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Pesquisa | Linhas de Pesquisa

Para oferecer ao candidato uma visão melhor da estrutura de pesquisa no PPGC, segue abaixo uma descrição das áreas de concentração e linhas de pesquisa e os nomes dos pesquisadores a elas vinculados.

Áreas de Concentração:


Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Computação Gráfica e Visualização de Dados

Integrantes:

  • Anderson Maciel
  • Carla Maria Dal Sasso Freitas
  • Eduardo Simões Lopes Gastal
  • João Luiz Dihl Comba
  • Luciana Porcher Nedel
  • Manuel Menezes de Oliveira Neto
  • Marcelo Walter

Descrição: A pesquisa em Computação Gráfica é voltada ao desenvolvimento de técnicas para síntese de imagens, modelagem geométrica e estruturas de dados espaciais, as quais são utilizadas em diversas aplicações. Isto inclui modelagem e rendering de objetos complexos e naturais, síntese de texturas, rendering foto-realístico, jogos e entretenimento digital, animação, simulação baseada em física, deformação de objetos, estruturas de dados espaciais, algoritmos geométricos e aplicações na Indústria Criativa. A pesquisa em Visualização de Dados abrange o desenvolvimento de técnicas de visualização de informações e dados científicos, visando a solução de problemas envolvendo dados complexos e/ou em grandes volumes. Os estudos envolvem dados de naturezas diversas: categóricos, quantitativos, temporais e espaciais, por exemplo. São desenvolvidas técnicas interativas convencionais (2D e 3D), técnicas imersivas, em colaboração com a linha de Interação Humano-Computador, Realidade Virtual e Aumentada, e avaliação de técnicas de visualização interativa. Técnicas de visual analytics são também abordadas, na intersecção com a linha de Mineração, Integração e Análise de Dados.

Temas de Pesquisa:

  • Modelagem de Fenômenos Naturais: técnicas para modelagem, simulação e visualização de fenômenos naturais, síntese de texturas bio-inspiradas, e síntese de imagens para cirurgias virtuais;
  • Síntese de Imagens: técnicas para síntese de imagens fotorealísticas e não-fotorealísticas, representação de características de objetos utilizando texturas, e re-iluminação interativa de imagens;
  • Jogos e Entretenimento Digital: técnicas para renderização de objetos em tempo real, tratamento de visibilidade e transparência, e planejamento de caminhos;
  • Animação e Simulação: técnicas de animação baseada em física, simulação e animação de fluidos, deformação de tecidos;
  • Visualização de Dados: técnicas para visualização interativa de dados espaço-temporais, dados multidimensionais, imagens confocais, visualização imersiva, visualização de grandes volumes de dados (big data) em tempo real, e visualização de eventos espaço-temporais.

Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Processamento de Imagens, Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões

Integrantes:

  • Cláudio Rosito Jung
  • Eduardo Simões Lopes Gastal
  • Jacob Scharcanski
  • Manuel Menezes de Oliveira Neto

Descrição: A pesquisa em Processamento de lmagens, Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões é voltada para o processamento da informação visual com base na análise de imagens, vídeos e dados multimodais (e.g. dados audiovisuais) originados de fontes diversas.  O principal objetivo é desenvolver algoritmos que realizam tarefas relevantes envolvendo desde a manipulação de imagens e vídeos (filtragem, realce, segmentação, análise de autenticidade, composição, redimensionamento, etc.), entendimento de cenas (reconhecimento e extração de objetos 2D/3D, rastreamento e análise do comportamento humano, veículos inteligentes, etc.) e aplicações diversas (área médica, fotografia computacional, desenvolvimento de novos dispositivos para avaliação da qualidade visual, etc.). 

Temas de Pesquisa:

  • Manipulação de Imagens e vídeos: desenvolver técnicas eficientes para filtragem, realce, segmentação, detecção de padrões, verificação de autenticidade, composição e redimensionamento de imagens e vídeos;
  • Reconstrução 3D: inferir e extrair informação 3D com base em uma ou mais vistas da mesma cena obtidas por meio de sensores como câmeras RGB, RGB-D, scanners 3D, e/ou análise multimodal com arranjos de microfones;
  • Análise de cenas: interpretar semanticamente imagens e vídeos, com aplicação em categorização de objetos, reconhecimento de atividade humana, sistemas de apoio ao motorista e veículos autônomos;
  • Aplicações Médicas: desenvolver técnicas para auxílio a diagnósticos a partir da análise de diversas modalidades de imagens médicas, apoio à pesquisa básica em saúde, e sumarização de vídeos;
  • Fotografia Computacional: desenvolver algoritmos e acessórios que possibilitem ampliar as funcionalidades e experiências com imagens e vídeos para além do que pode ser obtido com o uso convencional de câmeras e algoritmos de processamento de imagens;
  • Reconhecimento de Padrões: desenvolver técnicas para reconhecimento de padrões em imagens e vídeos considerando técnicas de processamento de imagens, teoria probabilística clássica, e aprendizagem de máquina;
  • Avaliação da Qualidade Visual: desenvolver protótipos de dispositivos móveis e de baixo custo para avaliação da qualidade visual de pessoas.

Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Interação Humano-Computador, Realidade Virtual e Aumentada

Integrantes:

  • Anderson Maciel
  • Carla Maria Dal Sasso Freitas
  • Luciana Porcher Nedel
  • Marcelo Soares Pimenta

Descrição: A pesquisa nas áreas de interação humano-computador, realidade virtual e aumentada envolvem primariamente a proposta e avaliação de novas técnicas de interação. As pesquisas nesta área incluem a exploração de técnicas de interação aplicadas a ambientes virtuais 3D e a situações específicas como acessibilidade (proposta de soluções interativas para pessoas com necessidades especiais), interação háptica, interação usando dispositivos móveis, interação aplicada à música, etc. São também temas de pesquisa: a proposta de novos dispositivos de interação em realidade virtual, o estudo do efeito da realidade virtual e aumentada em aplicações de treinamento e ensino (simuladores imersivos), a proposta de novas linguagens interativas, a avaliação dos efeitos do uso de realidade virtual imersiva no comportamento dos usuários, entre outros. A pesquisa na área de IHC envolve ainda temas em comum com outras sub-áreas. Técnicas de animação em tempo real são contribuições importantes para a obtenção de cenas realistas em realidade virtual, ao passo que o uso de realidade virtual associado às pesquisas em visualização de informações constitui uma nova área de pesquisa denominada visualização imersiva

Temas de Pesquisa:

  • Interfaces baseadas em dispositivos móveis: estudo do uso de dispositivos móveis e seus sensores na proposta de novas técnicas de interação 3D;
  • Interação háptica: interação através do tato, retorno de força ou vibrotátil como complemento à interação em ambientes virtuais 3D ou como suporte a portadores de necessidades especiais;
  • Estudo de percepção e presença em ambientes virtuais: estudo dos efeitos negativos e positivos do uso de realidade virtual e técnicas de interação 3D na execução de tarefas realizadas em ambientes imersivos;
  • Aplicações de realidade virtual e aumentada: estudo do uso e impacto da realidade virtual e aumentada em tarefas diversas, envolvendo tipicamente o desenvolvimento de simuladores e jogos;
  • Visualização imersiva: técnicas imersivas para visualização de informações, envolvendo visualização de dados em realidade virtual através do uso de head-mounted displays e interação 3D natural, visualização imersiva em realidade aumentada, envolvendo a inserção de visualizações em cenas reais.

Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Engenharia de Software

Integrantes:

  • Daltro Jose Nunes
  • Erika Fernandes Cota
  • Ingrid Oliveira de Nunes
  • Karin Becker
  • Leila Ribeiro
  • Lucineia Heloisa Thom
  • Lucio Mauro Duarte
  • Marcelo Soares Pimenta

Descrição: Sistemas de Software hoje têm um papel fundamental na sociedade, sendo utilizados e automatizando tarefas nos mais diversos domínios. Eles têm se tornado cada vez maiores, envolvendo milhões de linhas de código e grandes equipes de desenvolvimento possivelmente geograficamente distribuídas. Para que a construção e evolução destes sistemas de software sejam viáveis na prática, é essencial que se adote “uma abordagem sistemática, disciplinada e quantificada para o desenvolvimento, operação e manutenção de software”, sendo isto a Engenharia de Software. O grupo de pesquisadores que atuam nesta linha possuem publicações recentes em diversos periódicos e conferências da área, tais como IEEE Transactions on Software Engineering, Software Practice & Experience, ICSE, MSR, SEAMS, FASE, SBES e SBMF. No PPGC, pesquisadores da linha de Engenharia de Software atuam nos seguintes temas.

Temas de Pesquisa:

  • Projeto, Implementação e Evolução de Software;
  • Métodos Ágeis;
  • Mineração de Repositórios e Artefatos de Software;
  • Sistemas Auto-Adaptativos;
  • Verificação, Validação e Teste;
  • Métodos Formais;
  • Engenharia de Software Experimental.

Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Mineração, Integração e Análise de Dados

Integrantes:

  • Ana Lucia Cetertich Bazzan
  • Joao Luiz Dihl Comba
  • Karin Becker
  • Leandro Krug Wives
  • Lucas Mello Schnorr
  • Mara Abel
  • Renata De Matos Galante
  • Viviane Pereira Moreira

Descrição: Esta linha investiga técnicas, métodos e ferramentas que permitam a extrair valor agregado de grandes volumes de dados bruto disponíveis em diversas fontes e de vários formatos. A linha desenvolve pesquisas voltadas: i) ao desenvolvimento de técnicas, métodos e ferramentas de extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados; ii) desenvolvimento de aplicações de integração, mineração e análise de dados em diferentes domínios; iii)  a análise, descoberta e compreensão de fenômenos através da ciência de dados; iv) a técnicas e modelos computacionais que tornem o processo de análise e dados escalável e reproduzíveis.

