Nicoli Pinheiro de Araújo

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  • Última atualização do currículo em 14/12/2018


É formanda do curso de Engenharia de Computação na Escola Superior de Tecnologia (EST) da Universidade do Estado do Amazonas (UEA). Atuou em projetos de iniciação científica envolvendo Machine Learning(2016-2017) e Autômatos Celulares(2014-2015). Recentemente, obteve aprovação em defesa de trabalho de conclusão de curso intitulado Estimação Inteligente de Idade Utilizando Deep Learning. (Texto informado pelo autor)


Identificação


Nome
Nicoli Pinheiro de Araújo
Nome em citações bibliográficas
ARAÚJO, N. P.

Endereço


Endereço Profissional
Universidade do Estado do Amazonas.
Avenida Darcy Vargas
Chapada
69050020 - Manaus, AM - Brasil
Telefone: (92) 36452640


Formação acadêmica/titulação


2013 - 2018
Graduação em Engenharia de Computação.
Universidade do Estado do Amazonas, UEA, Brasil.
Título: Estimação Inteligente de Idade Utilizando Deep Learning.
Orientador: Profa. Dra. Elloá Barreto Guedes da Costa.
2010 - 2012
Ensino Médio (2º grau).
Centro de Ensino Maria Angelim, CEMA, Brasil.




Formação Complementar


2018 - 2018
TV Digital. (Carga horária: 40h).
Instituto Nacional de Telecomunicações, INATEL, Brasil.


Atuação Profissional



Universidade do Estado do Amazonas, UEA, Brasil.
Vínculo institucional

2016 - 2017
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista CNPq, Carga horária: 20, Regime: Dedicação exclusiva.
Outras informações
Este projeto de iniciação científica tem como objetivo, através do uso de redes neurais, conceber modelos de previsão de precipitações na cidade de Manaus considerando os meses do ano, visando capturar melhor as características de cada período de tempo, informando um resultado acumulado e minimizando as variações que podem ocorrer quando considera-se intervalos de tempo menores, como diário ou semanal, por exemplo. Manaus possui um clima tropical de monções, cuja ocorrência de precipitações é perceptivelmente resultado de um sistema naturalmente complexo. Para lidar com problemas que não se conhece uma solução analítica, a exemplo do aqui proposto, uma abordagem amplamente utilizada por muitas áreas da Ciência, Engenharia e Economia consiste no Aprendizado de Máquina (AM). Esta subárea da Inteligência Artificial lida com a elaboração de soluções empíricas com a utilização de modelos e métodos computacionais que aprendem a partir de dados. Em relação aos tipos de tarefas em que se pode aprender com os dados, há duas classificações possíveis: as tarefas de previsão e as tarefas de classificação. Nas tarefas de previsão, a meta é encontrar um modelo a partir dos dados de treinamento que possa ser utilizado para prever um valor que caracterize um novo exemplo, com base nos valores de seus atributos de entrada. Dentre as várias opções no ferramental de modelos e métodos utilizados pela AM que podem ser aplicados ao problema proposto, destaca-se as redes neurais.

Vínculo institucional

2014 - 2015
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Bolsista FAPEAM - PAIC, Carga horária: 20
Outras informações
Descrição: O autômato celular é um modelo computacional composto por um vetor de células que realizam auto-reprodução, gerando diferentes padrões. Uma aplicação deste modelo é a geração de sequências de números pseudo-aleatórias que embora amplamente conhecida, precisa ser avaliada em termos de qualidade estatística. Considerando esta necessidade, o trabalho em questão visou construir autômatos celulares para posteriormente efetuar uma análise estatística das sequências geradas pelos mesmos. Para isto, primeiramente foram estudados dois tipos de autômatos celulares, nominalmente elementares e totalísticos, seus conceitos e aplicações, para que fosse possível identificar a importância e as características deste modelo computacional. O passo seguinte foi a implementação da ferramenta CABuilder (Cellular Automata Builder) que gera autômatos celulares elementares e totalísticos, representações gráficas do mesmos e também sequências numéricas da evolução destes autômatos. Após formular um referencial teórico sobre baterias de testes estatísticos que podiam ser utilizados para avaliar geradores de números pseudoaleatórios, o software Sieve foi escolhido para avaliar os autômatos celulares produzidos com a ferramenta desenvolvida. Como resultado, observou-se uma baixa qualidade nas sequências de números produzidas puramente a partir de autômatos celulares. Os resultados obtidos foram documentados nos relatórios parcial e final, e o repositório https://github.com/NicoliAraujo/CABuilder/ armazena os artefatos produzidos.

Vínculo institucional

2014 - 2014
Vínculo: Bolsista, Enquadramento Funcional: Monitoria de Algoritmos e Programação, Carga horária: 12
Outras informações
Principais atribuições: resolver exercícios da matéria, solucionar dúvidas, ajudar na instalação de ambiente de programação. Atrubuições complementares: aprender e elaborar apresentações sobre a linguagem Python para a posterior aplicação nas próximas ofertas da disciplina.



