Júlio Cezar Estrella.

Este projeto se integra as ações que estão sendo desenvolvidas no contexto do Museu da Fauna e da Flora do ICMC. Além de inúmeras espécies arbóreas da flora brasileira, o Jardim Secreto do ICMC recebe visitantes como quatis, tucanos e diversas outras aves da região. O objetivo do projeto é desenvovler um projeto piloto no contexto de IoT (Internet das Coisas), em que mini cameras de baixo custo possam ser acompladas ao Jardim e em algumas árvores para mediante a presença desses animais que fotos videos sejam registradas. Tais fotos e videos serão integradas automaticamente ao portal do museu da fauna e flora que disponibilizará acesso ao público em geral. Este portal está em desenvolvimento por um aluno atualmente com bolsa PUB.

Este projeto visa promover um festival cultural que una arte, ciência e tecnologia, com ênfase em sustentabilidade. Buscando contemplar os diferentes públicos (gerações X, Y e Z) incluindo discentes, docentes, servidores técnico-administrativos, além da comunidade externa o Conexão Sustentável: Arte, Inovação e Cultura no ICMC tem por objetivo fomentar o diálogo intergeracional e interdisciplinar sobre questões socioambientais, valorizando a produção cultural local e incentivando práticas sustentáveis.

O Brasil possui um rico patrimônio arquitetônico e urbanísco moderno a ser preservado, que demanda ações de conservação e atualização aos novos requisitos ambientais e para acessibilidade universal. Nesse contexto, o projeto de pesquisa tem como objevo explorar potencialidades e obter insights sobre o uso da Inteligência Arcial (IA) para a análise de dados ambientais de Gêmeos Digitais (DT) de edifícios e campi universitários modernos, considerando a articulação entre processos de levantamento tridimensionais (laser scanner e tratamento de nuvem de pontos), modelagem paramétrica (Heritage Building Informaon Modeling - HBIM) e sensoriamento remoto através de disposivos de Internet das Coisas (IoT). Para desenvolver a proposta, o projeto articula uma rede de pesquisa muldisciplinar, envolvendo pesquisadores do campo da arquitetura e urbanismo e ciência da computação do Brasil e do Reino Unido, prevendo a troca de experiências e desenvolvimento integrado da pesquisa.

Os sistemas de Saúde formam uma estrutura complexa cuja compreensão e modelagem envolve múltiplos fatores e suas relações. A diversidade demográfica do Brasil compõe um cenário ainda mais desafiador para a Gestão em Saúde. Por outro lado, a superação deles pode produzir avanços significativos para a Saúde no Brasil e no mundo. Métodos avançados em Inteligência Artificial (IA) têm gerado descobertas significativas e de impacto socioeconômico para diversos problemas complexos. Essa proposta de Centro busca catalisar o conhecimento de grupos de excelência da USP e de outras instituições de pesquisa do estado de SP para desenvolver métodos avançados de IA capazes de superar tais desafios. Para isso, os projetos do Centro devem inovar nas principais frentes de pesquisa de IA, como Aprendizado Profundo (Graph Neural Networks, Large Language Models e Diffusion Models), Modelos Estruturais Interpretáveis e Causais, e Tomada de Decisão Multicritério, de forma a lidar com múltiplas modalidades de dados, com a demanda por interoperabilidade dos sistemas e com dados de saúde não-estruturados, buscando melhorar a eficiência, o custo-benefício e a qualidade dos serviços em Saúde, para a micro- e a macro-gestão (hospitais públicos, privados e instituições de saúde) gerando modelos consistentes e interpretáveis que possibilitem a tomada de decisão confiável.

O objetivo desta projeto é apresentar a estratégia para a criação do Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial (IA) para a Indústria (CPA-IA), reconhecido a nível nacional e internacional por meio da pesquisa, desenvolvimento e implementação de uma plataforma digital aberta multiusuário de ciência de dados e IA para a Indústria 4.0, a fim de alavancar a modernização, a competitividade, e o desenvolvimento científico e tecnológico da indústria nacional por meio da aceleração e popularização da aplicação da IA para os diversos setores da indústria, para micro, pequenas, médias e grandes indústrias. Isto permitirá, enquanto ferramenta, que o Governo Brasileiro disponibilize um ambiente digital de Inteligência Artificial Industrial (I-AI), dando base à modernização dos processos produtivos e à geração de novos negócios intensivos em conhecimento. O desenvolvimento desta plataforma se dará por uma rede de pesquisadores que compartilhará seu conhecimento em projetos de pesquisa integrados e interdisciplinares. A integração de competências e experiências em IA da rede habilitará um plano nacional de educação e difusão do conhecimento, com a formação de recursos humanos qualificados. Todas estas atividades levarão à geração de produtos inovadores e de propriedade intelectual, gerando patentes e registros de software, fomentando a transferência das tecnologias criadas para os setores público e privado, ao mesmo tempo em que busca a criação de oportunidades inovadoras para o desenvolvimento sustentável e ético da indústria.

