No dia 13 de setembro de 2022, a medalha Pedro Ernesto, a mais alta comenda do município do Rio de Janeiro, será entregue em uma cerimônia para os criadores da Linguagem Lua. Esta honraria será feita no auditório da PUC-Rio, tendo como presidente da mesa o vereador Marcelo Arar e a presença de Thiago Ramos Dias, secretário municipal de Desenvolvimento Econômico, Inovação e Simplificação.
Criada em 1993 pelos professores Roberto Ierusalimschy e Waldemar Celes, do Departamento de Informática da PUC-Rio, e Luiz Henrique de Figueiredo, do Instituto de Matemática Pura e Aplicada, a linguagem de programação Lua é destaque no cenário mundial, sendo amplamente utilizada na indústria de jogos e sistemas embarcados.
O DI fica honrado com este grande reconhecimento de uma das nossas criações.
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Lorenzo Palermo Saraiva
Título da dissertação: Quantum algorithms for proof search in linear logic
Resumo: Neste projeto foram desenvolvidos algoritmos quânticos para busca de provas em cálculo de sequentes para a Lógica Linear Conjuntiva Multiplicativa, que é um fragmento da Lógica Linear. Os algoritmos resultantes são todos baseados no algoritmo de Grover, com pequenas diferenças que refletem diferentes formas de abordar a questão. Neste trabalho iremos apresentar e analisar as soluções criadas.
Orientador: Prof. Dr. Edward Hermann Haeusler
Banca:
Prof. Dr. Vaston Gonçalves da Costa
Prof. Dr. Eduardo Sany Laber
Prof. Dr. Marcos Kalinowski
Prof. Dr. Luiz Carlos Pinheiro Dias Pereira
Prof. Dr. Sérgio Colcher
Acompanhe-nos pelo link: https://puc-rio.zoom.us/j/94260680168?pwd=eE41VFpuMEsrdUNjYXFVZ0FuTXR0UT09
Autor: Victor Augusto Lima Lins de Souza
Orientador: Sergio Lifschitz
Data e Hora: 15/09/2022 às 09:30
Local: RDC511
Defesa de Tese de Doutorado do aluno Italo G. Santana
Título da dissertação: Exploring the frontier of Combinatorial Optimization and Machine Learning: Applications to Vehicle routing and Support Vector Machines
Resumo: A otimização combinatória (OC) está presente em inúmeras aplicações práticas (por exemplo, planejamento de produção, programação, logística, etc.). Ao longo dos anos, OC e aprendizado de máquina (AM) surgiram, juntas, como uma área prospectiva de pesquisa para melhorar processos de tomada de decisão. Nesse contexto, há interesse em utilizar algoritmos de AM para melhorar métodos de OC. Por outro lado, como muitas tarefas de AM podem ser reformuladas como problemas de otimização, há um amplo interesse em utilizar métodos de OC para resolver esses problemas. Nesta tese, três estudos que conectam OC e AM em torno de duas aplicações importantes são conduzidos: o problema de roteamento de veículos capacitado (PRVC) e máquinas de vetores de suporte com perda em margem rígida (SVM-HML — do inglês support vector machines with hard-margin loss). No primeiro estudo, uma estratégia para explorar vizinhanças de busca local de alta ordem por mineração de padrões em duas meta-heurísticas estado da arte para o PRVC é proposta. Em um segundo estudo, também no contexto do PRVC, critérios de relacionamento para nós de clientes baseados em saídas de redes neurais em grafos são explorados. Com base nessas saídas, medidas de relação podem ser exploradas para orientar a busca local e estender operadores de cruzamento em um algoritmo genético estado da arte. Por fim, no terceiro estudo, uma abordagem eficiente de programação inteira mista baseada em cortes combinatórios de Benders e estratégias de amostragem são utilizadas para treinar modelos de SVM-HML de maneira mais eficiente.
Orientador: Prof. Dr. Thibaut Victor Gaston Vidal
Banca:
Prof. Dr. Andrea Lodi
Prof. Dr. Artur Alves Pessoa
Prof. Dr. Rafael Martinelli Pinto
Prof. Dr. Marco Serpa Molinaro
Prof. Dr. Eduardo Uchoa Barboza
Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes
Acompanhe-nos também no site: https://puc-rio.zoom.us/j/3457513766?pwd=WExyZFd3dWQ0WkZNUENWSmc3WTYvQT09
Autor: Jonatas dos Santos Grosman
Orientador: Hélio Côrtes Vieira Lopes
Data e Hora: 15/09/2022 às 09:00
Amanhã, às 15h, acontecerá o seminário “Diversidade de Gênero e Computação”, proferido pela professora Mirella M. Moro. Conselheira da SBC (Sociedade Brasileira de Computação) e coordenadora do Programa Meninas Digitais, ela é uma das principais referências na área de pesquisa orientada a dados, análise social, e equalidade de gênero em Computação.
