PPG-ciencia-da-computacao

Ronaldo Cristiano Prati

Possui graduação em Bacharelado em Ciência da Computação pela Universidade de São Paulo (2001), mestrado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2003) e doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo (2006). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do ABC, onde coordenou o programa de pós-graduação em Ciência da Computação de fevereiro de 2011 a março de 2015, elaborando a proposta de criação do mestrado (2011) e doutorado (2015) do programa. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: descoberta de conhecimento, aprendizado de máquina, mineração de dados, tratamento de classes desbalanceadas e inteligência artificial. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/7851650523179414 (15/01/2025)

Rótulo/Grupo: PERMANENTE

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço: Universidade Federal do ABC, Centro de Matemática, Computação e Cognição. Rua Santa Adélia, 166 Bangú 09210170 - Santo André, SP - Brasil - Caixa-postal: 668 Telefone: (11) 49968309

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Ciência da Computação

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (18)
1. CUSTÓDIO, GILLIARD ; Prati, Ronaldo Cristiano. Comparing Modern and Traditional Modeling Methods for Predicting Soil Moisture in IoT-based Irrigation Systems. Smart Agricultural Technology. v. 7, p. 100397, issn: 2772-3755, 2024.
2. Prati, Ronaldo C.; RODRIGUES, BRUNO S. M. ; ARAGÃO, IBERIS ; SOARES, THEREZA A. ; QUILES, MARCOS G. ; DA SILVA, JUAREZ L. F.. The Impact of Interdisciplinary, Gender and Geographic Distributions on the Citation Patterns of the Journal of Chemical Information and Modeling. Journal of Chemical Information and Modeling. v. 64, p. 1107-1111, issn: 1549-9596, 2024.
3. CHALLHUA, RONALDO ; PRATI, RONALDO ; CHAMPI, ANA. Feature engineering and machine learning for electrochemical detection of rabies virus in graphene-based biosensors. MICROCHEMICAL JOURNAL. v. 204, p. 111074, issn: 0026-265X, 2024.
4. GONZALEZ, YUBIRY ; Prati, Ronaldo C.. Similarity of Musical Timbres Using FFT-Acoustic Descriptor Analysis and Machine Learning. Eng. v. 4, p. 555-568, issn: 2673-4117, 2023.
5. TOGNERI, RODRIGO ; PRATI, RONALDO ; NAGANO, HITOSHI ; KAMIENSKI, CARLOS. Data-driven water need estimation for IoT-based smart irrigation: A survey. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 225, p. 120194, issn: 0957-4174, 2023.
6. GONZALEZ, YUBIRY ; Prati, Ronaldo C.. Comparative Study of Musical Timbral Variations: Crescendo and Vibrato Using FFT-Acoustic Descriptor. Eng. v. 4, p. 2468-2482, issn: 2673-4117, 2023.
7. DE AZEVEDO, LUIS CESAR ; Prati, Ronaldo C.. Effect of Flattened Structures of Molecules and Materials on Machine Learning Model Training. Journal of Chemical Information and Modeling. v. online, p. 1, issn: 1549-9596, 2023.
8. GONZALEZ, Y. ; Cristiano Prati, Ronaldo. Acoustic Descriptors for Characterization of Musical Timbre Using the Fast Fourier Transform. ELECTRONICS. v. 11, p. 1405, issn: 2079-9292, 2022.
9. BIONDI, GABRIELA ; PRATI, RONALDO ; BORELLI, FABRIZIO ; OTTOLINI, DENER ; DE OLIVEIRA, NELSON GONÇALVES ; KAMIENSKI, CARLOS. IoTracker: A probabilistic event tracking approach for data-intensive IoT smart applications. Internet of Things. v. 19, p. 100556, issn: 2542-6605, 2022.
10. TOGNERI, RODRIGO ; FELIPE DOS SANTOS, DIEGO ; CAMPONOGARA, GLAUBER ; NAGANO, HITOSHI ; CUSTÓDIO, GILLIARD ; PRATI, RONALDO ; FERNANDES, STÊNIO ; KAMIENSKI, CARLOS. Soil Moisture Forecast for Smart Irrigation: The Primetime for Machine Learning. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 207, p. 117653, issn: 0957-4174, 2022.
11. RIBEIRO JUNIOR, FRANKLIN M. ; BIANCHI, REINALDO A.C. ; Prati, Ronaldo C. ; KOLEHMAINEN, KARI ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS A.. Data reduction based on machine learning algorithms for fog computing in IoT smart agriculture. BIOSYSTEMS ENGINEERING. v. 223, p. 142-158, issn: 1537-5110, 2022.
12. GONZALEZ, Y. ; Cristiano Prati, Ronaldo. Acoustic Analysis of Musical Timbre of Wooden Aerophones. Romanian Journal Of Acoustics And Vibration. v. 19, p. 134-142, issn: 1584-7284, 2022.
13. MUCELINI, JOHNATAN ; QUILES, MARCOS G. ; Prati, Ronaldo C. ; DA SILVA, JUAREZ L. F.. Correlation-Based Framework for Extraction of Insights from Quantum Chemistry Databases: Applications for Nanoclusters. Journal of Chemical Information and Modeling. v. 61, p. 1125-1135, issn: 1549-9596, 2021.
14. LUENGO, JULIÁN ; TARRAGÓ, DÁNEL SÁNCHEZ ; Prati, Ronaldo C. ; HERRERA, FRANCISCO. Multiple Instance Classification: Bag noise filtering for negative instance noise cleaning. INFORMATION SCIENCES. v. 579, p. 388-400, issn: 0020-0255, 2021.
15. CESAR DE AZEVEDO, LUIS ; PINHEIRO, GABRIEL A. ; QUILES, MARCOS G. ; DA SILVA, JUAREZ L. F. ; Prati, Ronaldo C.. Systematic Investigation of Error Distribution in Machine Learning Algorithms Applied to the Quantum-Chemistry QM9 Data Set Using the Bias and Variance Decomposition. Journal of Chemical Information and Modeling. v. 61, p. 4210-4223, issn: 1549-9596, 2021.
