• Total de projetos de pesquisa (40)
  
  1. 2024-Atual. Gerência e Alocação de Recursos no Contínuo de Computação
     Descrição: Com a maturação da computação em nuvem e consequente identificação de algumas limitações para atender requisitos de novas aplicações, a computação em névoa e na borda emergiram como infraestruturas complementares para fornecer computação e armazenamento que suportasse a grande heterogeneidade de requisitos existente nas aplicações atualmente. Se por um lado a nuvem é ideal para prover elasticidade e acesso sob demanda para aplicações que processam e transformam grandes massas de dados, requerendo portanto grande capacidade computacional em termos de processamento, memória primária e secundária, por outro lado, a computação na borda ou névoa adiciona infraestrutura computacional à borda da rede e no caminho até a nuvem, trazendo capacidade computacional mais limitada porém mais próxima, em termos de distância lógica e física, às aplicações de usuários finais. Assim, a névoa pode trazer latências baixas e reduzir a comunicação entre a borda da rede e a nuvem computacional, quando necessário e possível. À partir da combinação da borda/névoa com a computação em nuvem, surge o conceito do Contínuo de Computação (Computing Continuum), onde dados e aplicações devem poder ser, respectivamente, armazenados e executadas de forma transparente em recursos computacionais distribuídos e conectados. O cerne do contínuo de computação está na visualização de uma infra-estrutura computacional distribuída, composta por borda/névoa, nuvem e dispositivos de rede que os interconectam, que atue como um sistema único e sem distinção e diferenciação de recursos para aplicações, desenvolvedores e usuários. Este projeto visa desenvolver o estado da arte na pesquisa em arquiteturas e algoritmos para alocação de recursos em em um contínuo de computação. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  2. 2024-Atual. Inteligência Distribuída em Redes de Comunicação e Internet das Coisas
     Descrição: Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, offline e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade tempo real dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latêcia na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e energia disponível nos dispositivos móveis. Tais restrições demandam soluções basedas em Inteligêcia Artificial Distribuída (DAI), o que vai muito além da execução tradicional de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados -LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. O grande número de dispositivos conectados Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores. A integração de IoT e IA possibilita a construção de diversos sistemas inteligentes, tais como os das cidades inteligentes, sistemas inteligentes de saúde e de energia. Além dos desafios típicos de IoT, soluçõess devem considerar a variação dinâmica de diferentes demandas. A predição de demanda é crucial para sistemas adaptativos. DAI desempenhar um papel crítico na realizaçãoo de redes 6G e suas aplicações. Existem diversas maneiras pelas quais a IA pode ser usado em 6G, incluindo o uso convencional de IA para analítica prescritiva, preditiva, diagnótica e descritiva. A análise prescritiva pode ser usada para tomar decisões ou previsões relacionadas IA de borda, como posicionamento de cache, migração de modelos de IA, escalonamento de fatias de rede dinâmica e adaptativamente e suas cadeias de funções de serviço, bem como alocação automática de recursos (por exemplo, espectro, nuvem e backhaul). A análise preditiva ajuda a prever o futuro a partir de dados adquiridos em tempo real para eventos como disponibilidade de recursos, comportamento do usuário, localização do usuário e padrões de tráfego, para alterar a rede proativamente. Ações proativas podem ajustar a alocação de recursos, instanciação de soluções de segurança, pré-migração de serviços na borda. A análise de diagnóstico refere-se a detecção de falhas na rede e anomalias. O presente projeto de pesquisa pretende investigar soluções inteligentes para redes de comunicação e IoT baseada em DAI, soluções para a alocação e orquestração de recursos distribuídos, para o gerenciamento da infraestrutura e a provisão de serviços inteligentes.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Luís Henrique Maciel Kosmalski Costa - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
     Descrição: Atualmente, a execução de algoritmos de aprendizado de máquina é tipicamente em lote, offline e centralizada. O gerenciamento de redes e seus serviços requer execução em massa de dados distribuídos e em tempo real. Em diversas situações, a validade tempo real dos dados gerados é limitada, demandando a redução da latência na comunicação e processamento. Ademais, a transmissão de dados em ambiente distribuído está sujeita qualidade dos canais de comunicação, ao congestionamento da rede e energia disponível nos dispositivos móveis. Tais restrições demandam soluções baseadas em Inteligência Artificial Distribuída (DAI), o que vai muito além da execução tradicional de algoritmos de aprendizado de máquina. Uma forte restrição adicional decorre da adoção da nova Lei Geral de Proteção de Dados -LGPD. A restrição de privacidade de dados é endereçada pela técnica de aprendizado federado. O grande número de dispositivos conectados Internet das Coisas exige a manipulação de um alto volume de dados gerados por milhares de sensores, requerendo soluções que atendam requisitos de escalabilidade, distribuição geográfica, mobilidade, heterogeneidade, segurança e privacidade. A alocação adaptativa e a orquestração de recursos são desafios a serem superados em redes IoT de larga escala com milhares de sensores. A integração de IoT e IA possibilita a construção de diversos sistemas inteligentes, tais como os das cidades inteligentes, sistemas inteligentes de saúde e de energia. Além dos desafios típicos de IoT, soluçõess devem considerar a variação dinâmica de diferentes demandas. A predição de demanda é crucial para sistemas adaptativos. DAI desempenhar um papel crítico na realizaçãoo de redes 6G e suas aplicações. Existem diversas maneiras pelas quais a IA pode ser usado em 6G, incluindo o uso convencional de IA para analítica prescritiva, preditiva, diagnótica e descritiva. A análise prescritiva pode ser usada para tomar decisões ou previsões relacionadas IA de borda, como posicionamento de cache, migração de modelos de IA, escalonamento de fatias de rede dinâmica e adaptativamente e suas cadeias de funções de serviço, bem como alocação automática de recursos (por exemplo, espectro, nuvem e backhaul). A análise preditiva ajuda a prever o futuro a partir de dados adquiridos em tempo real para eventos como disponibilidade de recursos, comportamento do usuário, localização do usuário e padrões de tráfego, para alterar a rede proativamente. Ações proativas podem ajustar a alocação de recursos, instanciação de soluções de segurança, pré-migração de serviços na borda. A análise de diagnóstico refere-se a detecção de falhas na rede e anomalias. O presente projeto de pesquisa pretende investigar soluções inteligentes para redes de comunicação e IoT baseada em DAI, soluções para a alocação e orquestração de recursos distribuídos, para o gerenciamento da infraestrutura e a provisão de serviços inteligentes.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson L S Fonseca - Coordenador.
     Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  3. 2024-Atual. Ciência de Dados para a Indústria Inteligente (CDII)
     Descrição: O Centro de Ciência de Dados para a Indústria Inteligente atua como um hub de análise de dados avançados para a indústria, visando melhorar a eficiência operacional, a qualidade dos produtos, a inovação e a sustentabilidade, através da aplicação de técnicas de ciência de dados e análise de dados em processos industriais. O contacto com as indústrias será mediado pelo SENAI e operacionalizado por meio de workshops e encontros temáticos realizados entre os setores de aplicação e pesquisadores do CDII. Além disso o CDII deverá atuar fortemente na formação de RH em Ciência de Dados por meio da atuação de cursos oferecidos pela UNICAMP, USP, UNESP, SENAI e AI2.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / José Alberto Cuminato - Integrante / Alexandre Xavier Falcão - Coordenador / Cassio Machiaveli Oishi - Integrante / Francisco Louzada Neto - Integrante / João Paulo Papa - Integrante / Luis Gustavo Nonato - Integrante / Sergio Ferraz Novaes - Integrante / Wallace Correa de Oliveira Casaca - Integrante / Zanoni Dias - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  4. 2024-Atual. EcoSustain - Ciência de Dados e Computação para o Meio Ambiente
     Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Fábio Kon - Integrante / COSTA, FABIO M. - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
     Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / KON, FABIO - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Arlindo Flavio da Conceição - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Juliana Arriel - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante.
     Membro: Kelly Rosa Braghetto.
     Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinçõesem massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Antônio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fabio M Costa - Integrante / Luciano Reis Coutinho - Integrante / Markus Endler - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Miguel Elias MItre Campista - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
     Membro: Francisco José da Silva e Silva.
     Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (5) . Integrantes: Fabio Kon - Integrante / ABELÉM, ANTÔNIO - Coordenador. Financiador(es): (FAPESP) Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Fabio Kon.
     Descrição: Restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Fabio Kon - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Markus Endler - Integrante.
     Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
     Descrição: O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (10) Doutorado: (4) . Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Renato Porfirio Ishii - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Arlindo Flávio da Conceição - Integrante / Roberto Speicys Cardoso - Integrante / Emílio de Camargo Francesquini - Integrante / GOLDMAN, ALFREDO - Integrante / Álvaro Luiz Fazenda - Integrante / Juliana Freitag Borin - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Markus Endler - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Fabio Augusto Faria - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Juliana Arriel - Integrante / Luciano Reis Coutinho - Integrante / Luis Henrique Maciel Kosmalski Costa - Integrante / Manuel Eduardo Ferreira - Integrante / Paulo Roberto Miranda Meirelles - Integrante / Pedro Henrique Cruz Caminha - Integrante / Robson Francisco da Silva Dias - Integrante / Rodrigo de Souza Couto - Integrante / Silvana Rossetto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
     Descrição: O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Thais Batista - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fabio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante.
     Membro: Carlos Alberto Kamienski.
     Descrição: O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras, com ampla experiência em ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT e ciências ambientais. O objetivo é investigar, modelar e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicação, serviços em rede e modelos de aprendizado de máquina, dentre outros artefatos, para monitorar e analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, contribuindo para garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados pelos seres humanos e seu estilo de vida. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Álvaro Luiz Fazenda - Coordenador / Arlindo Flávio da Conceição - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Fabio Kon - Integrante / Alfredo Goldman - Integrante / Emilio de Camargo Franscesquini - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / FARIA, FABIO A. - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Integrante / Markus Endler - Integrante / Fábio Moreira Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / THAIS VASCONCELOS BATISTA - Integrante / Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Junior - Integrante / Alessandra Cristina Corsi - Integrante / Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / André Torre Neto - Integrante / Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Daniel Macêdo Batista - Integrante / Davi Viana dos Santos - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Flávia Noronha Dutra Ribeiro - Integrante / Francisco José da Silva e Silva - Integrante / Francisco Rolfsen Belda - Integrante / Ilan Sousa Correa - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / Roberto Speicys Cardoso - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Álvaro Luiz Fazenda.
     Descrição: Este é um projeto temático da FAPESP. Consideramos de restaurar ecossistemas degradados nunca foi tão urgente quanto hoje. A Década da ONU da Restauração de Ecossistemas busca impedir, interromper e reverter a degradação de ecossistemas em todos os continentes e oceanos. Ela pode erradicar a pobreza, combater a mudança climática, e evitar extinções em massa. Os desafios ambientais atuais são de escala global e se relacionam a inúmeros problemas em várias áreas. Eles incluem desmatamento ilegal, reduções drásticas na biodiversidade em múltiplos biomas, poluição do ar, água e lençóis freáticos, aquecimento global, alta pegada energética, tratamento inadequado de resíduos, uso de combustíveis fósseis, uso abusivo de fertilizantes e pesticidas nocivos, epidemias, mortes ou perda de bens devido a desastres naturais como enchentes, ciclones tropicais, furacões, tufões, incêndios naturais e muitos outros. Graças aos significativos avanços na tecnologia de informação e comunicação (TIC), ciência de dados e inteligência artificial nas duas últimas décadas, há múltiplas oportunidades para utilizar esses conhecimentos e tecnologias em amplo benefício do meio ambiente. Por exemplo, redes de sensores sem fio, Internet das Coisas, redes aéreas de drones, sensores de alta capacidade, filtragem, interpretação e análise de dados podem ser usados para coletar e processar dados de sensores sobre recursos naturais, animais ou flora para monitorar sua pureza ou estado de saúde, automatizando processos de proteção e restauração. Além disso, pode-se usar ciência de dados e aprendizado de máquina para distinguir eventos naturais e anormais e obter previsões mais precisas para os resultados de medidas de restauração ou melhoria de ecossistemas. O projeto EcoSustain agrega um grupo interdisciplinar de pesquisadores altamente qualificados de algumas das melhores universidades brasileiras que partem de sua experiência com ciência da computação, engenharia de software, simulações, análise de dados, aprendizado de máquina, IoT, e ciências ambientais para investigar, modelar, e desenvolver soluções tecnológicas visando à criação de sistemas de software, protocolos de comunicações, serviços em rede, modelos de aprendizado de máquina etc. para monitorar a analisar ecossistemas e recursos naturais em tempo real, além de garantir a efetiva prevenção, previsão e redução dos processos de degradação ambiental causados por humanos e seu estilo de vida.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Alessandro Santiago dos Santos - Integrante / Kon, Fabio - Integrante / Antonio Jorge Gomes Abelém - Coordenador / Fábio Moreira Costa - Integrante / Markus Endler - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Ronaldo Alves Ferreira - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Alessandro Santiago dos Santos.
  5. 2023-Atual. Resource allocation for digital twin applications
     Descrição: Digital Twins are digital representations of physical objects, which are used for computer-based analysis of the properties of such objects. Analysing digital twins typically requires significant computational capacity, which may include diverse compute resources. The project will investigate techniques that manages digital twins in a way that is effective, efficient and sustainable, minimizing resource utilization to an acceptable degree without compromising any user requirements.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Rizos Sakellariou - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Cooperação / University of Manchester - Cooperação / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de SP - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  6. 2023-Atual. SMART NEtworks and ServiceS for 2030 (SMARTNESS)
     Descrição: The SMARTNESS Engineering Research Center (ERC) targets developing cutting-edge advances in communication networks and digital application services scoped in strategic areas where significant scientific and technological impacts can be achieved towards 2030, in collaboration with the cloud and networking research communities. As 5G releases roll-out and the vision on 6G is being developed, SMARTNESS's main challenge is how to engineer (i.e., design and operate) cloud computing and network infrastructures with the adequate capabilities to empower next-generation Internet services and applications. The scope of end-to-end Internet-scale services is exceptionally broad and requires contributions from various disciplines along with large capital and human resource investments. However, the ongoing digital transformation in vertical industries and a shift towards open source network softwarization and disaggregation of infrastructures at multiple levels and protocol stack layers have opened well-scoped opportunities for accelerated innovation at unprecedented entry barriers for research enterprises based on academic and industrial partnerships. Cloud computing and network infrastructures are increasingly becoming more multidisciplinary, requiring system-oriented end-to-end views that leverage advances in hardware (HW) for computing and networking, modern software (SW) architectures, machine intelligence (AI/ML), user interfaces, "as a Service'' consumption and new business models, among other engineering disciplines (e.g., energy efficiency and design for security). SMARTNESS aims at exploiting well-thought-out opportunities through a proper methodology based on the confluence of parallel research strands (RS) tailored for successful impact research and innovation at world-class levels towards the realization of challenging use cases in Internet scenarios for industry and society with a 2030 horizon view.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Daniel Macedo Batista - Integrante / Jó Ueyama - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Integrante / Fábio Verdi - Integrante / Maria Valeria Marquezini - Integrante / Christian Rodolfo Esteve Rothenberg - Integrante / Fernando José Von Zuben - Integrante / Hugo Enrique Hernandez Figueroa - Integrante. Financiador(es): Ericsson Telecomunicações - Matriz - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
     Descrição: The SMARTNESS Engineering Research Center (ERC) targets developing cutting-edge advances in communication networks and digital application services scoped in strategic areas where significant scientific and technological impacts can be achieved towards 2030, in collaboration with the cloud and networking research communities. As 5G releases roll-out and the vision on 6G is being developed, SMARTNESS's main challenge is how to engineer (i.e., design and operate) cloud computing and network infrastructures with the adequate capabilities to empower next-generation Internet services and applications. The scope of end-to-end Internet-scale services is exceptionally broad and requires contributions from various disciplines along with large capital and human resource investments. However, the ongoing digital transformation in vertical industries and a shift towards open source network softwarization and disaggregation of infrastructures at multiple levels and protocol stack layers have opened well-scoped opportunities for accelerated innovation at unprecedented entry barriers for research enterprises based on academic and industrial partnerships. Cloud computing and network infrastructures are increasingly becoming more multidisciplinary, requiring system-oriented end-to-end views that leverage advances in hardware (HW) for computing and networking, modern software (SW) architectures, machine intelligence (AI/ML), user interfaces, "as a Service'' consumption and new business models, among other engineering disciplines (e.g., energy efficiency and design for security). SMARTNESS aims at exploiting well-thought-out opportunities through a proper methodology based on the confluence of parallel research strands (RS) tailored for successful impact research and innovation at world-class levels towards the realization of challenging use cases in Internet scenarios for industry and society with a 2030 horizon view.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Integrante / Christian Esteve Rothenberg - Coordenador.
