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Juan Colonna


Juan Colonna

Universidade Federal do Amazonas
IComp

Pesquisador colaborador





Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 09/04/2021

Nome em citações bibliográficas: COLONNA, J. G.;COLONNA, JUAN GABRIEL;COLONNA, JUAN;COLONNA, JUAN G.


Formação acadêmica

Doutorado em Informática na Universidade Federal do Amazonas em 2017
Mestrado em Informática na Universidade Federal do Amazonas em 2012
Graduado em Ingeniería en Telecomunicaciones na Universidad Nacional de Río Cuarto em 2009


Projetos de pesquisa em andamento

2020 a AtualSamsung UFAM Projeto de Educação e Pesquisa
O objetivo do principal do SUPER é capacitar os alunos de graduação dos cursos envolvidos no projeto, em áreas tecnológicas e foi formatado compreendendo todo o período de permanência do aluno na universidade, desde o currículo básico até a qualificação avançada específica, visando quatro perspectivas: 1)Do aluno: para poder assimilar uma formação avançada em tecnologia é preciso que ele tenha conhecimentos sólidos nas disciplinas básicas e técnicas dos períodos iniciais, além de conhecimento em inglês técnico e habilidades socioemocionais. 2)Do professor: precisam ser altamente capacitados e engajados no projeto, visando prover formação de qualidade e orientação técnica nos projetos. 3)Da infraestrutura: pensada para atender as demandas da capacitação com implantação e modernização de laboratórios para apoio à formação e desenvolvimento de projetos. 4)Da sociedade: receberá um número maior de profissionais capacitados colaborando com o desenvolvimento econômico do estado e com a diminuição do déficit de mão de obra.
Integrantes: Juan Gabriel Colonna (coordenador), SANTOS, EULANDA MIRANDA DOS, Eduardo James Pereira Souto, Rafael Giusti, Tanara Lauschner.
2019 a AtualSAPIENTIA: Plataforma inteligente para testes exploratórios autônomos e revisão de defeitos de software embarcados
A rápida evolução dos dispositivos móveis tem criado uma demanda cada vez maior de testes de qualidade em ciclos de desenvolvimento cada vez mais curtos. Atualmente, esses testes são realizados por um grupo de testadores humanos. Infelizmente, como qualquer recurso, os recursos humanos são limitados e configuram-se em uma parcela muito relevante no custo final do produto. Portanto, para lidar com o aumento da demanda de testes, é necessário tornar o seu processo mais eficiente. Para isso, a automação de testes com uso de algoritmos avançados de inteligência artificial representa uma solução promissora para diminuir o tempo e o custo da execução de testes.
Integrantes: José Reginaldo Hughes Carvalho (coordenador), Juan Gabriel Colonna, Raimundo da Silva Barreto, Lucas Carvalho Cordeiro.
2016 a AtualEstructuras complejas de datos y teoría del aprendizaje estadístico
La complejidad de los datos asociado a problemas ya clásicos tanto de la biología, de las ingenierías, de la sociología, etc, como así también a nuevos problemas interdisciplinares como lo son los de la percepción, del razonamiento, de inteligencia artificial, de la genética humana y de poblaciones, de epidemiología, tratamiento de imágenes, etc, ha planteado importantes desafíos teóricos y prácticos tanto a las ciencias de la computación como a la teoría y metodología estadística. Ejemplos de respuestas complejas a dichos desafíos son el aprendizaje de máquinas (machine learning) y el aprendizaje estadístico (statistical learning). El campo del ?aprendizaje estadístico? (statistical learning) puede ser visto como el conjunto de teorías y técnicas cuyos objetivos consisten en descubrir (no supervisado) regularidades en los datos que ayuden a explicar el fenómeno generando también dispositivos de predicción (supervisado). El presente proyecto se plantea aportar sobre dos aspectos. El primero de ellos relacionado con las técnicas de clasificación y regularización en el contexto del tratamiento de imágenes como en el de selección de variables en modelos de estructuras de actividad cuantitativa (QSAR). El segundo sobre modelos gráficos y estimación.
Integrantes: Juan Gabriel Colonna (coordenador), Marcelo Ruiz, Mery Picco, Julia Maldonado, Mariela Sued.

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos

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2020. ARTIFICIAL INTELLIGENCE REVIEW (DORDRECHT. ONLINE).
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2018. MACHINE LEARNING.
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2018. DIGITAL SIGNAL PROCESSING.
An Incremental Technique for Real-Time Bioacoustic Signal Segmentation
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Trabalhos completos em congressos

Autenticação contínua de alunos utilizando biometria comportamental em ambiente Juiz On-line
2020. Simpósio Brasileiro de Informática na Educação.
Previsão de ocupação de anuros usando sensoriamento de variáveis ambientais e modelos Autocodificadores
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SVC-A2C - Actor Critic Algorithm to Improve Smart Vacuum Cleaner
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Framework para coleta e inferência de estados emocionais de alunos baseado em reconhecimento de expressões faciais
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2017. IEEE 27th International Workshop on Machine Learning for Signal Processing (MLSP).
Sensor Acústico para Detecção de Desmatamento Ilegal na Floresta Amazônica
2017. IX Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP).
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A Framework for Chainsaw Detection Using One-Class Kernel and Wireless Acoustic Sensor Networks into the Amazon Rainforest
2016. 2016 17th IEEE International Conference on Mobile Data Management (MDM).

Resumos expandidos em congressos


Resumos em congressos


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Orientações em andamento

Mestrado

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