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Cristiano Hora de Oliveira Fontes

Possui graduação em Engenharia Química pela Universidade Federal da Bahia (1990), mestrado em Engenharia Química pela Universidade Federal da Bahia (1996) e doutorado em Engenharia Química pela Universidade Estadual de Campinas (2001). Foi engenheiro de processos da empresa Companhia Petroquímica de Camaçari (Pólo Petroquímico de Camaçari, 1990 a 1994), foi professor da Universdiade Estadual de Feira de Santana (UEFS-BA, 1998 a 2002) e atualmente é professor Titular da Universidade Federal da Bahia (UFBA). Foi coordenador geral do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Industrial da Escola Politécnica durante o período de 2008 a 2012 e vice-coordenador durante o período de 2012 a 2014. Desenvolve, orienta e publica trabalhos nas áreas de identificação, controle, otimização, técnicas de inteligência artificial e reconhecimento de padrões aplicados a sistemas de produção. Mais recentemente tem orientado desenvolvido trabalhos envolvendo classificação de dados estáticos e dinâmicos (séries temporais) usando redes neurais rasas e profundas (deep learning). É bolsista de produtividade CNPq (nível 2) na área de Engenharia de Produção, mais especificamente na subárea Planejamento, Projeto e Controle de Sistemas de Produção. É consultor ad hoc CNPq. Ministra aulas de Fundamentos de Transferência de Calor para cursos de graduação (engenharia química e mecânica) e na pós-graduação ministra aulas sobre métodos de classificação com ênfase em redes neurais artificiais (redes recorrentes, autoencoders e redes LSTM), agrupamento de dados e classificadores fuzzy. Realizou em 2015 Pós-Doutoramento na Universidade de Waterloo (Ontario, Canadá) na temática de reconhecimento de padrões em séries temporais uni e multivariadas como ferramenta de apoio à tomada de decisão. O trabalho foi desenvolvido em parceria com o Professor Hector Budman e foram abordados temas como aplicação de reconhecimento de padrões na detecção e diagnóstico de falhas em processos de produção, sub e sobre amostragem em problemas de agrupamento envolvendo séries temporais e aplicação de reconhecimento de padrões em projeto e análise de processos. (Texto informado pelo autor)

