Marcelo Augusto Costa Fernandes

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  • Última atualização do currículo em 11/01/2019


Marcelo A. C. Fernandes graduou-se em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Norte, em 1997, obteve o mestrado em Engenharia Elétrica também pela UFRN, em 1998 e obteve o doutorado no Departamento de Comunicações (DECOM) da Faculdade de Engenharia Elétrica da Unicamp (FEEC/UNICAMP), em 2010. Possui Pós-Doutorado pelo Centre for Telecommunications Research (CTR) no King'sCollege London (KCL), em Londres, Reino Unido, em 2015. Atualmente é professor da Universidade Federal do Rio Grande do Norte e tem experiência em diversas áreas da Engenharia Elétrica. Suas principais áreas de interesse são Sistemas Inteligentes, Sistemas Embarcados e Sistemas de Telecomunicações. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Marcelo Augusto Costa Fernandes
Nome em citações bibliográficas
FERNANDES, MARCELO A.C.;MARCELO FERNANDES;FERNANDES, MARCELO A. C.;FERNANDES, M.A.C.;FERNANDES, MARCELO;Marcelo AC Fernandes;FERNANDES, M. A.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Centro de Tecnologia, Departamento de Engenharia de Computação.
Campus Universitário, CT-DCA
Lagoa Nova
59072970 - Natal, RN - Brasil
Telefone: (84) 32153771
URL da Homepage: http://www.dca.ufrn.br/


Formação acadêmica/titulação


2006 - 2010
Doutorado em Engenharia Elétrica.
Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Título: Técnicas de Equalização e Antenas Adaptativas para Sistemas CDMA e OFDM, Ano de obtenção: 2010.
Orientador: Dalton Soares Arantes.
Palavras-chave: Equalização Adaptativa; Antenas Inteligentes; CDMA; OFDM; Sistemas Celulares 3G; TV Digital.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Sistemas de Telecomunicações.
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Teoria Eletromagnetica, Microondas, Propagação de Ondas, Antenas.
Setores de atividade: Fabricação de Aparelhos e Equipamentos de Telecomunicação; Desenvolvimento de Programas (Software).
1997 - 1998
Mestrado em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.
Título: Redes Neurais Artificiais Aplicadas à Deteção Inteligente de Sinais,Ano de Obtenção: 1999.
Orientador: Adrião Duarte Dória Neto.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Palavras-chave: Algoritmo de Viterbi; Detecção Inteligente; Modulação Digital; LMS; Redes Neurais Artificiais; MLP.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação / Especialidade: Linguagens de Programação.
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações / Especialidade: Sistemas Adaptativos.
Setores de atividade: Informática; Neurociências; Fabricação de Aparelhos e Equipamentos de Telecomunicação.
1993 - 1997
Graduação em Engenharia Elétrica.
Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.
Título: Projeto de um Simulador para o Processador de Viterbi em Sistemas CPM Utilizando o Ambiente Windows e Comunicação Interprocessos.
Orientador: João Batista Bezerra.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.


Pós-doutorado


2015 - 2016
Pós-Doutorado.
King's College London, KCL, Inglaterra.
Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil.
Grande área: Engenharias
Grande Área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Processamento Digital de Sinais.


Atuação Profissional



Universidade Federal do Rio Grande do Norte, UFRN, Brasil.
Vínculo institucional

2011 - Atual
Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2011 - Atual
Ensino, Engenharia da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Sistemas Digitais
Inteligência Artificial
03/2011 - Atual
Ensino, Engenharia Elétrica, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação Avançada
01/2011 - 07/2011
Ensino, Engenharia Têxtil, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Algoritmos e Lógica de Programação

Empresa Brasileira de Pesquisa Agropecuária, EMBRAPA, Brasil.
Vínculo institucional

2008 - 2009
Vínculo: Pesquisador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 20


Centro Universitário Salesiano São Paulo, UNISAL, Brasil.
Vínculo institucional

2005 - 2010
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 40

Atividades

08/2008 - 12/2010
Direção e administração, Unidade Campinas - São José, Pós-graduação.

Cargo ou função
Supervisor.
03/2007 - 12/2010
Ensino, Mecatrônica, Nível: Pós-Graduação

Disciplinas ministradas
Mecatrônica Aplicada I
Redes Industriais
Sistemas Computacionais
03/2005 - 12/2010
Ensino, Engenharia de Automação e Controle, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Informática Idustrial I
Modelagem e Simulação de Sistemas de Automação
Redes Industriais
Robótica
Sistemas Computacionais
Sistemas de Banco de Dados aplicados a Automação e Controle
03/2005 - 12/2010
Ensino, Engenharia de Telecomunicações, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Aspectos de Segurança em Sistemas de Comunicação
Comunicações Ópticas
Redes de Transmissão de Dados
Simulação de Sistemas de Comunicação
Sistemas Celulares I
Sistemas Celulares II
Telefonia
03/2005 - 06/2009
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Aplicativos para Internet
Banco de Dados
Métodos Formais
Redes de Computadores
Técnicas de Programação II
Técnicas de Programação III

Universidade Estadual de Campinas, UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

1999 - 2010
Vínculo: Pesquisador FEEC/DECOM/ComLab, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 10

Atividades

03/2001 - 07/2001
Ensino, Engenharia Elétrica e Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Lab. de Telecomunicações

Centro Superior de Educação Tecnológica, CESET - UNICAMP, Brasil.
Vínculo institucional

2003 - 2004
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Atividades

03/2003 - 03/2004
Ensino, Tecnologia em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Programação para Dispositivos Móveis
Estrutura de Dados
Lógica de Programação II

Faculdades IPEP, FIPEP, Brasil.
Vínculo institucional

2002 - 2010
Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2

Atividades

02/2002 - 12/2010
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Estrutura de Dados
Introdução a Redes de Computadores
Linguagem e Técnicas de Programação
Lógica de Programção
07/2000 - 12/2005
Ensino, Tecnologia em Informática, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Arquivo de Banco de Dados
Estrutura de Dados
Lógica de Programação II
Tópicos Avançados em Programação
07/2000 - 06/2005
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: Graduação

Disciplinas ministradas
Cálculo Numérico
Sistemas de Comunicação de Dados

TISOFT - Tec. e Inovação em Software, TISOFT, Brasil.
Vínculo institucional

2004 - 2005
Vínculo: Socio, Enquadramento Funcional: Diretor de TI, Carga horária: 20


Fundação Centro de Pesquisa e Desenvolvimento em Telecomunicações, CPqD, Brasil.
Vínculo institucional

2000 - 2002
Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Instrutor em Telecomunicações, Carga horária: 16
Outras informações
Instrutor dos cursos de Vídeo Analógico/Digital e Sistemas Móveis (GSM, CDMA-1x, CDMA-2000, IS-95, IS-136)

Atividades

08/2000 - 04/2002
Treinamentos ministrados , Setor de Treinamento, .

Treinamentos ministrados
TV Análogico e Digital
HDTV - Padrões de Transmissão
TV Digital - Padrões MPEG
GSM-Interface Aérea
GSM-Overview
CDMA-1xRTT
CDMA-2000
CDMA IS-95

Telecomunicação do RN, TELERN, Brasil.
Vínculo institucional

1997 - 1997
Vínculo: Estágio Supervisionado, Enquadramento Funcional: Engenheiro Elétrico, Carga horária: 10
Outras informações
Divisão de Coordenação e Planejamento Técnico (DCPT)

Atividades

02/1997 - 06/1997
Serviços técnicos especializados , Divisão de Coordenação e Planejamento Técnico, .

Serviço realizado
Planejamento de Sistemas de Telecomunicações.


