspectivas e Desafios. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Machine Learning. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Inteligência Artificial no Cuidado à Saúde. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
DE ARAÚJO, RICARDO MATSUMURA. Do Aprendizado de Máquina à Inteligência Artificial: Perspectivas e Desafios. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Programa de Computador sem registro de patente
1.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Qualis Computação. 2014.


Desenvolvimento de material didático ou instrucional
1.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de. Programação para Web. 2007. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Materia Didático).


Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; CARVALHO, C. . Maratona de Programação da SBC/ACM. 2010. (Outro).

2.
ARAÚJO, Ricardo Matsumura de; NACHTIGALL, M. G. . Maratona de Programação da SBC/ACM. 2012. (Outro).

3.
CANEVER, M. D. ; ARAUJO, RICARDO MATSUMURA . III Concurso de Ideias Inovadoras da UFPel. 2015. (Concurso).


Redes sociais, websites e blogs
1.
ARAÚJO, Ricardo. Portal da Computação na UFPel. 2011. (Site).



Outras informações relevantes


- Teve projeto financiado no programa Google Latin America Research Awards, 2016-2017, onde apenas 14 projetos brasileiros foram contemplados entre mais de 400 submissões.



Página gerada pelo Sistema Currículo Lattes em 22/10/2018 às 14:45:24