O Brasil é o maior produtor mundial (48,8 milhões de sacas do café arábica em 2020) e exportador de café, uma das mais importantes fontes de receita da nossa economia. Atualmente, o agronegócio cafeeiro abrange cerca de 1.900 municípios, 370.000 cafeicultores, 1 milhão de trabalhadores rurais e mais de 8 milhões de brasileiros envolvidos na atividade agroindustrial da cadeia do café. Manter essa liderança em volumes de produção é estratégico, mas a qualidade é outra questão importante. Os atributos qualitativos percebidos na bebida do café dependem de fatores genéticos, ambientais e tecnológicos envolvidos no desenvolvimento do grão. Os fatores ambientais compreendem temperatura, umidade, altitude, latitude, radiação solar, água e solo. Cada fator contribui individualmente para a qualidade da bebida e a planta de café se expressará na natureza de acordo com as interações desses fatores. Por causa dessas características, o café é essencialmente um produto de terroir, ou seja, influenciado diretamente pelos recursos e condições ambientais locais. A produção do café arábica no Brasil se estende de Norte a Sul, proporcionando a formação de diversos ambientes. Como resultado dessas interações entre a cultura e os diversos ambientes, os cafés do Brasil apresentam uma imensa diversidade de aromas e sabores e características e atributos distintos, que permitem inúmeras combinações e a elaboração de produtos diferenciados. Assim, estudar as diferentes interações dos fatores ambientais é fundamental para explicar a complexidade do fenômeno da qualidade. Este projeto tem como objetivo investigar o uso da Internet das Coisas para melhorar a cadeia produtiva do café visando a qualidade da bebida "na xícara". O projeto é composto por uma equipe interdisciplinar internacional de pesquisadores das áreas de Ciências do Solo e Plantas, Ciência da Computação e Design. A pesquisa engloba desafios tecnológicos em diferentes etapas da cadeia produtiva do café. A primeira fase do projeto visa o uso de sensoriamento remoto e proximal para identificar/caracterizar solos, plantas, insumos agrícolas e atributos ambientais que interagem entre si para dar orientações para a previsão das variáveis aplicadas a fim de fornecer informações para melhor tomada de decisão durante as etapas de produção, colheita e pós-colheita, o que irá melhorar a compreensão dos produtores, consumidores e exportadores sobre os aspectos da qualidade do café. A segunda etapa compreende pesquisas sobre tecnologias de rede e comunicação utilizadas no campo e em diferentes locais envolvidos na cadeia produtiva, como cooperativas de produtores. A terceira etapa visa a pesquisa em infraestrutura para receber, armazenar e processar informações por meio da computação em nuvem. A quarta etapa compreende a pesquisa de técnicas de Data Science para apoiar a tomada de decisão em diferentes aspectos da cadeia produtiva do café. Por fim, a quinta etapa envolve a pesquisa sobre o design e a avaliação de aplicativos interativos usados nas diferentes etapas da cadeia produtiva do café, como painéis com análise visual para produtores e exportadores, e aplicativos de consumo para rastrear características de origem e qualidade, com base nos dados coletados em toda a cadeia de produção. Os resultados esperados incluem avanços tecnológicos e científicos na aplicação das tecnologias da Internet das Coisas à cadeia produtiva do café. O projeto tem significativo impacto econômico e social, utilizando tecnologias da internet para aprimorar uma das atividades agrícolas mais relevantes do Brasil. Além disso, o projeto gerará contribuições científicas não apenas para a pesquisa da produção de café, mas também para o avanço na compreensão dos desafios do uso da Internet das coisas no campo e aplicativos interativos inovadores que empregam a ciência de dados.