Temas de Pesquisa:

  • Processo de Descoberta de Conhecimento: desenvolve pesquisa exploratória acerca da extração de conhecimento a partir de grandes volumes de dados. O processo envolve a coleta, integração, pré-processamento, mineração e interpretação dos resultados;
  • Sistemas de Recomendação: pesquisa a recomendação de itens (documentos, páginas, produtos, etc.) de acordo com o contexto, o perfil e os interesses do usuário, tendo como diferencial o uso de dimensões não convencionais, tais como as características do entorno do usuário e a ubiquidade do ambiente, além de fazer uso de métricas diferenciadas, como a avaliação do grau de ineditismo (novidade) dos itens e novas métricas de avaliação da similaridade entre os elementos;
  • Mineração de Textos e da Web: trata da classificação e do agrupamento de documentos e recursos disponíveis na Web. Faz uso de técnicas e algoritmos de machine learning e mineração de dados; Envolve ainda a análise de links, análise de redes sociais (e.g. Twitter, jogos on-line, fóruns) e mineração de sentimentos (ou análise de polaridade);
  • Ciência de Dados (data science): investiga o uso de técnicas estatísticas, algoritmos de aprendizado de máquina, analítica visual, entre outros, para compreensão de problemas e fenômenos a partir de grandes volumes de dados;
  • Escalabilidade em tempo e espaço da análise de dados: investiga técnicas estatísticas de agregação de dados e de otimização de código para aumentar a quantidade de dados que podem ser analisados ou para diminuir o tempo de análise com ferramental existente;
  • Workflow reproduzível de análise de dados: investiga o uso, desenvolvimento e a paralelização da execução de workflows, de forma que a análise de dados seja reprodutível.

Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Modelagem de Dados e Processos de Negócio

Integrantes:

  • Jose Palazzo Moreira De Oliveira
  • Leandro Krug Wives
  • Lucineia Heloisa Thom

Descrição: A linha de Modelagem de Dados e Processos tem como foco a modelagem e a implantação de modelos de bancos de dados, sistemas de informação e Processos de Negócio, especialmente aqueles que envolvem características não convencionais. Envolve a investigação de modelos espaciais, temporais e espaço-temporais. Lida com Esquemas Conceituais, Ontologias, adaptabilidade de sistemas Web, recomendação, geração de metadados, modelagem de perfil, métricas de reputação, processos e serviços, envolvendo sua documentação, padronização e automatização.

Temas de Pesquisa:

  • Ontologias e Modelos Conceituais: envolve a análise e o desenvolvimento de modelos de sistemas de informação, processos de negócio, recursos (web), dados, estruturas e demais entidades relevantes para o domínio de interesse;
  • Modelagem e Automação de Processos de Negócio: extração de modelos de processo a partir de texto em linguagem natural e de documentação de organizações, técnicas para visualização, qualidade e atualização de modelos de processo, transformação de modelo de negócio em modelo de execução;
  • Interoperabilidade: estudo e desenvolvimento de técnicas e modelos para a integração e troca de dados e informações entre modelos e sistemas;
  • Serviços Web: técnicas de modelagem e descrição sintática, semântica e contextual de serviços, além de técnicas de descoberta, seleção e cálculo de similaridade (matchmaking) para a execução automática e dinâmica de serviços, em especial em ambientes ubíquos e inteligentes (smart environments, smart cities) e home care;
  • Recomendação: desenvolvimento de modelos e algoritmos para recomendação de recursos em processos, sistemas web e “smart systems”;
  • Smart Cities e Domótica: desenvolvimento de técnicas, modelos, algoritmos e soluções para ambientes inteligentes e ubíquos, tendo como base a análise de contexto, a multiplicidade e a dinamicidade de dispositivos (sensores e atuadores) bem como necessidades dos usuários.

Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Concepção de Circuitos e Sistemas Integrados

Integrantes:

  • Renato Perez Ribas
  • Ricardo Augusto Da Luz Reis
  • Sergio Bampi

Descrição: A pesquisa em sistemas eletrônicos foca em integração de soluções de hardware em circuitos avançados de dimensões nano-métricas, com técnicas de integração ultra-densa, em circuitos CMOS e dispositivos nano-eletrônicos não convencionais.  A linha de concepção de sistemas em chip são focadas em técnicas inovadoras para implementação de algoritmos e arquiteturas dedicadas com alto grau de eficiência energética, utilizando ferramentas avançadas para suporte ao projeto.

Temas de Pesquisa:

