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Seleção PPGC DInter IFFar 2020/1

Candidatos ao Processo Seletivo do PPGC / DInter IFFar 2020/1 .

Estou oferecendo vagas para aluno de Doutorado neste processo seletivo. Os temas dos trabalhos são os seguintes:

 

  • Escalabilidade de aplicações em ambiente de nuvem computacional. No novo modelo computacional oferecido pelas nuvens computacionais, recursos podem ser locados em função das necessidades dos usuários. No entanto, o dimensionamento real destas necessidades consiste em um problema a ser resolvido. Não raro, desenvolvedores dispõem de recursos de processamento para prototipação de suas aplicações, mas não tem acesso a uma infraestrutura ideal para avaliar o desempenho da aplicação desenvolvida. O trabalho a ser realizado neste tema deve visar a identificação de um modelo/metodologia que permita avaliar a escalabilidade de desempenho de aplicações em função de experimentos realizados na plataforma disponível.
  • Interfaces para programação multithread. A onipresença de processadores multicore faz com que o desenvolvimento de software paralelo seja uma realidade em todas as áreas de aplicação. O aumento da produção de software, considerando requisitos como tempo para escrita de código e robustez do programa, e critérios de execução, como eficiência na exploração do hardware paralelo, são requisitos necessários nas ferramentas de programação modernas. O trabalho a ser realizado deverá estender a interface de programação de C++ (padrões multithread C++11, C++14 e C++17) com novos recursos de programação concorrente.
  • IA aplicada nas bordas. Neste projeto, dispositivos embarcados são estudados para serem aplicados no processamento de borda. Aplicações na agricultura e pecuária são objetos de estudo, sendo o objetivo otimizar os processos produtivos. De forma mais específica, objetivo neste tema é verificar a viabilidade de implantar situações reais em que técnicas de aprendizagem de máquina possam ser exploradas na computação de borda. Este objetivo será atendido comparando soluções obtidas para diferentes casos de estudo empregando equipamentos convencionais para aprendizado de máquina com aqueles obtidos por soluções empregando dispositivos para computação de borda. Exemplos de estudos de caso: aplicações voltadas à fisiologia vegetal, sistemas hidrológicos e manejo integrado de pragas.