16. HERNÁNDEZ FARÍAS, DELIA IRAZÚ ; PRATI, RONALDO ; HERRERA, FRANCISCO ; ROSSO, PAOLO. Irony detection in Twitter with imbalanced class distributions. JOURNAL OF INTELLIGENT & FUZZY SYSTEMS. v. 39, p. 2147-2163, issn: 1064-1246, 2020.
17. DE CARVALHO, ALEXANDRE M. ; Prati, Ronaldo C.. DTO-SMOTE: Delaunay Tessellation Oversampling for Imbalanced Data Sets. INFORMATION. v. 11, p. 557, issn: 2078-2489, 2020.
18. PINHEIRO, GABRIEL A. ; MUCELINI, JOHNATAN ; SOARES, MARINALVA D. ; Prati, Ronaldo C. ; DA SILVA, JUAREZ L. F. ; QUILES, MARCOS G.. Machine Learning Prediction of Nine Molecular Properties Based on the SMILES Representation of the QM9 Quantum-Chemistry Dataset. JOURNAL OF PHYSICAL CHEMISTRY A. v. 124, p. 9854-9866, issn: 1089-5639, 2020.
Livros publicados/organizados ou edições (2)
1. Cerri, Ricardo (Org.) ; Prati, Ronaldo C. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1 ed. Springer International Publishing, 2020. .
2. Cerri, Ricardo (Org.) ; Prati, Ronaldo C. (Org.). Lecture Notes in Computer Science. 1 ed. Springer International Publishing, 2020. .
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (1)
1. Prati, Ronaldo Cristiano. Big data em notícia. Brazilian Journal of Communication, Technology, and Cognitive Science, São Bernardo do Campo, .
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (7)
1. GONZALEZ, Y. ; PRATI, R.C.. Musical timbre classification using FFT-Acoustic Descriptors and Machine Learning. Em: 10th Convention of the European Acoustics Association Forum Acusticum 2023, p. 3345, 2023.
2. QUILES, MARCOS G. ; RIBEIRO, P. A. L. ; PINHEIRO, GABRIEL A. ; Prati, Ronaldo C. ; SILVA, J. L. F.. International Conference on Computational Science and Its Applications. Em: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-65329-2_26, v. 14823, p. 387-401, 2024.
3. PRATI, RONALDO C. ; BORELLI, FABRIZIO ; ZYRIANOFF, IVAN DIMITRY ; SILVA, DENER ; TOGNERI, RODRIGO ; Kamienski, Carlos. IrrigaSim: An Irrigation Simulation, Processing, and Animation Environment. Em: 2021 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 305, 2021.
4. PARREIRA, PEDRO HENRIQUE ; Prati, Ronaldo Cristiano. Naive Importance Weighting for Data Stream with Intermediate Latency. Em: 2021 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (SSCI), p. 1, 2021.
5. GONZALEZ, Y. ; Cristiano Prati, Ronaldo. Applications of FFT for timbral characterization in woodwind instruments. Em: 18th Brazilian Symposium on Computer Music, v. 1, p. 71-77, 2021.
6. RIBEIRO, FRANKLIN MAGALHAES ; PRATI, RONALDO ; BIANCHI, REINALDO ; KAMIENSKI, CARLOS. A Nearest Neighbors based Data Filter for Fog Computing in IoT Smart Agriculture. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 63, 2020.
7. ALBUQUERQUE, CAIO K. G. ; POLIMANTE, SERGIO ; TORRE-NETO, ANDRE ; Prati, Ronaldo C.. Water spray detection for smart irrigation systems with Mask R-CNN and UAV footage. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 236, 2020.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (1)
1. PARREIRA, P. H. ; PRATI, RONALDO. Adversarial effects of intermediate latency in Active Learning on Data Streams. Em: LatinX in AI Research at ICML 2020, 2020, Vienna, Austria. Proceedings of the LatinX in AI Research at ICML 2020, 2020.
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 (6)
1. LUIS CESAR DE AZEVEDO. Análise de documentos científicos com LLM e KG. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação de pesquisa da USP. Início: 2024.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
2. FARANGIS JOHARI. Teoria de grupos e Aprendizado de Máquina. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. Início: 2024.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
3. NATALIA EMELIANOVA. Aplicações de redes KAN. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2024.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
4. RENATO FRAZZATO VIANA. Análise de Ranking em predição de propriedades de moléculas. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
5. GRETA AUGAT ABIB. Seleção de atributos em grafos anotados. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
6. PEDRO HENRIQUE PARREIRA. Latência em fluxo de dados. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
Dissertação de mestrado (1)
1. ANA PAULA CUBEROS DE MATOS. Métricas de complexidade para data streams. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . Início: 2022.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (3)
1. YUBIRY SINAMAICA GONZALEZ. FFT-based acoustic descriptors for musical timbre characterization using data analysis and Machine Learning. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2023.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
2. Gabriela Oliveira Biondi. Modelos de Dados Rastreáveis em Arquiteturas de Aplicações Inteligentes. Tese (Doutorado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Universidade Federal do Abc. 2021.
  Orientadores: Carlos Alberto Kamienski, Ronaldo Cristiano Prati.
3. Alexandre Miguel de Carvalho. DTO-SMOTE, Um Novo Método deOversampling Para o Pré-processamento de Dados Desbalanceado. Tese (Doutorado em Ciencia da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
  Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
Dissertação de mestrado (8)