Devido ao rápido crescimento populacional urbano, o acesso aos recursos limitados de uma cidade tem afetado negativamente a vida de bilhões de cidadãos ao redor do mundo. Para amenizar esse enorme problema, pesquisadores, empresas e orgãos públicos têm investido cada vez mais no conceito de computação urbana com intuito de melhorar os serviços urbanos, e consequentemente, aumentando a qualidade de vida de seus habitantes. Computação urbana é uma área interdisciplinar que utiliza diversas tecnologias da informação e comunicação, gestão avançada de grandes volumes de dados e diversos métodos de análises de dados coletados. Dentro do cenário apresentado, este projeto visa fomentar pesquisas na área da computação urbana, por meio de estudos, proposição e avaliação de soluções inteligentes que buscam contribuir com o estado-da-arte no campo da mobilidade veicular urbana. O objetivo geral deste projeto de pesquisa é propor algoritmos, modelos e protocolos que possam, a partir dos dados heterogêneos do espaço urbano, extrair informação útil para aplicações ou serviços para cidades inteligentes. Para isso, serão utilizados os paradigmas de redes veiculares e de Computação em Névoa, por exemplo, para processar os dados coletados e assim extrair informação útil que será consumida pelos Sistemas de Transporte Inteligentes. Vale destacar que o foco da computação urbana é melhorar o planejamento das cidades e também compreender a natureza dos fenômenos urbanos e sociais.

Há no contexto atual, diversos laboratórios relevantes para o ensino de computação no ICMC-USP. Em geral, esses laboratórios são utilizados pelos alunos como estações de trabalho para desenvolver códigos, fazer trabalhos de graduação das mais variadas disciplinas, mas não podem ser utilizados e preparados dinamicamente, para atender disciplinas relacionadas à infraestrutura computacional (DevOps). Por exemplo, diversas disciplinas exigem atividades que requerem que o aluno tenha acesso a privilégio de administração do computador. Tais atividades não podem ser realizadas em ambientes convencionais e necessitam de uma infraestrutura SaaS/IaaS. Disciplinas como Computação Distribuída, Programação Paralela, Computação em Nuvem, Internet das Coisas e novas disciplinas como Stream de Dados, Micros Serviços e Containers, carecem de equipamentos e ambientes dinâmicos e mais adequados, para que alunos dos cursos de ciências de computação, sistemas de informação, engenharia de computação, matemática e estatística, possam lidar com o ambiente computacional. Embora haja uma vasta disponibilidade de nuvens computacionais fora do ambiente acadêmico em que os alunos possam aprender a desenvolver soluções computacionais atuais, elas são custosas para os discentes e também para a universidade. Esses ambientes requerem contratos com pagamentos pelos usuários e que são inviáveis de serem financiados a médio e longo prazo. Ademais, os cursos de computação por falta de equipamentos que possam ser ajustados para alunos e docentes lidarem de forma completa com o ambiente computacional, inviabiliza a formação de profissionais que têm sido demandados para lidar com problemas que envolve vasto processamento paralelo, distribuído e, com enorme volume de dados. Novas abordagens e metodologias nesse campo somente podem ser implementadas se houver infraestrutura adequada que permita uma sinergia entre alunos e professores. Neste contexto, o objetivo desta proposta é construir um projeto piloto de uma infraestrutura como serviço para o ensino de computação, matemática e estatística em disciplinas do ICMC-USP que carecem de ambientes para lidar não somente com aplicações, mas como essas aplicações possam ser dispostas em plataformas computacionais e consequentemente ajustadas na infraestrutura. A proposta pode ampliar a formação dos alunos, pois estes terão condições de estarem preparados para resolverem problemas complexos do mundo real que requerem conhecimento em produzir aplicações com alta escalabilidade, alta conectividade e que tenham capacidade de criar arquiteturas computacionais associadas a infraestrutura para armazenamento, processamento e otimização de grandes volumes de dados gerados no nosso cotidiano. Ainda, que nossos alunos de matemática e estatística estejam preparados para entender os ambientes densos de infraestrutura computacional, quando utilizados em processos de mineração de dados, bigdata e inteligência artificial.

O Center for Artificial Intelligence congrega cerca de 120 pesquisadores de várias instituições, com suporte da FAPESP e IBM. O Centro é sediado na USP, nas dependências do InovaUSP, e conduz pesquisas em temas básicos e aplicados da área de inteligência artificial, bem como se preocupa com transferência de tecnologia e difusão", conforme descrição de F. Cozman, coordenador do C4AI. LINK: https://c4ai.inova.usp.br/pt/agribio-pt/

