Instituto de Matemática e Estatística da USP

Helder May Nunes da Silva Oliveira

Helder Oliveira é um profissional com sólida formação acadêmica. Graduou-se em Ciência da Computação pela Universidade Federal de Alagoas em 2011, conquistou seu mestrado na mesma área pela Universidade Estadual de Campinas em 2014 e obteve o título de doutor pela mesma instituição em 2018. Além disso, complementou sua formação com um pós-doutorado em Ciência da Computação na Universidade Estadual de Campinas em 2019. Destacou-se em diversas competições acadêmicas: foi finalista no concurso de melhor dissertação de mestrado em Ciência da Computação promovido pela Sociedade Brasileira de Computação em 2015, ganhou o prêmio de melhor Tese no Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos em 2019, e recebeu o prêmio de segunda melhor Tese no Concurso Latino-americano de Tese de Doutorado do CLEI no mesmo ano. Atualmente, Helder Oliveira atua como professor no Instituto de Matemática Estatística e Ciência da Computação da Universidade de São Paulo (IME-USP). Seu foco de pesquisa concentra-se em redes de computadores, com especial ênfase em redes ópticas e redes sem fio. (Texto informado pelo autor)


Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (14)
    1. 2025-Atual. Centro de Inovação em Redes 5G e Inteligência Artificial - CINER5GIA
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Eduardo de Senzi Zancul - Coordenador.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    2. 2024-Atual. Aprendizado de máquina como um facilitador crucial para os futuros sistemas de comunicação de fibra óptica
      Descrição: O crescimento contínuo do tráfego da Internet está levando as operadoras de telecomunicações a fornecer soluções de conectividade robustas, econômicas e com desempenho adaptável para atender aos requisitos de qualidade de serviço das aplicações. Como resultado, o risco de um estrangulamento de capacidade está a aumentar, o que significa que as tecnologias da Internet não serão capazes de satisfazer a procura cada vez maior de capacidade. As redes ópticas são cruciais para a transmissão da maior parte do tráfego da Internet, pois oferecem a possibilidade de transportar dados a elevadas taxas de bits em distâncias que vão desde dimensões nacionais a globais. Para que o crescimento projetado seja viável, o custo por bit dos sistemas de transmissão de fibra deve ser reduzido, o que impede a instalação de mais cabos de fibra, pois isso é caro e perturbador. Portanto, aumentar a capacidade que as redes ópticas podem transmitir é crucial para mitigar o risco de gargalo de capacidade. Como as redes ópticas geram uma enorme quantidade de dados, é natural considerar a aplicação de técnicas baseadas em dados para conseguir isso. O aprendizado de máquina (ML) é uma forma promissora de desbloquear capacidade adicional em redes ópticas que tem sido extensivamente explorada na literatura. Neste contexto, o problema crucial abordado por este projeto de pesquisa é a aplicação de Deep Reinforcement Learning (DRL), para melhorar o desempenho e adaptabilidade de redes Multi-Mode Fiber (MMF).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Coordenador.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    3. 2023-2024. Hub de Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas
      Descrição: A linha de aprendizado em arquiteturas cognitivas tem como objetivo avançar o estado da arte da inteligência artificial por meio do emprego de aprendizado em agentes cognitivos. Em particular, serão analisados os desafios envolvidos no emprego de modelos de treinamento em dispositivos móveis com o intuito de melhorar a experiência do usuário com estes dispositivos. Neste cenário, diferentes paradigmas de aprendizado poderão ser empregados. Entretanto, dadas as características típicas do problema onde o agente cognitivo deve refletir as experiências de cada usuário, o treinamento de modelos baseado em Aprendizado por Reforço (AR) deve ser mais evidenciado. Entre os desafios da área temos: o projeto de funções de reforço que sejam capazes de avaliar implícita ou explicitamente a qualidade da tomada de decisão do agente e a forma de treinamento desses agentes, visto que modelos baseados em AR requerem inúmeras iterações para convergir. Por isso, a transferência de aprendizado, o offline RL e a construção de cenários simulados podem ser de grande importância.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Leandro Villas - Coordenador. Financiador(es): Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações - Cooperação.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    4. 2023-Atual. Redes de Comunicação e Internet das Coisas Inteligentes - INSTITUTOS NACIONAIS DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA - INCT