     Membro: Carlos Alberto Kamienski.
  7. 2022-Atual. Detecção de anomalia e predição de demanda e custos em nuvens computacionais
     Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador. Financiador(es): MC1 - Win The Market - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  8. 2021-2023. Comunicação e Provisionamento de Recursos em Redes Ópticas
     Descrição: Com o crescimento exponencial do tráfego na Internet, operadoras de comunicação são compelidas a fornecer soluções de conectividade de alta capacidade, custo-benefício, e confiabilidade, para atender aos requisitos de Qualidade de Serviço das aplicações. No entanto, as redes ópticas monomodo, que compõem o núcleo da Internet, atingiram o limite físico de transmissão, impulsionando a adoção da multiplexação por divisão espacial. A maior parte dos requisitos para a implantação destas redes são desafios em aberto, como por exemplo: algoritmos de seleção de caminho óptico, técnicas de proteção, impacto de diafonia entre núcleos, utilização de diferentes tipos de modulação, quantidade adequada de núcleos por fibra, alocação de recursos, complexidade dos comutadores, agregação de trafego e consumo energético. Assim, o problema crucial a ser endereçado por este projeto de pesquisa é a implementação de mecanismos para a viabilização da implantação de redes ópticas elásticas com multiplexação por divisão espacial com intuito de incrementar a capacidade do núcleo da Internet.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Helder May Nunes da Silva - Coordenador / Denis Lima do Rosário - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  9. 2021-2022. Alocação e Orquestração de Aplicações para Computação na Borda
     Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / MADEIRA, E. R. M. - Integrante / Maria Valeria Marquezini - Integrante. Financiador(es): Ericsson Telecomunicações - Matriz - Auxílio financeiro.
     Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  10. 2021-Atual. Inteligência Artificial e Arquiteturas Cognitivas
      Descrição: O H.IAAC visa o desenvolvimento e disseminação do conhecimento sobre tecnologias capazes de integrar diversos recursos de inteligência em dispositivos móveis, tornando-os hábeis em tomar decisões.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (10) / Doutorado: (10) . Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / BORIN, E. - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Coordenador / Esther Colombini - Integrante / Paula Dornhofer Paro Costa - Integrante / Sandra Ávila - Integrante. Financiador(es): Universidade Estadual de Campinas - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  11. 2021-Atual. Tendências em Computação de Alto Desempenho, do Gerenciamento de Recursos a Novas Arquiteturas de Computadores
      Descrição: Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da ciência da computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impcato em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no estado de São Paulo. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Guido Costa Souza de Araújo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Kelly Rosa Braghetto.
      Descrição: Nesse projeto vamos juntar esforços e competências de diversos pesquisadores da ciência da computação na área de processamento de alto desempenho (HPC). Nosso principal objetivo é promover pesquisa de alto impcato em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores. Cada uma dessas áreas está dividida em diversos tópicos. Cada tópico será coordenado por um pesquisador experiente e será conduzido com a ajuda de colaboradores e de estudantes. Com esse projeto, queremos fazer não apenas pesquisa, mas também aumentar a sinergia dos pesquisadores da área no estado de São Paulo. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Emilio de Camargo Francesquini - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
      Membro: Emilio de Camargo Francesquini.
      Descrição: Projeto temático FAPESP cujo objetivo principal é promover pesquisa de alto impacto em duas áreas de HPC: Gerenciamento de Recursos e Novas Arquiteturas de Computadores.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Paulo Sergio Lopes de Souza - Integrante / BRAGHETTO, KELLY ROSA - Integrante / Alexandro Baldassin - Integrante / Emílio de Camargo Francesquini - Integrante / Helio Crestana Guardia - Integrante / Guido Costa Souza de Araújo - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Álvaro Luiz Fazenda - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
      Descrição: In this project we join efforts and expertise from several Computer Science researchers on High Performance Computing (HPC). Our main goal is to promote high impact research on two areas of HPC: resource management and on new computer architectures. Each area is divided in various topics. Each topic is lead by an experienced researcher and it will be tackled with the help of collaborators and students. With this project we want to provide not only the research itself but also the synergy of São Paulo State researchers.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Álvaro Luiz Fazenda - Integrante / Raphael Y. Camargo - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / Emilio de Camargo Franscesquini - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 1 / Número de orientações: 2
      Membro: Álvaro Luiz Fazenda.
      Descrição: In this project we join efforts and expertise from several Computer Science re-searchers on High Performance Computing (HPC). Our main goal is to promote high impact research on two areas of HPC: resource management and on new computer architectures. Each area is divided in various topics. Each topic is lead by an experienced researcher and it will be tackled with the help of collaborators and students. With this project we want to provide not only the research itself but also the synergy of São Paulo State researchers.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (2) . Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Emílio Francesquini - Integrante / Denise Stringhini - Integrante / Hélio Crestana Guardia - Integrante / Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Hermes Senger - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Guido Araujo - Integrante / Paulo Sérgio Lopes de Souza - Integrante / Sarita Mazzini Bruschi - Integrante / Rodolfo Jardim de Azevedo - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
      Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
  12. 2020-2022. Fog-Cloud Continuum Framework for Near-Data Computing
      Descrição: In a continuum, a distributed system spans and coordinates devices and local fog nodes, edge systems and centralised clouds to yield optimal placement of compute logic with regard to the flow of data. So far, the early research work in this direction does not benefit application developers who would expect a similar ease of use as with programmable infrastructure in the cloud space. In this project, we propose to investigate a first software framework for programmable continuums, based on recent gains in developer-friendly assisted application decomposition into microservices, to enable scalable and optimally distributed data processing applications. The research plan also includes the preparation of an independent evaluation of recent proposals on multi-provider serverless computing at the edge, deviceless edge computing, and disaggregated programming for continuums.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / BORIN, J. F. - Integrante / Josef Spillner - Integrante. Financiador(es): Leading House, Universität St. Gallen - Cooperação.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  13. 2020-Atual. Gerência de recursos computacionais em névoas e nuvens
      Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  14. 2019-2022. Alocação de recursos em névoas computacionais
      Descrição: Com a maturação da computação em nuvem e consequente identificação de algumas limitações para atender requisitos de novas aplicações, a computação em névoa aparece como uma infraestrutura complementar para fornecer computação e armazenamento para suportar a grande heterogeneidade de requisitos existente nas aplicações atualmente. Por um lado a nuvem é ideal para prover elasticidade e acesso sob demanda para aplicações que processam e transformam grandes massas de dados, requerendo portanto grande capacidade computacional em termos de processamento, memória primária e secundária; por outro lado, a computação em névoa adiciona infraestrutura computacional à borda da rede, trazendo capacidade computacional limitada porém próxima, em termos de distância lógica e física, às aplicações de usuários finais. Assim, a névoa pode trazer latências baixas e reduzir a comunicação entre a borda da rede e a nuvem computacional, quando necessário e possível. Este projeto visa desenvolver o estado da arte na pesquisa em arquiteturas e algoritmos para alocação de recursos em uma combinação de infraestrutura nuvem-névoa considerando aplicações com diferentes requisitos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (7) . Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Integrante / Roger Kreutz Immich - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  15. 2019-Atual. Mobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS)
