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O Fábio nasceu em Lisboa, Portugal em 1988. Licenciou-se em Engenharia de Redes de Computadores e Multimédia em 2011 pelo Instituto Superior de Engenharia de Lisboa. Decidiu depois prosseguir os seus estudos, tendo ingressado no Mestrado em Engenharia Informática da Universidade do Minho, de onde obteve o grau de Mestre em 2013. Desde essa altura, o Fábio é invetigador no HASLab, Laboratório Associado do INESC TEC. Doutorou-se em 2018 no programa doutoral em informática MAP-i administrado em co-tutela pelas  Universidades do Minho, Aveiro e Porto. Conjuntamente, o seu trabalho de investigação e tese de doutoramento focam-se em ferramentas de "Data Analytics" para sistemas de larga escala, vulgo "BigData". De entre outros tópicos, o Fábio interessa-se também por sistemas de "Benchmarking" e por sistemas de processamento transacional distribuídos. Nos seus tempos livres, gosta de viajar e de fotografia.

Tópicos
de interesse
Detalhes

Detalhes

  • Nome

    Fábio André Coelho
  • Cluster

    Informática
  • Cargo

    Investigador Auxiliar
  • Desde

    01 janeiro 2014
006
Publicações

2022

AIDA-DB: A Data Management Architecture for the Edge and Cloud Continuum

Autores
Faria, N; Costa, D; Pereira, J; Vilaça, R; Ferreira, L; Coelho, F;

Publicação
19th IEEE Annual Consumer Communications & Networking Conference, CCNC 2022, Las Vegas, NV, USA, January 8-11, 2022

Abstract

2022

Towards a Cross-domain Semantically Interoperable Ecosystem

Autores
Tosic, M; Coelho, FA; Nouwt, B; Rua, DE; Tomcic, A; Pesic, S;

Publicação
Proceedings of the Fifteenth ACM International Conference on Web Search and Data Mining

Abstract

2021

Functional Scalability and Replicability Analysis for Smart Grid Functions: The InteGrid Project Approach

Autores
Menci, SP; Bessa, RJ; Herndler, B; Korner, C; Rao, BV; Leimgruber, F; Madureira, AA; Rua, D; Coelho, F; Silva, JV; Andrade, JR; Sampaio, G; Teixeira, H; Simoes, M; Viana, J; Oliveira, L; Castro, D; Krisper, U; Andre, R;

Publicação
ENERGIES

Abstract
The evolution of the electrical power sector due to the advances in digitalization, decarbonization and decentralization has led to the increase in challenges within the current distribution network. Therefore, there is an increased need to analyze the impact of the smart grid and its implemented solutions in order to address these challenges at the earliest stage, i.e., during the pilot phase and before large-scale deployment and mass adoption. Therefore, this paper presents the scalability and replicability analysis conducted within the European project InteGrid. Within the project, innovative solutions are proposed and tested in real demonstration sites (Portugal, Slovenia, and Sweden) to enable the DSO as a market facilitator and to assess the impact of the scalability and replicability of these solutions when integrated into the network. The analysis presents a total of three clusters where the impact of several integrated smart tools is analyzed alongside future large scale scenarios. These large scale scenarios envision significant penetration of distributed energy resources, increased network dimensions, large pools of flexibility, and prosumers. The replicability is analyzed through different types of networks, locations (country-wise), or time (daily). In addition, a simple replication path based on a step by step approach is proposed as a guideline to replicate the smart functions associated with each of the clusters.

2021

Enabling Interoperable Flexibility and Standardized Grid Support Services

Autores
Falcão, J; Cândido, C; Silva, D; Sousa, J; Pereira, M; Rua, D; Gouveia, C; Coelho, F; Bessa, R; Lucas, A;

Publicação
CIRED 2021 - The 26th International Conference and Exhibition on Electricity Distribution

Abstract

2020

Self-tunable DBMS Replication with Reinforcement Learning

Autores
Ferreira, L; Coelho, F; Pereira, J;

Publicação
Distributed Applications and Interoperable Systems - 20th IFIP WG 6.1 International Conference, DAIS 2020, Held as Part of the 15th International Federated Conference on Distributed Computing Techniques, DisCoTec 2020, Valletta, Malta, June 15-19, 2020, Proceedings

Abstract

Teses
supervisionadas

2021

Towards Tunable Distributed Data Management for IoT

Autor
Luís Manuel Meruje Ferreira

Instituição
UM

2021

Data Market for Energy Industry Forecasting

Autor
Filipe Daniel Vieira da Silva

Instituição
UM

2020

Automatic Parameter Tuning Using Reinforcement Learning

Autor
Luís Manuel Meruje Ferreira

Instituição
UM

2019

High Availability Architecture for Cloud Based Databases

Autor
Hugo Miguel Ferreira Abreu

Instituição
UM

2018

Análise de estabilidade em redes isoladas: a transição das máquinas síncronas para os conversores eletrónicos

Autor
Tiago Lages Ribeiro

Instituição
UP-FEUP