      Descrição: A simbiose entre a computação e a comunicação faz com que as atuais arquiteturas de redes de comunicação incluam elementos computacionais, tornando-as sistemas que processam e transmitem dados. Outra característica marcante das redes de comunicação é a incorporação da inteligência na borda, na rede de acesso e no núcleo da rede, o que vai muito além da execução de algoritmos de aprendizado de máquina com dados gerados pelos usuários e sensores. Se o emprego de IA em redes de comunicação se encontra em estágio incipiente, ela será um elemento fundamental nas futuras redes 6G.Para se alcançar os objetivos propostos, o projeto científico do INCT define linhas temáticas para enfrentar os desafios científicos, tecnológicos e de inovação. As linhas do INCT são: internet das coisas, IA, computação de borda, redes 5G/6G, redes ópticas de acesso, virtualização de redes, redes veiculares, segurança, cidades inteligentes, saúde digital, indústria e preservação ambiental. O grande número de dispositivos conectados à Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A heterogeneidade de dispositivos, conexões intermitentes e a diversidade de estrutura de dados gerados por sensores são algumas das restrições tecnológicas para a implantação de uma IoT pervasiva. Outros fatores de capital importância a serem observados são a computação orientada à localidade dos dados e o alto volume de dados a serem transmitidos na rede. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores. Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, ?offline? e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade temporal dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latência na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita à qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e à energia disponível nos dispositivos móveis. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados -LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. No entanto, inúmeros são os desafios em aprendizagem federado, tais como a caracterização da elegibilidade de clientes a participarem do aprendizado e o assincronismo nas transmissões de dados. A computação na borda consiste em trazer serviços oferecidos pelas nuvens computacionais para a borda da rede, mitigando os longos atrasos para acessar servidores em nuvens computacionais. Dispositivos na borda são tipicamente heterogêneos e possuem recursos limitados. Além disso, ainda não existem modelos abrangentes e tecnologias maduras para a orquestração inteligente e o ajuste dinâmico de recursos físicos ou virtualizados, de modo a satisfazer os requisitos de QoS em condições de rede e carga de trabalho variáveis. A generalização do processamento borda-nuvem inclui dispositivos localizados na rede de acesso e no núcleo, em um contínuo de recursos entre borda e nuvem. A alocação de recursos nesse contínuo requer soluções complexas e adaptativas, possíveis somente pelo uso de IA. Ademais, a execução de algoritmos de IA na borda da rede, a chamada inteligência na borda, traz diversos desafios quanto à redução da necessidade de comunicação de dados e a redução do consumo de energia. A recente tecnologia de redes celulares 5G possibilitará uma infinidade de aplicações com requisitos estritos de latência e alta demanda de banda passante. A adoção de virtualização de redes e computação de borda.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    5. 2022-2024. Aplicações de machine learning para redes ópticas avançadas
      Descrição: Os novos serviços digitais que foram popularizados nos últimos anos, como streaming de vídeo,computação em nuvem, e videochamadas em grupo, geraram um aumento expressivo na demanda detransmissão de dados. As redes de transporte, que canalizam fluxos em altas taxas de transmissão entre regiões diferentes de uma cidade ou entre cidades, são especialmente impactadas. Para suprir essa demanda são necessários a ampliação da infraestrutura baseada em fibras ópticas, única tecnologia capaz de atender taxas de transmissão acima de 1Tbps em longas distâncias, bem como o melhor aproveitamento das infraestruturas existentes. São grandes os desafios relacionados à complexidade de problemas envolvendo as diversas estratégias e tecnologias para atingir estas elevadas taxas de transmissão. Consideram-se utilizar outras bandas de transmissão no domínio óptico, evitando o desperdício de banda nos sistemas implantados, e a implantação de multiplexação espacial (space division multiplexing - SDM). Existem diversas possibilidades de ampliaçãode capacidade das redes respeitando o nível de resiliência requerido e a qualidade de transmissão para assegurar altas taxas, seja utilizando bandas de transmissão alternativas, seja pela implantação de fibras ópticas avançadas com canais espaciais paralelos. Neste cenário, os modelos de aprendizado de máquina despontam alternativa viável para lidar com a crescente complexidade das redes e sistemas de comunicação óptica. De fato, eles aparecem como ferramentas importantes para as mais diversas tarefas, como modelamento de dispositivos,estimação de parâmetros, alocação de recursos e mitigação de degradações. Este projeto tem como propósito eunir pesquisadores de São Paulo e Pernambuco, que já atuam independentemente na área, em um ambiente sinérgico de colaboração. Espera-se, assim, incorporar novas técnicas de aprendizado de máquina às redes ópticas de comunicação, com atenção especial às redes elásticas SDM e multibanda, resultando em sistemas mais eficientes, sustentáveis e com maior capacidade de transmissão.