Pesquisador em Sistemas Embarcados, Tolerância a Falhas & Sistemas Autônomos
Graduando em Ciência da Computação pela PUCRS. Bolsista ITI-A CNPq/MCTI/FNDCT no LSA/PUCRS (Projeto Jundiá — simulação de embarcações autônomas offshore) e bolsista FINEP no LSE (SleepSensing — ML para apneia do sono). Experiência em fault injection aviônico (AIM-FTA · ArduPilot SITL), desenvolvimento Android NFC/RFID (CEITEC) e Business Analytics (RCI). Objetivo: doutorado em Matemática ou CC Teórica.
Pesquisador em sistemas embarcados e tolerância a falhas, com trajetória que cruza teoria e prática — de ML para sinais biomédicos a fault injection em simuladores de voo, de desenvolvimento Android com NFC/RFID a Business Analytics em ambiente corporativo.
No LSE (Laboratório de Sistemas Embarcados), desenvolvo modelos de ML para predição de apneia do sono (SleepSensing, FINEP/FAPERGS) — processamento de sinais PSG, SpO₂, ECG, extração de features espectrais (FFT, wavelets), e classificação com Random Forests, Gradient Boosting, CNNs e LSTMs.
No LSA (Laboratório de Sistemas Autônomos), como bolsista CNPq, trabalho com fault injection em ArduPilot SITL — identificando SDCs críticos em EKF3 (24 estados, multi-core) e mapeando vulnerabilidades estruturais em pitch (corrompido em 100% dos 59 SDCs detectados em 3.794 runs).
Também desenvolvi aplicações NFC/RFID na CEITEC S.A. (única fabricante de semicondutores do Brasil) e soluções de Business Analytics na RCI Analytics Intelligence (30+ anos de mercado em dados). Objetivo de longo prazo: doutorado em Matemática ou CC Teórica — lógica formal, geometria, epistemologia computacional.
Laboratório de Sistemas Embarcados · PUCRS
Desenvolvimento de ML para predição de apneia do sono (SleepSensing). Pipelines ETL em Python para PSG, SpO₂, ECG. Feature engineering espectral (FFT, wavelets). Classificação com RF, GBM, CNN, LSTM. Dashboards e relatórios técnicos.
Laboratório de Sistemas Autônomos · PUCRS · CNPq/MCTI/FNDCT N° 25/2025
Projeto Jundiá — Benchmarks de tolerância a falhas e integração ROS 2 para plataforma de simulação de embarcações autônomas offshore (Equipe B: Tolerância à Falhas & Integração). Colaboração com Prof. Ost (Loughborough University) e INSTOR. Bolsa renovada: Abr 2026 – Mar 2027.
Anteriormente em AIM-FTA (CNPq 407477/2022-5): fault injection em ArduPilot SITL, análise de SDCs em EKF3 — 59 SDCs críticos em 3.794 runs, FIT = 31.17 falhas/10⁹h.
Porto Alegre, RS · Fundada em 1989 · 51–200 colaboradores
Soluções de Business Analytics e Data Integration com SAP HANA, Pentaho Kettle, Tableau e IBM SPSS Modeler. RCI é referência em inteligência de dados no Brasil há mais de 30 anos, com parcerias IBM, SAP e SAS — conectando tecnologias inovadoras a desafios de negócio por meio de consultoria analítica e aplicações cognitivas.
Porto Alegre, RS · Empresa pública federal (MCTI) · Única fabricante de semicondutores do Brasil
Desenvolvimento Android para aplicações NFC/RFID (EPC Gen2) na linha BEM TE VI — leitura/escrita de tags para rastreabilidade animal, logística, identificação veicular e autenticação segura. CEITEC produziu 245 milhões de chips e registrou 45 patentes antes da reestruturação; atualmente investe R$ 220 mi em semicondutores de carbeto de silício (SiC) para veículos elétricos e energias renováveis.
N° 25/2025
Plataforma Avançada de Simulação para Embarcações Autônomas em Ambiente Offshore com Suporte a Gêmeos Virtuais
Benchmarks de tolerância a falhas e integração ROS 2 para plataforma de simulação offshore. Desenvolvimento em conjunto com Prof. Ost (Loughborough University) e INSTOR no contexto de gêmeos digitais para navios autônomos.
407477/2022-5
Assessment, Identification, and Mitigation of Soft Errors in Avionics Embedded Software
Fault injection em ArduPilot SITL para análise de SDCs em EKF3 (24 estados, multi-core). 59 SDCs críticos em 3.794 runs — pitch corrompido em 100% dos eventos. FIT estimado = 31.17 falhas/10⁹h. Vulnerabilidade estrutural mapeada.
FAPERGS
Predição de Apneia do Sono via Machine Learning com Sinais Biomédicos
Pipelines ETL para sinais PSG, SpO₂ e ECG. Feature engineering espectral (FFT, wavelets). Classificação multi-modelo para detecção automática de apneia obstrutiva do sono — dashboards e relatórios técnicos.
Análise de SDCs via Fault Injection em ArduPilot SITL — Vulnerabilidade Estrutural no EKF3