INCT da Internet do Futuro

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 (20/04/2025)

Rótulo/Grupo:

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 (26)
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. MARTINELLI, GIOVANA ; Kon, Fabio ; de Camargo, Raphael Y.. The spatial distribution of mortality in a large metropolis: A methodology for identifying geographical patterns and contributing factors. PUBLIC HEALTH. v. 1, p. 105703, issn: 0033-3506, 2025.
3. 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.
4. 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.
5. 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.
6. 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.
7. 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.
8. 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.
9. 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.
10. 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.
11. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Evaluation of connectivity estimates using spiking neuronal network models. BIOLOGICAL CYBERNETICS. v. 1, p. 1-12, issn: 0340-1200, 2019.
12. VARELLA, THIAGO T. ; REYES, MARCELO BUSSOTTI ; CAETANO, MARCELO S. ; de Camargo, Raphael Y.. A model for the peak-interval task based on neural oscillation-delimited states. BEHAVIOURAL PROCESSES. v. 168, p. 103941, issn: 0376-6357, 2019.
13. RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; VAN WASSENHOVE, VIRGINIE. Dissociating the sequential dependency of subjective temporal order from subjective simultaneity. PLoS One. v. 14, p. e0223184, issn: 1932-6203, 2019.
14. de Camargo, Raphael Y.; RECIO, RENAN S. ; REYES, MARCELO B.. Heteroassociative storage of hippocampal pattern sequences in the CA3 subregion. PeerJ. v. 6, p. e4203, issn: 2167-8359, 2018.
15. AQUINO, TOMÁS GALLO ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; REYES, MARCELO BUSSOTTI. Approaching subjective interval timing with a non-Gaussian perspective. JOURNAL OF MATHEMATICAL PSYCHOLOGY. v. 84, p. 13-19, issn: 0022-2496, 2018.
16. BARNE, LOUISE C. ; SATO, JOÃO R. ; de Camargo, Raphael Y. ; CLAESSENS, PETER M.E. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. A common representation of time across visual and auditory modalities. NEUROPSYCHOLOGIA. v. 119, p. 223-232, issn: 0028-3932, 2018.
17. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS-JR, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S. ; de Camargo, Raphael Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for minimal hitting set enumeration. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 1, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
18. BUENO, FERNANDA DANTAS ; MORITA, VANESSA C. ; de Camargo, Raphael Y. ; REYES, MARCELO B. ; CAETANO, MARCELO S. ; CRAVO, ANDRÉ M.. Dynamic representation of time in brain states. Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.
19. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y. ; MARTINS, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S.. Finding exact hitting set solutions for systems biology applications using heterogeneous GPU clusters. Future Generation Computer Systems. v. 67, p. 418-429, issn: 0167-739X, 2016.
20. BORELLI, F. F. ; de Camargo, Raphael Y. ; Martins Jr., D. C. ; Rozante, Luiz. Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics. v. 14, p. S5, issn: 1471-2105, 2013.
21. de Camargo, Raphael Y.; Rozante, Luiz ; Song, Siang W.. A multi-GPU algorithm for large-scale neuronal networks. Concurrency and Computation. v. 23, p. 556-572, issn: 1532-0626, 2011.
22. da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
23. Camargo, Raphael Y.; Castor, Fernando ; Kon, Fabio. Reliable management of checkpointing and application data in opportunistic grids. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso). v. 16, p. 177-190, issn: 0104-6500, 2010.
24. UEYAMA, JÓ ; MADEIRA, EDMUNDO R. M. ; TAIANI, FRANCOIS ; Camargo, Raphael Y. ; GRACE, PAUL ; COULSON, GEOFF. EXPLOITING A GENERIC APPROACH TO CONSTRUCT COMPONENT-BASED SYSTEMS SOFTWARE IN LINUX ENVIRONMENTS. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. v. 20, p. 843-873, issn: 0218-1940, 2010.
25. de Camargo, Raphael Y.; Goldchleger, Andrei ; Kon, Fabio ; Goldman, Alfredo. Checkpointing BSP parallel applications on the InteGrade Grid middleware. Concurrency and Computation. Practice & Experience. v. 18, n. 6, p. 567-579, issn: 1532-0626, 2006.
26. de Camargo, Raphael Y.; KON, F. ; CERQUEIRA, R.. Strategies for Checkpoint Storage on Opportunistic Grids. IEEE Distributed Systems Online. v. 7, p. 0609-o9001, issn: 1541-4922, 2006.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (3)
1. RECIO, R. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. DE. Um sistema complexo: cérebro e computador. Eles são mesmo parecidos?. Em: Edgard Pereira Neves; Maria Teresa Carthery-Goular;, Roberta Roque Baradel. (Org.). CuriosaMente: descobrindo a neurociência. 1ed.São Bernardo do Campo/SP. : Editora UFABC. 2016.p. 139-164.
2. da Silva e Silva, Francisco José; KON, Fabio ; Daniel Batista ; LEJBMAN, Alfredo Goldman Vel ; COSTA, Fábio Moreira ; de Camargo, Raphael Y.. Chapter 6: Efficient Parallel Application Execution on Opportunistic Desktop Grids. Em: Soha Maad (Ed.). (Org.). Grid Computing - Technology and Applications, Widespread Coverage and New Horizons. 1ed.Rijeka, Croatia. : Intech - Open Access Publisher. 2012.v. 1, p. 113-134.
3. de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; CARNEIRO, M. ; KON, F.. The Grid Architectural Pattern: Leveraging Distributed Processing Capabilities. Em: Dragos Manolescu; James Noble; Markus Völter. (Org.). Pattern Languages of Program Design 5 (PloPD5). 1ed.Boston, MA. : Addison Wesley Professional. 2006.v. 1, p. 337-356.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (33)
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.
7. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y. ; TRYSTRAM, DENIS ; ZRIGUI, SALAH. One Can Only Gain by Replacing EASY Backfilling: A Simple Scheduling Policies Case Study. Em: 2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 1, 2019.
8. SANT'ANA, LUIS ; CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CORDEIRO, DANIEL ; DE CAMARGO, RAPHAEL. Real-Time Scheduling Policy Selection from Queue and Machine States. Em: 2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 381, 2019.
9. MORAIS, MAYURI A. ; Camargo, Raphael Y.. A Framework for Scalable Data Analysis and Model Aggregation for Public Bus Systems. Em: III Workshop de Computação Urbana, p. 83, 2019.
10. SANT'ANA, LUIS FELIPE ; Cordeiro, Daniel ; DE CAMARGO, RAPHAEL. PLB-HAC: Dynamic Load-Balancing for Heterogeneous Accelerator Clusters. Em: 25th International Conference on Parallel and Distributed Computing, v. 11725, p. 197-209, 2019.
11. SANT'ANA, LUIS FELIPE ; CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CORDEIRO, DANIEL ; DE CAMARGO, RAPHAEL. Analysis of Potential Online Scheduling Improvements by Real-Time Strategy Selection. Em: 2018 Symposium on High Performance Computing Systems (WSCAD), v. 19, p. 1-38, 2018.
12. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; de Camargo, Raphael Y.. Obtaining dynamic scheduling policies with simulation and machine learning. Em: the International Conference for High Performance Computing, p. 1-10, 2017.
13. AMARIS, MARCOS ; de Camargo, Raphael Y. ; DYAB, MOHAMED ; Goldman, Alfredo ; TRYSTRAM, DENIS. A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling. Em: 2016 IEEE 15th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), p. 326, 2016.
14. CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE ; MARTINS, DAVID CORREA ; SONG, SIANG WUN ; ROZANTE, LUIZ CARLOS SILVA ; BORELLI, FABRIZIO FERREIRA. A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. Em: 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 313, 2015.
15. SANT'ANA, LUIS ; CORDEIRO, DANIEL ; CAMARGO, RAPHAEL. PLB-HeC: A Profile-Based Load-Balancing Algorithm for Heterogeneous CPU-GPU Clusters. Em: 2015 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), p. 96-105, 2015.
16. AMARIS, MARCOS ; CORDEIRO, DANIEL ; Goldman, Alfredo ; CAMARGO, RAPHAEL Y. DE. A Simple BSP-based Model to Predict Execution Time in GPU Applications. Em: 2015 IEEE 22nd International Conference on High Performance Computing (HiPC), p. 285-294, 2015.
17. FERREIRA, CLEBER S. ; Camargo, Raphael Y. ; SONG, SIANG WUN. A Parallel Maximum Subarray Algorithm on GPUs. Em: 2014 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshop (SBACPADW), p. 12, 2014.
18. BORELLI, F. F. ; CAMARGO, R. Y. de ; Martins Jr., D. C. ; Stransky, B. ; Rozante, L.. Accelerating gene regulatory networks inference through GPU/CUDA programming. Em: 2012 IEEE 2nd International Conference on Computational Advances in Bio and Medical Sciences (ICCABS), p. 1-6, 2012.
19. CAMARGO, RAPHAEL Y. DE. A Load Distribution Algorithm Based on Profiling for Heterogeneous GPU Clusters. Em: 2012 3rd Workshop on Applications for MultiCore Architectures (WAMCA), 2012.
20. CAMARGO, R. Y. de. A Multi-GPU Algorithm for Communication in Neuronal Network Simulations. Em: 18th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing (HiPC 2011), 2011.
21. de Camargo, Raphael Y.; CASTOR FILHO, F. ; KON, F.. Efficient Maintenance of Distributed Data in Highly Dynamic Opportunistic Grids. Em: 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009), p. 1067-1071, 2009.
22. J. UEYAMA ; PINTO, V. ; MADEIRA, E. R. ; GRACE, P. ; JOHNSON, T. M. ; de Camargo, Raphael Y.. Exploiting a Generic Approach for Constructing Mobile Device Applications. Em: The Fourth International Conference on COMmunication System softWAre and middlewaRE (COMMSWARE), 2009.
23. de Camargo, Raphael Y. Simulação de Neurônios Biologicamente Realistas em GPUs. Em: Décimo Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC), 2009.
24. CASTOR FILHO, F. ; MAIA, Rodrigo ; FIGUEIREDO, Augusta ; CAMARGO, R. Y. de ; KON, F.. Um Serviço Escalável e Robusto para Gerenciamento de Membros em Grades Computacionais de Grande Escala. Em: 7o Workshop de Computação em Grade e Aplicações, 2009.
25. CASTOR FILHO, F. ; MARQUES, A. ; de Camargo, Raphael Y. ; KON, F.. A group membership service for large-scale grids. Em: ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC'08), v. 1, p. 1-6, 2008.
26. de Camargo, Raphael Y.; KON, F.. Armazenamento Distribuído de Dados e Checkpointing de Aplicações Paralelas em Grades Oportunistas. Em: Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Computação, 2008.
27. de Camargo, Raphael Y.; KON, F.. Design and Implementation of a Middleware for Data Storage in Opportunistic Grids. Em: 7th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid, v. 1, p. 23-30, 2007.
28. de Camargo, Raphael Y.; KON, F.. Distributed Data Storage for Opportunistic Grids. Em: 3rd International Middleware Doctoral Symposium, v. 1, p. 3-9, 2006.
29. de Camargo, Raphael Y.; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Portable Checkpointing and Communications for BSP Applications on Dynamic Heterogeneous Grid Environments. Em: 17th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC´05), v. 1, p. 218-227, 2005.
30. de Camargo, Raphael Y.; CERQUEIRA, R. ; KON, F.. Strategies for Storage of Checkpointing Data Using Non-dedicated Repositories on Grid Systems. Em: 3rd ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing, v. 1, p. 1-12, 2005.
31. PINHEIRO JR., J. B. ; de Camargo, Raphael Y. ; GOLDCHLEGER, A. ; KON, F.. InteGrade: a tool for executing parallel applications on a Grid for opportunistic computing. Em: 23o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (Salão de Ferramentas), v. 1, p. 1-8, 2005.
32. de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; CARNEIRO, M. ; KON, F.. Grid: An Architectural Pattern. Em: The 11th Conference on Pattern Languages of Programs (PLoP2004), v. 1, p. 1-17, 2004.
33. de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Checkpointing-based Rollback Recovery for Parallel Applications on the InteGrade Grid Middleware. Em: ACM/IFIP/USENIX Middleware'2004 Workshop on Middleware for Grid Computing, v. 1, p. 35-40, 2004.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (3)
1. LUZ, C. ; CAMARGO, RY de ; SONG, S. W.. Uma solução paralela para o problema da subsequência máxima utilizando GPUs. Em: III Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2012, Campinas. III Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2012.
2. MORAIS JR, A. ; CAMARGO, RY de. Uma Biblioteca para o Desenvolvimento de Aplicações CUDA para Aglomerados de GPUs. Em: III Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo (ERAD-SP), 2012, Campinas. III Escola Regional de Alto Desempenho de São Paulo, 2012.
3. SONODA, E. ; CASTOR FILHO, F. ; de Camargo, Raphael Y. ; KON, F. ; SONG, S. W.. The InteGrade Project. Em: The Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid ? CCGrid 2007, 2007, Rio de Janeiro - RJ. Proc. Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid - CCGrid 2007, v. Poster, p. 1-5, 2007.
Resumos publicados em anais de congressos (9)
1. RECIO, R. ; CRAVO, A. M. ; de Camargo, RY. Electrophysiological correlates of audiovisual recalibration. Em: 1st Annual Conference of the Timing Research Forum, 2017, Strasbourg, France. Proceedings of the 1st Annual Conference of the Timing Research Forum, 2017.
2. NUNES, R. V. ; REYES, MARCELO B. ; de Camargo, RY. Inference of Connectivity in Models of Spiking Neuronal Networks. Em: IV Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2017, São Bernardo do Campo. Proceedings of IV Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2017.
3. RECIO, R. ; CAMARGO, RY de. The role of synchronization between the Entorhinal cortex and the CA3 subregion during memory retrieval. Em: 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015, Rio de Janeiro, RJ. Proceeedings of the 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015.
4. CAMARGO, R. Y. de; SHARIATI, S.. Accelerating biophysical neural network simulations using a GPU-based engine. Em: 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015, Rio de Janeiro, RJ. Proceedings of the 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015.
5. NUNES, R. V. ; CAMARGO, RY de ; REYES, M. B.. Causalidade de Granger entre Sinais de Redes com Diferentes Comportamentos. Em: 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015, São Bernardo do Campo, SP. Proceedings of the 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015.
6. SILVA, W. B. ; CAMARGO, RY de. Desambiguação de Sequências em Redes Neurais Hetero-Associativas do Hipocampo. Em: 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015, São Bernardo do Campo, SP. Proceedings of the 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015.
7. RECIO, R. ; CAMARGO, RY de. Why Entorhinal Cortex and CA3 have to be Synchronized to Occurs the Memory Retrieval? - a Simulation Study. Em: 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015, São Bernardo do Campo, SP. Proceedings of the 3rd Brazilian Meeting on Brain and Cognition, 2015.
8. AQUINO, T. ; REYES, M. B. ; CAMARGO, RY de. Comparing different probability distribution functionsininterval timing tasks. Em: 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015, Rio de Janeiro, RJ. Proceedings of the 9th IBRO World Congress of Neuroscience, 2015.
9. RECIO, R. ; CAMARGO, RY de. Geração de sinais de EGG em um modelo de memória auto-associativa. Em: XXXIV Congresso anual da Sociedade Brasileira de Neurociências e Comportamento - SBNeC, 2010, Caxambu. XXXIV Congresso anual da Sociedade Brasileira de Neurociências e Comportamento - SBNeC, 2010.
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 (12)
1. de Camargo, Raphael Y. Revisor de Artigos para o 25o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (SBRC 2008). 2008.
2. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 27th Internacional Symposium on Reliable Distributed Systems. 2008.
3. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o ACM/IFIP/USENIX 9th International Middleware Conference (Middleware 2008). 2008.
4. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o IX Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2008). 2008.
5. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 6th ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC'08). 2008.
6. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 25o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (SBRC 2007). 2007.
7. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 7th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid (CCGrid'07). 2007.
8. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o ACM/IFIP/USENIX 8th International Middleware Conference (Middleware 2007). 2007.
9. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 24o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (SBRC 2006). 2006.
10. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o ACM/IFIP/USENIX 7th International Middleware Conference (Middleware 2006). 2006.
11. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o VII Workshop em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2006). 2006.
12. de Camargo, Raphael Y. Revisor de artigos para o 3rd ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC'05). 2005.
Demais tipos de produção técnica (43)
1. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do WSCAD 2019. 2019. Comitê de Programa
2. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do WCGA - Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2019. Comitê de Programa
3. Camargo, Raphael Y. Technical Committee of Euro-Par, Topic 12: Accelerator Computing for Advanced Applications. 2019. Comitê de Programa
4. Camargo, Raphael Y. Comitê de Progama do CSBC 2019 - 18o WPerformance. 2019. Comitê de Programa
5. DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Comitê de Programa do WSCAD 2018. 2018. Comitê de Programa
6. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do Concurso de Teses e Dissertações do WSCAD. 2018. Comitê de Programa
7. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do WCGA - Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2018. Comitê de Programa
8. Camargo, Raphael Y. Technical Committee of Euro-Par, Topic 12: Accelerator Computing for Advanced Applications. 2018. Comitê de Programa
9. Camargo, Raphael Y. Comitê de Progama do CSBC 2018 - 17o WPerformance. 2018. Comitê de Programa
10. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do ERAD-SP. 2018. Comitê de Programa
11. DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Comitê de Programa do WSCAD 2017. 2017. Comitê de Programa
12. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do Concurso de Teses e Dissertações do WSCAD. 2017. Comitê de Programa
13. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do WCGA - Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2017. Comitê de Programa
14. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do ERAD-SP. 2017. Comitê de Programa
15. DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Comitê de Programa do WSCAD 2016. 2016. Comitê de Programa
16. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do Concurso de Teses e Dissertações do WSCAD. 2016. Comitê de Programa
17. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do WCGA - Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2016. Comitê de Programa
18. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do ERAD-SP. 2016. Comitê de Programa
19. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do WSCAD 2015 - XVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. 2015. Comitê de Programa
20. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC 2015. 2015. Comitê de Programa
21. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do WCGA - Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2015. Comitê de Programa
22. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do ERAD-SP/2015. 2015. Comitê de Programa
23. Camargo, Raphael Y. Comitê de Programa do Concurso de Teses e Dissertações do WSCAD. 2015. Comitê de Programa
24. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do WSCAD 2014 - XV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho. 2014. Comitê de Programa
25. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do XII Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2014. Comitê de Programa
26. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC 2014. 2014. Comitê de Programa
27. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas do CBSoft. 2014. Comitê de Programa
28. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC 2013. 2013. Comitê de Programa
29. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do XI Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2013. Comitê de Programa
30. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas do CBSoft. 2013. Comitê de Programa
31. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC. 2012. Comitê de Programa
32. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do X Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2012. Comitê de Programa
33. CAMARGO, RY de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas do CBSoft. 2012. Comitê de Programa
34. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC. 2011. Comitê de Programa
35. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas do CBSoft. 2011. Comitê de Programa
36. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do IX Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2011. Comitê de Programa
37. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC. 2010. Comitê de Programa
38. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas do SBSoft. 2010. Comitê de Programa
39. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do VIII Workshop em Clouds, Grids e Aplicações. 2010. Comitê de Programa
40. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Concurso de Teses e Dissertações do WSCAD. 2010. Comitê de Programa
41. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do Salão de Ferramentas da SBRC. 2009. Comitê de Programa
42. CAMARGO, R. Y. de. Comitê de Programa do 2nd Workshop on Languages and Tools for Parallel and Distributed Programming. 2008. Comitê de Programa
43. KON, F. ; LARA, E. ; JACOBSEN, A. ; de Camargo, Raphael Y.. Middleware 2004 Companion. 2004. Editoração/Anais

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 (1)
1. Marcos Tulio Amaris González. . Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2018.
  Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Tese de doutorado (6)

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.
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.
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.
Danilo Carastan dos Santos. APRENDIZAGEM SOBRE HEURÍSTICAS SIMPLES PARA ESCALONAMENTO ONLINE DE TAREFAS PARALELAS. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2019.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Renan Schiavolin Recio. Análise das oscilações neurais a partir do EEG perante a influência de estímulos sonoros na percepção visual. Tese (Doutorado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior. 2018.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Marcos Amaris Gonzalez. Bulk Synchronous Parallel Model on Graphic Processing Units. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2013.
Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Dissertação de mestrado (10)

Giovana Martinelli. Análise da distribuição geográfica de doenças causadoras de óbitos na cidade de São Paulo utilizando aprendizado de máquina. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Matemática e Estatistica, . 2023.
Orientadores: Raphael Yokoingawa de Camargo, Fabio Kon.
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.
Mayuri Annerose Morais. Um modelo de rede neural oscilatória para a modulação da percepção de causalidade. Dissertação (Mestrado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2017.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Ronaldo Valter Nunes. Detecção de causalidade entre modelos de redes neurais biologicamente plausíveis. Dissertação (Mestrado em Neurociência e Cognição) - Fundação Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2016.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Luis Felipe Sant'Ana. Balanceamento de Carga Dinâmico em Aglomerados de GPUs. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2015.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Renan Schiavolin Recio. Análise da influência de ritmos cerebrais no fluxo de informação cerebral. Dissertação (Mestrado em Neurociência e Cognição) - Fundação Universidade Federal do ABC, Serviço de Apoio às Micro e Pequenas Empresas. 2014.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Saeed Shariati. A Solver for Sets of Linear Systems for Neural Network Simulations in CUDA. Dissertação (Mestrado em Neurociência e Cognição) - Universidade Federal do ABC, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo. 2014.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Aderbal de Morais Junior. Uma Biblioteca para o Desenvolvimento de Aplicações CUDA em Aglomerados de GPUs. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Cleber Silva Ferreira. Cálculo de subsequencias máximas usando CUDA. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2013.
Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Pablo Francisco Laura Huaman. Tolerância a falhas no armazenamento distribuído de dados em grades oportunistas. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2010.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (14)

