PPG-ciencia-da-computacao

Raphael Yokoingawa de Camargo

Raphael Y. de Camargo é Professor Associado da Universidade Federal do ABC (UFABC), no Centro de Matemática, Computação e Cognição. É doutor em Ciência da Computacão pelo IME/USP, mestre em Física pelo IF/USP e bacharel em Ciências Moleculares pela USP. É atualmente orientador permanente nos programas de Mestrado e Doutorado em Ciência da Computação e Neurociência e Cognição, da Universidade Federal do ABC. Tem experiência e atua nas áreas de: (1) Computação de alto-desempenho (GPGPU, computação heterogênea e escalonamento), (2) Aprendizado de Máquina (aplicações em computação de alto-desempenho, cidades inteligentes e neurociência), e (3) Neurociência computacional (modelos computacionais de memória e percepção de tempo, análise de conectividade e decodificação de sinais neurais). (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/5519687175393434 (19/10/2024)

Rótulo/Grupo: PERMANENTE

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Rua Santa Adélia, 166 Bangu 09210170 - Santo André, SP - Brasil Telefone: (11) 44378410 URL da Homepage: http://ncsc.ufabc.edu.br/ ~rcamargo

Grande área: Ciências Biológicas

Área: Fisiologia

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (8)
1. JUNQUEIRA, BRUNA ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; CHEVALLIER, SYLVAIN ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y. A systematic evaluation of Euclidean alignment with deep learning for EEG decoding. Journal of Neural Engineering. v. 21, p. 036038, issn: 1741-2560, 2024.
2. CARRARA, IGOR ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; CORSI, MARIE-CONSTANCE ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; CHEVALLIER, SYLVAIN ; PAPADOPOULO, THEODORE. Geometric neural network based on phase space for BCI-EEG decoding. Journal of Neural Engineering. v. 1, p. 1, issn: 1741-2552, 2024.
3. ARISTIMUNHA, BRUNO ; BAYERLEIN, ALEXANDRE JANONI ; JORGE CARDOSO, M. ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA. Sleep-Energy: An Energy Optimization Method to Sleep Stage Scoring. IEEE Access. v. 1, p. 1-1, issn: 2169-3536, 2023.
4. ZRIGUI, SALAH ; de Camargo, Raphael Y. ; LEGRAND, ARNAUD ; TRYSTRAM, DENIS. Improving the performance of batch schedulers using online job runtime classification. JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING. v. 164, p. 83-95, issn: 0743-7315, 2022.
5. CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE AZEVEDO, GUSTAVO BRITO ; MORAES BILACCHI AZARIAS, CRISTIANO ; BARNE, LOUISE CATHERYNE ; BUENO, FERNANDA DANTAS ; de Camargo, Raphael Y. ; MORITA, VANESSA CARNEIRO ; SIRIUS, ESAÚ VENTURA PUPO ; RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; SILVESTRIN, MATEUS ; DE AZEVEDO NETO, RAYMUNDO MACHADO. Time experience during social distancing: A longitudinal study during the first months of COVID-19 pandemic in Brazil. SCIENCE ADVANCES. v. 8, p. 1, issn: 2375-2548, 2022.
6. AMARIS, MARCOS ; CAMARGO, RAPHAEL ; CORDEIRO, DANIEL ; Goldman, Alfredo ; TRYSTRAM, DENIS. Evaluating Execution Time Predictions on GPU Kernels Using an Analytical Model and Machine Learning Techniques. JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING. v. 1, p. 1, issn: 0743-7315, 2022.
7. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; MEJIAS, JORGE F. ; de Camargo, Raphael Y.. Directed functional and structural connectivity in a large-scale model for the mouse cortex. Network Neuroscience. v. 1, p. 1-16, issn: 2472-1751, 2021.
8. Camargo, Raphael Y.; MAROZZO, FABRIZIO ; MARTINS, WELLINGTON. Computer architecture and high performance computing. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 33, p. 1, issn: 1532-0626, 2021.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (5)
1. MORAES, CAROLINE P. A. ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE. Applying Independent Vector Analysis on EEG-Based Motor Imagery Classification. Em: ICASSP 2023 2023 IEEE International Conference on Acoustics, p. 1, 2023.
2. MORAIS, MAYURÍ A. ; de Camargo, Raphael Y.. Real-time Incident Detection in Public Bus Systems Using Machine Learning. Em: 2023 IEEE 26th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), p. 2044, 2023.
3. ARISTIMUNHA, B. ; CAMARGO, RY de ; CHEVALLIER, S. ; LUCENA, O. ; THOMAS, A. G. ; CARDOSO, M. J. ; DAFFLON, J.. Synthetic Sleep EEG Signal Generation using Latent Diffusion Models. Em: NeurIPS 2023 - Deep Generative Models for Health Workshop, p. 1-12, 2023.
4. ALEIXO, ROBSON ; Kon, Fabio ; ROCHA, RUDI ; CAMARGO, MARCELA SANTOS ; de Camargo, Raphael Y.. Predicting Dengue Outbreaks with Explainable Machine Learning. Em: 2022 22nd International Symposium on Cluster, p. 940, 2022.
5. AMARIS, MARCOS ; MORAIS, MAYURI A. ; de Camargo, Raphael Y.. Efficient Prediction of Region-wide Traffic States in Public Bus Networks using LSTMs. Em: 2021 IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), p. 2215-6, 2021.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (1)
1. Bruno Aristimunha Pinto. Geração de Representações Compactas de Sinais de Eletroencefalograma utilizando Aprendizado Profundo. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2020.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Dissertação de mestrado (5)
1. Gabriel Schwartz. Algoritmos de Roteamento para Sistema de Veículos Sob Demanda para a Última Milha. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. Início: 2024.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2. Lucas Conceição da Luz. Predição de Demanda para Sistemas de Mobilidade-sob-Demanda. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
3. Lucca Diego Prado. A definir. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
4. Thaís Vaz. Uso de Aprendizado de Máquina em Redes de Conectividade Neural no Espectro Autista. Dissertação (Mestrado profissional em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2023.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
5. Victor Foscarini Almeida. Seasonal variation in mortality in Brazil. Dissertação (Mestrado profissional em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo. (Coorientador)., . Início: 2022.
  Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (1)
1. Mayurí Annerose Morais. Integração de dados e implementação de simulação para a modelagem do processo de escolha de meios de locomoção. Orientação de outra natureza. Fundação Getúlio Vargas. Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo, . Início: 2023.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (3)
1. Mayuri Annerose Morais. A Framework for Incident Detection in Large-Scale Public Bus Systems. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2022.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2. Ronaldo Valter Nunes. Evaluation of hierarchy transitions and directed functional connectivity in large-scale cortical network models. Tese (Doutorado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2021.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
3. Diego Luiz da Silva. A Method for Finding Factors Affecting the Service Reliability on Fixed Bus Routes. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2021.
  Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Dissertação de mestrado (2)

