Curriculum Vitae

Rafael Pontes Bomfim

Dados pessoaisFormação acadêmica/TitulaçãoFormação complementarAtuação profissionalProjetos de pesquisaÁreas de atuação
IdiomasProdução científica, tecnológica e artística/culturalDados complementaresIndicadores de produção

Dados pessoais
NomeRafael Pontes Bomfim
Nome em citações bibliográficasBOMFIM, R. P.;BOMFIM, RAFAEL
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Formação acadêmica/Titulação
2017 Doutorado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil. Orientador: Vasco Furtado.
2014 - 2016 Mestrado em Informática Aplicada.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Título: Aprendizado de modelos preditivos sobre o sentimento de grupos de pessoas: uma aplicação no domínio das torcidas de futebol, Ano de Obtenção: 2016.
Orientador: Joao Jose Vasco Peixoto Furtado.
Bolsista do(a): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico, FUNCAP, Brasil.
2009 - 2013 Graduação em Ciência da Computação.
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Formação complementar
2016 - 2016Estágio Docência Doutorado.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
2014 - 2014Estágio Docência Mestrado.
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
2009 - 2009 Extensão universitária em Curso Java Básico. (Carga horária: 32h).
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
2009 - 2009English Course. (Carga horária: 84h).
Millersville International House, MIH, Estados Unidos.
2009 - 2009Formação Java. (Carga horária: 90h).
Faculdade de Tecnologia Evolução, EVOLUÇÃO, Brasil.
2007 - 2008High School.
Teton High School, THS, Estados Unidos.
2001 - 2007Regular English Course. (Carga horária: 600h).
Fisk Centro de Ensino, FISK, Brasil.
2006 - 2006Visual Basic 6.0. (Carga horária: 120h).
S.O.S Computadores, S.O.S COMPUTADOR, Brasil.
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Atuação profissional
InfoMarket, INFOMARKET, Brasil.
Vínculo institucional
2020 - Atual Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Diretor de Tecnologia, Carga horária: 8
Informar Serviços em Informática, INFORMAR, Brasil.
Vínculo institucional
2016 - 2017 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Desenvolvedor de Sistemas, Carga horária: 40
Universidade de Fortaleza, UNIFOR, Brasil.
Vínculo institucional
2011 - 2013 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Pesquisador em Iniciação Científica, Carga horária: 20
Vínculo institucional
2010 - 2011 Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Estagiário na área de desenvolvimento, Carga horária: 20
Atividades
2015 - 2018Atividades de Participação em Projeto, Núcleo de Aplicação em Tecnologia da Informação, .
Projetos de pesquisa
XCrimes: Extrator de Informações para Área de Segurança Pública e de Defesa Nacional
2012 - 2016Atividades de Participação em Projeto, Unifor - Núcleo de Aplicação em Tecnologia da Informação, .
Projetos de pesquisa
Modelagem computacional da criminalidade a partir de simulações multiagentes e de sistemas colaborativos
2011 - 2013Atividades de Participação em Projeto, Unifor - Núcleo de Aplicação em Tecnologia da Informação, .
Projetos de pesquisa
Modelagem de sistemas complexos a partir de simulações multiagente e de sistemas colaborativos: aplicações na Segurança Pública
03/2010 - 03/2011Estágios , Unifor - Núcleo de Aplicação em Tecnologia da Informação, .
Estágio realizado
Estágio na área de desenvolvimento de softwares.

