Pesquisa | Linhas de Pesquisa<\/b><\/p>\n
Para oferecer ao candidato uma vis\u00e3o melhor da estrutura de pesquisa no PPGC, segue abaixo uma descri\u00e7\u00e3o das \u00e1reas de concentra\u00e7\u00e3o e linhas de pesquisa e os nomes dos pesquisadores a elas vinculados.<\/p>\n
\u00c1reas de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Computa\u00e7\u00e3o Visual Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>A pesquisa em Computa\u00e7\u00e3o Gr\u00e1fica \u00e9 voltada ao desenvolvimento de t\u00e9cnicas para s\u00edntese de imagens, modelagem geom\u00e9trica e estruturas de dados espaciais, as quais s\u00e3o utilizadas em diversas aplica\u00e7\u00f5es. Isto inclui modelagem e rendering de objetos complexos e naturais, s\u00edntese de texturas, rendering foto-real\u00edstico, jogos e entretenimento digital, anima\u00e7\u00e3o, simula\u00e7\u00e3o baseada em f\u00edsica, deforma\u00e7\u00e3o de objetos, estruturas de dados espaciais, algoritmos geom\u00e9tricos e aplica\u00e7\u00f5es na Ind\u00fastria Criativa. A pesquisa em Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados abrange o desenvolvimento de t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es e dados cient\u00edficos, visando a solu\u00e7\u00e3o de problemas envolvendo dados complexos e\/ou em grandes volumes. Os estudos envolvem dados de naturezas diversas: categ\u00f3ricos, quantitativos, temporais e espaciais, por exemplo. S\u00e3o desenvolvidas t\u00e9cnicas interativas convencionais (2D e 3D), t\u00e9cnicas imersivas, em colabora\u00e7\u00e3o com a linha de Intera\u00e7\u00e3o Humano-Computador, Realidade Virtual e Aumentada, e avalia\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o interativa. T\u00e9cnicas de visual analytics s\u00e3o tamb\u00e9m abordadas, na intersec\u00e7\u00e3o com a linha de Minera\u00e7\u00e3o, Integra\u00e7\u00e3o e An\u00e1lise de Dados.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n \u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Computa\u00e7\u00e3o Visual Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>A pesquisa em Processamento de lmagens, Vis\u00e3o Computacional e Reconhecimento de Padr\u00f5es \u00e9 voltada para o processamento da informa\u00e7\u00e3o visual com base na an\u00e1lise de imagens, v\u00eddeos e dados multimodais (e.g. dados audiovisuais) originados de fontes diversas. O principal objetivo \u00e9 desenvolver algoritmos que realizam tarefas relevantes envolvendo desde a manipula\u00e7\u00e3o de imagens e v\u00eddeos (filtragem, realce, segmenta\u00e7\u00e3o, an\u00e1lise de autenticidade, composi\u00e7\u00e3o, redimensionamento, etc.), entendimento de cenas (reconhecimento e extra\u00e7\u00e3o de objetos 2D\/3D, rastreamento e an\u00e1lise do comportamento humano, ve\u00edculos inteligentes, etc.) e aplica\u00e7\u00f5es diversas (\u00e1rea m\u00e9dica, fotografia computacional, desenvolvimento de novos dispositivos para avalia\u00e7\u00e3o da qualidade visual, etc.).<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n \u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Computa\u00e7\u00e3o Visual Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>A pesquisa nas \u00e1reas de intera\u00e7\u00e3o humano-computador, realidade virtual e aumentada envolvem primariamente a proposta e avalia\u00e7\u00e3o de novas t\u00e9cnicas de intera\u00e7\u00e3o. As pesquisas nesta \u00e1rea incluem a explora\u00e7\u00e3o de t\u00e9cnicas de intera\u00e7\u00e3o aplicadas a ambientes virtuais 3D e a situa\u00e7\u00f5es espec\u00edficas como acessibilidade (proposta de solu\u00e7\u00f5es