José Armando Mancilla Trigo. Windows Azure: Poder em Escalabilidade e Processamento. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Emerson Júnior dos Santos. Portal Temático para Execução em Grade do Modelo de Circulação Geral Atmosférico do Inpe/Cptec. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Leonel Gonçalo Zacheo da Silva Junior. Segurança da Informação na Computação em Nuvem: Regras para armazenamento dos dados e hospedagem de sistemas com segurança. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Luiz Francisco da Silva Filho. Processos de Software. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Michelle Banheti. Segurança no Armazenamento de Dados Em Nuvem. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Rômulo Alceu Rodrigues. Aplicação Do Middleware Csgrid Como Solução Para Execução Do Modelo Numérico Atmosférico Brams 4.2 Em Um Ambiente Computacional De Alto Desempenho. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Wilson Costrino. Aglomerados Beowulf e Telemedicina. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2013.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Evandro da Silva. Computação em Nuvem: Pardigmas em Segurança. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Fernando Macoto Nagai. Critérios Críticos para Adoção de Arquitetura Orientada a Serviços. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Karina Christopoulos Silva. Computação Em Nuvem: A Questão da Privacidade e Segurança. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Marcos Gomes Teixeira. As Tecnologias JBI e SCA e as Aplicações Baseadas em Arquitetura Orientada a Serviços. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Marcos José De Souza. Computação Em Nuvem : Mecanismos de Integração entre a Nuvem e o Ambiente Corporativo. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Vinicius Bitencourt Martins. Plataforma Como Serviço: A Computação em Nuvem Surge como um Novo Paradigma ao Desenvolvimento de Software. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Vitor Francisco De Sales. Bancos de Dados em Computação em Nuvem. (Aperfeiçoamento/Especialização em Tecnologias e Sistemas de Informação) - Universidade Federal do ABC, . 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (19)

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.
Alexandre Janoni Bayerlein. Uso de Autoencoders para Aprendizado em Redes Neurais. (Graduando em Bacharelado em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2019.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Wedeueis Braz. Desambiguação de sequências em redes neurais do hipocampo. (Graduando em Ciência e Tecnologia) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2015.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Gleison Morais. Um modelo de rede neural oscilatória para a modulação da percepção de causalidade. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2015.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Renan Schiavolin Recio. Análise de padrões de EEG gerados em uma memória auto-associativa. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Luis Felipe SantAna. Estudo da influência das Conexões Recorrentes em Modelos do Sistema Visual. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2012.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Renan Schiavolin Recio. Análise de sinais de LFP gerados por um modelo biologicamente realista da área CA3 do Hipocampo. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Luis Felipe SantAna. Análise de Modelos de Redes Neurais Biologicamente Inspiradas para Reconhecimento de Caracteres. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Gerson Romano Barbieri Filho. Avaliação de Mecanismos de Plasticidade Sináptica em Redes Neurais Biologicamente Plausíveis. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2011.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Luis Felipe SantAna. Uso de GPUs para Reconhecimento Facial baseado em Redes Neurais. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2010.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Renan Schiavolin Recio. Simulação de Redes Neuronais do Córtex Cerebral. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do ABC, Fundação Universidade Federal do ABC. 2010.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Fernando Raganhan Barbosa. Protocolos de Comunicação Inter-aglomerados em Grades Computacionais. (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2008.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Fabricio de Sousa Nascimento. Implantação automatizada de Grades Computacionais. (Graduando em Bacharelado em Ciência da Computação) - Universidade de São Paulo, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico. 2008.
Orientadores: Raphael Yokoingawa de Camargo, Alfredo Goldman vel Lejbman.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (15)