O foco desta proposta é a transferência de conhecimento matemático para outras áreas da ciência, tecnologia e indústria, por meio de um centro de pesquisa estruturado para esse fim. Todo o conhecimento matemático é, em última análise, aplicável. se não diretamente, por meio de outros conhecimentos. Em algumas áreas da matemática a aplicação é quase ime( Entretanto, a colocação em prática de tal aplicabilidade se encontra muitas vezes travada por tradições incorretas, academicismo mal direcionado e dificuldades operacionais. Nos últimos anos, o crescimento da ciência no Brasil, e da matemática em particular, foi notável. Entretanto, a aplicação tecnológica, muitas vezes medida pelas patentes registradas, não teve o mesmo sucesso. Para fechar essa lacuna é necessário a criação de estruturas institucionais que estabeleçam as pontes entre as ciências matemáticas e aplicações como um objetivo em si mesmo. Não se trata apenas de orientar os trabalhos teóricos a áreas "potencialmente aplicáveis", mas de avançar nas aplicações até as últimas consequências, isto é, sua efetiva implementação na indústria, em sentido amplo. Não é mais possível descansar na posição de que a aplicação é problema de outros. É, de fato, problema de todos e reflete o necessário comprometimento da ciência aplicada e pura com o progresso material e espiritual da sociedade. A estratégia do presente projeto envolve, em primeiro lugar, a aglutinação de grupos destacados nas áreas mais aplicáveis da matemática no Estado visando seu direcionamento para aplicações efetivas. Os grupos selecionados têm demonstrado sua excelência na atividade científica convencional, em primeiro lugar, e em muitos casos, em aplicações relevantes. No CEPID proposto os grupos participantes continuarão com sua atividade científica habitual, e, ao mesmo tempo, desenvolverão "Ações de Transferência" de acordo com o roteiro: 1) Teses de mestrado e doutorado necessariamente vinculadas com aplicações em sentido amplo, com co-orientação explícita de especialistas nesses setores. 2) Realização de pelo menos um Workshop anual de Transferência, onde participarão os membros do CEPID e representantes de indústrias, administração, serviços, setores educativo e tecnológico. 3) Visitas periódicas de membros do CEPID a instituições com potencial para aplicações relevantes. 4) Elaboração de uma publicação interna chamada em princípio "Transference experiences" visando a consolidação de uma publicação mais permanente.

Descrição: Considerando o disposto na RESOLUÇÃO No, de 10 de Dezembro de 2015 da Universidade de São Paulo, Programa de Incentivo à Integração Docente que dispõe sobre a necessidade de incentivar o corpo docente a compartilhar, mediante a experiência didática de ensino, seus conhecimentos e os resultados de suas pesquisas com o corpo discente e docente de outras Unidades/órgãos, a fim de (i) otimizar a multidisciplinaridade intrínseca às instituições universitárias, nos termos do artigo 52 da Lei de Diretrizes e Bases da Educação Nacional (Lei Federal no 9.394/1996), e (ii) racionalizar as atividades acadêmicas de ensino, à vista do princípio da eficiência administrativa (artigo 37, caput da Constituição Federal).? e a implantação do Curso de Graduação de Medicina no Campus da USP/Bauru, este projeto propõe a colaboração e participação do docente em atividades acadêmicas e na implantação do NÚCLEO DE EDUCAÇÃO E CAPACITAÇÃO EM SAÚDE (NECS) DO CAMPUS USP DE BAURU.

ste trabalho propõe um sistema chamado AWSCS (Automatic Web Service Composition System) para avaliar diferentes abordagens para composição automática de serviços Web, com base em parâmetros de QoS que são medidos em tempo de execução. O AWSCS é um sistema para implementar abordagens diferentes para a composição automática de serviços Web e também para executar os fluxos resultantes dessas abordagens. Com o objetivo de demonstrar os resultados deste trabalho, um cenário foi desenvolvido, onde os fluxos empíricos foram construídos para demonstrar o funcionamento do AWSCS, uma vez que algoritmos para composição automática não estão prontamente disponíveis para testar. Os resultados permitem estudar o comportamento da execução de serviços Web compostos, quando os fluxos com a mesma funcionalidade, mas diferentes estratégias de resolução de problemas foram comparados. Além disso, observamos que a influência da carga aplicada sobre o sistema para execução é um fator importante para definir qual abordagem para a composição de serviços Web pode alcançar o melhor desempenho quando em produção.

The visit of Professor Stephan should aid the development of new models and the evaluation of non-functional properties as well as methods for service selection in service oriented architectures. The development and application of these models and methods will be explored in WSARCH (http://wsarch.lasdpc.icmc.usp.br).The selection of services in a distributed environment can optimize flows or degrade service composition. At this stage of architecture, the problem of service composition and dynamic generation of execution flows not yet been addressed. So, are expected great contributions from visiting professor and his research group in relation to issues of service composition and selection algorithms for web services

Trata-se de um projeto de renovação de laboratórios didáticos da Universidade de São Paulo. A renovação dos laboratórios deve trazer maior interatividade dos alunos com as tecnologias atuais. Isso motiva os alunos a desenvolverem atividades práticas mais próximas da realidade e permite ao docente estimular nos alunos o desejo por esenvolver ciência com qualidade, associada ao uso de infraestrutura de ponta. Na disciplina de Programação Concorrente do ICMC-USP, a nova infraestrutura computacional vai permitir aos alunos desenvolver programas que utilizam modelos de memória compartilha e memória distribuída e também a possibilidade de se aproximar de processamento de alto desempenho em GPUs. Na disciplina de Redes de Computadores os alunos serão apresentados aos principais conceitos e práticas que envolvem a configuração e manutenção de um cluster do ponto de vista de rede de comunicação.As disciplinas de Computação Distribuída e Sistemas Computacionais Distribuídos deve se beneficiar da nova infraestrutura por permitir que os alunos tenha a oportunidade de desenvolver novas aplicações distribuídas em ambientes de computação em nuvem e lidar com diferentes ferramentas e técnicas de virtualização. Para a disciplina de Redes Móveis, a infraestrutura a ser adquirida vai permitir o processamento de dados obtidos de sensores para que sejam utilizados para a extração de informações. Esta disciplina é interessante pois complementa o ensino prático ao envolver programação concorrente, redes e computação distribuída. Também vai fortalecer o desenvolvimento de projeto de sistemas baseados em localização.

O objetivo deste projeto é melhorar a infraestrutura do Laboratório de Sistemas Distribuídos e Programação Concorrente - LaSDPC do ICMC-USP/São Carlos de modo a auxiliar as pesquisas desenvolvidas atualmente, as quais são destaques nas áreas e sub-áreas: Computação Distribuída (Computação em Nuvem, Computação de Alto de Desempenho, Computação Verde), Redes de Sensores, Avaliação de Desempenho, Sistemas Adaptativos e de Tempo Real, etc.).

O Programa Pró-Inovação no Ensino Prático de Graduação (Pró-Inovalab) visa a apoiar projetos para instalação de laboratórios destinados às aulas práticas inovadoras na USP.

Este projeto de pesquisa em particular aborda o problema do custo, propondo a paralelização da atividade de teste estrutural de programas concorrentes desenvolvidos nos paradigmas de passagem de mensagens e memória compartilhada. O principal objetivo da paralelização é a redução do tempo de resposta do teste, reduzindo-se com isso o custo sem reduzir a qualidade em termos de cobertura do
código fonte. As investigações consideram o processo de teste como um todo, incluindo modelos, critérios e a ferramenta de teste ValiPar. A equipe de desenvolvimento conta com a contribuição de pesquisadores da Universidade de Southampton/UK e da Universidade Nova de Lisboa. Alunos da graduação e da pós-graduação também estão envolvidos neste projeto. As principais contribuições deste
projeto são: (1) melhorar a eficácia da atividade de teste de programas concorrentes, reduzindo seu custo sem perder qualidade e (2) disponibilizar uma plataforma paralela voltada a este tipo de teste, a qual contribuirá diretamente com a indústria, as pesquisas e o ensino em Engenharia de Software, Computação Paralela e Sistemas Distribuídos.

Este projeto de pesquisa destaca a importância de uma investigação científica mais aprofundada sob o aspecto dos principais desafios relacionados ao desempenho de arquiteturas orientadas a serviços (SOA). O projeto corresponde à continuação da pesquisa realizada com o financiamento da FAPESP, durante o doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC-USP). No doutorado um protótipo de um sistema computacional denominado WSARCH foi modelado e implementado. Assim, os principais objetivos do presente projeto são o desenvolvimento de novas técnicas computacionais para viabilizar o fornecimento de qualidade de serviço em arquiteturas SOA por meio do protótipo WSARCH. As investigações que serão realizadas devem contribuir para o estado da arte e facilitar o desenvolvimento de aplicações orientadas a serviços. Como parte das investigações, taxonomias já apresentadas na literatura serão utilizadas para viabilizar o protótipo como uma arquitetura mais amigável e uma alternativa as arquiteturas SOA atuais. Ao alcançar o objetivo a estimativa é que arquitetura WSARCH venha a ser uma referência na área para tratar de problemas de desempenho e implantação de mecanismos de QoS em SOA, auxiliando tanto cientistas quanto a indústria na escolha de cenários mais adequados para desenvolver serviços que exijam grandes demandas computacionais em contextos distintos.