Egressos do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação

Nayereh Hamidishad

Possui graduação em Applied Mathematics - Shahed University of Tehran (2013), mestrado em Applied Mathematics - Shahed University of Tehran (2015) e doutorado direto em Ciências da Computação pela Universidade de São Paulo (2023). Possui experiência em análise de imagens utilizando técnicas de aprendizado de máquina (ML) e aprendizado profundo (DL), com ênfase em sensoriamento remoto e desenvolvimento de gêmeos digitais (Digital Twins) aplicados à indústria de óleo e gás. Atua principalmente nos temas de mineração de dados, sensoriamento remoto, aprendizado de máquina e profundo, análise de sensibilidade, otimização e integração de modelos físicos e baseados em dados em ambientes de simulação digital. (Texto informado pelo autor)

http://lattes.cnpq.br/2127324942400439 (10/11/2025)

Rótulo/Grupo: * Sem rótulo

Bolsa CNPq:

Período de análise:

Endereço:

Grande área: Ciências Exatas e da Terra

Área: Geociências

Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Artigos completos publicados em periódicos (5)
1. HAMIDISHAD, NAYEREH; BARBOSA, RAFAEL SILVERIO ; ALLAHYARZADEH-BIDGOLI, ALI ; YANAGIHARA, JURANDIR ITIZO. Digital Twin Frameworks for Oil and Gas Processing Plants: A Comprehensive Literature Review. PROCESSES. v. 13, p. 3488, issn: 2227-9717, 2025.[doi]
2. HAMIDISHAD, NAYEREH; CESAR, ROBERTO MARCONDES. Man-made object segmentation around reservoirs by an end-to-end two-phase deep learning-based workflow. Journal of Applied Remote Sensing. v. 18, p. 018502, issn: 1931-3195, 2024.[doi]
3. HAMIDISHAD, NAYEREH; JUNIOR, ROBERTO CESAR. An End-to-End Two-Phase Deep Learning-Based workflow to Segment Man-made Objects Around Reservoirs. Computer Vision and Pattern Recognition. v. 1, p. 1-234, issn: 2454-1222, 2023.[doi]
4. ALLAHYARZADEH BIDGOLI, ALI ; HAMIDISHAD, NAYEREH ; YANAGIHARA, JURANDIR ITIZO. The Impact of Carbon Capture Storage and Utilization on Energy Efficiency, Sustainability, and Production of an Offshore Platform: Thermodynamic and Sensitivity Analyses. JOURNAL OF ENERGY RESOURCES TECHNOLOGY-TRANSACTIONS OF THE ASME. v. 144, p. 1-31, issn: 0195-0738, 2022.[doi]
5. ALLAHYARZADEH-BIDGOLI, ALI ; HAMIDISHAD, NAYEREH ; YANAGIHARA, JURANDIR ITIZO. Carbon Capture and Storage Energy Consumption and Performance Optimization Using Metamodels and Response Surface Methodology. JOURNAL OF ENERGY RESOURCES TECHNOLOGY-TRANSACTIONS OF THE ASME. v. 144, p. 1, issn: 0195-0738, 2022.[doi]
Livros publicados/organizados ou edições (0)
Capítulos de livros publicados (0)
Textos em jornais de notícias/revistas (0)
Trabalhos completos publicados em anais de congressos (3)
1. BIDGOLI, A. A. ; HAMIDISHAD, N. ; YANAGIHARA, J. I.. Thermodynamic and Sensitivity Analyses of an FPSO with CCS for Variation of GOR and CO2 Content in Crude Oil Compositions. Em: 33rd International Conference on Efficiency, 2020.
2. BIDGOLI, A. A. ; SANCHEZ, Y. ; HAMIDISHAD, N. ; YANAGIHARA, J. I.. CCS PERFORMANCE OPTIMIZATION USING META-MODELS AND RESPONSE SURFACE METHODOLOGY. Em: 6th International Conference on Contemporary Problems of Thermal Engineering, 2020.
3. JUNIOR, ROBERTO CESAR ; HAMIDISHAD, NAYEREH. Object-based Method for Identifying New Constructions around Water Reservoirs: Preliminary Results. Em: XXXII Conference on Graphics, p. 172, 2019.[doi]
Resumos expandidos publicados em anais de congressos (0)
Resumos publicados em anais de congressos (0)
Artigos aceitos para publicação (0)
Apresentações de trabalho (0)
Demais tipos de produção bibliográfica (0)

