Anais de Congressos

2025

Metaheurísticas Busca Tabu e ALNS no Problema do Caixeiro Viajante: aplicação à distribuição de vacinas no Rio Grande do Norte

DUARTE, B. N.; VIEIRA, G. F. F.; GILÓ, C. D.; ALOISE, D. J.; FONTES, F. F. DA C.

LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) — Gramado, RS · Galoá, Campinas, SP

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Aplicação das metaheurísticas Busca Tabu e ALNS (Adaptive Large Neighborhood Search) ao Problema do Caixeiro Viajante, com estudo de caso na distribuição de vacinas no RN.

2025

Estudo e implementação de algoritmos online baseados em aprendizado por reforço para o problema dos K-servos

VIEIRA, G. F. F.; OLIVEIRA, A. G. DE; FONTES, F. F. DA C.

LVII Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO) — Gramado, RS · Galoá, Campinas, SP

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Trabalho apresentando o estudo e a implementação de algoritmos online baseados em Aprendizado por Reforço (Q-Learning) aplicados ao problema dos K-servos, com experimentos comparativos de desempenho.

2023

Analysis of dengue data, in the municipality of Mossoró, Northeast Brazil, between the years 2015 and 2020, using Python language

VIEIRA, G. F. F.; DE CASTRO, A. F.; DE OLIVEIRA, A. G.

18th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) — Aveiro, Portugal · IEEE · p. 1–10

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Análise de dados de dengue no município de Mossoró (RN) entre 2015 e 2020 utilizando Python, com identificação de padrões temporais e espaciais de ocorrência da doença.

2022

Estudo Comparativo entre dengue, chikungunya e zikavírus na cidade de Recife (PE), no ano 2021, usando a linguagem Python

CASTRO, A. F.; OLIVEIRA, A. G.; VIEIRA, G. F. F.

V Encontro de Computação do Oeste Potiguar (ECOP) — Pau dos Ferros, RN · p. 62–65

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Trabalho apresentado no V ECOP com estudo comparativo das arboviroses dengue, chikungunya e zika em Recife no ano de 2021, com análise computacional em Python.

2022

Use of Python language in the analysis of dengue data in Recife, capital of the state of Pernambuco, Northeast of Brazil and definition of trend line using Machine Learning

DE CASTRO, A. F.; DE OLIVEIRA, A. G.; VIEIRA, G. F. F.; DA SILVA, D. E. F.

17th Iberian Conference on Information Systems and Technologies (CISTI) — Madrid, Espanha · IEEE

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Uso da linguagem Python para análise de dados de dengue em Recife (PE) e definição de linha de tendência com técnicas de Machine Learning.

Artigos em Periódicos

2023

Estudo comparativo entre dengue, chikungunya e zikavírus na cidade de Recife (PE), no ano 2021, usando a linguagem Python

DE CASTRO, A. F.; DE OLIVEIRA, A. G.; VIEIRA, G. F. F.

Brazilian Journal of Health Review , v. 6 , p. 10988–10997

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Análise comparativa dos casos de dengue, chikungunya e zika em Recife no ano de 2021, utilizando Python para o processamento e visualização dos dados epidemiológicos.

2023

Perfil epidemiológico das Arboviroses Dengue, Chikungunya e Zikavírus na cidade de Mossoró (RN), entre os anos de 2017 e 2021, utilizando linguagem de programação Python

DE OLIVEIRA, A. G.; DE CASTRO, A. F.; VIEIRA, G. F. F.

Revista Caribeña de Ciencias Sociales , v. 12 , p. 1068–1080

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Estudo do perfil epidemiológico das principais arboviroses na cidade de Mossoró (RN) entre 2017 e 2021, com análise computacional em Python.

2023

Perfil epidemiológico da Febre Amarela no Brasil, entre os anos de 1994 e 2021, através da análise de dados oficiais do Datasus

VIEIRA, G. F. F.; DE CASTRO, A. F.; DE OLIVEIRA, A. G.