interativas para pessoas com necessidades especiais), intera\u00e7\u00e3o h\u00e1ptica, intera\u00e7\u00e3o usando dispositivos m\u00f3veis, intera\u00e7\u00e3o aplicada \u00e0 m\u00fasica, etc. S\u00e3o tamb\u00e9m temas de pesquisa: a proposta de novos dispositivos de intera\u00e7\u00e3o em realidade virtual, o estudo do efeito da realidade virtual e aumentada em aplica\u00e7\u00f5es de treinamento e ensino (simuladores imersivos), a proposta de novas linguagens interativas, a avalia\u00e7\u00e3o dos efeitos do uso de realidade virtual imersiva no comportamento dos usu\u00e1rios, entre outros. A pesquisa na \u00e1rea de IHC envolve ainda temas em comum com outras sub-\u00e1reas. T\u00e9cnicas de anima\u00e7\u00e3o em tempo real s\u00e3o contribui\u00e7\u00f5es importantes para a obten\u00e7\u00e3o de cenas realistas em realidade virtual, ao passo que o uso de realidade virtual associado \u00e0s pesquisas em visualiza\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es constitui uma nova \u00e1rea de pesquisa denominada visualiza\u00e7\u00e3o imersiva<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Ci\u00eancia de Dados e Engenharia de Software Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Sistemas de Software hoje t\u00eam um papel fundamental na sociedade, sendo utilizados e automatizando tarefas nos mais diversos dom\u00ednios. Eles t\u00eam se tornado cada vez maiores, envolvendo milh\u00f5es de linhas de c\u00f3digo e grandes equipes de desenvolvimento possivelmente geograficamente distribu\u00eddas. Para que a constru\u00e7\u00e3o e evolu\u00e7\u00e3o destes sistemas de software sejam vi\u00e1veis na pr\u00e1tica, \u00e9 essencial que se adote \u201cuma abordagem sistem\u00e1tica, disciplinada e quantificada para o desenvolvimento, opera\u00e7\u00e3o e manuten\u00e7\u00e3o de software\u201d, sendo isto a Engenharia de Software. O grupo de pesquisadores que atuam nesta linha possuem publica\u00e7\u00f5es recentes em diversos peri\u00f3dicos e confer\u00eancias da \u00e1rea, 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.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n \u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Ci\u00eancia de Dados e Engenharia de Software Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Esta linha investiga t\u00e9cnicas, m\u00e9todos e ferramentas que permitam a extrair valor agregado de grandes volumes de dados bruto dispon\u00edveis em diversas fontes e de v\u00e1rios formatos. A linha desenvolve pesquisas voltadas: i) ao desenvolvimento de t\u00e9cnicas, m\u00e9todos e ferramentas de extra\u00e7\u00e3o de conhecimento a partir de grandes volumes de dados; ii) desenvolvimento de aplica\u00e7\u00f5es de integra\u00e7\u00e3o, minera\u00e7\u00e3o e an\u00e1lise de dados em diferentes dom\u00ednios; iii) a an\u00e1lise, descoberta e compreens\u00e3o de fen\u00f4menos atrav\u00e9s da ci\u00eancia de dados; iv) a t\u00e9cnicas e modelos computacionais que tornem o processo de an\u00e1lise e dados escal\u00e1vel e reproduz\u00edveis.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Projeto de Hardware e Arquiteturas Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Com o final das Lei de Moore e Escala de Dennard, a necessidade de se obter performance com um hardware que n\u00e3o evolui mais na taxa esperada e que proporcionalmente consome mais pot\u00eancia vai exigir novas maneiras de se observar o problema. Em especial, a busca por efici\u00eancia energ\u00e9tica e a necessidade de cada vez mais desempenho obrigar\u00e3o a ado\u00e7\u00e3o de estruturas de hardware