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.
Descrição: 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: Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / KON, FABIO - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador.
Membro: Paulo Roberto Miranda Meirelles.
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. Auxílio à Pesquisa - Temático, Processo 23/00811-0.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Antônio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Miguel Elias Mitre Campista.
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: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Fábio Kon - Integrante / COSTA, FABIO M. - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
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: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / KON, FABIO - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Arlindo Flavio da Conceição - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Juliana Arriel - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante.
Membro: Kelly Rosa Braghetto.
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 extinçõesem 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: Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Antônio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fabio M Costa - Integrante / Luciano Reis Coutinho - Integrante / Markus Endler - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Miguel Elias MItre Campista - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
Membro: Francisco José da Silva e Silva.
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. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (5) . Integrantes: Fabio Kon - Integrante / ABELÉM, ANTÔNIO - Coordenador. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Fabio Kon.
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. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Fabio Kon - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Markus Endler - Integrante.
Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
Descrição: 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. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (10) Doutorado: (4) . Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Renato Porfirio Ishii - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Arlindo Flávio da Conceição - Integrante / Roberto Speicys Cardoso - Integrante / Emílio de Camargo Francesquini - Integrante / GOLDMAN, ALFREDO - Integrante / Álvaro Luiz Fazenda - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Juliana Arriel - Integrante / Luciano Reis Coutinho - Integrante / Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa - Integrante / Manuel Eduardo Ferreira - Integrante / Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Pedro Henrique Cruz Caminha - Integrante / Robson Francisco da Silva Dias - Integrante / Rodrigo de Souza Couto - Integrante / Silvana Rossetto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
Descrição: 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: Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Thais Batista - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fabio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante.
Membro: Carlos Alberto Kamienski.
Descrição: O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras, com ampla experiência em ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT e ciências ambientais. O objetivo é investigar, modelar e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicação, serviços em rede e modelos de aprendizado de máquina, dentre outros artefatos, para monitorar e analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, contribuindo para garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados pelos seres humanos e seu estilo de vida. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Álvaro Luiz Fazenda - Coordenador / Arlindo Flávio da Conceição - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / Emilio de Camargo Franscesquini - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / FARIA, FABIO A. - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Markus Endler - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / THAIS VASCONCELOS BATISTA - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Roberto Speicys Cardoso - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Álvaro Luiz Fazenda.
Descrição: Este é um projeto temático da FAPESP. Consideramos de 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: Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / Kon, Fabio - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fábio Moreira Costa - Integrante / Markus Endler - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Alessandro Santiago dos Santos.
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.
Descrição: O CIDADES está preocupado com um problema particular de muitos países, mas bastante contundente no Brasil e no Estado de São Paulo: a distribuição espacial da renda onde as populações mais vulneráveis moram na periferia das cidades distantes dos postos de trabalho, estudo e de uma série de atividades complementares que influenciam na sua formação. Essa preocupação se deve ao fato de que essa distribuição desigual do espaço por faixa de renda acaba reduzindo as oportunidades ainda mais para as populações mais carentes. O CIDADES pretende trabalhar em quatro estratégias para aumentar as oportunidades das populações mais pobres morando nas periferias das cidades: 1. melhorando a mobilidade dessas pessoas para acessar com mais qualidade e mais rapidamente as oportunidades concentradas nos centros de negócio. 2. ajudando a criar políticas de habitação social que permitam que a população mais carente tenha a possibilidade de se localizar em áreas mais centrais. 3. Levando atividades de cultura, esporte, lazer e de ensino complementar, com ênfase em alfabetização digital e 4. Colaborar com o avanço do ensino à distância universal. Para que essa contribuição seja efetiva é necessário inovar nas políticas públicas que hoje em dia não conseguem atenuar esse problema tão grave. Para isso, o CIDADES pretende contribuir com o desenho de políticas públicas urbanas propondo soluções inovadoras para as prefeituras parceiras desse projeto trazendo as empresas para esse desenho conjunto. Em mobilidade há uma oportunidade de se integrar de maneira muito mais intensa os modais em particular as novas formas trazidas pelos aplicativos de e-hailing. Em habitação social existe a oportunidade de se utilizar o estoque de imóveis se aproveitando dos avanços nas plataformas de locação de imóveis. Na oferta de atividades há um ativo subutilizado, as escolas que já possuem estrutura para seu uso em horários fora do período escolar para complementar a educação de seus alunos, mas também se inserir na comunidade. Finalmente, os investimentos realizados pelas prefeituras no ensino à distância representam uma oportunidade de gerar uma plataforma universal de acesso a recursos que não dependem do seu local de moradia. A contribuição da academia no desenho dessa política, na definição de projetos pilotos e na avaliação dos impactos desses pilotos para melhorar o desenho das políticas para uma população mais ampla, é o que pretendemos entregar ao longo desses cinco anos de projeto. Para tal será criado um laboratório de experimentos bem como um laboratório de inovação aberta dentro do centro onde as três esferas (governo, setor privado e academia) possam se unir para desenvolver essas políticas baseadas em evidências.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (10) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (14) . Integrantes: Ciro Biderman - Coordenador / Daniel Ferreira Pereira Gonçalves da Mata - Integrante / Maurício Aguiar Serra - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Ricardo Corrêa Gomes - Integrante / Sergio Pinheiro Firpo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Membro: Ciro Biderman.
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: In this project we join efforts and expertise from several Computer Science researchers on High Performance Computing (HPC). Our main goal is to promote high impact research on two areas of HPC: resource management and on new computer architectures. Each area is divided in various topics. Each topic is lead by an experienced researcher and it will be tackled with the help of collaborators and students. With this project we want to provide not only the research itself but also the synergy of São Paulo State researchers. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Nelson Posse Lago - Integrante / Emilio Francesquini - Integrante / Braghetto, Kelly - Integrante / GOLDMAN, ALFREDO - Coordenador / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Nelson Posse Lago.
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: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Guido Costa Souza de Araújo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Kelly Rosa Braghetto.
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.
Descrição: Projeto temático FAPESP cujo objetivo principal é promover pesquisa de alto impacto em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Paulo Sergio Lopes de Souza - Integrante / BRAGHETTO, KELLY ROSA - Integrante / Alexandro Baldassin - Integrante / Emílio de Camargo Francesquini - Integrante / Helio Crestana Guardia - Integrante / Guido Costa Souza de Araújo - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Álvaro Luiz Fazenda - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
Descrição: In this project we join efforts and expertise from several Computer Science researchers on High Performance Computing (HPC). Our main goal is to promote high impact research on two areas of HPC: resource management and on new computer architectures. Each area is divided in various topics. Each topic is lead by an experienced researcher and it will be tackled with the help of collaborators and students. With this project we want to provide not only the research itself but also the synergy of São Paulo State researchers.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Álvaro Luiz Fazenda - Integrante / Raphael Y. Camargo - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / Emilio de Camargo Franscesquini - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 2
Membro: Álvaro Luiz Fazenda.
Descrição: In this project we join efforts and expertise from several Computer Science re-searchers on High Performance Computing (HPC). Our main goal is to promote high impact research on two areas of HPC: resource management and on new computer architectures. Each area is divided in various topics. Each topic is lead by an experienced researcher and it will be tackled with the help of collaborators and students. With this project we want to provide not only the research itself but also the synergy of São Paulo State researchers.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Emílio Francesquini - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
2017-2024. Internet do Futuro aplicada a Cidades Inteligentes
Descrição: Projeto Temático FAPESP 2015/24485-9Participação como Pesquisador Associado.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Markus Endler - Integrante / Costa, Fábio M. - Integrante / Marco Aurelio Gerosa - Integrante / Roberto Hirata Jr - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: Com a popularização das tecnologias da Computação em Nuvem e da Computação Móvel e com o crescente uso de Redes de Sensores e de tecnologias de Big Data, uma infinidade de novas possibilidades estão surgindo. A Internet do Futuro será resultante da convergência da computação móvel com a computação em nuvem, integrará sistemas de grande porte construídos a partir da composição de milhares de serviços distribuídos, executados em uma grande quantidade de máquinas físicas e virtuais, manipulando grandes quantidades de dados multimídia gerados a partir de várias fontes e interagindo diretamente com o mundo físico através de sensores e atuadores da Internet das Coisas. Essa Internet do Futuro será o elemento chave que possibilitará a realização das Cidades Inteligentes, nas quais a infraestrutura urbana será utilizada em sua plenitude de modo a oferecer uma melhor qualidade de vida aos seus habitantes. Este projeto irá abordar a infraestrutura básica, middleware e serviços e aplicações da Internet do Futuro e será dividida em três linhas de pesquisa fundamentais: (1) Redes e Computação Distribuída de Alto Desempenho (2) Engenharia de Software para Internet do Futuro e (3) Análise e Modelagem Matemática para Internet do Futuro e Cidades Inteligentes. Coordenador: Fabio Kon, Instituições: USP, UFRJ, PUC-Rio FAPESP Total: R$889.232,35. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / Markus Endler - Integrante.
