Sobre mim

Sobre mim #

Pesquisador no Instituto SENAI de Inovação /
Cientista de dados
Mestre em Engenharia Elétrica

Oi, aqui é o Rodrigo! Sou um Pesquisador em IA no Instituto SENAI de Inovação em Sistemas Embarcados de SC e Engenheiro Eletrônico com grande interesse na aplicação de modelos de aprendizado de máquina na indústria. Tenho um mestrado em Engenharia Elétrica na UFSC onde realizei estudos de aprendizado de máquina aplicado na indústria em parceria com uma empresa. Meu principal objetivo como profissional está na elevação da eficiência industrial através de soluções baseadas em dados.

Nos últimos 5 anos, venho aprimorando minhas habilidades em programação Python e em técnicas de aprendizado de máquina, porém também venho desenvolvendo competência de gestão de projetos de inovação por meio de liderança técnica dentro de projetos do Instituto SENAI de Inovação. Minha expertise está no desenvolvimento de algoritmos inovadores e implementação de modelos de aprendizado de máquina em aplicações de vida real. Eu prospero no desafio de resolver problemas complexos aproveitando de tecnologias do estado da arte para impulsionar avanços na indústria.

Experiência #

Março/2024 - Presente #

Instituto SENAI de Inovação
Pesquisador em Aprendizagem de Máquina
  • Liderança como Responsável Técnico de projetos de inovação com a indústria;
  • Desenvolvimento de relatórios técnicos de projetos e elaboração de artigos para divulgação científica;
  • Elaborei PoCs para consulta de processos internos utilizando Agentes de IA com LLMs;
  • Criei pipelines de extração, transformação e carregamento (ETL) e pipelines de orquestramento de modelos de ML;
  • Rastreamento de experimentos, monitoramento de modelos, AutoML com ferramentas de MLOps.

Novembro/2021 - Fevereiro/2024 #

Grupo de pesquisa em Aprendizado de Máquina e Aplicações (GAMA-UFSC)
Pesquisador em Aprendizagem de Máquina
  • Apliquei algoritmos de aprendizado de máquina para manutenção predição de máquinas usando dados de vibração;
  • Trabalhei com modelos de redes convolucionais do estado da arte em um conjunto de dados público de falhas de rolamento;
  • Conduzi analise exploratória e limpeza dos dados;
  • Criei pipelines de extração, transformação e carregamento (ETL);
  • Implementei modelos de aprendizado de máquina e otimizei seus hiperparâmetros;
  • Rastreamento de experimentos com ferramentas de MLOps.

Fevereiro/2021 - Outubro/2021 #

Aquarela Advanced Analytics
Engenheiro de Machine Learning
  • Desenvolvi e fiz o deploy de modelos de previsão e classificação de falhas para sistemas de monitoramento de HVAC-R;
  • Treinei modelos de aprendizado de máquina para previsão de preço e demanda para o setor automotivo;
  • Construí pipelines de dados e de modelos de aprendizado de máquina com Airflow;
  • Monitoramento da performance dos modelos em produção;
  • Limpeza e exploração dos dados.

Fevereiro/2020 - Fevereiro/2021 #

Aquarela Advanced Analytics
Estágio como Engenheiro de Machine Learning
  • Desenvolvi e avaliei diversos modelos de aprendizado de máquina para prever trincas de corrosão por estresse (SCC) para a indústria de gás;
  • Desenvolvi e coloquei em produção um modelo de detecção de anomalia para sistemas de monitoramento de sistemas HVAC-R;
  • Limpeza e exploração dos dados e ajudei na criação de pipelines de ETL.

Artigos #

  • Benchmarking deep learning models for bearing fault diagnosis using the CWRU dataset: A multi-label approach
    Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Braga, Danilo Silva
    Arxiv pre-print
    [link]

  • Diagnóstico de Falhas em Rolamentos usando Redes Convolucionais: Otimização da Representação de Sinais e uma Nova Metodologia de Avaliação
    Rodrigo Kobashikawa Rosa, Vicente Knobel Borges, Danilo de Souza Braga, Danilo Silva
    XLI Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais-SBrT 2023
    [link]

  • Bearing fault diagnosis using machine learning and a novel set of fault-related spectral features
    João Paulo Vieira, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Victor Afonso Bauler, Danilo Braga, Danilo Silva
    XXI Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional
    [link]

  • Fault detection for rotating machinery based on vibration data using machine learning
    Lucas de Toledo Barreto, Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva, Danilo Braga
    XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional
    [link]

  • Conversão Texto-Fala para o Português Brasileiro Utilizando Tacotron 2 com Vocoder Griffin-Lim
    Rodrigo Kobashikawa Rosa, Danilo Silva
    XXXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais-SBrT 2021
    [link]

Contato #

Você pode entrar em contato comigo pelo email: rodrigokrosa@gmail.com