      Descrição: A mobilidade tem um papel central nas diversas atividades relacionadas que fazemos, principalmente no trabalho, comércio, indústria e lazer. O estudo da mobilidade para diferentes finalidades (e.g., econômicas, serviços públicos, estudo acadêmico) deve ser feito de forma sistemática já que do ponto de vista científico é a questão mais fundamental que deve ser estudada para, a partir daí, soluções serem aplicadas. Assim, este projeto tem como objetivo investigar como ocorre a mobilidade de entidades móveis em ambientes urbanos para podermos projetar algoritmos, protocolos, aplicações e serviços que sejam apropriados tanto para o cenário que temos atualmente quanto para cidades inteligentes. O projeto "Mobilidade na Computação Urbana: Caracterização, Modelagem e Aplicações (MOBILIS) inova e avança o estado da arte ao pesquisar questões fundamentais individualmente e de forma integrada desses diferentes aspectos de uma forma mais ampla que temos atualmente.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Eduardo Coelho Cerqueira - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Coordenador / Alejandro Cesar Frery Orgambide - Integrante / Altigran Soares da Silva - Integrante / André Carlos Ponce de Leon Ferreira de Carvalho - Integrante. Financiador(es): Ministério da Ciência, Tecnologia e Inovações - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  16. 2018-2021. Gerenciamento de Recursos em Redes Celulares 4G e 5G
      Descrição: Gerenciamento de Recursos em Redes Celulares 4G e 5G Descrição: A Sociedade da Informação, cuja infraestrutura de comunicação é a Internet, tomou forma após a introdução do serviço web. Uma segunda onda de popularização da Internet originou a partir do surgimento de dispositivos móveis tais como smartphones e tablets. Dos 4.5 bilhões de usuários de celulares, nos dias atuais, mais da metade possuem smartphones. A mobilidade e a portabilidade desses dispositivos propiciaram um aumento do acesso à Internet sem precedente, possibilitando novas formas de interações sociais e comerciais. Obviamente, a introdução dos smartphones não seria a propulsora do crescimento do acesso à Internet se não houvesse conectividade adequada desses dispositivos com o núcleo da Internet. Tal conectividade é propiciada, em grande parte, pelas redes celulares, que estão em constante evolução tecnológica, permitindo maiores velocidades no acesso, bem como maior conectividade. A grande demanda por novos serviços e a enorme produção de dados nas redes 4G motivaram a definição de uma nova geração de redes celulares, as chamadas redes 5G, que proverão serviços de transporte com Qualidade de Serviço distintas das gerações de redes celulares anteriores. No entanto, sem o adequado entendimento de como satisfazer a QoS requerida pelas novas aplicações e serviços, corre-se o risco de se inviabilizá-los. Ademais, a eficiência dessas redes depende, fundamentalmente, de mecanismos de gerenciamento de recursos. A presente proposta de pesquisa tem como objetivo investigar mecanismos para o gerenciamento de redes celulares 4G e 5G, bem como mobile edge computing, que é parte integrante das redes 5G.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (5) . Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Leandro Aparecido Villas - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  17. 2018-2019. Equitable and Inclusive Education for Sustainable Communities: Citizen Science in the Atlantic Forest, Brazil
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Omer F. Rana - Integrante / Tim Edwards - Coordenador / Fabio Grigoletto - Integrante / Mário Aquino Alves - Integrante / Kathryn Jones - Integrante / Vinicius San Pedro - Integrante / Roberto Greco - Integrante / Jeffrey Morgan - Integrante. Financiador(es): Cardiff University - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  18. 2017-2023. Comunicação e Processamento de Big Data em Nuvens e Névoas Computacionais (FAPESP-TEMATICO)
      Descrição: Estamos no início de uma nova era, a era big data, na qual a explosão de dados oferece a possibilidade de se extraírem informações importantes para novos empreendimentos com impacto em diversos setores da sociedade. Os requisitos impostos pelo processamento big data superam a atual capacidade das infraestruturas de comunicação e de processamento. Além disso, a grande disseminação de sensores introduz um novo perfil de geração de dados, impondo diferentes demandas à infraestrutura. Desta forma, para que a atividade de big data possa se desenvolver, é necessário capacitá-la para tal, o que requer a evolução das tecnologias de rede, virtualização e computação em nuvem. O presente projeto de pesquisa pretende investigar novas arquiteturas, mecanismos e ferramentas para dotar a infraestrutura de capacidade para lidar com as demandas desafiadoras impostas pelo processamento big data. (AU).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Gustavo Bittencourt Figueiredo - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Alberto Egon Schaeffer Filho - Integrante / Luciano Paschoal Gaspary - Integrante / Ricardo da Silva Torres - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Integrante / Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Integrante / Jacques Wainer - Integrante / Lucas Francisco Wanner - Integrante / Marcos Rogério Salvador - Integrante / SIOME KLEIN GOLDENSTEIN - Integrante / Luís Henrique Maciel Komalski Costa - Integrante / DZMITRY KLIAZOVICH - Integrante / RAOUF BOUTABA - Integrante / Anderson de Rezende Rocha - Integrante / Antonio Marinho Pilla Barcellos - Integrante / LIANE MARGARIDA ROCKENBACH TAROUCO - Integrante / Noura Limam - Integrante / Pedro Braconnot Velloso - Integrante / Rodrigo de Souza Couto - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Bolsa.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: Estamos no início de uma nova era, a era big data, na qual a explosão de dados oferece a possibilidade de se extraírem informações importantes para novos empreendimentos com impacto em diversos setores da sociedade. Os requisitos impostos pelo processamento big data superam a atual capacidade das infraestruturas de comunicação e de processamento. Além disso, a grande disseminação de sensores introduz um novo perfil de geração de dados, impondo diferentes demandas à infraestrutura. Desta forma, para que a atividade de big data possa se desenvolver, é necessário capacitá-la para tal, o que requer a evolução das tecnologias de rede, virtualização e computação em nuvem. O presente projeto de pesquisa pretende investigar novas arquiteturas, mecanismos e ferramentas para dotar a infraestrutura de capacidade para lidar com as demandas desafiadoras impostas pelo processamento big data. (AU).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luiz Saldanha Fonseca - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  19. 2017-2021. Orquestração de Serviços em Nuvens e Névoas Computacionais e um Estudo de Caso para Redes Veiculares
      Descrição: A tecnologia de computação em nuvem nos permite integrar recursos locais (redes, grades e nuvens privadas) a centros de computação intensiva, formando um ambiente híbrido e heterogêneo, acessível através da Internet. No entanto, as novas tecnologias emergentes, notadamente a Internet das Coisas (Internet of Things), trazem consigo novas exigências para suportar mobilidade, distribuição geográfica, ciência de localização e baixa latência, exigindo uma nova plataforma. Para fazer face a estes novos desafios a nuvem está migrando para a borda da rede. Esta evolução da nuvem exige um novo paradigma, o da Computação na Névoa (Fog Computing), que estende os serviços de computação em nuvem para a extremidade da rede, para atender a uma nova geração de serviços e aplicações. Este projeto de pesquisa pretende desenvolver arquiteturas, mecanismos e ferramentas para prover a orquestração de serviços em nuvens e névoas, e realizar um estudo de caso em rede veicular para demonstrar os benefícios deste novo paradigma.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: A tecnologia de computação em nuvem nos permite integrar recursos locais (redes, grades e nuvens privadas) a centros de computação intensiva, formando um ambiente híbrido e heterogêneo, acessível através da Internet. No entanto, as novas tecnologias emergentes, notadamente a Internet das Coisas (Internet of Things), trazem consigo novas exigências para suportar mobilidade, distribuição geográfica, ciência de localização e baixa latência, exigindo uma nova plataforma. Para fazer face a estes novos desafios a nuvem está migrando para a borda da rede. Esta evolução da nuvem exige um novo paradigma, o da Computação na Névoa (Fog Computing), que estende os serviços de computação em nuvem para a extremidade da rede, para atender a uma nova geração de serviços e aplicações. Este projeto de pesquisa pretende desenvolver arquiteturas, mecanismos e ferramentas para prover a orquestração de serviços em nuvens e névoas, e realizar um estudo de caso em rede veicular para demonstrar os benefícios deste novo paradigma.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (3) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Nelson L S Fonseca - Integrante / Luiz F. Bittencourt - Integrante / Islene C. Garcia - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  20. 2017-2020. Integração de Dados Urbanos da Web com Redes Veiculares para o Provimento de Sistemas de Transporte Inteligentes
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  21. 2017-Atual. INCT da Internet do Futuro
      Descrição: Este projeto estabelece uma cooperação entre diversas instituições de ensino e pesquisa do país para o estabelecimento de uma rede de cooperação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico voltada para a temática da Internet do Futuro e Cidades Inteligentes. O Instituto possui como sede o Instituto de Matemática e Estatı́stica da USP e é ligado aos Programas de Pós-Graduação das instituições envolvidas: USP, Unicamp, UFRJ, PUC-Rio, UFG, UFMS, UFMA, Unifesp e UFABC. O projeto contempla as seguintes linhas de pesquisa: 1. Infraestrutura, que inclui o suporte básico de redes de computadores, protocolos, datacenters para nuvem, redes definidas por software e redes de sensores. 2. Middleware, que inclui sistemas de software para o gerenciamento de máquinas virtuais, composições de serviços, comunicação, dados em larga escala (Big Data), Internet das Coisas, escalonamento de processos e workflows. 3. Serviços e aplicações, que inclui redes sociais, redes de colaboração, mecanismos avançados de processamento.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Outra / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Outra.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: Este projeto estabelece uma cooperação entre diversas instituições de ensino e pesquisa do país para o estabelecimento de uma rede de cooperação em pesquisa e desenvolvimento tecnológico voltada para a temática da Internet do Futuro e Cidades Inteligentes. O Instituto possui como sede o Instituto de Matema#769;tica e Estat#305;#769;stica da USP e é ligado aos Programas de Po#769;s-Graduac#807;a#771;o das instituições envolvidas: USP, Unicamp, UFRJ, PUC-Rio, UFG, UFMS, UFMA, Unifesp e UFABC. O projeto contempla as seguintes linhas de pesquisa: 1. Infraestrutura, que inclui o suporte ba#769;sico de redes de computadores, protocolos, datacenters para nuvem, redes definidas por software e redes de sensores. 2. Middleware, que inclui sistemas de software para o gerenciamento de ma#769;quinas virtuais, composic#807;o#771;es de servic#807;os, comunicac#807;a#771;o, dados em larga escala (Big Data), Internet das Coisas, escalonamento de processos e workflows. 3. Servic#807;os e aplicac#807;o#771;es, que inclui redes sociais, redes de colaborac#807;a#771;o, mecanismos avanc#807;ados de processamento.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Luiz F. Bittencourt - Integrante / Fabio Kon - Coordenador. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  22. 2016-2021. Evolução de plataforma de mobilidade: desafios em elasticidade, armazenamento e processamento
      Descrição: Este projeto tem como objetivo pesquisar arquiteturas e mecanismos para implantação de uma plataforma de acesso eficiente a dados através de dispositivos móveis.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / MADEIRA, E. R. M. - Integrante. Financiador(es): MC1 Tecnologia da Informação - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  23. 2016-2020. FUTEBOL: Federated Union of Telecommunications Research Facilities for an EU-Brazil Open Laboratory
      Descrição: The overall objective of the FUTEBOL project is to develop and deploy research infrastructure, and an associated control framework for experimentation, in Europe and Brazil, that enables experimental research at the convergence point between optical and wireless networks.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (2) . Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Leandro Aparecido Villas - Integrante / MADEIRA, E. R. M. - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: The overall objective of the FUTEBOL project is to develop and deploy research infrastructure, and an associated control framework for experimentation, in Europe and Brazil, that enables experimental research at the convergence point between optical and wireless networks.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luiz Saldanha Fonseca - Coordenador / Luiz F. Bittencourt - Integrante / Cristiano Bonato Both - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  24. 2016-2018. Desenvolvimento de Serviços Inteligentes de nova Geração e Aplicações para Cidades Inteligentes
      Descrição: Este projeto visa à construção de uma infraestrutura para viabilização de cidades inteligentes, abrangendo desde o sensoriamento urbano, o armazenamento desses dados, a comunicação, até a construção de aplicações que se beneficiem de toda essa infraestrutura. Nesse contexto, problemas como a aquisição de dados nas redes veiculares, redes de sensores sem fio e redes de veículos aéreos não tripulados, bem como dados sociais reunidos a partir de cidadãos e visitantes através de seus dispositivos de comunicação e suas mensagens postadas nas redes sociais devem ser armazenados e utilizados por aplicações com o objetivo de prover uma base de dados com diferentes informações sobre a cidade. A pesquisa do presente projeto tem como objetivo a concepção de soluções para vários problemas, como: trânsito, vigilância, desastres naturais e monitoramento ambiental. Inovações científicas e técnicas no projeto visam permitir a melhoria dos serviços prestados aos cidadãos.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante / Jó Ueyama - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Coordenador / MADEIRA, E. R. M. - Integrante / Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  25. 2016-2017. Towards an autonomous sensing platform for pollution monitoring
      Descrição: This proposal is focused at tackling the fundamental challenge of water quality monitoring by both developing new sensing platforms and optimization algorithms to maximize the overall effectiveness of the monitoring system. The activity is based on two main pillars: development of novel microsensors for measuring concentration of chemicals (pollutants), and development of an algorithm to optimally place the sensors to maximize the collected quantity of information.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Paolo Paoletti - Coordenador / Ioannis Papakonstantinou - Integrante. Financiador(es): Royal Academy of Engineering - Outra.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  26. 2016-2017. Towards water quality resilience promotion in Sao Carlos, Brazil: GIS maps development
      Descrição: The quality of water for swimming, during Rio Olympic 2016, was discussed several times. Although, for the period of the Olympic, these issues were temporarily resolved but they alarmed Brazilian urban and water managers and planners about their severe water contamination challenges. São Carlos is located on the geographic center of the São Paulo state in Brazil. The city has an active industrial profile with important national and international industries and certain agricultural importance. Due to its increasing number of high technology industries, the city has been proclaimed "The National Capital of Technology" by Brazilian President in 2011. However, these fast growing urban development, industrialisation and agriculture have caused severe water and environmental contamination in the whole city. On the other hand, lack of efficient and appropriate wastewater treatment system have exacerbated the contamination challenges. These contaminations have put a great risk to the health and wellbeing of the people and aquatic ecosystems. Promotion of resilience to water quality stresses and crises is a necessity in Sao Carlos. This resilience promotion requires development and enhancement of the knowledge and capacities to manage the emerging challenges and risks. Currently, a detailed and integrated map of active and potential contaminators across the city, is lacking. The long-term vision of this research is to contribute to resilience promotion in Sao Carlos by developing a dynamic information platform for water quality monitoring and assessment. The current research aims to initiate this long-term plan by developing an integrated GIS map of the contaminators and contaminated areas in Sao Carlos. These maps could be used for water quality spatial and temporal analysis. Also, they will enable the local and national decision makers to proactively respond to water contamination across the region. Furthermore, these maps could be used for integrated urban wastewater system asset management plans.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Jó Ueyama - Integrante / Leandro Aparecido Villas - Integrante / Maryam Imani - Coordenador. Financiador(es): Royal Academy of Engineering - Outra.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  27. 2015-2018. SORTS - Suporte a Orquestração de Serviços Resilientes e Confiáveis na Névoa
      Descrição: A Computação na Névoa (Fog Computing) é um paradigma que estende o paradigma de serviços e computação na nuvem para a periferia da rede. A computação na Névoa é semelhante à computação na Nuvem, na medida em que fornece recursos de processamento e armazenamento, além de aplicações e serviços aos usuários finais. No entanto, no caso da computação na Névoa, os serviços são disponibilizados o mais próximo possível dos usuários, permitindo uma cobertura geográfica maior, sensibilidade ao contexto, balanceamento de carga e suporte flexível à mobilidade. O objetivo principal do projeto SORTS, Suporte a Orquestração de Serviços Resilientes e Confiáveis na Névoa (Supporting the Orchestration of Resilient and Trustworthy Fog Services -SORTS), é a pesquisa, concepção, implementação e avaliação de um Orquestrador de Serviços capaz de assegurar a resiliência e confiabilidade de serviços dinâmicos abertos de grande dimensão na Névoa.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Cecilia Mary Fisher Rubira - Integrante / Diego de Freitas Aranha - Integrante / Eliane Martins - Integrante / Edmundo Monteiro - Integrante / Marco Vieira - Integrante / Marilia Curado - Integrante / Paulo Simoes - Integrante / Tiago Cruz - Integrante / Nuno Laranjeiro - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  28. 2015-2018. CHOOSING: Cooperation on Hybrid cOmputing clOuds for energy SavING
      Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities.Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processingsystems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Daniel Macedo Batista - Integrante / Alfredo Goldman - Coordenador / Evripidis Bampis - Integrante / Denis Trystram - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: "The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Kelly Rosa Braghetto - Integrante / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / BATISTA, DANIEL MACEDO - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
      Membro: Kelly Rosa Braghetto.
      Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the "datacenter?s activities"; Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements; Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service ;Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate... Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (5) . Integrantes: Daniel Macêdo Batista - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Denis Trystram - Integrante / Raphael Yokoingawa de Camargo - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação / COFECUB - Cooperação.
      Membro: Daniel Macêdo Batista.
      Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing's "multi-tenancy" trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenters activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel de Angelis Cordeiro - Integrante / Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador. Financiador(es): COFECUB - Auxílio financeiro / CAPES - Centro Anhanguera de Promoção e Educação Social - Auxílio financeiro.
      Membro: Daniel de Angelis Cordeiro.
      Descrição: The cloud computing is an important factor for environmentally sustainable development. If, in the one hand, the increasing demand of users drive the creation of large datacenters, in the other hand, cloud computing?s ?multitenancy? trait allows the reduction of physical hardware and, therefore, the saving of energy. Thus, it is imperative to optimize the energy consumption corresponding to the datacenter?s activities. Three elements are crucial on energy consumption of a cloud platform: computation (processing), storage and network infrastructure. Therefore, the aim of this project is to provide different techniques to reduce energy consumption regarding these three elements. Our work mainly focuses on energy saving aspects based on virtualization, i.e., pursuing the idea of the intensive migration of classical storage/processing systems to virtual ones. We will study how different organizations (whose resources are combined as hybrid clouds) can cooperate with each other in order to minimize the energy consumption without the detriment of client requirements or quality of service. Then, we intend to propose efficient algorithmic solutions and design new coordination mechanisms that incentive cloud providers to collaborate.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (5) . Integrantes: Alfredo Goldman vel Lejbman - Coordenador / Denis Trystram - Integrante / Gregory Mounié - Integrante / Raphael Y. de Camargo - Integrante / Pierre-François Dutot - Integrante / Daniel Cordeiro - Integrante / Luciana Arantes - Integrante / Johanne Cohen - Integrante / Daniel Batista - Integrante / Evripidis Bampis - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Joanna Tomasik - Integrante. Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Cooperação / COFECUB - Cooperação.
      Membro: Alfredo Goldman vel Lejbman.
  29. 2014-2018. WINGS4CLOUD - Plataforma como Serviço
      Descrição: Este projeto visa desenvolver uma plataforma para empresas que desejam construir e manter aplicações em nuvens. A Plataforma Wings4Cloud (PaaS - Plataforma como Serviço) oferecerá ferramentas de gestão para todo o ciclo de vida da aplicação, com uma arquitetura voltada ao reuso, centrada em processos de negócios e serviços, além de uma loja virtual que permitirá a venda de soluções como serviço (SaaS), componentes de software ou serviços de qualidade e testes para uma grande comunidade de empresas, desenvolvedores e testadores.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Hélio Pedrini - Integrante. Financiador(es): SQUADRA Tecnologia em Software - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  30. 2014-2017. Métodos e algoritmos para escalonamento em nuvens computacionais
      Descrição: A computação em nuvem tornou-se onipresente em sistemas distribuídos que utilizam a Internet como suporte para seus dados e processamento. A evolução desses sistemas culmina na co-evolução de diversas aplicações das mais variadas áreas que beneficiam-se da computação em nuvem atualmente. Um dos nichos de pesquisa em computação em nuvem é a gerência de recursos, englobando o nível de máquinas virtuais e de aplicações. Dentre a variada gama de aplicações que utilizam-se de nuvens, aquelas que processam e transformam grandes massas de dados, requerendo também grande quantidade de processamento, podem extrapolar a disponibilidade local de recursos e, portanto, podem beneficiar-se de uma composição dinâmica de acordo com a necessidade de recursos. Este projeto de pesquisa visa desenvolver mecanismos e algoritmos para gerência e escalonamento em nuvens, incluindo a alocação de máquinas virtuais em recursos físicos, e o escalonamento de aplicações, considerando aspectos em aberto na literatura e, portanto, avançando o estado da arte neste tópico de pesquisa.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: A computação em nuvem tornou-se onipresente em sistemas distribuídos que utilizam a Internet como suporte para seus dados e processamento. A evolução desses sistemas culmina na co-evolução de diversas aplicações das mais variadas áreas que beneficiam-se da computação em nuvem atualmente. Um dos nichos de pesquisa em computação em nuvem é a gerência de recursos, englobando o nível de máquinas virtuais e de aplicações. Dentre a variada gama de aplicações que utilizam-se de nuvens, aquelas que processam e transformam grandes massas de dados, requerendo também grande quantidade de processamento, podem extrapolar a disponibilidade local de recursos e, portanto, podem beneficiar-se de uma composição dinâmica de acordo com a necessidade de recursos. Este projeto de pesquisa visa desenvolver mecanismos e algoritmos para gerência e escalonamento em nuvens, incluindo a alocação de máquinas virtuais em recursos físicos, e o escalonamento de aplicações, considerando aspectos em aberto na literatura e, portanto, avançando o estado da arte neste tópico de pesquisa.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luiz Saldanha Fonseca - Integrante / Bittencourt, Luiz Fernando - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  31. 2014-2015. Elastic and scalable video processing on the cloud
      Descrição: Video accounts for a significant share of all the Internet traffic nowadays. Cisco has reported that video can represent 84% of Internet traffic in the USA by 2018, and that big events such as the World Cup are capable of generating a video traffic compared to all Internet traffic in Australia in 2013, which means about 4.3 exabytes of IP traffic. Therefore, improving existing techniques to efficiently process video is of paramount importance to provide quality of service to comply with this increasing demand. Using cloud computing is a clever way to process video in parallel: it can adapt its processing and storage capacity according to the demand, as for example from big events such as the World Cup. Moreover, this demand comes both from video generation and video consumption. We intend to investigate ways for efficiently parallelizing video processing on the cloud according to the demand. We will focus on two aspects of video processing: video transcoding and video summarization, detailed below.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Hélio Pedrini - Integrante. Financiador(es): Microsoft Corporation - Outra.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  32. 2013-2017. Alocação e Posicionamento de Recursos em Nuvens Computacionais
      Descrição: Chamada Pública MCTI/CNPq Nº 14/2013 - Universal / Universal 14/2013 No paradigma de Computação em Nuvens, recursos computacionais são alocados aos usuários sob demanda, segundo um modelo de pagamento pelo uso "pay-per-use". Esses recursos são disponibilizados na forma de serviços, sendo possível contratá-los e cancelá-los dinamicamente. Sistemas computacionais criados com recursos de nuvens são compostos por componentes virtuais alocados sob demanda para processarem e armazenarem dados de aplicações específicas. Tais aplicações possuem requisitos de Qualidade de Serviço distintos e usuários são, de forma geral, sujeitos a restrições financeiras. Assim sendo, uma questão fundamental em computação em nuvens é: "quais recursos alocar para satisfazer demandas específicas." Obviamente, a alocação deve atender critérios de eficiência tais como: computacional, de transporte de dados, de consumo de energia e financeira. Por outro lado e intimamente relacionado ao problema de alocação, existe outra questão fundamental: "onde posicionar recursos na nuvem" de tal forma que estes estejam disponíveis para atender as demandas dos usuários. A presente proposta de pesquisa visa responder, parcialmente, essas duas questões fundamentais para diferentes aplicações e configurações de nuvens. Pretende- se estudar problemas de: escalonamento de "workflows" científicos e de múltiplos "workflows" simultaneamente, escalonamento de workflows que demandam grande quantidade de armazenamento, escalonamento sujeito a incertezas sobre informações, balanceamento de carga multi-critério e ciente do consumo de energia e acesso de dispositivos móveis às nuvens.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Daniel Macedo Batista - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: Chamada Pública MCTI/CNPq Nº 14/2013 - Universal / Universal 14/2013. No paradigma de Computação em Nuvens, recursos computacionais são alocados aos usuários sob demanda, segundo um modelo de pagamento pelo uso "pay-per-use". Esses recursos são disponibilizados na forma de serviços, sendo possível contratá-los e cancelá-los dinamicamente. Sistemas computacionais criados com recursos de nuvens são compostos por componentes virtuais alocados sob demanda para processarem e armazenarem dados de aplicações específicas. Tais aplicações possuem requisitos de Qualidade de Serviço distintos e usuários são, de forma geral, sujeitos a restrições financeiras. Assim sendo, uma questão fundamental em computação em nuvens é: "quais recursos alocar para satisfazer demandas específicas." Obviamente, a alocação deve atender critérios de eficiência tais como: computacional, de transporte de dados, de consumo de energia e financeira. Por outro lado e intimamente relacionado ao problema de alocação, existe outra questão fundamental: "onde posicionar recursos na nuvem" de tal forma que estes estejam disponíveis para atender as demandas dos usuários. A presente proposta de pesquisa visa responder, parcialmente, essas duas questões fundamentais para diferentes aplicações e configurações de nuvens. Pretende- se estudar problemas de: escalonamento de "workflows" científicos e de múltiplos "workflows" simultaneamente, escalonamento de workflows que demandam grande quantidade de armazenamento, escalonamento sujeito a incertezas sobre informações, balanceamento de carga multi-critério e ciente do consumo de energia e acesso de dispositivos móveis às nuvens. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (5) Doutorado: (4) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson L S Fonseca - Coordenador / Luiz F. Bittencourt - Integrante / Daniel Macedo Batista - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
      Descrição: No paradigma de Computação em Nuvens, recursos computacionais são alocados aos usuários sob demanda, segundo um modelo de pagamento pelo uso (pay-per-use). Esses recursos são disponibilizados na forma de serviços, sendo possível contratá-los e cancelá-los dinamicamente. Sistemas computacionais criados com recursos de nuvens são compostos por componentes virtuais alocados sob demanda para processarem e armazenarem dados de aplicações específicas. Tais aplicações possuem requisitos de Qualidade de Serviço distintos e usuários são, de forma geral, sujeitos à restrições financeiras. Assim sendo, uma questão fundamental em computação em nuvens é: quais recursos alocar para satisfazer demandas específicas. Obviamente, a alocação deve atender critérios de eficiência tais como: computacional, de transporte de dados, de consumo de energia e financeira. Por outro lado e intimamente relacionado ao problema de alocação, existe outra questão fundamental: onde posicionar recursos na nuvem de tal forma que estes estejam disponíveis para atender as demandas dos usuários. A presente proposta de pesquisa visa responder, parcialmente, essas duas questões fundamentais para diferentes aplicações e configurações de nuvens. Pretende-se estudar problemas de: escalonamento de workflows científicos e de múltiplos workflows simultaneamente, escalonamento de workflows que demandam grande quantidade de armazenamento, escalonamento sujeito a incertezas sobre informações, balanceamento de carga multi-critério e ciente do consumo de energia e acesso de dispositivos móveis às nuvens. O presente projeto vai diretamente ao encontro dos desafios no. 2 ``Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos'' e no. 6 ``Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos'', propostos no documento ``Grandes Desafios para a Computação no Brasil: 2006--2016''.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel Macêdo Batista - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Daniel Macêdo Batista.
  33. 2013-2015. Projeto de Pesquisa de Plataforma de Mobilidade Multi-tenant
      Descrição: Estudo e desenvolvimento de algoritmos de escalonamento e balanceamento de carga em servidores virtualizados compartilhados utilizando workloads reais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Coordenador / Kayo Scrocaro Hisatomi - Integrante. Financiador(es): MC1 Tecnologia da Informação - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  34. 2011-2013. AltoStratus: Soluções de Middleware para Composição, Execução e Gerenciamento de Serviços em Nuvens Híbridas e Heterogêneas
      Descrição: O objetivo desse projeto é propor, especificar, implementar, implantar e avaliar técnicas e mecanismos de middleware para composição, execução e gerenciamento de serviços em ambiente de nuvens computacionais híbridas e heterogêneas. O paradigma de serviços aborda as ações de publicar, descobrir e compor serviços, enquanto que o paradigma de nuvem foca na execução de serviços virtuais, ou seja, independência de localização e plataforma computacional específica. Novos desafios e oportunidades também são gerados pela integração dos paradigmas. Nesse projeto um conjunto de serviços será desenvolvido para um ambiente de nuvens híbridas e heterogêneas: escalonamento, segurança, composição de serviços e gerência de workflows, tolerância a falhas, adaptação de nuvem, implantação de aplicações, gerenciamento de aplicações, criação, execução e gerenciamento de serviços virtuais em nuvem. A especificação desses serviços culminará com a convergência conceitual de um modelo de composição, execução e gerenciamento de serviços em nuvem e de um middleware para facilitar e padronizar essas atividades. Os produtos gerados pelo projeto são as especificações e as implementações dos serviços, disponibilizados como ferramentas, bem como a especificação do middleware que padroniza o modelo de composição, execução e gerenciamento de serviços em nuvem.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Coordenador. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: O objetivo desse projeto é propor, especificar, implementar, implantar e avaliar técnicas e mecanismos de middleware para composição, execução e gerenciamento de serviços em ambiente de nuvens computacionais híbridas e heterogêneas. O paradigma de serviços aborda as ações de publicar, descobrir e compor serviços, enquanto que o paradigma de nuvem foca na execução de serviços virtuais, ou seja, independência de localização e plataforma computacional específica. Novos desafios e oportunidades também são gerados pela integração dos paradigmas. Nesse projeto um conjunto de serviços será desenvolvido para um ambiente de nuvens híbridas e heterogêneas: escalonamento, segurança, composição de serviços e gerência de workflows, tolerância a falhas, adaptação de nuvem, implantação de aplicações, gerenciamento de aplicações, criação, execução e gerenciamento de serviços virtuais em nuvem. A especificação desses serviços culminará com a convergência conceitual de um modelo de composição, execução e gerenciamento de serviços em nuvem e de um middleware para facilitar e padronizar essas atividades. Os produtos gerados pelo projeto são as especificações e as implementações dos serviços, disponibilizados como ferramentas, bem como a especificação do middleware que padroniza o modelo de composição, execução e gerenciamento de serviços em nuvem.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luiz Saldanha Fonseca - Coordenador. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
      Descrição: O objetivo do projeto é propor, especificar, implementar, implantar e avaliar técnicas e mecanismos de middleware para composição, execução e gerenciamento de serviços em ambiente de nuvens computacionais híbridas e heterogêneas. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Carlos Alberto Kamienski - Coordenador / Djamel Sadok - Integrante / Stenio Fernandes - Integrante. Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
      Membro: Carlos Alberto Kamienski.
