Informações sobre linhas de pesquisa para edital seleção 2023.1
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Engenharia De Software E Interface Homem-Máquina
Descrição: Essa linha de pesquisa apresenta duas vertentes complementares e igualmente desafiadoras, com um grande impacto na sociedade e na indústria. Na primeira, a pesquisa e desenvolvimento em Engenharia de Software busca propor e avaliar novos métodos, técnicas e ferramentas que contribuam para a produção de sistemas de software de qualidade, envolvendo não só todas as etapas do processo de desenvolvimento de software (requisitos, projeto e arquitetura, implementação, verificação e validação, implantação e evolução), mas também aspectos gerenciais e humanos na utilização do software, considerando diversos domínios de aplicação. Destacam-se aqui pesquisas sobre sistemas multi agentes, sistemas auto-gerenciáveis e adaptativos, sistemas de sistemas, aplicações nativas na nuvem, gerência de projetos, dentre outros. Por sua vez, a pesquisa em IHC busca conceber e avaliar modelos de interação humano computador notadamente nas áreas de tecnologias assistivas, computação vestíveis, ambientes virtuais de aprendizagem e agentes conversacionais inteligentes. No caso de tecnologias assistivas busca-se a partir do emprego de técnicas de análise situada, conceber-se Interfaces multimodais, fortemente baseadas em reposição sensorial a fim de remover-se as barreiras de interação impostas às pessoas com deficiência (PCDs). Pesquisa-se também a construção de dispositivos vestíveis em busca da promoção da performance humana em diversos cenários de interação. Essa linha de pesquisa envolve sistemas embarcados, computação distribuída, fisiologia além de análise situada. No que tange à pesquisa de ambientes virtuais de aprendizagem, busca-se a criação de objetos de aprendizagem que aumentem o engajamento com alunos, aumentando a qualidade da experiência. Na construção desses objetos são empregadas técnicas de realidade aumentada, realidade mista, blended learning.
Professores da linha
Paulo Henrique Mendes Maia
1) Engenharia de Software distribuído
– Arquitetura orietada a microsserviços
– Evolução de software, especialmente para arquiteturas de microsserviços e serverless
– Desenvolvimento de soluções distribuídas com blockchain
– Desenvolvimento de frameworks, padrões de software e ferramentas de suporte
2) Sistemas Autoadaptativos
– Especificação de requisitos de adaptação
– Models@runtime e Scenarios@runtime
– Uso de técnicas de IA para sistemas autoadaptativos
– Sistemas autoadaptativos para diferentes domínios, como sistemas-de-sistemas, cyber-physical systems e IoT
3) Engenharia de software dirigida por modelos
– Criação de Domain-specific languages (DSL) para diferentes domínios
– Modelagem e metamodelagem de software- Geração automática de código a partir de modelos
4) Mineração de repositório de software
– Extração de conhecimento a partir de repositórios como GitHub e StackOverflow
– Uso de técnicas de IA para mineração de dados
Mariela Inés Cortés
Francisco C, de Mattos Brito Oliveira
Jerffeson Teixeira de Souza
– Engenharia de Software orientada à Blockchain
– Infraestrutura de Blockchain
– Métodos de consenso em Blockchain
– Finanças descentralizadas (DeFi)
– Aplicações de Blockchain
– Blockchain economics
– Criptoativos e suas aplicações
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Algoritmos, Otimização E Inteligência Computacional
Descrição: A linha de pesquisa denominada Algoritmos, Otimização e Inteligência Computacional visa a formação de recursos humanos capazes de conceber sistemas racionais para a resolução de dois tipos de problemas complexos, que ocorrem em diversos ambientes de tarefas abordados pela área de Computação e Informática e por áreas consideradas domínios de aplicação desta linha de pesquisa. O primeiro tipo, diz respeito aos problemas bem definidos, ou seja, aqueles problemas que ocorrem em ambientes de tarefas totalmente observáveis e determinísticos, mas que, do ponto de vista da teoria da complexidade computacional, são classificados como não-polinomiais difíceis. O segundo tipo, diz respeito aqueles problemas que são difíceis de resolver por ocorrerem em ambientes de tarefas parcialmente observáveis, estocásticos, dinâmicos e/ou competitivos. As disciplinas e as pesquisas desenvolvidas na linha relacionadas às matérias Algoritmos e Otimização (Exata) visam à concepção de sistemas para problemas do primeiro tipo, ou seja, sistemas que buscam encontrar soluções ótimas em espaços de estados contínuos e discretos. Aquelas relacionadas às matérias Otimização (Heurística) e Inteligência Computacional, visam a concepção de sistemas para resolução de problemas complexos do segundo tipo, ou seja, sistemas que buscam encontrar soluções satisfatórias em espaços dos mesmos tipos.
Professores da linha
Leonardo Sampaio Rocha
1. Aprendizado de máquina baseado em Grafos – Nesta linha serão estudados, propostos e avaliados modelos de aprendizado de máquina baseados em grafos, capazes de realizar tarefas de predição e classificação de vértices, arestas e grafos oriundos de domínios diversos, tais como: segurança, sistemas de recomendação, redes, entre outros.
2. Otimização baseada em Grafos – Nesta linha serão investigados, propostos e avaliados modelos de Teoria dos Grafos e a aplicação algoritmos de otimização para a solução de problemas de otimização de domínios diversos tais como: redes de comunicação, logística de transporte e distribuição, entre outros.
Gerardo Valdisio Rodrigues Viana
Programas de Mestrado e Doutorado – 2021
• LINHAS DE PESQUISA
1. Programação Matemática
2. Otimização Combinatória
3. Métodos Computacionais em Otimização
4. Métodos Heurísticos e Metaheurísticos
5. Análise de Eficiência (utilizando DEA)
6. Grafos – Teoria e Algoritmos
7. Matemática Computacional
• ÁREAS DE APLICAÇÃO
1. Engenharia de Produção
2. Logística
3. Roteamento
4. Escalonamento
5. Empacotamento
6. Saúde
Gustavo Augusto Lima de Campos
José Everardo Bessa Maia
LCAI/LADESC – PROJETOS DE TRABALHO (MESTRADO E DOUTORADO)
Linhas de trabalho com disciplinas de apoio, estudos, e trabalhos anteriores concluídos. Na
escrita de projetos, o interessado em candidatar-se para uma destas pesquisas pode utilizar
e referir-se diretamente a este documento de orientação.
1. PW1: Vigilância Visual Multi-Câmeras (Automated Multi-Camera Video Surveillance, Some keywords: Camera network, Change and event detection and understanding, Visual tracking, Person re-identification, Feature engineering). Resumo: Vídeo Vigilância Multi Câmera Autônoma refere-se a um sistema capaz de reagir a eventos com algum grau de autonomia em relação a um supervisor humano. Além do desafio arquitetural, este projeto gera oportunidade de desenvolvimento de novos algoritmos para problemas específicos tais como detecção e entendimento de eventos, e detecção, rastreamento e re-identificação de objetos e pessoas utilizando múltiplas visões.
2. PW2: Fusão Sensória, de informação e de decisão (Sensory, information and decision fusion, Some keywords: Acquisition of real world knowledge, Sensory Integration, Semantic sensor fusion, Multisensor data fusion, Information fusion, Dynamic Bayesian networks, Decision making). Resumo: Fusão de informação e de decisão refere-se a integrar informação de fontes variadas, possivelmente de natureza diferente, ou decisões de diferentes algoritmos com o objetivo de aumentar o conhecimento e melhorar a tomada de decisão. Os exemplos incluem fusão de imagens médicas de diferentes dispositivos e sensores, sistemas multi-agente, previsão econômica ou preços de ações baseada na fusão de informações de sistemas econômicos e sociais ou algoritmos de comitês em geral. O objetivo deste projeto é desenvolver algoritmos e aplicações de fusão de informação para melhorar a tomada de decisão.
3. PW3: Processamento de data streams (Data Stream Processing, Some keyworks: IoT, WSN, outlier, event, anomaly and novelty detection, change and event detection and understanding, complex event detection). Resumo: Fluxo contínuo de dados, um aspecto de Big Data, é o resultado do crescente sensoriamento do mundo e surge de aplicações como monitoramento ambiental, supervisão e controle industrial e comercial, monitoramento de transações e negócios, rede de corpo e IoT em geral. Diante de um fluxo contínuo de dados, um decisor humano necessita de perceber padrões ao longo do tempo para detectar evento complexo, novidade ou desvio permanente de conceito, para tomar a decisão correta. O objetivo deste projeto é desenvolver e aplicar algoritmos espertos para esta classe de aplicação.