Projetos de pesquisa


2017 - 2018
Estimação Inteligente de Idade Utilizando Deep Learning
Descrição: Este trabalho apresenta uma proposta para estimação de idade de indivíduos utilizando técnicas de deep learning. Tal ferramenta pode ser utilizada de diversas maneiras. Em Smart TVs, por exemplo, pode facilitar a coleta de informações que contribuam para melhor experiência de provimento de conteúdo, criação e controle de configurações personalizadas e para a implementação de estratégias de controle parental mais eficientes. Neste trabalho, a estimação de idade de indivíduos a partir de imagens de face é tratada como tarefa de regressão. Para endereçá-la, são conduzidas nove abordagens de treino e teste de diferentes arquiteturas de redes neurais convolucionais, submetidas a variações de parâmetros e hiperparâmetros. Apesar de não ser possível constatar uma melhora progressiva, o trabalho foi conduzido conforme práticas de natureza heurística sugeridas por diversos autores da literatura. Os resultados obtidos mostraram que a melhor rede neural convolucional para esta tarefa foi LeNet cujas imagens de entrada foram submetidas a técnicas de \emph{data augmentation} e equalização por histograma, utilizando funções de ativação \emph{ReLU}. Este modelo obteve um MAE de $9.98$ anos. Como trabalhos futuros considera-se a abordagem deste problema como uma tarefa de classificação, além de análise dos grupos de idade com maior e menor índice de erro, na tentativa de obter estimadores mais apropriados. Continuar endereçando este problema é de suma importância do ponto de vista prático para o desenvolvimento de diversas soluções de personalização automática de conteúdo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Nicoli Pinheiro de Araújo - Integrante / Elloá Barreto Guedes da Costa - Coordenador.
2017 - 2017
Classificação de Atividades Humanas com Redes Neurais Artificiais com Processamento Temporal
Descrição: Este trabalho visa investigar a adoção de redes neurais com processamento temporal para detecção do tipo de atividade desenvolvida por diferentes sujeitos em ambiente não-controlado a partir de dados do acelerômetro e giroscópio localizados no braço e antebraço. Os resultados reportados pela literatura revelam uma acurácia de 75% para as redes neurais neste cenário. Visando obter redes mais adequadas para endereçar esta tarefa, uma abordagem baseada em séries temporais foi considerada, resultado em uma acurácia média de 86%. Os modelos obtidos podem colaborar no desenvolvimento de soluções para dispositivos wearables, por exemplo, incentivando usuários a diminuírem o sedentarismo..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
2016 - 2017
Utilização de Redes Neurais para Previsão de Precipitação em Manaus, Amazonas
Descrição: Este projeto de iniciação científica tem como objetivo, através do uso de redes neurais, conceber modelos de previsão de precipitações na cidade de Manaus considerando os meses do ano, visando capturar melhor as características de cada período de tempo, informando um resultado acumulado e minimizando as variações que podem ocorrer quando considera-se intervalos de tempo menores, como diário ou semanal, por exemplo. Manaus possui um clima tropical de monções, cuja ocorrência de precipitações é perceptivelmente resultado de um sistema naturalmente complexo. Para lidar com problemas que não se conhece uma solução analítica, a exemplo do aqui proposto, uma abordagem amplamente utilizada por muitas áreas da Ciência, Engenharia e Economia consiste no Aprendizado de Máquina (AM). Esta subárea da Inteligência Artificial lida com a elaboração de soluções empíricas com a utilização de modelos e métodos computacionais que aprendem a partir de dados. Em relação aos tipos de tarefas em que se pode aprender com os dados, há duas classificações possíveis: as tarefas de previsão e as tarefas de classificação. Nas tarefas de previsão, a meta é encontrar um modelo a partir dos dados de treinamento que possa ser utilizado para prever um valor que caracterize um novo exemplo, com base nos valores de seus atributos de entrada. Dentre as várias opções no ferramental de modelos e métodos utilizados pela AM que podem ser aplicados ao problema proposto, destaca-se as redes neurais..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Nicoli Pinheiro de Araújo - Integrante / Elloá Barreto Guedes - Coordenador.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2015
Identificação de Cores através de Visão Computacional Aplicada ao Robô Humanoide NAO
Descrição: O NAO é um robô humanoide francêes autônomo que possui um algoritmo que, por padrão, guia o robô em um trajeto por meio da identificação de objetos. Entretanto, este recurso é limitado ao reconhecimento de objetos de cor vermelha. Neste contexto, buscou-se ampliar a capacidade de trabalho com outras cores utilizando métodos de Visão Computacional, disponíveis na biblioteca OpenCV. Desta forma, observou-se que se fazem necessários 23,01 segundos para identificar a cor vermelha, enquanto que a cor amarela, por exemplo, dispõe apenas de 17,71 segundos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (3) .
Integrantes: Nicoli Pinheiro de Araújo - Integrante / Allex Lima - Integrante / Amanda Bastos - Integrante / Walter C.S. Simões - Coordenador / Marlene Faria - Integrante.
Número de produções C, T & A: 2
2014 - 2015
Análise da Qualidade de Autômatos Celulares para Geração de Números Pseudo-Aleatórios
Descrição: O autômato celular é um modelo computacional composto por um vetor de células que realizam auto-reprodução, gerando diferentes padrões. Uma aplicação deste modelo é a geração de sequências de números pseudo-aleatórias que embora amplamente conhecida, precisa ser avaliada em termos de qualidade estatística. Considerando esta necessidade, o trabalho em questão visou construir autômatos celulares para posteriormente efetuar uma análise estatística das sequências geradas pelos mesmos. Para isto, primeiramente foram estudados dois tipos de autômatos celulares, nominalmente elementares e totalísticos, seus conceitos e aplicações, para que fosse possível identificar a importância e as características deste modelo computacional. O passo seguinte foi a implementação da ferramenta CABuilder (Cellular Automata Builder) que gera autômatos celulares elementares e totalísticos, representações gráficas do mesmos e também sequências numéricas da evolução destes autômatos. Após formular um referencial teórico sobre baterias de testes estatísticos que podiam ser utilizados para avaliar geradores de números pseudoaleatórios, o software Sieve foi escolhido para avaliar os autômatos celulares produzidos com a ferramenta desenvolvida. Como resultado, observou-se uma baixa qualidade nas sequências de números produzidas puramente a partir de autômatos celulares. Os resultados obtidos foram documentados nos relatórios parcial e final, e o repositório https://github.com/NicoliAraujo/CABuilder/ armazena os artefatos produzidos..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação: (1) .
Integrantes: Nicoli Pinheiro de Araújo - Integrante / Elloá Barreto Guedes - Coordenador.Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas - Bolsa.
Número de produções C, T & A: 2


