| 1. | 2024-Atual. AppEduTV3.0 Descrição: Este projeto propõe o desenvolvimento de um aplicativo educacional (chamado no texto somente como aplicativo) a ser disponibilizado no contexto da TV 3.0, com foco nas TVs públicas e potencial de integração com o EduPlay - plataforma consolidada de conteúdos educativos mantida pela RNP. O objetivo é recomendar materiais educativos, produzidos e disponibilizados pelas TVs universitárias (como prova de conceito), de forma personalizada, a partir do reconhecimento do perfil do telespectador. Assim, o aplicativo tornará a experiência de uso mais individualizada, enriquecendo a experiência educacional por meio da televisão digital. Para tal, o aplicativo fará uso das capacidades avançadas da TV 3.0, como acessibilidade, interatividade, personalização de conteúdo e convergência IP.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Integrante / Muchaluat-Saade, Débora - Integrante / Marcelo F. Moreno - Integrante / Eduardo Barrere - Coordenador. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 2. | 2024-Atual. Desenvolvimento de VANT par aapoio logAstico Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: João Roberto de Toledo Quadros - Coordenador / Fabio Paschoal Junior - Integrante. Membro: Joao Roberto de Toledo Quadros. |
| 3. | 2024-Atual. ExtensAes ao Simulador de Redes Sama Descrição: Projeto do Edital Universal 2023 do CNPq. Este projeto pretende evoluir o simulador Sama (Simulation and Analysis of Mobile Access), de forma a incluir modelos ainda mais realistas de equipamentos, redes heterogêneas, mobilidade dos usuários, mais modelos de canais sem fio, técnicas MIMO, e canais FSO, dentre outras melhorias. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Felipe da Rocha Henriques - Integrante / Raphael Melo Guedes - Integrante / Lisandro Lovisolo - Coordenador / Marcelo Gonçalves Rubinstein - Integrante / Michel Pompeu Tcheou - Integrante / Marco Antônio Grivet Mattoso Maia - Integrante / José Ricardo Bergmann - Integrante / Luiz Alencar da Silva Mello - Integrante / Robert Mota Oliveira - Integrante / Christian Fragoas Fernandez Rodrigues - Integrante / Clara Elizabeth Verdugo Muñoz - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro. Membro: Felipe da Rocha Henriques. |
| 4. | 2024-2024. Intelligent Authoring for Mulsemedia Applications using Deep Learning Descrição: Processo: E-26/202.672/2023 - BOLSA Programa: CONFAP - CNPQ - THE UK ACADEMIES 2019. Valor Financiado: R$ 15.300,00Bolsa de mobilidade reversa para o pesquisador George Ghinea (Brunel University).A integração de objetos multimÃdia tradicionais (principalmente audiovisual) com estÃmulos que envolvem outros sentidos abre oportunidades para os usuários interagirem com o conteúdo. Para guiar a ativação dos dispositivos fÃsicos que geram tais efeitos, uma aplicação conta com a sincronização definida pelo autor. Isso significa que o autor precisa inspecionar cuidadosamente o conteúdo audiovisual para identificar e anotar este conteúdo com metadados que definem os tempos de inÃcio e fim de um determinado efeito sensorial. Esta é uma tarefa muito dispendiosa em termos de esforço e tempo, além de ser passÃvel de erros. Assim, acelerar e simplificar o processo de autoria é fundamental para incentivar a adoção de tais aplicações pela comunidade.Ferramentas de autoria gráfica permitem reduzir a carga da autoria manual. No entanto, elas ainda exigem que o autor inspecione o conteúdo audiovisual para definir a sincronização da aplicação. Este projeto se concentra em fornecer uma ferramenta de autoria com capacidade de reconhecimento automático de efeitos sensoriais com base no conteúdo audiovisual usado para criar uma determinada aplicação. Isso é possÃvel devido a um componente inteligente que se comunica com um software de reconhecimento e infere os tempos de inÃcio e término do efeito sensorial. Também permite que os autores ajustem os efeitos sensoriais que não atendem Ãs suas expectativas. Isso é importante, pois o processo de autoria é uma tarefa altamente criativa e soluções totalmente automáticas podem impedir o processo criativo.Além de fornecer um componente inteligente, este projeto visa conceber e realizar experimentos em conjunto com o parceiro internacional para avaliação de nossa proposta. Além disso, esperamos divulgar os resultados do trabalho conjunto por meio de artigos submetidos a periódicos e conferências de alta qualidade na área de Ciência da Computação e identificar possibilidades de submissões de projetos conjuntos e coorientação de alunos.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Coordenador / Georghita Ghinea - Integrante. Financiador(es): FAPERJ - Bolsa. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 5. | 2024-Atual. MARFIM MAtodos de Aprendizado de MAquina aplicados A SeguranAa em Redes Formadas por Dispositivos com Recursos Limitados Descrição: As redes formadas por dispositivos com recursos limitados demandam mecanismos de segurança adequados que levem em consideração as caracterÃsticas das redes nas quais estão inseridos. Recentemente, a área de estudo de aprendizagem de máquina tem sido apontada como uma abordagem proeminente para o aprimoramento de aplicações para tais redes. O objetivo deste projeto consiste em estudar e avaliar métodos de aprendizagem voltados para a garantia da segurança em redes compostas por dispositivos com recursos limitados, como sensores e outros dispositivos os quais servem de base para a Internet das coisas. Em especial, deseja-se investigar a aplicação de tais métodos à detecção de intrusão nessas redes. Desse modo, pretende-se evoluir o estado da arte na área e divulgar os resultados do presente projeto de pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Integrante / Juliano Fontoura Kazienko - Coordenador / Silvio Ereno Quincozes - Integrante / DOUGLAS RODRIGUES FIDELES - Integrante / GABRIEL ALEXANDRE FOLETTO - Integrante / Vagner Ereno Quincozes - Integrante. Membro: Diego Nunes Brandao. |
| 6. | 2024-Atual. TRAP-IoT: Tecnologia Resiliente para AplicaAAes em Protocolos IoT Descrição: O projeto TRAP-IoT: Tecnologia Resiliente para Aplicações em Protocolos IoT, tem como objetivo explorar e desenvolver soluções de segurança para cenários de Internet das Coisas (IoT) utilizando dispositivos de baixo custo, como ESP32, Arduino e Raspberry Pi. Focado nas aplicações de IoT em saúde, smart homes e dispositivos vestÃveis, o projeto aborda a comunicação segura e a detecção de intrusões, especialmente em protocolos emergentes como Zenoh e tradicionais como DDS, além de tecnologias de comunicação amplamente utilizadas como Wi-Fi, Bluetooth e protocolos baseados na Web. A coleta de dados de dispositivos vestÃveis, incluindo pressão arterial, batimentos cardÃacos e nÃvel de oxigênio, será utilizada para garantir a integridade e confidencialidade das informações transmitidas. Ao melhorar a resiliência e segurança da comunicação nesses ambientes, o TRAP-IoT busca mitigar riscos de invasão e manipulação de dados, promovendo um ecossistema IoT mais seguro e confiável.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Integrante / Juliano Fontoura Kazienko - Integrante / GUERRA, RAPHAEL - Integrante / Silvio Ereno Quincozes - Coordenador. Membro: Diego Nunes Brandao. |
| 7. | 2024-Atual. TAcnicas de Aprendizado de MAquina na IdentificaAAo de Anomalias: AplicaAAes em energias renovAveis Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo desenvolver e avaliar métodos avançados de detecção de anomalias utilizando técnicas de aprendizado de máquina. Anomalias referem-se a eventos ou padrões que desviam significativamente do comportamento esperado em um conjunto de dados, e a detecção eficiente dessas anomalias é crucial em várias aplicações, incluindo segurança cibernética, detecção de fraudes e no monitoramento de sistemas crÃticos, como os sistemas de geração de energia. No caso de sistemas de energia, o monitoramento e a manutenção eficazes desses é uma tarefa crucial para garantir a geração sustentável de energia. Assim, a detecção precoce de anomalias, falhas ou degradação de componentes é essencial para minimizar interrupções, maximizar a eficiência e prolongar a vida útil dos ativos de energia renovável. Neste projeto, exploraremos diferentes algoritmos de aprendizado de máquina, de técnicas de pré-processamento de dados e estratégias de avaliação de desempenho para melhorar a precisão e a eficácia da detecção de anomalias no contexto de sistemas de energia renovável, com atenção especial a energia eólica.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Diego Nunes Brandão - Coordenador / Pedro Henrique Gonzalez Silva - Integrante / Kele Teixeira Belloze - Integrante / Rafaelli Coutinho - Integrante / Rodrigo Toso - Integrante / Gonzaga de Oliveira, Sanderson L. - Integrante / Ferreira, Ãngela - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - AuxÃlio financeiro. Membro: Diego Nunes Brandao. |
| 1. | 2023-Atual. Demografia e Mercado de Trabalho em Enfermagem Descrição: O estudo Demografia e Mercado de Trabalho em Enfermagem objetiva traçar caracterÃsticas, tendências ecenários relacionados à população e à atividade profissional da Enfermagem no Brasil.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Jorge de Abreu Soares - Integrante / Dércio Santiago da Silva Jr - Integrante / Mario Roberto Dal Poz - Coordenador / Fernando de Oliveira Santoro - Integrante / Fabiano Saldanha Gomes - Integrante / Pedro Luiz Caixeta Rodrigues - Integrante. Membro: Jorge de Abreu Soares. |
| 2. | 2023-Atual. Portal de CiAancia de Dados para AnAlise dos Impactos de MudanAas ClimAticas nas CondiAAes de SaAode Descrição: Como efeito das mudanças climáticas que têm ocorrido nas últimas décadas em nosso planeta, muitos paÃses sofrem com eventos climáticos extremos como ondas de calor, chuvas intensas, secas e anomalias relacionadas ao regime hidrológico. O registro histórico de tais eventos é de vital importância para a adequada gestão pública e o desenvolvimento de polÃticas públicas em áreas urbanizadas. No que concerne à Saúde Pública, sabe-se que mudanças climáticas têm efeitos não triviais sobre uma população. Em particular, a ocorrência e recorrência de diversas doenças está associada a determinadas mudanças climáticas. A disponibilidade de tecnologias para coleta e armazenamento de séries históricas sobre Clima e Saúde propicia a possibilidade de analisar conjuntamente esses dados, com o propósito desenvolver ou aprimorar modelos de predição de agravos em saúde e de alertas que permitam a mitigação dos impactos das mudanças climáticas em áreas de risco ou populações em condição de vulnerabilidade. O objetivo deste projeto é desenvolver um portal de Ciência de Dados para disponibilização de artefatos digitais que permitam a análise, descrição e predição dos efeitos de eventos climáticos sobre a saúde de uma população.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / Ramon Garcia - Integrante / Rejane Sobrino - Integrante / Rui Pedro Lopes - Integrante / Carlos Eduardo Raymundo - Integrante. Membro: Eduardo Bezerra da Silva. |
