Heitor Soares Ramos Filho


Bolsa de Produtividade CNPq: 2

Áreas de Pesquisa:
Sala: 4326
Ramal: 5860
ramosh@dcc.ufmg.br

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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 01/09/2021

Nome em citações bibliográficas: Ramos, H.;Ramos, H. S.;Ramos, Heitor S.;Ramos Filho, Heitor S.;Ramos, Heitor;Soares Ramos, Heitor;Heitor S. Ramos;S. Ramos, Heitor;S.RAMOS, HEITOR


Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2012
Mestrado em Modelagem Computacional de Conhecimento na Universidade Federal de Alagoas em 2006
Graduado em Engenharia Elétrica na Universidade Federal da Paraíba em 1997

Projetos de pesquisa em andamento

2021 a AtualInteligência Artificial como ferramenta de auxílio ao diagnóstico de Leishmaniose Visceral
As leishmanioses são um grupo de doenças negligenciadas, causadas por protozoários intracelulares do gênero leishmania. Suas manifestações incluem síndromes viscerais, cutâneas e da mucosa. A sua forma visceral, popularmente conhecida como Calazar, é a manifestação mais grave da doença e pode ser fatal nos casos não diagnosticados em tempo hábil e/ou tratados inadequadamente. Segundo dados da Organização Mundial de Saúde (OMS), nas Américas, a Leishmaniose Visceral (LV) é endêmica em 12 países, onde 63.331 novos casos foram registrados entre 2001 e 2018, com uma média de 3.518 casos por ano, sendo cerca de 97% (59.531) desses casos, reportados pelo Brasil, onde a LV é uma doença em expansão. O programa de vigilância e controle da LV é baseado na detecção de casos e tratamento da doença. Uma forma comum de seu diagnóstico parasitológico é a documentação de formas amastigotas de Leishmania em material obtido da punção de medula óssea. Porém, o processo de identificação visual de amastigotas é trabalhoso, demorado e propenso a erro humano, devido a fatores como inexperiência ou fadiga. Isso nos induz a considerar o uso de ferramentas tecnológicas para análise de imagens que auxiliem o profissional da saúde na detecção de amastigotas, e consequentemente, no diagnóstico da LV. Nosso objetivo é desenvolver modelos preditivos de APM para automatizar a identificação de amastigotas de Leishmania em imagens microscópicas. Tais imagens serão capturadas facilmente com uma câmera de celular acoplada manualmente a um microscópio.
Integrantes: Fabiane da Silva Queiroz (coordenador), Heitor Soares Ramos Filho, Eliana Silva de Almeida, Alejandro César Frery Orgambide, AQUINO, ANDRE L. L, Manoel Alvaro de Freitas Lins Neto.
2021 a AtualAnálise de dados heterogêneos em computação urbana
Fapesp - 2020/05121-4: Este projeto tem como objetivo a investigação científica na área de Computação Urbana, onde serão propostos novos métodos de análise de dados de sensoriamento social (sensoriamento participativo, análise de redes sociais e sensoriamento oportunístico) e sensoriamento remoto no contexto de ambientes urbanos. Inicialmente, investigaremos novas formas de representação das séries temporais coletadas através do sensoriamento social baseada na representação de padrões ordinais. Em seguida, proporemos métricas extraídas das representações propostas para avançar o estado-da-arte em mineração de séries temporais para dados de Computação Urbana. Neste projeto, também será investigada a análise de dados de mobilidade urbana e redes sociais, bem como a análise de imagens de sensoriamento remoto em regiões urbanas. Em suma, este projeto apresenta o a proposta investigação científica em quatro linhas: (i)~mineração de séries temporais para Computação Urbana, (ii)~análise de sensoriamento social e mobilidade urbana, (iii) Redes veiculares, Internet das coisas e redes de sensores semfio e (iv)~análise de imagens de sensoriamento remoto para ambientes urbanos.
Integrantes: Heitor Soares Ramos Filho (coordenador), Villas, Leandro A., João Guilherme Maia de Menezes, LOUREIRO, ANTONIO, Alejandro César Frery Orgambide, AQUINO, ANDRE L. L, Aline C Viana, Jefersson A. dos Santos.
