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 de 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 Eduardo Sany Laber, que é um dos coordenadores do novo Laboratório de IA e colaborador do Laboratório Galgos e vem utilizando técnicas de projeto de algoritmos, em conjunto com técnicas de otimização e aprendizado de máquina, para resolver problemas de relevância científica e industrial que emergem em diferentes setores como e-commerce, energia e finanças. A pesquisa do Prof. Eduardo tem sido reconhecida pela comunidade internacional tendo em vista as suas publicações em alguns dos fóruns mais importantes e competitivos da área de computação.
Mais informações podem ser encontradas na página profissional do professor Eduardo:
http://www-di.inf.puc-rio.br/~laber/
Autor: Silvio Alonso Marques
Orientador: Marcos Kalinowski
Data e Hora: 20/04/2022 às 08:00
#paperoftheday
Title:
Creating a Modeling Language Based on a New Metamodel for Adaptive Normative Software Agents
Venue:
IEEE Access, vol. 10, pp. 13974-13996 (2022)
Authors:
Marx Viana, Paulo Alencar, Everton Guimarães, Elder Cirilo, Carlos Lucena
Abstract:
The demand for creating increasingly dynamic, autonomous and proactive software systems is challenging for the traditional Multi-agent Systems (MASs) approaches. Such requirement has given rise to adaptive software agents approaches. At the same time, norm is an essential and challenging feature that still tends to be addressed in adaptive MAS. In fact, norms to regulate agent behavior is still a vague concept that has not been properly investigated in terms of modeling and implementation. Even though many researchers have proposed modeling languages to deal with different abstractions, these languages fail to support the modeling of abstractions, such as adaptation and norms. Even more severe is the fact that little has been done to support the systematic design of Adaptive Normative Multi-Agent Systems (ANMASs). To facilitate the design and development of ANMASs, this paper presents a new metamodel, as well as language support, as means to provide tools to enable software developers. The proposed metamodel fosters a better understanding of the way agents are able to change their behaviors to deal with norms and captures interactions between agent’s norms and adaptation. To this end, our research is organized into five steps: (i) a literature review to identify the limitations of existing approaches related to ANMAS modeling; (ii) propose a new metamodel to support adaptative and normative concepts; (iii) propose a new language for modeling ANMASs; (iv) perform a qualitative and quantitative evaluation of the proposed language using a real case scenario, and (v) an empirical evaluation. The proposed metamodel and its associated modeling language advances the state of the art in modeling MASs and the approach is assessed in terms of correctness, time and difficulty. Our initial results revealed that our approach can be feasibly applied in a real world application, and is less difficult to apply and requires less time in comparison with a traditional approach. As software applications become more dynamic and adaptive, we believe it is essential to support developers to model MASs with abstractions such as adaptive agents, norms and their relationships. Such information can be foundational to steer future research on modeling adaptive agents capable of understanding and dealing with norms and adaptation.
More in:
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3147144
Autor: Marisa do Carmo Silva
Orientador: Simone Diniz Junqueira Barbosa
Data e Hora: 20/04/2022 às 15:00
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 de 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 Carlos José Pereira de Lucena, que é professor titular do Departamento de Informática da PUC-Rio, sendo um dos fundadores do DI e o criador e coordenador do LES – Laboratório de Engenharia de Software da PUC-Rio, onde tem se dedicado a pesquisa e desenvolvimento nas áreas de Engenharia de Software e Sistemas Multi-Agentes. Dedica-se à pesquisa básica, ao desenvolvimento tecnológico, à cooperação entre a universidade e empresas, e ao empreendedorismo. É um dos pioneiros da Computação no Brasil e tem uma forte atuação na relação da PUC-Rio com outras instituições de ensino e pesquisa no país e no exterior.
Mais informações podem ser encontradas na página profissional do professor Carlos:
Defesa de Tese de Doutorado do aluno Fernando Alberto C dos Santos JrTítulo da dissertação:
Extracting Reliable Information From Large Collections of Legal Decisions Resumo: Como uma consequência natural da digitalização do sistema judiciário brasileiro, um grande e crescente número de documentos jurídicos tornou-se disponível na internet, especialmente decisões judiciais. Como ilustração, em 2020, o Judiciário brasileiro produziu 25 milhões de decisões. Neste mesmo ano, o Supremo Tribunal Federal (STF), a mais alta corte do judiciário brasileiro, produziu 99.5 mil decisões. Alinhados a esses valores, observamos uma demanda crescente por estudos voltados para a extração e exploração do conhecimento jurídico de grandes acervos de documentos legais. Porém, ao contrário do conteúdo de textos comuns (como por exemplo, livro, notícias e postagem de blog), o texto jurídico constitui um caso particular de uso de uma linguagem altamente convencionalizada. Infelizmente, pouca atenção é dada à extração de informações em domínios especializados, como textos legais. Do ponto de vista temporal, o Judiciário é uma instituição em constante evolução, que se molda para atender às demandas da sociedade. Com isso, o nosso objetivo é propor um processo confiável de extração de informações jurídicas de grandes acervos de documentos jurídicos, tomando como base o STF e as decisões individuais publicadas por este tribunal nos anos entre 2000 e 2018. Para tanto, pretendemos explorar a combinação de diferentes técnicas de Processamento de Linguagem Natural (PLN) e Ciência de Dados (CD) para extração de informações jurídicas. Da PNL, pretendemos explorar as estratégias automatizadas de reconhecimento de entidades nomeadas no domínio legal. Do ponto da CD, pretendemos explorar a modelagem dinâmica de tópicos utilizando a decomposição tensorial como ferramenta para investigar mudanças no raciocinio juridico presente nas decisões ao lonfo do tempo, a partir da evolução do textos e da presença de entidades nomeadas legais. Para avaliar a confiabilidade, exploramos a interpretabilidade do método empregado, e adicionamos recursos visuais para facilitar a interpretação por parte de um especialista de domínio. Como resultado final, a proposta de um processo confiável e de baixo custo para subsidiar novos estudos no domínio jurídico e, também, propostas de novas estratégias de extração de informações em um grande acervo de documentos.
Orientador:
Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes
Banca:
Prof. Dr. Ivar Alberto Martins Hartmann
Prof. Dr. Guilherme da Franca Couto Fernandes de Almeida
Prof. Dr. Marcus Vinicius Soledade Poggi de Aragão
Prof(a) Dr(a) Simone Diniz Junqueira Barbosa
Prof. Dr. Cassio Freitas Pereira de Almeida
Prof. Dr. Bruno Feijó
Link: https://puc-rio.zoom.us/j/95384213147?pwd=SUNtYVhXS1M3RWQ3UFY1eUd6SmppQT09
Live nesta sexta-feita: Research Opportunities: On the Interplay of Software Engineering and Artificial Intelligence.
Se você se interessa por Engenharia de Software e Inteligência Artificial e quer conhecer as oportunidades de pesquisa na área, não pode ficar de fora do próximo seminário da pós-graduação do Departamento de Informática da PUC-Rio, nesta sexta-feira, 08 de Abril, às 15h, via Zoom!
Quem apresenta o seminário é a Prof. Juliana Alves Pereira. Juliana acaba de reforçar o time do quadro principal do DI onde atua na conexão entre as áreas de Engenharia de Software e Inteligência Artificial. Ela vai trazer novas perspectivas sobre como as áreas interagem e os principais tópicos de pesquisa que ela vem desenvolvendo na área atualmente. Não perca! Venha assistir e participar do seminário com suas dúvidas e comentários.
Link para a Live na BIO
https://puc-rio.zoom.us/j/4666190940?pwd=eUdNaDNSbnhEY3VWWU1DMGF0SkRjZz09
Você sabia que no final de Novembro do ano passado o DI da PUC-Rio se tornou o primeiro parceiro acadêmico e de pesquisa da América Latina no aQuantum Partner Network? A parceria visa estimular investigações em tópicos relacionados à Engenharia de Software Quântico e à aplicabilidade prática da computação quântica. Segundo o coordenador de pós-graduação do DI, Prof. Marcos Kalinowski, um dos responsáveis pelo estabelecimento da parceria, “O tópico de engenharia de software para computação quântica foi recentemente incluído na agenda prioritária de pesquisa americana. Parcerias deste tipo e investigações nesta área fazem parte do planejamento estratégico da pós-graduação do DI”.
Junto com a notícia da parceria, já trazemos uma primeira oportunidade para os nossos alunos da pós-graduação (mestrado e doutorado). São dois seminários gratuitos de “Introdução à Computação Quântica”, onde os participantes aprenderão conceitos básicos de computação quântica e realizarão tarefas no Amazon Braket e no aQuantum QPath. Os seminários serão ministrados em inglês e acontecerão nos dias 27 e 28 de Abril das 11h às 14h (horário de Brasília). A inscrição pode ser feita pelo link que está na BIO até o dia 08 de Abril.
https://forms.gle/SUrpHbUEQADfYhVw6
Para participar basta ser aluno da pós-graduação (mestrado ou doutorado) do DI PUC-Rio. Os participantes receberão ainda acesso ao ambiente Amazon Braket por 72 horas para praticar.
Esta importante parceria inclui o DI em uma rede de pesquisa no tema e, entre outros benefícios, dá acesso a licenças gratuitas que podem ser utilizadas para investigações. Assim, permitirá aos
nossos alunos e pesquisadores estarem mais próximos de um tópico de alta prioridade nas agendas dos principais centros de pesquisa em computação do mundo. A colaboração faz parte de um conjunto de iniciativas que permitem ao DI da PUC-Rio expandir seus esforços para trazer conteúdos de alta relevância para formar seus alunos com excelência, desenvolvendo pesquisas de ponta, muitas vezes com aplicações práticas que contribuem diretamente para o desenvolvimento socioeconômico do nosso país.
#seminarios #tecnologia #engenhariadesoftware #computacaoquantica #aquantum
#pesquisa #desenvolvimento #dipucrio
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Moises Henrique Pereira
Título da dissertação:
OceanUI: interface para geração de explicações contrafactuais
Resumo:
Atualmente algoritmos de aprendizado de máquina (ML) estão incrivelmente presentes no nosso cotidiano, desde sistemas de recomendação de filmes e músicas até áreas de alto risco como saúde, justiça criminal, finanças e assim por diante, auxiliando na tomada de decisões. Mas a complexidade de criação desses algoritmos de ML também está aumentando, enquanto sua interpretabilidade está diminuindo. Assim, os algoritmos e suas decisões não podem ser facilmente explicados por desenvolvedores ou usuários, e os algoritmos também não são auto explicáveis. Com isso, erros e vieses podem acabar ficando ”escondidos” , o que pode impactar profundamente a vida das pessoas. Devido a isso o tema da transparência, explicabilidade e interpretabilidade está se tornando mais relevante, como podemos ver no novo regulamento sobre proteção e tratamento de dados pessoais (GDPR, do inglês
General Data Protection Regulation), aprovado em 2016 para a União Europeia, e também na Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD) aprovada em 2020 no Brasil. Além de leis e regulamentos tratando sobre o tema, temos diversos autores que consideram necessário o uso de algoritmos inerentemente interpretáveis, outros mostram alternativas para se explicar algoritmos caixa-preta usando explicações locais, tomando a vizinhança de um determinado ponto e então analisando a fronteira de decisão dessa região, enquanto outros estudam o uso de explicações contrafactuais. Seguindo essa linha dos contrafactuais, nos propomos a desenvolver uma interface para o sistema “Optimal Counterfactual Explanations in Tree Ensembles” (OCEAN – usuário gera explicações contrafactuais plausíveis usando Programação Inteira Mista e Isolation Forest) e a denominamos OceanUI. O propósito desta interface é que ela facilite a geração de contrafactuais e que permita o usuário obter um contrafactual personalizado e mais aplicável individualmente, por meio da utilização de restrições e gráficos interativos.
Orientador(a):
Prof(a). Doutora Simone Diniz Junqueira Barbosa
Banca:
Prof. Doutor Thibaut Victor Gaston Vidal
Prof. Doutor Bruno Feijó
Prof. Doutor Helio Côrtes Vieira Lopes
Prof Doutor Marx Leles Viana
Link: http://www.inf.puc-rio.br/blog/noticia/noticia/defesa-de-dissertacao-de-mestrado-oceanui-interface-para-geracao-de-explicacoes-contrafactuais
#dissertação #mestrado #aprendizadodemaquina #pesquisa #desenvolvimento #alunos #dipucrio
Autor: Fernando Alberto Correia dos Santos Junior
Orientador: Hélio Côrtes Vieira Lopes
Data e Hora: 08/04/2022 às 08:00