| 3. | 2023-2024. Projeto TV 3.0 Descrição: O Projeto TV 3.0 tem como objetivo desenvolver pesquisas e desenvolvimento necessários à especificação da nova geração do Sistema de TV Digital Brasileiro, através da parceria com o Fórum do Sistema Brasileiro de TV Digital Terrestre e a RNP. Como resultado da atividade de pesquisa e desenvolvimento em codificação de aplicações, devem ser produzidos protótipos de módulos de middleware para o suporte aos casos de uso priorizados pelo Fórum SBTVD, um documento de especificação das APIs e comportamentos do middleware para suporte aos casos de uso, um documento de especificação das APIs harmonizado, um documento de especificação de assertivas de teste, um documento de especificação de casos de teste, aplicações de teste, uma ferramenta de autoria/criação com API aberta de integração e um ambiente de execução modular inicial integrado.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Coordenador / Débora Christina Muchaluat Saade - Integrante / Marcelo F. Moreno - Integrante / Cristiano Akamine - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 1. | 2022-Atual. AtmoSeer Descrição: Por definição, a previsão de precipitação é a previsão de padrões de precipitação de curto prazo é um componente vital dos sistemas de previsão meteorológica. A previsão precisa ajuda em diversas aplicações, como gerenciamento de enchentes, agricultura, transporte e preparação para emergências. AtmoSeer é um projeto cujo objetivo é construir uma plataforma de software que pode ser usada para construir modelos de previsão de precipitação, possivelmente mesclando múltiplas fontes de dados meteorológicos, como estações meteorológicas, estações de medição de precipitação, dados de sondagens atmosféricas, dados de reanálise e dados de satélites.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / Adriano Cabo - Integrante / Felipe Curcio - Integrante / Pedro Castro - Integrante / Caio Ribeiro Abreu - Integrante / LUIS HENRIQUE SOARES DOS SANTOS - Integrante / Lucas Moura Alcantara - Integrante / NATAN STEINBRUCH - Integrante / VINICIUS LEITAO SANTOS - Integrante / Augusto Fonseca - Integrante. Membro: Eduardo Bezerra da Silva. |
| 2. | 2022-Atual. AvaliaAAo AutomAtica via Processamento de Linguagem Natural Descrição: Atualmente, exames avaliativos que envolvem questões discursivas e redações fazem parte da realidade de milhões de estudantes ao redor do mundo. O trabalho de correção de itens discursivos é algo que requer muitas horas de trabalho de mão de obra altamente qualificada. Em resposta a esse problema, existem sistemas computadorizados de avaliação automática de redações e de respostas a questões discursivas. Muitos desses sistemas utilizam abordagens estatÃsticas, como regressões, ou abordagens baseadas em aprendizado de máquina. O presente projeto visa avaliar diferentes abordagens de Processamento de Linguagem Natural e de Aprendizado de Máquina para a avaliação automática de itens discursivos. Para isso, elaboramos pipelines de avaliação automática compostos por módulos de correção de erros ortográficos e de extração de features via técnicas de Processamento de Linguagem Natural.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Eduardo Bezerra da Silva - Coordenador / Gustavo Paiva Guedes e Silva - Integrante. Membro: Eduardo Bezerra da Silva. |
| 3. | 2022-Atual. CompetiAAes de Base TecnolA3gica de 2022 a 2024 - Apoio e formaAAo de Equipes Discente do Porjeto Grupo RobA3tica do MaracanAs Descrição: O Projeto se constitui de múltiplos subprojetos que surgem de acordo com as necessidades apresentadas ou associados a competições de TI que vierem a acontecer. A maioria desses subprojetos tem caracterÃsticas multidisciplinares e geram produtos de tecnologia ou artigos cientÃficos. Recebeu fomento de edital FAPERJ 03/2022 de R$ 30.000,00. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Mestrado acadêmico: (3) . Integrantes: João Roberto de Toledo Quadros - Coordenador / Esther Ewellin Campos Dias - Integrante / Andrea Vargas - Integrante / Almir Silva da Silveira - Integrante / VASCONCELOS, ANDRà - Integrante. Financiador(es): FAPERJ - AuxÃlio financeiro. Membro: Joao Roberto de Toledo Quadros. |
| 4. | 2022-Atual. Educa 360 - Pesquisa e Inovacao em Experiencias Multissensoriais para Educacao Descrição: Programa: FAPERJ 28/2021 - Apoio a Projetos Temáticos no Estado do Rio de Janeiro - Faixa A. Cada vez mais, são necessárias novas tecnologias para atrair os jovens e incentivar os seus estudos em todos os nÃveis, ampliando o acesso à educação de qualidade, em que o aluno é o centro de todo o processo de ensino e aprendizagem. O projeto temático Educa 360 visa pesquisar e desenvolver soluções inovadoras na área de multimÃdia multissensorial (mulsemÃdia) aplicadas à educação. Pretende-se evoluir o estado da arte em experiências multissensoriais incluindo realidade virtual e conteúdo 360 graus e aplicá-las para auxiliar o ensino e aprendizagem de alunos de escolas públicas. O projeto é uma parceria entre a UFF, UFRJ e CEFET/RJ e envolverá também colégios públicos do Estado do Rio de Janeiro nas cidades de Niterói e do Rio de Janeiro. Os principais objetivos do projeto são: proposta de novos modelos conceituais mulsemÃdia; proposta de framework conceitual para auxÃlio à aprendizagem imersiva; proposta de novas linguagens de autoria mulsemÃdia; proposta de novas ferramentas para autoria mulsemÃdia; proposta de novas soluções para extração automática de efeitos sensoriais a partir de conteúdo audiovisual 360 graus usando técnicas de inteligência artificial; proposta de novas máquinas de execução (formatadores) mulsemÃdia; proposta de jogos educativos multissensoriais; proposta de plataforma de SAR (Socially Assistive Robot) para auxÃlio à educação de crianças e proposta de experiências multimÃdia multissensoriais para auxÃlio ao ensino e aprendizagem. Como principais resultados, destacam-se a publicação de artigos completos em periódicos internacionais e em congressos cientÃficos nacionais e internacionais; orientações de alunos dos programas de pós-graduação em Computação na UFF; em Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ; em Engenharia Elétrica e de Telecomunicações na UFF; em Ciência da Computação no CEFET/RJ; além de registros de softwares e potenciais patentes.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Integrante / Cláudia Werner - Integrante / Débora Christina Muchaluat Saade - Coordenador / Natália Castro Fernandes - Integrante / Flávio Luiz Seixas - Integrante / Célio Vinicius Neves de Albuquerque - Integrante / Flávia Coimbra Delicato - Integrante / Cristina Maria Carvalho Delou - Integrante / Diogo Menezes Ferrazani Mattos - Integrante / Luciana C. de Castro Salgado - Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 5. | 2022-Atual. EstratAgias Computacionais para Tomada de DecisAo em Cidades Inteligentes e IndAostrias 4.0 Descrição: Processo: 307663/2021-3, Programa: PQ 2021, Valor financiado: R$39.600,00. Este projeto tem como objetivo geral (1) realizar investigações teóricas e práticas sobre modelagem matemática e meta-heurÃsticas aplicadas a problemas envolvendo cidades inteligentes e indústrias 4.0; (2) Desenvolver métodos hÃbridos para a resolução de instancias reais destes problemas; (3) Capacitar alunos a se interessarem pela temática e oferecer as ferramentas para se posicionarem no mercado trabalhando nesta área; (4) Incentivar uma maior colaboração entre pesquisadores de diversas áreas relacionadas ao projeto dentro do CEFET/RJ, bem como parcerias com grupos de pesquisa em outras instituições, fortalecendo parcerias existentes e desenvolvendo novas parcerias e (5) Fomentar ações de internacionalização, como convênios e intercâmbios, através dos contatos obtidos através de parcerias construÃdas durante o desenvolvimento desta pesquisa.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro. Membro: Pedro Henrique Gonzalez Silva. |
| 6. | 2022-Atual. OtimizaAAo de HiperparAmetros para Aprendizado MAquina atravAs de MAtodos HAbridos Descrição: Processo: 403817/2021-8, Programa: Universal. A Otimização de hiperparâmetros busca encontrar a melhor configuração que produzirá os modelos de aprendizado de máquina mais precisos. Recentemente, foi demonstrado que os algoritmos genéticos hÃbridos podem superar significativamente a lacuna das abordagens usuais. Isso tem grandes implicações para o treinamento de modelos, mas as possibilidades de uso de métodos hÃbridos ainda não foram totalmente exploradas. Na primeira parte deste projeto, um conjunto de algoritmos de otimização que combina algoritmos genéticos de chave aleatória (BRKGA) com algoritmos de otimização de hiperparâmetros de última geração será desenvolvido. Em seguida, os seus desempenhos serão analisados, buscando novas informações sobre quais classes de algoritmo se integram melhor. Na segunda parte deste projeto, será realizado um estudo de como reduzir os requisitos de tempo de uso de tais funções Surrogates. Duas perguntas de pesquisa serão investigadas: (1)Como uma redução no conjunto de dados afeta o desempenho? (2)Como a aplicação de funções substitutas a apenas parte da população afeta o desempenho?. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador / Luidi Simonetti - Integrante / Eduardo Bezerra - Integrante / Diogo Silveira Mendonça - Integrante / Israel Mendonça - Integrante / Masayoshi Aritsugi - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro. Membro: Pedro Henrique Gonzalez Silva. |