4. PW4: Entendimento de Linguagem Natural (Natural Language Understanding, Some keywords: Hybrid Natural Language Processing: Statistical and Knowledge-based, Conceptual and Topic Modeling, Knowledge based Information Retrieval, Ontology, Word Nets, Concept Nets, Conceptual Graphs, Knowledge representation). Resumo: O processamento por máquina de texto em linguagem natural é uma tarefa desafiadora devido à multiplicidade de sentido das palavras e à ambiguidade de intenção do emissor de sentenças em linguagem natural. O Entendimento de Linguagem Natural e Recuperação de Informação são o núcleo de muitas aplicações relevantes tais como sistemas de diálogo, de resposta a questões e busca de informação. O objetivo deste projeto é desenvolver algoritmos baseados em conhecimento eficazes para tarefas de Processamento de Linguagem Natural.
5. PW5: Aprendizagem por Reforço Segura em Agente e Multi-Agente(Safe [multiagent] Reinforcement Learning, Some keywords: Safe exploration, Online real-time planning and control, Formal verification, Dependable system/software engineering, Runtime verification, Feature engineering). Resumo: Os usos frequentes de Aprendizagem por Reforço (RL) estão em três classes de aplicação: para guiar a adaptação de algoritmos de otimização, para aprender políticas (controladores) off-line em ambientes simulados ou para aprender políticas on-line em ambiente real ao longo da vida do agente. Nesta última aplicação, o agente pode estar sob o risco de ações de exploração irreversíveis ou de desastres. O objetivo deste projeto é desenvolver estratégias de exploração seguras para RL on-line.
Thelmo Pontes de Araújo
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Redes De Comunicação, Sistemas Distribuídos E Segurança
Descrição: Esta linha de pesquisa aborda pesquisa e o desenvolvimento de soluções científicas aplicadas aos mais diversos aspectos de redes de computadores, sistemas distribuídos e segurança, considerando a utilização de tecnologias e metodologias transversais pelas áreas de computação e outras ciências exatas, como: técnicas de aprendizagem de máquina, processamento natural de linguagem, meta-heurísticas, blockchain, teoria da informação, teoria das filas e outras. Engloba inovação de origem analítica e experimental focada em problemas atuais de grande relevância: comunicação sem fio e gerenciamento de serviços em Internet das Coisas (IoT); orquestração de recursos e aplicações sobre infraestruturas de computação em névoa/nuvem; desenvolvimento e integração de tecnologias disruptivas para implantação de 5G, considerando Redes Definidas por Software (SDN) e Virtualização de Funções de Rede (NFV); monitoramento de recursos, dispositivos e serviços em redes de larga escala; desenvolvimento de soluções para cidades inteligentes, redes veiculares, sistemas Ehealth (monitoramento de pacientes e diagnóstico e prevenção de doenças); segurança da informação incluindo princípios de segurança em redes, criptografia, algoritmos criptográficos, assinatura digital, certificados digitais, certificados digitais, técnicas de ataque e ameaças, firewalls, sistemas de detecção de intrusão (IDS).
Professores da linha
Rafael Lopes Gomes
1. Internet das Coisas
2. Gerenciamento de Recursos de Redes
3. Computação Urbana
4. Privacidade de Dados
5. Segurança de Redes e da Informação
Marcial Porto Fernandez
Sistemas distribuídos
Segurança de redes
Computação em nuvens
Computação de Alto Desempenho (HPC)
Mineração Massiva de Dados
Aprendizado de Máquina/Aprendizado Profundo distribuido
Federated Learning
Joaquim Celestino Júnior
1. Redes de Computadores;
2. Internet;
3. Redes Veiculares;
4. IoT;
5. Redes de Sensores;
6. E-Health (arquitetura, ontologias, diagnóstico e predição de doenças);
7. Inteligência artificial e estatística aplicada a redes de computadores ;
8. Inteligência artificial e estatística aplicada a Ehealth;
9. Processamento de linguagem natural (PLN) aplicado a Ehealth, Judiciário;
10. Segurança da Informação e perícia forense;
11. Sensoriamento remoto;
12. Sistemas de posicionamento em ambientes fechados.