Projetos de pesquisa


2018 - Atual
Reconfigurable Computing Applied to the Automatic Recognition Techniques of Volcano-Seismic Events
Descrição: The objective of improving volcanic eruption forecasts, and its use in alert management protocols, implies a challenge related to the security and protection of populations at environmental risk. Volcanic eruptions have a high social an economic impact on a global scale. They can have severe consequences for humanitarian, climatological, and other levels such as air traffic. In this way, automatic recognition techniques of volcano-seismic events are essential tools to minimize risk associated with volcanic eruptions. Recent works have proposed different algorithms and techniques to use with automatic recognition frameworks for volcano-seismic events. Papers using advanced signal processing techniques and artificial intelligence has been proved useful comparing with other. The automatic recognition methods for volcano-seismic events process volcano-seismic data (or seismic-volcanic records), and this data can be characterized as signals (or volcano-seismic signals) with distinctive features depending on signal capturing methodology or of the pre-processing applied. Spectral features, duration, phase arrival, energetic quantification, polarization patterns, coda characteristics are some the volcano-seismic signals will be able to be processed by automatic recognition framework or technique. However, the volcano-seismic data (or records) are massive datasets of the information (or meta-information), and they need to be analyzed and processed at the adequate time. On the other hand, novel approaches such as reconfigurable computing can improve the performance of automatic recognition algorithms. Reconfigurable computing, with field-programmable gate arrays (FPGAs,) allows to create customizable hardware and algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to accelerate operations Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to USD 12.1 Billion by 2024. Several works in literature have been using reconfigurable computing with seismic data to accelerate processing as presented in (FU et al., 2008; MEDEIROS et al., 2012) and in these papers, reconfigurable computing is applied to techniques such as Kirchhoff and reverse time migration (RTM), which are used in applications such as seismic imaging in petroleum industry in order to locate underground oil and gas reservoirs. Though, few works are using reconfigurable computing to accelerate automatic recognition techniques (or algorithms) applied to volcano-seismic events. Thus, this project aims to apply reconfigurable computing on automatic recognition techniques of volcano-seismic events that it is using advanced techniques such as Support Vector Machine (SVM), Hidden Markov Models (HMMs), Artificial Neural Networks (ANNs) and other. A novel hardware framework reference to automatic recognition of volcano-seismic events will be made and this framework will be able to work with massive datasets with a fast response with compared to another solution in literature. For each set of automatic recognition techniques, new hardware designs using reconfigurable computing will be proposed. The proof-of-concept prototyping for evaluation of different performance aspects and different recognition techniques will be developed on FPGA. Case studies in several volcano-seismic events datasets will be selected to evaluate performance and provide optimizations..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Jesús M. Ibáñez - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1
2017 - Atual
OPTIMIZATION OF NANO HYBRID COMPOSITES BASED IN TETRONIC® AND LAPONITE RD® USING RESPONSE SURFACE AND SVM NEURAL NETWORK MODELS
Descrição: β-lapachone (βLAP), is a product derivated from plants of the bignoniciae family; found in north and northeast of brazilian regions that has antitumor and antiinflammatory properties showing promising potential in various biomedical applications. However, the low water solubility of βLAP limits its clinical and medical applications. Tetronic®, or poloxamine is an amphiphilic four-arm (X-shaped) block copolymer of poly (ethylene oxide)-poly (propylene oxide)-poly (ethylene oxide) (PEO-PPO-PEO) with a pH-sensitive central ethylene diamine spacer. Tetronic® focused was T1304, (MW 10500, HLB 14), It is very thermosensitive, having a strong inverse relation of its critical micellar concentration and temperature. Laponite RD® (LAP) nanoparticles are disk-like synthetic clays, with an empirical formula of Na+0.7[(Si8Mg5.5Li0.3)O20(OH)4]-0.7. LAP surfaces exhibit negative charges whereas the edge charges are pH dependent.The objective of this project was the development and physical chemical characterization of a hybrid compound with polymeric micelles (T1304) and LAP to increase the solubility of βLAP. In addition, the focus of this work was to evaluate the phase behavior and solubility using response surface and artificial neural network models.Thus, samples were prepared by simple mixing of the components at different concentrations of 1 to 20% (w/w) with or without the presence of LAP in concentrations of 1.5 and 3% (w/w), being added βLAP in all formulations. The parameters previously analyzed were solubility and phase behavior. In this work were used two in silico tools to increase the accuracy of the experiments: Response surfaces method (RMS) that shows through mathematical functions, the interaction of each component and a polynomial equation for the solubility of βLAP and Support Vector Machine (SVM) neural network (NN).The RMS and SVM-NN showed results that samples containing a mixture of T1304 with 1.5% of LAP with greater βLAP solubilization capacity when compared to water and provided and second-order polynomial equation that finds accurately any desired solubility value besides the linear and quadratic influence of LAP and Tetronic® in the phase behavior. It is believed that the proposed hybrid system can great increases the solubility of βLAP and in silico tools promote a fine-tuning in the data, showing a much closer reality..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA - Integrante / Raquel de Melo Barbosa - Integrante.
2017 - Atual
Computação Reconfigurável Aplicada a Mineração de Conjuntos Massivos de Dados
Descrição: Técnicas de processamento de informação em Big Data tornou-se cada vez mais importante nos últimos anos. De fato, várias organizações de diferentes setores dependem cada vez mais do conhecimento extraído de enormes volumes de dados. No entanto, no contexto do Big Data, as técnicas e plataformas tradicionais de dados são menos eficientes devido a capacidade de resposta lenta. Algoritmos de Mineração de dados têm se mostrado ótimas técnicas para extração de informações em Big Data. Criando uma nova área chamada de Mining of Massive Datasets (MMD). Entretanto devido ao baixo desempenho das plataformas tradicionais, implementações em hardware reconfigurável tem se mostrado uma solução com desempenho satisfatório para o MMD. Trabalhos apresentados na literatura mostram que algoritmos de clusterização como K-means, Fuzzy C-means e outros podem obter \emph{speedup} de até 1000 vezes com utilização de hardware reconfigurável. Assim, este trabalho tem como objetivo o estudo e o desenvolvimentos de algoritmos aplicados a área de MMD utilizando computação reconfigurável..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Carlos E B Santos Júnior - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / Leonardo Alves Dias - Integrante.
Número de produções C, T & A: 3
2017 - Atual
Embedded Artificial Intelligent Algorithms optimized for low-power, low-cost and low-size-memory
Descrição: Artificial intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware, and this can be a problem on IoT applications which the target is hardware with low-power and low-size. On the other hand, low-cost and low-power SoCs (System on Chips), such as microcontrollers (uCs), have been used in applications for various areas such as industrial automation, control, measuring equipment, consumer electronics and others. It can be said that there is a growing demand for the use of these devices, especially in emerging areas such as the Internet of Things (IoT), Smart Grid, Machine to Machine (M2M), among others. Hardware platforms such as uCs allow Embedded Systems (SEs) for specific applications. Typically, this type of SoC is formed by an 8, 16 or 32-bit general purpose (GPP) microprocessor (uP) coupled to various internal peripherals such as working and program memory, counters, signal generators, analog-digital converters and others. Although the uCs are devices with medium to low processing power, they have the advantages of low consumption and cost when compared to others, which makes it possible to use them in several IoT applications. The use of intelligent systems embedded in hardware platforms (SoCs) has already been studied in several works in the literature. This subject has a vital importance since AI techniques have been taking a larger scale of applications in recent years. However, depending on the technique, a high computational effort is required mainly for applications whose time requirement is essential. Thus, one of the current challenges in various research groups is to optimize the AI algorithms and make them feasible for hardware systems such as uCs and other SoCs. The use of intelligent systems with Artificial Neural Networks (RNA) embedded in hardware for real-time applications has been the subject of the investigation by several groups. One of the significant problems associated with the computational complexity associated with RNA, especially the Multi-Layer Perceptron (MLP) network that has several multiplication operations and nonlinear functions. In addition to direct processing between input and output, the MLP network also has an associated training algorithm to find optimal network gains. If the training process is also performed in real time (online training), the complexity will be significantly increased, increasing the processing time and the storage capacity of the hardware used. In the literature, there are several papers that focus on the use of MLP-BP type RNA for real-time applications with uCs. In this way, this project aims to create optimized artificial intelligence algorithms such as machine learning, metaheuristic, clustering and deep learning to embedded on low-power, low-cost and low-size-memory hardware platform. For each set of artificial intelligence techniques, new embedded algorithms reference will be proposed. The novel reference algorithms will be able to provide lower and upper bounds of latency, cost, hardware size, memory size and power saving in various embedded systems scenarios..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Denis R. da S. Medeiros - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / H. T. Kung - Integrante.
Número de produções C, T & A: 2
2017 - Atual
Stochastic and Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms
Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics. However, novel approaches such as Stochastic Computing (SC) and Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. SC enables the development of low-power area-efficient hardware implementations and performs complex operations with relatively simple digital blocks. On the other hand, with the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 500x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Warren Gross - Integrante.
2016 - Atual
Reconfigurable Computing Applied to the Latency Reduction on Tactile Internet
Descrição: Each Internet generation was believed to be the last, with designs pushed to near perfection. The first and original Internet, a virtually infinite network of computers, was a paradigm changer and went on to define the global economies of the late 20th century. However, after that Internet, came the Mobile Internet, connecting billions of smart phones, and yet again redefining entire segments of the economy. Today, we witness the emergence of the Internet of Things (IoT), soon to connect billions of objects and starting to impact economies. Tactile internet is an innovative technology that it will provide many new opportunities for emerging markets and services and revolutionize almost every segment of the society. The Tactile Internet will be able to delivery physical and tactile experiences remotely, and thereby will produce a true paradigm shift from content-delivery to skill-set delivery networks. A preliminary market analysis has revealed that the addressable market could reach up to US$20 trillion per annum worldwide ? 20% of today?s worldwide GDP. In the tactile internet scope, it?s necessary a bidirectional communication between the local haptic device (known as master device) and the remote device (known as slave device). The bidirectional communication tries to simulate the physical laws of action and reaction. It's important to emphasise that the Tactile Internet attempt to solve a complex problem, since the bidirectional communication requires a latency between 1ms and 10ms for most cases and 40ms for some cases [5, 6, 7]. On the other hand, new areas such as Reconfigurable Computing can improve the performance of terminal devices (master and slave). Reconfigurable computing enables the development of customizable hardware architectures for the algorithms, unlike the traditional model where there is general purpose hardware. With the development of customizable hardware (using Field-Programmable Gate Array - FPGA), algorithms can be parallelized and optimized to speed up the operations. Speed up to 1000x are presented in literature. Due to the increased use of FPGA reconfigurable computing in various applications such as consumer electronics, automotive and military electronics, etc., the FPGA market is expected to grow to $ 7.9 billion by 2020. The expansion for new applications and the hardware cost reduction are the main reasons for the growth of this market..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (3) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Caroline A. D. Silva - Integrante / Sérgio S Natan - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / José Claudio - Integrante / Mischa Dohler - Integrante / Toktam Mahmoodi - Integrante.
Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 3
2013 - Atual
Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms
Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics. However, novel approaches such as Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. With the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 1000x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Matheus Torquato - Integrante / Daniel H Noronha - Integrante / Lucileide M D da Silva - Integrante / Felipe Fernandes - Integrante / Gracielly Fernandes - Integrante / Caio Borba Vilar - Integrante / Eduardo Morais - Integrante / Diana Goehringer - Integrante / Carlos Alberto VALDERRAMA SAKUYAMA - Integrante / João Paulo de Castro Canas Ferreira - Integrante.
Número de produções C, T & A: 6 / Número de orientações: 5
2011 - 2014
Processamento Inteligente de Sinais Aplicado a Sistemas OFDM e CDMA
Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar e desenvolver novas técnicas de recepção para sistemas de telecomunicações que utilizem técnicas de transmissão para sistemas CDMA (Code Division Multiple Access) e OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) usando Processamento Inteligente de Sinais. Os sistemas CDMA e OFDM estão presentes na maioria dos padrões de telecomunicações atuais como os padrões de Terceira Geração de Telefonia Móvel Celular (3G), Padrão Brasileiro de Televisão Digital, Padrões de Redes Sem Fio entre outros. No entanto, os receptores convencionais destes sistemas precisam de ajustes devido à necessidade de banda associada à questão da mobilidade e dos novos serviços de vídeo e áudio. Assim, as técnicas aqui propostas, são baseadas em dispositivos adaptativos como equalizadores e antenas voltadas para sistemas CDMA e OFDM utilizando estruturas e algoritmos de adaptação inteligentes..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Dalton Soares Arantes - Integrante.
Número de produções C, T & A: 3
2009 - 2010
Sistema de Recepção com Diversidade e Antenas Inteligentes para TVD - SIRDAI-TVD
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2009 - 2010
STB-SCAN
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
2006 - 2010
KyaTera
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2006 - 2009
REDLART - Laboratório Digital Reconfigurável para Pesquisa Avançada e Ensino
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2001 - 2003
ERICSSON-UNICAMP Contract UNI.35
Descrição: Projeto que estuda soluções, ao nível de interface de rádio, para os sistemas 3G..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (2) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador / F. A. C. M. Cardoso - Integrante / M. H. M. Costa - Integrante / J. G. Chiquito - Integrante / G. A. Hirchoren - Integrante.Financiador(es): Universidade Estadual de Campinas - Cooperação / Ericsson - Remuneração.
Número de produções C, T & A: 5
1999 - 2000
Grupo de Pesquisa - TV-Digital
Descrição: Grupo de pesquisa de TV-Digital da Unicamp, no qual estudou soluções, a nível de equalizadores, para os sistemas de TV-Digital..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Doutorado: (1) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Dalton Soares Arantes - Coordenador.Financiador(es): Universidade Estadual de Campinas - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2