  • Algoritmos e arquiteturas de hardware dedicadas para processamento de imagem e de vídeo:desenvolver técnicas e algoritmos eficientes em área e energia para implementação em hardware dedicado à filtragem de imagens, codificação de imagens e codificação de vídeo digital. Desenvolvimento de aceleradores e co-processadores para DSP (digital signal processing). Investigação de técnicas de DSP dedicadas para a implementação em processadores gráficos (GP-GPUs) de propósito geral, em ASICs e processadores multi-core;
  • Projeto de Circuitos Integrados digitais:desenvolvimento de chips ASICs, com metodologias de especificação, projeto e síntese digital automatizada, síntese lógica em tecnologias não-convencionais, verificação funcional, geração de layout, verificação física e teste pós-fabricação. Desenvolvimento de arquiteturas de hardware dedicadas com metodologias inovadoras de síntese e de verificação. Desenvolvimento de sistemas em chip com ferramentas de síntese de alto nível – algoritmos sintetizados em RTL, com exploração e otimização do projeto;
  • Projeto de Circuitos Integrados mistos analógico-digitais: projeto de circuitos digitais CMOS operando em “near-threshold,” projeto de circuitos digitais em ultra-baixa tensão, projeto de conversores analógico-digitais e geradores de relógio por “loops” de controle de fase, frequência e de atraso. Filtragem com técnicas de tempo discreto;
  • Projeto de Sistemas em Chip e MPSoCs: Projeto de multiprocessadores integrados em um chip, com cores semelhantes ou cores heterogêneos dedicados a diferentes aplicações, assim como sistemas em chip baseados em aceleradores de hardware. Projeto de MPSoCs tolerantes a falhas;
  • Concepção de Circuitos Integrados Otimizados para Baixo Consumo: Projeto de nanocircuitos dedicados à internet das coisas, com o uso de técnicas eficientes e intensivas para a redução de consumo estático.

Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Ferramentas para Automação de Projeto Eletrônico

Integrantes:

  • Andre Inacio Reis
  • Renato Perez Ribas
  • Ricardo Augusto Da Luz Reis

Descrição: A linha de ferramentas para automação de projeto eletrônico estuda os algoritmos utilizados na síntese da funcionalidade lógica e física de circuitos e sistemas integrados. Incluindo também as estruturas de dados usadas na verificação formal da funcionalidade destes circuitos e sistemas. Para tanto, circuitos são abstraídos como grafos e tratados com algoritmos de otimização incluindo programação inteira e linear, satisfiabilidade, e técnicas de programação dinâmica. Os egressos de mestrado e doutorado desta linha de pesquisa tem se destacado nacional e internacionalmente, tendo recebido prêmios em olimpíadas e concursos de programação na área, em conferências internacionais tais como ICCAD, ISPD e IWLS. Além disso a área tem contribuído para formar pessoas que se inserem no cenário internacional com facilidade, tendo egressos em empresas tais como Synopsys, Cadence, Mentor, Intel, IBM, NXP e Silvaco. Os orientadores da linha de pesquisa tem publicado frequentemente em revistas de renome, incluindo várias Transactions da ACM e da IEEE. Os professores da linha de pesquisa tem grande número de patentes concedidas nos EUA. A linha de pesquisa é dinâmica, proporcionando várias oportunidades de cooperação internacional, tanto acadêmicas quanto empresariais.

Temas de Pesquisa:

  • Algoritmos e estruturas de dados para síntese e manipulação de funções lógicas;
  • Algoritmos e estruturas de dados para verificação formal da funcionalidade;
  • Algoritmos e estruturas de dados de satisfiability e satisfiability modulo theory (SMT), incluindo aplicações;
  • Algoritmos e estruturas de dados para projeto físico de circuitos e sistemas digitais;
  • Algoritmos e estruturas de dados de posicionamento;
  • Algoritmos e estruturas de dados para roteamento;
  • Aplicações de programação inteira e linear na otimização de circuitos modelados como grafos.

Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Confiabilidade e Tolerância a Falhas

Integrantes:

  • Fernanda Gusmao De Lima Kastensmidt
  • Gabriel Luca Nazar
  • Paolo Rech
  • Ricardo Augusto Da Luz Reis

Descrição: O grupo de pesquisa do Instituto de Informática da UFRGS na área de Confiabilidade e Tolerância a Falhas está entre os mais reconhecidos e respeitados do mundo. Temos parcerias, colaborações ativas e contatos com as maiores indústrias de dispositivos computacionais (AMD, ARM, Intel, NVIDIA, Xilinx) e com os maiores laboratórios de pesquisas (Los Alamos National Lab, Jet Propulsion Lab, Rutherford Appleton Lab, IES). O grande interesse das indústrias e dos pesquisadores nesta linha de pesquisa nasce do fato que nenhum sistema computacional é imune às falhas, que podem acontecer tanto no HW quanto no SW. O projeto dos dispositivos e dos códigos para qualquer aplicação, por tanto, tem que considerar a possibilidade de falhas acontecerem. A linha de pesquisa sobre Confiabilidade e Tolerância a Falhas tem como objetivo justamente a avaliação e a mitigação das falhas (HW ou SW) em sistemas digitais e de computação. A tolerância a falhas se tornou fundamental nos últimos anos, visto que a redução das dimensões dos transistores, o aumento dos recursos disponíveis e da frequência de funcionamento ocasiona incrementos na taxa de falhas. A complexidade das aplicações e dos dispositivos torna muito complicada a avaliação dos efeitos das falhas, que requer um conhecimento detalhado tanto da implementação física quanto da arquitetura e do código executado. Obviamente, entre as aplicações que mais precisam ser tolerantes a falhas encontram-se as automotivas, aeroespaciais e de alto desempenho ou High Performance Computing (HPC). Os supercomputadores modernos apresentam uma taxa de falhas na ordem de 1 falha a cada 10h, o que é claramente inaceitável, dado o volume de dados processados e a importância das aplicações que estão sendo executadas. É preciso, então, criar técnicas de proteção ou detecção de falhas que sejam eficientes. Além disso, os carros do futuro tendem a ser totalmente automatizados e, evidentemente falhas no sistema não serão aceitas.

