PPG-neurociencia-e-cognicao

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 (07/04/2025)

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 (9)
1. ALMEIDA, VICTOR FOSCARINI ; Kon, Fabio ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Assessing seasonal variation in mortality and its causes: a case study in Brazil. AMERICAN JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY. v. 1, p. 1, issn: 0002-9262, 2025.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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. 1-18, issn: 2375-2548, 2022.
7. 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.
8. 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.
9. 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 (6)
1. RODRIGUES, GUSTAVO H. ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; CHEVALLIER, SYLVAIN ; de Camargo, Raphael Y.. Combining Euclidean Alignment and Data Augmentation for BCI decoding. Em: 2024 32nd European Signal Processing Conference (EUSIPCO), p. 1382, 2024.
2. 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.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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 (3)

2024-Atual. EcoSustain - Ciência de Dados e Computação para o Meio Ambiente
Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Fabio Kon - Integrante / Markus Endler - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / THAIS VASCONCELOS BATISTA - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
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.

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 (2)

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ André Mascioli Cravo (1.0)
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. 1-18, issn: 2375-2548, 2022.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Bussotti Reyes (1.0)
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.

Data de processamento: 12/04/2025 21:59:08

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