Maurício Cecílio Magnaguagno

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  • Última atualização do currículo em 02/03/2018


Possui graduação em Engenharia de Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul(2013) e mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul(2016). Atualmente é da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. (Texto gerado automaticamente pela aplicação CVLattes)


Identificação


Nome
Maurício Cecílio Magnaguagno
Nome em citações bibliográficas
MAGNAGUAGNO, M. C.;MAGNAGUAGNO, MAURICIO


Formação acadêmica/titulação


2016
Doutorado em andamento em Ciência da Computação.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Orientador: Felipe Rech Meneguzzi.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2014 - 2016
Mestrado em Ciência da Computação.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Título: Using Operator Patterns to infer Domain Knowledge in Planning,Ano de Obtenção: 2016.
Orientador: Felipe Rech Meneguzzi.
Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil.
2009 - 2013
Graduação em Engenharia de Computação.
Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Título: Implementação de um Planejador baseado em Busca Heurística.
Orientador: Felipe REch Meneguzzi.




Atuação Profissional



Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.
Vínculo institucional

2015 - Atual
Vínculo: , Enquadramento Funcional:



Projetos de pesquisa


2015 - Atual
Integração de veículos autônomos e redes de sensores para aquisição de dados remotos para prevenção e mitigação de desastres naturais
Descrição: Este projeto inter-institucional (PUCRS, UFRN, UFRGS, UFSC) e multidisciplinar (envolve faculdades de informática, engenharia elétrica, engenharia mecatrônica, automação, engenharia cartográfica e geografia) propõe a integração de sensores estáticos (i.e. sensores meteorológicos convencionais) e móveis (i.e. veículos autônomos ou robôs) em um único sistema de captura de dados. Os sensores estáticos são tipicamente empregados em locais estratégicos, onde há maior recorrência de incidentes. Os veículos autônomos são empregados durante e após a ocorrência de desastres, para mitigar danos e capturar dados que podem ser usados para modelar e prever futuros desastres. Os veículos autônomos também podem capturar informações sobre os desastres nos locais mais críticos, onde um humano não consegue alcançar sem se expor a riscos. As informações capturadas pelos sensores estáticos e móveis podem ser integradas a sistemas de monitoração em tempo real, facilitando a coordenação da população e defesa civil..
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) .
Integrantes: Maurício Cecílio Magnaguagno - Integrante / Felipe Meneguzzi - Integrante / alexandre amory - Coordenador / Isabel Harb Manssour - Integrante / Rafael Bordini - Integrante / Márcio Sarroglia Pinho - Integrante / regis alexandre Lahm - Integrante.


Idiomas


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


Produções



Produção bibliográfica
Artigos completos publicados em periódicos

1.
CARDOSO, R. C.2017CARDOSO, R. C. ; PEREIRA, R. F. ; KRZISCH, G. ; MAGNAGUAGNO, M. C. ; BASEGIO, T. ; MENEGUZZI, FELIPE . Team PUCRS: a Decentralised Multi-Agent Solution for the Agents in the City Scenario. International Journal of Agent-Oriented Software Engineering, v. In Press, p. 1, 2017.

Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
MAGNAGUAGNO, M. C.; PEREIRA, R. F. ; MENEGUZZI, F. . DOVETAIL ? An Abstraction for Classical Planning Using a Visual Metaphor. In: Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, 2016, Key Largo. Proceedings of the Twenty-Ninth International Florida Artificial Intelligence Research Society Conference, 2016.

2.
PEREIRA, R. F. ; MAGNAGUAGNO, M. C. ; MENEGUZZI, F. ; HEINSFELD, A. S. . LOCUS: An environment description language for JASON. In: IX Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações, 2015, Niterói. Anais do IX Workshop-Escola de Sistemas de Agentes, seus Ambientes e Aplicações, 2015. p. 21-31.

3.
MAGNAGUAGNO, M. C.; MENEGUZZI, F. . BioPlan: An API for Classical Planning on BioCrowds. In: XIII Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital, 2014, Porto Alegre. Proceedings do XII Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames 2014), 2014. v. 1. p. 703-711.

4.
MORAES, FERNANDO ; MOREIRA, MATHEUS ; LUCAS, CARLO ; CORREA, DAIRAN ; CARDOSO, DOUGLAS ; MAGNAGUAGNO, MAURICIO ; CASTILHOS, GUILHERME ; CALAZANS, NEY . A generic FPGA emulation framework. In: 2012 19th IEEE International Conference on Electronics, Circuits and Systems (ICECS 2012), 2012, Seville. 2012 19th IEEE International Conference on Electronics, Circuits, and Systems (ICECS 2012). p. 233.




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