Conheça os Professores do Quadro Principal do DI.

Grande parte do reconhecimento acadêmico do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio é devido aos professores do seu quadro principal, que atuam com excelência à frente do ensino e pesquisa, coordenando e atuando em laboratórios temáticos e orientando as pesquisas de mestrado e doutorado dos alunos. Eles também são responsáveis por coordenar os projetos de pesquisa do DI junto a órgãos de fomento e a empresas nacionais e internacionais, assim como pela criação e oferta de cursos de extensão e especialização lato sensu do DI.

Hoje, temos o prazer de apresentar o Professor Marco Serpa Molinaro, que tem como principais áreas de atuação a Otimização e Raciocínio Automático e a Teoria da Computação. Seus principais interesses são as áreas de algoritmos sob incerteza e Programação Inteira onde desenvolve suas pesquisas. Marco é graduado em Engenharia da Computação (2005) e Mestre em Informática (2008) pela PUC-Rio e é Doutor em Algorithms, Combinatorics, and Optimization pela universidade Carnegie Mellon (2013).

Mais informações podem ser encontradas na página profissional do professor:
http://www-di.inf.puc-rio.br/~mmolinaro/

#professores #academia #computacao #informatica #tecnologia #dipucrio

Inovação, cocriação e metodologia de ensino baseada em projetos.

Tudo isso será realidade no Americanas Futuro Lab Puc-Rio, programa de capacitação da Americanas S.A. em parceria com a PUC-Rio, que será lançado dia 01/06, às 15h, no auditório do RDC da PUC-Rio. Convidamos todos os alunos a conhecer o programa e contamos com a sua presença!

Com a proposta de unir alunos de graduação e pós-graduação, professores e times de tecnologia e inovação da Americanas S.A., a iniciativa foca na solução de problemas reais da empresa e na formação diferenciada para os alunos. Além de atuar em desafios reais, os alunos participantes terão trilhas de formação com professores doutores, especialmente pensadas considerando as necessidades do mercado. O programa vai selecionar 40 alunos para a turma inaugural, 5 de mestrado, 5 de doutorado e 30 de graduação. Todos receberão benefícios de remuneração e os alunos de graduação ainda receberão bolsas de estudo correspondentes a 50% da mensalidade da PUC-Rio.

Inscrições e detalhes sobre tudo que será oferecido no programa poderão ser conferidos na landing page:
http://www.afuturolab.inf.puc-rio.br/

A excelência na sua formação começa aqui.

Nosso programa de pós-graduação (mestrado e doutorado) em Informática tem conceito 7 (nota máxima) na avaliação da CAPES e está com as inscrições abertas até o dia 08 de julho. Todas as aulas são presenciais com transmissão online, permitindo também o acompanhamento remoto. Os candidatos ao título de mestre ou doutor em Informática poderão se inscrever em uma das dez áreas de concentração:

· Banco de Dados
· Ciência de Dados
· Computação Gráfica
· Engenharia de Software
· Hipertexto e Multimídia
· Interação Humano-Computador
· Linguagens de Programação
· Otimização e Raciocínio Automático
· Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos
· Teoria da Computação

Acesse o link da Bio e veja como fazer sua inscrição:
http://www.inf.puc-rio.br/pos-graduacao/#mural

#posgraduacao #mestrado #doutorado #informatica #computacao #tecnologia #dipucrio

Autor: Danilo Almeida Felipe

Orientador: Marcos Kalinowski

Data e Hora: 01/06/2022 às 13h

Conheça os Professores do Quadro Principal do DI.

Grande parte do reconhecimento acadêmico do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio é devido aos professores do seu quadro principal, que atuam com excelência à frente do ensino e pesquisa, coordenando e atuando em laboratórios temáticos e orientando as pesquisas de mestrado e doutorado dos alunos. Eles também são responsáveis por coordenar os projetos de pesquisa do DI junto a órgãos de fomento e a empresas nacionais e internacionais, assim como pela criação e oferta de cursos de extensão e especialização lato sensu do DI.

Hoje, temos o prazer de apresentar o Professor Marco Antonio Casanova, que atualmente desenvolve pesquisas em várias áreas de banco de dados, com ênfase em tecnologias que facilitem a divulgação e interpretação de dados na Web. Sua pesquisa concentra-se em modelagem conceitual de bancos de dados e em construção de sistemas de gerência de bancos de dados. Pelo conjunto das contribuições, em julho de 2012, recebeu o Prêmio Mérito Científico da Sociedade Brasileira de Computação. Em julho de 2012, ele assumiu a Coordenação Central de Planejamento e Avaliação da PUC-Rio.

Atualmente, como professor titular do Departamento de Informática da PUC-Rio, ele pontua: “Meus interesses acadêmicos sempre giraram em torno do problema de modelagem de banco de dados. Em um passado mais recente, concentrei esforços em técnicas para projeto de bancos de dados de tal forma a facilitar interoperabilidade, especialmente quando os dados são acessados através da Web.”

Mais informações podem ser encontradas na página profissional do professor:

http://www.inf.puc-rio.br/~casanova/

#professores #academia #computacao #informatica #tecnologia #dipucrio

Redes neurais de grafos, conhecidos como GNNs (na sigla em inglês) tornaram-se, nos últimos anos, uma importante ferramenta para o aprendizado de máquina, com uma ampla gama de aplicações indo desde as ciências sociais até a física de partículas e ao desenvolvimento de fármacos.

Este vai ser o tema da próxima palestras online que acontecerá no dia 24/05 às 18h, apresentada pelo cientista-chefe na DeepMind, professor da University of Oxford e trabalha no Twitter, Michael Bronstein. Ele conversará sobre redes neurais de grafos, fluxos geométricos e equações de difusão neural, apresentando possíveis conexões entre GNNs e equações de difusão não-euclidianas, além de alguns métodos para lidar com geometria diferencial.

O evento acontece através da Conexão Rio-Campinas, uma parceria entre o Departamento de Informática da PUC-Rio e o Instituto de Computação da Unicamp, que promove importantes debates e palestras sobre os últimos avanços na ciência da computação, na Inteligência Artificial, em aprendizado de máquina, Ciência de Dados entre outros temas relevantes para profissionais, pesquisadores e para a sociedade como um todo.

Para participar acesse o link e faça sua inscrição!

https://forms.gle/CiQcdgTCRRWdN6Js8

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Apresentamos hoje a iniciativa ExACTa

ExACTa é uma iniciativa de experimentação ágil e cocriação para transformação digital. A iniciativa foi criada por quatro professores do quadro principal do Departamento de Informática da PUC-Rio, pesquisadores das áreas de Ciência de Dados, Engenharia de Software, Interação Humano Computador e Otimização. A visão da iniciativa é estreitar os laços entre pesquisa e desenvolvimento, permitindo aplicar resultados de pesquisa para desencadear inovação e excelência operacional nas empresas parceiras. Esta iniciativa também traz a integração com pesquisas de ponta que são desenvolvidas no Departamento de Informática da PUC-Rio, trazendo um processo inovador para a cocriação de soluções de pesquisa e desenvolvimento com agilidade.

As atividades no ExACTa permitem aplicar na prática resultados de pesquisa gerados tanto no contexto da iniciativa quanto em laboratórios temáticos do Departamento de Informática, como o DASLAB, Software Science Lab, IDEIAS e GALGOS. Com estes diferenciais, ExACTa configura a iniciativa ideal para a transformação digital das empresas parceiras. Em menos de três anos de atividade o laboratório já gerou patentes, fez dezenas de entregas de produtos inovadores e apoiou diversas publicações científicas. O laboratório é coordenado pelos professores Hélio Côrtes Vieira Lopes, Marcos Kalinowski, Simone Diniz Junqueira Barbosa e Marcus Poggi e conta com uma equipe altamente qualificada, totalizando mais de 50 colaboradores, incluindo tanto profissionais juniores e plenos, quanto mestres e doutores contratados especificamente para a iniciativa. Caso você queira fazer parte da iniciativa, entre em contato com os coordenadores.

Assim como outros laboratórios do DI da PUC-Rio, a iniciativa ExACTa proporciona aos alunos do Departamento a possibilidade de atuarem como colaboradores e ter contato com diversas teorias diretamente aplicadas à prática, buscando soluções para resolver problemas reais de diversas empresas através de projetos específicos desenvolvidos pelo laboratório.

Conheça mais sobre o ExACTa:

http://www.exacta.inf.puc-rio.br/

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Conheça os Professores do Quadro Principal do DI.

Grande parte do reconhecimento acadêmico do Departamento de Informática (DI) da PUC-Rio é devido aos professores do seu quadro principal, que atuam com excelência à frente do ensino e pesquisa, coordenando e atuando em laboratórios temáticos e orientando as pesquisas de mestrado e doutorado dos alunos. Eles também são responsáveis por coordenar os projetos de pesquisa do DI junto a órgãos de fomento e a empresas nacionais e internacionais, assim como pela criação e oferta de cursos de extensão e especialização lato sensu do DI.

Hoje, temos o prazer de apresentar o Professor Marcelo Gattas, que é professor titular do DI e Diretor do Instituto Tecgraf da PUC-Rio. Com formação em Engenharia tem se dedicado ao desenvolvimento da Informática aplicada. É um dos pioneiros da Computação Gráfica no Brasil e tem uma forte atuação na relação da PUC-Rio com a Petrobras e o Setor de Energia no país.

Além disso, Marcelo Gattass tem como ênfase em suas pesquisas a área de Processamento Gráfico, atuando principalmente nos seguintes temas: Visualização, Simulação Numérica, Realidade Aumentada, Modelagem Geométrica e Visão Computacional. Além disso, aplica-as em projetos, auxiliando os profissionais de diversos setores, como medicina e engenharia do petróleo, na solução de seus problemas.

Mais informações podem ser encontradas na página profissional do professor:

http://www.tecgraf.puc-rio.br/~mgattass/

O Departamento de Informática da PUC-Rio inaugurou esta semana o Software Science Lab, um Núcleo de Inovação Tecnológica coordenado pelo Prof. Marcos Kalinowski, que tem o objetivo de investigar e aplicar o método científico para evoluir conhecimento sobre tecnologias de software.

Os tópicos de pesquisas trabalhados no laboratório são, entre outros: Engenharia de Software Experimental, Engenharia de Requisitos, Qualidade do Processo do Produto de Software e a interseção entre a Engenharia de Software e Ciência de Dados. A filosofia de trabalho do laboratório envolve a colaboração e o estabelecimento de relações de confiança para construir conhecimento de forma coletiva. Assim, muitas das pesquisas nestes tópicos envolvem colaborações internacionais, principalmente no contexto da rede de excelência International Software Engineering Research Network (ISERN).

O laboratório tem criado metodologias e tecnologias de eficácia comprovada na prática, dentre as quais: a abordagem Lean R&D de cocriação ágil de soluções que envolvem pesquisa e desenvolvimento (concebida e utilizada na iniciativa ExACTa); a abordagem Pattern-Driven Maintenance para a construção de regras de análise estática customizadas (premiada como melhor tese de doutorado da área de qualidade de software); a abordagem para verificação de aspectos de segurança em especificações de requisitos ágeis (premiada como segunda melhor dissertação de mestrado da área de qualidade de software); o catálogo de anti-padrões de injeção de dependência no desenvolvimento de aplicações corporativas (premiada como segunda melhor dissertação de mestrado da área de engenharia de software); e diretrizes amplamente utilizadas sobre quando e como atualizar revisões sistemáticas para fornecer um retrato atualizado da evidência científica disponível em determinado tópico.

O Software Science Lab apoia projetos de P&D com a indústria no contexto da iniciativa ExACTa. Além disso, transfere tecnologia através de consultorias e treinamentos, auxiliando empresas parceiras na adoção das melhores práticas de engenharia de software para o desenvolvimento tanto de aplicações corporativas quanto de aplicações baseadas em ciência de dados.

Para conhecer mais sobre o laboratório, acesse:
https://softwaresciencelab.inf.puc-rio.br/

#paperoftheday

Title:

Learning software configuration spaces: A systematic literature review

Venue:

Journal of Systems and Software, vol 182 (2021)

Authors:

Juliana Alves Pereira, Mathieu Acher, Hugo Martin, Jean-Marc, Jézéquel, Goetz Botterweck, Anthony Ventresque

Abstract:

Most modern software systems (operating systems like Linux or Android, Web browsers like Firefox or Chrome, video encoders like ffmpeg, x264 or VLC, mobile and cloud applications, etc.) are highly configurable. Hundreds of configuration options, features, or plugins can be combined, each potentially with distinct functionality and effects on execution time, security, energy consumption, etc. Due to the combinatorial explosion and the cost of executing software, it is quickly impossible to exhaustively explore the whole configuration space. Hence, numerous works have investigated the idea of learning it from a small sample of configurations’ measurements. The pattern “sampling, measuring, learning” has emerged in the literature, with several practical interests for both software developers and end-users of configurable systems. In this systematic literature review, we report on the different application objectives (e.g., performance prediction, configuration optimization, constraint mining), use-cases, targeted software systems, and application domains. We review the various strategies employed to gather a representative and cost-effective sample. We describe automated software techniques used to measure functional and non-functional properties of configurations. We classify machine learning algorithms and how they relate to the pursued application. Finally, we also describe how researchers evaluate the quality of the learning process. The findings from this systematic review show that the potential application objective is important; there are a vast number of case studies reported in the literature related to particular domains or software systems. Yet, the huge variant space of configurable systems is still challenging and calls to further investigate the synergies between artificial intelligence and software engineering.

More in:

https://doi.org/10.1016/j.jss.2021.111044

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