Resumo: Na palestra Silvia vai apresentar tópicos selecionados de pesquisa realizada em seu grupo na Universidade de Amsterdam. O grupo de e-science (www.ebioscience.amc.nl) destaca-se por pesquisa de informática aplicada à área de biomedicina. Inicialmente com foco em computação distribuída e gestão de workflow científico, hoje o grupo está envolvido com segurança e privacidade de dados e exploração de IA em várias aplicações. O objetivo é apresentar alguns desafios enfrentados nas atuais pesquisas a fim de inspirar discussões sobre possível colaboração com pesquisadores do Inf. Silvia foi professora do Inf até 2002, e pretende usar a oportunidade para ‘rever’ velhos amigos e estabelecer novas amizades.
Resumo: Apesar do enorme sucesso da computação gráfica em modelar a aparência do nosso mundo manufaturado (prédios, carros, cidades, objetos, etc), o mundo natural (montanhas, vegetação, animais, eu e você) ainda apresenta desafios consideráveis se formos comparar com os resultados já possíveis com o mundo manufaturado. Para complicar ainda mais as coisas, um aspecto do mundo natural que é particularmente complicado é a modelagem do interior de seres vivos (mantendo eles ainda vivos…:-) Nessa conversa, iremos apresentar nossas pesquisas sobre modelagem de aparência de tecidos vivos do corpo humano (cabelo não conta pois é tecido morto), particularmente úteis em tarefas de treinamento de cirurgiões para cirurgias laparoscópicas.
Short-bio: Marcelo Walter é professor associado do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul desde 2010. Anteriormente foi professor na Universidade Federal de Pernambuco (2006-2010). De agosto de 2016 a julho de 2017, passou um ano sabático no laboratório GRIS – Technical University Darmstadt e Fraunhofer-IGD. Ele recebeu seu Ph.D. em Ciência da Computação pela University of British Columbia, no Canadá, em 1999. Seus interesses de pesquisa incluem modelagem de fenômenos naturais em geral, aplicações de computação gráfica em medicina e nas indústrias criativas. Desde 2000 ocupou vários cargos na Sociedade Brasileira de Computação: conselho (2011-2015), vice-presidente (2009-2011), diretor de eventos (2007-2009) e presidente da comissão especial de computação gráfica e processamento de imagens (2000-2004).
Resumo: Semestralmente a Universidade coleta dados de autoavaliação de alunos e professores sobre diversos tópicos, incluindo as atividades de ensino (graduação e pós-graduação), pesquisa e infraestrutura. Esses dados são regularmente compilados pelos NAUs (Núcleos de Autoavaliação da Unidade) e reapresentados à comunidade. Neste seminário será explicado o modelo de autoavaliação da UFRGs, quais são as análises realizadas pelo NAU do INF e como acessá-las e, finalmente, será apresentado um resumo da análise dos dados de autoavaliação do Instituto de Informática em 2019.
Short-bio: Rodrigo Machado é Prof. Adjunto do Departamento de Informática Teórica do Instituto de Informática da UFRGS. Sua atuação em ensino e pesquisa se dá nas áreas de Teoria da Computação, Linguagens de Programação e Lógica. Desde 2015 participa do Núcleo de Autoavaliação da Unidade do Instituto de Informática, do qual é o atual coordenador (período 2017-2020).
Resumo: Estudos recentes dão evidência da alta incidência de depressão na academia. Esta é uma doença que tem um estigma social, sendo muitas vezes enfrentada de maneira silenciosa, tentando-se evitar que outros tomem conhecimento pelo que se está passando. Isso torna a luta de enfrentamento contra a doença mais difícil ainda. Nesta palestra, irei dividir esse lado sombrio que esteve comigo, compartilhando detalhes que, sob minha perspectiva, a sociedade deveria ter conhecimento para ajudar indivíduos a enfrentar essa doença tão devastadora. Irei trazer lições aprendidas, tais como sinais de alerta com relação à saúde mental que devemos estar atentos, o que os outros podem fazer para ajudar e o que não fazer, e uma visão realística do processo de recuperação.
Short-bio: Ingrid Nunes é professora adjunta do Instituto de Informática da UFRGS desde 2012. Possui Bolsa de Produtividade em Pesquisa nível 2, concedida pelo CNPq. Concluiu a graduação, com láurea acadêmica, em Ciência da Computação pela UFRGS (2006). É Mestre (2009) e Doutora (2012) em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), com período de doutorado sanduiche de um ano na King’s College London. Realizou visitas de pesquisa na University of Waterloo (Canadá) e pós-doutorado de um ano na TU Dortmund (Alemanha), com bolsa da CAPES-Alexander von Humboldt. Atuou na indústria como desenvolvedora de software de 2005 a 2007. Recebeu os prêmios Google Women in Technology Award e Destaque Universitário em Informática (SEPRORGS). Sua área de atuação é Engenharia de Software, com foco no projeto, manutenção e evolução de software, e sistemas auto-adaptativos.
