Sobre
Sou professora do Magistério Superior no Departamento de Informática da Universidade Federal do Paraná (UFPR), atuando no Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGInf) e nos cursos de Bacharelado em Ciência da Computação e Informática Biomédica. Também sou pesquisadora do Centro de Computação Científica e Software Livre (C3SL) e do Laboratório de Inteligência Artificial e Métodos Formais (LIAMF) . Meus interesses de pesquisa estão em Inteligência Artificial e Otimização Numérica, com ênfase em otimização global, busca heurística, aprendizado de máquina e sistemas de recomendação.
Formação acadêmica
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Pós-doutorado,
Universidade Federal do Paraná (UFPR), 2025.
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Doutorado em Ciência da Computação,
Universidade Federal do Paraná (UFPR), 2019-2024.
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Mestrado em Informática, Universidade
Federal do Paraná (UFPR), 2017-2019.
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Graduação em Ciência da Computação,
Universidade de Cruz Alta (UNICRUZ), 2013-2016.
Pesquisa
Projetos recentes
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Plataforma MEC RED
Pesquisa, desenvolvimento e inovação na plataforma de Recursos Educacionais Digitais do Ministério da Educação, em equipe multi-institucional UFPR/C3SL, financiada pelo MEC. -
Otimização Global: abordagens baseadas em algoritmos
híbridos e estruturas de dados eficientes
Desenvolvimento e análise de algoritmos híbridos para otimização numérica global com restrições. -
Observatório PROTECA
Implantação do primeiro observatório de proteção de crianças e adolescentes contra crimes de violência sexual online, projeto do PNUD com o Ministério da Mulher, da Família e dos Direitos Humanos. -
Projeto LYNX
Modelos híbridos de otimização para o despacho hidrotérmico do Sistema Elétrico Brasileiro, integrando técnicas exatas, heurísticas e teoria da informação.
Oportunidades e Orientações
Orientandos atuais
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Allan Bossoni Escher
Flow shop híbrido: proposta de novo benchmark aderente a cenários reais. -
Emanuel José Sopchuk Aguirre
Sistemas de recomendação para repositórios educacionais. -
Thiago Bittencourt Santana
Explicabilidade em Inteligência Artificial (XAI). -
Vitor Pereira Albres
Divergências em destilação de conhecimento de Large Language Models (LLMs). -
Marcelino Ulica Abel
Classificação de séries temporais com base em shapelets.
Também recebo com interesse propostas de TCC, mestrado e doutorado nos seguintes temas:
1. Otimização Numérica
Desenvolvimento e análise de algoritmos híbridos que combinam métodos exatos e meta-heurísticas para otimização global com restrições. Frentes abertas: eficiência e escalabilidade de otimizadores híbridos em problemas de alta dimensão; integração de otimização com aprendizado de máquina (ajuste automático de parâmetros, seleção inteligente de heurísticas); otimização mista inteira para planejamento industrial e alocação de recursos; aplicação a problemas reais de engenharia, logística e finanças, ou a competições científicas de otimização.
2. Sistemas de Recomendação
Design de algoritmos de recomendação e redes de expertise para conectar usuários e sugerir conteúdos de forma personalizada, a partir de dados de interação (visualizações, downloads, curtidas) e sinais implícitos de engajamento.
3. Outros temas de interesse
- Classificação, regressão e agrupamento em Machine Learning: problemas aplicados de aprendizado supervisionado e não supervisionado.
- Inteligência Artificial na Educação: extração automática de metadados de conteúdos com Processamento de Linguagem Natural; detecção automática de conteúdo inadequado para moderação em plataformas educacionais.
- Explicabilidade em IA: métodos para tornar modelos de aprendizado de máquina mais interpretáveis.
- Classificação de séries temporais: classificação ou regressão em uma sequência de dados ordenados no tempo, identificando padrões temporais específicos em toda a série ou em trechos dela.
Publicações selecionadas
- ABEL, M. U.; CASSENOTE, M. R. S.; DUARTE, F.; DA SILVA, G. E. G.; SILVA, F. An Event Based Shapelet Extraction for Time Series Classification. In: 15th IEEE International Conference on Pattern Recognition Systems (ICPRS), 2025.
- DOS SANTOS, GABRIELA C.; MENEZES, KRISSIA; CASSENOTE, MARIANE R. S.; RIZZARDI, NICOLAS; PEREIRA, ROBERTO; REIS, RACHEL. Gamificar para engajar: Utilizando o framework 5W2H para o diagnóstico de elementos de jogos na MEC RED. In: Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais, 2025, Brasil. Anais do XXIV Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais (IHC 2025), 2025. p. 1490.
- CASSENOTE, M. R. S.; DERENIEVICZ, G. A.; SILVA, F. A Hybrid Approach Integrating Generalized Arc Consistency and Differential Evolution for Global Optimization. In: Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research (CPAIOR 2024), LNCS vol. 14614. Springer Nature Switzerland, 2024, p. 190-207.
- CASSENOTE, M. R. S.; DERENIEVICZ, G. A.; SILVA, F. I2DE: Improved Interval Differential Evolution for Numerical Constrained Global Optimization. In: Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS 2021), LNCS vol. 13058. Springer, 2021, p. 186-201.
- CASSENOTE, M. R. S.; DERENIEVICZ, G. A.; SILVA, F. Interval Differential Evolution Using Structural Information of Global Optimization Problems. In: Encontro Português de Inteligência Artificial (EPIA 2019), LNCS vol. 11804. Springer, 2019, p. 724-736.
Ensino
- CI1055: Algoritmos e Estruturas de Dados 1
- CI180: Programação de Computadores
- CI1055: Algoritmos e Estruturas de Dados 1
- CI1003: Introdução à Ciência da Computação
- CI1005: Qualidade de Software