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Projetos de Pesquisa
2011 - 2013Modelagem de sistemas complexos a partir de simulações multiagente e de sistemas colaborativos: aplicações na Segurança Pública
Descrição: O objetivo deste projeto é investigar formas de modelagem computacional da criminalidade que permitam a simulação do crime para determinados cenários principalmente no que concerne a crimes contra o patrimônio. A hipótese de pesquisa é que sistemas multiagentes inpirados em sistemas biológicos, como o paradigma de inteligência coletiva (swarm intelligence), e algoritmos genéticos compreendem uma estratégia adequada para modelar o comportamento de um agente que comete um delito. Há algumas razões que ratificam esta hipótese. Primeiramente, sociedades de agentes demonstram comportamento inteligente (no caso, um padrão criminal) a partir de regras simples no nível individual. Além disso, algumas das características destes sistemas, tais como uma comunicação estritamente local, a emergência de estruturas espaço-temporais e a natureza estocástica das decisões dos agentes são relevantes para fornecer a autonomia necessária a agentes que permeiam o contexto criminal. Adicionalmente a esse contexto, um aspecto de caráter prático se faz igualmente importante. A veracidade e precisão das informações sobre onde ocorrem crimes, bem como as informações sobre a tipificação destes crimes, sempre esteve na pauta das discussões sobre Segurança Pública. Tradicionalmente, estas informações são monopolizadas pelas instituições policiais o que caracteriza um mecanismo altamente centralizado. Por outro lado, sistemas de gerenciamento de conteúdo colaborativo na web, conhecidos como wiki, ganham gradativamente atenção do mercado. Além de uma tendência tecnológica, esses sistemas apontam para uma nova forma de se fazer negócios e que pode e deve ser apropriada pelos serviços públicos. Estabelec..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Alunos envolvidos: Graduação ( 1) / Doutorado ( 1) .
Integrantes: Rafael Pontes Bomfim - Integrante / Joao Jose Vasco Peixoto Furtado - Coordenador.
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2015 - 2018XCrimes: Extrator de Informações para Área de Segurança Pública e de Defesa Nacional
Descrição: Descrição: Desenvolvimento de um sistema de Inteligência Artificial que permitirá a extração automática de informações sobre crimes a partir de relatos textuais de ocorrências da área de segurança pública ou de defesa nacional, visando: ?	melhoria na identificação via georreferenciamento dos locais envolvidos no crime ou tentativas de crime (local do crime, local de residência de vítimas e suspeitos etc.), inclusive através do uso de pontos de referência; ?	aumento da capacidade de extração de informações sobre o perfil das pessoas (policiais, vítimas, suspeitos etc.), armas usadas e veículos envolvidos nas ocorrências policiais; ?	aumento da capacidade de extração de informações sobre apreensões da Delegacia de Narcóticos, especialmente informações sobre tipos de droga, tipos de equipamentos, documentos, dinheiro, eletrodomésticos, bens e utensílios etc; ?	aumento da capacidade de análise a partir da extração de informações sobre os elementos envolvidos em relatórios sobre segurança pública, defesa e segurança nacional.. 
Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. 
Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (3) ..
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Rafael Pontes Bomfim - Integrante / Vládia Célia Monteiro Pinheiro - Coordenador.
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2012 - 2016Modelagem computacional da criminalidade a partir de simulações multiagentes e de sistemas colaborativos
Descrição: Estudos sociológicos, psicológicos, criminológicos e mesmo econômicos têm historicamente buscado entender as causas e padrões do aparecimento de crimes em função das interações entre indivíduos inseridos numa determinada região geográfica. Essas interações formam um sistema social de alta complexidade em função da grande variedade de parâmetros que envolvem, da diversidade de comportamento dos elementos que interagem, da ausência de soluções analíticas e da dificuldade de se obter dados reais ou experimentalmente. A modelagem computacional de crimes com o objetivo de produzir simulações apresenta-se recentemente como alternativa complementar a essas outras áreas previamente mencionadas. O objetivo deste projeto é investigar formas de modelagem computacional da criminalidade que permitam a simulação do crime para determinados cenários principalmente no que concerne a crimes contra o patrimônio. A hipótese de pesquisa é que sistemas multiagentes inpirados em sistemas biológicos, como o paradigma de inteligência coletiva (swarm intelligence), e algoritmos genéticos compreendem uma estratégia adequada para modelar o comportamento de um agente que comete um delito. Há algumas razões que ratificam esta hipótese. Primeiramente, sociedades de agentes demonstram comportamento inteligente (no caso, um padrão criminal) a partir de regras simples no nível individual. Além disso, algumas das características destes sistemas, tais como uma comunicação estritamente local, a emergência de estruturas espaço-temporais e a natureza estocástica das decisões dos agentes são relevantes para fornecer a autonomia necessária a agentes que permeiam o contexto criminal. Alie-se a isso a capacidade de sistemas baseados em inteligência coletiva poderem representar o aspecto do aprendizado individual dos agentes através de reinforço contínuo e da captura das relações sociais dos agentes. É esta captura do aspecto social que permitirá um estudo do impacto de diferentes topologias de redes sociais...
Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa.
Integrantes: Rafael Pontes Bomfim - Integrante / Joao Jose Vasco Peixoto Furtado - Coordenador / Carlos de Oliveira Caminha Neto - Integrante.
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Áreas de atuação
1. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.
2. Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Teoria da Computação / Especialidade: Computabilidade e Modelos de Computação.
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Idiomas
Compreende Inglês (Bem), Espanhol (Razoavelmente).
Fala Inglês (Bem), Espanhol (Pouco).
Inglês (Bem), Espanhol (Razoavelmente).
Escreve Inglês (Bem), Espanhol (Pouco).
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Produção científica, tecnológica e artística/cultural
Produção bibliográficaProdução técnica

Produção bibliográfica

Trabalhos completos/resumidos em eventos
1.