Projetos de desenvolvimento


2008 - 2009
Genômica Animal
Descrição: Projeto Genômica Animal - Embrapa - Campinas Desenvolvimento de um software de gereciamento de banco dados funcional para dados genômicos..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
2005 - 2006
Projeto SBTVD
Descrição: Projeto relativo ao sistema brasileiro de TV Digital. O projeto foi caracterizado no desenvolvimento de um esquema de modulação inovadora..
Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (6) .
Integrantes: Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador.
Número de produções C, T & A: 2


Membro de corpo editorial


2010 - Atual
Periódico: Revista Ciência e Tecnologia


Revisor de periódico


2014 - Atual
Periódico: Robotica
2012 - Atual
Periódico: Electric Power Components and Systems
2014 - Atual
Periódico: KSII T INTERNET INF
2014 - Atual
Periódico: IET Generation, Transmission & Distribution (Print)


Áreas de atuação


1.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação/Especialidade: Sistemas Inteligentes.
2.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas de Telecomunicações.
3.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Telecomunicações/Especialidade: Sistemas Adaptativos.
4.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Automação e Controle/Especialidade: Lógica Fuzzy.
5.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Automação e Controle/Especialidade: Redes Neurais Artificiais.
6.
Grande área: Engenharias / Área: Engenharia Elétrica / Subárea: Engenharia de Computação/Especialidade: Sistemas Embarcados.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Outstanding Advisor Award - Innovate FPGA 2018 Global Design Contest, University Program PSG, Intel Corporation.
2017
Prêmio Tecnologias de Impacto - Novas soluções wireless e IoT., Qualcomm, CNI, CNPq e INPI.
2016
Intel® Embedded Systems Competition 2016, SBESC e Intel.
1995
Prêmio de menção honrosa pelo trabalho "Desenvolvimento de um Simulador para o Processador de Viterbi em Sistemas CPM", II Simpósio de Iniciação Científica e Tecnológica. Recife, PE.


Produções



Produção bibliográfica
Citações

Web of Science
Total de trabalhos:49
Total de citações:21
Fator H:3
Fernandes, Marcelo A C  Data: 15/11/2017

SCOPUS
Total de trabalhos:25
Total de citações:37
Fernandes, M.A.C.  Data: 15/11/2017

Outras
Total de trabalhos:90
Total de citações:130
Fernandes, M.A.C  Data: 15/11/2017

Artigos completos publicados em periódicos

1.
OLIVEIRA, FABIO2018OLIVEIRA, FABIO ; SOUZA, ANDERSON ; FERNANDES, MARCELO ; GOMES, RAFAEL ; GONCALVES, LUIZ . Efficient 3D Objects Recognition Using Multifoveated Point Clouds. SENSORS, v. 18, p. 2302, 2018.

