Foto de rosto de Fabio Pires Itturriet

Prof. Fábio Itturriet

Professor da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR)
Departamento Acadêmico de Eletrotécnica - Campus Curitiba (DAELT-CT).

UFSC 2019 Doutorado em Engenharia Elétrica.
UFRGS 2012 Mestrado em Microeletrônica.
UCPEL 2008 Bacharelado em Engenharia Eletrônica.
IFSUL 2000 Técnico em Eletrônica.

Ensino

Disciplinas Atuais

Disciplinas Ministradas Anteriormente

Pesquisa


Prêmios


Coordenador do Grupo de Pesquisa em Tecnologias para Saúde - IF4HEALTH


Cloud RCG overview
O grupo de pesquisa IF4Health foi fundado em 2020 pelos professores Fábio Pires Itturriet, atuando na área de Processamento Digital de Sinais, e André Luis Del Mestre Martins, da área de Computação, visando realizar pesquisas aplicadas na área de Engenharia Biomédica e Saúde 4.0. Posteriormente, o professor Juliano Costa Machado foi integrado ao grupo contribuíndo na parte de Instrumentação Biomédica e Inteligência Artificial. Atualmente o grupo possui 6 bolsistas de Iniciação Científica e os professores orientam 6 trabalhos de Conclusão de Curso da Engenharia de Controle e Automação e Tecnologia em Sistemas para Internet. O grupo busca abordar problemas de pesquisa e soluções Inovadoras com um viés interdisciplinar e interagindo com Instituições de pesquisa e empresas desse segmento.

Página do Grupo IF4HEALTH »


Projetos Desenvolvidos



Projetos Desenvolvidos com outras Instituições


  • RAISE - Aceleradores Reconfiguráveis em Infraestruturas Heterogêneas de Computação de Borda 2022 - ATUAL

    Descrição: A computação de borda (edge computing) surge como uma alternativa à já consolidada computação na nuvem (cloud computing), substituindo grandes servidores centralizados por recursos computacionais de menor porte dispostos nas bordas da rede. Por estarem mais próximos dos usuários e dos dispositivos finais que produzem e consomem dados, esses recursos oferecem vantagens importantes em latência, segurança e redução de tráfego no núcleo da rede, quando comparados às soluções centralizadas na nuvem. Por outro lado, a sua natureza distribuída nas bordas impõe restrições mais severas em termos de custos e eficiência energética. Além disso, o uso compartilhado entre múltiplos usuários e aplicações é um requisito importante para reduzir custos e viabilizar economicamente a computação na borda. Nesse contexto, o uso de aceleradores reconfiguráveis em FPGAs (Field-Programmable Gate Arrays) será investigado como forma de conciliar os requisitos conflitantes de baixo custo, alto desempenho, alta eficiência energética e adaptabilidade ágil a diferentes aplicações. Aceleradores para algoritmos utilizados em aparelhos auditivos do estado da arte serão utilizados como estudo de caso, pois conciliam alta demanda por processamento, requisitos por baixa latência, além de forte potencial de impacto econômico e social. Serão investigados os desafios associados ao desenvolvimento baseado em síntese de alto nível de aceleradores com diferentes capacidades processamento, objetivando o uso eficiente dos recursos heterogêneos dispostos na infraestrutura de borda com mínimo impacto nos custos de projeto.

    Instituição: UFRGS
    Coordenador: Prof. Gabriel Luca Nazar (Computação).
    Membros: Prof. Fábio Itturriet (UTFPR).
    Financiador: FAPERGS.

  • FIELD - Um Framework para Aprendizado Profundo Adaptativo em FPGA na Borda 2022 - ATUAL