Membro: Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte.
Descrição: A internet do futuro será resultante da convergência da computação móvel com a computação em nuvem, integrará sistemas de grande porte construídos a partir de milhares de serviços distribuídos, executados em uma grande quantidade de máquinas físicas e virtuais, manipulando grandes quantidades de dados multimídia gerados a partir de várias fontes e interagindo diretamente com o mundo físico através de sensores e atuadores da internet das coisas. Essa internet do futuro será o elemento chave que possibilitará a realização das cidades inteligentes, nas quais a infraestrutura urbana será utilizada em sua plenitude de modo a oferecer uma melhor qualidade de vida aos seus habitantes. A cidade inteligente do futuro fará uso de dispositivos pessoais em conjunto com sensores e sistemas embutidos na infraestrutura física da cidade, todos interconectados via Internet. De forma descentralizada, mas coordenada, toda essa ciberinfraestrutura oferecerá o suporte para a gestão otimizada da cidade, contribuindo para o dia-a-dia das cidades e para o planejamento de longo prazo e concepção de políticas públicas. A fim de atacar os desafios científicos e tecnológicos e oferecer soluções inovadoras para os problemas em torno da internet do futuro e das cidades inteligentes, o projeto temático aqui proposto irá desenvolver pesquisa científica e tecnológica abrangendo as diferentes camadas que compõem a internet, colaborando com o desenvolvimento da internet do futuro e contribuindo com a concretização das cidades inteligentes. A pesquisa irá abordar a infraestrutura básica, middleware e serviços e aplicações da internet do futuro e será dividida em três linhas de pesquisa fundamentais: 1) redes e computação distribuída de alto desempenho; 2) engenharia de software para internet do futuro e (3) análise e modelagem matemática para internet do futuro e cidades inteligentes. Os resultados científicos e tecnológicos da pesquisa serão validados por meio de aplicações em cidades inteligentes: uma aplicação de referência principal no contexto de mobilidade urbana e transportes e duas outras aplicações mais simples que auxiliarão na generalização dos resultados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Fabio Kon - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
Membro: Miguel Elias Mitre Campista.
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Kelly Rosa Braghetto.
2016-2024. Internet do Futuro para Cidades Inteligentes (INCT)
Descrição: Projeto INCT - MCTI/CNPq/CAPES/FAPs 16/2014http://interscity.org/Coordenador do INCT na UFABC.Projeto com 47 membros de 9 universidades.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Kon, Fabio - Coordenador / Song, Siang W. - Integrante / Fernando Iazzetta - Integrante / Junior Barreira - Integrante / Julio da Motta Singer - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Julio Michael Stern - Integrante / Carlos Eduardo Ferreira - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2015-2019. CHOOSING: Cooperation on Hybrid cOmputing clOuds for energy SavING
Descrição: Programa CAPES-COFECUB 2015 Cooperação Brasil-França. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Goldman, Alfredo - Coordenador / Daniel Batista - Integrante / CORDEIRO, DANIEL - Integrante / TRYSTRAM, DENIS - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Grégory Mounié - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities.Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processingsystems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Daniel Macedo Batista - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / Evripidis Bampis - Integrante / Denis Trystram - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
Descrição: "The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / BATISTA, DANIEL MACEDO - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
Membro: Kelly Rosa Braghetto.
Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the "datacenter?s activities"; Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements; Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service ;Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (5) . Integrantes: Daniel Macêdo Batista - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Denis Trystram - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação / COFECUB - Cooperação.
Membro: Daniel Macêdo Batista.
Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing's "multi-tenancy" trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenters activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): COFECUB - Auxílio financeiro / CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Auxílio financeiro.
Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (5) . Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Denis Trystram - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Daniel Batista - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação / COFECUB - Cooperação.
Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
2014-2016. Modelos de Programação e Algoritmos para a Execução Eficiente de Aplicações Paralelas em Aglomerados Heterogêneos
Descrição: A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e execução de aplicações para aglomerados heterogêneos, com foco em aplicações de bioinformática e neurociência. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. Estes mecanismos serão empregados em uma aplicação de predição de redes de regulação gênica e simulação de redes neurais em GPUs.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Luiz Rozante - Integrante / David Correa Martins Junior - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: Com o advento de diferentes classes de aceleradores, como as GPUs (Graphical Processing Units) e os Intel MICs (Many Integrated Cores), aglomerados heterogêneos, formados por diferentes tipos de aceleradores e processadores, se tornaram realidade. Estes aglomerados podem ser dedicados ou simplesmente um conjunto de estações de trabalho, distribuídas em diferentes laboratórios e que ficam ociosas durante a maior parte do tempo. As diferenças arquiteturais entre processadores e os diversos tipos de aceleradores tornam difícil o desenvolvimento de aplicações que utilizem estes aglomerados de modo eficiente. A proposta deste projeto consiste em avaliar modelos de programação que facilitem o desenvolvimento e a previsão do desempenho de aplicações para aglomerados heterogêneos. Também será desenvolvido um mecanismo de distribuição dinâmica de carga para estes aglomerados, que serão implementados em uma biblioteca já existente. O objetivo é facilitar tanto a implementação quanto a execução de aplicações para estes aglomerados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Siang Wun Song - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / David Corrêa Martins Jr. - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
2010-2013. Uso de Aglomerados e Nuvens de GPUs para Simulações de Modelos Biológicos
Descrição: Este plano de pesquisa tem 2 objetivos principais: (1) desenvolvimento de algoritmos baseados em GPUs para a simulação de sistemas biológicos, como redes neuronais de grande escala e redes de regulação gênica e (2) desenvolvimento de infra-estrutura de software para permitir o uso de GPUs em sistemas de grades computacionais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Siang Wong Song - Integrante / Luiz Rozante - Integrante / David Correa Martins Junior - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacaional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2009-2011. Simulação de Redes Neurais Realistas em GPU
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2008-2010. Gerenciamento de Recursos, Tolerância a Falhas e Escalabilidade em Grades Computacionais Autônomas
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (4) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Renato Cerqueira - Integrante / Fernando Castor Filho - Integrante / Francisco Silva e Silva - Integrante / Markus Endler - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Fabio Costa - Integrante / Henrique Mogelli - Integrante / Edson Cáceres - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: O projeto visa o desenvolvimento de uma versão completa do middleware InteGrade, que opere de modo autônomo em ambientes de grande escala e forneça suporte a ambientes de computaçãao móvel e computação ubíqua.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Markus Endler - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Siang Wun Song - Integrante / Alfredo Goldman Vel Lejbman - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Marcelo Finger - Integrante / Édson Cárceres - Integrante / Henrique Mongelli - Integrante / Eduardo Sany Laber - Integrante / Fernando Castor Filho - Integrante / Raphael Y. Camargo - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Francisco José da Silva e Silva.
Descrição: O Projeto InteGrade (http://www.integrade.org.br) visa desenvolver um middleware inovador que permita a utilização de recursos computacionais ociosos existentes em instituições acadêmicas e empresariais para a execução de aplicações científicas, industriais e de entretenimento que demandem alto poder computacional. O middleware é baseado em tecnologias avançadas de objetos distribuídos e pretende dar suporte à execução de aplicações paralelas onde haja um nível significativo de comunicação entre os nós (ao contrário de aplicações tipo bag of tasks onde não há comunicação entre os nós). O projeto aqui proposto visa o desenvolvimento de uma versão completa do middleware do InteGrade, que opere de modo autônomo em ambientes de grande escala e forneça suporte a ambientes de computação móvel e computação ubíqua. Apesar dos avanços já obtidos e do nível de maturidade do projeto, ainda existem diversos desafios que precisamos atacar. Em particular iremos concentrar a pesquisa em áreas que permitirão o funcionamento da grade de forma mais autônoma, diminuindo a necessidade atual de intervenção de administradores humanos; estas áreas incluem escalonamento inteligente, tolerância a falhas, mobilidade, fornecimento de garantias de qualidade de serviço e armazenamento distribuído de dados de forma robusta. Iremos também explorar o uso da grade para diferentes classes de aplicações e aprimorar a sua escalabilidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) . Integrantes: Fabio Moreira Costa - Integrante / Fabio Kon - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 14
Membro: Fabio Moreira Costa.
Descrição: O projeto aqui proposto visa o desenvolvimento de uma versão completa do middleware do InteGrade, que opere de modo autônomo em ambientes de grande escala e forneça suporte a ambientes de computação móvel e computação ubíqua. Apesar dos avanços já obtidos e do nível de maturidade do projeto, ainda existem diversos desafios que precisamos atacar. Em particular iremos concentrar a pesquisa em áreas que permitirão o funcionamento da grade de forma mais autônoma, diminuindo a necessidade atual de intervenção de administradores humanos; estas áreas incluem escalonamento inteligente, tolerância a falhas, mobilidade, fornecimento de garantias de qualidade de serviço e armazenamento distribuído de dados de forma robusta. Iremos também explorar o uso da grade para diferentes classes de aplicações e aprimorar a sua escalabilidade.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / Siang Wun Song - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Renato Cerqueira - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Fernando Castor Filho - Integrante / Fabio Moreira Costa - Integrante / Edson Caceres - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
2007-2009. Uma infraestrutura de tolerância a falhas para grades computacionais
Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fernando Castor Filho - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2005-2008. InteGrade2
Descrição: Participação como doutorando.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Coordenador / et al. - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2005-2007. Taquara: Tecnologia, Aplicações e Qualidade de Servico em Redes Avançadas
Descrição: Participação como doutorando.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Coordenador / et al. - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2002-2005. Infra-estrutura de Middleware Para Aproveitamento de Recursos Ociosos em Sistemas Distribuídos
Descrição: Participação como Doutorando.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Siang Wong Song - Coordenador / et al. - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2000-2003. Inferência de Conexões Sinápticas em Redes Neurais Biologicamente Plausíveis
Descrição: Bolsa de Mestrado.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (5)