SANDRA CONSUELO ACEITUNO CURO. PREDIÇÃO CONFORMAL APLICADA À PREDIÇÃO DE FALHA DE MOTORES. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2024.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
Italo Giullian Carvalho de Albuquerque. O Uso do Aprendizado de Máquina para Quantificação de Incerteza na Predição de Incidência da Dengue e Chikungunya. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2024.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
MYRIAN REIS DE SOUZA PREVITALI. IDENTIFICAÇÃO DOS ELEMENTOS RELACIONADOS À TRANSFORMAÇÃO DIGITAL EM RELATÓRIOS ESG. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA DE PRODUÇÃO) - Universidade Federal do ABC, . 2024.
Supervisor: Ronaldo Cristiano Prati.
GILLIARD CUSTÓDIO. Predição de Umidade do Solo como Série Temporal. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2022.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
ANGÉLICA CRISTINA CRUZ CUSTODIO. Interpretabilidade de Modelos Black Box aplicada a problemas Uplift. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
LUIS CESAR DE AZEVEDO. Dimensionamento da Decomposição do Viés e da Variância em Estudo na Ciência de Materiais. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2021.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
PEDRO HENRIQUE PARREIRA. Aprendizagem ativa em fluxo de dados com latência de intermediária. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2020.
Orientador: Ronaldo Cristiano Prati.
Sergio Polimante. Evolução multiobjetivo de trajetórias como múltiplas curvas de Bézier para VANTs. Dissertação (Mestrado em Engenharia da Informação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2020.
Supervisor: Ronaldo Cristiano Prati.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (1)

