Linhas de Pesquisa

Algoritmos, Otimização e Modelagem Computacional

A linha de Algoritmos, Otimização e Modelagem Computacional envolve o desenvolvimento de modelos teóricos e computacionais, além de algoritmos eficientes para a análise, compreensão e descrição de problemas complexos nas áreas de ciências ambientais, biológicas, humanas, engenharias, dentre outras.

Um modelo computacional pode ter um caráter discreto ou contínuo, determinístico ou probabilístico, além de potencialmente envolver um número elevado de variáveis a serem analisadas.  A partir de um modelo, métodos eficientes são desenvolvidos baseados em técnicas computacionais e a análise da complexidade computacional desses métodos também pode ser realizada.

No que tange a parte algorítmica almeja-se o desenvolvimento de modelos e algoritmos por meio de estruturas de grafos (elementos essenciais em diversas áreas da computação aplicada), além de uma análise teórica da complexidade da solução proposta. Aplicações dos algoritmos desenvolvidos nas áreas de Segurança da Informação, Bioinformática, Geometria Computacional e Filtragem Adaptativa também são foco de estudo, bem como a análise de propriedades matriciais de problemas de álgebra linear.

No contexto de otimização, busca-se encontrar a melhor solução dentre várias soluções possíveis, de forma a maximizar (ou minimizar) uma função objetivo a qual guia a busca por boas soluções. Normalmente, pretende-se alcançar a maximização de resultados associada à minimização de recursos. Neste sentido, as pesquisas incluem o desenvolvimento de algoritmos exatos, tais como aqueles baseados em programação linear e programação inteira, bem como o de heurísticas. Também se vislumbra o desenvolvimento de combinações entre métodos exatos e heurísticos, buscando a melhor solução prática para os problemas abordados. Problemas práticos dessa área envolvem o setor energético, o controle de tráfego, distribuição de conteúdo em nuvens computacionais, dentre outros.

Já a modelagem computacional trata de problemas envolvendo a resolução de equações diferenciais por meio de métodos numéricos, técnicas de problemas inversos e modelos discretos. Busca-se o desenvolvimento de modelos robustos o suficiente para descrever de maneira fidedigna o problema abordado, bem como métodos computacionalmente eficientes seja para economia de memória ou para uma maior eficiência computacional por meio de modelos em computação paralela e distribuída, incluindo ambientes de arquiteturas de placas gráficas.

O caráter multidisciplinar desta linha permite que o pesquisador adquira uma formação bastante sólida e ampla devido à aplicabilidade em diversas áreas e o conhecimento das diversas facetas do problema abordado.

Veja os Projetos de Pesquisa da linha.

Gerência de Dados e Aplicações

A linha Gerência de Dados e Aplicações engloba tanto os aspectos relacionados à estrutura de dados, armazenamento e localidade de dados quanto o processo de produção de informação e extração de conhecimento a partir dos dados. A pesquisa nessa linha envolve estruturas de dados e algoritmos para apoiar o processo de extração de conhecimento a partir de dados, bem como na aplicação e desenvolvimento de funções para pré-processamento, aprendizado de máquina e pós-processamento de dados. Nessa linha é apropriado estabelecer um tratamento datacêntrico a esses processos que, comumente, correspondem a experimentos in-silico.

Essa linha de pesquisa é dependente do domínio do problema abordado e tem caráter fortemente multidisciplinar. Essa característica a coloca com um viés predominante de pesquisa aplicada. Tais aplicações são comumente observadas nos eixos governamental, científico e empresarial. No eixo governamental, pode-se destacar aplicações nas áreas de planejamento, saúde, transportes, educação e comunicação. No eixo científico, destacam-se as aplicações em astronomia, sísmica e fármacos. No eixo empresarial, destacam-se o desenvolvimento de softwares para o mercado de Tecnologia da Informação e suas aplicações em marketing, redes sociais, sistemas multimídia e cidades inteligentes. Todos esses domínios trazem consigo diferentes tecnologias presentes na área de produção e consumo de dados que podem ser exemplificadas a partir da Internet das Coisas (IoT), redes de sensores e aplicações interativas.

Nesse dilúvio de dados, as características e demandas particulares das aplicações trazem inúmeros desafios no gerenciamento de grandes volumes de dados. No que tange ao processamento de grandes volumes de dados, há também a necessidade premente de utilizar processamento de alto desempenho (PAD) para conseguir realizar a análise de dados em larga escala. Há importantes desafios no estabelecimento dessas análises, comumente modeladas como workflows. Nesses workflows, as atividades e os dados estão direcionados à execução em algum ambiente de PAD (e.g., clusters, grades, nuvens).

As diferentes aplicações, ao mesmo tempo que se apresentam como pesquisa aplicada, muitas vezes proporcionam a oportunidade de elaboração de novos arcabouços teóricos em pesquisa básica, de caráter mais geral, para a solução desses problemas práticos. A pesquisa básica ocorre tanto ao estabelecer representações que sejam agnósticas ao meio em que serão executados, como também na elaboração de novas funções mais adequadas às diferentes fontes de dados e que tenham um amplo espectro de uso.

Veja os Projetos de Pesquisa da linha.