Vinculado ao workshop IX Workshop da Escola de Informática & Computação (WEIC)
Palestrante(s): Fábio Porto, Eduardo Ogasawara, Daniel Cardoso Moraes de Oliveira, Kary Ocaña, Alvaro Coutinho e Marta Mattoso
Local: Canal no Youtube "PPCIC CEFET-RJ"
Data: 20/10/2021 às 18:00
Tópico(s): Ciência de Dados Dinâmica de Fluidos Computacional
Painelistas:
Moderadora: Rafaelli Coutinho (CEFET/RJ)
Resumo: Os professores Alvaro Coutinho, Daniel de Oliveira, Eduardo Ogasawara, Fábio Porto, Kary Ocaña e Marta Mattoso, discorrerão sobre os projetos de pesquisas em que atuam, mostrando os resultados atuais e apontando os principais desafios na área de High Performance Data Science para os próximos anos.
Biografias
Prof. Alvaro Coutinho é pesquisador CNPq 1A, Cientista do Nosso Estado FAPERJ (2017-), possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1980), mestrado (1984) e doutorado (1987) em Engenharia Civil pela COPPE/Universidade Federal do Rio de Janeiro (1984). Foi professor visitante no Oden Institute for Computational Engineering and Sciences, the University of Texas at Austin, USA (2004). Professor Titular (2001), Diretor Financeiro (2006-2008), Diretor Adjunto de Tecnologia e Inovação (2004-2008) da COPPE/UFRJ onde atualmente coordena a Área Interdisciplinar de Engenharia e Ciência Computacional e dirige o Núcleo Avançado de Computação de Alto Desempenho. É membro de corpo editorial do International Journal for Numerical Methods in Fluids, International Journal for Numerical Methods in Engineering, Editor Associado da Revista Internacional de Métodos Numéricos para Cálculo y Diseño en Ingeniería, consultor da Fundação COPPETEC e Membro do Comitê Executivo da International Association for Computational Mechanics. Recebeu o IBM Faculty Award (2001), o Prêmio COPPE de Mérito Acadêmico 2007, e Fellow da International Association of Computational Mechanics (2012). Em 2015 recebeu o Prêmio InRio Personalidades do Ano da Assespro RJ.
Daniel de Oliveira é professor do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (IC/UFF) desde fevereiro de 2013. Recebeu o grau de Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ em 2012 e o de Mestre em Engenharia de Sistemas e Computação em 2008, também pela COPPE/UFRJ. Desde 2013 lidera o Grupo de Pesquisa em eScience da Universidade Federal Fluminense (UFFeScience). É bolsista de produtividade nível 2 do CNPq desde 2016 e Jovem Cientista do Nosso Estado da FAPERJ também desde 2016. Seus interesses de pesquisa incluem ciência de dados, computação em nuvem, gerência de dados de proveniência, gerência de workflows científicos, paralelismo de dados, bioinformática e mineração de dados. Publicou mais de 200 artigos em periódicos indexados e em congressos nacionais e internacionais. Vem participando de Comitês de Programa de congressos nacionais e internacionais como o VLDB, IPAW, SBBD, além de ser revisor ad-hoc de revistas nacionais e internacionais. Sócio da SBC, IEEE e ACM. Já coordenou/coordena diversos projetos de pesquisa aprovados por órgãos de fomento. Entre eles, cabe destacar: 2 Projetos Universais CNPq, 1 Projeto "Grupos Emergentes FAPERJ", 1 Projeto "APQ1 FAPERJ" e 2 Projetos "Jovem Cientista do Nosso Estado FAPERJ", nas áreas de workflows científicos em ambientes de paralelismo e gerência de dados de proveniência além de participar de diversos outros projetos financiados por agências de fomento. Publicou o livro "Data-Intensive Workflow Management for Clouds and Data-Intensive and Scalable Computing Environments" publicado pela Morgan & Claypool em 2019. Foi chair do comitê de programa do SBBD'2020 (co-chair), BreSci'14, BreSci'19, WPerformance'16, SBBD Demos'17, BSB'18 e BSB'19. Atualmente é coordenador da Comissão Especial de Biologia Computacional (CE-BioComp) da Sociedade Brasileira de Computação (2021-2022). Além disso, é editor associado do Journal of Information and Data Management (JIDM) e do PeerJ Computer Science.
Eduardo Ogasawara é professor do Departamento de Ciência da Computação do Centro Federal de Educação Tecnológica do Rio de Janeiro (CEFET/RJ) desde 2010, é Mestre e Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE/UFRJ. Entre 2000 e 2007, trabalhou na área de Tecnologia da Informação (TI), onde adquiriu vasta experiência em workflows e gerenciamento de projetos. Tem uma sólida formação em bancos de dados e seu interesse principal é ciência de dados. Atualmente, está interessado em mineração de dados, workflows e séries temporais. É membro do IEEE, ACM, INNS e SBC. Ao longo de sua carreira, vem apresentando um número consistente de artigos publicados e projetos aprovados por agências de fomento, como CNPq e FAPERJ. Também é revisor de vários periódicos e conferências internacionais, incluindo IEEE Transactions on Big Data, Future Generations Computer Systems, SIAM Data Mining (SDM) e Very Large Databases (VLDB). Liderou a criação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPCIC) do CEFET/RJ, onde foi coordenador de 2016 a meados de 2021.
