Edson Toshimi Midorikawa.

Conciliating social and economic development with environmental conservation is a major challenge. Strategies for sustainable development are increasingly based on the availability of high quality information and analytical tools. There is a strong demand for quick answers to solve specific problems associated with the occurrence and distribution of biological species, such as invasive or endangered species. Answers will increasingly depend on access to and integration of data from distributed sources and the use of advanced computational tools for analysis, spatial visualization, and building of different scenarios. This project proposes to develop a framework to facilitate the work of scientists in predictive modeling of species distribution. This involves addressing issues concerned with species occurrence and absence data, environmental data, dataset preparation, modeling algorithms, pre and post-analysis, component-based software development, high performance computing, web services, and web and desktop interfaces. Three research institutions of São Paulo State are committed to this project: CRIA (Centro de Referência em Informação Ambiental), Escola Politécnica da USP (Poli), and INPE (Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais). CRIA will contribute with its experience in the development of on-line information systems, in the development of the openModeller library, of the DiGIR protocol, and in the development of the speciesLink network. INPE will contribute with its knowledge on environmental information and in the development of the TerraLib library. Poli with contribute with research in algorithms, parallel computing, web services, and adaptive technology.

A Mineração de Dados (MD) é parte integrante do processo que tem como objetivo a descoberta automatizada de novos fatos e relações presentes nos dados, e envolve três passos: preparação de dados, descoberta das informações e análise dos resultados. Em geral, todos estes passos exploram enormes quantidades de dados e dependem de alto poder de computação e armazenamento. Nesse sentido, diversas técnicas têm sido propostas para melhorar o desempenho de aplicações de MD, tais como o processamento paralelo, as implementações baseadas em clusters de estações de trabalho e de PCs e de grades computacionais. Redes locais de PCs e estações de trabalho com considerável capacidade de processamento e armazenamento são cada vez mais comuns nas empresas, universidades e órgãos governamentais. Verifica-se que tais recursos na maior parte do tempo apresentam baixos índices de utilização (processador, memória, armazenamento), e podem ser utilizados para execução de tarefas importantes, e que requeiram grande capacidade de processamento, ou manipulem grandes volumes de dados. O aproveitamento de recursos ociosos existentes nas organizações pode tornar viável a execução e utilização cotidiana das aplicações de mineração de dados para os mais diversos fins. Entretanto, é preciso disponibilizar ferramentas capazes de i) monitorar, de maneira não-intrusiva a oferta de recursos, isto é, como estão sendo utilizados os recursos existentes; ii) controlar a alocação dinâmica dos recursos ociosos para a execução de tarefas, em função da demanda de recursos das aplicações; e iii) considerar situações reais nas quais os computadores podem apresentar plataformas heterogêneas, capacidades heterogêneas, e podem ser compartilhados com outros usuários locais ou aplicações. Além disso, a simplicidade e facilidadade de uso são requisitos importantes. Este projeto prevê a implementação de um ferramental que suporte a execução da ferramenta WEKA, aproveitando recursos ociosos em um cluster de PCs.

O objetivo principal do projeto é a construção de um protótipo de um sistema CDM (Collaborative Decision Making) na área de gerenciamento de tráfego aéreo em uma plataforma de rede gigabit. Conceitualmente, o CDM é definido na proposta do "Air Traffic Management Operational Concept Panel" como "um grupo de aplicativos que visa melhorar as operações de vôo mediante o crescente envolvimento dos operadores de aeronaves e dos aeroportos no processo de gerenciamento de tráfego aéreo". A prototipagem tem a finalidade de avaliar o modelo proposto e implementado em uma rede de alta velocidade, demonstrando a sua viabilildade. A infra-estrutura para este projeto inclue, entre outros componentes, uma rede de alta velocidade, servidores de armazenamento e processamento, incluindo clusters de computadores. O ambiente de software também avaliará a viabilidade do uso do conceito de "datagrid" para o ambiente de gerenciamento de tráfego aéreo.