Publicações

Ano de 2025

  1. PIOVESAN D., MACIEL J. N., ZALEWSKI W., LEDESMA J. J. G., CAVALLARI M. R., ANDO JUNIOR O. H. Edge Computing: Performance Assessment in the Hybrid Prediction Method on a Low-Cost Raspberry Pi Platform. Eng. 6(10):255. 2025. DOI: https://doi.org/10.3390/eng6100255 

  2. FRANCELINO I. G., SOARES G. B., LEDESMA, J. J., ANDO JUNIOR O . H., MACIEL J. N. LOGO na Educação: Construindo Fundamentos Lógicos e Aprimorando o Pensamento Matemático. Da Investigação às Práticas: Estudos De Natureza Educacional. 2025. (aceito para publicação)

  3. ESPINOLA, J. A. S., CARDIM J. C.,VETTORAZZI E., MACIEL, J.N. Desenvolvimento de Software Livre para Cálculo de Fechamento Equivalente e uso em Simulação Computacional Termoenergética. 22º Congresso Latino-americano de Software Livre e Tecnologias Aberta. Latinoware 2025. Latin.Science, 2025. (aceito para publicação)

  4. TORRES N. N. S., MACIEL J. N., LIMA T. L. V., GAZZIRO M., FILHO A. C. F., do CARMO J. P., ANDO JUNIOR O. H. Fault Diagnosis in Internal Combustion Engines using Artificial Intelligence Predictive Models. Applied System Innovation. 2025; 8(5):147. DOI: https://doi.org/10.3390/asi8050147

  5. MACIEL, J. N.; BATTIROLLA, L.C.;TOBÓN, J.H.T. Sistema computacional para predição do comportamento mecânico de nanocompósitos de PLA/NCCs utilizando redes neurais artificiais. Registro de Software. BR-512025003818-6. Instituto Nacional da Propriedade Industrial (INPI). 2025.

  6. TORRES, N. N. S.; MACIEL, J. N.; LIMA FILHO, A. C.; ANDO JUNIOR, O. H. Dataset Preprocessing for Internal Combustion Engine Fault Classification. IEEE DataPort. 2025. DOI: https://dx.doi.org/10.21227/cvrw-k731  

  7. URUCHI, N. T.; DIAZ, VALENTIN S.; TORRES, N. N. S.; MACIEL, J. N.;  LEDESMA, J. J. G.; CAVALLARI, M. R.; GAZZIRO, M.; LAGO, T. G. S. ; ANDO JUNIOR, O. H. Techno-Economic Optimization of an Isolated Solar Microgrid: A Case Study in a Brazilian Amazon Community. Eng, v. 6, p. 133, 2025. DOI: http://dx.doi.org/10.3390/eng6070133

  8. LÓPEZ J. H. T., BATTIROLA, L. C. MACIEL, J. N. Artificial neural network for predicting the mechanical behavior of extruded poly(lactic acid)/cellulose nanocrystal nanocomposites. J Mater Sci. 2025. DOI: https://doi.org/10.1007/s10853-025-10822-9

  9. SYLVESTRIN G. R., MACIEL J. N., AMORIM M. L. M., CARMO J. P., AFONSO J. A., LOPES S. F., ANDO JUNIOR O. H. State-of-the-Art for Electric Battery State of Health (SoH) Estimation with Machine Learning: A Review. Energies. 2025, 18, 746. DOI: https://doi.org/10.3390/en18030746

  10. SOARES, G. B.; ANDO JUNIOR, O. H; LEDESMA, J. J. G.; MACIEL, J. N. Analysis of The Energy Impact of Electric Vehicle Integration in Uruguay. RGSA (ANPAD), v. 19, p. e010980, 2025. DOI: http://dx.doi.org/10.24857/rgsa.v19n1-130

  11. MACIEL J. N., SOUZA G. C, ZALEWSKI W., LEDESMA J. J. G., ANDO JUNIOR O. H. Optimizing Solar Irradiance Prediction: Feature Selection for All-Sky Image Processing Using a Hybrid Prediction Method. IEEE Latin America Transactions, 23(1), 50–57. 2025. DOI: https://doi.org/10.1109/TLA.2025.10810404

Ano de 2024 (17 publicações)

  1. TORRES, N. N. S. , LIMA J. G., MACIEL J. N., GAZZIRO M., FILHO A. C. L., SOUTO C. R., SALVADORI F., ANDO JUNIOR, O. H. Non-invasive Techniques for Monitoring and Fault Detection in Internal Combustion Engines: A Systematic Review. Energies. 17, 6164, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/en17236164

  2. MACIEL, J. N., LEDESMA, J. J. G., ANDO JUNIOR, O. H. Hybrid prediction method of solar irradiance applied to short-term photovoltaic energy generation. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 192, 114185, 2024. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rser.2023.114185

  3. MACIEL, J. N. ; ANDO JUNIOR, Oswaldo Hideo. Predição da Irradiância Solar e Geração Solar Fotovoltaico por Imagens. Programa de Computador. Número do registro: 512024002792-0, Data de registro: 06/08/2024, Instituição de registro: INPI – Instituto Nacional da Propriedade Industrial. 2024.

