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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
    • Mariana Luderitz Kolberg
    • Renan de Queiroz Maffei

    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:

    • Erika Fernandes Cota
    • Karin Becker
    • Lucineia Heloisa Thom
    • Marcelo Soares Pimenta
    • Leticia dos Santos Machado
    • Karina Kohl Silveira

    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;
    • Interação Humano Computador – IHC: área de conhecimento em Computação que foca na investigação de novas formas de se relacionar com as soluções computacionais, colocando as pessoas em foco, seus valores, habilidades e demandas. Os temas de pesquisa focam na descoberta de novos processos, métodos em diferentes domínios de aplicação e em abordagens ágeis de software, incluindo design e avaliação de ferramentas. Destacam-se os temas: Comunicação sobre UX; Design e avaliação de ferramentas; UX e práticas ágeis e UX em startups de software.
    • Desenvolvimento Colaborativo de Software: relacionada a área de suporte para coordenação e comunicação de atividades de pessoas em ambientes compartilhados – Cooperative Supported Computer Work (CSCW). Os temas de pesquisa focam em desenvolvimento distribuído de software, engenharia de requisitos com métodos ágeis, aspectos humanos no desenvolvimento de software e engenharia de software experimental. Destacam-se os temas: Fatores humanos e sociotécnicos no desenvolvimento de software; Open collaboration no desenvolvimento de software; Foundational model (Language Models) e o impacto no desenvolvimento de software; Modelos e processos de software; Engenharia de requisitos e práticas ágeis; Engenharia de software experimental e  Diversidade de gênero e inclusão na computação.

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

    Integrantes:

    • Dennis Giovani Balreira
    • Joel Luis Carbonera
    • Jose Palazzo Moreira De Oliveira
    • João Luiz Dihl Comba
    • Karin Becker
    • Lucas Mello Schnorr
    • Mara Abel
    • Mariana Recamonde Mendoza
    • Renata De Matos Galante
    • Viviane Pereira Moreira
    • Karina Kohl Silveira
    • Luciana Regina Bencke
    • Lucineia Heloisa Thom

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

    Integrantes:

    • Arthur Francisco Lorenzon
    • Claudio Fernando Resin Geyer
    • Lucas Mello Schnorr
    • 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:

    • Arthur Francisco Lorenzon
    • Antonio Carlos Schneider Beck Filho
    • Claudio Machado Diniz
    • 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
    • José Rodrigo Furlanetto de Azambuja
    • 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:

    • Bruno Iochins Grisci
    • Henrique Becker
    • Marcio Dorn

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

    Integrantes:

    • Ana Lucia Cetertich Bazzan
    • Anderson Rocha Tavares
    • André Grahl Pereira
    • Bruno Iochins Grisci
    • Dante Augusto Couto Barone
    • Dennis Giovani Balreira
    • Jacob Scharcanski
    • Joel Luis Carbonera
    • Luis Da Cunha Lamb
    • Mara Abel
    • Marcio Dorn
    • Mariana Recamonde Mendoza
    • Lucas Nunes Alegre

    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
    • Anderson Rocha Tavares
    • André Grahl Pereira
    • Edison Pignaton de Freitas
    • Edson Prestes e Silva Junior
    • Lucas Nunes Alegre
    • Mariana Luderitz Kolberg
    • Renan de Queiroz Maffei

    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: Inteligência Artificial
    Linha de Pesquisa: Processamento de Linguagem Natural

    Integrantes:

    • Dennis Giovani Balreira
    • João Luiz Dihl Comba
    • Karin Becker
    • Luciana Regina Bencke
    • Viviane Pereira Moreira

    Descrição:A linha de pesquisa em Processamento de Linguagem Natural (PLN) investiga métodos computacionais para representação, compreensão e geração de linguagem em múltiplos contextos. Essa linha abrange tanto os problemas clássicos de PLN, relacionados à compreensão da linguagem, quanto o desenvolvimento de novas abordagens em larga escala baseadas em modelos de linguagem, visando sistemas mais robustos, interpretáveis e alinhados ao raciocínio humano.

    Temas de Pesquisa:

    • Tarefas tradicionais de PLN, tais como representação da linguagem, classificação de textos, reconhecimento de entidades nomeadas, inferência textual, sistemas de perguntas e respostas, simplificação textual, análise de sentimento, extração de informação;
    • Tarefas de interseção de PLN e Recuperação de Informações, tais como Retrieval-Augmented Generation;
    • Criação de recursos linguísticos e conjuntos de dados anotados;
    • Aplicações de PLN em áreas como saúde, direito, finanças, redes sociais e ciências aplicadas, incluindo estudos de viés e transparência;
    • Mineração de dados textuais não estruturados: análise de textos em redes sociais, artefatos de software, letras de música e documentos técnicos, explorando fenômenos sociais e culturais.
    • Modelagem de linguagem (pré-treino, fine-tuning e alinhamento), small language models (SLMs), agentes baseados em LLM, engenharia e otimização de prompts/contexto.

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

    Integrantes:

    • Alberto Egon Schaeffer Filho
    • Edison Pignaton De Freitas
    • Gabriel Luca Nazar
    • Juliano Araujo Wickboldt
    • Jéferson Campos Nobre
    • Lisandro Zambenedetti Granville
    • Luciano Paschoal Gaspary
    • Weverton Luis Da Costa Cordeiro
    • Eder John Scheid

    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
    • Jéferson Campos Nobre
    • Lisandro Zambenedetti Granville
    • Luciano Paschoal Gaspary
    • Weverton Luis Da Costa Cordeiro
    • Eder John Scheid

    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.