Best Paper Award no CCGRID 2019 para o artigo One Can Only Gain by Replacing EASY Backfilling, 19th IEEE/ACM CCGRID 2019.. 2019.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Indicação para Prêmio de Melhor Artigo no SC'17 para o artigo Obtaining Dynamic Scheduling Policies with Simulation and Machine Learning, Supercomputing - SC'17.. 2017.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Tese de Doutorado selecionada para a final do Concurso de Teses e Dissertações da SBC, Sociedade Brasileira de Computação.. 2008.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Tese de Doutorado selecionada como melhor tese do IME-USP na área de Computação em 2007, Instituto de Matemática e Estatística da USP.. 2008.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Um dos dois melhores artigos publicados no 3rd International Workshop on Middleware for Grid Computing, ACM/IFIP/USENIX.. 2006.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (18)

2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGRID).Real-Time Scheduling Policy Selection from Queue and Machine States. 2019. (Simpósio).
XIX Simpósio de Computação de Alto-Desempenho (WSCAD).Analysis of Potential Online Scheduling Improvements by Real-Time Strategy Selection. 2018. (Simpósio).
IV Brazilian Meeting on Brain and Cognition.Neural Correlates of Temporal Recalibration and Causality Perception. 2017. (Simpósio).
2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, Cloud and Grid Computing (CCGrid). A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. 2015. (Congresso).
24th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2014). 2012. (Congresso).
3rd Workshop on Applications for Multi-Core Architectures. A Load Distribution Algorithm Based on Profiling for Heterogeneous GPU Clusters. 2012. (Congresso).
18th IEEE Annual International Conference on High Performance Computing (HiPC 2011). A Multi-GPU Algorithm for Communication in Neuronal Network Simulations. 2011. (Congresso).
XXXIV Congresso anual da Sociedade Brasileira de Neurociências e Comportamento - SBNeC. Geração de sinais de EGG em um modelo de memória auto-associativa. 2010. (Congresso).
24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009), Track on Dependable and Adaptive Distributed Systems (DADS).Efficient Maintenance of Distributed Data in Highly Dynamic Opportunistic Grids. 2009. (Simpósio).
Décimo Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC).Simulação de Neurônios Biologicamente Realistas em GPUs. 2009. (Simpósio).
ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC'08). A group membership service for large-scale grids. 2008. (Congresso).
Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Computação. Armazenamento Distribuído de Dados e Checkpointing de Aplicações Paralelas em Grades Oportunistas. 2008. (Congresso).
7th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid. Design and Implementation of a Middleware for Data Storage in Opportunistic Grids. 2007. (Congresso).
3rd International Middleware Doctoral Symposium. Distributed Data Storage for Opportunistic Grids. 2006. (Congresso).
17th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC´05). Portable Checkpointing and Communications for BSP Applications on Dynamic Heterogeneous Grid Environments. 2005. (Congresso).
3rd International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC 2005). Strategies for Storage of Checkpointing Data Using Non-dedicated Repositories on Grid Systems. 2005. (Congresso).
2nd International Workshop on Middleware for Grid Computing. Checkpointing-based Rollback Recovery for Parallel Applications on the InteGrade Grid Middleware. 2004. (Congresso).
The 11th Conference on Pattern Languages of Programs (PLoP2004). Grid: An Architectural Pattern. 2004. (Congresso).

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 (10)