Temas de Pesquisa:

  • Avaliação da taxa de falhas de dispositivos modernos, tais como CPUs, GPUs, FPGAs, ASICs, sistemas embarcados e sistemas heterogêneos;
  • Realização de experimentos de radiação por meio de feixes acelerados de partículas (íons pesados, nêutrons, prótons);
  • Desenvolvimento de técnicas de detecção e correção de falhas em software, firmware, hardware;
  • Estudo do impacto das falhas em aplicações de alto desempenho, como por exemplo, supercomputadores, servidores, cloud;
  • Tolerância a falhas dos novos paradigmas computacionais, como redes neurais e códigos altamente paralelos;
  • Proposta e desenvolvimento de arquiteturas e circuitos tolerantes a falhas para aplicações espaciais e aviônicas;
  • Avaliação e mitigação das falhas críticas para sistemas automotivos;
  • Estudo da relação entre computação aproximada e efeitos das falhas.

Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Computação de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos

Integrantes:

  • Claudio Fernando Resin Geyer
  • Lucas Mello Schnorr
  • Nicolas Bruno Maillard
  • Philippe Olivier Alexandre Navaux

Descrição: Esta linha de pesquisa procura investigar métodos e técnicas que contribuam positivamente para a prática de agregar o poder computacional de múltiplos computadores para entregar um desempenho muito maior do que seria realizável em um conjunto pequeno de computadores. Essa área é fundamental para que a resolução de problemas de grande porte se torne possível em aplicações oriundas da ciência computacional (simulações científicas) e negócio (análise de grande volume de dados). Assim, esta área de pesquisa procura investigar a aplicação de arquiteturas avançadas de processadores, de clusters computacionais (em ambientes de nuvem e de grade), de redes de interconexão, e de sistemas distribuídos de uma maneira geral, para obter-se uma execução satisfatória. A investigação do uso destes elementos computacionais se dá de acordo com critérios multiobjetivos como, por exemplo, alto desempenho em tempo de execução, consumo de energia reduzido, uso eficiente e balanceado dos principais elementos computacionais tais como rede, disco, memória e processador.

Temas de Pesquisa:

  • Arquiteturas paralelas multicore (x86, ARM) e aceleradores (GPUs, FPGA);
  • Escalonamento e balanceamento de tarefas em ambientes heterogêneos;
  • Análise de desempenho de aplicações de alto desempenho;
  • Cluster, Grid, Cloud, VM machines;
  • Programação paralela e distribuída;
  • Gerenciamento de recursos distribuído;
  • Computação Ubiqua e Pervasiva.

Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Arquiteturas Não Convencionais

Integrantes:

  • Antonio Carlos Schneider Beck Filho
  • Gabriel Luca Nazar
  • Luigi Carro
  • Paolo Rech
  • Philippe Olivier Alexandre Navaux

Descrição: Com o final das Lei de Moore e Escala de Dennard, a necessidade de se obter performance com um hardware que não evolui mais na taxa esperada e que proporcionalmente consome mais potência vai exigir novas maneiras de se observar o problema. Em especial, a busca por eficiência energética e a necessidade de cada vez mais desempenho obrigarão a adoção de estruturas de hardware não convencionais nas diversas áreas da Computação, visto que a demanda por mais rapidez e baixa energia permanece em aplicações modernas de Inteligência Artificial, Redes de Computadores, Big Data e Internet of things (IoT). Esta linha se propõe a estudar solução mistas de software e hardware, explorando diferentes aspectos da hierarquia de memórias, estilos de processamento e  linguagens de programação. A linha busca por aplicações que pertençam a nichos (e portanto, possam ser otimizadas por alguma peculiaridade), mas ao mesmo tempo que sejam impactantes na sociedade e na Computação, de maneira que o custo de desenvolvimento seja justificado. A construção destes sistemas exige técnicas específicas, permeando hardware e software, conforme os temas a seguir.

Temas de Pesquisa:

  • Processadores adaptativos para desempenho, eficiência energética e confiabilidade;
  • Processamento em memória, abstração de software e compiladores dedicados;
  • Computação aproximativa e aplicações em IA;
  • Aceleradores de domínios específicos.

Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Sistemas Embarcados

Integrantes:

  • Antonio Carlos Schneider Beck Filho
  • Carlos Eduardo Pereira
  • Edison Pignaton De Freitas
  • Erika Fernandes Cota
  • Flávio Rech Wagner
  • Gabriel Luca Nazar
  • Luigi Carro
  • Paolo Rech

Descrição: Esta linha aborda todos os estágios de desenvolvimento de sistemas computacionais embarcados, explorando o espaço de projeto para, de maneira automática, rápida e confiável, implementar diferentes camadas de hardware e software que são otimizadas para diferentes tipos e domínios de aplicação. Diversos exemplos são encontrados em nosso cotidiano: entretenimento (games) e telecomunicações (smartphones); controle de aeronaves e carros autoguiados; sistemas de tempo real; soluções médicas que aumentam a autonomia e a segurança de pacientes; sistemas de automação residencial e industrial; soluções que agilizam e reduzem custos de um negócio; ou em simples utilitários pessoais, como smartbands para sensoriamento de sono ou esportes. Assim, buscamos respostas para uma série de perguntas: Como maximizar o tempo de utilização do meu dispositivo sem necessidade de recarga? Como baixar os custos de produção destes sistemas, mantendo o alto desempenho e confiabilidade? Como aumentar o uso destes dispositivos no nosso cotidiano? Como garantir que o sistema embarcado forneça uma resposta em tempo hábil?  A construção destes sistemas exige técnicas específicas, conforme os temas a seguir.

