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Bernardo Gonçalves


Pesquisador cientista pleno da IBM Research no laboratório do Brasil, com pesquisa em Inteligência Artificial, e Gerência e Análise de Dados em Grande Escala. Possui pós-doutorado em Ciência da Computação pela University of Michigan/Ann Arbor, e doutorado (2015) em Modelagem Computacional pelo LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica), com a tese 'Gerência de hipóteses científicas de grande escala como dados incertos e probabilísticos'. Possui ainda mestrado e graduação em Ciência da Computação (UFES).





Publicações Selecionadas

1. GONÇALVES, B.; PORTO, F. A note on the complexity of the causal ordering problem. Artificial Intelligence, v. 238, p. 154-165, 2016. (Qualis A1/Ciência da Computação).

2. GONÇALVES, B.; PORTO, F. Managing scientific hypotheses as data with support for predictive analytics. IEEE/AIP Computing in Science & Engineering, v. 17, p. 35-43, 2015. (Qualis A2/Ciência da Computação).

3. GONÇALVES, B.; PORTO, F. Y-DB: Managing scientific hypotheses as uncertain data. Proceedings of the Very Large Data Bases Endowment , v. 7, p. 959-962, 2014. (Qualis A1/Ciência da Computação).