Fortalecimento das Áreas de Computação de Alto Desempenho e Inteligência Computacional do Programa de Pós-Graduação em Informática da UFES

Resumo: A presente proposta tem como objetivo central fortalecer e incrementar as interações entre as linhas de pesquisa de Inteligência Computacional e Computação de Alto Desempenho do Programa de Pós-graduação em Informática da UFES, contando para isso com o apoio de grupos de pesquisa de programas de pós-graduação já consolidados da COPPE/UFRJ e da USP/São Carlos. O grupo de pesquisadores da COPPE/UFRJ irá apoiar e interagir fundamentalmente com os pesquisadores da linha de Computação de Alto Desempenho do programa não consolidado, enquanto que o grupo de pesquisa da USP/São Carlos irá interagir e apoiar os pesquisadores da linha de Inteligência Computacional. Na linha de Computação de Alto Desempenho serão realizados trabalhos conjuntos entre a equipe da UFES e da COPPE nos seguintes temas: (i) novos paradigmas de programação adequados para futuros sistemas paralelos com dezenas ou centenas de processadores implementados através de circuitos integrados multi-core; (ii) estudo e implementação paralela de novas técnicas adaptativas, no tempo e no espaço, de representação de configurações de malha de elementos finitos aplicados a problemas de escoamentos em meios porosos. Na linha de Inteligência Computacional serão realizados trabalhos na área de descoberta de conhecimento em bases de dados, envolvendo técnicas de mineração de dados, reconhecimento de padrões e aprendizado automático. Especificamente, serão realizados estudos nos seguintes temas: (i) seleção de atributos; (ii) adaptações das técnicas clássicas de classificação ao caso de dados com variáveis temporais; (iii) integração de classificadores simbólicos utilizando sistemas multi-agentes. O elemento integrador dos trabalhos de pesquisa a serem realizados nesse projeto será o estudo e o desenvolvimento de técnicas, algoritmos, metodologias, hardware e software para aplicação da computação paralela na etapa de aprendizado dos processos de mineração de dados, visando, com isso, tornar esses processos mais eficazes.

Data de início: 2006-09-25
Prazo (meses): 24

Participantes:

Papelordem decrescente Nome
Aluno Mestrado Gabriela Trazzi Perim
Aluno Mestrado Letícia Rosetti Margoto
Aluno Mestrado Idilio Drago
Aluno Mestrado Suelen Marconsini Loureiro
Aluno Mestrado Felipe Thomaz Pedroni

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