Resumo: A Internet das Coisas (IoT) exige novos desafios no projeto de dispositivos de computação e eletrônicos, em diversas áreas tais como em sistemas embarcados, arquiteturas de computadores, tolerância a falhas e circuitos e sistemas integrados. Um dos principais desafios é a redução do consumo de energia que tem crescido enormemente em função do crescente número de dispositivos conectados à internet, sendo que a maioria destes dispositivos está permanentemente conectada. Este seminário procura apresentar uma visão geral das estratégias de projeto (desde software até o nível de componentes) para reduzir o consumo de energia, assim como para aumentar a confiabilidade dos componentes da IoT, como a redução do número de componentes nos dispositivos de IoT. Otimização é palavra chave no projeto de componentes de TI na era da IoT. A palestra apresentará também algumas soluções propostas por nossa equipe.
Short-bio: Ricardo Reis é Professor Titular no Instituto de Informática da UFRGS, onde é professor desde 1979. Pesquisador nível 1A do CNPq. Possui doutorado em Computação, opção microeletrônica pelo Instituto Nacional Politécnico de Grenoble (INPG), França, em 1983. Graduado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), em 1978. Doutor Honoris Causa pela Universidade de Montpellier, em 2016. Ricardo tem mais de 650 publicações, incluindo livros, periódicos e anais de conferências. Professor e orientador dos Programas de Pós-Graduação em Microeletrônica (onde foi coordenador por 2 mandatos) e Ciência da Computação da UFRGS (onde foi coordenador por dois mandatos). Membro do CA-CC/CNPq por 2 mandatos. Membro do CA-ME/CNPq (2011-2014). Foi vice-presidente da IFIP, presidente da Sociedade Brasileira de Computação (dois mandatos) e vice-presidente da Sociedade Brasileira de Microeletrônica. É membro do Conselho (BoG) da IEEE CASS BoG (2018-2020, e do Conselho do IEEE CEDA, representando a IEEE CASS. Recebeu o 2015 IEEE CASS Meritorious Service Award. Foi vice-presidente do CASS por dois mandatos (2008/2011). Ele é membro do CASS VSA-TC, CASEO-TC e SIG-IoT. Recebeu o Silver Core Award da IFIP. Ricardo é fundador do Capítulo CASS do Rio Grande do Sul, que recebeu o Prêmio Mundial do Capítulo CASS (2011, 2012, 201 e o Capítulo R9 do ano (2013, 2014, 2016, 2017, 2020). Palestrante no Programa de Conferencistas Distinguidos da IEEE CASS, 2014/2015. Palestrante convidado em dezenas de conferências internacionais, especialmente da IEEE. Ele é fundador de várias conferências, como a LASCAS, SBCCI, EMicro e de diversas Seasonal Schools. Foi coordenador geral ou coordenador de programa de várias conferências como IEEE LASCAS, ISVLSI, SBCCI, IFIP VLSI-SoC, ICECS, PATMOS. Membro do Conselho Editorial da IEEE Design & Test Magazine. Membro do Steering Committee de várias conferências (LASCAS, SBCCI, ICECS, NEWCAS, VLSI-SoC, PATMOS, ISVLSI). Ricardo foi presidente do Steering Committee do IFIP/IEEE VLSI-SoC, vice-presidente do IFIP WG10.5 e presidente do IFIP TC10. Em 2002, recebeu o Prêmio Pesquisador do Ano no estado do Rio Grande do Sul. Reis é membro sénior da IEEE, membro da ACM, sócio fundador da SBC e sócio fundador da SBMicro. Suas áreas principais de pesquisa são EDA, síntese física de circuitos, metodologias de projetos, arquiteturas de MPSoCs, sistemas tolerantes a falhas e à efeitos de radiação.
Resumo: Nesta palestra eu vou descrever minhas atividades relacionadas à analise de dados da COVID-19. Desde que a pandemia se acelerou no Brasil e entramos em trabalho remoto na UFRGS no final de março, comecei a explorar diversas abordagens para análise de dados da COVID-19. Inicialmente nossos esforços focaram em criar, em curto espaço de tempo, painéis e ferramentas de análise de vários dados da COVID-19 no Brasil e no mundo. Neste esforço recrutei alunos de mestrado e doutorado que oriento no PPGC, alunos de graduação e professores do INF. Os resultados do nosso trabalho chamaram a atenção de vários meios de comunicação, em especial o painel Brasil e os diversos
módulos de análise implementados na ferramenta de análise da COVID-19. Em paralelo a estes esforços, abrimos uma linha de trabalho para suportar o diagnóstico de COVID-19 a partir de tomografias computacionais e dados clínicos, resultando em um projeto chamado CIDIA-19 (Ciência de Dados e Inteligência Artificial para Combate à COVID-19). Este projeto, desenvolvido em parceria com professores do INF e da Unicamp, e médicos do Hospital Moinhos de Vento e Hospital de Clínicas de Porto Alegre, foi aceito no edital emergencial 06/2020 da FAPERGS para combate à COVID-19. O objetivo principal do projeto é acelerar o processo de diagnóstico de casos suspeitos de COVID-19 usando técnicas de ciência de dados e inteligência artificial. Este trabalho encontra-se em andamento, e irei ilustrar os resultados parciais que atingimos até o momento.