2.
SILVA, SÉRGIO N.2018SILVA, SÉRGIO N. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Comparison of binary and fuzzy logic in feedback control of dynamic systems. International Journal of Dynamics and Control, v. 1, p. 1, 2018.

3.
SOUSA, TIAGO2018SOUSA, TIAGO ; ARANTES, DALTON ; FERNANDES, MARCELO . Adaptive Beamforming Applied to OFDM Systems. SENSORS, v. 18, p. 3558, 2018.

4.
SOUSA, T. F. B.2018SOUSA, T. F. B. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Butterfly neural equalizer applied to optical communication systems with two-dimensional digital modulation. OPTICS EXPRESS, v. 26, p. 30837-30850, 2018.

5.
SILVA, CAROLINE2018SILVA, CAROLINE ; DE OLIVEIRA, ÁTILA ; FERNANDES, MARCELO . Validation of a Dynamic Planning Navigation Strategy Applied to Mobile Terrestrial Robots. SENSORS, v. 18, p. 4322, 2018.

6.
DA SILVA, LUCILEIDE M. D.2018DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Parallel Implementation of Reinforcement Learning Q-learning Technique for FPGA. IEEE Access, v. 1, p. 1-1, 2018.

7.
FERNANDES, MARCELO A. C.2016FERNANDES, MARCELO A. C.. Problem-based learning applied to the artificial intelligence course. Computer Applications in Engineering Education, v. 1, p. n/a-n/a, 2016.

8.
DE OLIVEIRA, ÁTILA V. F. M.2016DE OLIVEIRA, ÁTILA V. F. M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Dynamic planning navigation strategy for mobile terrestrial robots. ROBOTICA, v. 34, p. 1-16, 2016.

9.
FERNANDES, MARCELO A.C.2016FERNANDES, MARCELO A.C.. Fuzzy Controller Applied to Electric Vehicles with Continuously Variable Transmission. NEUROCOMPUTING, v. 2014, p. 684-691, 2016.

10.
FERNANDES, M. A.2016FERNANDES, M. A.. Project-based learning applied to an embedded systems course. INTERNATIONAL JOURNAL OF ELECTRICAL ENGINEERING EDUCATION, v. 54, p. 223-235, 2016.

11.
FERNANDES, MARCELO A.C.2015FERNANDES, MARCELO A.C.. Linear programming applied to blind signal equalization. AEU. International Journal of Electronics and Communications (Print), v. 69, p. 408-417, 2015.

12.
ALMEIDA, NÁTHALEE2015ALMEIDA, NÁTHALEE ; FERNANDES, MARCELO ; NETO, ADRIÃO . Beamforming and Power Control in Sensor Arrays Using Reinforcement Learning. Sensors (Basel), v. 15, p. 6668-6687, 2015.

13.
DA SILVA, ALAN P. O.2015DA SILVA, ALAN P. O. ; LEITE, CICILIA R. M. ; MCMILLAN, LARRY ; PAZ DE ARAUJO, CARLOS A. ; FERNANDES, MARCELO A. C. ; GUERREIRO, ANA M. G. . Adaptive Boolean Logic Using Ferroelectrics Capacitors as Basic Units of Artificial Neurons and Its Implementation in FPGA. Integrated Ferroelectrics (Print), v. 159, p. 23-33, 2015.

14.
FERNANDES, MARCELO A. C.2015FERNANDES, MARCELO A. C.. Project-Based Learning Laboratory for Teaching Embedded Systems. Mathematical Problems in Engineering (Online), v. 2015, p. 1-8, 2015.

15.
FERNANDES, MARCELO A. C.2014FERNANDES, MARCELO A. C.. Neural equalization applied to systems with bidimensional digital modulation. Neural Computing & Applications (Print), v. 25, p. 2057-2066, 2014.

16.
DE SOUZA, ALISSON2014DE SOUZA, ALISSON ; FERNANDES, MARCELO . Parallel Fixed Point Implementation of a Radial Basis Function Network in an FPGA. Sensors (Basel), v. 14, p. 18223-18243, 2014.

17.
DE SOUZA, ISAAC2014DE SOUZA, ISAAC ; NATAN, SERGIO ; TELES, RAFAEL ; FERNANDES, MARCELO . Platform for Real-Time Simulation of Dynamic Systems and Hardware-in-the-Loop for Control Algorithms. Sensors (Basel), v. 14, p. 19176-19199, 2014.

18.
FERNANDES, MARCELO A. C.2014 FERNANDES, MARCELO A. C.. Collaborative reception technique in wireless sensor networks using adaptive antennas. EURASIP J WIREL COMM, v. 2014, p. 225, 2014.

19.
FERNANDES, MARCELO A.C.;MARCELO FERNANDES;FERNANDES, MARCELO A. C.;FERNANDES, M.A.C.;FERNANDES, MARCELO;Marcelo AC Fernandes;FERNANDES, M. A.2013 FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, DALTON S. . Spatial and Temporal Adaptive Receiver for DS-CDMA Systems. AEU. International Journal of Electronics and Communications (Print), v. 68, p. 216-226, 2013.

20.
FERNANDES, MARCELO A.C.;MARCELO FERNANDES;FERNANDES, MARCELO A. C.;FERNANDES, M.A.C.;FERNANDES, MARCELO;Marcelo AC Fernandes;FERNANDES, M. A.2013 FERNANDES, MARCELO A.C.. Adaptive Equalizers Applied to Faults Location in Power Transmission Lines. Electric Power Components and Systems, v. 41, p. 1363-1380, 2013.

21.
FERNANDES, MARCELO A.C.;MARCELO FERNANDES;FERNANDES, MARCELO A. C.;FERNANDES, M.A.C.;FERNANDES, MARCELO;Marcelo AC Fernandes;FERNANDES, M. A.2003 FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. . Space-time processing for smart antennas in advanced receivers for the user terminal in 3G WCDMA systems. IEEE Transactions on Consumer Electronics, NJ, v. 48, n.4, p. 1082-1090, 2003.

22.
FERNANDES, MARCELO A.C.;MARCELO FERNANDES;FERNANDES, MARCELO A. C.;FERNANDES, M.A.C.;FERNANDES, MARCELO;Marcelo AC Fernandes;FERNANDES, M. A.2000FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CASTRO, F. C. C. ; CASTRO, M. C. F. . 8-VSB Channel Coding Analysis for DTV Broadcast. IEEE Transactions on Consumer Electronics, v. 43, n.3, p. 539-547, 2000.

Textos em jornais de notícias/revistas
1.
LISBOA, F. A. G. ; FURGERI, S. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . MobCom: uma plataforma para consultas via dispositivos móveis. Web Mobile, Brasil.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MORAIS, E. ; NATAN, S. S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação em Hardware com Pipeline de um Sistema Fuzzy Takagi-Sugeno. In: Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy - V CBSF, 2018, Fortaleza. Anais do Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy ? V CBSF, 2018.

2.
ROZA, S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . OpenFZ: Uma Plataforma Embarcada para Gerenciamento de Máquinas Fuzzy. In: Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy - V CBSF, 2018, Fortaleza. Anais do Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy ? V CBSF, 2018.

3.
COSTA, A. L. X. ; SILVA, C. A. D. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação Paralela do Algoritmo PSO para FPGA. In: XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa, PB. Anais do XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018.

4.
COUTINHO, M. G. F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação de Rede Neural Artificial em Hardware para Aprendizagem Profunda. In: XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa. Anais do XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018.

5.
SILVA, A. E. M. ; NATAN, S. S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de um Hardware para o Sistema Fuzzy-PI Takagi-Sugeno em FPGA. In: XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa, PB. Anais do XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018.

6.
COUTINHO, M. G. F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de implementação em Hardware de Rede Neural Profunda baseada em Stacked Sparse Autoencoder. In: VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2018, Salvador, BA. Anais do VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2018.

7.
SANTOS JUNIOR, C. E. B. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de implementação do algoritmo SHA-256 em Hardware. In: Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), 2018, Natal, RN. Anais do Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), 2018.