2019 a AtualMobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS)
A mobilidade tem um papel central nas diversas atividades relacionadas que fazemos, principalmente no trabalho, comércio, indústria e lazer. O estudo da mobilidade para diferentes finalidades (e.g., econômicas, serviços públicos, estudo acadêmico) deve ser feito de forma sistemática já que do ponto de vista científico é a questão mais fundamental que deve ser estudada para, a partir daí, soluções serem aplicadas. Assim, este projeto tem como objetivo investigar como ocorre a mobilidade de entidades móveis em ambientes urbanos para podermos projetar algoritmos, protocolos, aplicações e serviços que sejam apropriados tanto para o cenário que temos atualmente quanto para cidades inteligentes. O projeto "Mobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS) inova e avança o estado da arte ao pesquisar questões fundamentais individualmente e de forma integrada desses diferentes aspectos de uma forma mais ampla que temos atualmente.
Integrantes: Antonio Alfredo Ferreira Loureiro (coordenador), Heitor Soares Ramos Filho, Horácio A. B. Fernandes de Oliveira, Villas, Leandro A., João Guilherme Maia de Menezes, Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo, Raquel Aparecida de Freitas Mini, Boukerche, Azzedine, GUIDONI, DANIEL L., Alejandro César Frery Orgambide, Nelson L. S. Fonseca, AQUINO, ANDRE L. L, Thiago Henrique Silva, Fabrício A Silva, Rossana M C Andrade, Edmundo Roberto Mauro Madeira, Eduardo Coelho Cerqueira, Aline C Viana, Luca Foschini, altigran soares da silva, André Carlos Ponce de Leon, Ahmed Helmy, André Luiz da Costa Carvalho, Bruno Yuji Lino Kimura, Denis Lima Rosário, Fabio Kon, Jose Diaulas Palazzo Rolim, luiz fernando bittencourt, Mario Gerla, Markus Endler, Geraldo Pereira Rocha Filho.
2017 a AtualComunicação e Processamento de Big Data em Nuvens e Névoas Computacionais
Estamos no início de uma nova era, a era Big Data, na qual a explosão de dados oferece a possibilidade de se extraírem informações importantes para novos empreendimentos com impacto em diversos setores da Sociedade. Os requisitos impostos pelo processamento Big Data superam a atual capacidade das infraestruturas de comunicação e de processamento. Além disso, a grande disseminação de sensores introduz um novo perfil de geração de dados, impondo diferentes demandas à infraestrutura. Desta forma, para que a atividade de Big Data possa se desenvolver, é necessário capacita-la para tal, o que requer a evolução das tecnologias de rede, virtualização e computação em nuvem. O presente projeto de pesquisa pretende investigar novas arquiteturas, mecanismos e ferramentas para dotar a infraestrutura de capacidade para lidar com as demandas desafiadoras impostas pelo processamento Big Data.
Integrantes: Nelson L. S. Fonseca (coordenador), Heitor Soares Ramos Filho, Villas, Leandro A., Loureiro, Antonio A. F., João Guilherme Maia de Menezes, Lisandro Zambenedetti Granville, Edmundo Roberto Mauro Madeira, luiz fernando bittencourt, Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa, Ricardo da Silva Torres, Alberto Egon Schaeffer Filho, Anderson de Rezende Rocha, Antonio Marinho Pilla Barcellos, Christian Rodolfo Esteve Rothenberg, Eduardo Alves do Valle Junior, Fabrizio Granelli, Gustavo Bittencourt Figueiredo, Jacques Wainer, KLIAZOVICH Dzmitry, Liane Margarida Rockenbach Tarouco, Lucas Francisco Wanner, Luciano Paschoal Gaspary, Marcos Rogério Salvador, Miguel Elias Mitre Campista, Noura Limam, Pedro Braconnot Velloso, Raouf Boutaba, Rodrigo de Souza Couto, Siome Klein Goldenstein.
2017 a AtualExtracting Valuable Information from ComplexValued Noisy SAR/PolSAR Images with Deep Learning - INSIDEr
CONICYT, Chile, Proc. N. REDI170059, edital APOYO A LA FORMACIÓN DE REDES INTERNACIONALES PARA INVESTIGADORES(AS) EN ETAPA INICIAL
Integrantes: HéCTOR Allende-Cid (coordenador), Heitor Soares Ramos Filho, Frery, Alejandro, André Lage Freitas, Luis Gómez Déniz.

Projetos de desenvolvimento em andamento

2018 a AtualAnálise de documentos eletrônicos e fiscais para o cálculo de impostos e detecção de infração à legislação tributária de Alagoas (Etapa 2) - Processo: 60030 000346/2017
O projeto consiste em analisar os dados e processos utilizados pela Sefaz na execução e controle da arrecadação e fiscalização de tributos derivados de operações de circulação de mercadorias e de prestação de serviços de transporte, e realizar um estudo que defina e proponha as melhores técnicas, ferramentas e processos tecnológicos para que se obtenha, de forma automática e antecipada, o correto valor do tributo a ser cobrado assim como se permita detectar indícios de cometimento de infrações.
Integrantes: Andre Luiz Lins de Aquino (coordenador), Heitor Soares Ramos Filho, Eduardo Setton Sampaio da Silveira, Ivan César Martins, André Lage Freitas, Bruno Normande Lins, André Luiz Pereira Domarques de Menezes.
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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Author Correction: A detailed characterization of complex networks using Information Theory
2021. Scientific Reports.
Analysis and Classification of SAR Textures Using Information Theory
2021. IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing.
Internet of Things device authentication via electromagnetic fingerprints
2020. Engineering Reports.
Leveraging Phase Transition of Topics for Event Detection in Social Media
2020. IEEE Access.
Agro 4.0: A data science-based information system for sustainable agroecosystem management
2020. SIMULATION MODELLING PRACTICE AND THEORY.
A detailed characterization of complex networks using Information Theory
2019. Scientific Reports.
Learning and distinguishing time series dynamics via ordinal patterns transition graphs
2019. APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION.
Analysis of Machine Learning Algorithms for Diagnosis of Diffuse Lung Diseases
2018. METHODS OF INFORMATION IN MEDICINE.
A Non Intrusive Low Cost Kit for Electric Power Measuring and Energy Disaggregation
2018. JCOMSS - Journal of Communications Software and Systems.
An integrated access control and lighting configuration system for smart buildings
2017. JCOMSS - Journal of Communications Software and Systems.
On the Comparison of the Social Dynamic of Large Cities through Participatory Sensing
2017. IEEE Latin America Transactions.
Characterization of electric load with Information Theory quantifiers
2017. Physica. A (Print).
On the Deployment of Large-Scale Wireless Sensor Networks Considering the Energy Hole Problem
2016. Computer Networks (1999).
CO-GPS: Energy Efficient GPS Sensing with Cloud Offloading
2016. IEEE Transactions on Mobile Computing.
DRINA: A Lightweight and Reliable Routing Approach for in-Network Aggregation in Wireless Sensor Networks
2013. IEEE Transactions on Computers (Print).
Cooperative target tracking in vehicular sensor networks
2012. IEEE Wireless Communications.

Trabalhos completos em congressos

Zero^2-SMELL: Uma nova abordagem de aprendizado zero-shot para detectar vulnerabilidades de dia zero.
2021. XXI Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais (SBSeg).
Neural Architecture Search for Resource-Constrained Internet of Things Devices
2021. IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).
CALT: Uma Ferramenta Automática para Cobrança do ICMS em Operações Interestaduais
2021. Workshop de Computação Aplicada em Governo Eletrônico.
Uma Abordagem para Geração de Séries Temporais de Mobilidade Urbana Baseada em Aprendizado Profundo
2021. V Workshop de Computação Urbana (CoUrb).
GIN: Better going safe with personalized routes
2020. 2020 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).
Characterization Of Sar Images With Weighted Amplitude Transition Graphs
2020. 2020 IEEE Latin American GRSS & ISPRS Remote Sensing Conference (LAGIRS).
Detecção de eventos no Twitter através de Grafos de visibilidade natural
2019. III Workshop de Computação Urbana.
Autenticação baseada em ondas eletromagnéticas
2019. XIX Simpósio Brasileiro de Segurança da Informação e de Sistemas Computacionais.
Detection of Bots and Cyborgs in Twitter: A Study on the Chilean Presidential Election in 2017
2019. International Conference on Human-Computer Interaction (HCI).
Load balancing in D2D networks Using Reinforcement Learning
2019. 2019 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).
The Quest for Sense: Physical phenomena Classification in the Internet of things
2019. 2019 15th International Conference on Distributed Computing in Sensor Systems (DCOSS).
Classificação de Séries Temporais Através de Grafos de Transição de Padrões Ordinais
2019. XXXVII Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.
Dynamic Temporal Mix-Zone Placement Approach for Location-Based Services Privacy
2019. 2019 IEEE LatinAmerican Conference on Communications (LATINCOM).
Exploiting Daily Trajectories for Efficient Routing in Vehicular Ad Hoc Networks
2018. 2018 IEEE International Conference on Communications (ICC 2018).
Caracterização de topologia de Redes Veiculares baseada em Teoria da Informação
2018. X Simpo¿sio Brasileiro de Computac¿a¿o Ubi¿qua e Pervasiva.
Identifying Communities in Social Media with Deep Learning
2018. International Conference on Human-Computer Interaction (HCI).
Event Detection in Social Media Through Phase Transition of Bigrams Entropy
2018. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).
Enriching Traffic Information with a Spatiotemporal Model based on Social Media
2018. 2018 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).
T-Maps: Modelo de Descrição do Cenário de Trânsito Baseado no Twitter
2017. XXXV Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos - SBRC'17.
Evaluation of Deep Feedforward Neural Networks for Classification of Diffuse Lung Diseases
2017. The 22nd IBEROAMERICAN CONGRESS ON PATTERN RECOGNITION - CIARP'17.
Proof-Carrying Sensing
2017. the 15th ACM Conference.
Um Padrao de Agrupamento de Cidades a Partir da Dinâmica Social Urbana Extraída de Dados Provenientes de Redes de Sensores Participativos
2017. I Workshop de Computação Urbana.
An embedded access control system for restricted areas in smart buildings
2016. 2016 International Multidisciplinary Conference on Computer and Energy Science (SpliTech).
Medidor de energia elétrica não intrusivo de baixo custo construído a partir de um Arduino
2016. XVI Escola Regional de Computação Bahia, Alagoas e Sergipe.
Controle de potência de transmissão em VANETs: Uma abordagem utilizando Teoria dos Jogos
2016. CSBC 2016 - SBCUP.
Classificação de Doenças Intersticiais Pulmonares Difusas através de Tomografia Computadorizada de Alta-Resolução
2016. CSBC 2016 - Workshop de Informática Médica (WIM).
Energy efficient GPS sensing with cloud offloading
2012. the 10th ACM Conference.

Resumos expandidos em congressos


Resumos em congressos

Avaliação de Geradores de Números Pseudo Aleatórios Através de Técnicas da Teoria da Informação.
2015. III Escola Regional de Alto Desempenho - Região Nordeste (ERAD-NE).
Avaliação e paralelização de algoritmos de mapeamento para grafos de visibilidade
2015. III Escola Regional de Alto Desempenho - Região Nordeste (ERAD-NE).
Devo migrar minhas aplicações paralelas para ambientes virtualizados?
2015. III Escola Regional de Alto Desempenho - Região Nordeste (ERAD-NE).

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Orientações em andamento

Mestrado

Giovanna Ávila Riqueti. A definir. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Diego Haji Carvalho Campos. Data Augmentation Techniques for Federated Learning with Generative Adversarial Networks in Non-Independently Identically Distributed Data. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Eduarda Tatiane Caetano Chagas. Exploiting Ordinal Patterns with Machine Learning. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Pedro Henrique de Souza Barros. Federated Deep Metric Learning. Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Ekler Paulino de Mattos. Smart Privacy: Um Arcabouço de Privacidade Adaptativa para Mobilidade Inteligente. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Isadora Cardoso Pereira da Silva. a definir. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
João Batista Borges Neto. Qualidade de Serviço na Internet das Coisas. Início: 2014. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)

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