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Fabio Kon (16.0)
da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
Camargo, Raphael Y.; Castor, Fernando ; Kon, Fabio. Reliable management of checkpointing and application data in opportunistic grids. Journal of the Brazilian Computer Society (Impresso). v. 16, p. 177-190, issn: 0104-6500, 2010.
de Camargo, Raphael Y.; Goldchleger, Andrei ; Kon, Fabio ; Goldman, Alfredo. Checkpointing BSP parallel applications on the InteGrade Grid middleware. Concurrency and Computation. Practice & Experience. v. 18, n. 6, p. 567-579, issn: 1532-0626, 2006.
de Camargo, Raphael Y.; KON, F. ; CERQUEIRA, R.. Strategies for Checkpoint Storage on Opportunistic Grids. IEEE Distributed Systems Online. v. 7, p. 0609-o9001, issn: 1541-4922, 2006.
da Silva e Silva, Francisco José; KON, Fabio ; Daniel Batista ; LEJBMAN, Alfredo Goldman Vel ; COSTA, Fábio Moreira ; de Camargo, Raphael Y.. Chapter 6: Efficient Parallel Application Execution on Opportunistic Desktop Grids. Em: Soha Maad (Ed.). (Org.). Grid Computing - Technology and Applications, Widespread Coverage and New Horizons. 1ed.Rijeka, Croatia. : Intech - Open Access Publisher. 2012.v. 1, p. 113-134.
de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; CARNEIRO, M. ; KON, F.. The Grid Architectural Pattern: Leveraging Distributed Processing Capabilities. Em: Dragos Manolescu; James Noble; Markus Völter. (Org.). Pattern Languages of Program Design 5 (PloPD5). 1ed.Boston, MA. : Addison Wesley Professional. 2006.v. 1, p. 337-356.
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.
de Camargo, Raphael Y.; CASTOR FILHO, F. ; KON, F.. Efficient Maintenance of Distributed Data in Highly Dynamic Opportunistic Grids. Em: 24th ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2009), p. 1067-1071, 2009.
CASTOR FILHO, F. ; MARQUES, A. ; de Camargo, Raphael Y. ; KON, F.. A group membership service for large-scale grids. Em: ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing (MGC'08), v. 1, p. 1-6, 2008.
de Camargo, Raphael Y.; KON, F.. Design and Implementation of a Middleware for Data Storage in Opportunistic Grids. Em: 7th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid, v. 1, p. 23-30, 2007.
de Camargo, Raphael Y.; KON, F.. Distributed Data Storage for Opportunistic Grids. Em: 3rd International Middleware Doctoral Symposium, v. 1, p. 3-9, 2006.
de Camargo, Raphael Y.; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Portable Checkpointing and Communications for BSP Applications on Dynamic Heterogeneous Grid Environments. Em: 17th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC´05), v. 1, p. 218-227, 2005.
PINHEIRO JR., J. B. ; de Camargo, Raphael Y. ; GOLDCHLEGER, A. ; KON, F.. InteGrade: a tool for executing parallel applications on a Grid for opportunistic computing. Em: 23o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores (Salão de Ferramentas), v. 1, p. 1-8, 2005.
de Camargo, Raphael Y.; CERQUEIRA, R. ; KON, F.. Strategies for Storage of Checkpointing Data Using Non-dedicated Repositories on Grid Systems. Em: 3rd ACM/IFIP/USENIX International Workshop on Middleware for Grid Computing, v. 1, p. 1-12, 2005.
de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Checkpointing-based Rollback Recovery for Parallel Applications on the InteGrade Grid Middleware. Em: ACM/IFIP/USENIX Middleware'2004 Workshop on Middleware for Grid Computing, v. 1, p. 35-40, 2004.
de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; CARNEIRO, M. ; KON, F.. Grid: An Architectural Pattern. Em: The 11th Conference on Pattern Languages of Programs (PLoP2004), v. 1, p. 1-17, 2004.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Alfredo Goldman vel Lejbman (6.0)
da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
de Camargo, Raphael Y.; Goldchleger, Andrei ; Kon, Fabio ; Goldman, Alfredo. Checkpointing BSP parallel applications on the InteGrade Grid middleware. Concurrency and Computation. Practice & Experience. v. 18, n. 6, p. 567-579, issn: 1532-0626, 2006.
AMARIS, MARCOS ; de Camargo, Raphael Y. ; DYAB, MOHAMED ; Goldman, Alfredo ; TRYSTRAM, DENIS. A comparison of GPU execution time prediction using machine learning and analytical modeling. Em: 2016 IEEE 15th International Symposium on Network Computing and Applications (NCA), p. 326, 2016.
AMARIS, MARCOS ; CORDEIRO, DANIEL ; Goldman, Alfredo ; CAMARGO, RAPHAEL Y. DE. A Simple BSP-based Model to Predict Execution Time in GPU Applications. Em: 2015 IEEE 22nd International Conference on High Performance Computing (HiPC), p. 285-294, 2015.
de Camargo, Raphael Y.; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Portable Checkpointing and Communications for BSP Applications on Dynamic Heterogeneous Grid Environments. Em: 17th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC´05), v. 1, p. 218-227, 2005.
de Camargo, Raphael Y.; GOLDCHLEGER, A. ; KON, F. ; GOLDMAN, A.. Checkpointing-based Rollback Recovery for Parallel Applications on the InteGrade Grid Middleware. Em: ACM/IFIP/USENIX Middleware'2004 Workshop on Middleware for Grid Computing, v. 1, p. 35-40, 2004.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Daniel de Angelis Cordeiro (4.0)
SANT'ANA, LUIS ; CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CORDEIRO, DANIEL ; DE CAMARGO, RAPHAEL. Real-Time Scheduling Policy Selection from Queue and Machine States. Em: 2019 19th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 381, 2019.
SANT'ANA, LUIS FELIPE ; Cordeiro, Daniel ; DE CAMARGO, RAPHAEL. PLB-HAC: Dynamic Load-Balancing for Heterogeneous Accelerator Clusters. Em: 25th International Conference on Parallel and Distributed Computing, v. 11725, p. 197-209, 2019.
SANT'ANA, LUIS FELIPE ; CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CORDEIRO, DANIEL ; DE CAMARGO, RAPHAEL. Analysis of Potential Online Scheduling Improvements by Real-Time Strategy Selection. Em: 2018 Symposium on High Performance Computing Systems (WSCAD), v. 19, p. 1-38, 2018.
SANT'ANA, LUIS ; CORDEIRO, DANIEL ; CAMARGO, RAPHAEL. PLB-HeC: A Profile-Based Load-Balancing Algorithm for Heterogeneous CPU-GPU Clusters. Em: 2015 IEEE International Conference on Cluster Computing (CLUSTER), p. 96-105, 2015.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Siang Wun Song (4.0)
CARASTAN-SANTOS, DANILO ; MARTINS-JR, DAVID C. ; Song, Siang W. ; ROZANTE, LUIZ C.S. ; de Camargo, Raphael Y.. A hybrid CPU-GPU-MIC algorithm for minimal hitting set enumeration. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. Online, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
de Camargo, Raphael Y. ; Rozante, Luiz ; Song, Siang W.. A multi-GPU algorithm for large-scale neuronal networks. Concurrency and Computation. v. 23, p. 556-572, issn: 1532-0626, 2011.
CARASTAN-SANTOS, DANILO ; CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA DE ; MARTINS, DAVID CORREA ; Song, Siang Wun ; ROZANTE, LUIZ CARLOS SILVA ; BORELLI, FABRIZIO FERREIRA. A Multi-GPU Hitting Set Algorithm for GRNs Inference. Em: 2015 15th IEEE/ACM International Symposium on Cluster, p. 313-322, 2015.
Ferreira, Cleber S. ; Camargo, Raphael Y. ; Song, Siang Wun. A Parallel Maximum Subarray Algorithm on GPUs. Em: 2014 International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing Workshop (SBACPADW), p. 12-17, 2014.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Edmundo Roberto Mauro Madeira (2.0)
UEYAMA, JÓ ; MADEIRA, EDMUNDO R. M. ; TAIANI, FRANCOIS ; Camargo, Raphael Y. ; GRACE, PAUL ; COULSON, GEOFF. EXPLOITING A GENERIC APPROACH TO CONSTRUCT COMPONENT-BASED SYSTEMS SOFTWARE IN LINUX ENVIRONMENTS. International Journal of Software Engineering and Knowledge Engineering. v. 20, p. 843-873, issn: 0218-1940, 2010.
J. UEYAMA ; PINTO, V. ; MADEIRA, E. R. ; GRACE, P. ; JOHNSON, T. M. ; de Camargo, Raphael Y.. Exploiting a Generic Approach for Constructing Mobile Device Applications. Em: The Fourth International Conference on COMmunication System softWAre and middlewaRE (COMMSWARE), 2009.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Fabio Moreira Costa (2.0)
da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
da Silva e Silva, Francisco José; KON, Fabio ; Daniel Batista ; LEJBMAN, Alfredo Goldman Vel ; COSTA, Fábio Moreira ; de Camargo, Raphael Y.. Chapter 6: Efficient Parallel Application Execution on Opportunistic Desktop Grids. Em: Soha Maad (Ed.). (Org.). Grid Computing - Technology and Applications, Widespread Coverage and New Horizons. 1ed.Rijeka, Croatia. : Intech - Open Access Publisher. 2012.v. 1, p. 113-134.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Francisco José da Silva e Silva (2.0)
da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
da Silva e Silva, Francisco José; KON, Fabio ; Daniel Batista ; LEJBMAN, Alfredo Goldman Vel ; COSTA, Fábio Moreira ; de Camargo, Raphael Y.. Chapter 6: Efficient Parallel Application Execution on Opportunistic Desktop Grids. Em: Soha Maad (Ed.). (Org.). Grid Computing - Technology and Applications, Widespread Coverage and New Horizons. 1ed.Rijeka, Croatia. : Intech - Open Access Publisher. 2012.v. 1, p. 113-134.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Edson Norberto Cáceres (1.0)
SONODA, E. ; CASTOR FILHO, F. ; de Camargo, Raphael Y. ; KON, F. ; SONG, S. W.. The InteGrade Project. Em: The Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid ? CCGrid 2007, 2007, Rio de Janeiro - RJ. Proc. Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid - CCGrid 2007, v. Poster, p. 1-5, 2007.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Henrique Mongelli (1.0)
SONODA, E. ; CASTOR FILHO, F. ; de Camargo, Raphael Y. ; KON, F. ; SONG, S. W.. The InteGrade Project. Em: The Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid ? CCGrid 2007, 2007, Rio de Janeiro - RJ. Proc. Seventh IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid - CCGrid 2007, v. Poster, p. 1-5, 2007.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Finger (1.0)
da Silva e Silva, Francisco José ; KON, F. ; Kon, Fabio ; A. Goldman ; Finger, Marcelo ; de Camargo, Raphael Y. ; Filho, Fernando Castor ; Costa, Fábio M.. Application execution management on the InteGrade opportunistic grid middleware. Journal of Parallel and Distributed Computing (Print). v. 70, p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.

Data de processamento: 01/07/2025 10:12:49

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