Mateus Matzkin Gurza

Engenharia Mecatrônica na Escola Politécnica da USP

A Escola Politécnica da USP é uma das instituições de ensino mais tradicionais e prestigiadas da América Latina, com mais de um século de história na formação de engenheiros que se destacam em suas áreas de atuação. Fundada em 1893, e incorporada à Universidade de São Paulo (USP) em 1934, a Poli é reconhecida internacionalmente por sua excelência em ensino, pesquisa e inovação. Dentre os cursos oferecido nela, a Engenharia Mecatrônica se destaca como uma área de ponta que combina mecânica, eletrônica e informática, preparando profissionais para atuar em setores de grande relevância no contexto atual de inovação tecnológica. Neste curso, a formação capacita os alunos a desenvolverem soluções inovadoras para um mercado de trabalho em constante evolução.

A Engenharia Mecatrônica é particularmente relevante no cenário atual, em que as tecnologias emergentes, como Inteligência Artificial (IA), Internet das Coisas (IoT) e automação avançada, estão transformando as indústrias de forma acelerada, e contribuindo para a expansão da Indústria 4.0. A capacidade de projetar e implementar sistemas que unam mecânica, eletrônica e software é crucial para enfrentar os desafios do século XXI. Os profissionais formados nessa área têm a oportunidade de aplicar seus conhecimentos em uma ampla gama de setores, desde a automação de fábricas até o desenvolvimento de robôs de alta precisão e sistemas de inteligência artificial.

Algumas das ferramentas aprendidas no curso:

Softwares de Engenharia:

• Siemens NX para desenvolvimento de projetos em CAD
• Ansys para a simulação e teste de projetos de engenharia
• MPLAB® Mindi™ para a simulação e design de circuitos eletrônicos analógicos
• PIPE 5 para elaboração e avaliação de Redes de Petri em controle e automação
• ProModel para a simulação de processos produtivos
• Verilog (HDL) para design de circuitos digitais

Linguagens, Frameworks e Ferramentas de Programação:

• Python; Java
• HTML & CSS
• Hugo & Django
• SQL (SQLite) & DB Browser
• Git

Em Disciplinas Optativas:

• C; Assembly

Disciplinas Optativas: Aprendizado de Máquina e Sistemas Computacionais para Mecatrônica

Durante a formação em Engenharia na Escola Politécnica da USP, a escolha de disciplinas optativas é uma forma de complementar a graduação se aprofundando em temáticas relevantes para os interesses pessoais de cada um. Até então, cursei Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões e Sistemas Computacionais para Mecatrônica, ambas disciplinas fundamentais para aprofundar os conhecimentos em áreas, estratégicas para mim, como inteligência artificial e arquiteturas de sistemas, que estão no centro das inovações tecnológicas atuais.

Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões

A disciplina de Aprendizado de Máquina e Reconhecimento de Padrões, ministrada pelo Professor Fabio G. Cozman, ofereceu uma introdução sólida às técnicas de Machine Learning e suas aplicações práticas. Durante o curso, explorei desde algoritmos básicos, como k-nearest neighbor (kNN), até métodos mais avançados, como Redes Neurais e Deep Learning. Também estudei técnicas de classificação, regressão, clustering, e métodos de aprendizado supervisionado e não supervisionado, com aplicações que abrangiam desde o processamento de grandes bases de dados até o desenvolvimento de sistemas de recomendação. Vale ressaltar o foco, também, no entendimento dos métodos de avaliação de desempenho de modelos, como acurácia, ROC e AUC.

Essa disciplina me permitiu lidar com ferramentas modernas, como Python, scikit-learn, TensorFlow e Keras, que são amplamente utilizadas na indústria de tecnologia e ciência de dados. O aprendizado sobre a aplicação de algoritmos de Regressão Linear, Árvores de Decisão, SVMs (Support Vector Machines), e métodos de ensemble como random forests e boosting foram cruciais para entender como os dados podem ser manipulados para extrair insights valiosos e soluções preditivas.

Sistemas Computacionais para Mecatrônica

A disciplina de Sistemas Computacionais para Mecatrônica, ministrada pelo Professor Thiago de Castro Martins, foi outra peça central na minha formação. Este curso focou em arquiteturas de computadores, com ênfase nos modelos de Von Neumann, Harvard e RISC, além de conceitos avançados, como paralelismo, processamento em pipeline e arquiteturas superescalares. Esses conhecimentos são críticos para o desenvolvimento de sistemas eficientes, especialmente na área de mecatrônica, onde o desempenho computacional impacta diretamente os resultados de processos a serem automatizados.

Durante a disciplina, executei diversos exercícios práticos que envolveram o uso de linguagens como C e Assembly, aplicando esses conhecimentos na resolução de problemas. Por meio dessas linguagens e das tarefas reaizadas, foi desenvlvido um entendimento muito mais profundo acerca de como funcionam as máquinas e como lidar com os diversos problemas que podem ocorrer na utilização destas como ferramentas para resolução de problemas de engenharia.