Giovana Martinelli. Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Robson Pereira Aleixo. Técnicas para a Predição de Surtos de Dengue e Diagnóstico de Sífilis Congênita Utilizando Aprendizado de Máquina. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (7)

Gustavo Henrique Santos Rodrigues. Aprendizado Auto-Supervisionado em Representações Latentes de Sinais de EEG para Classificação Automatizada de Estágios do Sono. (Graduando em Ciências Moleculares) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2024.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Bruna Junqueira de Almeida Ferreira Lopes. Máquinas de Comitê baseadas em Aprendizado Profundo para Transferência de Aprendizado em Interfaces Cérebro-Máquina. (Graduando em Ciências Moleculares) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2024.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Alexandre Janoni Bayerlein. Classificação de Estágios do Sono com o Uso de Representações Latentes de EEG e Mecanismos de Atenção. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2024.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Gabriel Schwartz. Arquiteturas Convolucionais para Transferência de Aprendizado em Aplicações de Interface Cérebro-Máquina. (Graduando em Ciências Moleculares) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2023.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Alexandre Janoni Bayerlein. Uso de Redes Neurais do Tipo Transformers para Classificação de Estágios do Sono. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2022.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Alexandre Janoni Bayerlein. Comparação de Arquiteturas Recorrentes e Convolutivas de Re- des Neurais para aplicações de BCI. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2021.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Alexandre Janoni Bayerlein. Classificação de Sinais de Interface Cérebro-Máquina Utilizando Redes Neurais Recorrente. (Graduando em Bacharelado em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2020.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (2)

2022-Atual. CIDADES: Centro de Inovação em Políticas Públicas Urbanas
Descrição: CCD - Centros de Ciências para o Desenvolvimento - Processo 2021/11959-3. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Ciro Biderman - Coordenador / Daniel Ferreira Pereira Gonçalves da Mata - Integrante / Sergio Pinheiro Firpo - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2021-Atual. Tendências em Computação de Alto Desempenho, do Gerenciamento de Recursos a Novas Arquiteturas de Computadores
Descrição: Projeto Temático FAPESP 19/26702-8. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / HERMES SENGER - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da ciência da computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impcato em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no estado de São Paulo. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
Membro: Emilio de Camargo Francesquini.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (0)

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (5)

DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Coordenador de Programa do 20o Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2019. 2019. (Congresso).. . 0.
DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Euro-Par 2019 - Global Chair of Track 12. Accelerator Computing. 2019. (Congresso).. . 0.
CAMARGO, R. Y. de. Coordenador Geral da V Escola Regional de Alto-Desempenho de São Paulo. 2014. (Congresso).. . 0.
CAMARGO, R. Y. de. Coordenador de Programa da II Escolha Regional de Alto-Desempenho de São Paulo. 2011. (Congresso).. . 0.
CAMARGO, R. Y. de. Coordenador da Sessão de Iniciação Científica da I Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP). 2010. (Congresso).. . 0.

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Denis Gustavo Fantinato (1.0)
MORAES, CAROLINE P. A. ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; DOS SANTOS, LUCAS HECK ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; FANTINATO, DENIS G. ; NEVES, ALINE. Applying Independent Vector Analysis on EEG-Based Motor Imagery Classification. Em: ICASSP 2023 2023 IEEE International Conference on Acoustics, p. 1, 2023.

Data de processamento: 16/11/2024 16:25:13

Relatório gerado por scriptLattes V9. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: