Seminários da Pós-Graduação em Informática

Data: 10 de maio de 2019

Local: Sala Multiuso CIC 

Horário: 14h

Palestrante: Ruyther Parente da Costa (mestrando)

Orientador: Profa. Edna Dias Canedo

Título: Conjunto de Heurísticas de Usabilidade para Avaliação da Qualidade de Aplicações Móveis em Smartphones

Resumo:As inovações propostas pelo mercado de celulares têm crescido gradualmente nos últimos anos, bem como a evolução da complexidade dos sistemas operacionais, do hardware e dos aplicativos disponibilizados. Com essas evoluções e mudanças, novos desafios e peculiaridades relacionadas a usabilidade surgem e precisam ser consideradas durante o processo de desenvolvimento destes aplicativos, os quais incorporam novas interações entre usuários e aplicativos, mudando cada vez mais o comportamento dos usuários de smartphones. É sabido que a usabilidade é um fator importante quando da escolha do uso destas tecnologias. A usabilidade depende de fatores como o Usuário, suas características e habilidades, a Tarefa que o usuário objetiva alcançar e também o Contexto de uso do aplicativo. Este trabalho irá conduzir uma Revisão Sistemática de Literatura com o objetivo de identificar as heurísticas e métricas de usabilidade utilizadas na literatura e/ou na indústria, e com base nos resultados obtidos, pretende-se propor um conjunto de heurísticas de usabilidade focadas para o contexto de aplicações móveis em smartphone, considerando o Usuário, a Tarefa e o Contexto, como fatores de usabilidade e o Cognitive Load como um importante atributo de usabilidade. Além disso, será realizada uma validação empírica da proposta com especialistas da área de usabilidade e melhorias podem ser incorporadas no modelo proposto após essa validação.

Horário: 14h20

Palestrante: Polyane Wercelens (mestranda)

Orientador: Prof. Maristela Terto de Holanda

Título: Gerenciamento de Proveniência de Dados de Workflows de Bioinformática em Ambiente de Nuvens Federadas

Resumo:Na Bioinformática, a reprodutibilidade dos experimentos é um princípio fundamental para o qual a proveniência dos dados contribui significativamente através da aquisição e gerenciamento de informações sobre a trajetória dos dados em um determinado workflow. Além da proveniência dos dados, aspectos como configurações de programas e todo o ambiente computacional devem ser considerados para atingir esse objetivo. A computação em nuvem pode fornecer recursos computacionais, ocultando detalhes técnicos e fornecendo um ambiente on demandacessível e configurável para os pesquisadores. A federação de nuvem permite a ampla distribuição de serviços e uma maior combinação de poder de computação. Considerando esse cenário específico, é proposta uma plataforma para coletar dados de proveniência de workflows de Bioinformática que são executados em nuvens federadas usando o modelo Infraestrutura como Serviço (IaaS). Esta plataforma é composta de ferramentas e configurações que suportam a execução desses workflows com captura de dados em bancos de dados NoSQL. A proveniência dos dados do tipo retrospectiva é capturada de acordo com o padrão PROV-DM.

Horário: 14h40

Palestrante: Cainã Razzolini (mestrando)

Orientador: Profa. Alba Cristina Magalhães Alves de Melo

Título: Estratégia Paralela em GPU para Alinhamento Múltiplo Heurístico de Milhares de Sequências

Resumo:O alinhamento de sequências pode ser utilizado para destacar regiões de similaridades e diferença em conjuntos de sequências, o que os biólogos podem utilizar para entender, por exemplo, como a evolução atuou sobre os organismos. O alinhamento múltiplo exato de sequências é um problema computacionalmente complexo, tendo sido provado NP-Difícil. Por isso é comum a utilização de algoritmos heurísticos, que apesar de não obterem o melhor resultado possível, conseguem bons resultados com uma acurácia aceitável. No entanto, a evolução nos métodos de sequenciamento tem gerado bancos de dados genômicos cada vez maiores. Neste cenário, mesmo os métodos heurísticos têm dificuldades em lidar com conjuntos com dezenas de milhares de sequências. Até os algoritmos desenvolvidos especificamente para conjuntos com dezenas de milhares de sequências podem levar horas ou dias para obter resultados. Visando obter um menor tempo de execução, diversas aplicações de bioinformática tem usando a grande capacidade de paralelização ofertada por GPUs, contudo, a nosso conhecimento, não existe algoritmo de alinhamento múltiplo utilizando GPU para conjuntos com dezenas de milhares de sequências. Assim, o objetivo desse trabalho é propor e avaliar uma estratégia paralela em GPU para alinhamento múltiplo heurístico de dezenas de milhares de sequências.

Horário: 15h

Palestrante: Guilherme David Branco (mestrando) 

Orientadora: Prof. Jacir Luiz Bordim

Título: Alocação de recursos em redes móveis (4G)

Resumo: Redes móveis oferecem cada vez mais suporte a maiores taxas de transferência, maior quantitativo de usuários por células e também maior alcance. Porém, para tal necessita-se de melhores controles de qualidade de serviço, assim como manejo dos recursos físicos, como por exemplo o espectro da banda. A alocação de blocos de recurso no âmbito do 4G se refere a alocação de pequenos pedaços de frequência periodicamente, com o intuito de indicar a dispotivos de usuário o momento e o canal em que se pode realizar sua transferência.

Horário: 15h20

Palestrante: Leandro dos Santos Ribeiro (mestrando) 

Orientador: Prof. Thiago Paulo Faleiros

Título: Predição de Tempo de Viagem de Ônibus com Técnicas de Aprendizagem de Máquina e Combinação Linear

Resumo:Informações precisas e em tempo real de tempos de viagem de ônibus podem ajudar passageiros a planejarem melhor as suas viagens e minimizar tempos de espera. Da perspectiva das operadoras de transporte público, a predição de tempos de chegada de ônibus é importante, pois proporciona ajustes oportunos nos intervalos de partida dos veículos estabelecendo uma boa imagem da operação e melhorando a atração ao transporte público. Muitos fatores podem afetar a previsibilidade de tempos de viagem de ônibus como tráfego, condições climáticas, dia da semana, e hora do dia, porém, a natureza exata dessas relações entre tempos de viagem e preditores de variáveis são, na maior parte das vezes, desconhecidas e de alguma forma esses fatores precisam ser incorporados aos algoritmos de predição, indiretamente por meio de análises ou diretamente por meio de modelagem. O principal desafio desse trabalho é propor um modelo de predição de tempo de viagem para ônibus em uma malha urbana de transporte público, que seja capaz de combinar a predição de tempo de viagem baseada em dados históricos com uma predição de tempo de viagem em tempo real e que leve em consideração a situação atual do tráfego na rede. A validação do modelo terá como insumo dados produzidos em um ambiente simulado e dados reais de tráfego da malha de transporte coletivo de Brasília/DF.

Horário: 15h40

Palestrante: Cristoffer Leite (mestrando) 

Orientador: Profa. Priscila Solis

Título: Uso de LPWAs para controle de SDNs

Resumo:Utilização de redes de baixo consumo energético e alto alcance (LPWA) para gerenciamento de mensagens de controle como um canal de banda alternativa em redes definidas por software (SDN).

Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

Coordenadora dos Seminários de Pós-Graduação em Informática 2019-1