Brazilian Journal of Health Review , v. 6 , p. 13800–13812

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Análise epidemiológica da Febre Amarela no Brasil no período de 1994 a 2021 utilizando dados oficiais do Datasus, com técnicas de análise de dados em Python.

Capítulos de Livros

2023

Recife, Pernambuco, Northeast Brazil: Comparison between cases of dengue, chikungunya and zikavirus in the year 2021, using the Python language

CASTRO, A. F.; OLIVEIRA, A. G.; VIEIRA, G. F. F.

In: Development and its Applications in Scientific Knowledge — Seven Editora , São Paulo , v. 1 , p. 1–8

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Capítulo de livro internacional apresentando a análise comparativa de arboviroses em Recife em 2021 com a linguagem Python.

2022

Aplicando conhecimentos de análise de dados em um estudo de caso sobre dengue em Mossoró, Rio Grande do Norte, Nordeste do Brasil

VIEIRA, G. F. F.; CASTRO, A. F.; OLIVEIRA, A. G.

In: Open Science Research VI — Editora Científica Digital , v. 6 , p. 731–745

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Estudo de caso sobre dengue em Mossoró (RN) aplicando técnicas de análise de dados e ciência de dados para identificação de padrões epidemiológicos.

Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento

SMARTLAB — Uma proposta de modernização para ambientes de pesquisa acadêmicos

2026 – Atual
Em andamento

Coordenador — UFERSA

Implementação de infraestrutura de Internet das Coisas (IoT) para modernização de laboratórios de pesquisa acadêmica. O projeto integra hardware para controle de acesso via RFID, monitoramento ambiental e segurança perimetral, além de uma plataforma de software centralizada. Visa otimizar a gestão de recursos, reduzir custos operacionais com energia e fornecer dados para análises sobre o comportamento de uso do espaço.

IoTRFIDAutomaçãoMonitoramentoUFERSA

Análise preditiva do desempenho no ENEM: explorando fatores regionais, sociais e de gênero com técnicas de ciência de dados

2025 – Atual
Em andamento

Integrante / Orientador de IC — UFERSA

Projeto que explora os microdados do ENEM disponibilizados pelo INEP para identificar correlações entre desempenho acadêmico e variáveis socioeconômicas, regionais e de gênero. Aplica técnicas de aprendizado supervisionado e não supervisionado (regressão logística, árvores de decisão, clustering) para construção de modelos preditivos e análise do impacto de políticas públicas educacionais.

ENEMMachine LearningData SciencePythonEducaçãoIniciação Científica

Estudo e aplicação de técnicas de Ciência de Dados e ML para identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses em Mossoró-RN (Parte 2)

2022 – 2023
Concluído

Aluno de Iniciação Científica — UFERSA · Orientadora: Profª. Angélica Félix de Castro

Continuação do projeto de mapeamento epidemiológico de arboviroses em Mossoró (RN), ampliando a base de dados e os modelos preditivos para vigilância em saúde pública. Desenvolvido como Iniciação Científica sob orientação da Profª. Angélica Félix de Castro.

ArbovirosesMachine LearningEpidemiologiaMossoróIniciação Científica

Estudo e aplicação de técnicas de Ciência de Dados e ML para identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses em Mossoró-RN

2021 – 2022
Concluído

Aluno de Iniciação Científica — UFERSA · Orientadora: Profª. Angélica Félix de Castro

Projeto inaugural de pesquisa utilizando técnicas de Ciência de Dados e Machine Learning para mapeamento epidemiológico e identificação de áreas prioritárias para vigilância e controle de arboviroses (dengue, chikungunya, zika) em Mossoró-RN. Desenvolvido como Iniciação Científica sob orientação da Profª. Angélica Félix de Castro.

ArbovirosesMachine LearningData ScienceEpidemiologiaIniciação Científica