Áreas de atuação


1.
Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Engenharia da Computação.


Idiomas


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


Prêmios e títulos


2018
Certificado de Honra ao Mérito pelo trabalho intitulado "Utilização De Redes Neurais Para Previsão De Precipitação Em Manaus, Amazonas", Universidade do Estado do Amazonas.


Produções



Produção bibliográfica
Trabalhos completos publicados em anais de congressos
1.
ARAÚJO, N. P.; GUEDES, E. B. . CABuilder: Graphical Representation and Pseudorandom Sequences from Cellular Automata. In: Workshop-Escola de Informática Teórica, 2015, Porto Alegre. Anais do III Workshop-Escola de Informática Teórica. Porto Alegre: Universidade Federal do Rio Grande do Sul, 2015. v. 3. p. 43-50.

2.
ARAÚJO, N. P.; GUEDES, E. B. . Análise Estatística de Geradores Pseudo-Aleatórios Baseados em Automatos Celulares. In: I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015, Manaus. Anais do I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015. v. 1. p. 24-33.

Resumos expandidos publicados em anais de congressos
1.
LIMA, A. ; Bastos, A ; ARAÚJO, N. P. ; SIMOES, W. C. ; FARIA, M. . Identificação de Cores através de Visão Computacional Aplicada ao Robo Humanoide NAO. In: I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015, Manaus. Anais do I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes, 2015. v. 1. p. 220-223.

Artigos aceitos para publicação
1.
COSTA, J. B. ; ARAÚJO, N. P. ; SILVA, A. ; FABRICIO, R. ; LIMA FILHO, E. . An Architecture for Content Multiplexing and Enhanced Connectivity in Digital {TV} Receivers. IEEE Consumer Electronics Magazine, 2019.

2.
FARIAS, B. ; ARAÚJO, N. P. ; FABRICIO, R. ; LIMA FILHO, E. . A Methodology for Convergence Between Ginga and HbbTV. IEEE Consumer Electronics Magazine, 2019.

Apresentações de Trabalho
1.
ARAÚJO, N. P.. Painel Mulheres à Frente de Comunidades. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

2.
ARAÚJO, N. P.; GUEDES, E. B. ; OLIVEIRA, M. B. L. ; SOUZA, R. V. A. . Previsão Do Volume Mensal De Precipitações Em Manaus Amazonas Com Redes Neurais Artificiais. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).



Eventos



Participação em eventos, congressos, exposições e feiras
1.
I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes. Análise Estatística de Geradores Pseudo-Aleatórios Baseados em Automatos Celulares. 2015. (Congresso).

2.
I Congresso Amazônico de Computação e Sistemas Inteligentes. Identificação de Cores através de Visão Computacional Aplicada ao Robô Humanoide NAO. 2015. (Congresso).

3.
Semana De Informática da Est. 2014. (Outra).



Inovação



Projetos de pesquisa



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