Seminários PESC 2025
Os Seminários PESC tem como objetivo trazer palestras acessíveis a um público mais amplo ministradas por pesquisadores e professores mais experientes (tanto do PESC como externos). Ao longo do ano teremos temas e foco variados podendo ser mais específicos ou mais abrangentes.
A apresentação e discussão de ideias novas e antigas de diferentes temas contribui de maneira fundamental para a formação e pesquisa desenvolvida por alunos e professores, sendo muitas vezes de interesse de um público mais amplo.
Os Seminários que são on line ou híbridos ficam gravados no Canal do PESC no Youtube que apresenta muitas outras gravações importantes sobre o que acontece no PESC.
Veja a seguir os próximos Seminários programados.
Cem Anos de Mecânica Quântica: Da Ciência Fundamental às Inovações Tecnológicas
Luiz Davidovich (Professor Emérito da UFRJ)
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Cem Anos de Mecânica Quântica: Da Ciência Fundamental às Inovações Tecnológicas
Luiz Davidovich (Professor Emérito da UFRJ), reconhecido como um dos maiores físicos do país e pioneiro em computação quântica e informação quântica
Em comemoração ao International Year of Quantum Science and Technology (IYQ)
Dia 26/11 (quarta-feira), 11h30 horas (horário do Rio de Janeiro)
Auditório do PENO, Bloco C do Centro de Tecnologia, Sala 208
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Resumo:
Dando continuidade à tradição iniciada em 2014, a série Seminários PESC recebe o professor Luiz Davidovich, uma das maiores referências da física no Brasil e no mundo. Professor Emérito da UFRJ, ex-presidente da Academia Brasileira de Ciências e membro da Academia Mundial de Ciências (TWAS) e da Academia Nacional de Ciências dos EUA (NAS), o Prof. Davidovich é reconhecido por suas contribuições fundamentais à ótica quântica e à informação quântica, abordando temas como emaranhamento, descoerência, computação e metrologia quânticas. Sua atuação científica e institucional tem sido decisiva na defesa do desenvolvimento científico e tecnológico como eixo estratégico para o progresso do país. Nesta edição dos Seminários PESC, ele discutirá perspectivas sobre a mecânica quântica e suas repercussões científicas e tecnológicas ao longo de um século de avanços. Os Seminários PESC, promovidos pelo Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ, têm como objetivo difundir ideias e promover o diálogo entre diferentes áreas do conhecimento, aproximando pesquisadores experientes, alunos e o público interessado em ciência e tecnologia.
Dando continuidade à tradição iniciada em 2014, a série Seminários PESC recebe o professor Luiz Davidovich, uma das maiores referências da física no Brasil e no mundo. Professor Emérito da UFRJ, ex-presidente da Academia Brasileira de Ciências e membro da Academia Mundial de Ciências (TWAS) e da Academia Nacional de Ciências dos EUA (NAS), o Prof. Davidovich é reconhecido por suas contribuições fundamentais à ótica quântica e à informação quântica, abordando temas como emaranhamento, descoerência, computação e metrologia quânticas. Sua atuação científica e institucional tem sido decisiva na defesa do desenvolvimento científico e tecnológico como eixo estratégico para o progresso do país. Nesta edição dos Seminários PESC, ele discutirá perspectivas sobre a mecânica quântica e suas repercussões científicas e tecnológicas ao longo de um século de avanços. Os Seminários PESC, promovidos pelo Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ, têm como objetivo difundir ideias e promover o diálogo entre diferentes áreas do conhecimento, aproximando pesquisadores experientes, alunos e o público interessado em ciência e tecnologia.
Mais informações sobre o Prof. Davidovich estão disponíveis clicando aqui.
Em breve os Seminário de 2027.
Seminários já realizados no ano:
Inovações em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina – Reflexões e Impactos
Prof. Claudio Miceli de Farias, Prof. Eduardo Bezerra da Silva e Profa. Priscila M. V. Lima
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Inovações em Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina - Reflexões e Impactos
Prof. Claudio Miceli de Farias (PESC), Prof. Eduardo Bezerra da Silva (CEFET-RJ) e Profa. Priscila M. V. Lima (PESC)
Dia 26/03 (quinta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube |
Abstract:
Nos últimos anos, a Inteligência Artificial (IA) e o Aprendizado de Máquina (ML) têm transformado radicalmente diversas áreas do conhecimento. O reconhecimento desse impacto se refletiu no Prêmio Nobel de Química de 2024, concedido a pesquisadores que utilizaram métodos de IA para avançar na modelagem molecular e descoberta de novos materiais. Esta mesa redonda reunirá especialistas para discutir as inovações recentes na área de IA, suas aplicações em diferentes domínios científicos e os desafios que ainda precisam ser superados. Além de explorar a relevância do Prêmio Nobel de Química como um marco no reconhecimento acadêmico da IA, o evento também abordará questões éticas, desafios computacionais e tendências futuras na pesquisa e aplicação de Aprendizado de Máquina.
LLMs na Pesquisa em Engenharia de Software: Revolução ou Evolução?
Prof. Bianca Trinkenreich
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LLMs na Pesquisa em Engenharia de Software: Revolução ou Evolução?
Prof. Bianca Trinkenreich (Colorado State University)
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Abstract:
A rápida adoção de LLMs não está apenas transformando a prática da engenharia de software (SE), mas também está prestes a perturbar fundamentalmente a maneira como a pesquisa é conduzida na área. Enquanto as perspectivas sobre essa transformação variam entre enxergar os LLMs como meras ferramentas de produtividade e considerá-los forças revolucionárias, a comunidade de pesquisa em SE deve se engajar proativamente e moldar a integração dos LLMs nas práticas de pesquisa. Com base em discussões realizadas no Simpósio de Human-Centric AI em Copenhagen 2024, vamos interagir sobre como os LLMs podem ampliar as capacidades de pesquisa por meio da aceleração da ideação, tornar algumas práticas tradicionais de pesquisa obsoletas, resgatar antigas abordagens de pesquisa e trazer riscos de efeitos reversos quando levados ao extremo.
Short Vitae:
Com 20 anos de experiência na indústria de TI, Bianca Trinkenreich começou sua carreira acadêmica no Brasil, fez mestrado na UNIRIO, e depois seguiu para o doutorado na Northern Arizona University e pós-doutorado na Oregon State University. Atualmente é Professora Assistente de Ciência da Computação na Colorado State University, especializada em fatores humanos da Engenharia de Software. Sua pesquisa interdisciplinar busca compreender como os membros de equipes de engenharia de software podem prosperar e interagir melhor para produzir software. Ela conquistou reconhecimento significativo na área como primeira autora de artigos publicados em conferências e periódicos de prestígio, como ICSE, ESEM, CSCW, IST, TSE e TOSEM. Suas contribuições foram reconhecidas com prêmios, incluindo o ACM SIGSOFT 2024 Outstanding Doctoral Dissertation, o Distinguished Paper Award no ICSE Technical Track 2023, o Best Paper Award no ICSE SEIS 2022 e uma Menção Honrosa no CSCW 2020, entre outros. Além de suas realizações acadêmicas, Bianca é atualmente consultora de pesquisa para o Linux Foundation Research.
From Digital Twins to Generative Digital Twins: Towards a Novel Approach in the IoT Edge-Cloud Continuum
Prof. Giancarlo Fortino (IEEE Fellow 2022 - University of Calabria)
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From Digital Twins to Generative Digital Twins: Towards a Novel Approach in the IoT Edge-Cloud Continuum
Prof. Giancarlo Fortino (IEEE Fellow 2022 - University of Calabria)
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Abstract:
Digital Twins (DTs) are software replicas that not only mirrors physical entities but can also proactively predict, control, optimize and simulate their behavior. Born in the manufacturing sector, this concept after an initial hype stayed untouched for decades. The rise of Internet of Things (IoT) and Artificial Intelligence (AI) enabled DT, respectively, to exchange real-world data and to fully exploit it for fulfilling its own goals. Very recently, Gener-ative AI (Gen-AI) methods started being sporadically applied to DT in different contexts and with different targets. In this talk, starting from our experiences on design, implementation and evaluation of DTs and, more recently, of Opportunistic DTs, we first provide a definition for the Generative DT (GDT) which embraces main distinctive aspects and potential of current and future Gen-Al-aided DTs.
In particular, we disclose the role of Gen-AI in conciliating the model- and the data-driven approach for the development of DTs. Then, we analyze the added value of main Gen-AI architectures for maximizing the performance of DTs operating in the IoT domain and deployed in the edge-cloud continuum.
Finally, we illustrate the potential of a GDT in emblematic Smart City scenarios through a use case involving the prediction of vehicles' trajectories when, due to uncontrolled events, only partial information is accessible. The outlined solution conciliates accuracy and explainability in the trajectory prediction with overall system robustness and effectiveness.
Short Vitae:
Giancarlo Fortino (IEEE Fellow 2022) is Full Professor of Computer Engineering at the Dept of Informatics, Modeling, Electronics, and Systems of the University of Calabria (Unical), Italy. He received a PhD in Computer Engineering from Unical in 2000. Since 2016, he is senior research fellow at the Italian ICAR-CNR Institute. Fortino is also distinguished professor and scientist of several chinese universities and research centers: Wuhan University of Technology (WUT), Huazhong Agricultural University (HZAU), Huazhong University of Science and Technology (HUST), Nanyang Institute of Technology (NYIST), East China Jiaotong University (ECJTU), Chengdu University of Information Technology (CUIT), and Shenzhen Institute of Advanced Technology. He was also visiting researcher at ICSI, Berkeley (USA), in 1997 and 1999 and visiting professor at Queensland University of technology in 2009. He is currently Distinguished Lecturer of the IEEE SMC society. At Unical, he is the Rector’s delegate to Int’l relations, the chair of the PhD School in ICT, the director of the Postgraduate Master course in INTER-IoT, and the director of the SPEME lab as well as co-chair of Joint labs on IoT established between Unical and WUT, SMU and HZAU Chinese universities, respectively. Fortino is currently the scientific responsible of the UNICAL Digital Health group of the Italian CINI National Laboratory and of IEEE at Unical initiative. He is Highly Cited Researcher 2020-2024 in Computer Science by Clarivate. He had 25+ highly cited papers in WoS, and h-index=85 with about 30000 citations in Google Scholar. His research interests include wearable computing systems, e-Health, Internet of Things, agent-based computing, and, more recently, generative AI in Education. He is author of 700+ papers in int’l journals, conferences and books. He is (founding) series editor of IEEE Press Book Series on Human-Machine Systems and EiC of Springer Internet of Things series and AE of premier int'l journals such as IEEE TASE (senior editor), IEEE TAFFC-CS, IEEE THMS, IEEE T-AI, IEEE SJ, IEEE JBHI, Information Fusion, EAAI, etc. He chaired many int’l workshops and conferences (about 150), was involved in a huge number of int’l conferences/workshops (about 1000) as IPC member, is/was guest-editor of many special issues (about 100). He is cofounder and CEO of SenSysCal S.r.l., a Unical spinoff focused on innovative IoT systems, and recently cofounder and vice-CEO of the spin-off Bigtech S.r.l, focused on big data, AI and IoT technologies. Fortino is currently Associate VP of the Cybernetics area of the IEEE SMCS and former member of the IEEE SMCS BoG and former chair of the IEEE SMCS Italian Chapter.
Sobre Coloração Total e Suas Variantes
Profa. Diana Sasaki Nobrega (IME/UERJ)
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Sobre Coloração Total e Suas Variantes
Profa. Diana Sasaki Nobrega (IME/UERJ)
Lattes clicando aqui
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Abstract:
Nesta palestra, irei falar um pouco sobre a minha trajetória e apresentar um pouco sobre a minha pesquisa. Uma coloração total de um grafo é uma atribuição de cores aos vértices e às arestas do grafo de tal forma que: vértices ou arestas adjacentes tenham cores diferentes, e cada vértice tenha cor diferente das suas arestas incidentes. O problema da coloração total consiste em determinar o menor número de cores para uma coloração total de um grafo, chamado de número cromático total. A famosa Conjectura da Coloração Total sobre o número cromático total, aberta há quase 60 anos, motivou a definição de diversas variantes desse problema. Nesta palestra, irei apresentar alguns resultados de coloração total e de suas variantes.
Short Vitae:
Atualmente é professora associada do departamento de Matemática Aplicada do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), professora permanente e coordenadora adjunta do programa de Pós-Graduação em Ciências Computacionais (CCOMP/IME/UERJ) e professora permanente do programa de Especialização em Aprendizagem Matemática (IME/UERJ). É membro afiliado da Academia Brasileira de Ciências (2025). Vencedora do prêmio Para Mulheres na Ciência 2017 da Loréal/UNESCO/ABC (Ciências Matemáticas), bolsista de produtividade em pesquisa 2 do CNPq, bolsista Prociência da UERJ e Jovem Cientista do Nosso Estado (2021). Possui graduação em Matemática no Instituto de Matemática da Universidade Federal do Rio de Janeiro, possui mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação-COPPE/UFRJ (bolsa da CAPES) e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação-COPPE/UFRJ (bolsa do CNPq) com período de doutorado sanduíche no Laboratoire G-SCOP/INPG na França (bolsa da CAPES/COFECUB). Fez pós-doutorado na COPPE/UFRJ (bolsa do CNPq) e na Université Paris-Dauphine na França (bolsa do CNPq). Tem um filho nascido em julho de 2017. Tem experiência na área de Matemática Aplicada e Computacional, com ênfase em Matemática Combinatória, atuando principalmente em Teoria dos Grafos.
A Inteligência Artificial está em todos os lugares
Profas. Rosa Leão (PESC/COPPE/UFRJ), Elaine R. Sigette (UFF), Priscila M. V. Lima (PESC/COPPE/UFRJ)
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A Inteligência Artificial está em todos os lugares
Profas. Rosa Leão (PESC/COPPE/UFRJ), Elaine R. Sigette (UFF), Priscila M. V. Lima (PESC/COPPE/UFRJ)
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Abstract:
Partindo da História da IA, chega-se às ferramentas atuais e aponta-se a relação IA- Educação. Em seguida, observa-se que a IA também possui interface com outras áreas e uma delas, bastante próxima, é a Otimização. Outra área de interface/integração que vem crescendo é a IA-Arquitetura de Computadores, onde o vê-se projeto de muitos chips inteligentes e o uso cada vez mais intensivo de algoritmos de aprendizado de máquina em predição de desvio, pre-fetching, etc. O poder que os algoritmos, especialmente os de aprendizado de máquina, vêem demonstrando acendeu alguns alertas na sociedade que vem estipulando regulamentações para coibir potenciais abusos. Entretanto, apenas regulamentações não são suficientes, é preciso conceber mecanismos que assegurem que tais algoritmos possam identificar e lidar com dados contendo algum tipo de víés.
Short Vitae Rosa Leão:
Possui graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1983), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (1990) e doutorado em Computer Science - Universite de Toulouse III (Paul Sabatier) (1994). Atualmente é professora do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da Coppe na Universidade Federal do Rio de Janeiro. Suas áreas de interesse são modelagem de sistemas de computação, aprendizado por máquina, modelagem e medição em redes, anomalias em redes, segurança em redes.
Short Vitae Elaine R. Sigette:
Short Vitae Priscila M. V. Lima:
Gêmeos digitais: prevendo as cidades do futuro
Prof. Cláudio Miceli (PESC/COPPE/UFRJ)
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Gêmeos digitais: prevendo as cidades do futuro
Prof. Cláudio Miceli (PESC/COPPE/UFRJ)
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Resumo:
Nesta palestra, será explorado o conceito de gêmeos digitais e suas aplicações em diferentes domínios, como indústria, saúde, cidades inteligentes e jogos digitais. Gêmeos digitais são representações virtuais dinâmicas de sistemas físicos, capazes de simular, monitorar e prever comportamentos em tempo real, a partir da integração contínua de dados. Serão apresentados exemplos práticos que ilustram como essa tecnologia vem impulsionando a otimização de processos, a manutenção preditiva e a tomada de decisões orientada por dados. A palestra também abordará os principais desafios técnicos e éticos, como a coleta e qualidade dos dados, a interoperabilidade entre sistemas, a segurança da informação e as implicações sociais. Por fim, discutiremos o potencial transformador dos gêmeos digitais na convergência crescente entre o mundo físico e o digital.
Short Vitae:
O professor Claudio Miceli de Farias fez graduação em Ciência da Computação (2008), mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Informática todos pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Foi escolhido pelo MCTI para representar o Brasil no BRICS Young Scientists Forum na área de Cyber-Physical Systems (2021). O professor também foi agraciado com a bolsa de Jovem cientista do nosso estado pela FAPERJ. Atualmente, o referido professor atua no Programa de Pós-Graduação em Engenheria de Sistemas e Computação (PESC-COPPE-UFRJ) e no Instituto Tércio Pacitti de Pesquisas e Aplicações Computacionais da UFRJ. Em 2022, o referido professor ganhou o prêmio do IEEE Hype-Intelligence Workgroup Middle Career Researcher Award pelas contribuições para a área. As principais temas de interesse do professor são cidades inteligentes, Internet das Coisas, Fusão de dados, Engenharia de Software e Segurança.
HPC+AI: as contribuições de Torsten Hoefler para a Computação de Alto Desempenho e a revolução da IA
Prof. Adriano Côrtes (PESC/COPPE/UFRJ), com moderação do Prof. Alvaro Coutinho (NACAD/COPPE/UFRJ)
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HPC+AI: as contribuições de Torsten Hoefler para a Computação de Alto Desempenho e a revolução da IA
Prof. Adriano Côrtes (PESC/COPPE/UFRJ), com moderação do Prof. Alvaro Coutinho (NACAD/COPPE/UFRJ)
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Resumo:
Como um pesquisador de supercomputadores se tornou fundamental para o funcionamento do ChatGPT e outros sistemas de IA? Neste seminário, conheceremos Torsten Hoefler, ganhador do prestigioso ACM Prize 2024 em Computação, e sua extraordinária jornada científica. Hoefler transformou a computação paralela tradicional em infraestrutura essencial para a revolução da inteligência artificial. Suas contribuições incluem desde os protocolos de comunicação que conectam milhares de processadores em supercomputadores até as técnicas de otimização que tornaram possível treinar e executar modelos de IA com trilhões de parâmetros. Neste seminário, veremos como suas inovações em algoritmos de comunicação coletiva e topologias de interconexão, paralelismo 3D para distribuir o treinamento de IA em milhares de GPUs, e quantização de modelos geraram acelerações de até 1000× na execução de modelos de IA e reduções significativas no tempo de treinamento, e discutiremos seus projetos atuais aplicando HPC+AI para enfrentar desafios globais como previsões climáticas de alta precisão.
Short Bio (Adriano):
Pesquisador com formação interdisciplinar, integrando Ciência da Computação, Matemática Aplicada e Engenharia. Doutor em Mecânica Computacional com especialização em Computação de Alto Desempenho pelo Programa de Engenharia Civil da COPPE/UFRJ, desenvolvendo pesquisa no Núcleo Avançado de Computação de Alto Desempenho (NACAD), e com experiência de Pós-doutorado na King Abdullah University of Science and Technology (KAUST). Esta trajetória acadêmica diversificada começou com a graduação em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2004), seguida por mestrado em Matemática Aplicada pela mesma instituição (2006), criando uma base sólida que o permite navegar entre diferentes campos do conhecimento e abordar problemas complexos com múltiplas perspectivas. Atualmente é Professor Adjunto na Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), onde desenvolve atividades de ensino e pesquisa na interseção entre Engenharia e Ciência Computacional, Inteligência Artificial e Computação de Alto Desempenho. Seu foco de pesquisa está direcionado para o Aprendizado de Máquina Informado pela Física (Physics-informed Machine Learning), onde busca incorporar princípios e leis físicas em modelos de inteligência artificial. Participa de projetos de pesquisa com modelos generativos baseados em difusão e modelos substitutivos utilizando Graph Neural Networks (GNNs). Também tem interesse na aplicação de métodos de IA em dados biológicos, incluindo projetos relacionados ao câncer utilizando dados de sequenciamento de RNA de célula única (scRNA-seq), explorando como estas técnicas computacionais avançadas podem contribuir para avanços na compreensão e tratamento de problemas complexos em diversas áreas.
Projeto de Sistema Evolucionário e Aprendizado por Reforço para Smart Grids - Melhor Tese de Doutorado PESC (2024)
Gabriel Matos Cardoso Leite (IKEA Madrid), com moderação de Carlos Eduardo Pedreira e Carolina Gil Marcelino
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Projeto de Sistema Evolucionário e Aprendizado por Reforço para Smart Grids - Melhor Tese de Doutorado PESC (2024)
Gabriel Matos Cardoso Leite (Data Scientist, IKEA Madrid, Espanha), com moderação de Carlos Eduardo Pedreira (PESC/UFRJ) e Carolina Gil Marcelino (IC/UFRJ)
Dia 24/09 (quarta-feira), 12h horas (horário do Rio de Janeiro)
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Este é um seminário comemorativo pela escolha da Melhor Tese de Doutorado do PESC no ano de 2024. Na ocasião faremos a entrega do prêmio. Como o palestrante atualmente reside no exterior, faremos o Seminário PESC excepcionalmente em modo online. Além disso, o horário será ligeiramente diferente do usual, devido a diferença de fuso horário e compromissos do palestrante.
Resumo:
A mudança para sistemas de energia mais limpos introduz desafios complexos de Gerenciamento de Recursos Energéticos (ERM), especialmente no contexto de problemas do tipo de compromisso de unidade a ser despachada (do inglês Unit Commitment (UC)). UC envolve a operação de uma microrrede com diversos geradores renováveis juntamente com um fornecedor externo, o que representa um problema NP difícil ao calcular o despacho econômico para cada unidade comprometida em um horizonte de planejamento. Esta tese apresenta soluções algorítmicas para problemas de ERM de objetivo único e multiobjetivo. Primeiro, novos operadores de busca local são propostos para aprimorar uma metaheurística evolutiva para resolver um problema de otimização de ERM baseado em risco com um único objetivo. Os resultados demonstram melhor desempenho em comparação com outros algoritmos baseados em inteligência de enxame, oferecendo redução de custos e proteção contra cenários extremos. Em segundo lugar, é proposto um novo modelo de problema de decisão em ERM com vários objetivos, considerando custo, emissões de CO2 e degradação da bateria. Um agente de aprendizagem controla a profundidade de descarga de uma bateria de íons de lítio, e um novo algoritmo multiobjetivo chamado Multi-Objective Evolutionary Policy Search (MEPS), que utiliza o NeuroEvolution of Augmenting Topologies, é proposto. O MEPS desenvolve redes neurais artificiais para estimar os valores de preferência de ação. A avaliação usando o hipervolume como métrica revela a superioridade do MEPS em relação ao aprendizado por reforço profundo padrão em problemas de referência padrão e recém-propostos. Notavelmente, o MEPS encontra redes neurais com um menor número de nós e conexões, adequadas para sistemas de controle incorporados, demonstrando sua eficácia na solução do problema ERM proposto.
Short Bio:
Gabriel possui graduação em Ciência da Computação pela UFRJ, e mestrado e doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pelo PESC/COPPE/UFRJ. Atualmente é Data Scientist na IKEA Madrid, na Espanha.
Desafios e Oportunidades de Pesquisa e Inovação em Cibersegurança
Raphael Machado (Prof IC/UFF; Pesquisador do Inmetro; Doutor formado pelo PESC)
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Desafios e Oportunidades de Pesquisa e Inovação em Cibersegurança
Raphael Machado (Prof IC/UFF; Pesquisador do Inmetro; Doutor formado pelo PESC)
Dia 29/19 (quarta-feira), 11h30 horas (horário do Rio de Janeiro)
Sala Virtual
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Resumo:
A cibersegurança tem se consolidado como uma das áreas mais dinâmicas e desafiadoras da Tecnologia da Informação. À medida que sistemas digitais se tornam mais complexos e interconectados, emergem novas demandas de proteção, privacidade e resiliência. Esse cenário tem impulsionado uma multiplicidade de linhas de pesquisa, que vão desde fundamentos teóricos até aplicações práticas em setores estratégicos. Nesta palestra, Raphael Machado apresentará uma visão panorâmica sobre o campo da cibersegurança, com base em mais de duas décadas de atuação em pesquisa, ensino e inovação tecnológica. Serão discutidos os principais desafios científicos e tecnológicos que moldam a área, bem como as oportunidades que se abrem para o desenvolvimento de soluções inovadoras e para o fortalecimento da cooperação entre academia, governo e indústria. O objetivo é oferecer uma reflexão sobre o papel da pesquisa em cibersegurança no enfrentamento dos riscos digitais contemporâneos e na construção de um futuro tecnológico mais seguro e confiável.
A cibersegurança tem se consolidado como uma das áreas mais dinâmicas e desafiadoras da Tecnologia da Informação. À medida que sistemas digitais se tornam mais complexos e interconectados, emergem novas demandas de proteção, privacidade e resiliência. Esse cenário tem impulsionado uma multiplicidade de linhas de pesquisa, que vão desde fundamentos teóricos até aplicações práticas em setores estratégicos. Nesta palestra, Raphael Machado apresentará uma visão panorâmica sobre o campo da cibersegurança, com base em mais de duas décadas de atuação em pesquisa, ensino e inovação tecnológica. Serão discutidos os principais desafios científicos e tecnológicos que moldam a área, bem como as oportunidades que se abrem para o desenvolvimento de soluções inovadoras e para o fortalecimento da cooperação entre academia, governo e indústria. O objetivo é oferecer uma reflexão sobre o papel da pesquisa em cibersegurança no enfrentamento dos riscos digitais contemporâneos e na construção de um futuro tecnológico mais seguro e confiável.
Short Bio:
Raphael Machado concluiu seu doutorado no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ em 2010. É Docente do Instituto de Computação da UFF e Pesquisador do Instituto Nacional de Metrologia, Qualidade e Tecnologia. É bolsista de Produtividade em Pesquisa nível 1D do CNPq. Foi um dos fundadores da empresa Clavis Segurança da Informação, onde coordenou projetos de pesquisa que deram origem a ferramentas de segurança reconhecidas como Produtos Estratégicos de Defesa.
Seminários de 2024:
Recent Advances on Derivative-Free Optimization
Prof. Geovani Grapiglia
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Recent Advances on Derivative-Free Optimization
Prof. Geovani Grapiglia (Université Catholique de Louvain, Bélgica)
Moderador Prof. Nelson Maculan
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Abstract:
Optimization problems are ubiquitous in Applied Mathematics. They appear in decision making problems, in
the design of efficient devices and also in the calibration of mathematical models. Iterative methods for nonlinear optimization generate sequences of approximations obtained by the minimization of simpler local models. In standard optimization methods, local models are built using derivatives of the functions that define the problem. However, in many practical situations these derivatives are not readily available. This happens, for example, when the function values are obtained as the result of some blackbox computer simulation. These problems can be addressed using Derivative-Free Optimization methods, which are methods that rely only on function evaluations. In this talk I will present some recent results about the worst-case complexity of derivative-free methods.
Short Bio:
Prof. Geovani Nunes Grapiglia se doutorou em Matemática em 2014 pela Universidade Federal do Paraná, onde foi professor de 2015 a 2021. Desde 2022 ocupa a cátedra que foi do Prof. Yurii Nesterov na Université Catholique de Louvain (Louvain-la-Neuve), Bélgica.
Sua pesquisa cobre o desenvolvimento, a análise e a aplicação de métodos de otimização.
Seus trabalhos recentes estão associados com os métodos sem-derivada para otimização, visando à aceleração dos métodos de grande porte para a otimização convexa.
Alguns dos seus últimos trabalhos:
1-GRAPIGLIA, G, N.; Quadratic regularization methods with finite-difference gradients. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. 85, p. 683-703, 2023.
2-FERREIRA, O. P.; GRAPIGLIA, G. N.; SANTOS, E. M. ; SOUZA, J. C. O. . A subgradient method with non-monotone line search. COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS, v. 84, p. 397-420, 2023.
3-GRAPIGLIA, G. N.. Worst-Case Evaluation Complexity of a Quadratic Penalty Method for Nonconvex Optimization. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 38, p. 781-803, 2023.
4-GRAPIGLIA, G. N.; STELLA, G. F. D.. An Adaptive Riemannian Gradient Method Without Function Evaluations. JOURNAL OF OPTIMIZATION THEORY AND APPLICATIONS, v. 197, p. 1140-1160, 2023.
5-GRAPIGLIA, G. N.; NESTEROV, YURII. Adaptive Third-Order Methods for Composite Convex Optimization. SIAM JOURNAL ON OPTIMIZATION, v. 33, p. 1855-1883, 2023.
6-GRAPIGLIA, G.N.; NESTEROV, YURII. Tensor methods for finding approximate stationary points of convex functions. OPTIMIZATION METHODS & SOFTWARE, v. 37, p. 605-638, 2022.
Trajetórias em Inteligência Artificial de duas premiadas Cientistas Mulheres do Estado do Rio de Janeiro egressas do PESC
Profa. Aline Paes (IC/UFF) e Profa. Carolina Marcelino (IC/UFRJ)
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Trajetórias em Inteligência Artificial de duas premiadas Cientistas Mulheres do Estado do Rio de Janeiro egressas do PESC
Profa. Aline Paes (IC/UFF) e Profa. Carolina Marcelino (IC/UFRJ)
Moderadores Prof. Gerson Zaverucha e Prof. Carlos Eduardo Pedreira
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Abstract:
A palestra abordará a jornada de duas cientistas que se destacam no campo da Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro, apontando o cenário e os desafios enfrentados por mulheres na área e como elas lidaram com esses desafios em suas carreiras. As cientistas discutirão seus projetos atuais, em particular os projetos aceitos no edital "Programa de Apoio à Jovem Cientista Mulher com vínculo em ICTs do Estado do Rio de Janeiro", enfatizando suas expectativas de como os projetos podem beneficiar a sociedade. A conversa também enfocará a importância da diversidade na tecnologia, concluindo com perspectivas futuras para IA e a ciência, e como a inclusão de vozes femininas pode resultar em tecnologias mais inovadoras e inclusivas.
Short Bio Aline:
Aline Marins Paes de Carvalho é professora associada do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF). É mestre e doutora em Engenharia de Sistemas e Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, pela COPPE-Sistemas, UFRJ, tendo feito estágio de doutoramento (sanduíche) por um ano no Imperial College London, UK. Atualmente, é Jovem Cientista do Nosso Estado pela FAPERJ e bolsista de produtividade nível E do CNPq. Aline Paes atua na área de Inteligência Artificial, com interesses e contribuições nos seguintes temas: aprendizado de máquina, integrado a técnicas neurais, estatísticas e lógicas, aprendizado de representações para linguagem natural, adaptação de modelos e aprendizado por transferência, IA explicável e IA para bem-estar social. Aline faz parte do comitê editorial do Machine Learning Journal, da Revista Iberoamericana de Inteligência Artificial e do Journal of Brazilian Computer Society. Participa regularmente do comitê de programa de alguns dos principais congressos internacionais da área de Inteligência Artificial, além de ser revisora ad-hoc de diversos periódicos internacionais. Já coordenou/coordena projetos de pesquisa aprovados por órgãos de fomento, incluindo dois Projetos Universais CNPq, um Projeto "APQ1 FAPERJ", dois projetos "Jovem Cientista do Nosso Estado FAPERJ", e um projeto "Jovem Cientista Mulher em ICT's do Rio de Janero FAPERJ", todos na área de Inteligência Artificial. Desde 2020, faz parte do Grupo Brasileiras em PLN. Em 2023, foi professora visitante no Grupo de NLP da University of Sheffield, com bolsa do projeto CAPES-PRINT.
Short Bio Carolina:
Carolina Gil Marcelino concluiu o doutorado no CEFET-MG em 2017 com estágios sanduíche no INESC Technology and Science, associado a Universidade do Porto (sob orientação do Prof. Vladimiro Miranda), e no Karlsruher Institut für Technologie (com bolsa do ERASMUS MUNDUS- BE Mundus Project). Venceu em 2014 o prêmio anual CAPES-VALE de sustentabilidade pela melhor dissertação de mestrado. Realizou pós-doutorado na COPPE entre 2017-2019 sob supervisão do Prof. Carlos Eduardo Pedreira com uma bolsa PNPD da CAPES-FAPERJ. Em 2020 foi agraciada, em uma concorrência internacional, com um financiamento H2020/ Marie Skłodowska-Curie Actions (MSCA)/COFUND - Grant Agreement: 754382, para executar por 2 anos o projeto "Multi-objective and decision making methodology to solve optimal power flow problems: an approach applied to hybrid microgrid systems" na Universidade de Alcalá, na Espanha. Atualmente é Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio de Janeiro. Recentemente recebeu financiamento para orientar um pós-doutorando na chamada Programa de Desenvolvimento da Pós-Graduação (PDPG) Pós-Doutorado Estratégico no Programa de Pós-Graduação de Informática (PPGI/UFRJ). Desde 2018 publicou 13 artigos em periódicos JCR, 12 como 1a autora, incluindo 7 com fator de impacto superior a 5. Seus principais interesses de investigação são: otimização de fluxo de potência, eficiência energética, algoritmos evolucionários, aprendizado de máquinas e classificação de padrões.
IA e Aplicações Médicas: O que faz a diferença?
Prof. Carlos Pedreira (PESC)
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IA e Aplicações Médicas: O que faz a diferença?
Prof. Carlos Eduardo Pedreira (PESC)
Lattes Carlos Pedreira aqui
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Abstract:
Seminário comemorativo da chegada do Prof. Carlos Pedreira (PESC) ao nível mais alto no CNPq (1A). A palestra será dividida em 3 partes. Na primeira serão apresentadas algumas das questões que separam ‘Funcionar de não Funcionar’ no mundo da IA. Com tantos aplicativos, para quase todos os modelos, à disposição, com que tipo de questão se deve ter atenção especial? Na segunda parte, serão abordadas questões fundamentais para quem deseja aplicar IA e métodos quantitativos em Medicina. Vale a pena? Tem futuro? Por onde começar? O quê NÃO fazer? Finalmente, o último terço será entregue à plateia, para perguntas e discussões.
Short Bio:
Prof. Carlos Pedreira é Cientista pioneiro na área de IA, foi o Presidente Fundador da Sociedade Brasileira de Inteligência Computacional. Engenheiro, graduado na PUC-Rio, obteve o grau de Ph.D. em 1987 pelo Imperial College da Universidade de Londres. Professor Titular da COPPE e Pesquisador nível 1A no CNPq, é inventor em diversas patentes no exterior (Estados Unidos, Europa, Austrália e Japão), todas licenciadas e em uso em mais de 50 países. Tem artigos publicados em alguns dos mais prestigiados periódicos científicos de circulação internacional. Na base JCR tem índice h= 24 com >2800 citações e índice h=30 com >5500 citações na base Google Acadêmico. O impacto médio dos periódicos nos quais seus artigos estão publicados é >6.5, sendo 2 destes artigos no IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence fator de impacto >23, um destes como único autor. Orientou (teses concluídas) 19 doutores, e 5 alunos em pós-doutorado. É pesquisador visitante na Universidade de Salamanca, na Espanha onde tem estado por cerca de 3 meses anualmente desde 2002. Recebeu o Prêmio Santander de Ciência e Inovação de 2006 e o Prêmio Nicola Albano da Sociedade Brasileira de Pediatria em 2010. Em 2023 criou o perfil no Instagram ia_e_bioestatistca (>7800 seguidores) com o intuito de divulgar conceitos de IA de forma divertida e descomplicada sem nunca perder o rigor.
Machine Learning for Performance and Power Modeling/Prediction
Profa. Lizy Kurian John (Univ. Texas at Austin)
and
Ultra Low Energy Computation Methods for Implantable Cardiac Devices
Prof. Eugene B. John (Univ. Texas at San Antonio)
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Machine Learning for Performance and Power Modeling/Prediction
Profa. Lizy Kurian John (UT at Austin)
and
Ultra Low Energy Computation Methods for Implantable Cardiac Devices
Prof. Eugene B. John (UT at San Antonio)
Dia 21/06 (sexta-feira), 10 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube clique aqui |
Abstract - Machine Learning for Performance and Power Modeling/Prediction:
Estimating the power and thermal characteristics of a processor is essential for designing its power delivery system, packaging, cooling, and power/thermal management schemes. Power models that estimate the power consumption of each functional unit/hardware component from first principles are slow and tedious to build. Machine learning can be used to create power models that are fast and reasonably accurate. Machine learning can also be used to calibrate analytical models that estimate power. In this talk, I’ll present some examples of performance and power modeling using machine learning.
Another application for machine learning has been to create max power stressmarks. Manually developing and tuning so called stressmarks is extremely tedious and time-consuming while requiring an intimate understanding of the processor. In our past research, we created a framework that uses machine learning for the automated generation of stressmarks. In this talk, the methodology of the creation of automatic stressmarks will be explained. Experiments on multiple platforms validating the proposed approach will be described.
Yet another application for machine learning is in cross-platform performance and power prediction. If one model is slow to run real-world benchmarks/workloads, is it possible to predict/estimate the performance/power by using runs on another platform? Are there correlations that can be exploited using machine learning to make cross-platform performance and power predictions? A methodology to perform cross-platform performance/power predictions will be presented in this talk.
Short Bio Lizy Kurian:
Lizy Kurian John is Truchard Foundation Chair in Engineering at the University of Texas at Austin. She received her Ph. D in Computer Engineering from the Pennsylvania State University. Her research interests include workload characterization, performance evaluation, memory systems, reconfigurable architectures, and high performance architectures for emerging workloads. She is recipient of many awards including Joe J. King Professional Engineering Achievement Award (2023), The Pennsylvania State University Outstanding Engineering Alumnus Award (2011), the NSF CAREER award, UT Austin Engineering Foundation Faculty Award, Halliburton, Brown and Root Engineering Foundation Young Faculty Award, University of Texas Alumni Association (Texas Exes) Teaching Award, etc. She has coauthored books on Digital Systems Design using VHDL (Cengage Publishers, 2007, 2017), a book on Digital Systems Design using Verilog (Cengage Publishers, 2014) and has edited 4 books including a book on Computer Performance Evaluation and Benchmarking. She holds 16 US patents and is an IEEE Fellow, ACM Fellow, Fellow of AAAS, and Fellow of the National Academy of Inventors (NAI).
Abstract - Ultra Low Energy Computation Methods for Implantable Cardiac Devices:
The next generation implantable cardia devices are expected to evolve into smart connected devices, in sync with the ubiquitous trend of smart appliances. However, the path to future smart cardiac devices has major challenges that must be addressed. The nature of the application inherently makes the cardiac devices extremely resource constrained with mission critical functional specifications that must be met. Power consumption and functional reliability are the primary factors that govern the design of a cardiac device’s system architecture. Although existing low-power design techniques are efficient and are regularly utilized in modern cardiac devices to meet those goals, they fall short when it comes to solving the computational challenges anticipated in a smart and connected cardiac device. Our research aims to develop ultra-low energy computation methods and design methodologies that can enable future cardiac devices to become a reality. By analyzing the existing and the anticipated new computational workloads of a smart cardiac device, innovative and scalable power-saving design techniques are presented.
Short Bio Eugene B. Johyn:
Eugene B. John received his Ph.D. in Electrical Engineering from Pennsylvania State University. He is currently a Professor in the Department of Electrical and Computer Engineering at the University of Texas at San Antonio. His research interests include, Energy Efficient Computing, Ultra-Low Energy Computing for Implantable Cardiac Devices, Hardware Architectures for Machine Learning and Artificial Intelligence, Computer Architecture, Computer Performance Analysis, Power-Aware and Secure Systems, and Low Power Integrated Circuits and Systems. He has over 160 publications and seven U.S. patents. He was inducted into the National Academy of Inventors (NAI) in 2022. He is a recipient of the University of Texas System Regents’ Outstanding Teaching Award. He served as an Associate Editor for IEEE Transactions on Sustainable Computing (2019-2023) and is currently serving as an Associate Editor for the ACM Computing Surveys.
Are you a Mathematician or a Computer Scientist?
Profa. Celina de Figueiredo (PESC)
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Are you a Mathematician or a Computer Scientist?
Profa. Celina de Figueiredo (PESC)
Lattes Celina de Figueiredo aqui
Moderador: Prof. Raphael Machado (IC/UFF)
Dia 26/06 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:
The 2023 ACM A.M. Turing award for foundational contributions to the theory of computation for Avi Wigderson follows his 2021 Abel prize, together with László Lovász, for their foundational contributions to theoretical computer science and discrete mathematics, and their leading role in shaping them into central fields of modern mathematics.
I will celebrate the unprecedented Abel + Turing recognition, and give my answer to the question that is often asked to Avi Wigderson.
Short Bio:
Celina chegou na UFRJ em 1987 quando iniciou o seu doutorado no PESC sob a orientação do professor Jayme Szwarcfiter. Ela começou em 1989 sua carreira docente como professora assistente no Instituto de Matemática e é professora titular da COPPE desde 2011. Foi eleita para a Academia Brasileira de Ciências em 2022. Celina é grata aos seus alunos, seus co-autores mais frequentes, os seus 120 artigos em periódicos internacionais, ao longo de 30 anos como doutor, são na maioria em co-autoria com os seus alunos.
Demystifying Hypes in Cloud-Native Architectures
Ph.D. Davide Taibi (university of Oulu, Finland)
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Demystifying Hypes in Cloud-Native Architectures
Ph.D. Davide Taibi (University of Oulu, Finland)
Dia 31/07 (quarta-feira), 10h30 horas, Sala H-324B
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Abstract:
The rapid evolution of cloud-native technologies has transformed software development practices. However, while certain innovations offer substantial benefits, others may pose challenges or have adverse effects depending on the context. This talk aims to bridge the gap between academia and industry by demystifying the current hypes surrounding cloud-native technologies. We will explore how empirical research can inform practical applications, ensuring that new advancements are leveraged effectively and responsibly. Join us to gain insights into the nuanced impacts of these technologies and learn how to navigate the ever-changing landscape of cloud-native systems.
Short Bio:
Davide Taibi is a full Professor at the University of Oulu in Finland, where he leads the M3S Cloud research group. His research focuses on Empirical Software Engineering with a particular emphasis on cloud-native systems and the migration from monolithic to cloud-native applications. He is dedicated to investigating processes and techniques for developing cloud-native applications, identifying specific patterns and anti-patterns, and supporting companies in their transition to cloud-native technologies. His work bridges the gap between theoretical research and practical industry applications, contributing to the advancement of cloud-native systems..
Real-Life Computational Hemodynamics
D.Sc. Pablo Javier Blanco (LNCC/MCTI)
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Real-Life Computational Hemodynamics
D.Sc. Pablo Javier Blanco (LNCC/MCTI)
Lattes Pablo Javier Blanco aqui
Moderador: Prof. Frederico Jandre (PEB/COPPE/UFRJ)
Dia 14/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
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Abstract:
Unveiling the role of the fundamental forces that drive human physiology and pathophysiology relies on a deep understanding of the wide range of biomechanical environments that the cardiovascular system is exposed to during our daily life, as well as of the complex interplay among circulatory phenomena taking place at different temporal and spatial scales. The lack of proper experimental settings to address questions involving wave propagation phenomena, cardiac-arterial coupling, or conditions such as hypertension, among others, established a favorable scenario for the development of systemic-scale mathematical models of circulation in the human body. While quite comprehensive lumped parameter representations have been proposed, the use of distributed parameter models (1D models) has been limited to studying the cardiovascular system under simplified physiological scenarios such as the resting state, the supine position, and occasionally disease conditions. When thinking of incrementing the realism of these cardiovascular 1D simulations, it is important to highlight that the impact of factors such as respiration, control mechanisms, gravity, and diverse physiological states (e.g., exercise or sleep conditions), has only been partially explored. Furthermore, it is noteworthy that such conditions pose several challenges that range from the model assembling process to the numerical solvers and their computational implementations. This talk aims to explore some of our latest advancements in the field of computational hemodynamics at the systemic scale exploiting an Anatomically Detailed Arterio-Venous Network 1D model (ADAVN model). Specifically, we will discuss the integration of highly detailed models of the cardiovascular system, the impact of respiration, and the simulation of blood flow in massive vascular networks, to account for microcirculatory environments.
Short Bio:
Engenheiro Eletromecânico (2003). Doutor em Modelagem Computacional (2009). Pesquisador Titular do Laboratório Nacional de Computação Científica (LNCC). Co-Fundador e Chief Research Officer de FLOUIT Inc.. Bolsista CNPq, nível 1B. Bolsista FAPERJ Cientista do nosso Estado. Membro Afiliado da Academia Brasileira de Ciências (2014-2018). Vice-coordenador do Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia em Medicina Assistida por Computação Científica. Coordenador do Hemodynamics Modeling Laboratory. Membro do World Council of Biomechanics. Professor da Universidade Católica de Petrópolis. Publicou mais de 130 artigos científicos em periódicos internacionais e 1 livro. H-index=29/38 (scopus/googlescholar). Orientou 9 dissertações de mestrado e 9 teses de doutorado. Especialista em Mecânica dos Fluidos, Mecânica do Contínuo, Cálculo Variacional, Métodos Numéricos, Modelagem Matemática, Modelagem de Sistemas Multiescala, Aprendizado de Máquina, Modelagem do Sistema Cardiovascular Humano, Hemodinâmica Computacional, Análise e Processamento de Imagens Médicas.
Trajetória em Ciência de Dados - Prêmio Mérito Científico SBC
Prof. Marta Mattoso (PESC)
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Trajetória em Ciência de Dados - Prêmio Mérito Científico SBC
Prof. Marta Mattoso (PESC/COPPE/UFRJ)
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Abstract:
O Prêmio SBC (Sociedade Brasileira de Computação) de Mérito Científico destina-se ao sócio efetivo ou fundador da SBC com reconhecida contribuição científica e/ou técnica em uma das várias áreas e especialidades da computação abrangidas pela Sociedade. A premiação da profa. Marta Mattoso ocorreu no Congresso da SBC 2024 no dia 22/07/2024. O seminário abordará sua trajetória cientifica com desafios e motivações para o desenvolvimento de Ciência de Dados.
Short Bio:
A profa. Marta Mattoso atua no PESC há 30 anos. Foi “Cientista Jovem” em 2000 e por quatro vezes “Cientista do Nosso Estado", bolsa-prêmio concedida pela FAPERJ no Rio de Janeiro. Em 2005, teve sua atuação em pesquisas relevantes à área de Banco de Dados reconhecida pela Comissão Especial de Banco de Dados da SBC, quando foi homenageada durante o Simpósio Brasileiro de Banco de Dados por sua contribuição à área. Dentre seus principais serviços à comunidade científica brasileira estão a iniciativa de criar o evento “BreSci” dedicado ao apoio computacional no desenvolvimento da Ciência no Brasil, a participação em Comitês Assessores da CAPES e do CNPq, e a atuação em inúmeros comitês de programa de eventos científicos internacionais e comitês editoriais de periódicos. A pesquisa da Prof. Marta se caracteriza pelo forte envolvimento de seus orientandos no PESC, sendo que vários deles foram agraciados com os prêmios de melhor dissertação e tese de doutorado em Bancos de Dados. Ao longo de sua carreira formou mais de 90 alunos de pós-graduação. Vários desses ex-alunos atuam em postos de destaque em empresas ou em pesquisa em boas universidades e atualmente são pesquisadores do CNPq.
Uma História da Computação, Dos Primórdios à Atualidade
Prof. Jayme Luiz Szwarcfiter (UFRJ e UERJ)
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Uma História da Computação, Dos Primórdios à Atualidade
Prof. Jayme Luiz Szwarcfiter (UFRJ e UERJ)
Organizado pelo PESC como uma homenagem a Jayme,
agraciado com a medalha ALIO 2024 concedida pela Associação Latino-Iberoamericana de Pesquisa Operacional Jayme será apresentado pelo Prof. Abilio Pereira de Lucena Filho
Dia 09/10 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube
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Abstract:
Apresentamos uma visão histórica da Computação, desde os seus primórdios até a atualidade. Os primórdios, na realidade, retroagem à pré-história, enquanto que a atualidade, corresponde aos dias de hoje. A história gira em torno do personagem central da computação, que é sem dúvida, o computador. Apresentamos os estágios percorridos pela ciência, até o desenvolvimento atual. Uma ênfase especial é dedicada à história da computação brasileira.
Short Bio:
Jayme Luiz Szwarcfiter graduou-se em Engenharia Eletrônica, na Escola de Engenharia da UFRJ, em 1967, concluiu o mestrado na COPPE, Programa de Engenharia de Sistemas e Computação, em 1971, e o doutorado em Ciência da Computação, na University of Newcastle upon Tyne, Inglaterra, em 1975. Realizou pós-doutorados na University of California Berkeley, University of Cambridge, Inglatera e Université de Paris-Sud (Orsay) França. Realizou toda a sua carreira acadêmica na UFRJ: Professor do Instituto de Matemática, em 1968, onde alcançou o título de Professor Emérito da Universidade. Possui algumas centenas de trabalhos publicados, nas áreas de ciência da computação e otimização. Orientou diversas de teses de doutorado, cujos autores são atualmente destacados docentes e pesquisadores em universidades do país e do exterior, notadamente Argentina. Membro titular da Academia Brasileira de Ciências, recebeu diversos prêmios e distinções, entre os quais o Prêmio Álvaro Alberto, do MCTI/CNPq, possivelmente um dos principais do país, na área cientifica. No ano corrente foi agraciado pela Asociación Latino-Ibero- Americana de Investigación Operativa, com a Medalha ALIO 2024.
Agenda de Soluções Sócio-Técnicas para Endereçar os Grandes Problemas da Sociedade da Alta Tecnologia
Prof. Daniel Schneider (NCE/UFRJ)
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Agenda de Soluções Sócio-Técnicas para Endereçar os Grandes Problemas da Sociedade da Alta Tecnologia
Prof. Daniel Schneider (NCE/UFRJ)
Dia 06/11 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube clicando aqui |
Abstract:
O crescente urbanismo e a intensificação do uso de tecnologias digitais introduziram novos desafios sociais. A polarização afetiva e extremada, a desinformação, o bem-estar digital, bem como a falta de engajamento do cidadão com os problemas urbanos emergem como preocupações centrais. Este plano de ensino e pesquisa apresenta um projeto que propõe a pesquisa, o design e a implementação de soluções sócio-técnicas inovadoras para abordar esses desafios e muitos outros relacionados à sociedade da alta tecnologia. Com base em princípios das áreas de Interação Humano-Computador (IHC) e Trabalho Cooperativo Suportado por Computador (CSCW), exploraremos como técnicas de crowdsourcing, colaboração humano-IA, computação persuasiva e IA generativa podem ser aplicadas para mobilizar cidadãos, mitigar a polarização e promover o bem-estar digital. O presente projeto, respaldado por experiência prévia em pesquisa e desenvolvimento nessas áreas, poderá contribuir significativamente para a construção de uma sociedade digital mais justa, inclusiva, sustentável e democrática.
Short Bio:
Daniel Schneider é doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pelo PESC/COPPE/UFRJ (2015), mestre em Engenharia de Sistemas e Computação pelo mesmo programa (2004), e bacharel em Ciência da Computação pelo Departamento de Ciência da Computação - UFRJ (2001).Tem experiência nas áreas de Bancos de Dados, CSCW e em Sistemas de Computação Social e de Multidão. De 1999 a 2011 atuou como consultor de software e também como líder no desenvolvimento do Data Warehouse da Diretoria de Abastecimento da Marinha do Brasil, por meio da Fundação Coppetec, no Rio de Janeiro, antes de ingressar na Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro e atuar como Professor a partir de 2011. Desde 2017, é Professor Adjunto da Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ), atuando no Instituto Tércio Pacitti de Aplicações e Pesquisa de Computadores (NCE). Seus interesses de pesquisa atuais se concentram em projetar e implementar sistemas de crowdsourcing e colaboração Humano-IA para resolver problemas em uma gama de áreas de aplicação.
Data-Centric Support for Modeling Spoken Queries on Virtual Assistants
DSc. Vítor Silva Sousa (Apple Inc)
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Data-Centric Support for Modeling Spoken Queries on Virtual Assistants
DSc. Vítor Silva Sousa (Apple Inc.)
Vitor Silva Sousa será apresentado pela Prof. Marta Lima de Queirós Mattoso
Dia 06/11 (quarta-feira), 18 horas, Transmissão ao vivo no Canal do PESC no Youtube clicando aqui
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Abstract:
Virtual Assistants (VAs) are becoming Information Retrieval (IR) platforms, where users utter queries as voice commands possibly preceded by a wake word such as “Hey VA". Despite the complexity of Automatic Speech Recognition (ASR) systems on VAs, they still face challenges associated with accurate spoken voice query transcription. Language Models (LM) trained on text assist in handling ambiguous and difficult-to-understand queries. Nevertheless, LMs require external data sources, e.g., Knowledge Graphs (KG), query templates, and popularity signals that can help boost trending/popular entities. Regarding operations, linguists routinely need to investigate upstream data manually to understand the performance of their trained LM, whose solutions are not offered as off-the-shelf software. Therefore, data-centric support is paramount to providing analytical capabilities, debugging potential data incidents, deciding on LM deployment, and monitoring performance over time. In this talk, Vítor will present a data-centric approach for ASR systems.
Short Bio:
Vítor Silva is AI/ML Senior Speech Data Engineer on the Siri Understanding team at Apple Inc. He received his Ph.D. in Systems Engineering and Computing at PESC/COPPE/UFRJ. Vítor has experience in machine learning and large-scale data engineering in industry. He worked as a Senior Engineering Technologist at Dell EMC and a Research Engineer as part of the Computational Social Science team at Snap Inc. He has published 68 scientific papers, and he holds 10 US patents on the following domains: machine learning, large-scale data engineering, and provenance.
Semana PESC 2024: Scientific Machine Learning and Quantum Utility: A Near Future Perspective
D.Sc. Alberto Costa Nogueira Junior (IBM Research)
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Scientific Machine Learning and Quantum Utility: A Near Future Perspective
D.SC. Alberto Costa Nogueira Junior (IBM Research)
Lattes aqui Dia 03/12 (terça-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Resumo:
In 2021, Gartner Inc., a global leader in information technology research and advisory, identified Physics-Informed Machine Learning (PIML) as one of the most promising AI technologies for the next decade. PIML seamlessly integrates data with mathematical models, even in complex, uncertain, and high-dimensional contexts, utilizing neural networks or traditional regression techniques in a meshless and straightforward manner. This talk traces the evolution of PIML within IBM Research, beginning with our early experiments using Physics-Informed Neural Networks (PINNs) to address seismic wavefield problems. We will discuss both the strengths and limitations of PINNs and the challenges of applying them to real-world engineering and environmental issues. Next, we explore the development of Reduced Order Models (ROMs) for creating low-dimensional representations of high-fidelity systems, with applications to ocean and atmospheric circulation, pollution dispersion, and extreme sea surface height modeling. Finally, we will present a forward-looking perspective on extending the Non-Intrusive Operator Inference (OpInf) method into a hybrid quantum-classical algorithm. By leveraging its simple mathematical structure based on regularized ridge regression, we aim to harness quantum hardware speed-up for future advancements.
Short Bio:
Alberto Costa graduated in Mechanical Engineering from the State University of Campinas, Unicamp, in 1994. He participated in the exchange program for engineering students at the Institut National Des Sciences Appliquées de Lyon, France, from July 1992 to November 1993. He holds a Master's degree and a Ph.D. in Mechanical Engineering from Unicamp (1998 and 2002, respectively), He also concluded two post-doctorates in Computational Fluid Dynamics (CFD), one at the Faculty of Civil Engineering, Unicamp (2004), and the other at the Brazilian Aerospace Institute (IAE), DCTA (2006). For nearly a decade (2004-2013), Alberto led Thorus Scisoft Technology company and accumulated significant industrial and innovation experience as a technology entrepreneur. His areas of expertise cover many branches of Numerical Analysis, Computational Mechanics, and Scientific Machine Learning (SciML) such as High-order Discontinuous Galerkin Method (DGFEM), Spectral Element Method (SEM), Finite Element Method (FEM), Finite Volume Method (FVM), compressible and incompressible flows, turbulence modeling, chaotic dynamical systems, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), Neural Operators (NO) and Reduced Order Models (ROMs). Since May 2013, he has held a position at the IBM Research Lab in Brazil as a research scientist. In May 2020, he took over leadership of the IBM SciML modeling team in developing state-of-the-art ROMs to tackle climate change. Alberto is the principal evangelist of the IBM-born open-source project SimulAI (https://github.com/IBM/simulai), a scientific toolkit designed to be a high-level collection of machine learning techniques for Physics-Informed applications. In 2024, he embarked on the Quantum Utility Era pioneered by IBM and adopted Quantum Scientific Machine Learning (QSciML) as his top-priority learning topic. One of his short to medium-term career goals is to "quantize" SimulAI's SciML features.
Semana PESC 2024: Painel "Por que você deve fazer mestrado no PESC"
Prof. Daniel Ratton, Prof. Pedro Gonzalez, Prof. Luidi Simonetti e Prof. Claudio Miceli
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Painel: "Por que você deve fazer mestrado no PESC"
Prof. Daniel Ratton, Prof. Pedro Gonzalez, Prof. Claudia Werner e Prof. Claudio Miceli (Moderador)
Dia 04/12 (quarta-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Resumo:
O painel será composto pelos professores Daniel Ratton, Pedro Gonzalez e Claudia Werner, sendo moderado pelo professor Claudio Miceli, todos do PESC, e visa discutir os benefícios intelectuais, financeiros e pessoais em realizar o curso de mestrado do PESC. O painel irá abordar também o que um aluno ganha e perde ao ingressar para o mestrado logo após concluir sua graduação. Alunos interessados em realizar pós-graduação (principalmente os indecisos) devem participar do debate trazendo suas perguntas e comentários.
Short Bio:
Todos professores do PESC, sendo Prof. Daniel Ratton (Coordenador do PESC), Prof. Pedro Gonzalez (Mais Jovem Professor do PESC), Profa. Claudia Werner e Prof. Claudio Miceli (Moderador)
Semana PESC 2024: Inovações em Infraestrutura Digital para Moedas Sociais: DREX, R3B e o Papel do Bolsa Família na Economia Solidária
Eduardo Diniz (FGV) e Joaquim Melo (Rede Brasileira de Bancos Comunitários e Instituto E-Dinheiro Brasil)
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Inovações em Infraestrutura Digital para Moedas Sociais: DREX, R3B e o Papel do Bolsa Família na Economia Solidária
Eduardo Diniz (FGV)
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Joaquim Melo (Rede Brasileira de Bancos Comunitários e Instituto E-Dinheiro Brasil)
Dia 05/12 (quinta-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Izabela Ramos Ferreira (e-Dinheiro Brasil)
Dia 05/12 (quinta-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Resumo:
A palestra aborda as recentes inovações em infraestruturas digitais voltadas para a economia solidária, com foco na Rede Blockchain de Bancos Comunitários (R3B) e no DREX, a nova plataforma de pagamento digital do Banco Central. Serão discutidas as oportunidades e desafios que essas tecnologias oferecem para a criação, circulação e rastreabilidade de moedas sociais, explorando como esses sistemas podem impulsionar a inclusão financeira e promover o desenvolvimento econômico local. O papel estratégico do programa Bolsa Família será analisado dentro desse ecossistema digital, demonstrando como a integração de benefícios sociais a essas redes tecnológicas pode fortalecer a distribuição de renda e fomentar a economia solidária no Brasil. Por meio de exemplos práticos e estudos de caso, a palestra explorará o impacto das ferramentas digitais na transparência, na eficiência das transações e no empoderamento das comunidades atendidas pelos bancos comunitários.
Short Bio Eduardo:
Pesquisador do Centro de Estudos de Administração Pública e Governo da Fundação Getulio Vargas (FGVceapg). Formado em Engenharia Elétrica, com ênfase em eletrônica, na Escola de Engenharia de São Carlos USP (1983), Mestre em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas - SP (1994) e Ph.D. em Administração de Empresas pela Fundação Getulio Vargas - SP (2000). Visiting Scholar na University of California, Berkeley (1996-98), na HEC Montréal (2007) e na Erasmus University (2016-17). É Bellagio Fellow, indicado pela Fundação Rockefeller em 2014, e pesquisador do Centro de Microfinanças e Inclusão Financeira pela FGV, (FGVcemif) desde 2007. Foi coordenador do ADI divisão acadêmica da Associação Nacional de Pós-graduação e Pesquisa em Administração (Anpad) de 2005 a 2006 e coordenador do tema Tecnologia da Informação no governo, Comunidades e Organizações Não-Governamentais na Anpad (2007 a 2009). Professor da Escola de Administração do Estado da Fundação de São Paulo Getulio Vargas (FGV EAESP) desde 1999, foi editor-chefe da RAE, Revista de Administração de Empresas, FGVexecutivo e FGVcasos, de janeiro de 2009 a dezembro 2015. Atualmente é Chefe do departamento de Tecnologia e Ciência de Dados (TDS). Ele tem sido convidado a apresentar seu trabalho de pesquisa em bancos centrais e federações de bancos do Brasil, México, Índia e Colômbia.
Short Bio Joaquim:
Joaquim Melo, líder comunitário, 63, é um dos pioneiros no desenvolvimento de moedas sociais no Brasil e fundador do Banco Palmas, o primeiro banco comunitário do país, criado em 1998 no Conjunto Palmeira, bairro periférico de Fortaleza (CE). Com mais de 25 anos de atuação no campo da economia solidária, Joaquim participou ativamente da criação e disseminação de moedas sociais como ferramentas para promover o desenvolvimento local sustentável e a inclusão financeira. Sua trajetória de militância em movimentos comunitários e sua experiência prática o levaram a ser uma referência nacional na temática das finanças solidárias. Em 2023, lançou o livro “As Moedas Sociais do Brasil: Do PalmaCard ao E-dinheiro”, que traz suas memórias e reflexões sobre a evolução e impacto dessas moedas no país.
Short Bio Izabela:
Bacharel em Ciência da Computação e MBA em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, Líder de Tecnologia no e-Dinheiro Brasil.
Bacharel em Ciência da Computação e MBA em Ciência de Dados e Inteligência Artificial, Líder de Tecnologia no e-Dinheiro Brasil.
Semana PESC 2024: Participatory Urban Analytics for Inclusive Data Innovations and Artificial Intelligence: Enabling Transformative Public Policy
Prof. João Porto de Albuquerque (Univ. Glasgow)
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Participatory Urban Analytics for Inclusive Data Innovations and Artificial Intelligence: Enabling Transformative Public Policy
Dia 06/12 (sexta-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Resumo:
As inovações em matéria de dados e a Inteligência Artificial têm o potencial de apoiar as cidades na resposta aos desafios mais prementes colocados pela atual tripla emergência planetária e pelas suas dimensões climática, ecológica e de desigualdade social. No entanto, as soluções construídas com base em dados parciais ou enviesados não darão resposta aos desafios necessários, uma vez que podem deturpar sistematicamente as realidades das comunidades mais vulneráveis. Para ultrapassar este problema, a palestra apresenta a abordagem da análise urbana participativa, na qual a ciência dos dados dialoga com a participação dos cidadãos buscando dar conta das desigualdades nos dados e na sociedade. Os resultados desta abordagem revelam impactos sociais significativos no contexto da resiliência a catástrofes por inundações e deslizamentos de terras em comunidades desfavorecidas da América Latina (os projectos Waterproofing Data e URBE Latam) e a melhoria do acesso a infraestruturas e serviços urbanos em territórios no Quénia e na Nigéria (projeto IDEAMAPS Data Ecosystem).
Short Bio:
O Professor João Porto de Albuquerque é Professor de Urban Analytics em Estudos Urbanos na Escola de Ciências Sociais e Políticas da Universidade de Glasgow e Diretor Adjunto do Urban Big Data Centre (UBDC), onde lidera o tema “Urban Sustainability and Participation”. É também membro associado do Centre for Research & Development in Adult and Lifelong Learning (CR&DALL) na School of Education. Geógrafo e cientista da informação com uma formação interdisciplinar, realiza pesquisas sobre informação geográfica e sustentabilidade urbana, centrando-se na abordagem das desigualdades nos dados e na sociedade. Possui abordagem pioneira e premiada na análise urbana participativa, combinando métodos participativos e ciência de dados geo-computacionais.
O Professor João Porto de Albuquerque é Professor de Urban Analytics em Estudos Urbanos na Escola de Ciências Sociais e Políticas da Universidade de Glasgow e Diretor Adjunto do Urban Big Data Centre (UBDC), onde lidera o tema “Urban Sustainability and Participation”. É também membro associado do Centre for Research & Development in Adult and Lifelong Learning (CR&DALL) na School of Education. Geógrafo e cientista da informação com uma formação interdisciplinar, realiza pesquisas sobre informação geográfica e sustentabilidade urbana, centrando-se na abordagem das desigualdades nos dados e na sociedade. Possui abordagem pioneira e premiada na análise urbana participativa, combinando métodos participativos e ciência de dados geo-computacionais.
Semana PESC 2024: Das GPUs aos Superchips: uma visão das plataformas da NVIDIA para HPC e IA
Pedro Mário Cruz e Silva (NVIDIA)
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Das GPUs aos Superchips: uma visão das plataformas da NVIDIA para HPC e IA
Pedro Mário Cruz e Silva (NVIDIA)
Lattes aqui Dia 09/12 (segunda-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube clicando aqui
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Resumo:
em breve
Short Bio:
Pedro Mário Cruz e Silva fez sua graduação (1995) e mestrado (1998) na Universidade Federal de Pernambuco (UFPE), fez seu doutorado em 2004 na PUC-Rio. Criou o Grupo de Geofísica Computacional na PUC-Rio onde trabalhou por 15 anos como Gerente, durante este período foi responsável por vários projetos de Desenvolvimento de Software e P&D para Geofísica com forte foco em inovação. Concluiu o MBA em 2015 na Fundação Getúlio Vargas (FGV/RJ). Atualmente é o Arquiteto de Soluções para Ensino Superior e Pesquisa da NVIDIA na Região da América Latina.
Seminários de 2023:
(Re)Use of Research Results … why should we?
Maria Teresa Baldassarre (University of Bari)
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(Re)Use of Research Results … why should we?
Maria Teresa Baldassarre (University of Bari), Associate Professor
Dia 22/03 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Abstract:
According to Popper, the ideas we can most trust are those that have been most tried and most tested. For that reason, many of us are involved in the process called “Science” that produces trusted knowledge by sharing one’s ideas, and trying out and testing others’ ideas (i.e. reusing and replicating). Science and scientists form communities where people do each other the courtesy of curating, clarifying, critiquing and improving a large pool of ideas. According to this definition, one measure of the health of a scientific community is how much it reuses results. Registered Reports are scientific publications which begin the publication process by first having the detailed research protocol, including key research questions, reviewed and approved by peers. Subsequent analysis and results are published with minimal additional review, even if there was no clear support for the underlying hypothesis, as long as the approved protocol is followed. Registered reports can prevent several questionable research practices and give early feedback on research designs. This talk will explain the motivation for registered reports, outline the way they have been implemented in software engineering, and outline some ongoing challenges for addressing high quality software engineering research through the importance of artifact evaluation and the role of reusing research results.
Short Bio:
Maria Teresa Baldassarre is Associate Professor, PhD, at the Department of Informatics of the University of Bari, Italy and member of the Software Engineering Research Laboratory (SERLab) where she coordinates the Process&Product Quality area. Her research interests are mainly focused on empirical software engineering, human factors in software engineering, software measurement and quality assurance. She is involved in several research projects and carries out controlled and in field experimentation within small and medium enterprises, and international academic partners. She is a partner of the SER&Practices spin off company of the University of Bari. Currently she is the representative for the University of Bari in the International Software Engineering Research Network (ISERN) and is PC member of several relevant software engineering and empirical software engineering international conferences. She is Associate Editor of Decision Support Systems Journal. Part of the Editorial Board of Empirical Software Engineering Journal, and co-chair of Registered Reports. She has covered several roles in the organization of software engineering related conferences.
Maculan 80 Anos: Uma Homenagem ao Prof. Nelson Maculan
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Uma manhã de homenagem aos 80 anos do Prof. Nelson Maculan.
Quarta-feira, 29 Março 2023, a partir das 8:30 horas.
Local: Auditório da COPPE no CT2.
Realização conjunta PESC/COPPE e Inst. de Matemática (IM/UFRJ). Programação:
08:30 hs - Recepção e Café
09:30 hs - Homenagem
11:30 hs - Coquetel
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Resumo:
No seminário PESC de março, o Instituto de Matemática e a COPPE fazem uma homenagem conjunta ao nosso professor duplamente Professor Emérito pelos seus 80 anos que tanto inspiram o CCMN e o CT.
Palestrantes:
Como palestrantes teremos orientados no PESC pelo homenageado: o professor Carlile Lavor, da UNICAMP, co-autor mais frequente do homenageado; o professor Marcone Souza, ex-reitor da UFOP, onde o homenageado se graduou; a professora Lorena Pradenas, da Universidade de Concepción no Chile; os professores Victor Giraldo e Gregório Malajovich, do Instituto de Matemática da UFRJ; e o professor Luidi Gelabert Simonetti do PESC/COPPE/UFRJ.
List matrix partition problems on chordal graphs parameterized by leafage
Flavia Bonomo (Universidad de Buenos Aires)
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List matrix partition problems on chordal graphs parameterized by leafage
Flavia Bonomo (Universidad de Buenos Aires), Professora Associada
Moderador: Prof. Jayme Luiz Szwarcfiter
Dia 12/04 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B.
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Abstract:
Graph k-coloring and k-clique cover are examples of partition problems in graphs, in the first case into k independent sets, in the second case into k cliques. Moreover, maximum clique and maximum independent set are examples of partition problems into two sets, one arbitrary and the other one required to be a clique (resp. independent set), with the addition of a linear objective function to maximize. These are examples of matrix partition problems. For each symmetric matrix M over {0,1,*}, the M-partition problem seeks a partition of the input graph into independent sets, cliques, or arbitrary sets, with certain pairs of sets being required to have no edges joining them, or to have all edges joining them, as encoded in the matrix. Moreover, the vertices of the input graph can be equipped with lists, restricting the parts to which a vertex can be placed. Even if the first four problems (k-coloring, k-clique cover, maximum clique and maximum independent set) are polynomially solvable on chordal graphs, Feder, Hell, Klein, Nogueira and Protti in 2005 proved that there are M-partition problems (without lists) that remain NP-complete for chordal graphs. In this talk, making use of a graph width parameter called "thinness", we will show that all list matrix partition problems with linear objective functions are XP on chordal graphs, parameterized by the leafage of the chordal graph. (The leafage of a chordal graph is the minimum number of leaves in a tree such that the graph can be realized as an intersection graph of subtrees of that tree.)
These results are from joint works with Diego De Estrada and with Nick Brettell, Andrea Munaro and Daniël Paulusma.
Short Bio:
Flavia Bonomo é licenciada em Ciências Matemáticas e doutora em Ciências da Computação pela Universidade de Buenos Aires. Atualmente atua como Professora Associada com dedicação exclusiva no Departamento de Computação da FCEN-UBA e Pesquisadora do ICC-CONICET (Argentina). Sua principal área de pesquisa é a Teoria dos Grafos, embora também tenha artigos publicados sobre tópicos de Pesquisa Operacional, e mantém estreita colaboração nesses temas desde 2002 com pesquisadores da COPPE, UFRJ. No campo da Teoria dos Grafos seus principais tópicos de interesse cobrem as caracterizações estruturais de classes de grafos, o estudo de diferentes parâmetros de largura em grafos, e a delimitação de fronteiras em termos de complexidade computacional e classes de grafos para vários problemas de otimização combinatória.
Comemorando os 130 Anos do LAND
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Uma manhã comemorativa (60 + 70) do LAND.
Pessoal do LAND contando histórias do mesmo. Quarta-feira, 3 Maio 2023, a partir das 10 horas.
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Resumo:
O Laboratório de Modelagem, Análise e Desenvolvimento de Redes e Sistemas de Computação (LAND) é um pilar do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação.
A oportunidade de uma dupla comemoração 60 + 70 é irresistível para os pesquisadores que receberam no LAND os primeiros passos decisivos na sua formação.
Ouviremos testemunhos nostálgicos e inspiradores, pois o laboratório tem inúmeras histórias a contar sobre o seu impacto na pesquisa nas suas várias áreas de atuação (tais como modelagem e análise, redes de computadores e aprendizado de máquina), além de sua contribuição na formação de pesquisadores.
Data Science and Innovation
Patrick Valduriez (Inria)
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Data Science and Innovation
Patrick Valduriez (Inria France), Emeritus Senior Scientist
Scientific Director of the Inria-Brasil International Lab
Dia 04/05 (quinta-feira), 14 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Abstract:
Data science and innovation have become overloaded terms, leading to some confusion. To be successful, the innovation process involves not only inventions (e.g., new methods) but also context, e.g., user behavior, and timing, e.g., market readiness. In this talk, I discuss the potential impact of data science on innovation, using selected success stories. I also discuss innovation within the Inria-Brasil strategic partnership.
Short Bio:
Patrick Valduriez is an emeritus senior scientist at Inria, France, the scientific director of the Inria-Brasil international lab. and the Chief Scientist Officer of the LeanXcale company (that delivers a news generation NewSQL database). He has been consulting for major companies in USA (HP Labs, Lucent Bell Labs, NERA, LECG, Microsoft), Europe (ESA, Eurocontrol, Ask, Shell) and France (Bull, Capgemini, Matra, Murex, Orsys, Schlumberger, Sodifrance, Teamlog).
He is currently a member of the Zenith team (between Inria and University of Montpellier at the LIRMM lab.) that focuses on data science, in particular data management in large-scale distributed and parallel systems and scientific data management. He has authored and co-authored more than 200 technical papers and several textbooks, among which “Principles of Distributed Database Systems” (with Professor Tamer Özsu, University of Waterloo). He currently serves as associate editor of the Distributed and Parallel Databases journal. He has served as PC chair of major conferences such as SIGMOD and VLDB. He was the general chair of SIGMOD 2004, EDBT 2008 and VLDB 2009.
He received several best paper awards, including VLDB 2000. He was the recipient of the 1993 IBM scientific prize in Computer Science in France and the 2014 Innovation Award from Inria and the French Academy of Science. He is an ACM Fellow.
On Edge Domination of Graphs
Jayme Luiz Szwarcfiter
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On Edge Domination of Graphs
Jayme Luiz Szwarcfiter
Dia 17/05 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B.
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Abstract:
Denote by G, an undirected simple graph, with vertex set V , and edge set E. An edge e ∈ E dominates itself and every edge adjacent to e. A set E′ ⊆ E is an (edge) dominating set of G, if each edge of E is dominated by some edge of E' . The domination is called efficient if each edge is dominated exactly once, and is called proper if each edge of E \ E′ is dominated exactly once. In this talk, we survey and describe complexity results on these three types of edge domination. In particular, we consider the class of graphs, where each edge is contained in some triangle. We mention hardness and polynomial time cases on subclasses of this class, for edge domination problems.
Short Bio:
Jayme Luiz Szwarcfiter é Professor Emérito da UFRJ atuando no Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE, no Instituto de Matemática e no Núcleo de Computação Eletrônica. Atualmente é Pesquisador Visitante do Instituto de Matemática e Estatística da UERJ. Atua nas áreas de Algoritmos, Teoria da Computação e Matemática Discreta. Publicou diversos livros-textos influentes nessas áreas, além da formação de dezenas de mestres e doutores. É Pesquisador 1-A do CNPq, Membro Titular da Academia Brasileira de Ciências, Grã-Cruz da Ordem Nacional do Mérito Científico, e recebeu inúmeros prêmios de destaque nacional e internacional por suas contribuições acadêmicas e científicas.
A Perfect Path from Computational Biology to Quantum Computing
Celina Miraglia Herrera de Figueiredo
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A Perfect Path from Computational Biology to Quantum Computing
Celina Miraglia Herrera de Figueiredo
Moderador Prof. Valmir Carneiro Barbosa Dia 14/06 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Abstract:
I'll revisit my contributions to the P versus NP millennium problem and the computational complexity of combinatorial problems, especially those arising in Computational Biology and Quantum Computing, through 20 PhD theses, mine and of my students. I'll explain how the dichotomy NP-complete versus polynomial-time of long-standing problems together with their multivariate analysis is settled. Yet, intriguing questions remain.
Short Bio:
Celina chegou na UFRJ em 1987 quando iniciou o seu doutorado no PESC sob a orientação do professor Jayme Szwarcfiter. Ela começou em 1989 sua carreira docente como professora assistente no Instituto de Matemática e é professora titular da COPPE desde 2011. Foi eleita para a Academia Brasileira de Ciências em 2022.
Accelerating Visual Analytics Across the Memory and Storage Stack
Vijaykrishnan Narayanan
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Accelerating Visual Analytics Across the Memory and Storage Stack
Vijaykrishnan Narayanan
Moderador Prof. Diego Leonel Cadette Dutra Dia 26/06 (segunda-feira), 10 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Abstract:
Data analytics involves the discovery of patterns and com plex relations in data to assist with effective decision-making. Such analytics are applied on a variety of data forms such as video streams, financial data, social media messages, and sensor information from smart homes and personal health monitoring devices. However, data analytics is becoming exceedingly challenging as the generated volume of data is increasing exponentially. Co-design across the stack from materials to architectures will be vital to addressing cross cutting challenges posed by the enormity of data that needs to be processed. This talk will showcase such optimization targeted at visual analytic applications such as Deep Neural networks, graph analytics and query support.
First, I will present a Look-Up Table (LUT) based Processing-In-Memory (PIM) technique with the potential for running Neural Network inference tasks. The proposed LUT-based PIM methodology exploits substantial parallelism using look-up tables that preserve the bit-cell and peripherals of the existing SRAM monolithic arrays in processor caches. Next, I will present GaaS-X, a graph analytics accelerator that inherently supports sparse graph data representations using in-situ compute-enabled crossbar memory architectures. The proposed design alleviates the overheads of redundant writes, sparse to dense conversions, and redundant computations on the invalid edges that are present in other state-of-the-art crossbar-based PIM accelerators. Finally, I will present an in-SSD key-value database that uses the embedded CPU core, and DRAM memory on the SSD to support various queries with predicates and reduce the data movement between SSD and host processor significantly.
Short Bio:
Vijaykrishnan Narayanan is the Associate Dean for Innovation in Engineering and A. Robert Noll Chair Professor of Computer Science & Engineering and Electrical Engineering at the Pennsylvania State University. Vijay received his Bachelors in Computer Science & Engineering from University of Madras, India in 1993 and his Ph.D. in Computer Science & Engineering from the University of South Florida, USA, in 1998. He is a Fellow of the National Academy of Inventors, IEEE and ACM. He served as Editor-in-Chief of IEEE TCAD and ACM Journal of Emerging Technologies in Computing Systems. He currently serves as Associate Editor-in-Chief of IEEE Micro.
Conectando os Pontos - A Contribuição de Robert Metcalfe Para a Computação
Claudio Miceli de Farias
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Conectando os Pontos - A Contribuição de Robert Metcalfe Para a Computação
Claudio Miceli de Farias
Moderador: Daniel Ratton Figueiredo
Dia 12/07 (quarta-feira), 10 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Abstract:
Nessa palestra homenagearemos a contribuição do vencedor do prêmio turing de 2022 - Robert Metcalfe. Falaremos sobre o protocolo Ethernet e como é uma das pedras fundamentais que permite o funcionamento não somente da internet mas de diversos sistemas distribuídos.
Short Bio:
O professor Claudio Miceli de Farias fez graduação em Ciência da Computação (2008), mestrado (2010) e Doutorado (2014) em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Atualmente, atua no Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas e Computação (PESC-COPPE-UFRJ) e no Instituto Tércio Pacitti de Pesquisas e Aplicações Computacionais da UFRJ. Os principais temas de interesse do professor são cidades inteligentes, Internet das Coisas, Fusão de dados e Segurança.
Achieving Product Orientation in DevOps Teams
Anna Wiedemann (University of Applied Sciences Zurich)
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Achieving Product Orientation in DevOps Teams
Anna Wiedemann (University of Applied Sciences Zurich)
Dia 23/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Abstract:
Changes in IT organization and technology environments make it necessary to adapt and review how mission-critical IT functions align with firm strategy. IT functions increasingly use cross-functional teams to manage the lifecycle of digital solutions. As cross-functional teams begin to alter how we develop and maintain software, they may also result in control–alignment misfits that diminish the efficacy of functional project and operations controls. With the help of qualitative research methods, we examine how the integration of product-oriented cross-functional teams challenges and transforms the IT function. We apply grounded theory and derive models that give insights into how alignment between development and operations can be achieved in DevOps teams within the IT function.
Short Bio:
Anna Wiedemann is Postdoc/Lecturer at Zurich University of Applied Sciences in the area of Agile IT/DevOps Teams, process management and integration. Her research concentrates on Business-IT Alignment and Governance topics. She is interested in how traditional IT departments can efficiently organize themselves in the age of digitalization to quickly deliver new digital innovations and products to their customers.
Pesquisas e Oportunidades de Colaboração com o Depto. de Computação da Universidade do Porto
João P. Vilela (Univ. do Porto)
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Pesquisas e Oportunidades de Colaboração com o Departamento de Computação da Universidade do Porto
João P. Vilela (Univ. do Porto)
Dia 30/08 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Abstract:
A presentation about the University of Porto and DCC-FCUP, for both faculty members as well as students at UFRJ. The goal is to disseminate information about the University of Porto, and the several degrees offered by DCC-FCUP, as well as its research areas. I will present the research areas and selected projects of DCC-FCUP as well as my own research work on security and privacy with the goal of disseminating the research performed at DCC-FCUP and identifying synergies with UFRJ from a research perspective. The presentation will be followed by Q&A and interactions with faculty and students. I will also be available for more focused discussions in the afternoon to interested faculty and students.
Short Bio:
João P. Vilela is a professor at the Department of Computer Science of the University of Porto and a senior researcher at INESC TEC and CISUC. He was previously a professor at the Department of Informatics Engineering of the University of Coimbra, after receiving the Ph.D. in Computer Science in 2011 from the University of Porto, Portugal. He was a visiting researcher at Georgia Tech, working on physical-layer security, and at MIT, working on security for network coding. In recent years, Dr. Vilela has been coordinator and team member of several national, bilateral, and European-funded projects in security and privacy. His main research interests are in security and privacy of computer and communication systems, with applications such as wireless networks, Internet of Things and mobile devices. Specific research topics include wireless physical-layer security, security of next-generation networks, privacy-preserving data mining, location privacy and automated privacy protection.
Atenção (com os Fundamentos de Computação) é (Quase) Tudo o que Precisamos:
o papel dos modelos de sistemas de computação e sua conexão com Aprendizado de Máquina baseado em Modelos
Edmundo de Souza e Silva
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Atenção (com os Fundamentos de Computação) é (Quase) Tudo o que Precisamos: o papel dos modelos de sistemas de computação e sua conexão com Aprendizado de Máquina baseado em Modelos
Edmundo Albuquerque de Souza e Silva (PESC/COPPE)
Prêmio Mérito Científico da ABC Dia 13/09 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Resumo:
O professor Edmundo de Souza e Silva, professor titular do PESC, foi recentemente agraciado com o prêmio Mérito Científico
da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). A premiação "Homenageia membros da SBC com reconhecida contribuição técnico-científica em pelo menos uma das várias áreas e especialidades da computação abrangidas pela SBC". Esse seminário é baseado em duas palestras recentes proferidas pelo Prof. Edmundo: a primeira ministrada durante a 75a Reunião Anual da Sociedade Brasileira para o Progresso da Ciência (SBPC) como parte de um painel sobre o impacto de IA na produção acadêmica; a segunda é referente ao Prêmio de Mérito Científico outorgado pela SBC, durante a Assembleia Geral da 43a edição do Congresso da SBC. A palestra começa com uma breve digressão sobre os mitos e potencialidades dos "Large Language Models" para o ensino e a pesquisa. Prossegue então para o seu objetivo principal: mostrar o papel fundamental dos modelos de sistemas computacionais em vários domínios da Computação, e destacar como o entendimento do que é um modelo e a teoria de suporte dos mesmos, fornecem os fundamentos para algoritmos de Aprendizado de Máquina.
Short Bio:
Edmundo de Souza e Silva é Engenheiro Eletrônico pela PUC-RJ, obteve o mestrado em Engenharia Elétrica também pela PUC-RJ, e o doutorado em Ciência da Computação pela Universidade da California, Los Angeles (UCLA) em 1984. Foi professor/pesquisador visitante de renomados centros de pesquisa e universidades nos EUA, Japão, China e Europa. Edmundo pertenceu ao ACM/SIGMETRICS Board of Directors (2001-2005) e foi Chair do IFIP WG 7.3 (Jan/2008 a Jul/2014). Foi membro do Comitê Assessor do CNPq (1991-1994 e 1999-2001), na CAPES foi Coordenador-Adjunto e Coodenador de Área de Ciência da Computação nos triênios 2002-2005 e 2008-2010, respectivamente. Foi co-presidente do Comitê Técnico de Programa de importantes conferências internacionais do IEEE, ACM e IFIP e no Brasil do SBRC'1998, e Coordenador Geral da XXI Escola de Computação de 1998. Atualmente é membro do Comitê de Avaliação da RNP, e membro do Editorial Board do periódico ACM Transactions on Modeling and Performance Evaluation of Computing Systems. Ao longo de sua carreira, recebeu honrarias como "Sócio Destaque do Ano" da SBC em 2011, "Prêmio Destaque SBRC/SBC" em 2012, o título "Construtores da Internet" da RNP em 2017, em 2020 foi um dos homenageados com o prêmio "Destaques em Governança da Internet no Brasil" do Comitê Gestor da Internet no Brasil. Em 2023 recebeu o prêmio "Mérito Científico" da SBC. Edmundo é pesquisador 1-A do CNPq, e desde 2000 é Cientista do Nosso Estado da FAPERJ. É membro da Academia Brasileira de Ciências, membro da Academia Nacional de Engenharia e em 2008 recebeu a comenda da Ordem Nacional de Mérito Científico. Edmundo é Professor Titular do Programa de Engenharia de Sistemas e Computação da COPPE/UFRJ. Desde 2000 tem participado no projeto CEDERJ de educação a distância no estado do Rio de Janeiro. Suas áreas de interesse incluem a modelagem e análise de sistemas de computação, redes de comunicação de dados e Aprendizado de Máquina.
Pesquisa, interação com a indústria e formação de recursos humanos: uma experiência de integração
Ana Regina Cavalcanti da Rocha (PESC)
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Pesquisa, interação com a indústria e formação de recursos humanos: uma experiência de integração
Ana Regina Cavalcanti da Rocha (PESC)
Dia 04/10 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Resumo:
Nesta palestra será mostrado, através da experiência de Ana Regina Cavalcanti da Rocha quando professora da COPPE/UFRJ, como integrar pesquisa, formação de recursos humanos em mestrado e doutorado e o trabalho com a indústria que culminou na definição e coordenação técnica do MPS-BR. Será destacada, também, a experiência em projetos interdisciplinares com o CERN em Genebra na área de física e com a UFBA na área de Cardiologia e o envolvimento de alunos nestes projetos.
Short Bio:
Graduação em Matemática na UFRJ, Mestrado e doutorado na PUC-RIO, Professora do IME (1983-1985), Professora do PESC/COPPE (1985-2021). Atualmente sócia da Implementum Consultoria em Tecnologia da Informação. Recebeu recentemente a homenagem "Destaque Formação de Recursos Humanos de Excelência" no CBSoft 2023.
Human-Centered Design Involving People with Disabilities: A Few Research Avenues Based on Methodological Considerations
Prof. Christophe Kolski (LAMIH/UPHF)
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Human-Centered Design Involving People with Disabilities: A Few Research Avenues Based on Methodological Considerations
Prof. Christophe Kolski (Université Polytechnique Hauts-de-France) Dia 08/11 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Resumo:
User-centered design processes are becoming increasingly popular. They encourage user involvement at all project stages, or at least in part. Numerous methods are available for this purpose, including requirements analysis, participatory design, and evaluation. Some of them facilitate ideation, which is useful in innovative projects. However, they are generic and must be adapted when involving users with categorized disabilities and special needs. Particularly where users have communication disorders, alternative approaches are possible or at least need to be explored, mainly focused on the involvement of members of the ecosystem of users with disabilities. Then, representative examples of method adaptations from different projects and a possible approach to raising awareness of disability in the workplace will be described.
Short Bio:
Christophe Kolski is a full professor in Computer Science at the Université Polytechnique Hauts-de-France, Valenciennes, France. He teaches software engineering and human-computer interaction to bachelor and master students in computer science and INSA engineering students. He is the current Deputy Director of the Computer Science (CS) Department of LAMIH (Laboratory of Industrial and Human Automation Control, Mechanical Engineering and Computer Science). His specializations include human-computer interaction, software engineering for interactive systems, intelligent interface design, tangible interaction, and distributed user interfaces; several application domains are particularly considered: transport and mobility, healthcare and disability, and supervision. He has been involved with the chairing of CADUI'2002, IHM'2003, ERGO-IA'2006, IHM’2017, and RoCHI’2022 conferences, supervised or co-supervised 37 doctoral dissertations (several are in progress) and authored books, and nearly 100 articles in international and national journals, and many communications in conferences.
Introdução às Árvores de Cristal
Prof. Rafael Castro de Andrade (UFC)
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Introdução às Árvores de Cristal
Prof. Rafael Castro de Andrade (UFC)
Moderador Prof. Nelson Maculan Filho
Dia 16/11 (quinta-feira), 10 horas, Sala H-319/11.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube. |
Resumo:
O seminário trará o conceito de árvore de cristal, sua modelagem matemática e aplicações em problemas de otimização combinatória. Considere um grafo simples ponderado e não orientado G=(V,E), onde cada aresta e de E tem peso ce > 0, e uma árvore geradora Tk de G enraizada em um vértice k de V. Associe a cada nó v de Tk um potencial correspondendo ao multiconjunto ?(k,v)={ce | aresta e pertence ao caminho de k a v em Tk}. A raiz de Tk tem potencial vazio. Defina a operação de diferença simétrica ?(k,{u,v}) entre os multiconjuntos dos extremos de uma aresta {u,v} de E não pertencente a Tk como ?(k,{u,v}) = ?(k,v) ? ?(k,u) = ?(k,v) ?(k,u) U ?(k,u) ?(k,v), onde as operações de diferença simétrica, diferença e união de conjuntos tradicionais são estendidas para multiconjuntos. Diremos que os potenciais dos vértices u e v estão:
(i) em equilíbrio estável, se cuv >= ce, para toda aresta e no caminho de u a v em Tk; ou
(ii) em equilíbrio instável, se cuv ce para alguma aresta e no caminho d u a v em Tk e o elemento de maior valor em ?(k,{u,v}) é menor ou igual a cuv; ou
(iii) em não equilíbrio, caso contrário.
Uma árvore geradora Tk de G é dita de cristal quando todos seus vértices apresentarem equilíbrio estável ou instável. Mostramos que essa nova classe de árvores generaliza as árvores geradoras de custo mínimo (AGM) de um grafo, encaixando-as na definição de equilíbrio estável. Podemos mostrar que nem toda árvore de cristal é uma AGM e analisar diferenças em relação a outras classes de árvores, como as de caminho mínimo enraizada em algum nó. Além de mostrar alguns resultados teóricos, apresentaremos uma modelagem matemática que leva a uma definição algébrica para as mesmas. A interseção de sistemas de árvores de cristal fornece um sistema linear cujas soluções correspondem a AGMs. Isso abre novas possibilidades de resolução de problemas de otimização com estrutura de árvore ótima em seu conjunto de restrições, como árvores robustas e de Steiner com prêmio em vértices.Short Bio:
Professor Titular, Universidade Federal do Ceará, Departamento de Estatística e Matemática Aplicada. Ph.D. em Ciência da Computação, Sorbonne Université Paris-Nord (2002), M.Sc. em Engenharia de Sistemas e Computação, COPPE-UFRJ (1999), B.Sc. em Ciência da Computação, Universidade Estadual do Ceará (1997). Trabalha nas áreas de otimização combinatória e suas aplicações em problemas de dimensionamento de redes. Possui artigos de pesquisa nas seguintes revistas: Management Science, Annals of Operations Research, Discrete Applied Mathematics, NETWORKS, European Journal of Operational Research, Computer & Operations Research, International Transactions in Operational Research. Possui bolsa de produtividade do CNPq.
Semana PESC 2023: Inovação na UFRJ: como, onde e por que
Profa. Daniela Uziel (InovaUFRJ)
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Inovação na UFRJ: como, onde e por que
Profa. Daniela Uziel (InovaUFRJ)
Lattes aqui Dia 21/11 (terça-feira), 12 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Resumo:
InovaUFRJ e a importância da Inovação em uma Universidade.
Short Bio:
Possui graduação em Medicina pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1995), mestrado em Ciências Biológicas (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1997), doutorado em Ciências (Biofísica) pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (2001), após período "sanduíche" na França (Inserm U371) e Alemanha (FSU Jena) e um mais recente doutorado (2019) Políticas Públicas, Estrategias e Desenvolvimento (IE-UFRJ). É Professora Associada da Faculdade de Farmácia da Universidade Federal do Rio de Janeiro. De 2019 à 2023 foi Coordenadora de Inovação do Centro de Ciências da Saúde, e de novembro de 2020 até junho de 2023 foi coordenadora do Programa de Gestão de Indicadores de Desempenho (GID) da Pro-reitoria de Pós-graduação e Pesquisa da UFRJ. Foi Pesquisadora Visitante do IPEA (Centro de Ciência, Tecnologia e Sociedade; sede Rio de Janeiro) entre outubro de 2018 e março de 2020. Atua em parceria com docentes de outras áreas do conhecimento da UFRJ e da UFF nas Disciplinas Integradas de Empreendedorismo da UFRJ, que recebeu o prêmio de educação empreendedora (rodada estadual) do Sebrae em 2019. Desde 2012 trabalha com empreendedorismo acadêmico de alta tecnologia e geração de inovações na área biomédica. Desde julho de 2023 é Diretora do InovaUFRJ (Núcleo de Inovação Tecnológica da UFRJ) .
Semana PESC 2023: Retorno de investimento (RoI) em segurança cibernética: a chave para digitalização da infraestrutura de manufatura
Paulo C. G. Costa (George Mason University)
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Retorno de investimento (RoI) em segurança cibernética: a chave para digitalização da infraestrutura de manufatura
Paulo C. G. Costa (George Mason University)
Dia 22/11 (quarta-feira), 12 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Resumo:
Em todo o globo, as infraestruturas de manufatura e redes de cadeias de suprimento associadas estão sob constantes ataques cibernéticos, visando comprometer ou degradar tanto os seus componentes físicos como informacionais, algumas vezes com sucesso - conforme podemos ver na mídia. Neste ambiente hostil, fabricantes se vêem em um dilema. Por um lado, eles precisam digitalizar suas empresas para poder se manter competitivos em uma sociedade cada vez mais interconectada. Por outro lado, assim fazendo eles aumentam a vulnerabilidade a ataques cibernéticos. Para piorar, as soluções de segurança cibernética atuais são fragmentárias, subutilizadas, inefetivas, e são vistas por muitos como custos que não trazem benefícios. Essa palestra apresenta um esforço de pesquisa em quantificação de segurança cibernética, que visa prover os tomadores de decisão com uma abordagem holística para calcular o retorno de investimento das soluções de segurança cibernética - expondo como este investimento proporciona uma digitalização segura de suas empresas. Exemplos da pesquisa multidisciplinar que levaram a estes resultados também abordados nesta apresentação.
Short Bio:
O Professor Paulo Costa é o Chefe do Departamento de Engenharia de Segurança Cibernética, Diretor do Centro de Excelência em C4I & Cyber, e possui uma tênure dupla como professor do Departamento de Engenharia de Sistemas e Pesquisa Operacional, todos na Universidade George Mason, localizada no estado de Virginia nos Estados Unidos. Ele atualmente é Vice-Presidente para Automação Segura e Segurança de Cadeias de Suprimento no Instituto de Inovação em Segurança Cibernética de Manufatura, do Departamento de Energia dos EUA. Sua especialidade deriva tanto de trabalhos anteriores como profissional e depois pesquisador nas áreas de segurança de transporte, segurança de sistemas físico-cibernéticos, representação e raciocínio probabilístico, apoio a decisão e pesquisa operacional. Ele é um pioneiro na área de ontologias probabilísticas e criador do PR-OWL, uma linguagem probabilística para a Internet semântica, bem como contribuidor chave do UnBBayes-MEBN, uma implementação de código aberto da linguagem PR-OWL. O serviço acadêmico do Prof. Paulo Costa inclui participação em programas técnicos em diversas conferências e jornais acadêmicos, bem como membro revisor em comitês na Fundação Nacional de Ciência americana (NSF), Academinas Nacionais de Engenharia americanas e outros. Ele é um membro sênior do Instituto de Engenheiros Elétricos e Eletrônicos (IEEE) e serve atualmente no Conselho de Diretores da Sociedade Internacional de Fusão de Informação (ISIF), da qual foi Presidente por dois termos.
Semana PESC 2023: Inovação e Projetos Desenvolvidos na Área de Sistemas Inteligentes na Embraer
José Fernando Basso Brancalion (Embraer)
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Inovação e Projetos Desenvolvidos na Área de Sistemas Inteligentes na Embraer
José Fernando Basso Brancalion (Embraer).
Dia 23/11 (quinta-feira), 11 horas, Sala G-122.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Resumo:
O que está sendo desenvolvido na Área de Sistemas Inteligentes da Embraer.
Short Bio:
José Fernando Basso Brancalion é Engenheiro Eletricista, formado pela Escola de Engenharia de São Carlos da Universidade de São Paulo. É mestre em Engenharia Elétrica pela Escola de Engenharia de São Carlos - Universidade de São Paulo (2001), na área de Telecomunicações e doutor em Engenharia Eletrônica e Computação, Área de Telecomunicações, no Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 2015. Trabalha há 23 anos na EMBRAER como Engenheiro de Desenvolvimento de Produto, com experiência no desenvolvimento de Sistemas C4I2SR (Command, Control, Computers, Communications, Intelligence, Information, Surveillance and Reconnaissance). Suas principais áreas de atuação são fusão de dados, rastreio de alvos, reconhecimento de alvos, telecomunicações e desenvolvimento de sistemas autônomos.
Semana PESC 2023: Mergulhando na Starknet - uma introdução a Layer2 de Ethereum, Zero-knowledge e Cairo
Thiago Catarino (ETHSamba)
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Mergulhando na Starknet - uma introdução a Layer2 de Ethereum, Zero-knowledge e Cairo
Thiago Catarino (ETHSamba)
Dia 24/11 (sexta-feira), 11 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Resumo:
Thiago irá apresentar uma introdução a Layer2 de Ethereum, Zero-knowledge e Cairo.
Short Bio:
Trabalha com crescimento de Produtos e Serviços Descentralizados. Participou em diferentes estágios. É co-fundador da ETHSamba, hub da Ethereum no Brasil.
Semana PESC 2023: Sementes de Futuro Pensamento Fora da Caixa: Uma Rede Dual Onde Você é Bem-Vindo
Prof. Claudio Rodrigues Corrêa (Escola de Guerra Naval)
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Sementes de Futuro e Pensamento Fora da Caixa: Uma Rede Dual Onde Você é Bem-Vindo
Prof. Claudio Rodrigues Corrêa (Escola de Guerra Naval)
Lattes aqui. Dia 24/11 (sexta-feira), 12 horas, Sala H-324B.
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube.
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Resumo:
O Comandante Correa irá abordar o LSC Laboratório de Simulações e Cenários), grupo de pesquisa de cenários de defesa que coordena. Também apresentará o PROCAD Defesa Prospectiva com ênfase ao aspecto dual, a rede do Sementes de Futuro de Defesa e as Linhas de pesquisa mais próximas da tecnologia, convidando os presentes para serem pesquisadores nesta linha..
Short Bio:
Doutor em Administração pela UFRJ - Coppead, Mestre pela FGV, MBA pela ESPM. Coordenador de Pesquisa do Laboratório de Simulações e Cenários, Professor do Programa Profissional de Pós-graduação em Estudos Marítimos, onde leciona Métodos de Estudos de Futuro e Cenários Prospectivos; e ex-diretor do Centro de Jogos de Guerra da Escola de Guerra Naval. Ex-Coordenador das graduações em Administração e Processos Gerenciais (tecnólogo) do Centro Univesitário Celso Lisboa. Docente de Marketing, Empreendedorismo, Administração Estratégica e Consultoria do UNIFESO. Ex-Sócio-Diretor da Sinae Marketing. 34 anos de atuação profissional e acadêmica em todas as regiões do Brasil e no exterior. 15 anos de experiência docente em EAD. Avaliador Ad hoc da CAPES e INEP. Coordenador principal do projeto PROCAD DEFESA - Prospectiva para Segurança e Defesa. Revisor de revistas como Foresight, Hoplos e Unifa. Membro do Athens Institute for Education and Research, do Conselho Regional de Administração, do Teresópolis Convention & Visitors Bureau, da Assoc. Brasileira de Estudos de Defesa e do Conselho Científico de editora Alpheratz. Consultor de Marketing de Relacionamento, Empreendedorismo, Estudos de Futuro, Métodos Prospectivos, Planejamento Estratégico com Cenários de longo prazo. Egresso do William J. Perry Center for Hemispheric Defense Studies.
Trilhando o Desenvolvimento de Software para Sistemas Críticos através das Normas Usando Métodos Ágeis
Prof. Dr. Johnny Cardoso Marques
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Trilhando o Desenvolvimento de Software para Sistemas Críticos através das Normas Usando Métodos Ágeis
Prof. Dr. Johnny Cardoso Marques (ITA)
Dia 13/12 (quarta-feira), 11 horas, Sala H-324B
Transmissão ao vivo no Canal do PESC no YouTube
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Resumo:
Esta palestra explora o desenvolvimento de software para sistemas críticos, ressaltando a necessidade de abordagens especializadas para assegurar segurança e confiabilidade. Em ambientes regulamentados, normas e padrões governam esse tipo de desenvolvimento, exigindo a aplicação rigorosa de processos de qualidade em consonância com os riscos de segurança. Apesar do aparente conflito inicial entre a documentação rigorosa desses desenvolvimentos e a filosofia ágil, a palestra oferecerá insights sobre como conciliar essas abordagens, especialmente nas áreas de aviação e medicina.
Short Bio:
Possui graduação em Engenharia de Computação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro/UERJ (2002). Mestre pelo programa de pós-graduação em Engenharia Aeronáutica e Mecânica na área de Sistemas Aeroespaciais e Mecatrônica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica/ITA (2004). Doutor pelo programa de pós-graduação em Engenharia Eletrônica e Computação na área Informática pelo ITA (2016). Desde 2018, é Professor Adjunto da Divisão de Ciência de Computação e atualmente é chefe do departamento de Software e Sistemas de Informação. Orienta alunos de graduação e de pós-graduação do ITA na área de Engenharia de Software. Atuou entre 1998 e 2018 na indústria com atuação em computação e segurança (safety) para o setor aeronáutico com passagens pelas empresas Transbrasil (1998-2000), Varig (2000-2003) e Embraer (2003-2018). Foi Representante Credenciado em Engenharia de Software para Certificação Aeronáutica junto à Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) entre 2007 e 2018, atuando na aprovação de projetos como autoridade delegada. Pesquisa nas áreas de engenharia de requisitos, qualidade de software para sistemas críticos, sistemas de informação e casos de segurança. É autor de várias normas e publicações em engenharia de software na Associação Brasileira de Normas Técnicas (ABNT), Radio Technical Commission for Aeronautics (RTCA) e Institute of Electrical and Electronic Engineers (IEEE), como a RTCA DO-178C, RTCA DO-200B, ISO/IEC/NBR 62304 e ISO/IEEE 29148.