João Guilherme Maia de Menezes

Áreas de Pesquisa: Formação Acadêmica:
Doutorado, UFMG, 2013
Ramal: 1489
jgmm@dcc.ufmg.br


Informações resumidas do Currículo Lattes
Currículo Lattes atualizado em 12/09/2022ORCID: https://orcid.org/0000-0001-9758-7829Nome em citações bibliográficas: Maia, Guilherme;Maia, G.;Menezes, J. G. M.;MAIA MENEZES, JOAO GUILHERME;MAIA DE MENEZES, JOÃO GUILHERME
Projetos de pesquisa em andamento
2022 a Atual | Sistemas de Transporte Inteligentes no Contexto de Cidades Inteligentes Nas últimas décadas, esforços de pesquisa tanto na academia quanto na indústria resultaram em uma melhoria constante dos sistemas de segurança ativa e passiva dos veículos. No entanto, uma grande desvantagem desses sistemas é que eles se baseiam exclusivamente na visão local do veículo, o que acaba limitando a efetividade desses sistemas. Além da questão de segurança nas estradas, o tráfego de veículos está associado a vários problemas decorrentes de ineficiências do sistema de transporte urbano. Estas ineficiências resultam em congestionamentos, poluição, ruído exacerbado, aumento do consumo de energia e perdas econômicas associadas a estes problemas. Sistemas de transporte inteligentes e cooperativos (C-ITS) têm sido apontado pela comunidade científica como umas das principais soluções para os problemas supracitados. C-ITS combinam tecnologias de comunicação, informação e sensoriamento para aumentar a segurança, melhorar a eficiência e diminuir os impactos ambientais dos sistemas de tráfego de veículos. É importante observar que em um contexto mais amplo, soluções de C-ITS devem ser integradas às soluções de cidades inteligentes. Para isso, é necessário desenvolver novos modelos e protocolos distribuídos para o gerenciamento do grande volume de dados urbanos heterogêneos como forma de viabilizar o desenvolvimento de aplicações para C-ITS. Apesar do gerenciamento de dados ser composto por vários componentes, é importante perceber que tais componentes não precisam ser trabalhados de maneira isolada. Portanto, o grande desafio e maior objetivo deste projeto é a proposta de soluções para o gerenciamento de dados heterogêneos que são compostas por vários componentes independentes, mas que são capazes de operar de maneira harmoniosa quando combinados entre si. Integrantes: João Guilherme Maia de Menezes (coordenador). |
2021 a Atual | Análise de dados heterogêneos em computação urbana 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 sem fio e (iv) análise de imagens de sensoriamento remoto para ambientes urbanos. Integrantes: Ramos, Heitor S. (coordenador), João Guilherme Maia de Menezes, Andre Luiz Lins de Aquino, Alejandro C. Frery, VIANA, ALINE C., LOUREIRO, ANTONIO A. F., Leandro Aparecido Villas. |
2019 a Atual | Mobilidade 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: LOUREIRO, ANTONIO A.F. (coordenador), João Guilherme Maia de Menezes. |
2017 a Atual | Comunicação 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 capacitá-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 Luis Saldanha da Fonseca (coordenador), João Guilherme Maia de Menezes, Antonio Alfredo Ferreira Loureiro, Leandro Aparecido Villas. |
Projetos de desenvolvimento em andamento
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