Fabio Porto é Pesquisador do Laboratório Nacional de Computação Científica desde 2009, foi pesquisador senior da Ecole Polytechnique Federal de Lausanne, entre 2004 e 2008. É Bacharel em Matemática Modalidade Informática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (1987), Mestre em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1996) e Doutor em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (2001), com período sanduíche no INRIA-Rocquencourt. Durante o período de Março a Junho de 2020 foi Professor-Pesquisador Visitante na Universidade Nacional de Singapura, Departamento de Ciência da Computação. Tem como interesse de pesquisa a gerência e análise de Grandes Volumes de dados (Big Data), Gerência de Modelos de Aprendizagem e Aprendizado Profundo. É membro da ACM e SBC, Fundador do Laboratório Data Extreme Lab (//Dexl.lncc.br) do qual é coordenador. Participa ou já participou do comitê de programa das conferências VLDB, SIGMOD e SBBD. Foi Coordenador Geral do SBBD 2015 e Coordenador Geral do 44 International Conference on Very Large Data Bases, em 2018. É membro do Comitê Diretivo do SBBD e presidente deste mesmo comitê no período 2020-2021.
Kary Ocaña é Pesquisadora Tecnologista Pleno 3 - III do Laboratório Nacional de Computação Científica do Ministério de Ciência, Tecnologia, Inovações e Comunicações (LNCC/MCTIC), e Jovem Cientista do Nosso Estado (JCNE) da FAPERJ desde 2017. Realizou Visitas Científicas no Centro de Bioinformática, Bioestatística e Biologia Integrativa da Unidade de Bioinformática Evolutiva do Instituto Pasteur (Paris/França - 2018) e Instituto de Informática Médica da Universidade de Gottingen (Gottingen/Alemanha - 2019/2020). Pós-Doutorado FAPERJ/PDR Nota 10 (2013-2015) e CAPES/FAPERJ (2010-2013) pelo Programa de Engenharia de Sistemas e Computação do Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia da Universidade Federal do Rio de Janeiro (PESC/COPPE/UFRJ). Doutora (2010) e Mestre (2006) em Biologia Celular e Molecular pela Pós-Graduação em Biologia Celular e Molecular do Instituto Oswaldo Cruz da Fundação Oswaldo Cruz (BCM/IOC/FIOCRUZ). Título de Químico-Farmacêutico (2002) e Bacharel (2002) em Farmácia e Bioquímica pela Faculdade de Farmácia e Bioquímica da Universidad Nacional Mayor de San Marcos (UNMSM) e Título de Farmacêutico (2012) revalidado pela Faculdade de Farmácia da UFRJ. Atualmente, sua área de atuação principal é em Bioinformática e Biologia Computacional atuando principalmente nos seguintes temas: genômica comparativa, evolutiva e funcional; filogenômica e filodinâmica; desenvolvimento de métodos matemáticos e ferramentas computacionais aplicados à genômica; e análise de dados científicos (biológicos/genéticos/bioinformáticos) em larga-escala em ambientes de processamento de alto desempenho (PAD). Vem participando de Comitês de Programa de congressos nacionais e internacionais, além de ser revisor ad-hoc de revistas nacionais e internacionais. É membro da AB3C, SBC, ACM e IEEE. Publicou mais de 50 artigos em periódicos indexados e em congressos nacionais e internacionais. A pesquisadora coordena os projetos de pesquisa Universal-2016/CNPq, APQ1-2015/FAPERJ, e Apoio a Grupos Emergentes de Pesquisa no Estado do Rio de Janeiro-2016/FAPERJ, além de participar de diversos outros projetos financiados por agências de fomento brasileiras e internacionais.
Marta Mattoso é Professora Titular da COPPE-Universidade Federal do Rio de Janeiro. Seus temas de interesse em Ciência de Dados incluem aspectos de gerência de dados em larga-escala. Dentre os interesses estão os dados de proveniência para apoiar análises de humanos durante a execução paralela de muitas tarefas de computação em ambientes de alto desempenho. Já orientou mais de 80 alunos de pós-graduação. É bolsista de produtividade em pesquisa nível 1B do CNPq. Sua pesquisa é aplicada em problemas reais, abordando experimentos científicos em workflows da área de Ciência Computacional, incluindo aprendizado de máquina profundo. Coordena projetos de pesquisa financiados pelo CNPq, CAPES, Faperj e projetos de colaboração com o INRIA, França, desde 2001. Atualmente é Mercator Fellow do DFG, Alemanha e membro do corpo de especialistas do projeto WorkflowsRI nos E.U.A. Foi membro do Comitê de Assessoramento de Ciências da Computação (CA-CC) do CNPq no período de 2015 a 2018. Participou do Comitê Diretivo da Comissão Especial em Bancos de Dados da SBC nos períodos [2000-2003] e como senior em 2010 e 2011. Ela é membro da ACM, IEEE e sócia fundadora da Sociedade Brasileira de Computação. Ela atua em comitês de programa de conferências internacionais e é membro do corpo editorial de vários periódicos internacionais.