    Descrição: Computação na borda (Edge) surge como uma alternativa a servidores de nuvem centralizados, com importantes vantagens em latência, eficiência energética e segurança. Através de servidores Edge dispostos próximos dos usuários, dispositivos IoT com capacidades reduzidas podem oferecer serviços que exigem alto poder computacional. Redes Neurais Convolucionais (CNNs) são um exemplo representativo de tais tarefas e são usadas para muitas aplicações de IoT, tais como vigilância por vídeo, manufatura e cidades inteligentes. FPGAs, devido ao seu desempenho, custos em energia e reconfigurabilidade, implantam CNNs com sucesso, surgindo como alternativas para integração em servidores Edge. FPGAs permitem otimizações específicas através da Síntese de Alto Nível (HLS - High-Level Synthesis), que gera vários circuitos a partir da mesma descrição e com diferentes características. Ainda, os modelos de CNNs também podem ser aprimorados, através de poda e quantização, que visam diminuir a demanda por memória ou processamento, com perdas mínimas na acurácia e permitindo o uso de FPGAs de menor custo, essenciais para a borda. Assim, este projeto propõe o framework FIELD, que objetiva aumentar a eficiência de CNNs aceleradas em FPGAs na borda. Utilizando aplicações de classificação de imagens de relevância atual na indústria como estudos de caso, FIELD envolverá duas etapas: 1) Estática: que cria, em tempo de projeto e automaticamente através de heurísticas inteligentes, uma biblioteca com várias configurações, compostas por modelos otimizados e implementações aprimoradas com HLS de aceleradores para FPGA, resultando em perfis distintos de vazão, consumo energético e acurácia; e 2) Dinâmica: que, após a implantação, adapta-se através da mudança de configuração, dado o objetivo de otimização (e.g., eficiência energética, vazão ou acurácia) e estado atual do sistema (e.g., volume de tráfego ou mínima acurácia necessária), explorando a reconfigurabilidade intrínseca do FPGA.

    Instituição: UFRGS
    Coordenador: Prof. Antônio Carlos Schneider Beck Filho (Computação).
    Membros: Prof. Fábio Itturriet (UTFPR), Gabriel Luca Nazar (UFRGS), Mateus Beck Rutzig (UFSM) e Arthur FRancisco Lorenzon (Unipampa).
    Financiador: CNPq.

Extensão


Robocharq

Logo
Idealizei a Robocharq no ano de 2012 após participar de um projeto chamado Brasil-França, cujo objetivo era uma troca de experiências entre docentes de instituições brasileiras e francesas na temática robótica educacional. A primeira vez que participei do evento chamado "Challenge Robotique" na cidade de Le Mans na França em 2012, pude testemunhar o envolvimento e dedicação dos estudantes durante 2 dias de competição. O evento serviria para mostrar o trabalho executado durante o ano letivo na construção e programação dos robôs. Assim nasceu a Robocharq no ano de 2013, visando efetivamente integrar as áreas de mecânica e eletrônica do curso técnico em Mecatrônica do IFSul câmpus Charqueadas. A Robocharq consiste em um competição de robótica que visa estimular a criatividade dos estudantes para resolução de desafios e contextualização dos conteúdos desenvolvidos na sala de aula, aumentar o interesse e reduzir a evasão escolar. No ano de 2023 a Robocharq vai para sua nona edição, recebendo robôs de mais de 10 instituições de ensino médio e ensino superior. As competições são divididas em categorias como seguidores de linha analógico e pró, labirinto e sumô. Além disso, a competição conta com provas direcionadas aos estudantes das escolas de ensino fundamental da rede pública da região carbonífera. Para tal, bolsistas da Robocharq vão semanalmente nas escolas aplicar as oficinas de robótica com os kits Lego EV3. Na semana da competição o ônibus do IFSul busca os estudantes e professores para competir e apresentar os conhecimento adquiridos durante o ano no auditório do IFSul. Grande parte desses estudantes prestam vestibular e tornam-se nossos alunos. Graças ao comprometimento dos servidores do câmpus Charqueadas, a Robocharq segue viva e cada ano mais forte cumprindo seu papel educacional e social. O evento é transmitido ao vivo pelo canal da Robocharq no Youtube. Te esperamos lá!

Site da Robocharq » Vídeos da Competição »

Administrativo

  • Colegiado Mai/2018 - Abr/2024

    Atuei por 6 anos no Colegiado do curso Engenharia de Controle e Automação. - ECA.

  • Afastamento Mai/2014 - Mai/2018

    Período de afastamento para realização do Doutorado no Laboratório de Pesquisas em Processamento Digital de Sinais (LPDS) na Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC)

  • Coordenações Jan/2013 - Abr/2014

    Atuei como coordenador do curso técnico subsequente em Eletroeletrônica

Consultorias

Vetorfy Inovação em Tecnologia Ltda Mar/2022 - Atual
Campus Charqueadas - imagem do card

Parceria Tecnológica Institucional

A empresa Vetorfy é parceira do IFSul câmpus Charqueadas em projetos de Inovação Tecológica. Presto consultoria para a empresa em assuntos relacionados com desenvolvimento de novos produtos e soluções inovadoras na área de saúde 4.0. Dois estudantes do curso de Engenharia de Controle e Automação realizam seus estágios obrigatórios na empresa sob minha supervisão. Site da Vetorfy

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fabioitturriet@utfpr.edu.br

UTFPR - Campus Curitiba

+55(41) 3310-4545

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