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Total de projetos de pesquisa


Número total de itens: 14

2018

1.   2018-Atual. Algoritmos, Modelos Combinatorios e Aplicacoes (FAPERJ/JCNE)
Descrição: Algoritmos são o conceito mais fundamental da Ciência da Computação. Seu estudo remete a teorias básicas como a Complexidade Computacional e a Computabilidade. Por outro lado, o projeto de algoritmos, acompanhado de todos os seus paradigmas - algoritmos sequenciais, paralelos, distribuídos, randomizados, aproximativos, quânticos, dentre outros - permite a aplicação do computador na resolução de problemas nos mais diversos campos do conhecimento. No presente projeto, buscamos investigar o conceito de algoritmo em todas as suas dimensões, investigando desde a adequação de modelos e paradigmas a diversos campos do conhecimento, até o desenvolvimento de algoritmos aplicados a cenários práticos. Como ferramenta essencial ao desenvolvimento de algoritmos, a modelagem combinatória será investigada de diversas formas no presente projeto. Por um lado, a investigação de problemas combinatórios permite alcançar um entendimento amplo e profundo a respeito das possibilidades e das limitações de algoritmos. Por outro lado, a matemática combinatória é essencial ao desenvolvimento de estruturas de dados que suportam a execução de algoritmos eficientes. O projeto será coordenado por Raphael Machado, bolsista PQ-2 do CNPq, com experiência na coordenação de projetos Faperj (INST, APQ1, TECNOVA), Finep (TI-Maior) e CNPq (Universal, RHAE), e atuante nas mais diversas áreas da computação teórica e aplicada, tais como complexidade computacional, criptografia e protocolos de segurança, segurança de aplicações, biologia computacional, geometria computacional, teoria dos grafos, dentre outras. O projeto tem apoio da Faperj, por meio da chamada JCNE (Jovem Cientista do Nosso Estado) 2017, no valor de R$75.600, Processo E-26/203.232/2017.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Mestrado profissional: (7) . Integrantes: Raphael Carlos Santos Machado - Coordenador.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
Membro: Raphael Carlos Santos Machado.
2.   2018-Atual. Gerencia e Analise de Series Espaco-Temporais: Metodos Aplicacoes
Descrição: Processo: E-26/203.239/2017, Programa: Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE), Valor financiado: R$75.600,00. O tratamento do dilúvio de dados que vêm sendo produzido pelas ciências, corporações e por bilhões de usuários de serviços de Internet globais se apresenta como um dos grandes desafios para a atual sociedade do conhecimento. A necessidade de gerência, análise e extração de conhecimento a partir desses dados cresce significativamente. Um subconjunto de aplicações relevantes nesse processo engloba o estudo de séries temporais e espaço-temporais. A Mineração de Dados em séries espaço-temporais comumente recai na exploração de métodos de representação, transformação, predição, classificação e padrões frequentes. Para cada método, existem inúmeros algoritmos. A solução de um determinado problema pode envolver a combinação de diferentes métodos e algoritmos. Este projeto de pesquisa visa contribuir para o aumento da eficiência e eficácia das abordagens na gerência e análise de dados de séries espaço-temporais em diferentes aplicações. Para tanto, pretende-se atuar em três frentes: (i) Gerência de dados, (ii) Métodos de pré-processamento e análise de dados, (iii) Aplicações em problemas de predição, classificação e padrões frequentes. A pesquisa combina o estudo aplicado de séries temporais e espaço-temporais em problemas de Mineração de Dados com as pesquisas básicas em gerência e análise de dados visando entender a fundo em quais circunstâncias tais abordagens podem ser refinadas para apoiar às séries espaço-temporais. A partir dessa compreensão, será possível investir com propriedade na resolução de problemas reais propostos para cenários de predição, classificação e padrões frequentes em séries espaço-temporais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Eduardo Soares Ogasawara.
3.   2018-Atual. Rumo a um Framework Computacional baseado em Nuvem para Ciencia de Dados em Producao Energetica
Descrição: Esse projeto consiste no desenvolvimento de um framework computacional baseado em nuvem para prover recursos necessários para extração, armazenamento, avaliação e processamento de dados em sistemas fotovoltaicos. Este framework contribuirá para análises mais detalhadas dos dados coletados e processamentos mais eficientes, permitindo também a visualização dos dados em estações de trabalho e a otimização de tomadas de decisões.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) . Integrantes: Rafaelli de Carvalho Coutinho - Coordenador / Ubiratam Carvalho de Paula Junior - Integrante / Rafael Burlamaqui Amaral - Integrante / Guilherme Amaral do Prado Campos - Integrante / Wellington Wallace Miguel Melo - Integrante.Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Outra.
Membro: Rafaelli de Carvalho Coutinho.
4.   2018-Atual. Sistema de Monitoramento Remoto e Prevencao de Deslizamentos Baseado em Redes de Sensores Subterraneos Sem Fio
Descrição: Neste projeto, é proposto o desenvolvimento de um Sistema de Monitoramento Remoto para áreas com risco de deslizamentos utilizando uma Rede de Sensores Subterrâneos Sem Fio. Nesse tipo de rede, os nós sensores tipicamente são dispostos debaixo do solo e coletam dados de umidade. Os nós se comunicam utilizando algum padrão de rede sem fio, tais como IEEE 802.11 ou IEEE 802.15.4, e os dados são enviados a uma estação base, nó sorvedouro, que pode ser usada como gateway para a Internet. Assim sendo, as informações coletadas pelos nós sensores podem estar disponíveis em uma central de operações da Prefeitura ou em qualquer local que se tenha conexão à Internet, assim como no paradigma da Internet das Coisas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Laura Silva de Assis - Integrante / Felipe da Rocha Henriques - Coordenador / Jurair Rosa de Paula Junior - Integrante.Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Auxílio financeiro.
Membro: Laura Silva de Assis.

2017

1.   2017-Atual. Abordagens Computacionais para a Simulacao de Trafego Urbano.
Descrição: O presente projeto visa o desenvolvimento de modelos e métodos computacionalmente eficientes para simulação de tráfego urbano. Os modelos nessa área podem servir para o desenvolvimento planejado das melhores malhas urbanas que atendam de forma satisfatória o trânsito naquela região observando a quantidade de habitantes, ou sugerir rotas alternativas em malhas já consolidadas a partir de dados que permitam prever antecipadamente a situação do tráfego. Dada a complexidade do problema abordado serão estudadas duas abordagens distintas: na primeira serão utilizados modelos de otimização combinatória (o conhecido Problema de Planejamento de Redes com Equilíbrio de Tráfego (PPR-ETU) para o planejamento de malhas viárias; e, na segunda modelos microscópicos denominados autômatos celulares (AC) que permitem prever o comportamento do trânsito em malhas conhecidas a piori. O PPR-ETU é definido sobre um grafo G(V,A), onde V é um conjunto de nós, que representam locais, e A = A1 U A2 é um conjunto de arcos não capacitados que representam um caminho entre dois locais. Pode-se considerar o PPR-ETU como sendo um problema que visa construir ou redimensionar uma rede com custo mínimo, visando também uma melhoria na distribuição do fluxo enviado por ela. Para o PPR-ETU objetiva-se apresentar novos métodos exatos, heurísticos e híbridos, além de realizar testes computacionais para validar a eficiência de cada método proposto. Já os AC são modelos probabilístico que permitirão avaliar o comportamento do trânsito em situações de acidente, permitindo que gestores planejem antecipadamente rotas alternativas e sugiram aos condutores na tentativa de reduzir congestionamentos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Coordenador / Sanderson Lincoln de Oliveira Gonzaga - Integrante / Juliany Sales Brandão - Integrante / Ueverton dos Santos Souza - Integrante / Raphael Carlos Santos Machado - Integrante / Ana Luísa Carvalho Furtado - Integrante / Pedro Henrique Gonzalez Silva - Integrante / Wellington Wallace Miguel Melo - Integrante.Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Outra.
Membro: Diego Nunes Brandao.
2.   2017-Atual. Algoritmos, Combinatoria e Aplicacoes (CNPq/Universal)
Descrição: Trata-se de projeto para apoiar as atividades de pesquisa de Raphael Carlos Santos Machado, pesquisador do Inmetro doutorado pelo PESC/COPPE/UFRJ em janeiro de 2010 e que vem atuando ativamente em temas fundamentais de pesquisa em Computa c~ao, assim como em linhas de pesquisa aplicada, desenvolvimento tecnol ógico, inova ção e suas aplica ções na Ind ústria e na Sociedade. O projeto tem por objetivo central a consolida ção da Computa ção como uma ciência báasica, mas que possui aplica ção nas mais diversas areas, impactando de maneira ampla todos os setores da Ind ústria e da Sociedade. O projeto é apoiado pelo CNPq, chamada Universal 2016, recebendo total de R$ 26.961,30. (Outorga Processo: 421007/2016-8 Chamada: Universal 01/2016 - Faixa A - até R$ 30.000,00.). Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Raphael Carlos Santos Machado.
3.   2017-Atual. Computacao Orientada a Dados: Novos Modelos para a Eficiencia Computacional e suas Aplicacoes a Problemas Praticos
Descrição: O presente projeto visa dar suporte às pesquisas desenvolvidas por seis jovens pesquisadores de elevada produtividade atuando nas áreas de Análise e Projeto de Algoritmos, Otimização Combinatória, Bancos de Dados e Engenharia de Software. O objetivo do projeto é, por meio do apoio a estes jovens pesquisadores e do incentivo à colaboração e pesquisas conjuntas, viabilizar o desenvolvimento de abordagens para a solução dos novos problemas computacionais, os quais caracterizam-se pela necessidade de processamento inteligente e eficiente de grandes volumes de dados e que, portanto, demandam a aplicação de novas ferramentas oriundas de disciplinas tais como estatística, probabilidade, métodos numéricos e aprendizado de máquina em complemento às ferramentas clássicas da Computação. A equipe do projeto é adequada para assumir o desafio proposto. A equipe principal é composta por seis pesquisadores de elevada produtividade - todos eles bolsistas CNPq/PQ-2, sendo quatro Jovens Cientistas do Nosso Estado pela FAPERJ - e que terão apoio de outros cinco pesquisadores sêniores também de elevada produtividade e reconhecimento científico - são quatro bolsistas CNPq/PQ-1A e uma bolsista CNPq/PQ-1D. Os pesquisadores do presente projeto de pesquisa possuem vínculos com instituições de perfis diversos, incluindo um centro de pesquisas federal (Inmetro), uma escola técnica federal (CEFET/RJ), uma universidade estadual (UERJ), um instituto universitário de computação em consolidação (IC/UFF) e um instituto universitário tradicional na área de computação (COPPE/UFRJ). Os recursos do presente projeto serão aplicados na implantação de laboratórios onde atuarão os pesquisadores principais do presente projeto. Precisamente, está previsto o apoio ao Laboratório de Computação Aplicada no CEFET/RJ, ao Laboratório de Gerenciamento de Versão e Configuração de Software na UFF, ao Laboratório de Computação, Metrologia e Qualidade no Inmetro, além da aquisição de equipamentos (computadores) e custeio de viagens (participação em eventos) para os pesquisadores principais. A presença de uma equipe de pesquisa multidisciplinar como a presente equipe viabiliza a execução de um espectro de linhas de pesquisa que vão desde as mais teóricas - tais como Projeto de Algoritmos e Análise de Complexidade Computacionais - passando pelo desenvolvimento de ferramentas genéricas - com base em otimização combinatória e métodos estatísticos - até a pesquisa aplicada a problemas computacionais concretos - e aí, podemos citar o gerenciamento de repositórios de software, a análise de dados em smart cities, a segurança orientada a dados, dentre outras. Como resultados do presente projeto, estão previstos, não apenas, avanços científicos nas disciplinas relacionadas ao projeto, mas também a formação de recursos humanos, a evolução nos conteúdos curriculares dos cursos de Computação, e o desenvolvimento de aplicativos de software para solucionar problemas práticos, além, é claro, a implantação de laboratórios no CEFET/RJ, na UFF e no Inmetro.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Raphael Carlos Santos Machado.
4.   2017-Atual. Desenvolvimento de um Servico de Geracao de Numeros Aleatorios para Aplicacoes em Criptografia e Seguranca (FAPESP/MCTI/MC/CGI)
Descrição: O projeto tem por objetivo central o desenvolvimento de um serviço oficial de geração de números aleatórios para aplicações em criptografia e protocolos de segurança. O serviço estará calcado nos princípios gerais da metrologia, fazendo uso das ferramentas de rastreabilidade e comparações interlaboratoriais para garantir a ``qualidade'' da fonte de entropia do sistema. Adicionalmente, serão investigados os aspectos científicos associados à geração de números aleatórios, incluindo eventos físicos a serem utilizados como fonte de entropia, algoritmos de geração de números pseudo-aleatórios, e protocolos baseados em ``beacons''. O projeto é apoiado pela FAPESP, chamada FAPESP/MCTI/MC/CGI 2015, no valor de R$180mil, processo 2015/24480-7.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Raphael Carlos Santos Machado.
5.   2017-Atual. Modelagem do comportamento de series espaco-temporais com aplicacoes ao transporte viario do Municipio do Rio de Janeiro
Descrição: Descrição: Utilizando como base os dados de localização dos ônibus do município do Rio de Janeiro, a cada minuto, desejamos responder perguntas pertinentes à dinâmica do trânsito carioca. Buscamos identificar padrões na complexa malha viária do município, a fim de entender como mudanças nas regras dos ônibus e inauguração da Linha 4 do Metrô afetaram o trânsito na cidade; como a velocidade média é afetada com eventos locais e variáveis externas, tais como chuva; dentre outras questões presentes no dia a dia da população. O projeto agrega um número de desafios, tais como o desenvolvimento de robôs para fazer a coleta e processamento dos dados crus e construção da base anaĺítica. Os aspectos metodológicos do projeto agregam a utilização de modelos estatísticos espaço-temporais e de técnicas de aprendizagem de máquinas. Ao fim do estudo, pretendemos entender melhor a dinâmica do trânsito e do transporte público carioca e possuir uma base onde pesquisadores possam trabalhar sem as dificuldades iniciais de acesso aos dados.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador / Eduardo Fonseca Mendes - Integrante / Renato Rocha Souza - Integrante / Moacyr Alvim - Integrante.
Membro: Eduardo Soares Ogasawara.
6.   2017-Atual. Metodos Hibridos em Otimizacao Combinatoria
Descrição: O objetivo deste projeto é estudar problemas de Otimização Combinatória e algumas de suas aplicações praticas. Em particular, podemos citar alguns problemas de interesse como o Problema de Planejamento de Redes com Rotas Ótimas para o Usuário (PPR-ROU), o Problema de Expansão de Redes de Transmissão de Energia Elétrica com Redimensionamento (TEP_R) e o Problema de Planejamento de Redes com Equilíbrio de Trafego para o Usuário (PPR-ETU). O PPR-ROU procura construir uma rede e realizar o planejamento de transporte de um conjunto de produtos, de forma que cada produto seja enviado através de seus respectivos caminhos mínimos na rede construída. Já o TEP_R, dado um conjunto de geradores, um conjunto de demandas e um conjunto de linhas de transmissão, visa obter uma rede de transmissão de energia elétrica de custo mínimo que atenda a um conjunto de demandas. O PPR-ETU é um problema que visa construir ou redimensionar uma rede com custo mínimo, visando também uma melhoria na distribuição do fluxo enviado por ela. Dentre as aplicações desses problemas podemos citar o transporte de lixo industrial visando a minimização dos gastos para as empresas de transporte e minimizando o risco à população em caso de acidentes, a expansão de redes de transmissão de energia elétrica e o redimensionamento de malhas urbanas visando a redução de congestionamentos. Desta forma este projeto pretende: (i) Realizar investigações teóricas sobre modelagem matemática, e (ii) desenvolver algoritmos híbridos para a resolução de instancias destes problemas. (COPET PP03-2017). Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Pedro Henrique Gonzalez Silva.
7.   2017-Atual. Projeto de Pesquisa Multidisciplinar em Sistemas Eletronicos Industriais no Programa de Engenharia Eletrica do CEFET/RJ
Descrição: Projeto de Apoio Emergencial - BBP/PPG - FAIXA B, da Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Diego Barreto Haddad - Coordenador / Alessandro Rosa Lopes Zachi - Integrante.Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
Membro: Diego Barreto Haddad.
8.   2017-Atual. Provisionamento de uma Infraestrutura de Nuvem de Computadores Interna aplicada a Projetos de Engenharia
Descrição: O objetivo é criar um ambiente de nuvem que auxilie o desenvolvimento de aplicações associadas a projetos de pesquisa, projetos de extensão e projetos finais de curso da área da engenharia no CEFET-RJ Campus Nova Iguaçu, que necessitem de processamento remoto, seja pela alta complexidade dos algoritmos utilizados ou pela necessidade de armazenamento de dados globais inerentes à aplicação.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) . Integrantes: Rafaelli de Carvalho Coutinho - Coordenador / Francisco Henrique de Freitas Viana - Integrante / Rafael Burlamaqui Amaral - Integrante.Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - Outra.Número de orientações: 1
Membro: Rafaelli de Carvalho Coutinho.
9.   2017-Atual. Redes Adaptativas e Processamento Inteligente
Descrição: Projeto Universal (CNPq). Desenvolvimento e Análise de Algoritmos de Processamento Adaptativo e Distribuído de Sinais. (Processo: 431215/2016-2). O grupo apresenta cooperação com pesquisadores internacionais, desenvolvendo pesquisas associadas a diversos programas de pós-graduação e institutos, dentre os quais: PPEEL (Programa de Engenharia Elétrica - CEFET/RJ), PPCIC (Programa de Ciência da Computação - CEFET/RJ), PPGIO (Programa de Instrumentação e Óptica Aplicadas - CEFET/RJ-UFF), IC (Instituto de Computação - UFF), LNCC e COPPE/UFRJ.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Laura Silva de Assis - Integrante / Diego Barreto Haddad - Coordenador / Luís Domingues Tomé Jardim Tarrataca - Integrante / Jurair Rosa de Paula Junior - Integrante / Douglas de Oliveira Cardoso - Integrante / Pedro Carlos da Silva Lara - Integrante / Rafael Saraiva Campos - Integrante.Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
Membro: Laura Silva de Assis.
10.   2017-Atual. SciDISC - Scientific data analysis using Data-Intensive Scalable Computing
Descrição: This project is an international collaborative project between Brazil and France, funded by the French side. --Inria (France) supports "Associate Teams" to strengthen scientific collaboration between Inria project teams and top-level research teams worldwide. -- Data-intensive science requires the integration of two fairly different paradigms: high-performance computing (HPC) and data-intensive scalable computing (DISC). Spurred by the growing need to analyze big scientific data, the convergence between HPC and DISC has been a recent topic of interest. This project will address the grand challenge of scientific data analysis using DISC (SciDISC), by developing architectures and methods to combine simulation and data analysis. The expected results of the project are: new data analysis methods for SciDISC systems; the integration of these methods as software libraries in popular DISC systems, such as Apache Spark; and extensive validation on real scientific applications, by working with our scientific partners such as INRA and IRD in France and Petrobras and the National Research Institute (INCT) on e-medicine (MACC) in Brazil. https://www.inria.fr/en/associate-team/scidisc.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa.
Membro: Eduardo Soares Ogasawara.


(*) Relatório criado com produções desde 2017 até 2020
Data de processamento: 14/11/2018 09:33:34