Sistemas Computacionais

Descrição

 

Historicamente, o interesse pela área de computação no PEC começou na década de 1970, com o desenvolvimento de métodos numéricos para análise de estruturas. Com problemas cada vez mais complexos envolvendo, por exemplo, interações solo-fluído-estrutura, e com as incertezas inerentes aos fenômenos da natureza, as pesquisas da área de estruturas tiveram seu escopo ampliado, o que fomentou a necessidade por outros recursos computacionais. Na década de 1980, o surgimento dos computadores paralelos e vetoriais permitiu a solução de problemas mais complexos, envolvendo um grande número de variáveis. Os métodos computacionais, antes restritos a soluções determinísticas, passaram a lidar com incertezas. A partir da década de 1990, a evolução dos algoritmos e o aumento da capacidade dos computadores permitiram o desenvolvimento de modelos robustos a partir de grandes bases de dados. Nos últimos anos, a pesquisa tem sido orientada à extração de conhecimento de grandes coleções de documentos.

As pesquisas da Área de Sistemas Computacionais concentram-se no desenvolvimento de modelos computacionais, utilizando recursos computacionais em ambientes paralelos e distribuídos, banco de dados, visualizações gráficas etc. O principal foco de pesquisa tem sido no desenvolvimento de técnicas de Inteligência Computacional e Mineração de Dados na modelagem de sistemas complexos. O trabalho envolve o desenvolvimento de algoritmos baseados em lógica fuzzy, redes neurais, máquinas de vetor de suporte, algoritmos genéticos e técnicas de otimização inspiradas na natureza. Estas técnicas têm diversas aplicações em praticamente todas as áreas de conhecimento, o que permite o desenvolvimento de projetos em conjunto com as outras áreas de concentração no PEC e em outros programas da COPPE.



                                                                           

 

 

 

                                                                             

O trabalho tem sido desenvolvido em projetos de pesquisa institucionais e tecnológicos, focados no desenvolvimento de modelos de sistemas complexos em variadas aplicações da indústria do petróleo, meio ambiente, energia, negócios entre outras. As aplicações não se limitam ao campo da Engenharia e a área atua também em problemas de bioinformática, sensoriamento remoto, ecologia, entre outros, sempre em cooperação com especialistas destas áreas.



                                                                                 

 

 

 

 

                                                                                    

O impacto da internet no desenvolvimento humano tem sido comparado à invenção da imprensa em termos das profundas transformações tecnológicas, econômicas e sociais propiciadas pela disseminação da informação na “grande rede”. Neste contexto, o desenvolvimento da pesquisa científica na Área de Sistemas Computacionais tem sido orientado à extração de conhecimento de coleções de documentos e metodologias para potencializar a geração de conhecimentos e o trabalho cooperativo em rede.



                                                                                                      

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Diversos projetos de pesquisa são realizados em colaboração com outros programas da COPPE. O Núcleo de Transferência de Tecnologia (NTT) é o laboratório do PEC que atua especificamente nesta área, e tem uma forte interação com o Laboratório de Métodos Computacionais em Engenharia (LAMCE) e o Núcleo de Computação de Alto Desempenho (NACAD) da COPPE.

                                                                     

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A figura acima apresenta a análise das teses e dissertações do Programa de Engenharia Civil mostrando 7 áreas distintas. No gráfico cada nó representa um trabalho e o comprimento da aresta entre dois trabalhos é proporcional a similaridade.

 

Linhas de pesquisa

 

Complexidade e Cognição

Esta linha de pesquisa investiga os diversos aspectos da complexidade em sistemas tecnológicos, biológicos e sociais. Aborda processos cognitivos para o aprendizado de determinados sistemas e soluções de problemas. Utiliza fractais em fenômenos físicos, sem se restingir a representações geométricas. Desenvolve modelos de transferência de conhecimento. Os projetos de pesquisa visam a integração de diversas tecnologias.

 

Otimização e Métodos Computacionais Inspirados na Natureza

Desenvolvimento de algoritmos de otimização inspirados na natureza, tais como algoritmos genéticos, inteligência de enxames, sistemas imunológicos artificiais, evolução diferencial, entre outros. Os projetos de pesquisa nesta linha visam o aprimoramento dos algoritmos e aplicações em diversas áreas, incluindo não somente problemas complexos de engenharia (tais como sistemas para a produção de petróleo offshore), mas também aplicações interdisciplinares incluindo, por exemplo, problemas de biologia computacional (tais como enovelamento de proteínas, docagem molecular computacional e sequenciamento de peptídeos a partir de espectrometria de massa).

 

Modelos de Dados & Conhecimento

Desenvolvimento de novos algoritmos de inteligência computacional para mineração de dados em diversas aplicações. Esta linha de pesquisa trata principalmente de modelos de dados que podem ser úteis para a extração de conhecimento em aplicações complexas de engenharia, bioinformática, negócios, entre outras.

 

Análise de Informação Não Estruturada

Desenvolvimento de algoritmos e sistemas para a mineração de textos e da web. Os projetos de pesquisa nessa linha abordam todas as etapas do processo de mineração de textos: pré-processamento, adaptação de algoritmos de mineração de dados para aplicações em mineração de textos, visualização, descoberta de conhecimento na internet (web mining: navegação, conteúdo e análise de links), entre outros.

 

Big Data

Esta linha de pesquisa tem por objetivo a agregação e processamento das grandes massas de dados obtidas em tempo real em diversos repositórios e em sensores plugados na web que captam informações estruturadas e não estruturadas continuamente com o intuito de gerar conhecimento e atendendo aos critérios de eficiência e privacidade. Encontra interesse em vários campos e atividades que necessitam analisar informações de grandes volumes de dados, como: petróleo e gás, biologia, meio ambiente, meteorologia, imagens de satélite, redes sociais, inteligência competitiva, segurança, mercado financeiro, e-commerce, etc.

 

Tomada de Decisão, Análise de Incertezas e Riscos

Esta linha de pesquisa investiga métodos para a análise de incertezas e riscos em diversas aplicações. Os projetos de pesquisa nesta linha são voltados para o desenvolvimento de novas metodologias de análise de incertezas em aplicações do setor financeiro, petróleo e ecologia e processos de tomada de decisão.

 

Modelagem Computacional de Redes Complexas

Aborda a teoria de redes complexas e o formalismo matemático da teoria dos grafos. Desenvolvimento de novos algoritmos de inteligência computacional para diversas aplicações. Os projetos de pesquisa visam a integração de tecnologias de modelagem de sistemas complexos.

 

Padrões de Mobilidade Humana

Esta linha de pesquisa utiliza dados de telefonia celular em que o registro de cada ligação é associado às coordenadas geográficas da antena que processou a chamada. Estudos mostram que o deslocamento humano tem um elevado grau de regularidade temporal e espacial. Após a correção para diferenças em relação às distâncias e a anisotropia inerente a cada trajetória, os padrões de deslocamento convergem para uma mesma distribuição de probabilidades indicando que, apesar da grande diversidade de trajetórias, a mobilidade humana segue padrões reproduzíveis. Desta forma podem-se construir modelos eficientes da dinâmica urbana para as áreas de transporte, propagação de vírus, epidemias, uso da terra, e etc...

 

Visualização Científica & Realidade Virtual

Desenvolvimento de sistemas para visualização dos resultados de processos de modelagem numérica e de mineração de dados.

 


 

 

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