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.
Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Computação Gráfica e Visualização de Dados
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Processamento de Imagens, Visão Computacional e Reconhecimento de Padrões
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Computação Visual
Linha de Pesquisa: Interação Humano-Computador, Realidade Virtual e Aumentada
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Engenharia de Software
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Mineração, Integração e Análise de Dados
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Ciência de Dados e Engenharia de Software
Linha de Pesquisa: Modelagem de Dados e Processos de Negócio
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Concepção de Circuitos e Sistemas Integrados
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Ferramentas para Automação de Projeto Eletrônico
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Projeto de Sistemas Eletrônicos e Computacionais
Linha de Pesquisa: Confiabilidade e Tolerância a Falhas
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Computação de Alto Desempenho e Sistemas Distribuídos
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Arquiteturas Não Convencionais
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Sistemas de Computação
Linha de Pesquisa: Sistemas Embarcados
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Teoria da Computação
Linha de Pesquisa: Algoritmos e Otimização
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Teoria da Computação
Linha de Pesquisa: Lógica e Modelos de Computação
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Inteligência Artificial
Linha de Pesquisa: Aprendizado de Máquina, Representação de Conhecimento e Raciocínio
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Inteligência Artificial
Linha de Pesquisa: Planejamento, Sistemas Multiagentes e Robótica
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Redes de Computadores
Linha de Pesquisa: Arquiteturas, Protocolos e Gerência de Redes e Serviços
Integrantes:
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:
Área de Concentração: Redes de Computadores
Linha de Pesquisa: Segurança Cibernética
Integrantes:
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: