Prof. DSc Natanael Nunes de Moura Junior - Lattes
Natanael Nunes de Moura Junior é professor da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), com formação integral na instituição: graduação em Engenharia Eletrônica e de Computação, mestrado em Engenharia Elétrica e doutorado em Engenharia Elétrica. Sua trajetória acadêmica e profissional está ligada ao Laboratório de Processamento de Sinais, onde desenvolve pesquisas em processamento de sinais, inteligência computacional e aprendizado de máquina, com ênfase em aplicações de alto impacto científico e tecnológico. Sua atuação reúne ensino, pesquisa, orientação de alunos e colaboração com projetos estratégicos nacionais e internacionais, além de participação como revisor de periódicos relevantes nas áreas de processamento de sinais, áudio, fala, linguagem e sistemas cognitivos.
Entre os projetos de maior destaque de sua trajetória está sua participação no experimento ATLAS/CERN, em que atua em pesquisas relacionadas à filtragem e estimação de sinais em ambientes de altas taxas, com aplicações em física de partículas. Nesse contexto, participa do desenvolvimento de métodos computacionais avançados para estimação de energia, filtragem online de partículas e identificação offline de partículas, empregando técnicas como ensemble learning e deep learning. Sua produção científica nessa frente se soma a uma extensa colaboração internacional em artigos de grande impacto ligados ao detector ATLAS e ao Large Hadron Collider, consolidando sua atuação em uma interface sofisticada entre engenharia elétrica, aprendizado de máquina e física experimental de altas energias.
Outro eixo central de sua carreira é a colaboração com a Marinha do Brasil, especialmente em projetos voltados ao sonar passivo e ao processamento de sinais acústicos submarinos. Seu doutorado foi dedicado à detecção de novidade em sistemas de sonar passivo, e essa linha se desdobra em diversos projetos envolvendo classificação de contatos, detecção de novidades, desenvolvimento de simuladores, processamento inteligente de sinais e aplicação de redes neurais profundas, máquinas de vetor de suporte e autoencoders em problemas de defesa e monitoramento marítimo. Destacam-se também projetos como o desenvolvimento de tecnologia para sonar rebocado, em parceria com o Instituto de Pesquisas da Marinha, e pesquisas voltadas à classificação de sinais, acompanhamento de alvos e síntese de dados acústicos submarinos, reforçando sua contribuição para aplicações estratégicas em defesa, vigilância e engenharia naval.
Na área de óleo e gás, sua atuação também se destaca pela aplicação de processamento de sinais, modelagem computacional e inteligência artificial a problemas industriais complexos. Entre os projetos mais relevantes, sobressaem “Sísmica Passiva para Monitoramento do Campo de Mero”, vinculado ao consórcio de Libra, voltado ao uso de técnicas avançadas de monitoramento e análise de sinais para acompanhamento de reservatórios; “Degradação de barreiras e modelagem probabilística de acidentes de Segurança de Processos”, desenvolvido em parceria com o CENPES/Petrobras, cujo objetivo é incorporar inteligência artificial à Gestão Dinâmica de Barreiras de Segurança de Processos, permitindo monitoramento mais inteligente e suporte à tomada de decisão em cenários críticos; e “Protótipo de Gêmeo Digital Industrial para Segurança de Processo em Planta Offshore”, que tem como foco a implantação de um gêmeo digital orientado à segurança de processos, integrando dados, modelos computacionais e técnicas de aprendizado de máquina para elevar a capacidade de supervisão, previsão e mitigação de riscos operacionais.
No ensino, Natanael Nunes de Moura Junior mantém atuação consistente tanto na graduação quanto na pós-graduação da UFRJ. Na graduação, ministrou e ministra disciplinas como Computação I (laboratório), Sistemas Lineares I, Sistemas Lineares II, Teoria Eletromagnética II e Instrumentação e Técnicas de Medidas. Na pós-graduação, oferece disciplinas como Aprendizado Profundo, Aprendizado por Kernel, Tópicos Especiais em Aprendizado de Máquina e Compactação de Sinais. Paralelamente, também participa de projetos em outras frentes de aplicação, como diagnóstico auxiliado por computador para exclusão de tuberculose ativa por radiografia de tórax, modelagem de falhas em cabos submarinos, sistemas de recomendação, análise de sentimento e séries temporais financeiras, demonstrando uma trajetória marcada pela diversidade temática, pela formação de recursos humanos e pelo uso de inteligência artificial em problemas complexos do mundo real.
Atualmente, Natanael é o Coordenador do Laboratório de Processamento de Sinais e do Laboratório de Tecnologia Sonar, Chefe da área de Inteligência Computacional do Programa de Engenharia Elétrica da Coppe/UFRJ e Substituto eventual na Coordenação Acadêmica do Departamento de Engenharia Eletrônica e de Computação da Escola Politécnica da UFRJ.