Temas de Pesquisa:

  • Software de aplicação específica usando novas metodologias e técnicas para automação no seu desenvolvimento, visando qualidade, desempenho, redução de potência etc;
  • Desenvolvimento de arquiteturas de HW/SW, síntese automática de processadores e geração eficiente de código visando redução de consumo de energia;
  • Implementação de algoritmos especializados através de metodologias baseadas em modelos e uso de métricas específicas para auxiliar o desenvolvedor durante o desenvolvimento;
  • Teste e confiabilidade de sistemas embarcados, paralelos e móveis, usando métodos de HW/SW;
  • Modelagem, especificação de requisitos, análise de previsibilidade e linguagens de programação para sistemas embarcados de tempo real ou distribuídos;
  • Protocolos e comunicação de rede com requisitos de tempo, considerando agendamento de mensagens, métodos de acesso, modelos analíticos e middleware de tempo real;
  • Proposta e desenvolvimento de arquiteturas e modelos para sistemas de automação industrial e predial, veicular e aviônicos.

Área de Concentração: Teoria da Computação
Linha de Pesquisa: Algoritmos e Otimização

Integrantes:

  • Luciana Salete Buriol
  • Marcio Dorn
  • Marcus Rolf Peter Ritt

Descrição: A linha de algoritmos e otimização tem como objetivo principal projetar algoritmos eficientes para resolução de problemas. Os algoritmos são analisados do ponto de vista teórico e experimental. Problemas originados de aplicações práticas diretas são bem vindos, e problemas de cunho principal científico também são abordados pelo grupo. Em otimização abordamos temas tais como modelagem matemática de problemas, desigualdades válidas, desenvolvimento de métodos exatos e heurísticos para resolver problemas combinatórios.  Na área de algoritmos, trabalhamos na formalização de problemas com provas de NP-Completude, e também no projeto de algoritmos de aproximação e de complexidade parametrizada. De forma geral, os trabalhos realizados no âmbito do grupo possuem contribuições teóricas e experimentais.

Temas de Pesquisa:

  • Definição e modelagem modelagem matemática de problemas, resolução exata via solver, projeto de métodos exatos ou heurísticos;
  • Logística na Área da Saúde: alocação de enfermeiras e médicos, formação de equipes e roteamento para atendimento domiciliar, entre outros;
  • Logística: roteamento de veículos e planejamento ótimo de distribuição;
  • Problemas de alocação de distritos para eleições, distribuição comercial e assentamentos rurais;
  • Produção: agendamento ótima de tarefas, e otimização de linhas de montagem;
  • Projeto e análise de algoritmos para resolução de problemas em bigdata;
  • Resolução heurística para problemas em Bioinformática: Atracamento Molecular, Modelagem e Predição Estrutural de Polipeptídeos, entre outros.

Área de Concentração: Teoria da Computação
Linha de Pesquisa: Lógica e Modelos de Computação

Integrantes:

  • Álvaro
  • Daltro Jose Nunes
  • Leila Ribeiro
  • Luis Da Cunha Lamb
  • Lucio Mauro Duarte

Descrição: Esta linha tem como objetivo o desenvolvimento e análise de modelos de sistemas computacionais, bem como a formalização dos processos de Engenharia de Software e suas atividades. Modelos computacionais são descrições abstratas de sistemas reais. Sobre esses modelos, é possível realizar  diversos tipos de verificações de requisitos, que são geralmente descritos usando-se algum tipo de lógica, que permite uma descrição precisa do que se quer verificar e pode ser usada para uma análise automática em ferramentas disponíveis. A meta é prover técnicas e metodologias que deem suporte ao correto desenvolvimento de sistemas computacionais dos mais diversos tipos e produzam documentação formal tanto da estrutura e do comportamento destes sistemas quanto de suas propriedades.

Temas de Pesquisa:

  • Lógicas para descrição e análise de propriedades de sistemas complexos;
  • Modelos para sistemas computacionais: definição de modelos para sistemas computacionais considerando diferentes área de aplicação (Economia, Medicina, Biologia, Administração, etc), bem como diversos aspectos, como concorrência, segurança, probabilidade, etc. Esses modelos podem ser usados como base para diversos tipos de análises e simulações, bem como para o desenvolvimento baseado em modelos (MDE);
  • Extração de modelos de software: Técnicas estáticas, dinâmicas e híbridas para a construção de modelos qualitativos e quantitativos a partir de software existente, possibilitando a aplicação de técnicas de verificação formal mesmo para sistemas em uso e/ou em evolução;
  • Especificação, semântica e verificação formal: técnicas para descrição formal e análise de software, sob diferentes aspectos;
  • Análise quantitativa de sistemas: técnicas e ferramentas para a descrição e avaliação de comportamentos probabilísticos e estocásticos de sistemas.