n\u00e3o convencionais nas diversas \u00e1reas da Computa\u00e7\u00e3o, visto que a demanda por mais rapidez e baixa energia permanece em aplica\u00e7\u00f5es modernas de Intelig\u00eancia Artificial, Redes de Computadores, Big Data e Internet of things (IoT). Esta linha se prop\u00f5e a estudar solu\u00e7\u00e3o mistas de software e hardware, explorando diferentes aspectos da hierarquia de mem\u00f3rias, estilos de processamento e linguagens de programa\u00e7\u00e3o. A linha busca por aplica\u00e7\u00f5es que perten\u00e7am a nichos (e portanto, possam ser otimizadas por alguma peculiaridade), mas ao mesmo tempo que sejam impactantes na sociedade e na Computa\u00e7\u00e3o, de maneira que o custo de desenvolvimento seja justificado. A constru\u00e7\u00e3o destes sistemas exige t\u00e9cnicas espec\u00edficas, permeando hardware e software, conforme os temas a seguir.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n \u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Projeto de Hardware e Arquiteturas Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>A linha de pesquisa consolida e integra as \u00e1reas de Projeto e Concep\u00e7\u00e3o de Circuitos e Sistemas Integrados, Ferramentas para Automa\u00e7\u00e3o e Confiabilidade e Toler\u00e2ncia a Falhas, promovendo uma vis\u00e3o abrangente do desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es de hardware em diferentes n\u00edveis de abstra\u00e7\u00e3o.<\/p>\n O primeiro foco est\u00e1 na concep\u00e7\u00e3o, integra\u00e7\u00e3o e otimiza\u00e7\u00e3o de sistemas eletr\u00f4nicos avan\u00e7ados, empregando tecnologias de dimens\u00f5es nanom\u00e9tricas, t\u00e9cnicas de integra\u00e7\u00e3o ultra-densa e dispositivos CMOS e nanoeletr\u00f4nicos, visando arquiteturas dedicadas com alta efici\u00eancia energ\u00e9tica e elevado desempenho. Envolve o projeto de circuitos integrados digitais, incluindo o desenvolvimento de ASICs, com metodologias de especifica\u00e7\u00e3o, s\u00edntese digital automatizada, verifica\u00e7\u00e3o funcional e f\u00edsica, gera\u00e7\u00e3o de layout e teste p\u00f3s-fabrica\u00e7\u00e3o. Tamb\u00e9m s\u00e3o exploradas metodologias inovadoras de s\u00edntese e verifica\u00e7\u00e3o e o desenvolvimento de sistemas em chip com ferramentas de s\u00edntese de alto n\u00edvel, nos quais algoritmos s\u00e3o descritos em RTL e otimizados em desempenho, \u00e1rea e consumo. Al\u00e9m disso, a linha abrange o projeto de arquiteturas e aceleradores de hardware dedicados, com \u00eanfase em aplica\u00e7\u00f5es de intelig\u00eancia artificial, aprendizado de m\u00e1quina e vis\u00e3o computacional, assim como em dom\u00ednios representativos como processamento de v\u00eddeo e sistemas de seguran\u00e7a.<\/p>\n A linha contempla tamb\u00e9m a pesquisa em m\u00e9todos e ferramentas de automa\u00e7\u00e3o de projeto eletr\u00f4nico, abrangendo s\u00edntese l\u00f3gica e f\u00edsica, verifica\u00e7\u00e3o formal, e otimiza\u00e7\u00e3o de desempenho e consumo. S\u00e3o utilizados algoritmos e estruturas de dados para modelagem e otimiza\u00e7\u00e3o de circuitos, com base em programa\u00e7\u00e3o inteira, satisfatibilidade e t\u00e9cnicas de explora\u00e7\u00e3o sistem\u00e1tica do espa\u00e7o de projeto, assegurando efici\u00eancia e qualidade na concep\u00e7\u00e3o de sistemas complexos. Por fim, a pesquisa inclui a avalia\u00e7\u00e3o, a modelagem e a mitiga\u00e7\u00e3o de falhas em hardware e software, integrando aspectos de confiabilidade e toler\u00e2ncia a falhas \u00e0s etapas de projeto. S\u00e3o estudadas t\u00e9cnicas de detec\u00e7\u00e3o, corre\u00e7\u00e3o e resili\u00eancia em processadores, ASICs e FPGAs, buscando o desenvolvimento de sistemas eletr\u00f4nicos robustos, eficientes e confi\u00e1veis para aplica\u00e7\u00f5es embarcadas, automotivas, aeroespaciais e de computa\u00e7\u00e3o de alto desempenho.