| 7. | 2022-Atual. PrediAAo, DetecAAo de Eventos e Descoberta de PadrAes em SAries EspaAo-Temporais: MAtodos AplicaAAes Descrição: Processo: 309631/2021-1, Programa: PQ 2021, Valor financiado: R$39.600,00. O objetivo deste projeto consiste em explorar e desenvolver novos métodos para detecção de eventos, descoberta de padrões e predição em séries temporais e séries espaço-temporais. A exploração destes novos métodos está associada a resolução de problemas reais nos eixos da ciência-empresa-governo.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (5) . Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - Bolsa. Membro: Eduardo Soares Ogasawara. |
| 8. | 2022-2024. Programa de PA3s-graduaAAo em CiAancia da ComputaAAo Descrição: Processo: E-26/210.903/2021 Programa: E_29/2021 - Apoio aos Programas e Cursos de Pós-graduação Stricto Sensu do Estado do Rio de Janeiro - Faixa B. Valor Financiado: R$ 78.116,00O Programa de Po#769;s-graduac#807;a#771;o em Cie#770;ncia da Computac#807;a#771;o (PPCIC) do CEFET/RJ engloba o curso de Mestrado em Cie#770;ncia da Computac#807;a#771;o. O Programa foi aprovado pelo CTC da CAPES em abril/2016. O PPCIC esta#769; inserido na a#769;rea de conhecimento e a#769;rea de concentrac#807;a#771;o de Cie#770;ncia da Computac#807;a#771;o. Em 2016, o programa passou por sua primeira avaliac#807;a#771;o, recebendo conceito bom em todos os quesitos aplica#769;veis da CAPES, pore#769;m foi classificado como ni#769;vel 3 dada a na#771;o existe#770;ncia de egressos naquele momento. O PPCIC visa a formac#807;a#771;o de egressos capacitados para pesquisar, ensinar e desenvolver conhecimento cienti#769;fico e tecnolo#769;gico na a#769;rea de Cie#770;ncia da Computac#807;a#771;o. Em particular, o programa tem uma e#770;nfase na formac#807;a#771;o de cientistas de dados, profissional com visa#771;o multidisciplinar, responsa#769;vel por formular problemas sob uma perspectiva centrada em dados, transformando-os em conhecimento. Essa abordagem adotada por nosso grupo esta#769; aderente ao processo multidisciplinar da Computac#807;a#771;o. O PPCIC esta#769; organizado nas linhas Ana#769;lise de Dados e Aplicac#807;o#771;es e Aprendizado de Ma#769;quina e Otimizac#807;a#771;o, as quais contemplam um conjunto de projetos de pesquisa. O programa tem treze docentes, dezesseis disciplinas e infraestrutura de laborato#769;rios e biblioteca.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Coordenador. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 9. | 2022-Atual. ProveniAancia de Dados e Realidade Virtual no apoio ao ensino de OM para pessoas com deficiAancia visual Descrição: A Proveniência de Dados (PD) combinada Ãs estratégias de Game Learning Analytics tem demonstrado importante papel nos processos decisórios de re-design de jogos sérios e no monitoramento dos estudantes pelos professores. Neste contexto, este projeto visa investigar como métodos de PD, Visualização de Dados e de Realidade Virtual (RV) podem ajudar professores de Orientação e Mobilidade (OM) no processo de ensino de OM para pessoas com deficiência visual (PDVs). No Brasil, dados do IBGE de 2019 indicam mais de 7 milhões de PDVs, sendo pelo menos 500 mil delas cegas totais. A aprendizagem e prática de OM impactam positivamente na capacidade de PDVs de discernir sua localização atual, estabelecer a posição de objetos no espaço, a direção a seguir ou o destino desejado. O uso de técnicas de gamificação e RV tem se mostrado como formas efetivas para promover a prática de OM com segurança e diversão. Um aluno PDV de OM pode explorar, em um ambiente virtual, lugares não conhecidos, sem estar fisicamente lá. Uma revisão sistemática conduzida pelos proponentes analisou 987 artigos, identificando 32 ambientes virtuais de OM seguindo esta estratégia, bem como uma carência por ferramentas para customização de mapas e acompanhamento detalhado de professores da interação do aluno com o ambiente. Neste sentido, o projeto visa integrar métodos de PD a um ambiente virtual de OM e ampliar os aspectos de customização, gamificação e acompanhamento da aprendizagem. O projeto seguirá uma estratégia de design centrado no usuário, tanto para levantar requisitos, quanto para avaliar a usabilidade e a acessibilidade das ferramentas de customização dos mapas e de visualização dos dados de proveniência obtidos a partir do uso de tais ambientes pelos alunos. Espera-se com isso que professores de OM tenham uma maior capacidade de estimar a evolução com o uso de tais práticas e ser capazes de personalizá-las para maximizar o engajamento e a aprendizagem de seus alunos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Integrante / Glauco Fiorott Amorim - Integrante / Myrna CecÃlia Martins dos Santos Amorim - Integrante / Windson Viana - Coordenador / Agebson Rocha Façanha - Integrante / Fernando Antonio Mota Trinta - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 10. | 2022-Atual. Sport Analytics Descrição: A análise de esportes (Sports Analytics) ganhou notoriedade nos últimos anos ao ser utilizada para impulsionar um nicho industrial que cresce muito a cada temporada. A ideia é utilizar dados sobre padrões de movimento de bolas, ferramentas esportivas e jogadores para analisar e, a partir dessa análise, indicar treinamentos, insights estratégicos e previsões. Os dados para tais análises são obtidos, normalmente, de câmeras de alta qualidade situadas em instalações esportivas ou de sensores acoplados nas ferramentas esportivas ou nos próprios jogadores. A quantidade de dados obtidos é enorme e, por esse motivo, técnicas de Ciência de Dados são utilizadas. O objetivo deste grupo visa estudar os pontos levantados e propor ferramentas que auxiliem na solução das questões apontadas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (9) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . Integrantes: Glauco Fiorott Amorim - Coordenador / BEZERRA, EDUARDO - Integrante / SOARES, JORGE - Integrante / Pedro Henrique González - Integrante. Membro: Glauco Fiorott Amorim. |
| 11. | 2022-Atual. Tomada de DecisAo em Cidades Inteligentes e IndAostrias 4.0 via OtimizaAAo CombinatA3ria Descrição: Processo: E-26/201.341/2022, Programa: Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE), Valor financiado: R$86.400,00. Problemas de otimização são encontrados em diversos setores da produção industrial, buscando em geral minimizar os custos e maximizar os lucros. No contexto das Cidades Inteligentes e Indústrias 4.0, se torna prioridade a eficiência de serviços prestados ao cidadão e uma logÃstica efetiva de transporte de pessoas/bens de consumo, motivando uma série de propostas acadêmicas para resolução desses problemas. O estudo e resolução exata, em tempo computacional baixo, desses problemas é vital para manter a qualidade de cadeias produtivas, porém isto ainda é um grande desafio. De forma especÃfica, temos diversos problemas de otimização combinatória que têm sido bastante estudados devido ao grande número de aplicações práticas. Dentre as aplicações importantes nesse contexto, pode-se citar a localização de postos de controle e a coleta de dados de redes ad hoc esparsas. Essas aplicações podem ser modeladas, respectivamente, através do Problema Localização de Postos de Controle (PLPC) e do Problema de Roteamento de Mula de Dados em Redes Mistas com Autonomia Limitada (PRMDRMcAL). O PLPC é um problema que visa definir a localização de postos de controles em rodovias, levando em consideração que diversos agentes desejaram evadir tais postos. Já o PRMDRMcAL é um problema que consiste em definir a rota de menor custo para coletar os dados dos sensores em redes ad hoc esparsas, mas que leva em consideração que parte da rede é capaz de se comunicar entre ela e que a coleta é realizada por um veÃculo com autonomia limitada. Os problemas citados e suas variantes têm natureza altamente combinatória, sendo estes classificados como NP-DifÃceis. Tendo em vista isto, são empregadas meta-heurÃsticas no intuito de encontrar boas soluções rapidamente. Porém, mesmo as meta-heurÃsticas podem sofrer com limites computacionais ao resolver problemas de grande porte (tipicamente em casos reais de problemas de Cidades Inteligentes e Indústrias 4.0), e a qualidade da solução tende a piorar quando recursos computacionais são escassos. Desta forma, propõem-se o estudo e desenvolvimento de métodos exatos, meta-heurÃsticas e métodos hÃbridos que usem técnicas de Mineração de Dados e recursos de computação de alto desempenho, como Graphics Processing Units (GPUs) e demais coprocessadores paralelos, para que assim sejam capazes de lidar com casos reais.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Pedro Henrique González Silva - Coordenador. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - AuxÃlio financeiro. Membro: Pedro Henrique Gonzalez Silva. |
| 1. | 2021-2023. Abordagem MultimAdia para CriaAAo de Ambientes Virtuais Descrição: Esforços recentes da comunidade multimÃdia buscam formas de proporcionar uma maior imersão do usuário em aplicações. Motivados pelo interesse em tecnologias imersivas, tais esforços se aproveitam de avanços na interação homem-computador para enriquecer aplicações multimÃdia seja com novas formas de interação (gestos, voz), com o uso de mÃdias imersivas (áudio 3D, vÃdeo 360), ou mesmo com a inclusão de estÃmulos a outros sentidos humanos. Estudos sugerem que a inclusão de estÃmulos em aplicações multimÃdia podem proporcionar maior imersão aos usuários e, quando sincronizados com conteúdos audiovisuais, podem têm o potencial de melhorar a Qualidade da Experiência (do inglês Quality Of Experience - QoE).Em particular, o uso da Realidade Virtual (RV) associado a Efeitos Sensoriais (ES) aumentam a imersão e QoE dos usuários, trazendo implicações tanto para as áreas de saúde e ensino. Na saúde aplicações em RV com ES são utilizadas para tratamentos de exposição, exercÃcios cognitivos ou simplesmente para promover relaxamento. Já na educação, tais aplicações permitem um contato direto com determinado assunto sendo estudado, bem como auxiliam na retenção de conceitos apresentados.Este projeto visa contribuir com pesquisas relacionadas a criação e uso de RV com ES, atuando em duas frentes: (i) na criação de modelos e ferramentas que facilitem a autoria, (ii) na criação de aplicações focadas em saúde e educação. Essas duas frentes promovem um ciclo virtuoso na medida que a criação de aplicações e o estudo da QoE obtida via experimentos permitem a observação de boas práticas a serem refletidas na modelagem proposta.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Coordenador / Glauco Fiorott Amorim - Integrante. Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - AuxÃlio financeiro. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 2. | 2021-2021. ContribuiAAes sobre a ComunicaAAo de Dados em Sistemas de InstrumentaAAo na Internet das Coisas Descrição: Projeto da chamada PMon 2021, da RNP, no valor de R$7.500,00.. Este projeto tem como objetivo investigar questões práticas de implementação sobre a aquisição, o processamento e a comunicação (transmissão e recepção) de dados de sensores, em um sistema de instrumentação no contexto da Internet das Coisas (IoT). Nesse sentido, utilizaremos um cenário composto por sensores, microcontrolador e rádio, conectados na plataforma de IoT ThingSpeak, e avaliaremos métodos de compressão e agregação de dados, além do compromisso entre processamento (local ou na nuvem) e latência na comunicação das informações. Por fim, avaliaremos um esquema de auto-regulação baseado nos conceitos de Gêmeos Digitais, de modo a tornar o sistema de instrumentação proposto mais eficiente, em termos de qualidade de medidas.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Felipe da Rocha Henriques - Coordenador / Karine Paiva Guimarães - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Bolsa. Membro: Felipe da Rocha Henriques. |
| 3. | 2021-2023. Desenvolvimento de heurAsticas paralelas para reduAAes de largura de banda e de pro#64257;le de matrizes Descrição: Propõe-se investigação no desenvolvimento de novos métodos heurÃsticos paralelos para reduções de largura de banda e de pro#64257;le de matrizes. Os problemas de minimizações de largura de banda e de pro#64257;le de matrizes pertencem à classe NP-DifÃcil. Os novos métodos heurÃsticos paralelos a serem desenvolvidos neste projeto serão comparados com métodos no estado da arte nos problemas. Serão considerados três caracterÃsticas em conjunto nessas avaliações. A primeira caracterÃstica é que serão considerados métodos que retornem soluções com mais qualidade. A segundo caracterÃstica é que serão considerados métodos que gerem menos custo computacional (tempo e espaço). A terceira caracterÃstica tem relação com as duas primeiras: serão considerados os métodos que, quando utilizados como pré-processamento de matrizes (simétricas e assimétricas), reduzam signi#64257;cativamente o custo de execução na solução de sistemas de equações lineares por métodos diretos e iterativos (e.g.,métodos dos gradientes conjugados e GMRES). Serão utilizados diferentes pré-condicionadores em conjunto com os métodos iterativos para resolução de sistemas de equações lineares, dependendo da área de aplicação utilizada. O comportamento de um método heurÃstico para redução de largura de banda e/ou de pro#64257;le de matrizes depende da estrutura da instância do problema. Por isso, pretende-se desenvolver métodos heurÃsticos no estado da arte para os problemas em relação a classes de instâncias oriundas de diversas áreas de aplicações na ciência e engenharia. O desenvolvimento dos novos métodos heurÃsticos será baseado em meta-heurÃsticas, em hiper-heurÃsticas, bem como em técnicas que utilizam conceitos de teoria dos grafos. Nesse contexto de desenvolvimento de novos métodos heurÃsticos paralelos, pretende-se projetar métodos para a arquitetura Intel Cascade Lake. Projetos de programas computacionais, escritos na linguagem C++, para esta investigação, serão utilizados como base para as simulações numéricas.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Diego Nunes Brandão - Integrante / Sanderson Lincoln de Oliveira Gonzaga - Coordenador / Alexandre Augusto Alberto Moreira de Abreu - Integrante / Luiz Nélio Henderson Guedes de Oliveira - Integrante / JUNIOR A. B. BERNARDES - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de Minas Gerais - AuxÃlio financeiro. Membro: Diego Nunes Brandao. |
| 4. | 2021-Atual. DetecAAo de Eventos, Descoberta de PadrAes e PrediAAo em SAries Temporais Descrição: Processo: E-26/201.304/2021, Programa: Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE), Valor financiado: R$86.400,00 O fenômeno do Big Data vem sendo produzido pelas ciências, empresas e governos. Ele se apresenta como um dos grandes desafios para a atual sociedade do conhecimento. A necessidade de extração de conhecimento nestes grandes volumes de dados cresce significativamente. Ademais, diversos fenômenos estudados correspondem a ambientes não-estacionários, frequentemente associados ao tempo e espaço. Este cenário tÃpico de Ciência de Dados constantemente traz novos desafios à mineração de dados. Este projeto de pesquisa visa desenvolver novos métodos mais eficazes e eficientes nestes ambientes. Para tanto, pretende-se atuar em três principais temas: (i) métodos de detecção de eventos, (ii) métodos de descoberta de padrões, (iii) métodos de predição. Este projeto combina a pesquisa básica nestes três temas aliada à pesquisa aplicada nas análises em séries temporais e espaço-temporais. Essa sinergia visa entender a fundo em que circunstâncias tais abordagens podem ser refinadas para apoiar o contexto geral de não-estacionariedade.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (7) / Doutorado: (5) . Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador. Financiador(es): Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca - AuxÃlio financeiro. Membro: Eduardo Soares Ogasawara. |
