Alysson Machado

Alysson Machado

he/him

Mestrando em Engenharia Elétrica

  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Visão Computacional
  • PD&I
  • Processamento de Imagens Digitais

CV

Alysson Machado de Oliveira Barbosa
Engenheiro eletricista e mestrando em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Campina Grande (UFCG).

Currículo Lattes · ORCID

Perfil

Formado em Engenharia Elétrica pela UFCG, com ênfase em controle e automação, atuo em pesquisa e desenvolvimento nas áreas de inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e visão computacional. No mestrado, na linha de telecomunicações, direciono minha pesquisa para grandes modelos de linguagem (LLMs), processamento de linguagem natural (NLP) e aprendizado multimodal.

Minha experiência inclui projetos de análise de imagens médicas, inspeção de ativos em linhas de transmissão, biometria facial em hardware de baixo custo e análise de séries temporais de sensores IoT. Trabalho com Python, C, C++ e PHP, utilizando ferramentas como TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.

Formação acadêmica

Mestrado em Engenharia Elétrica

2026 - em andamento · Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)

  • Tema registrado: Avaliação de Estratégias de Fusão e Alinhamento Multimodal em Modelos de Aprendizado Profundo Aplicados à Análise de Imagens Médicas.
  • Orientador: Wamberto José Lira de Queiroz.
  • Coorientadora: Luciana Ribeiro Veloso.
  • Interesses de pesquisa: aprendizado profundo, processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem.

Graduação em Engenharia Elétrica

2019 - 2026 · Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)

  • Ênfase: controle e automação.
  • Trabalho de conclusão de curso: Interpretabilidade e Reusabilidade de Algoritmos Inteligentes para o Diagnóstico Automático de Distúrbios Pulmonares Utilizando Radiografias de Tórax e Redes Convolucionais.
  • Orientadora: Luciana Ribeiro Veloso.

Ensino médio

2016 - 2018 · Colégio Alfredo Dantas (CAD)

Experiência profissional

  • 2024 - 2026 · Desenvolvedor de Software
    Trixel Desenvolvimento de Sistemas (TRIXEL). Vínculo celetista, com carga horária de 40 horas semanais.
  • 2023 - 2024 · Desenvolvedor de Visão Computacional
    Instituto Centro de Tecnologia de Software (ICTS). Vínculo celetista, com carga horária de 40 horas semanais.
  • 2020 - 2023 e 2024 - 2025 · Pesquisador de iniciação científica (PIBIC)
    Universidade Federal de Campina Grande (UFCG). Bolsista em quatro projetos de pesquisa, com carga horária de 10 horas semanais em cada vínculo, sob coordenação de Luciana Ribeiro Veloso.

Projetos de pesquisa

  • 2024 - 2025 · Redes neurais convolucionais multimodais para identificação de distúrbios cardíacos.
    Integração de dados estruturados e não estruturados, incluindo sinais e imagens médicas, para auxiliar tarefas de prevenção e diagnóstico.
  • 2022 - 2023 · Geração de imagens artificiais para aumento de dados utilizando redes adversárias generativas.
    Investigação de técnicas de geração de imagens sintéticas e de seus benefícios e limitações em aplicações de visão computacional.
  • 2021 - 2022 · Interpretabilidade e reusabilidade de algoritmos inteligentes para diagnóstico de distúrbios pulmonares.
    Estudo de redes convolucionais aplicadas a radiografias de tórax, com foco na interpretação das decisões e na mitigação de vieses.
  • 2020 - 2021 · Classificação de distúrbios pulmonares em radiografias de tórax usando redes convolucionais.
    Investigação de arquiteturas de redes e comitês de classificação para análise multirrótulo de radiografias e avaliação de mapas de ativação.

Projetos de desenvolvimento

Participação como integrante nos projetos abaixo, registrados como concluídos no Lattes.

  • 2024 - 2026 · Projeto VibraTorre (PD-04950-0680/2024 - PDI D0680).
    Aplicação IoT para monitoramento contínuo do comportamento vibracional de torres e componentes de linhas de transmissão, utilizando sensores e algoritmos de inteligência artificial.
  • 2024 · Sistema de reconhecimento facial em hardware de baixo custo.
    Detecção, reconhecimento e teste de vivacidade, com sistema de cadastro integrado ao kit de hardware.
  • 2023 - 2024 · Instalação autônoma de esferas sinalizadoras com drones.
    Uso de visão computacional e sensoriamento LiDAR para instalação de esferas em linhas de transmissão.
  • 2023 · Contagem de entrada e saída de pessoas em ônibus com visão computacional.
    Utilização de câmera e kit de hardware para contagem de passageiros nas portas de ônibus.

