UFABC-professores

Raphael Yokoingawa de Camargo

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

http://lattes.cnpq.br/5519687175393434 (07/04/2025)

Rótulo/Grupo: CMCC

Bolsa CNPq: Nível 2

Período de análise: 2009-HOJE

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 (23)
1. ALMEIDA, VICTOR FOSCARINI ; Kon, Fabio ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y. Assessing seasonal variation in mortality and its causes: a case study in Brazil. AMERICAN JOURNAL OF EPIDEMIOLOGY. v. 1, p. 1, issn: 0002-9262, 2025.
2. JUNQUEIRA, BRUNA ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; CHEVALLIER, SYLVAIN ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y. A systematic evaluation of Euclidean alignment with deep learning for EEG decoding. Journal of Neural Engineering. v. 21, p. 036038, issn: 1741-2560, 2024.
3. CARRARA, IGOR ; ARISTIMUNHA, BRUNO ; CORSI, MARIE-CONSTANCE ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA ; CHEVALLIER, SYLVAIN ; PAPADOPOULO, THEODORE. Geometric neural network based on phase space for BCI-EEG decoding. Journal of Neural Engineering. v. 1, p. 1, issn: 1741-2552, 2024.
4. ARISTIMUNHA, BRUNO ; BAYERLEIN, ALEXANDRE JANONI ; JORGE CARDOSO, M. ; PINAYA, WALTER HUGO LOPEZ ; DE CAMARGO, RAPHAEL YOKOINGAWA. Sleep-Energy: An Energy Optimization Method to Sleep Stage Scoring. IEEE Access. v. 1, p. 1-1, issn: 2169-3536, 2023.
5. ZRIGUI, SALAH ; de Camargo, Raphael Y. ; LEGRAND, ARNAUD ; TRYSTRAM, DENIS. Improving the performance of batch schedulers using online job runtime classification. JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING. v. 164, p. 83-95, issn: 0743-7315, 2022.
6. CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE AZEVEDO, GUSTAVO BRITO ; MORAES BILACCHI AZARIAS, CRISTIANO ; BARNE, LOUISE CATHERYNE ; BUENO, FERNANDA DANTAS ; de Camargo, Raphael Y. ; MORITA, VANESSA CARNEIRO ; SIRIUS, ESAÚ VENTURA PUPO ; RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; SILVESTRIN, MATEUS ; DE AZEVEDO NETO, RAYMUNDO MACHADO. Time experience during social distancing: A longitudinal study during the first months of COVID-19 pandemic in Brazil. SCIENCE ADVANCES. v. 8, p. 1-18, issn: 2375-2548, 2022.
7. AMARIS, MARCOS ; CAMARGO, RAPHAEL ; CORDEIRO, DANIEL ; Goldman, Alfredo ; TRYSTRAM, DENIS. Evaluating Execution Time Predictions on GPU Kernels Using an Analytical Model and Machine Learning Techniques. JOURNAL OF PARALLEL AND DISTRIBUTED COMPUTING. v. 1, p. 1, issn: 0743-7315, 2022.
8. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; MEJIAS, JORGE F. ; de Camargo, Raphael Y.. Directed functional and structural connectivity in a large-scale model for the mouse cortex. Network Neuroscience. v. 1, p. 1-16, issn: 2472-1751, 2021.
9. Camargo, Raphael Y.; MAROZZO, FABRIZIO ; MARTINS, WELLINGTON. Computer architecture and high performance computing. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. v. 33, p. 1, issn: 1532-0626, 2021.
10. NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Evaluation of connectivity estimates using spiking neuronal network models. BIOLOGICAL CYBERNETICS. v. 113, p. 309-320, issn: 0340-1200, 2019.
11. 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.
12. 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.
13. 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.
14. 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.
15. 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.
16. 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.
17. 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. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.
18. 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.
19. BORELLI, FABRIZIO F ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y ; MARTINS, DAVID C ; ROZANTE, LUIZ CS. Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics. v. 14, p. S5, issn: 1471-2105, 2013.
20. 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.
21. da Silva e Silva, Francisco José ; Kon, Fabio ; Goldman, Alfredo ; 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). p. 573-583, issn: 0743-7315, 2010.
22. 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. 1, issn: 0104-6500, 2010.
23. 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, issn: 0218-1940, 2010.
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (2)
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. SILVA, F. S. E. ; KON, F. ; BATISTA, D. ; GOLDMAN, A. ; COSTA, F. ; CAMARGO, R. Y. de. Efficient Parallel Application Execution on Opportunistic Desktop Grids. Em: Soha Maad. (Org.). Grid Computing - Technology and Applications, Widespread Coverage and New Horizons. Rijeka, Croatia. : InTech Europe. 2012.p. 113-134.
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (24)
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, v. 1, 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 ; CORDEIRO, DANIEL ; de Camargo, Raphael Y.. PLB-HAC: Dynamic Load-Balancing for Heterogeneous Accelerator Clusters. Em: 25th International Conference on Parallel and Distributed Computing, 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. 1, 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. 313-322, 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, FABRIZIO F. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. ; MARTINS, DAVID C. ; STRANSKY, BEATRIZ ; ROZANTE, LUIZ C. S.. 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), 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.
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (2)
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.
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 (0)
Demais tipos de produção técnica (41)
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

