Antonio Neto

Sobre

Sou estudante do último ano de Ciência da Computação na PUC Minas, com formatura em dezembro de 2026, e engenheiro de IA na Deeptera.

Tenho cinco artigos revisados por pares nos eventos SBPO, SIMPEP e SBAI, quatro como primeiro autor, sobre metaheurísticas para roteamento e sequenciamento, aprendizado por reforço para coletas e entregas dinâmicas e sistemas multiagentes baseados em LLM para software industrial.

Interesses de pesquisa

• Otimização combinatória
• Metaheurísticas (algoritmos genéticos, VNS)
• Learning to optimize e aprendizado por reforço para roteamento
• Sistemas multiagentes baseados em LLM para apoio à decisão industrial

Publicações

Artigos revisados por pares em eventos nacionais. Os PDFs são as versões dos autores.

1. Uma Abordagem Baseada em Atenção para o Problema de Coletas e Entregas Dinâmicas

   Título em inglês: An Attention-Based Approach to the Dynamic Pickup and Delivery Problem

   Antonio Neto, Rodrigo Drummond Macedo, Arley Henrique Duque, Sandro Jerônimo de Almeida

   LVIII SBPO (Brazilian Symposium on Operations Research), 2026 · Aceito

   Modelo de atenção treinado com aprendizado por reforço e combinado com busca local VNS. No benchmark ICAPS 2021, custo médio 16,3% abaixo da Busca Tabu (média global dos grupos 1–64).

   PDF (versão dos autores)

2. Otimização do Sequenciamento de Operações de Carregamento e Descarregamento de Navios Graneleiros com Restrição de Trim via Algoritmo Genético

   Título em inglês: Optimization of Bulk Carrier Loading and Unloading Operation Sequencing with Trim Constraints Using a Genetic Algorithm

   Antonio Neto, Rodrigo Drummond Macedo, Carolina S. Almeida, Claudio Roberto Xavier, Tereza Cristina Vieira dos Santos, Marcelo Rocha Cardozo, Osmar Selhorst Filho, Mariana Coelho de Frias, Maycon Douglas Fernandes Lira, Sandro Jerônimo de Almeida

   LVIII SBPO (Brazilian Symposium on Operations Research), 2026 · Aceito

   Em 112 planos operacionais reais da VLI, a conformidade de trim subiu de 29,12% para 84,80% e a duração média da operação caiu 3,03%.

   PDF (versão dos autores)

3. Roteamento Multi-Período de Drones com Janelas de Tempo e Disponibilização Gradual de Estações de Recarga

   Título em inglês: Multi-Period Drone Routing with Time Windows and Gradual Deployment of Charging Stations

   Antonio S. C. Neto, Zenilton K. G. do Patrocínio

   XXXIII SIMPEP (Brazilian Symposium on Production Engineering), 2026 · Aceito

   TCC. MP-EAVNS, uma Busca em Vizinhança Variável sensível à energia para um E-VRPTW multi-período: 9.936 execuções em 92 instâncias do benchmark E-VRPTW, 100% de viabilidade com todas as estações e 98,6% com disponibilização gradual; com todas as estações, rotas 6,7% mais curtas que a ALNS adaptada.

   PDF (versão dos autores) · Código

4. DeepFactory: Sistema Multiagentes para Gestão e Otimização de Produção Industrial

   Título em inglês: DeepFactory: A Multi-Agent System for Industrial Production Management and Optimization

   Rodrigo Drummond Macedo, Antônio Neto, Arley Henrique Duque, Sandro Jerônimo de Almeida

   LVIII SBPO (Brazilian Symposium on Operations Research), 2026 · Aceito

   Protótipo de plataforma multiagente que integra planejamento de materiais, sequenciamento por programação inteira mista, manutenção preditiva e inspeção por visão computacional, ilustrada em um cenário simulado de manufatura farmacêutica.

   PDF (versão dos autores)

5. Proposta de um Sistema Multiagentes baseado em LLM: Integração em um Software de Gerenciamento e Otimização de Carregamento e Descarregamento de Navios

   Título em inglês: An LLM-Based Multi-Agent System Integrated into Ship Loading and Unloading Management and Optimization Software

   Antonio S. Neto, Rodrigo D. Macedo, Carolina S. Almeida, Arley Henrique Duque, Sandro Jerônimo de Almeida

   SBAI-SBSE (Brazilian Symposium on Intelligent Automation), 2025 · Publicado

   Quatro agentes LLM especializados (Manager, Helper, Optimizer e Data Analytics) integrados a um software convencional de operação de navios para cadastrar navios, gerar planos otimizados e criar análises visuais.

   PDF (versão dos autores)

Formação

• Bacharelado em Ciência da Computação, PUC Minas2023 – dez. 2026 (previsto)

  TCC: roteamento multi-período de drones com janelas de tempo e disponibilização gradual de estações de recarga, orientado pelo Prof. Zenilton K. G. do Patrocínio. Notas selecionadas (de 100): TCC I 98, Projeto e Análise de Algoritmos 88, Inteligência Artificial 82, Teoria dos Grafos e Computabilidade 80.

• Mandarim, Instituto Confúcio da UFMG2024 – atual

  Nível HSK 4.

Experiência

• Artificial Intelligence Engineer, Deepteraabr. 2026 – atual

  P&D em meio período em problemas de otimização e sistemas multiagentes; quatro artigos aceitos no SBPO e no SIMPEP 2026 saíram desse trabalho e do meu TCC.

• Estagiário em Computação e Dados, Deepteraago. 2024 – abr. 2026

  Otimização com algoritmos genéticos e serviços de backend para a VLI; primeiro autor de artigo sobre sistemas multiagentes com LLM publicado no SBAI-SBSE 2025.

Projetos selecionados

• Roteamento de drones (código do TCC)

  Experimentos reprodutíveis de GRASP/VNS para roteamento multi-período de drones em instâncias E-VRPTW.

• Anki MCP

  Servidor MCP que permite a assistentes de IA criar e revisar flashcards do Anki; uso para estudar mandarim.

Habilidades e idiomas

Linguagens de programação

Python, C, TypeScript

Sistemas de agentes

LangChain, LangGraph, RAG, MCP

Machine learning

PyTorch, scikit-learn

Ciência de dados

Pandas, NumPy e visualização de dados

Backend

Django, FastAPI, APIs REST

Bancos de dados

PostgreSQL, MySQL

DevOps

Azure DevOps, Docker

Controle de versão

Git, GitHub

Otimização

Modelagem matemática, solvers e metaheurísticas

Cloud

Azure, Google Cloud

Idiomas

português (nativo), inglês (fluente), mandarim (HSK 4)

Contato

antonio.couto@sga.pucminas.br

antonionetodev@yahoo.com

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