Absens was born out of Recife City Hall's 1st Open Innovation Cycle (Emprel + Municipal Health Department), launched in November 2021 to reduce no-shows in public healthcare appointments and exams. I was the solution's sole developer for a period, building the entire automation layer (WhatsApp reminders and rescheduling) and the AI model that calculates each patient's likelihood of attendance.

During the pilot phase, the solution preserved over 43,000 appointment slots and cut average patient wait time by 4 days, with a 96%-accuracy predictive model. The project won Recife's 1st Open Innovation Cycle (among 60+ submitted solutions) and, more recently, placed 2nd in the Public Sector Solutions category at Connected Smart Cities 2025.

I was the founder and CTO of Septo Mobile, a startup where I built several apps that together surpassed 4 million downloads.

Nutrição Total é um sistema que visa facilitar a vida do discente e do setor de nutrição facilitando o agendamento diário nas refeições via web e mobile. Permite também a agilização na fila, Interação do discente no processo de escolha do cardápio por meio de feedbacks e de um sistema de coleta de dados que permite que o setor nutritivo saiba diretamente do discente suas preferências seus gostos e o que não é bem aceito, diminuindo assim o desperdício de alimentos.

A Medição do Consumo de Energia Elétrica é realizada mensalmente, afim de realizar a tarifação de cada consumidor. Um Sistema Online específico permite ao usuário acompanhar o comportamento da construção da conta de energia, possibilitando a identificação de quais os horários no dia e semana, em que o consumo elétrico é maior ou menor.

Atualmente existem Medidores Eletrônicos que permitem monitorar, armazenar e controlar os dados de consumo. Nesse trabalho, os dados são coletados e transmitidos por um Microcontrolador. Ele está instalado no principal quadro elétrico que energiza o estabelecimento ou residência, sendo conectados 03 sensores específicos aos principais cabos de alimentação elétrica, coletando em tempo real, os valores de corrente elétrica que passam por esses cabos.

A inovação deste trabalho é o desenvolvimento de uma Rede Neural Artificial, no Software MATLAB O algoritmo é capaz de prever o consumo mensal de energia, desde que seja informado apenas os 03 valores de corrente elétrica que energizam o estabelecimento. A Rede Neural Artificial é utilizada para a modelagem de problemas não lineares, onde equações não conseguem descrever o comportamento do sistema estudado.

Em breve mais informações estarão disponíveis sobre este projeto, atualmente ele está aguardando definições quanto ao seu modelo.

Website paralelo para visualizar as notas do boletim do IFAL, em breve serão implementados recursos que irão fazer você jamais querer usar o antigo website.