| 5. | 2021-Atual. Mapa da Mobilidade Urbana do Rio de Janeiro Descrição: Processo: E-26/290.123/2021, Programa: Programa de Apoio à Projetos CientÃficos e Tecnológicos em Mobilidade Urbana 2021, Valor financiado: R$333.010,00. A mobilidade urbana é um tema que tem despertado crescente atenção dos setores público, privado e acadêmico, justamente por afetar sobremaneira o quotidiano de milhares de pessoas em seus deslocamentos diários de casa para o trabalho ou outras atividades. De fato, a mobilidade é o grande desafio das cidades contemporâneas, em todas as partes do mundo. A reiterada opção pelo automóvel levou à paralisia do trânsito, com desperdÃcio de tempo e combustÃvel, além dos problemas ambientais de poluição atmosférica e de ocupação do espaço público. Com esse contexto, esta proposta enfoca a questão da mobilidade urbana na cidade do Rio de Janeiro, com o enfoque no transporte de passageiros, visando contribuir no desenho de polÃticas públicas e de planos de ação para a mobilidade urbana no Rio de Janeiro, por meio do entendimento de como os diferentes modos do transporte público se relacionam com o tripé: Demanda (Capacidade), Eficiência e Confiabilidade. Com relação ao aspecto técnico-cientÃfico do projeto, contempla-se o desenvolvimento de pesquisa de ponta incorporando técnicas e metodologias modernas à problemática da mobilidade em grandes centros, como o tratamento de grande volumes de dados (Big Data) de deslocamento de pessoas para mapeamento de demandas e dimensionamento de capacidades de transporte por corredor de transporte; o uso da técnica de Análise de Redes Sociais (Social Network Analysis) para o desenho e diagnóstico de confiabilidade do corredor de transporte; o uso da técnica de Análise Envoltória de Dados (Data Envelopment Analysis) para avaliação da eficiência e das folgas de capacidade por modal de transporte; e modelos espaço-temporais em alta-dimensão para modelagem do fluxo urbano, com fim de entender a dinâmica da malha viária e avaliar métricas como a contribuição da frota de ônibus para poluição urbana, inclusive com a transferência bidirecional de know-how entre as instituições partÃcipes (instituições de pesquisa e poder público).. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (4) . Integrantes: Eduardo Soares Ogasawara - Coordenador / Rafael Barbastefano - Integrante / Cristina Gomes de Souza - Integrante / Diego Moreira de Araújo Carvalho - Integrante / Eduardo Fonseca Mendes - Integrante / Renato Rocha Souza - Integrante / Marcel de Moraes Pedroso - Integrante / Douglas E. M. de Oliveira - Integrante / Peter Fernandes Wanke - Integrante / João Luiz Martins Carabetta - Integrante. Membro: Eduardo Soares Ogasawara. |
| 6. | 2021-2023. Programa de PA3s-graduaAAo em CiAancia da ComputaAAo Descrição: Programa: Apoio aos Programas e Cursos de Pós-Graduação Stricto Sensu do Estado do Rio de Janeiro 2020 - Faixa B.O Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ engloba o curso de Mestrado em Ciência da Computação. O Programa foi aprovado pelo CTC da CAPES em abril/2016. O PPCIC está inserido na área de conhecimento e área de concentração de Ciência da Computação. Em 2016, o programa passou por sua primeira avaliação, recebendo conceito bom em todos os quesitos aplicáveis da CAPES, porém foi classificado como nÃvel 3 dada a não existência de egressos naquele momento. O PPCIC visa a formação de egressos capacitados para pesquisar, ensinar e desenvolver conhecimento cientÃfico e tecnológico na área de Ciência da Computação. Em particular, o programa tem uma ênfase na formação dos cientistas de dados, profissional com visão multidisciplinar, responsável por formular problemas sob uma perspectiva centrada em dados, transformando-os em conhecimento. Essa abordagem adotada por nosso grupo está aderente ao processo multidisciplinar da Computação. O PPCIC está organizado nas linhas Análise de Dados e Aplicações e Aprendizado de Máquina e Otimização, as quais contemplam um conjunto de projetos de pesquisa. O programa tem quatorze docentes, dezesseis disciplinas e infraestrutura de laboratórios e biblioteca.. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Joel André Ferreira dos Santos - Coordenador. Membro: Joel Andre Ferreira dos Santos. |
| 7. | 2021-2022. XXXVI SimpA3sio Brasileiro de Banco de Dados Descrição: O Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados (SBBD) é um congresso técnico-cientÃfico, promovido e organizado pela Comissão Especial de Bancos de Dados (CEBD) da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). O SBBD 2021 será organizado pelo Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ e ocorrerá no formato online. Situação: ConcluÃdo; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Rafaelli de Carvalho Coutinho - Coordenador / Eduardo Soares Ogasawara - Integrante / Eduardo Bezerra - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e Tecnológico - AuxÃlio financeiro. Membro: Rafaelli de Carvalho Coutinho. |
(*) Relatório criado com produções desde 2021 até 2024
Data de processamento: 14/01/2025 14:25:40