As atividades de pesquisa encontram-se divididas nas seguintes áreas de concentração, com alto potencial de integração:
Algoritmos e Otimização
Esta área de concentração dedica-se, de modo geral, à modelagem computacional de problemas de otimização fundamentais ou originados em aplicações nas áreas de telecomunicações, transportes, esportes, manufatura, biologia e medicina, assim como à busca de algoritmos eficientes para a resolução de tais problemas. Encontra-se articulada em torno de quatro linhas de pesquisa que se complementam: Biologia Computacional, Otimização Combinatória, Metaheurísticas e Teoria e Algoritmos em Grafos.
Computação Científica e Sistemas de Potência
Esta área de concentração trata de dois grandes temas. A Computação Científica é uma abordagem utilizada para aprimorar o entendimento de fenômenos estudados em Ciências Naturais e nas Engenharias. São desenvolvidos sistemas computacionais que objetivam representar os fenômenos em estudo a partir de sua descrição matemática. As técnicas computacionais são analisadas com vistas ao estabelecimento formal de sua efetividade e eficiência. A busca pela eficiência incorpora habitualmente o uso de técnicas de computação de alto desempenho, incluindo processamento paralelo e distribuído, pois frequentemente grande volume de dados está envolvido. Cada fenômeno é analisado através de simulações computacionais. Sistemas de potência destinam-se à geração, transmissão e distribuição de energia elétrica. A estreita dependência da sociedade moderna em relação ao uso da energia elétrica tem levado à busca de soluções para problemas sofisticados que envolvem continuidade e qualidade de suprimento. O grande porte dos sistemas de potência e a agregação de novas tecnologias trazem constantes desafios para a análise, planejamento e operação destes sistemas. Neste contexto, métodos computacionais, técnicas de otimização e de inteligência artificial constituem-se em poderoso ferramental para o tratamento dos problemas desta área. Nessa área, as atividades são desenvolvidas em quatro linhas de pesquisa: Métodos Computacionais para Equações Diferenciais, Modelagem e Simulação Computacional em Ciências, Análise Computacional de Sistemas de Potência e Otimização em Sistemas de Potência.
Computação Visual
Essa área trata de sistemas computacionais que estão relacionados à
visão humana, isto é, relacionados à Computação Gráfica, Processamento e
Análise de Imagens, Visão Computacional, Reconhecimento de Padrões e
afins. As pesquisas nesta área envolvem a geração, o processamento, a
análise e a descrição de dados visuais com o uso do computador, visando
automatizar a extração e a apresentação de informações relevantes a
partir dos mesmos. Nessa área, as atividades são desenvolvidas em
quatro linhas de pesquisa: Análise e Processamento de Imagens,
Computação Gráfica e Geração de Imagens, Jogos e Entretenimento Digital
e Visão Computacional.
Engenharia de Software
Esta área de concentração está direcionada à criação de métodos, técnicas e ferramentas que auxiliem na gerência de projetos, na análise dos requisitos, no projeto (design), no desenvolvimento, na manutenção e no teste do software. As atividades de ensino, pesquisa e extensão desenvolvidas nesta área têm o objetivo de aprimorar e difundir a prática da engenharia de software e aprofundar os conhecimentos teóricos existentes. Nessa área são desenvolvidas atividades em quatro linhas de pesquisa: Arquitetura e Gerência de Configuração de Software, Interação Homem-Computador, Linguagens de Programação, Sistemas Multi-Agente e Agentes de Software.
Inteligência Artificial
Essa área se dedica a investigar modelos que reproduzam a inteligência humana, em especial o raciocínio. Existem duas grandes abordagens para modelar inteligência: a simbólica e a conexionista. De acordo com a abordagem simbólica, o raciocínio é representado por redes lógicas em que cada decisão pode ser justificada. Já a abordagem conexionista concentra-se na semelhança com a estrutura cerebral dos neurônios. As duas abordagens são contempladas nessa área cujo objetivo é a elaboração de teorias e modelos da inteligência como programas de computador. A construção de máquinas inteligentes pressupõe a existência de estruturas simbólicas (representação), a capacidade de se raciocinar sobre elas (processo de busca) e a existência de matéria prima (o conhecimento). Os temas de pesquisa nessa área incluem: agentes e sistemas multiagentes, aprendizado de máquina, aquisição de conhecimento, gestão de conhecimento, lógica nebulosa, mineração de dados, ontologias, redes neurais, sistemas especialistas, e são desenvolvidos em três linhas de pesquisa: Aprendizado de Máquina, Mineração de Dados e Raciocínio e Representação de Conhecimento.
Redes e Sistemas Distribuídos e Paralelos
Essa área desenvolve pesquisas nas seguintes linhas: algoritmos e sistemas distribuídos, processamento paralelo, redes e sistemas embarcados e de tempo real. A área disponibiliza modernos recursos computacionais em laboratórios temáticos para o desenvolvimento de suas pesquisas.
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