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Darli Augusto de Arruda Mello - Coordenador / Daniel Augusto Ribeiro Chaves - Integrante / Gustavo Sousa Pavani - Integrante / Helio Waldman - Integrante / Joaquim Ferreira Martins Filho - Integrante / Leonardo Didier Coelho - Integrante / Raul Camelo de Andrade Almeida Junior - Integrante / Carmelo Bastos-Filho - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    6. 2022-2023. Sistema IoT-Cloud de Medição Centralizada de Energia Voltado a Rede CEA
      Descrição: de fraudes de consumo elétrico baseado no perfil da média de consumidores na rede.A solução apresentada neste projeto reflete o estado da arte em coleta, análise e detecção de consumo elétrico em uma rede real, em diferentes lugares do Brasil e perfis de consumo. Esta metodologia utiliza o que há de melhor e mais moderno na detecção destas fraudes utilizando algoritmos e técnicas de Machine Learning, Redes Neurais Convolucionais (CNNs), e Deep Learning, onde é possível detectar diferentes tipos de perdas energéticas não técnicas (geralmente fruto de furto) e tratar um grande volume de dados coletados a fim de prover informações para inspeção da rede de distribuição.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / NETO, AUGUSTO - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Denis Lima do Rosário - Coordenador. Financiador(es): Companhia de Eletricidade do Amapá - Auxílio financeiro.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    7. 2021-2023. PROJETO MAYA - Tecnologias inovadoras e disruptivas para prescrever, incentivar e avaliar a prática de atividade física.
      Descrição: O objetivo geral do projeto MAYA é desenvolver e implementar tecnologias inovadoras, disruptivas e seguras para aumentar a adesão de atividades físicas prescritas e monitorar a resposta de variáveis fisiológicas, durante as atividades físicas para prevenção e reabilitação de doenças cardiovasculares. O projeto MAYA propõe superar este desafio através de três abordagens integradas: (i) o uso de aplicações com um sistema de gamificação para aumentar a adesão dos usuários; (ii) a utilização de um sistema de biofeedback para o monitoramento das atividades físicas prescritas; e (iii) implantar e testar um sistema protótipo.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Denis Rosário - Integrante / Pedro Dal Lago - Coordenador / Cristiano Bonato Both - Integrante / Jéferson Campos Nobre - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    8. 2021-2023. Comunicação e Provisionamento de Recursos em Redes Ópticas
      Descrição: Com o crescimento exponencial do tráfego na Internet, operadoras de comunicação são compelidas a fornecer soluções de conectividade de alta capacidade, custo-benefício, e confiabilidade, para atender aos requisitos de Qualidade de Serviço das aplicações. No entanto, as redes ópticas monomodo, que compõem o núcleo da Internet, atingiram o limite físico de transmissão, impulsionando a adoção da multiplexação por divisão espacial. A maior parte dos requisitos para a implantação destas redes são desafios em aberto, como por exemplo: algoritmos de seleção de caminho óptico, técnicas de proteção, impacto de diafonia entre núcleos, utilização de diferentes tipos de modulação, quantidade adequada de núcleos por fibra, alocação de recursos, complexidade dos comutadores, agregação de tráfego e consumo energético. Assim, o problema crucial a ser endereçado por este projeto de pesquisa é a implementação de mecanismos para a viabilização da implantação de redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial com intuito de incrementar a capacidade do núcleo da Internet.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Coordenador / CERQUEIRA, EDUARDO - Integrante / FONSECA, NELSON - Integrante / Leandro Villas - Integrante / Denis Rosário - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    9. 2019-2021. Soluções de roteamento e proteção em redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial
      Descrição: A multiplexação por divisão espacial é uma solução promissora proposta para que as redes ópticas elásticas possam lidar com o esgotamento esperado da capacidade das redesde único núcleo. A introdução da multiplexação por divisão espacial em redes ópticas traz novos desafios para proteção de redes, uma vez que um caminho de luz pode abranger uma alta capacidade e transmitir dados a diferentes taxas. Dessa forma, uma solução eficiente para proteção de redes ópticas elásticas com multiplexação espacial deve ser capaz de incrementar a capacidade da rede, garantindo 100 de confiabilidade. Este projeto tem como objetivo avançar o estado da arte para proteção de redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial provendo soluções de proteção que consideram o crosstalk e a menor utilização de recursos da rede.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Coordenador. Financiador(es): Fundação Amazônia Paraense de Amparo à Pesquisa - Bolsa.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    10. 2019-2019. Fog Computing for Fog Harvesting and Environmental Monitoring (FOG2)
      Descrição: TBD.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / ROSARIO, DENIS - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Torsten Braun - Coordenador / Zhongliang Zhao - Integrante.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    11. 2018-2019. Algoritmos para Proteção de Redes Ópticas Elásticas com Multiplexação Espacial
      Descrição: A multiplexação por divisão espacial é uma solução promissora proposta para que as redes ópticas elásticas possam lidar com o esgotamento esperado da capacidade das redes de único núcleo. A in- trodução da multiplexação por divisão espacial em redes ópticas traz novos desafios para proteção de redes, uma vez que um caminho de luz pode abranger uma alta capacidade e transmitir dados a diferentes taxas. Dessa forma, uma solução eficiente para proteção de redes ópticas elásticas com multiplexação espacial deve ser capaz de incrementar a capacidade da rede, garantindo 100% de con- fiabilidade. Este projeto tem como objetivo avançar o estado da arte para proteção de redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial provendo soluções de proteção que consideram o crosstalk e a menor utilização de recursos da rede possı́vel.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Coordenador / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    12. 2018-2018. Mecanismo de incentivo e coleta de dados oportunísticas para redes e conteúdo educacional oportunísticas.
      Descrição: Propõe-se nesse projeto, a criação de um paradigma de comunicação confiável capaz de coletar e disseminar os conteúdos em regiões onde o acesso à redes infraestruturadas é limitado ou inexistente. Além disso, os dados de navegação gerados dentro da escola serão capturados e transportados até um local com internet para realizar a transmissão para a base central do sistema da empresa. Nos casos de inoperabilidade da internet, a atualização desses conteúdos e ferramentas deverá ser através das redes oportunísticas, compostas por dispositivos móveis inteligentes com capacidade de processamento e comunicação. Essa tecnologia tornará a atualização automática independente da conexão à rede. Somado a isso, o novo SCO, ou SCO3, terá o comportamento sistêmico idêntico ao Portal Online.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Mario Lôbo de Souza Neto - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    13. 2017-2019. BigCloud
      Descrição: Estamos no in#305;#769;cio de uma nova era, a era Big Data, na qual a explosão de dadosoferece a possibilidade de se extra#305;#769;rem informações importantes para novos empreen-dimentos com impacto em diversos setores da Sociedade. Os requisitos impostos peloprocessamento Big Data superam a atual capacidade das infraestruturas de comunicaçãoe de processamento. Além disso, a grande disseminação de sensores introduz um novoperfil de geração de dados, impondo diferentes demandas à infraestrutura. Desta forma,para que a atividade de Big Data possa se desenvolver, é necessário capacita-la para tal, oque requer a evolução das tecnologias de rede, virtualização e computação em nuvem. Opresente projeto de pesquisa pretende investigar novas arquiteturas, mecanismos e ferra-mentas para dotar a infraestrutura de capacidade para lidar com as demandas desafiadorasimpostas pelo processamento Big Data.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    14. 2013-2014. INCT Fotonicom
      Descrição: O grande crescimento que se espera da Internet com a proliferação de vídeos de alta definição, de serviços banda larga e móveis, de aplicações em tempo real e conteúdos gerados pelos usuários só será viável com avanços tecnológicos que permitam o barateamento das telecomunicações e que, ao mesmo tempo permitam uma redução substancial do tamanho e consumo energético dos dispositivos das redes. O INCT Fotônica para Comunicações Ópticas (FOTONICOM) pequisa novas tecnologias que poderão viabilizar esse crescimento. O desenvolvimento de dispositivos nanofotônicos integrados e compatíveis com produção de escala estão dentre as pesquisas do FOTONICOM. A principal missão do FOTONICOM é estabelecer um programa para o desenvolvimento nacional das comunicações ópticas através de melhoras nos sistemas de pesquisa e de educação, na transferência de conhecimento para a sociedade e na interação academia-empresa. Grupos articulados de pesquisa compartilham facilidades laboratoriais e se complementam em competência para realizar pesquisas fundamentais em dispositivos fotônicos, sistemas e redes ópticas. Possuem ainda colaborações externas com grupos de excelência no exterior.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Helder May Nunes da Silva Oliveira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Pedro Mesquita Moura - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (15)