Área de Concentração: Inteligência Artificial
Linha de Pesquisa: Aprendizado de Máquina, Representação de Conhecimento e Raciocínio

Integrantes:

  • Aline Villavicencio
  • Ana Lucia Cetertich Bazzan
  • Andre Grahl Pereira
  • Dante Augusto Couto Barone
  • Jacob Scharcanski
  • Luis Da Cunha Lamb
  • Mara Abel
  • Marcio Dorn
  • Rosa Maria Vicari

Descrição: Na área de aprendizado de máquina, são desenvolvidas pesquisas visando o desenvolvimento de técnicas e sistemas que aprendam a partir de dados e conhecimento. São investigadas diversas técnicas de aprendizado, incluindo aprendizado por reforço e redes neurais, bem como aplicações em robótica, bioinformática, processamento de linguagem natural, sistemas multiagentes, visão computacional, “big data” e reconhecimento de padrões. A área de representação de conhecimento e raciocínio abrange pesquisas em aquisição e representação de conhecimento, ontologias, integração entre raciocínio e aprendizado, lógica e automação do raciocínio, bem como aplicações em robótica, educação, computação cognitiva, sistemas multiagentes e na indústria petrolífera. Os resultados de pesquisa do grupo são publicados nas principais conferências (e.g. AAAI, IJCAI, ECAI, NIPS, ICML, AAMAS, ICRA, IROS, etc) e periódicos da área de Inteligência Artificial (e.g. Artificial Intelligence, ACM e IEEE Transactions, entre outros). As pesquisas do grupo levaram ao surgimento de startups na área, bem como a projetos de cooperação inovadores com fomento nacional, norte-americano e europeu.

Temas de Pesquisa:

  • Aprendizado de Máquina: Neste tema, desenvolvemos pesquisa em aprendizado supervisionado e não supervisionado, aprendizado por reforço, redes neurais profundas, integração entre raciocínio e aprendizado de máquina, computação neuro-simbólica e aprendizado distribuído. As áreas de aplicação incluem robótica, bioinformática, processamento de linguagem natural, sistemas multiagente, visão computacional, “big data”, data science e reconhecimento de padrões;
  • Representação de conhecimento e raciocínio: Nesta temática os pesquisadores investigam mecanismos de inferência, integração entre raciocínio e aprendizado de máquina, aquisição e representação de conhecimento e engenharia de ontologias. Entre as áreas de aplicação destacamos a indústria de petróleo, bioinformática, computação cognitiva, educação e robótica.

Área de Concentração: Inteligência Artificial
Linha de Pesquisa: Planejamento, Sistemas Multiagentes e Robótica

Integrantes:

  • Ana Lucia Cetertich Bazzan
  • Andre Grahl Pereira
  • Edison Pignaton de Freitas
  • Edson Prestes e Silva Junior
  • Ingrid Oliveira de Nunes
  • Mariana Luderitz Kolberg

Descrição: Esta linha de pesquisa contempla diferentes temas de atuação. Planejamento é uma abordagem geral para resolução inteligente de problemas que procura encontrar uma sequência de ações que permite a um agente inteligente alcançar a partir de sua situação atual um conjunto de situações objetivo. A motivação dessa abordagem é criar um algoritmo que tenha bom desempenho em qualquer problema sem conhecimento prévio.  Em um segundo tema, sistemas multiagentes representam vários agentes interagindo para realizar uma determinada tarefa. É necessário considerar requisitos como mecanismos de aprendizado de máquina, comunicação, cooperação e coordenação e resolução de conflitos. Sistemas multiagentes são especialmente interessantes em casos onde os problemas são de natureza inerentemente distribuída. Por fim, esta linha contempla também a robótica: Para que robôs consigam atuar de forma satisfatória no ambiente, seja em grupo ou individualmente, é necessário que inúmeros problemas do ponto de vista técnico e ético sejam resolvidos, que incluem, a construção de mapas confiáveis, autolocalização e navegação em ambientes desconhecidos. Aplicações incluem o uso de robôs para fins humanitários, industriais e comerciais bem como para promover o bem-estar do ser humano.

