A Federated Random Forest Solution for Secure Distributed Machine Learning
CBMS, 2025A. Cotorobai, J. M. Silva, J. L. Oliveira
Jorge Miguel Silva
Sou
Sobre
Como Investigador no Instituto de Engenharia Eletrónica e Informática de Aveiro (IEETA), desenvolvo investigação de ponta em ciência da computação e engenharia. Sou Mestre em Bioengenharia pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto e concluí recentemente o Doutoramento em Ciência de Computadores. Os meus principais interesses de investigação centram-se na Teoria da Informação, Inteligência Artificial e Compressão, com foco na aplicação destas metodologias à genómica.
Investigador & Cientista de Computação
Algumas informações básicas
Cidade:
Aveiro, Portugal
Grau:
Doutoramento
Idade:
33
Local de Trabalho:
IEETA, Universidade de Aveiro
Telefone:
(+351) 234 370 500
Email:
Freelance:
Não disponível
Passatempos:
Leitura, Música, Pintura
Gosto de trabalhar em equipa e estou aberto a colaborações nacionais ou internacionais nas minhas áreas de interesse.
Projetos
Projetos de investigação em que participo
12
Publicações em Revistas
28
Artigos de Conferência
38
Repositórios
331
Citações
9
Índice h
Publicações Selecionadas
Algumas das minhas publicações selecionadas.
AltaiR: a C toolkit for alignment-free and temporal analysis of multi-FASTA data
GigaScience, 2024J. M. Silva, A. J. Pinho, D. Prata
Enhancing metagenomic classification with compression-based features
Artificial Intelligence in Medicine, 2024J. M. Silva, J. R. Almeida
AlcoR: alignment-free simulation, mapping, and visualization of low-complexity regions in biological data
GigaScience, 2023J. M. Silva, W. Qi, A. J. Pinho, D. Pratas
The complexity landscape of viral genomes
GigaScience, 2022J. M. Silva, D. Pratas, T. Caetano, S. Matos
Feature-Based Classification of Archaeal Sequences Using Compression-Based Methods
ibPRIA, 2022J. M. Silva, D. Pratas, T. Caetano, S. Matos
Automatic analysis of artistic paintings using information-based measures
Pattern Recognition, 2021J. M. Silva, D. Pratas, R. Antunes, S. Matos, A. J. Pinho
Statistical Complexity Analysis of Turing Machine tapes with Fixed Algorithmic Complexity Using the Best-Order Markov Model
Entropy, 2020J. M. Silva, E. Pinho, S. Matos, D. Pratas
Portfólio
Ferramentas e repositórios da minha investigação
- Todos
- Repos
- Web
Competências
Experiência técnica em programação, investigação e infraestruturas.
Linguagens de Programação
C/C++
Python
Bash
Perl
Java
JavaScript
R
Áreas de Investigação
Information Theory
Data Compression
Genomics
Bioinformatics
Machine Learning
Metagenomics
Medical Imaging
Tecnologias e Ferramentas
Docker
Kubernetes
Git
HPC
React
WebAssembly
CI/CD
Especialização de Domínio
Federated Learning
FAIR Data
Variant Calling
Genome Assembly
Deep Learning
Privacy-Preserving ML
Currículo
Um breve resumo da minha experiência profissional e formação.
Resumo
Jorge Miguel Silva
Investigador em genómica federada, compressão de dados e IA biomédica. Foco em infraestruturas de dados com preservação de privacidade e métodos de teoria da informação aplicados à genómica e saúde.
- 43 publications • h-index 8 • 200+ citations
- IEETA, Aveiro University
Formação
Doutoramento em Engenharia de Computadores
2017 - 2023IEETA, Universidade de Aveiro, Portugal
Tese: Métodos de Teoria da Informação Algorítmica e Estatística para classificação e compressão de dados em genómica.
Mestrado em Bioengenharia e Engenharia Biomédica
2010 - 2016FEUP, Universidade do Porto, Portugal
Prémios
BioASQ Challenge 2023
Vencedor - Task 11B Phase B & MedProcNER
IEEE CBMS 2018
Prémio Melhor Artigo de Estudante
Liderança
Coordenador de Operações FEGA Portugal
Infraestrutura Europeia de Dados Genómicos (GDI)
Coordenador da Comunidade FHD Portuguesa
Comunidade de Dados Humanos Federados
Experiência Profissional
Investigador de Pós-Doutoramento
2023 - PresentIEETA, Universidade de Aveiro
- • Líder técnico do nó GDI & FEGA Portugal
- • Líder de tarefa no projeto FAIR-FEGA
- • Investigador Principal - Infraestruturas genómicas federadas
Investigador de Doutoramento (Bolsa FCT)
2017 - 2023IEETA, Universidade de Aveiro
- • Algoritmos de compressão de dados genómicos
- • PLN biomédico e sistemas de pergunta-resposta
- • Projetos: SCREEN-DR, MMIR, EHDEN, EMIF
Bolseiro de Investigação
2016 - 2017IEETA, Universidade de Aveiro
• Desenvolvimento de ferramentas de bioinformática
Serviço Académico
Comité de Programa
IEEE CBMS, HealthInf
Revisor de Revistas
GigaScience, Scientific Reports, BMC Bioinformatics, Entropy, e mais 5
Contacto
Se deseja contactar-me sobre colaborações, projetos ou outros assuntos, por favor utilize as seguintes informações.
Localização
IEETA, Universidade de Aveiro, Campus Universitário de Santiago, 3810-193 Aveiro
Telefone
(+351) 234 370 500