    1. Dissertação de Mestrado do aluno Derian Alencar classificada como a melhor do CTD/SBRC (Coorientador), Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.. 2023.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    2. Dissertação de Mestrado do aluno Eduardo Lima classificada entre as 5 melhores do CTD/SBRC (Orientador), Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.. 2023.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    3. Trabalho IC do Rafael Lopes classificado em 1 lugar do WTG do SBRC 2023 (Orientador), VI Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTG) do SBRC 2023... 2023.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    4. Menção honrosa no SBRC 2023 pelo artigo Personalized Experience-aware Multi-criteria Route Selection for Smart Mobility, Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.. 2023.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    5. Trabalho IC do Edson Rodrigues classificado em 1 lugar do WTG do SBRC 2022, V Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTG) do SBRC 2022... 2022.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    6. Trabalho IC do Rafael Lopes classificado entre os 10 melhores do CSBC 2021 - CTIC (Orientador), V Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de graduação (WTG).. 2022.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    7. Trabalho IC do Rafael Lopes classificado entre os 6 melhores do WTG do SBRC 2022 (Orientador), V Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e de Graduação (WTG) do SBRC 2022... 2022.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    8. Melhor artigo no SBCUP 2022 pelo artigo Internet of Smart Grid Things (IoSGT): Prototyping a Real Cloud-Edge Testbed, 14º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP)... 2022.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    9. Premio de Reconhecimento de Excelencia em Trabalho de conclusão de Curso do Aluno Edson Adriel Rodrigues (Orientador), Instituto de Tecnologia na SITEC 2022.. 2022.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    10. Trabalho IC de Jean Moraes classificado entre os 10 melhores do CSBC 2021 - CTIC (Orientador), Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) da SBC... 2021.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    11. Trabalho IC do Edson Rodrigues classificado entre os 10 melhores do CSBC 2022 - CTIC (Orientador), Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) da SBC... 2021.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    12. Prêmio de melhor Tese no Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos.. 2019.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    13. Prêmio de segunda melhor Tese no Concurso Latino-americano de Tese de Doutorado, Conferência Latino-Americana de Informática.. 2019.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    14. Dissertação de Mestrado classificada entre as 10 melhores do CTD/SBC, Sociedade Brasileira de Computação.. 2015.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.
    15. Prêmio Excelência Acadêmica, Universidade Federal de Alagoas.. 2010.
      Membro: Helder May Nunes da Silva Oliveira.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (0)

    Organização de eventos

    • Total de organização de eventos (7)
      1. OLIVEIRA, H. M. N. S.. Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços. 2021. (Congresso).. . 0.
      2. OLIVEIRA, H. M. N. S.. Workshop de Trabalhos de Iniciação Científica e Graduação em Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos. 2021. (Congresso).. . 0.
      3. OLIVEIRA, H. M. N. S.. ERAD e ERAMIA. 2021. (Congresso).. . 0.
      4. OLIVEIRA, H. M. N. S.. Seminário Integrado de Software e Hardware. 2021. (Congresso).. . 0.
      5. OLIVEIRA, H. M. N. S.. Latin-American Conference on Communications. 2021. (Congresso).. . 0.
      6. OLIVEIRA, H. M. N. S.. IEEE URUCON. 2021. (Congresso).. . 0.
      7. OLIVEIRA, H. M. N. S.. Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva. 2021. (Congresso).. . 0.

    Lista de colaborações

    • Colaborações endôgenas (0)



      (*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
      Data de processamento: 15/07/2025 19:07:02