  • https://lattes.cnpq.br/8533422209857268 (31/10/2021)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq: Nível 2
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade Federal da Bahia, Departamento de Engenharia Química, Escola Politécnica. RUA ARISTIDES NOVIS, 2, FEDERAÇÃO FEDERAÇÃO 40210630 - Salvador, BA - Brasil Telefone: (71) 32039505 Ramal: 9505 Fax: (71) 32039802 URL da Homepage: https://www.ufba.br
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (2)
    1. 2020-Atual. MODELAGEM, SIMULACAO E CONTROLE DE QUALIDADE DO GAS NATURAL PARA PROJETOS DE NOVOS SUPRIDORES
      Descrição: Este projeto será desenvolvido em parceria com a Empresa BahiaGás (Empresa de Gás da Bahia) e tem como principal objetivo a modelagem e simulação de uma rede de distribuição gás proveniente de diferentes fornecedores, visando a adequação dos parâmetros de qualidade da linha de gás final a ser distribuída para os clintes. Trata-se portanto de um sistema que envolve balanços de massa e de energia em linhas de distribuição, distúrbios, processo de mistura e previsão da composição final da corrente de gás, assim como de suas propriedades.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (1) . Integrantes: Cristiano Hora de Oliveira Fontes - Coordenador / Ozana Rocha Alves Junior - Integrante. Financiador(es): Companhia de Gas da Bahia Bahiagas - Cooperação.
      Membro: Cristiano Hora de Oliveira Fontes.
    2. 2012-Atual. Agrupamento, Reconhecimento de Padroes e Classificacao de Series Temporais
      Descrição: O reconhecimento de padrões a partir de dados históricos representa uma alternativa potencial para a extração de características ou da ?personalidade? de um processo de produção ou fenômeno, sendo útil para a predição de falhas em equipamentos, controle e suporte à tomada de decisão, identificação de modelos, predição de perfis de consumo, entre outros. Considerando a diversidade de tipos de dados e suas respectivas classificações, a análise de agrupamentos (juntamente com o reconhecimento de protótipos ou padrões) aplicada a séries temporais apresenta desafios e uma inerente transversalidade propiciando aplicações em diversas áreas do conhecimento (economia, medicina, tecnologia da informação, detecção de falhas, controle ótimo, apoio à tomada de decisão, gestão da produção, etc...). A despeito de métodos consolidados já aplicados ao agrupamento de séries univariadas (séries associadas apenas a uma dada variável de processo) e da possibilidade de tratamento deste problema por algoritmos tradicionais de reconhecimento de padrões pontuais, o problema multivariado (séries associadas a diferentes variáveis de processo) requer o uso de métodos não pontuais e apresenta desafios adicionais tais como a técnica de extração de características, o domínio de trabalho (frequência, tempo ou frequência e tempo), seleção da métrica de similaridade entre os objetos e avaliação da qualidade do agrupamento. Em adicional à extração de características e geração dos grupos de objetos, um trabalho de reconhecimento de padrões se completa através da modelagem e projeto de classificadores cujo principal objetivo é predizer o nível de pertinência/afinidade de um dado objeto a cada um dos grupos ou padrões reconhecidos. Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento e a análise de técnicas de reconhecimento de padrões em séries temporais multivariadas com ênfase no projeto de classificadores baseados em sistemas de inferência fuzzy (tipos 1 e 2) e em métodos de extração de características baseados em dados históricos de processos de produção. As aplicações serão direcionadas à predição/detecção de falhas em sistemas/equipamentos industriais. Este trabalho está sendo realizado em parceria com o grupo dos Profs. Hector Budman e João Soares da Faculdade de Engenharia da Universidade de Waterloo (Canda). Um doutorado sanduiche está em andamento (aluno Otacilio José pereira) e está previsto a realização de pós-doutorado do prof. Cristiano Fontes para 2015. Nos últimos 3 anos a participação do Prof. Cristiano Fontes como coordenador e pesquisador no projeto ?Metodologia de desenvolvimento de sistema de supervisão e controle distribuído e autônomo para processos industriais ? SCDA?, em parceria com a PETROBRAS (Unidade Termelétrica Rômulo Almeida ? Camaçari-Ba), propiciou um direcionamento de aplicações de sistemas inteligentes (mais especificamente lógica fuzzy dos tipos 1 e 2) no reconhecimento de padrões em séries temporais voltado à detecção de falhas em unidades de produção. Em maio de 2013 o professor Cristiano Fontes e seu orientado de doutorado Otacilio José Pereira realizaram uma visita à UW e tiveram um primeiro encontro presencial com o Prof. Hector Budman. Este projeto conta ainda com a participação do Professor visitante (Edital de Contratação de professor estrangeiro visitante 2017-2018 - UFBA) Jorge Laureano Moya Rodríduez que está sendo financiado pela própria UFBA ao longo de um período de 48 meses (até agosto de 2021).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . Integrantes: Cristiano Hora de Oliveira Fontes - Coordenador / MARCELO EMBIRUÇU - Integrante / Adonias Magdiel Ferreira - Integrante / Sergio Torres Barreto - Integrante / otacilio pereira - Integrante / Luciana de Almeida Pacheco - Integrante / João Francisco Monteiro - Integrante / karen pontes - Integrante / Hector Budman - Integrante / João Batista Soares - Integrante / Jorge Laureano Moya - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa / Universidade Federal da Bahia - Remuneração. Número de produções C, T & A: 15
      Membro: Cristiano Hora de Oliveira Fontes.

Prêmios e títulos

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (1)
    1. XXX ENCONTRO NACIONAL DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO. 2010. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (1)
    1. karen pontes ; FONTES, C. H. O.. Escola de Verão ?Engenharia de Processos e Sistemas de Energia". 2011. Outro

Lista de colaborações



(*) Relatório criado com produções desde 2010 até 2021
Data de processamento: 06/11/2021 15:23:43