  4. MACIEL, J. N., LEDESMA, J. J. G., ANDO JUNIOR, O. H. Dataset for Machine Learning: Explicit All-Sky Image Features to Enhance Solar Irradiance Prediction. Data, 9(10), 113, 2024. DOI: https://doi.org/10.3390/data9100113

  5. SOUZA, G. C., BASTOS M., ZALEWSKI W., LEDESMA J. J. G., ANDO JUNIOR O. H., MACIEL J. N. Influência das Medidas de Processamento de Imagem na Predição da Irradiância Solar com Redes Neurais Artificiais. In: 5º Congreso de Ingenierías y Ciencias Aplicadas de las Tres Fronteras – MEC3F. 2024.

  6. BASTOS M., SOUZA, G. C., ZALEWSKI W., LEDESMA J. J. G., ANDO JUNIO|R O. H., MACIEL J. N. Algoritmos de Inteligência Artificial Aplicados ao Método Híbrido de Predição da Irradiância Solar e Energia Fotovoltaica. In: 5º Congreso de Ingenierías y Ciencias Aplicadas de las Tres Fronteras – MEC3F. 2024.

  7. CARDUS, J. C. R., MACIEL, J. N., ZALEWSKI, W. Predição da Demência por Meio da Fala Usando Algoritmos de Seleção de Atributos e Aprendizado de Máquina. In: 5º Congreso de Ingenierías y Ciencias Aplicadas de las Tres Fronteras – MEC3F. 2024.

  8. BASTOS M., MACIEL J. N., ZALEWSKI W., ANDO JUNIOR O. H. Predição da Energia Solar Fotovoltaica Utilizando Redes Neurais Artificiais e Métricas de Imagens All-Sky. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  9. SOUZA G. C., MACIEL J. N., ZALEWSKI W., ANDO JUNIOR O. H. Avaliação De Métricas De Imagens All-Sky Com Redes Neurais Artificiais Aplicadas À Predição Da Irradiância Solar. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  10. PERALTA W. C., ZALEWSKI W., AND LORENA I. C. S. Estudo de Descritores de Características para a Predição de Peptídeos Anticâncer. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  11. ROMERO M. C., ZALEWSKI W. Identificação De Peptídeos Anticâncer Utilizando Algoritmos De Aprendizado De Máquina. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  12. ELVIR A. A., ZALEWSKI W. Utilização De Técnicas De Aprendizado De Máquina Para Quantificação. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  13. CARDUS J. C. R., ZALEWSKI W. Estudo De Algoritmos De Aprendizado De Máquina Para A Predição Da Doença De Alzheimer Por Meio Da Fala. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  14. SALAZAR K. R., ZALEWSKI W. Extração Automática De Informações Turísticas De Foz Do Iguaçu Utilizando Métodos De Inteligência Artificial. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  15. MACEDO B. H. D., ZALEWSKI W., AND MACIEL J. N. Estudo De Algoritmos De Machine Learning Para Auxiliar Na Predição De Novos Materiais. In: 13º Encontro Anual de Iniciação Científica e 9º Encontro de Iniciação em Desenvolvimento Tecnológico e Inovação – EICTI (6ª SIEPE). 2024.

  16. MACEDO B. H. D., ZALEWSKI W. Processamento automático de curvas de luz para a identificação de exoplanetas por meio de uso de algoritmos de aprendizado de máquina. Revista Brasileira de Iniciação Científica, [S. l.], p. e024021, 2024. Disponível em: https://periodicoscientificos.itp.ifsp.edu.br/index.php/rbic/article/view/1403. Acesso em: 13 nov. 2024.

  17. MACEDO B. H. D., ZALEWSKI W. (2024), “Dataset Machine Learning Exoplanets 2024”, Mendeley Data, V3, DOI: https://doi.org/10.17632/wctcv34962.3

Prêmios

Última atualização: 15/08/2025