8.
SANTOS JUNIOR, C. E. B. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Processador de Uso Específico para o Algoritmo SHA-1. In: Conference: Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), 2017, Brasília, DF, Brasil. Conference: Simpósio Brasileiro em Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg), 2017. v. 1. p. 42-55.

9.
CUNHA, J. R. ; MEDEIROS, D. R. S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação de Algoritmos Genéticos para Microcontroladores de 8-bits. In: VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2017, Curitiba, Brasil. VII Brazilian Symposium on Computing Systems Engineering (SBESC), 2017. v. 1.

10.
VILAR, C. B. ; NEVES, D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação de Tempo Real de Redes Neurais MLP em Microcontroladores de 8-bits. In: XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC 2017), 2017, Niterói, RJ, Brazil. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC 2017), 2017.

11.
BARROS, W. K. P. ; MORAIS, D. S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Detecção de Câncer de Pele com Redes Neurais Artificiais. In: XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC), 2017, Niterói, RJ, Brazil. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC), 2017.

12.
SILVA, A. E. M. ; NATAN, S. S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de um Sistema Fuzzy Takagi-Sugeno para FPGA. In: XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC), 2017, Niterói, RJ, Brazil. XIII Brazilian Congress on Computational Intelligence (CBIC), 2017.

13.
SANTOS JUNIOR, C. E. B. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Implementação do Algoritmo MD5 em Hardware. In: X Escola Potiguar de Computação e suas Aplicações (EPOCA), 2017, Natal, RN, Brazil. X Escola Potiguar de Computação e suas Aplicações (EPOCA), 2017.

14.
SILVA, C. A. D. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Linear Programming Applied to the Optimization of Blind Adaptive Antenna Arrays. In: XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016, Santarem, PA, Brazil. XXXIV Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT 2016), 2016.

15.
SILVA, SÉRGIO N. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . REAL-TIME SIMULATOR FOR DYNAMIC SYSTEMS USING A FPGA PLATFORM. In: XXI CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA (CBA 2016), 2016, Vitoria, ES, Brasil.. Anais do XXI CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA (CBA 2016), 2016.

16.
TORQUATO, M. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Proposta de Implementação Paralela de Algoritmo Genético em FPGA. In: XXI CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA (CBA 2016), 2016, Vitoria, ES, Brasil. Anais do XXI CONGRESSO BRASILEIRO DE AUTOMÁTICA (CBA 2016), 2016.

17.
NORONHA, D. H. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para Classificação e Regressão. In: 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016, Recife, PE, Brasil. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016.

18.
SILVA, L. M. D. ; TORQUATO, M. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Proposta de Arquitetura em Hardware para FPGA da Técnica Q-learning de Aprendizagem por Reforço. In: 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016, Recife, PE, Brazil. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016.

19.
SILVA, C. A. D. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Blind Adaptive Equalizer Based on Genetic Algorithms. In: 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016, Recife, PE, Brasil. 5th Brazilian Conference on Intelligent System (BRACIS 2016), 2016.

20.
ALMEIDA, NÁTHALEE ; FERNANDES, MARCELO A. C. ; DORIA NETO, A. D. . Conformação de Feixe e Controle de Potência em Arranjo de Antenas utilizando Aprendizagem por Reforço. In: 12th CBIC (Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional), 2015, Curitiba, PR. Anais do 12th CBIC (Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional), 2015.

21.
FONSECA, C. ; ALMEIDA, NÁTHALEE ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Rede Neural Auto-Regressiva Com Entradas Exógenas (NARX) Aplicada ao Controle de Velocidade em Veículos Elétricos. In: 12th CBIC (Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional), 2015, Curitiba, PR. Anais do 12th CBIC (Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional), 2015.

22.
SILVA, C. A. D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposta de Equalizador Cego Baseado em Algoritmos Genéticos. In: Escola Potiguar de Computação e suas Aplicações (EPOCA - 2015), 2015, Caicó, RN. Anais da Escola Potiguar de Computação e suas Aplicações (EPOCA - 2015), 2015. v. 1. p. 1-10.

23.
SOUZA, I. D. T. ; NATAN, S. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Plataforma para Simulação em Tempo Real de Sistemas Dinâmicos e Hardware-in-the-loop em Sistemas Embarcados do tipo PSOC. In: DINCON ? Conferência Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações 2015, 2015, Natal, RN. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2015. v. 4.

24.
SILVA, SÉRGIO N. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Desenvolvimento de um Simulador em Tempo Real para Sistemas Dinâmicos em FPGA. In: DINCON ? Conferência Brasileira de Dinâmica, Controle e Aplicações, 2015, Natal. Proceeding Series of the Brazilian Society of Computational and Applied Mathematics, 2015. v. 4.

25.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Decision Feedback Equalizer Aplicado a Detecção e Localização de Faltas em Linhas de Transmissão. In: Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos - SBSE 2014, 2014, Foz do Iguaçu. Anais do Simpósio Brasileiro de Sistemas Elétricos, 2014.

26.
GAMA, F. O. S. ; MARTINS, J. K. E. C. ; MIRANDA, T. F. ; TOME, W. M. F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Controle de Fluxo de Ar em Ventiladores Utilizando Sistemas Embarcados em Microcontroladores. In: XXI Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica, Eléctrica y Computación - INTERCON 2014, 2014, Arequipa. XXI Congreso Internacional de Ingeniería Electrónica, Eléctrica y Computación - INTERCON 2014, 2014.

27.
FERNANDES, MARCELO A. C.. Controlador Fuzzy Aplicado a Veículos Elétricos com Transmissão Variável Contínua. In: III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014, João Pessoa. III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014. v. 1. p. 548-559.

28.
FERNANDES, MARCELO A. C.. Comparação de Desempenho entre Lógica Binária e Lógica Fuzzy no Controle de Sistemas Dinâmicos. In: III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014, João Pessoa. III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014. p. 498-509.

29.
FERNANDES, MARCELO A. C.. Aprendizagem Baseada em Projetos Aplicada a Disciplinas Voltadas para Área de Sistemas Embarcados. In: Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia - COBENGE 2014, 2014, Juiz de Fora. Anais do XLII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia - COBENGE 2014, 2014.

30.
FERNANDES, MARCELO A. C.. Aprendizagem baseada em problemas aplicada a disciplina de inteligência artificial. In: Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia - COBENGE 2014, 2014, Juiz de Fora. Anais do XLII Congresso Brasileiro de Educação em Engenharia - COBENGE 2014, 2014.

31.
DE OLIVEIRA, ÁTILA V. F. M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Validação de Estratégia de Navegação com Planejamento Dinâmico Aplicada a Robôs Móveis Terrestres. In: XX Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2014), 2014, Belo Horizonte. Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2014), 2014. v. 1. p. 640-647.

32.
SOUZA, I. T. ; SILVA, SÉRGIO N. ; TELES, RAFAEL M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Plataforma de Simulação em Tempo Real para Sistemas Dinâmicos. In: XX Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2014), 2014, Belo Horizonte. Anais do XX Congresso Brasileiro de Automática (CBA 2014), 2014. v. 1. p. 867-874.

33.
FERNANDES, MARCELO A. C.. Robótica Móvel Aplicada ao Ensino da Disciplina de Inteligência Artificial. In: 5th Workshop of Robotics in Education, 2014, São Carlos, SP. WRE 2014 Proceedings, 2014. v. 1. p. 42-47.

34.
DE OLIVEIRA, ÁTILA V. F. M. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Dynamic Planning Navigation Technique Optimized with Genetic Algorithm. In: SBR'2014 - 2nd Brazilian Symposium on Robotics and LARS'2014 - 11th Latin American Robotics Symposium, 2014, São Carlos, SP. SBR'2014 - 2nd Brazilian Symposium on Robotics and LARS'2014 - 11th Latin American Robotics Symposium, 2014.