Produção técnica

Programas de computador com registro (0)
Programas de computador sem registro (0)
Produtos tecnológicos (0)
Processos ou técnicas (0)
Trabalhos técnicos (0)
Demais tipos de produção técnica (0)
Entrevistas, mesas redondas, programas e comentários na mídia (0)

Produção artística

Total de produção artística (0)

Orientações em andamento

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Supervisões e orientações concluídas

Supervisão de pós-doutorado (0)
Tese de doutorado (0)
Dissertação de mestrado (0)
Monografia de conclusão de curso de aperfeiçoamento/especialização (0)
Trabalho de conclusão de curso de graduação (0)
Iniciação científica (0)
Orientações de outra natureza (0)

Projetos de pesquisa

Total de projetos de pesquisa (2)
1. 2024-Atual. Gêmeo Digital da Planta de Processamento Offshore de Petróleo e Gá
  Descrição: Descrição: O objetivo deste projeto é desenvolver e implementar um gêmeo digital de processos topsides de FPSO para obter criação de valor, produção otimizada, maior confiabilidade e segurança, e previsão aprimorada. Os objetivos específicos são: (1) Desenvolver as tecnologias de suporte do gêmeo digital, como simulação computacional em tempo real, sistemas de comunicação em tempo real, protocolos e procedimentos para processamento e análise de dados em tem o quase real. (2) Desenvolver as superestruturas da planta de processo topsides e simuladores de processo, modelos agregados robustos baseados em princípios físicos e meta-modelos baseados em técnicas de aprendizagem de máquina. (3) Desenvolver cenários operacionais de ciclo de vida para ativos existentes e otimizar a respectiva operação, resultando em maior produtividade gera. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nayereh Hamidishad - Integrante / Jurandir Itizo Yanagihara - Coordenador / ALLAHYARZADEH BIDGOLI, ALI - Integrante / Silvio de Oliveria Junior - Integrante / Rafael Silvério Barbosa - Integrante / Eduardo Aoun Tannuri - Integrante.
  Membro: Nayereh Hamidishad.
2. 2021-2022. Algoritmos para aquisição, formação e anotação de imagens de sensoriamento remoto
  Descrição: O processamento de imagens de sensoriamento remoto de cidades, providas em bases como Google Maps ou Mapbox, tem sido uma importante ferramenta para análise de cidades em urban informatics. Em particular, o projeto Temático tem desenvolvido novos modelos e métodos de urban informatics para analisar crescimento desordenado urbano em áreas de mananciais, bem como mobilidade de pedestres em calçadas. Os principais modelos de análise das imagens em desenvolvimento se baseiam em algoritmos de deep learning, os quais requerem a formação de conjuntos de treinamento anotados com múltiplos rótulos. O trabalho do bolsista será implementar algoritmos de aquisição e manutenção dos datasets, bem como anotar dados de maneira semi-supervisionada. O resultado esperado do projeto é que o bolsista ganhe treinamento e produza código e dados anotados a ser utilizados no projeto.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Nayereh Hamidishad - Integrante / JUNIOR, ROBERTO CESAR - Coordenador.
  Membro: Nayereh Hamidishad.

Prêmios e títulos

Total de prêmios e títulos (1)

FAPESP-Treinamento Técnico V, Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo.. 2021.
Membro: Nayereh Hamidishad.

Participação em eventos

Total de participação em eventos (1)

XXXII Conference on Graphics, Patterns and Images. Object-based Method for Identifying New Constructions around Water Reservoirs: Preliminary Results. 2019. (Congresso).

Organização de eventos

Total de organização de eventos (0)

Lista de colaborações

Colaborações endôgenas (0)

(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
Data de processamento: 21/01/2026 12:08:00

Relatório gerado por scriptLattes V.2025.09. Os resultados podem ser afetados por possíveis falhas decorrentes de inconsistências no preenchimento dos Currículos Lattes. E-mail de contato: webmaster@ime.usp.br