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Sistemas de Computa\u00e7\u00e3o Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Esta linha de pesquisa procura investigar m\u00e9todos e t\u00e9cnicas que contribuam positivamente para a pr\u00e1tica de agregar o poder computacional de m\u00faltiplos computadores para entregar um desempenho muito maior do que seria realiz\u00e1vel em um conjunto pequeno de computadores. Essa \u00e1rea \u00e9 fundamental para que a resolu\u00e7\u00e3o de problemas de grande porte se torne poss\u00edvel em aplica\u00e7\u00f5es oriundas da ci\u00eancia computacional (simula\u00e7\u00f5es cient\u00edficas) e neg\u00f3cio (an\u00e1lise de grande volume de dados). Assim, esta \u00e1rea de pesquisa procura investigar a aplica\u00e7\u00e3o de arquiteturas avan\u00e7adas de processadores, de clusters computacionais (em ambientes de nuvem e de grade), de redes de interconex\u00e3o, e de sistemas distribu\u00eddos de uma maneira geral, para obter-se uma execu\u00e7\u00e3o satisfat\u00f3ria. A investiga\u00e7\u00e3o do uso destes elementos computacionais se d\u00e1 de acordo com crit\u00e9rios multiobjetivos como, por exemplo, alto desempenho em tempo de execu\u00e7\u00e3o, consumo de energia reduzido, uso eficiente e balanceado dos principais elementos computacionais tais como rede, disco, mem\u00f3ria e processador.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n \u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Sistemas de Computa\u00e7\u00e3o Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Esta linha aborda todos os est\u00e1gios de desenvolvimento de sistemas computacionais embarcados, explorando o espa\u00e7o de projeto para, de maneira autom\u00e1tica, r\u00e1pida e confi\u00e1vel, implementar diferentes camadas de hardware e software que s\u00e3o otimizadas para diferentes tipos e dom\u00ednios de aplica\u00e7\u00e3o. Diversos exemplos s\u00e3o encontrados em nosso cotidiano: entretenimento (games) e telecomunica\u00e7\u00f5es (smartphones); controle de aeronaves e carros autoguiados; sistemas de tempo real; solu\u00e7\u00f5es m\u00e9dicas que aumentam a autonomia e a seguran\u00e7a de pacientes; sistemas de automa\u00e7\u00e3o residencial e industrial; solu\u00e7\u00f5es que agilizam e reduzem custos de um neg\u00f3cio; ou em simples utilit\u00e1rios pessoais, como smartbands para sensoriamento de sono ou esportes. Assim, buscamos respostas para uma s\u00e9rie de perguntas: Como maximizar o tempo de utiliza\u00e7\u00e3o do meu dispositivo sem necessidade de recarga? Como baixar os custos de produ\u00e7\u00e3o destes sistemas, mantendo o alto desempenho e confiabilidade? Como aumentar o uso destes dispositivos no nosso cotidiano? Como garantir que o sistema embarcado forne\u00e7a uma resposta em tempo h\u00e1bil? A constru\u00e7\u00e3o destes sistemas exige t\u00e9cnicas espec\u00edficas, conforme os temas a seguir.