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.
Orientadores: Raphael Yokoingawa de Camargo, David Corrêa Martins Junior.
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 Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2023.
Supervisor: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Robson Pereira Aleixo. Técnicas para a Predição de Surtos de Dengue e Diagnóstico de Sífilis Congênita Utilizando Aprendizado de Máquina. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo, . 2021.
Orientador: Raphael Yokoingawa de Camargo.
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 (17)

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.
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (9)

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: 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.
2022-Atual. CIDADES: Centro de Inovação em Políticas Públicas Urbanas
Descrição: CCD - Centros de Ciências para o Desenvolvimento - Processo 2021/11959-3. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Ciro Biderman - Coordenador / Daniel Ferreira Pereira Gonçalves da Mata - Integrante / Sergio Pinheiro Firpo - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
2021-Atual. Tendências em Computação de Alto Desempenho, do Gerenciamento de Recursos a Novas Arquiteturas de Computadores
Descrição: Projeto Temático FAPESP 19/26702-8. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / HERMES SENGER - Integrante / Guido Araújo - Integrante / Luiz Bittencourt - Integrante.
Membro: Raphael Yokoingawa de Camargo.
Descrição: Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da ciência da computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impcato em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no estado de São Paulo. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
Membro: Emilio de Camargo Francesquini.
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.
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.
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. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Integrante / CAMARGO, RAPHAEL Y. - Coordenador / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: Luiz Carlos da Silva Rozante.
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. Na área de aplicações, serão desenvolvidos algoritmos de bioinformática para a inferência de redes de regulação gênica (Gene Regulatory Networks - GRNs), onde é preciso avaliar um vasto número de combinações de genes candidatos a preditores. Na área de neurociência computacional, será implementado o suporte a aceleradores em simuladores neuronais, como o MOOSE, de modo a permitir a simulação de redes neuronais compostas por milhares de neurônios. Para tal, serão desenvolvidos algoritmos para a solução eficiente de conjuntos de sistemas lineares, que são a base para a simulação de neurônios. Para ambas as áreas, o foco dos esforços será o suporte à execução eficiente em aglomerados heterogêneos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: David Corrêa Martins Junior - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Coordenador / Alfredo Goldman - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
Membro: David Corrêa Martins Junior.
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.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (2)

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.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (10)

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).

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 (8)

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Luiz Carlos da Silva Rozante (6.0)
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. 1, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
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.
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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.
BORELLI, FABRIZIO F. ; CAMARGO, RAPHAEL Y. ; MARTINS, DAVID C. ; STRANSKY, BEATRIZ ; ROZANTE, LUIZ C. S.. 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.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Bussotti Reyes (6.0)
NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; MEJIAS, JORGE F. ; de Camargo, Raphael Y.. Directed functional and structural connectivity in a large-scale model for the mouse cortex. Network Neuroscience. v. 1, p. 1-16, issn: 2472-1751, 2021.
NUNES, RONALDO V. ; REYES, MARCELO B. ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y.. Evaluation of connectivity estimates using spiking neuronal network models. BIOLOGICAL CYBERNETICS. v. 113, p. 309-320, issn: 0340-1200, 2019.
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.
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.
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.
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. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ David Corrêa Martins Junior (5.0)
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. 1, p. e5087, issn: 1532-0626, 2018.
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Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ André Mascioli Cravo (4.0)
CRAVO, ANDRÉ MASCIOLI ; DE AZEVEDO, GUSTAVO BRITO ; MORAES BILACCHI AZARIAS, CRISTIANO ; BARNE, LOUISE CATHERYNE ; BUENO, FERNANDA DANTAS ; de Camargo, Raphael Y. ; MORITA, VANESSA CARNEIRO ; SIRIUS, ESAÚ VENTURA PUPO ; RECIO, RENAN SCHIAVOLIN ; SILVESTRIN, MATEUS ; DE AZEVEDO NETO, RAYMUNDO MACHADO. Time experience during social distancing: A longitudinal study during the first months of COVID-19 pandemic in Brazil. SCIENCE ADVANCES. v. 8, p. 1-18, issn: 2375-2548, 2022.
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.
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.
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. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Marcelo Salvador Caetano (3.0)
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.
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.
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. Open Access Scientific Reports. v. 7, p. 46053, issn: 2045-2322, 2017.

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

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Joao Ricardo Sato (1.0)
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.

Raphael Yokoingawa de Camargo ⇔ Peter Maurice Erna Claessens (1.0)
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.

Data de processamento: 12/04/2025 21:56:05

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