Formação
Doutor em Engenharia Elétrica - UFSC
E-mail: ramirez@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Mobilidade Assistida: Ajudas eletrônicas para viagens: Aborda o projeto de soluções para a mobilidade destinadas a detectar obstáculos ou orientar o deficiente visual. São investigados aspectos relacionados às tecnologias existentes e às formas de representação da ajuda sensorial.
Comunicação Alternativa: Aborda o projeto de soluções que permitam que pessoas com deficiências motoras e da fala possam se comunicar, melhorando a qualidade de vida. São investigados aspectos relacionados às novas formas de interação humano-computador.
Tecnologias Assistivas: Aborda o projeto de estruturas robóticas que visam atenuar ou neutralizar deficiências, limitações ou restrições na participação social. São investigados aspectos relacionados ao hardware, software e a prototipagem 3D.
Formação
Doutor em Informática na Educação (UFRGS) com Pós-doutorado em Educação na Universidade de Stanford (EUA).
E-mail: raabe@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Educação em Computação: Aborda a pesquisa sobre a aprendizagem de temas de Computação como a criação e avaliação de ferramentas, a avaliação do Pensamento Computacional e o apoio à sua adoção pelas redes de Educação Básica. Conheça mais em
http://lite.acad.univali.br/.
Informática na Educação: Aborda o desenvolvimento e avaliação de inovação tecnológica aplicada à Educação. Inclui uma ampla gama de possibilidades de desenvolvimento de software e hardware para apoio a aprendizagem em ambientes formais e informais.
Smart Toys: Aborda o design de brinquedos educacionais para crianças enriquecidos por processadores e Internet (IoT), o design de ambientes lúdicos imersivos e de interfaces tangíveis para aprendizagem de programação.
Formação
- Doutora em Engenharia de Produção - UFSC
E-mail: anita.fernandes@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Data Analytics: Aborda a aplicação das técnicas de análise de dados para solucionar problemas nas diversas áreas do conhecimento, principalmente em gestão em saúde e meio ambiente.
Machine Learning: Aborda a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para solução de problemas no contexto do Big Data, a fim de descobrir informações estratégicas para suporte à tomada de decisão.
Sistemas Baseados em Conhecimento: Aborda a aplicação de sistemas baseados em conhecimento com por exemplo sistemas especialistas e raciocínio baseado em casos para tomada de decisão nas mais diversas áreas.
Formação
Doutor em Ciência da Computação pela UFRGS
E-mail: zeferino@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Sistemas e Redes em Chip: Aborda arquiteturas de sistemas multiprocessados e de redes chaveadas integrados em um único chip para aplicações embarcadas e de alto desempenho, com ênfase na qualidade de serviço, segurança e tolerância a faltas.
Aceleradores em Hardware: Aborda o projeto de processadores dedicados para acelerar a execução de tarefas críticas em hardware com vistas ao aumento do desempenho e da eficiência energética, tendo como foco na aceleração de algoritmos de processamento digital de imagem.
Internet das Coisas: Aborda arquiteturas, tecnologias e aplicações de sistemas embarcados e distribuídos integrados via Internet, com ênfase em aspectos relacionados à segurança, privacidade e projeto eficiente de hardware e software.
Formação
Doutor em Engenharia Elétrica (UFSC) com estágio sanduíche no
Laboratoire d'Informatique, de Robotique et de Microélectronique de Montpellier (França)
E-mail: drm@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Sistemas e Redes em Chip: Aborda arquiteturas de sistemas multiprocessados e de redes chaveadas, integrados em um único chip, para aplicações embarcadas e de alto desempenho.
Processadores e Aceleradores em Hardware: Aborda o projeto de processadores dedicados para o aumento de desempenho na execução de tarefas críticas, com foco na aceleração de algoritmos de processamento digital de imagem, criptografia e aprendizado de máquina.
Aplicações Espaciais e Tolerância a Falhas: Aborda o projeto de sistemas computacionais embarcados, incluindo hardware e software, para atender aos requisitos de confiabilidade impostos por aplicações na área aeroespacial.
Formação
Doutor em Engenharia Elétrica - UFGC
E-mail: mauricio.campos@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Smart Grids: Soluções inovadoras para melhorar a eficiência energética, integrar energias renováveis e garantir a estabilidade do sistema elétrico.