2021-Atual. COSMIC-SWAMP: IoT Enabled Cosmic Ray Sensors for Irrigation Monitoring
Descrição: Agreements / UKRI - UK Research and Innovation / NERC - Natural Environment Research Council / UKRI - NERC - Regular Research Grant - Global Partnerships Seedcorn Fund - Call for Proposals (2021). Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Ronaldo Cristiano Prati - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Coordenador.
Membro: Ronaldo Cristiano Prati.
Descrição: Approximately 70 of fresh water usage worldwide is for irrigation purposes, therefore the adoption of novel irrigation approaches such as IoT enabled precision irrigation has the potential to improve resource efficiency within the agricultural sector, and build resilience to climate change related water shocks at a global level. One difficulty in adopting smart irrigation farming practices comes from a lack of efficient methods to continuously monitor soil moisture within the root zone with high precision. Up until the last decade, measurements have typically relied on traditional invasive point scale sensors, or satellite data for continuous monitoring. The challenge with both of these monitoring methods is that they do not provide an optimal solution for the measurement scales required for irrigation farming, with many point probes required to accurately account for soil heterogeneity over even a modest size site, and satellite data being too coarse a resolution for data-driven precision irrigation to be a viable option. Cosmic Ray Neutron Sensing (CRNS) has been adopted in the environmental and hydrological sensing community in the past ten years as an alternative way to non-invasively measure soil moisture. Since a single neutron detector can have a sensitive footprint up to 200 m away, the technique can provide a volumetric water content estimate at a length scale that is better suited for monitoring of typical agricultural fields, and fills the gap between point probes and satellite data. One major challenge faced by the CRNS technique is that the Helium-3 detector systems used to date can be costly, limiting its usefulness in cost limited applications. To avoid this, several groups have begun developing low cost alternatives to Helium-3 based systems, and the field is reaching a critical point in which the technique could become a viable solution for precision irrigation agriculture. This proposal aims to bring together leaders in the development and utilisation of soil moisture sensors for agriculture to understand how a powerful hydrological monitoring technique, cosmic ray neutron sensing, could be adapted to best suit irrigation monitoring. By modifying two newly developed low cost cosmic ray neutron sensors so that they can interface directly with an Internet-of-Things Smart Water Management Platform (SWAMP) network, it will be possible to correlate cosmic ray neutron data with a variety of other data streams in almost real time to support data driven precision irrigation modelling within agriculture in a standardised way. Testing these systems at a pivot irrigation site in Brazil made available to the researchers through the international network, will provide the first demonstration of this interface on a full scale SWAMP network, and will place the research network in a strong position to apply the sensors to range of other precision irrigation applications in the future.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / KLEINSCHMIDT, JOAO H. - Integrante / PRATI, RONALDO C. - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Cooperação.
Membro: Carlos Alberto Kamienski.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (3)

Melhores trabalhos do MBA em Inteligência Artificial e Big Data - 1a edição (Hussein Hassem Sampaio El Messmar), ICMC/USP São Carlos.. 2022.
Membro: Ronaldo Cristiano Prati.
2o. Best Poster AWARD - 3rd Cine Conference, Center for Innovation on New Energies (CINE).. 2022.
Membro: Ronaldo Cristiano Prati.
Best Paper Award - IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry, Universistat di Trento.. 2020.
Membro: Ronaldo Cristiano Prati.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (0)

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (1)

Ronaldo Cristiano Prati ⇔ Carlos Alberto Kamienski (6.0)
TOGNERI, RODRIGO ; PRATI, RONALDO ; NAGANO, HITOSHI ; KAMIENSKI, CARLOS. Data-driven water need estimation for IoT-based smart irrigation: A survey. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 225, p. 120194, issn: 0957-4174, 2023.
RIBEIRO JUNIOR, FRANKLIN M. ; BIANCHI, REINALDO A.C. ; Prati, Ronaldo C. ; KOLEHMAINEN, KARI ; SOININEN, JUHA-PEKKA ; KAMIENSKI, CARLOS A.. Data reduction based on machine learning algorithms for fog computing in IoT smart agriculture. BIOSYSTEMS ENGINEERING. v. 223, p. 142-158, issn: 1537-5110, 2022.
TOGNERI, RODRIGO ; FELIPE DOS SANTOS, DIEGO ; CAMPONOGARA, GLAUBER ; NAGANO, HITOSHI ; CUSTÓDIO, GILLIARD ; PRATI, RONALDO ; FERNANDES, STÊNIO ; KAMIENSKI, CARLOS. Soil Moisture Forecast for Smart Irrigation: The Primetime for Machine Learning. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS. v. 207, p. 117653, issn: 0957-4174, 2022.
BIONDI, GABRIELA ; PRATI, RONALDO ; BORELLI, FABRIZIO ; OTTOLINI, DENER ; DE OLIVEIRA, NELSON GONÇALVES ; KAMIENSKI, CARLOS. IoTracker: A probabilistic event tracking approach for data-intensive IoT smart applications. Internet of Things. v. 19, p. 100556, issn: 2542-6605, 2022.
PRATI, RONALDO C. ; BORELLI, FABRIZIO ; ZYRIANOFF, IVAN DIMITRY ; SILVA, DENER ; TOGNERI, RODRIGO ; Kamienski, Carlos. IrrigaSim: An Irrigation Simulation, Processing, and Animation Environment. Em: 2021 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 305, 2021.
RIBEIRO, FRANKLIN MAGALHAES ; PRATI, RONALDO ; BIANCHI, REINALDO ; KAMIENSKI, CARLOS. A Nearest Neighbors based Data Filter for Fog Computing in IoT Smart Agriculture. Em: 2020 IEEE International Workshop on Metrology for Agriculture and Forestry (MetroAgriFor), p. 63, 2020.

Data de processamento: 12/04/2025 21:57:18

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: