Juan Colonna
Universidade Federal do AmazonasIComp
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 2017Mestrado 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 Atual | Samsung 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 Atual | SAPIENTIA: 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 Atual | Estructuras 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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