35.
SAPPER, A. N. ; LIMA, E. R. ; CHAVES, C. G. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . An Adaptive Equalizer for Reliable Transmissions in DVB-S2 Satellite Communications Under ISI. In: 6th IEEE Latin-American Conference on Communications, 2014, Cartagena de Indias. 6th IEEE Latin-American Conference on Communications, 2014.

36.
DE SOUZA, ALISSON C. D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Proposal for parallel fixed point implementation of a radial basis function network in an FPGA. In: 2014 IX Southern Conference on Programmable Logic (SPL), 2014, Buenos Aires. 2014 IX Southern Conference on Programmable Logic (SPL), 2014. p. 1-6.

37.
SOUSA, T. F. B. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Bi-dimensional Neural Equalizer applied to Optical Receiver. In: 1st BRICS Countries & 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2013, Porto de Galinhas - Recife. 1st BRICS Countries & 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2013.

38.
SOUZA, A. C. D. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Proposta de Implementação Paralela em Ponto Fixo de uma Rede de Funções Radiais de Base para FPGA. In: 1st BRICS Countries & 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2013, Porto de Galinhas - Recife. 1st BRICS Countries & 11th CBIC Brazilian Congress on Computational Intelligence, 2013.

39.
FERNANDES, MARCELO A.C.. PROGRAMAÇÃO LINEAR APLICADA A EQUALIZAÇÃO CEGA DE SINAIS EM SISTEMAS COMUNICAÇÃO DIGITAL. In: XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013, Natal, RN. Anais do XLV Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2013. p. 3171-3180.

40.
SOUZA, I. T. ; NATAN, S. ; NEVES, D. G. ; NEVES, D. ; SILVEIRA, L. F. Q. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Aprendizagem Baseada em Projetos Aplicada ao Ensino de Sistemas Embarcados. In: XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA (COBENGE 2013), 2013, Gramado, RS. Anais do XLI CONGRESSO BRASILEIRO DE EDUCAÇÃO EM ENGENHARIA (COBENGE 2013), 2013.

41.
OLIVEIRA, A. V. F. M. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Genetic Algorithm-Based Navigation Strategy For Mobile Terrestrial Robots. In: Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013, Fortaleza, CE. Anais do XI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 2013. v. 1.

42.
MARCELO FERNANDES; DALTON ARANTES . Pre-FFT Adaptive Spatial Filter Applied to OFDM System. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013, Fortaleza. SBrT 2013, 2013.

43.
LUCAS CAVALCANTE ; ALUISIO FONTES ; MARCELO FERNANDES ; LUIZ SILVEIRA . Análise De Desempenho Da Codificação Wavelet Em Canais Seletivos Em Frequência. In: XXXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2013, Fortaleza. SBrT 2013, 2013.

44.
DE SOUSA, TIAGO F. B. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Multilayer perceptron equalizer for optical communication systems. In: 2013 SBMO/IEEE MTTS International Microwave and Optoelectronics Conference (IMOC), 2013, Rio de Janeiro. 2013 SBMO/IEEE MTT-S International Microwave & Optoelectronics Conference (IMOC), 2013. p. 1.

45.
FERNANDES, MARCELO A.C.; SABLON, V. I. B. ; ZUBEM, J. M. V. . Desenvolvimento de Aplicativos Embarcados em Plataforma STLinux Aplicados a Receptores do Sistema Brasileiro de Televisão Digital ? SBTVD. In: 9th Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, 2011, Medellin. Proceedings of the Ninth Latin American and Caribbean Conference for Engineering and Technology, 2011. v. 1. p. 197-202.

46.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. . Equalização adaptativa pré-FFT de baixa complexidade para sistemas OFDM. In: XXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT'11), 2011, Curitiba. Anais do XXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBrT'11), 2011.

47.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. . Chip-level adaptive equalization supervised by a time-multiplexed common pilot sequence in CDMA systems. In: SBMO/IEEE MTT-S International Microwave and Optoelectronics Conference (IMOC 2011), 2011, Natal. Proceedings of the International Microwave and Optoelectronics Conference (IMOC 2011), 2011. p. 161-165.

48.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; DORIA NETO, A. D. ; Fábio Garcia . EQUALIZAÇÃO NEURAL APLICADA A SISTEMAS COM MODULAÇÃO DIGITAL BIDIMENSIONAL. In: X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2011), 2011, Fortaleza. Anais do X Congresso Brasileiro de Inteligência Computacional (CBIC 2011), 2011.

49.
HIGA, R. H. ; FERNANDES, MARCELO A.C. ; YAMAGISHI, M. A. C. . Plataforma de bancos de dados e ferramentas para visualização de dados moleculares no contexto genômico. In: I Workshop em Genômica Animal, 2009, Fortaleza. I Workshop em Genômica Animal, 2009.

50.
FERNANDES, MARCELO A.C.; Cristiano M. Panazio ; Sandro Fasolo ; Fábio Lumertz . Design, Simulation and Hardware Implementation of a Digital Television System: Synchronization. In: 2006 IEEE Ninth International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Applications, 2006, Manaus. 2006 IEEE Ninth International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Applications, 2006. p. 208-212.

51.
Fabrício C. A. Oliveira ; FERNANDES, MARCELO A.C. ; Dayan A. Guimarães ; Geraldo G. R. Gomes ; CARDOSO, F. A. C. M. ; LISBOA, F. A. G. . Design, Simulation and Hardware Implementation of a Digital Television System: Performance. In: 2006 IEEE Ninth International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Applications, 2006, Manaus. Design, Simulation and Hardware Implementation of a Digital Television System: Performance, 2006. p. 213-217.

52.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. . Effects of mutual coupling and amplitude/phase mismatch on a WCDMA downlink receiver with multiple antennas. In: XXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2004, Manaus. Anais do XXI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2004.

53.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. . Space-time processing for smart antennas in advanced receivers for the user terminal in 3G. In: International Conference on Consumer Electronics, 2002, Los Angeles. International Conference on Consumer Electronics, 2002. ICCE., 2002. p. 296-297.

54.
CARDOSO, F.A.C.M. ; FERNANDES, M.A.C. ; ARANTES, D.S. . Performance of an adaptive space-time processing receiver for the user terminal of 3G WCDMA systems under COST 259 channel models. In: 2002 IEEE 56th Vehicular Technology Conference, 2002, Vancouver. Proceedings IEEE 56th Vehicular Technology Conference. v. 1. p. 57-61.

55.
FERNANDES, MARCELO A.C.; MACEDO, L. R. ; ARANTES, D. S. ; GIGLI, F. M. ; ROMANO, J. M. . Desempenho de Equalizadores Autodidatas Não-Lineares em Receptores 8-VSB ATSC para TV Digital. In: XVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2000, Gramado. XVIII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 2000. v. 1.

56.
FERNANDES, MARCELO A.C.; DORIA NETO, A. D. ; BEZERRA, J. B. . Detecção de Sinais em Ambiente de Ruído Não Gaussiano. In: XVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 1999, Vila Velha. XVII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, 1999. v. 1.

57.
FERNANDES, MARCELO A.C.; DORIA NETO, A. D. ; BEZERRA, J. B. . Aplicação das Redes RBF na Deteção Inteligente de Sinais Digitais. In: IV Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1999, São José dos Campos. IV Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1999. v. 1. p. 226-230.

58.
FERNANDES, MARCELO A.C.; BEZERRA, J. B. ; DORIA NETO, A. D. . A neural network model applied to the detection of digital signals. In: SBT/IEEE International Telecommunications Symposium, 1998, São Paulo. SBT/IEEE International Telecommunications Symposium, 1998. ITS'98., 1998. v. 1. p. 279-283.

59.
FERNANDES, MARCELO A.C.; REZENDE, J. A. ; SOUZA, A. R. ; GUERREIRO, A. M. ; DORIA NETO, A. D. ; BEZERRA, J. B. . Filtro Neural Aplicado no Cancelamento Adaptativo de Ruídos Gaussianos e Impulsivos. In: XII Congresso Brasileiro de Automática - CBA'98, 1998, Uberlândia. XII Congresso Brasileiro de Automática - CBA'98, 1998. v. 1. p. 331-336.