Produção bibliográfica

Trabalhos registrados no Lattes na seção de publicações em anais de congressos. Os títulos foram mantidos no idioma original.

  1. NASCIMENTO, C. A. M.; SOUZA, L.; GUIMARAES, M.; BRAGA, G.; OLIVEIRA, P. P.; BARBOSA, A. M. O.; SILVA, T.; DEIVITE, A.; MARCAL, G. S. Projeto VibraTorre. XVI Simpósio de Especialistas em Planejamento da Operação e Expansão Elétrica, CIGRE-Brasil, Foz do Iguaçu, PR, 2026.

  2. NASCIMENTO, C. A. M.; BARBOSA, A. M. O.; MELO, A. P.; SILVA, A. D. G.; OLIVEIRA, P. P. 0406 B2 OVERHEAD LINES PS3: Climate change and extreme weather events Development and deployment of VibraTorre equipment. CIGRE 2025 International Symposium, Montreal, Canadá. SYMP_MON_2025, 2025.

  3. BARBOSA, A. M. O.; VELOSO, L. R.; ARAUJO, L. L.; GURGEL, Marcelo; SOUSA, Thiago. Interpretabilidade de Algoritmos Inteligentes para o Diagnóstico Automático de Distúrbios Pulmonares utilizando Radiografias de Tórax e Redes Convolucionais. 40º Congresso Brasileiro de Pneumologia e Tisiologia. Jornal Brasileiro de Pneumologia, v. 48, suplemento 1R, 2022.

  4. BARBOSA, A. M. O.; GURGEL, Marcelo; VELOSO, L. R.; ARAUJO, L. L.; SOUSA, Thiago; GUEDES, Idrys; HOLANDA, Anna. Eficiência das Redes Neurais Convolucionais na Classificação de Distúrbios Pulmonares em Radiografias de Tórax. 40º Congresso Brasileiro de Pneumologia e Tisiologia. Jornal Brasileiro de Pneumologia, v. 48, suplemento 1R, 2022.

  5. MACHADO, Alysson; ARAÚJO, Leo; VELOSO, Luciana. Classificação de Distúrbios Pulmonares em Radiografias de Tórax Usando Redes Convolucionais. Anais do XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, 2021.

Apresentações de trabalhos

  • 2022 · Redes Neurais Convolucionais: Aplicações de Autoencoders. A. M. O. Barbosa e I. Chagas.
  • 2021 · Aplicação de Segmentação usando Redes Neurais Convolucionais. Alysson Machado de Oliveira Barbosa.
  • 2021 · Tradução de Texto em Braille em Imagens Digitais. A. M. O. Barbosa, I. Chagas, F. Figueredo, L. R. Veloso e L. L. Araujo.

Formação complementar

  • Deep Learning Specialization (Coursera) - 240 horas.
  • AI for Medicine Specialization (Coursera) - 84 horas.
  • Machine Learning Specialization (Coursera) - 50 horas.

Competências e áreas de atuação

  • Inteligência artificial: aprendizado de máquina, aprendizado profundo, visão computacional, processamento de linguagem natural e grandes modelos de linguagem.
  • Pesquisa e desenvolvimento: análise de imagens médicas, séries temporais, sensores IoT, gêmeos digitais e aplicações em sistemas de energia.
  • Linguagens: Python, C, C++ e PHP.
  • Ferramentas: TensorFlow, PyTorch e Hugging Face.

Idiomas

Competências autodeclaradas no Lattes:

  • Português: boa compreensão, fala, leitura e escrita.
  • Inglês: boa compreensão e leitura; fala limitada e escrita razoável.
  • Espanhol: boa compreensão e leitura; fala limitada e escrita razoável.

Participação em eventos

  • 2025, 2023, 2022 e 2021: XXII, XX, XIX e XVIII Congressos de Iniciação Científica da UFCG, respectivamente, com os projetos de pesquisa desenvolvidos em cada período.
  • 2022: 40º Congresso Brasileiro de Pneumologia e Tisiologia, com dois trabalhos sobre classificação e interpretabilidade de distúrbios pulmonares em radiografias de tórax.
  • 2021: XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais, com trabalho sobre classificação de distúrbios pulmonares usando redes convolucionais.

Síntese do Currículo Lattes atualizado em 20 de setembro de 2026.