Modelagem Computacional em Engenharia: Métodos avançados para simular e otimizar sistemas complexos. Analises estruturais e fluidodinâmicas até a modelagem de processos industriais, visando sempre aprimorar o desempenho e a segurança dos sistemas.
IoT (Internet das Coisas): Desenvolvimento de dispositivos e sistemas IoT para monitoramento e controle em diversas aplicações, como saúde, agricultura e manufatura.
Instrumentação e Comunicação de Dados: Tecnologias inovadoras para melhorar a precisão e a confiabilidade da instrumentação, bem como para garantir a integridade e a segurança dos dados em ambientes industriais e urbanos.
Formação
Doutora em Engenharia Elétrica (UFSC) com Pós-doutorado na University of Ottawa (Canadá)
E-mail: wangham@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Gestão de Identidade e de Acesso: Aborda o projeto de soluções baseadas nos modelos de gestão de identidade digital federada e de identidade auto-soberana (que usa blockchain), com foco no desenvolvimento de infraestruturas interoperáveis, adaptativas e centradas no usuário.
Infraestruturas de segurança para Internet das Coisas: São investigadas soluções flexíveis e eficientes para prover, principalmente, autenticação e autorização em diferentes domínios de aplicação da IoT, tais como saúde, Indústria 4.0 e cidades inteligentes.
Segurança e privacidade em redes veiculares: aborda o desenvolvimento de protocolos e soluções de prevenção, detecção e mitigação de ataques de segurança em redes veiculares tripuladas/não tripuladas, bem como soluções que garantam a privacidade dos usuários de aplicações.
Formação
- Doutor em Engenharia de Produção pela UFSC com Split PhD no Queen Mary University of London
E-mail: rteive@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Inteligência Aplicada à Engenharia: Aborda a aplicação de técnicas de IA para resolver problemas complexos cotidianos, relativos às diversas áreas da engenharia.
Computação aplicada a sistemas de energia elétrica: Aborda o uso de técnicas de IA no desenvolvimento de sistemas de suporte à decisão para as áreas de geração, transmissão, distribuição e comercialização de energia elétrica.
Smart Grids: Busca-se neste tema o desenvolvimento de sistemas inteligentes para solucionar os desafios ligados à implantação das redes elétricas elétricas inteligentes, no contexto das cidades inteligentes, tais como: detecção de fraudes de energia, previsão de consumo e localização de falhas na rede.
Formação
- Doutor em Engenharia Elétrica, pelo Instituto de Engenharia Biomédica da UFSC
E-mail: rudimar@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Inteligência Artificial aplicada a Jogos Digitais: Focaliza a melhoria da experiência do jogador com uso de técnicas de IA.
Machine Learning: Aborda a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para solução de problemas no contexto do Big Data, a fim de descobrir informações estratégicas para suporte à tomada de decisão.
Inteligência Artificial aplicada a análise de imagens:
Aborda a aplicação das técnicas de IA na análise de imagens, a fim de extrair dados para tomada de decisão, principalmente nas áreas de saúde e meio ambiente.
Dr. Rodrigo Sant’Ana
Formação
- Doutor em Ciência e Tecnologia Ambiental pela Univali
E-mail: rsantana@univali.br
Currículo Lattes
Temas que orienta:
Modelagem estatística espaço-temporal: Aborda a aplicação de modelos estatísticos, clássicos e/ou Bayesianos, para solução de problemas principalmente voltados para área ambiental, com ênfase em mudanças climáticas, estruturados espaço-temporalmente, visando fornecer subsídios e informações para suporte à tomada de decisão.
Aprendizado de máquina:
Aborda a aplicação de algoritmos de aprendizagem de máquina para solução de problemas aplicados principalmente na área ambiental, com ênfase em mudanças climáticas, visando fornecer subsídios e informações para suporte à tomada de decisão.
Complex sampling designs:
Aborda a aplicação de conceitos estatísticos e da teoria de amostragem para o desenvolvimento de delineamentos amostrais complexos que permitam maximizar a eficência desde a coleta de dados aos resultados consolidados a partir destes.