60.
FERNANDES, MARCELO A.C.; DORIA NETO, A. D. ; BEZERRA, J. B. . Um Neuroreceptor Aplicado a Sistemas de Modulação Digital. In: III Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1997, Florianópolis. III Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 1997. v. 1. p. 432-436.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
GAMA, F. O. S. ; MARTINS, J. K. E. C. ; TOME, W. M. F. ; MIRANDA, T. F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Comparação de Desempenho entre Sistemas Especialistas Aplicados ao Desvio de Obstáculos em Robôs Móveis. In: III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014, João Pessoa, PB. Anais do III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014.

2.
COSTA, L. ; TORQUATO, M. ; RANDEL, R. ; SILVEIRA, Y. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Sistema Especialista Aplicado ao Desvio de Obstáculos em Navegação de Robôs Terrestres. In: III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014, João Pessoa - PB. Anais do III CBSF - Terceiro Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2014.

3.
ASSIS, I. ; SILVA, R. ; ARAUJO, A. ; QUEIROZ, E. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Controle de Velocidade em Veículo Elétrico utilizando Lógica Fuzzy. In: II Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy, 2012, Natal, RN. II Congresso Brasileiro de Sistemas Fuzzy - Livro de Resumos, 2012. p. 1-3.

Resumos publicados em anais de congressos
1.
CAMARA, G. B. M. ; OLIVEIRA, F. F. ; MENEZES, M. S. ; MOURA, T. F. A. L. ; FERNANDES, M.A.C. ; BARBOSA, R. M. . OPTIMIZATION OF NANO HYBRID COMPOSITES BASED IN TETRONIC® AND LAPONITE RD® USING RESPONSE SURFACE AND SVM NEURAL NETWORK MODELS. In: International Congress of Pharmaceutical Sciences (CIFARP), 2017, Ribeirão Preto, Brazil. International Congress of Pharmaceutical Sciences (CIFARP), 2017. v. 1. p. 1.

2.
CAMPOS, R. P. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Sistema de Monitoramento para Medição em Campo do SBTVD. In: X Mostra de Produção Científica, 2010, Americana. X Mostra de Produção Científica. Americana, 2010.

3.
SIMOES, V. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Sistema de Monitoramento para Receptores do Sistema Brasileiro de TVD. In: X Mostra de Produção Científica, 2010, Americana. X Mostra de Produção Científica. Americana, 2010.

4.
SILVA, S. L. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Desenvolvimento de um Controle Nebuloso, em FPGA para Grupo Motor-Gerador. In: IX MOSTRA DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA - Unisal - SP, 2009, Americana. IX MOSTRA DE PRODUÇÃO CIENTÍFICA - Unisal - SP, 2009.

5.
Magalhães, T. M. ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Plataforma de Identificação Biométrica para Dispositivos Móveis. In: VI Amostra de Produção Científica - Unisal - SP, 2006, Lorena. VI Amostra de Produção Científica - Unisal - SP, 2006.

Artigos aceitos para publicação
1.
TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . High-Performance Parallel Implementation of Genetic Algorithm on FPGA. CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING, 2019.

2.
NORONHA, D. H. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . A Parallel Implementation of Sequential Minimal Optimization on FPGA. MICROPROCESSORS AND MICROSYSTEMS, 2019.

3.
COSTA, A. L. X. ; SILVA, C. A. D. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Parallel Implementation of Particle Swarm Optimization on FPGA. IEEE TRANSACTIONS ON CIRCUITS AND SYSTEMS II-EXPRESS BRIEFS, 2019.

4.
COUTINHO, M. G. F. ; TORQUATO, M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Deep Neural Network Hardware Implementation Based on Stacked Sparse Autoencoder. IEEE Access, 2019.

5.
PEREIRA, A. K. V. ; BARBOSA, R. M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. ; FINKLER, L. ; FINKLER, C. L. L. . Comparative analyses of response surface methodology and artificial neural networks on incorporating tetracaine into liposomes. Brazilian Journal of Pharmaceutical Sciences, 2019.

Apresentações de Trabalho
1.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Coleta de Medidas e Interface de Mapas. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Acesso e amostragem de resposta em frequencia e IQ. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

3.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Desenvovimento de aplicativos para coleta de medidas.. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

4.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Amostragem e análise de medidas do set-top-box. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

5.
FERNANDES, MARCELO A.C.. 3D, UHD and Scalable TV Challenges and Perspectives. 2010. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).

6.
FERNANDES, MARCELO A.C.. MODELAGEM E SIMULAÇÃO DE SISTEMAS DE CONTROLE. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

7.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Detahes Chipset ST e Broadcom. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).


Produção técnica
Programas de computador sem registro
1.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Multilayer Perceptron Neural Network Model and Backpropagation Algorithm for Simulink. 2011.

Trabalhos técnicos
1.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. ; LISBOA, F. A. G. ; COSTA, M. H. M. ; CHIQUITO, J. G. . Third Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2002.

2.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; COSTA, M. H. M. ; CHIQUITO, J. G. ; HIRCHOREN, G. A. ; CARDOSO, F. A. C. M. . Second Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2001.

3.
FERNANDES, MARCELO A.C.; ARANTES, D. S. ; CARDOSO, F. A. C. M. ; CHIQUITO, J. G. ; COSTA, M. H. M. . First Report on Smart Antenna Algorithms for Mobile Station Receivers. 2001.


Demais tipos de produção técnica
1.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Transmissao e Recepção de Sinais Digitais. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

2.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

3.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Mecatrônica Aplicada I. 2010. (Curso de curta duração ministrado/Especialização).

4.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Caracterização das Principais Funcionalidades das Plataformas GMOD e GUSDB. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de bioinformática).

5.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Modelagem de Sistemas Dinâmicos. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

6.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Tópicos sobre Redes de Computadores Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle e Telecomunicações).

7.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Sistemas de Comunicações Ópticas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

8.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 1 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

9.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 1 - Parte II. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

10.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 3 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

11.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Telefonia ? Parte 1. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

12.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Threads - Java. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Ciência da Computação).

13.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Tópicos sobre Diversidade Temporal. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

14.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

15.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte II. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

16.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte III. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

17.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Técnicas e Padrões de Compressão de Áudio e Vídeo ? Parte IV. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

18.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Aula1 - Transmissão e Recepção de Sinais Digitais. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

19.
FERNANDES, MARCELO A.C.. TV Digital ? Padrões de Transmissão Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

20.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Celulares I ? Aula 1 ? Tópicos sobre Sistema Móvel Celular. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Telecomunicações).

21.
FERNANDES, MARCELO A.C.; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia de computação - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto pedagógico).

22.
FERNANDES, MARCELO A.C.; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia de produção - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).

23.
FERNANDES, MARCELO A.C.; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Elaboração do projeto pedagógico do curso de engenharia mecânica - Unisal - Campinas. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto pedagógico).

24.
FERNANDES, MARCELO A.C.. Simulink ? Aspectos Básicos a Aplicações em Automação Módulo 2 ? Parte I. 2010. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Notas de aula para o curso de Engenharia de Automação e Controle).

25.
FERNANDES, MARCELO A.C.; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Revisão do projeto pedagógico do curso de engenharia de automação e controle - Unisal - Campinas. 2009. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).

26.
FERNANDES, MARCELO A.C.; NALON, J. A. ; AGUILA, Z. J. ; CAPOVILLA, G. ; FERNANDES, B. L. ; FRANZONI, M. ; SABLON, V. I. B. ; SILVA, F. S. ; SOSSAE, R. . Revisão do projeto pedagógico do curso de engenharia de telecomunicações - Unisal - Campinas. 2009. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Projeto Pedagógico de Curso).



Eventos



Organização de eventos, congressos, exposições e feiras
1.
Yuzo Iano ; SABLON, V. I. B. ; Rangel Arthur ; FERNANDES, MARCELO A.C. . Brazilian Technology Symposium 2010 (BTS'10). 2010. (Congresso).



Orientações



Orientações e supervisões em andamento
Dissertação de mestrado
1.
Felipe Fernandes Lopes. Computação Estocástica e Reconfigurável Aplicada a Algoritmos de Aprendizagem Profunda. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

2.
MARIA GRACIELLY FERNANDES COUTINHO. Reconfigurable Computing applied to the Deep Learning Algorithms. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

3.
CAIO JOSÉ BORBA VILAR GUIMARÃES. Algoritmos de Aprendizagem de Máquina Embarcados Otimizados para Baixa-potência, Baixo-custo e Baixa-utilização de Memória. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

4.
ANTÔNIO EDUARDO DE MORAIS SILVA. Proposta de um Sistema Fuzzy Takagi-Sugeno para FPGA. Início: 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

Tese de doutorado
1.
FÁBIO FONSECA DE OLIVEIRA. Machine Learning Aplicada a Caracterização e Predição de Fármacos. Início: 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

2.
Leonardo Alves Dias. Computação reconfigurável aplicada a Mineração de Conjuntos massivos de dados. Início: 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

3.
Sérgio Natan Silva. Impacto da implementação de técnicas de predição em sistemas com internet tátil. Início: 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

4.
Caroline Albuquerque Dantas Silva. Redução de Latência em Internet Tátil através de Metaheurísticas. Início: 2016. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

5.
José Cláudio Vieira e Silva Junior. Estratégia para redução de latência em internet tátil através de computação reconfigurável. Início: 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

6.
Tiago Fernando Barbosa de Sousa. Proposta de Equalizador Neural em Butterfly. Início: 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. (Orientador).

Iniciação científica
1.
WYSTERLANYA KYURY PEREIRA BARROS. Redes Neurais Artificiais Aplicadas a Sistemas Nanobiotecnológicos. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).

2.
FERNANDA MAYARA DE LIMA TORRES. Proposta de modelos de sinais de sensações para internet tátil. Início: 2017. Iniciação científica (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. (Orientador).


Orientações e supervisões concluídas
Dissertação de mestrado
1.
Matheus Fernandes Torquato. Proposta de implementação paralela de algoritmo genético em FPGA. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

2.
Daniel Holanda Noronha. Proposta de Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

3.
Sérgio Natan Silva. Simulador de Tempo Real para Sistemas Dinâmicos Em FPGA. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

4.
Caroline Albuquerque Dantas Silva. Proposta de equalizador cego baseado em algoritmos genéticos. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

5.
Lucileide Medeiros Dantas da Silva. Proposta de arquitetura em Hardware para FPGA da técnica Qlearning de aprendizagem por reforço. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

6.
Carlos Eduardo de Barros Santos Júnior. Proposta de Implementação dos Algoritmos MD5 e SHA-1 em Hardware. 2016. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

7.
Átila Varela Ferreira Medeiros de Oliveira. Estratégia de navegação com planejamento dinâmico e algoritmo genético aplicada a robôs móveis terrestres. 2015. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

8.
Tiago Fernando Barbosa de Sousa. Equalização Neural Aplicada a Sistemas com Modulação Bidimensional em Fibra Óptica. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

Tese de doutorado
1.
NATHALEE CAVALCANTE DE ALMEIDA. Técnicas de Conformação de Feixe em Arranjo de Antenas utilizando Aprendizagem por Reforço. 2015. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, . Coorientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização
1.
Anderson k. Eckstein. Modelagem e simulação de um sistema de controle para motores de CC com base em lógica Fuzzy. 2008. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Mecatrônica) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

2.
Aroldo F. Dias. Modelagem e simulação de válvulas proporcionais direcionais utilizando Matlab/Simulink. 2008. Monografia. (Aperfeiçoamento/Especialização em Mecatrônica) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

Trabalho de conclusão de curso de graduação
1.
CAIO JOSÉ BORBA VILAR GUIMARÃES. Redes Neurais Artificiais para Sistemas Embarcados. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

2.
ANDRÉ FRANCISCO RIBEIRO BEZERRA. Desenvolvimento de uma Planta Didática de um Sistema de Transmissão Variável Contínua. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia Mecatrônica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

3.
Denis Ricardo da Silva Medeiros. Algorítimos Genéticos Embarcados para Microcontroladores de 8-bits. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

4.
FELIPE FERNANDES LOPES. Proposta de SVM estocástica em FPGA. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

5.
ALEXANDRE LUZ XAVIER DA COSTA. Proposta de Implementa c~ao Paralela do Algoritmo Nuvem de Part culas em Hardware Recon gur avel. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

6.
JOSÉ RANDSON DA CUNHA. Desenvolvimento de algoritmos genéticos em sistemas microcontrolados. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

7.
DANIEL HOLANDA NORONHA. Proposta de Implementação em FPGA de Máquina de Vetores de Suporte (SVM) para Classificação e Regressão. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

8.
SÉRGIO FILIPE GADELHA ROZA. OPENFZ: UMA PLATAFORMA PARA GERENCIAMENTO DE M AQUINAS FUZZY. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

9.
MATHEUS FERNANDES TORQUATO. Proposta de implementação de algoritmo genético em FPGA. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

10.
PETROS DANIEL FERNANDES DE MEDEIROS FÉLIX. PROPOSTA DE IMPLEMENTAÇÃO PARALELA EM FPGA DE UM SISTEMA FUZZY. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

11.
Marcelo J. Silva e Alcionízio Moreira Melo. Projeto de redes industriais para monitoramento e controle de nível em tanques, utilizando tecnologia fieldbus fundation. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

12.
Marcel José da Silva e Nelson Dubik Junior. Desenvolvimento de uma plataforma de monitoramento remoto. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

13.
Lucas Neves Moreira. Controlador com lógica fuzzy aplicado a transmissão CVT de um veículo elétrico conceito. 2010. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

14.
Araken W. Ferrraz. Antenas inteligentes aplicadas em OFDM. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

15.
Rodrigo Tomassoni. Classificador de figuras gemétricas utilizando rede neural artificial probabilística. 2008. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

16.
David Torres. Modelagem e Simulação de um Sistema de Controle de Transmissão Automática via Matlab/Simulink. 2006. Trabalho de Conclusão de Curso. (Graduação em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

Iniciação científica
1.
AUGUSTO MATHEUS PINHEIRO DAMASCENO. Proposta de Implementação de Redes de Mapas Auto-organizáveis em FPGA. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

2.
CAIO JOSÉ BORBA VILAR GUIMARÃES. Proposta de Implementação Redes Neurais Artificiais em Sistemas Embarcados. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

3.
FELIPE FERNANDES LOPES. Proposta de Implementação Redes RBF em Sistemas Embarcados. 2017. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

4.
AUGUSTO MATHEUS PINHEIRO DAMASCENO. Desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais em FPGA. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

5.
MATHEUS ESTEVAM DE CARVALHO PESSOA. Desenvolvimento de Sistemas Embarcados em Hardware com Aprendizagem por Reforço. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

6.
JOSÉ RANDSON DA CUNHA. Desenvolvimento de Sistemas Embarcados em Hardware com Algoritmos Genéticos. 2016. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

7.
AUGUSTO MATHEUS PINHEIRO DAMASCENO. Desenvolvimento de Redes Neurais Artificiais em FPGA. 2015. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia da Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

8.
Renan Palucci de Campos. Sistema de Monitoramento para Medição em Campo do SBTVD. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo, Unisal - Campinas. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

9.
Victor Simões. Sistema de Monitoramento para Receptores do Sistema Brasileiro de TVD. 2010. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo, Unisal - Campinas. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

10.
Silmar L. Silva. Desenvolvimento de um Controle Nebuloso, em FPGA para Grupo Motor-Gerador. 2009. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

11.
Tiago M. Magalhães. Plataforma de Identificação Biométrica para Dispositivos Móveis. 2006. Iniciação Científica. (Graduando em Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.

Orientações de outra natureza
1.
Alunos da Turma do Sexto Semestre de Automação. Modelagem, Simulação e Construção de um Robô Móvel com Controle Diferencial e Navegação Guiada por Linha. 2010. Orientação de outra natureza. (Engenharia de Automação e Controle) - Centro Universitário Salesiano São Paulo. Orientador: Marcelo Augusto Costa Fernandes.



Inovação



Projetos de pesquisa



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