Temas de Pesquisa:

  • Busca Heurística: Desenvolvimento e análise de funções heurísticas, algoritmos de busca informada e não-informada para problemas clássicos, jogos e aplicações;
  • Planejamento Automatizado: Desenvolvimento e análise algoritmos para resolução de problemas de planejamento clássico de forma independente de domínio;
  • Coordenação em sistemas multiagentes: Desenvolvimento de métodos para coordenação de agentes usando, por exemplo, técnicas da teoria de jogos;
  • Aprendizado por reforço multiagente: Desenvolvimento de técnicas para que agentes aprendam a solucionar problemas em ambientes desconhecidos; extensões para casos onde vários agentes interagem e aprendem simultaneamente;
  • Simulação baseada em agentes: Este paradigma de modelagem e simulação usa agentes autônomos para estudar a emergência de fenômenos em sistemas complexos naturais e artificiais;
  • Mapeamento e Autolocalização Simultâneos: Desenvolvimento de métodos e algorítmos probabilísticos e intervalares para a construção de mapas usando robôs;
  • Exploração de Ambientes Desconhecidos: Desenvolvimento de métodos e algorítmos que permitam ao robô, de forma autônoma, visitar e produzir um mapa de um ambiente desconhecido;
  • Ontologias para robótica e automação : Desenvolvimento de modelos baseados em ontologia para viabilizar a comunicação entre robôs. Neste tema, estão incluídos representações relacionadas a aspectos éticos na área de robótica e automação assim como tópicos passíveis de padronização.

Área de Concentração: Redes de Computadores
Linha de Pesquisa: Arquiteturas, Protocolos e Gerência de Redes e Serviços

Integrantes:

  • Alberto Egon Schaeffer Filho
  • Antonio Marinho Pilla Barcellos
  • Edison Pignaton De Freitas
  • Juergen Rochol
  • Lisandro Zambenedetti Granville
  • Luciano Paschoal Gaspary
  • Valter Roesler
  • Weverton Luis Da Costa Cordeiro

Descrição: Esta linha de pesquisa abrange pesquisa básica e aplicada em redes. Inclui desde aspectos de camada física (ex: tecnologias de redes sem fio e redes ópticas) até de camada de aplicação, passando por mecanismos e tecnologias voltados a sua operação correta e eficiente. Agrega investigação e proposição de propostas de natureza analítica e experimental. Atenção especial é dedicada a problemas de grande atualidade e relevância em redes, tais como: infraestruturas de larga escala (ex: IoT) e os diversos desafios associados, novas arquiteturas para a Internet, mecanismos e protocolos inovadores visando a alto desempenho de redes em ambientes de computação em nuvem, propostas de “softwarização” de redes visando a custos reduzidos de aquisição e operação, e medição, caracterização acurada e análise (analytics) de redes e fluxos de aplicações emergentes.

Temas de Pesquisa:

  • Gerenciamento de Redes e Serviços: neutralidade de rede; intent-based networks; interconexões e peering; analytics;
  • Medições e Desempenho de Redes: caracterização de redes de larga escala; visualização de informações;
  • Softwarização de Redes: virtualização de funções de rede; redes definidas por software; virtualização de redes; planos de dados programáveis;
  • Redes Sem Fio e IoT: redes de rádios cognitivos; redes veiculares; redes de sensores; redes de acesso à nuvem; redes 5G; comunicação device-to-device;
  • Computação em Nuvem e Data Center: otimização na alocação de recursos; gerenciamento de fluxos; fragmentação/desempenho em redes de data center;
  • Redes Centradas em Informação: mobilidade em ICN; relacionamento de objetos em CCN; roteadores de alto desempenho em ICN.

Área de Concentração: Redes de Computadores
Linha de Pesquisa: Segurança Cibernética

Integrantes:

  • Alberto Egon Schaeffer Filho
  • Antonio Marinho Pilla Barcellos
  • Lisandro Zambenedetti Granville
  • Luciano Paschoal Gaspary
  • Weverton Luis Da Costa Cordeiro

Descrição: Esta linha aborda diversos aspectos relacionados à segurança e privacidade, resiliência e proteção de redes e de sistemas. Redes de computadores proveem a estrutura física de comunicação para aplicações e constituem uma das principais origens dos problemas abordados. Com o surgimento de redes programáveis e com a proliferação de dispositivos sem-fio, novos desafios precisam ser tratados. A linha de Segurança Cibernética contempla temas de pesquisa voltados a aspectos i) algorítmicos (ex: aprendizagem de máquina e otimização), ii) teóricos (ex: modelagem formal e verificação de políticas de segurança e de privacidade), e iii) práticos (ex: medições de ataques e defesas na Internet, segurança de infraestruturas críticas e IoT, privacy-preserving systems, etc.). Por ser uma área ampla, enfoque é dado a temas de pesquisa de alta relevância científica, em contraposição ao uso de tecnologias, ferramentas ou sistemas já estabelecidos.

Temas de Pesquisa:

  • Segurança em Redes Programáveis: verificação de políticas de segurança em redes programáveis (ex: SDN/NFV/P4); modelagem formal e análise; model-checking; execução simbólica;
  • Medições de Ataques e Defesas na Internet: metodologias de coleta de dados, análise e inferências sobre incidência de ataques e popularidade de mecanismos de defesa; detecção de intrusão e anomalias;
  • Consenso e Privacidade: mecanismos de consenso distribuídos (ex: Blockchain); metodologias para anonimização e privacidade de dados;
  • Resiliência de Redes e de Infraestruturas Críticas: redundância e diversidade de roteamento; sobrevivência do plano de dados; proteção de data centers; segurança em Smart Grids;
  • Segurança em IoT: protocolos de comunicação segura em redes IoT; coleta e monitoramento de dados de segurança; data analytics; privacidade e segurança da informação.