BOMFIM, RAFAEL; FURTADO, VASCO. Learning the Sentiment of Soccer Fans from Data on Bets and Social Nets. In: 2015 IEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WIIAT), 2015, Singapore. 2015 IEEE/WIC/ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT), 2015. p. 203.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; ISSN/ISBN: 9781467396189.
2. BOMFIM, RAFAEL; FURTADO, VASCO. Using Markov Models to Learn the Sentiment of Soccer Fans from Bets and the Result of Matches. In: 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015, Natal. 2015 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), 2015. p. 276.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português; ISSN/ISBN: 9781509000166.
3. PONTE, C. C.; CAMINHA, C.; BOMFIM, RAFAEL et al. A Temporal Clustering Algorithm for Achieving the trade-off between the User Experience and the Equipment Economy in the Context of IoT. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2019, Salvador. Brazilian Conference on Intelligent Systems, 2019.
Referências adicionais: Classificação do evento: Internacional; Brasil/ Português

Artigos completos/resumidos publicados em periódicos
1.

BOMFIM, RAFAEL; FURTADO, VASCO. Learning the sentiment of soccer fans from data on bets and social nets. Web Intelligence, v. 15, p. 101-113, 2017. ; Meio de divulgação: Digital; Homepage: [doi:10.3233/web-170355]; Série: 2; ISSN/ISBN: 24056464.
2.

BOMFIM, RAFAEL; FURTADO, VASCO. Predicting dengue outbreaks at neighbourhood level using human mobility in urban areas. Journal of The Royal Society Interface, v. 17, p. 171, 2020. ; Homepage: [http://https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsif.2020.0691]; ISSN/ISBN: 17425662.

Produção técnica

Demais tipos de produção técnica
1. LIMA, D. S. C.; PINHEIRO, V. C. M.; BOMFIM, RAFAEL et al. XCrimes: Information Extractor for the Public Safety and National Defense Areas. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
Referências adicionais: Portugal/Português; Evento: PROPOR ? International Conference on the Computational Processing of Portuguese.
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Dados Complementares
Participação em bancas examinadorasParticipação em eventos

Participação em bancas examinadoras

Trabalhos de Conclusão de Curso de graduação
1. NETO, Carlos de Oliveira Caminha; BOMFIM, Rafael Pontes et al. Participação em banca de Guilherme de Queiroz Shiki. CACIFOR - Integração de registros de bases de dados utilizando técnicas de pareamento. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.
2. NETO, Carlos de Oliveira Caminha; BOMFIM, Rafael Pontes. Participação em banca de Caio Victor Lucas Cordeiro. Reconhecimento de Inferência Textual em Língua Portuguesa Uma Análise Comparativa. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.
3. NETO, Carlos de Oliveira Caminha; BOMFIM, Rafael Pontes. Participação em banca de Vanessa Carneiro Ferreira. Reconhecimento de Implicação Textual para Língua Portuguesa Baseado em Semântica Inferencialista. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade de Fortaleza.
Referências adicionais: Brasil/Português.

Participação em eventos
1. . 2013. (Participações em eventos/Congresso).
Referências adicionais: Brasil/.
2. . 2010. (Participações em eventos/Simpósio).
Referências adicionais: Brasil/.
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Indicadores de produção
Produção bibliográficaProdução técnicaDados complementares

Total
Produção bibliográfica5

Artigos publicados em periódicos2
Completos2
Trabalhos em eventos3
Completos3

Total
Produção técnica1

Demais tipos de produção técnica1



Total
Dados complementares5

Participação em bancas examinadoras3
Participação em eventos2
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Página gerada pelo sistema Lattes - CNPq/UNIFOR. As informaçoes acima são de responsabilidade do professor.
Última atualização do CV em 30/01/2023 - 22:20