Neste seminário, a professora vai apresentar as soluções e desafios na busca por uma melhor representatividade de gênero na área. Ao final, teremos uma sessão interativa de perguntas e respostas. É um evento aberto a todos, que ocorrerá no canal do youtube do Departamento de Informática da PUC-Rio.
Saiba mais sobre o evento:
Resumo: Computação está presente na vida de qualquer pessoa com bom acesso à tecnologia moderna. No Brasil, estatísticas atuais do MEC informam que apenas 15% de estudantes de Computação (em todos os seus cursos superiores) são do gênero feminino. Esse desbalanceamento se reflete no exercício da profissão, cujos serviços e produtos são formulados por uma maioria masculina mas utilizados tanto por homens quanto mulheres. Esta palestra discute esses e outros pontos importantes em relação à Diversidade de Gênero na Computação, apontando consequências, soluções e desafios.
Saiba mais sobre a professora:
Mirella M. Moro atua no Departamento de Ciência da Computação (DCC) da Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG). Possui doutorado em Ciência da Computação pela University of California in Riverside (2007), e graduação e mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS). É conselheira da SBC (Sociedade Brasileira de Computação) e coordenadora do Programa Meninas Digitais, foi sua Diretora de Educação (2009-2015), editora-chefe da revista eletrônica SBC Horizontes (2008-2012), e editora associada do JIDM (Journal of Information and Data Management, 2010-2012). Seus interesses de pesquisa incluem pesquisa orientada a dados, análise social, diversidade de gênero, computação e música, e educação em Ciência da Computação.
Assista aqui: https://youtu.be/kjrdu_qAnks
Website da professora: https://homepages.dcc.ufmg.br/~mirella/
Defesa de Tese de Doutorado do aluno Angelo Batista Neves Junior
Título da dissertação: Automatic Generation of Benchmarks for Evaluating Keyword and Natural Language Interfaces to RDF Datasets
Resumo: Os sistemas de busca textual fornecem aos usuários uma alternativa amigável para acessar datasets RDF (Resource Description Framework). A avaliação de desempenho de tais sistemas requer benchmarks adequados, consistindo de datasets RDF, consultas e respectivas respostas esperadas. No entanto, os benchmarks disponíveis geralmente possuem poucas consultas e respostas incompletas, principalmente porque são construídos manualmente com a ajuda de especialistas. A contribuição central desta tese é um método para construir benchmarks automaticamente, com um maior número de consultas e com respostas mais completas. O método proposto aplica-se tanto a consultas baseadas em palavras-chave quanto em linguagem natural e possui duas partes: geração de consultas e geração de respostas. A geração de consultas seleciona um conjunto de entidades relevantes, chamadas de indutores, e, para cada uma, heurísticas orientam o processo de extração de consultas relacionadas. A geração de respostas recebe as consultas produzidas no passo anterior e computa geradores de solução (SG), subgrafos do dataset original contendo diferentes respostas às consultas. Heurísticas também orientam a construção dos SGs evitando o desperdício de recursos computacionais na geração de respostas irrelevantes.
Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Casanova
Banca:
Prof. Dr. Luiz André Portes Paes Leme
Prof. Dr. Geraldo Bonorino Xexéo
Prof(a) Dr(a) Vânia Maria Ponte Vidal
Prof. Dr. Antonio Luz Furtado
Prof(a) Dr(a) Melissa Lemos Cavaliére
Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo
Prof(a) Dr(a) Simone Diniz Junqueira Barbosa
Acompanhe-nos também pelo link: https://puc-rio.zoom.us/j/93760975741?pwd=YXVNcUQzTTlNa2ZlOVhyd1BhLzkwdz09
Autor: Italo Gomes Santana
Orientador: Thibaut Victor Gaston Vidal
Data e Hora: 09/09/2022 às 10:00
Autor: Angelo Batista Neves Junior
Orientador: Marco Antonio Casanova
Data e Hora: 09/09/2022 às 09:30
Autor: Lorenzo Palermo Saraiva
Orientador: Edward Hermann
Data e Hora: 09/09/2022 às 14h
Local: RDC510 / Remota