  35. 2011-2013. Virtualização de Redes e Serviços
      Descrição: A técnica de virtualização, muito utilizada em sistemas de computação, tem sido empregada, recentemente, em redes de computadores, a fim de que se possa ter múltiplas arquiteturas ativas em um único substrato físico, oferecendo, assim, flexibilidade para a Futura Internet. A evolução de sistemas computacionais levou aos chamados sistemas em grades e aos sistemas em nuvens, bem como a sistemas híbridos destes dois. Tais sistemas permitem a virtualização de serviços computacionais. Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de técnicas de virtualização para redes e para serviços e em especial para o gerenciamento de redes virtualizadas e para o escalonamento de tarefas nessas redes.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: A técnica de virtualização, muito utilizada em sistemas de computação, tem sido empregada, recentemente, em redes de computadores, a fim de que se possa ter múltiplas arquiteturas ativas em um único substrato físico, oferecendo, assim, flexibilidade para a Futura Internet. A evolução de sistemas computacionais levou aos chamados sistemas em grades e aos sistemas em nuvens, bem como a sistemas híbridos destes dois. Tais sistemas permitem a virtualização de serviços computacionais. Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento de técnicas de virtualização para redes e para serviços e em especial para o gerenciamento de redes virtualizadas e para o escalonamento de tarefas nessas redes.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Nelson Luiz Saldanha Fonseca - Integrante / Luiz F. Bittencourt - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  36. 2010-2013. QUALVOL (Sistemas em Redes de Qualidade para Aplicaçõs Emergentes Geradoras de Grandes Volumes de Dados)
      Descrição: Para se oferecer um sistema em redes que ofereça qualidade, em especial às transmissões de grandes volumes de dados, é necessário que esse possua diferentes propriedades, tais como disponibilidade, acessibilidade, escalabilidade, segurança, ubiquidade e robustez. O objetivo desse projeto, é avançar o estado da arte na capacitação da Internet como substrato de comunicação para os novos paradigmas de computação e de comunicação, que por sua vez, permitem aplicações com demandas crescentes por transferências de grandes volumes de dados. Almeja-se a consolidação de uma rede de pesquisa iniciada no projeto Sistemas Robustos: Modelos e Ferramentas (REBU) e que tinha como foco investigações no mesmo desafio desse projeto, bem como a continuidade da pesquisa desenvolvida de forma cooperativa por este grupo. Este projeto vai diretamente ao encontro dos desafios no. 6 "Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos", e no 2 "Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos" proposto no documento "Grandes Desafios para a Computação no Brasil: 2006-2016". Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Gustavo Bittencourt Figueiredo - Integrante / Daniel Macedo Batista - Integrante / Artur Ziviani - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Antonio Tadeu Azevedo Gomes - Integrante / Jussara Marques de Almeida - Integrante / Luís Henrique Maciel Kosmalski Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: Para se oferecer um sistema em redes que ofereça qualidade, em especial às transmissões de grandes volumes de dados, é necessário que esse possua diferentes propriedades, tais como disponibilidade, acessibilidade, escalabilidade, segurança, ubiquidade e robustez. O objetivo desse projeto, é avançar o estado da arte na capacitação da Internet como substrato de comunicação para os novos paradigmas de computação e de comunicação, que por sua vez, permitem aplicações com demandas crescentes por transferências de grandes volumes de dados. Almeja-se a consolidação de uma rede de pesquisa iniciada no projeto Sistemas Robustos: Modelos e Ferramentas (REBU) e que tinha como foco investigações no mesmo desafio desse projeto, bem como a continuidade da pesquisa desenvolvida de forma cooperativa por este grupo. Este projeto vai diretamente ao encontro dos desafios no. 6 "Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos", e no 2 "Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos" proposto no documento "Grandes Desafios para a Computação no Brasil: 2006-2016".. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Daniel Macêdo Batista - Integrante / Gustavo Bitterncourt Figueiredo - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador / Artur Ziviani - Integrante / Otto Carlos Muniz Bandeira Duarte - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Antonio Tadeu Azevedo Gomes - Integrante / Jussara Marques de Almeida - Integrante / Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Luís Henrique Maciel Kosmalski Costa - Integrante / Miguel Elias Mitre Campista - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Daniel Macêdo Batista.
  37. 2008-2010. Sistemas de Redes Robustos: Modelos e Ferramentas
      Descrição: O presente projeto de pesquisa tem por objetivo avaliar, propor e integrar diferentes técnicas empregadas para garantir a robustez de sistemas de redes. Nosso grande desafio é o desenvolvimento de um arcabouço (framework) unificado que permita estudar de forma mais generalizada o problema da robustez em sistemas de redes. A curto prazo, iremos avançar o estado da arte nesta direção tirando proveito da complementariedade de competências dos pesquisadores participantes deste projeto. Abordaremos problemas específicos, avaliando e integrando técnicas e teorias distintas, tipicamente aplicadas no tratamento de diferentes problemas. Objetiva-se, em última instância, o estabelecimento e a consolidação de uma rede de pesquisa colaborativa e temática envolvendo um grupo de pesquisa multi-institucional para investigação de diversos problemas altamente desafiadores relacionados à robustez de sistemas de redes.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Virgílio A. F. Almeida - Coordenador.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: O presente projeto de pesquisa tem por objetivo avaliar, propor e integrar diferentes técnicas empregadas para garantir a robustez de sistemas de redes. Nosso grande desafio é o desenvolvimento de um arcabouço (framework) unificado que permita estudar de forma mais generalizada o problema da robustez em sistemas de redes. A curto prazo, iremos avançar o estado da arte nesta direção tirando proveito da complementariedade de competências dos pesquisadores participantes deste projeto. Abordaremos problemas específicos, avaliando e integrando técnicas e teorias distintas, tipicamente aplicadas no tratamento de diferentes problemas. Objetiva-se, em última instância, o estabelecimento e a consolidação de uma rede de pesquisa colaborativa e temática envolvendo um grupo de pesquisa multi-institucional para investigação de diversos problemas altamente desafiadores relacionados à robustez de sistemas de redes.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Integrante / Virgílio A. F. Almeida - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  38. 2006-2009. Middleware para execução de tarefas dependentes em grades computacionais
      Descrição: Middleware para execução de tarefas dependentes em grades computacionais.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Luiz Eduardo Buzato - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
      Descrição: Middleware para execução de tarefas dependentes em grades computacionais. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Edmundo Roberto Mauro Madeira - Coordenador / Luiz Eduardo Buzato - Integrante / Nelson L S Fonseca - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Edmundo Roberto Mauro Madeira.
  39. 2005-2008. Optical Internet Laboratory, TIDIA Kyatera
      Descrição: Processo 2003/08277-0. Instituições: IC e FEEC/Unicamp, CPqD, UNESP. Orgão financiador: FAPESP.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Nelson Luis Saldanha da Fonseca - Coordenador.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  40. 2003-2004. Projeto GENOPAR
      Descrição: Sequenciamento genômico da bactéria fixadora de nitrogênio endofítica Herbaspirillum seropedicae. Criação de uma rede de laboratório de Pesquisa, no Estado do Paraná, com competência em seqüenciamento genômico. Participação de 8 Universidades (UFPR. UEL, UEM, UEPG, UNIPAR, UNIOESTE, PUC-PR,UFSC) e 3 Instituições de Pesquisa (EMBRAPA-Soja, IAPAR e SIMEPAR).. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Luiz Fernando Bittencourt - Integrante / Fábio de Oliveira Pedrosa - Coordenador.
      Membro: Luiz Fernando Bittencourt.
  
  

Prêmios e títulos