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Teoria da Computa\u00e7\u00e3o Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>A linha de algoritmos e otimiza\u00e7\u00e3o tem como objetivo principal projetar algoritmos eficientes para resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Os algoritmos s\u00e3o analisados do ponto de vista te\u00f3rico e experimental. Problemas originados de aplica\u00e7\u00f5es pr\u00e1ticas diretas s\u00e3o bem vindos, e problemas de cunho principal cient\u00edfico tamb\u00e9m s\u00e3o abordados pelo grupo. Em otimiza\u00e7\u00e3o abordamos temas tais como modelagem matem\u00e1tica de problemas, desigualdades v\u00e1lidas, desenvolvimento de m\u00e9todos exatos e heur\u00edsticos para resolver problemas combinat\u00f3rios. Na \u00e1rea de algoritmos, trabalhamos na formaliza\u00e7\u00e3o de problemas com provas de NP-Completude, e tamb\u00e9m no projeto de algoritmos de aproxima\u00e7\u00e3o e de complexidade parametrizada. De forma geral, os trabalhos realizados no \u00e2mbito do grupo possuem contribui\u00e7\u00f5es te\u00f3ricas e experimentais.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n <\/a>\u00c1rea de Concentra\u00e7\u00e3o:<\/b>\u00a0Intelig\u00eancia Artificial Integrantes:<\/b><\/p>\n Descri\u00e7\u00e3o:\u00a0<\/b>Na \u00e1rea de aprendizado de m\u00e1quina, s\u00e3o desenvolvidas pesquisas visando o desenvolvimento de t\u00e9cnicas e sistemas que aprendam a partir de dados e conhecimento. S\u00e3o investigadas diversas t\u00e9cnicas de aprendizado, incluindo aprendizado por refor\u00e7o e redes neurais, bem como aplica\u00e7\u00f5es em rob\u00f3tica, bioinform\u00e1tica, processamento de linguagem natural, sistemas multiagentes, vis\u00e3o computacional, \u201cbig data\u201d e reconhecimento de padr\u00f5es. A \u00e1rea de representa\u00e7\u00e3o de conhecimento e racioc\u00ednio abrange pesquisas em aquisi\u00e7\u00e3o e representa\u00e7\u00e3o de conhecimento, ontologias, integra\u00e7\u00e3o entre racioc\u00ednio e aprendizado, l\u00f3gica e automa\u00e7\u00e3o do racioc\u00ednio, bem como aplica\u00e7\u00f5es em rob\u00f3tica, educa\u00e7\u00e3o, computa\u00e7\u00e3o cognitiva, sistemas multiagentes e na ind\u00fastria petrol\u00edfera. Os resultados de pesquisa do grupo s\u00e3o publicados nas principais confer\u00eancias (e.g. AAAI, IJCAI, ECAI, NIPS, ICML, AAMAS, ICRA, IROS, etc) e peri\u00f3dicos da \u00e1rea de Intelig\u00eancia Artificial (e.g. Artificial Intelligence, ACM e IEEE Transactions, entre outros). As pesquisas do grupo levaram ao surgimento de startups na \u00e1rea, bem como a projetos de coopera\u00e7\u00e3o inovadores com fomento nacional, norte-americano e europeu.<\/p>\n Temas de Pesquisa:<\/b><\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Computa\u00e7\u00e3o Gr\u00e1fica e Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Processamento de Imagens, Vis\u00e3o Computacional e Reconhecimento de Padr\u00f5es<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Intera\u00e7\u00e3o Humano-Computador, Realidade Virtual e Aumentada<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Engenharia de Software<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Minera\u00e7\u00e3o, Integra\u00e7\u00e3o e An\u00e1lise de Dados<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Arquiteturas N\u00e3o Convencionais<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Projeto, Concep\u00e7\u00e3o e Confiabilidade de Sistemas de Hardware<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Computa\u00e7\u00e3o de Alto Desempenho e Sistemas Distribu\u00eddos<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Sistemas Embarcados<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Algoritmos e Otimiza\u00e7\u00e3o<\/p>\n\n
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\n<\/a>Linha de Pesquisa:<\/b>\u00a0Aprendizado de M\u00e1quina, Representa\u00e7\u00e3o de Conhecimento e Racioc\u00ednio<\/p>\n\n
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