UFABC - CCM-003 - Seminários Em Computação
Segundo Quadrimestre de 2019

Siang Wun Song - IME-USP

Siang Wun Song é professor titular aposentado do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo, onde ele foi diretor do Instituto de Matemática e Estatística e docente desde 1971. Ele obteve o título de doutor em Ciência da Computação pela Universidade Carnegie Mellon em 1981. Foi membro do corpo editorial de vários periódicos, como Parallel Computing, Parallel Processing Letters, e Journal of the Brazilian Computer Society. Em 2007 foi admitido na Ordem Nacional do Mérito Científico, classe Comendador e recebeu em 2011 o Prêmio Mérito Científico da Sociedade Brasileira de Computação. Ele é bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq nível Sênior. Sua área de pesquisa é o projeto de algoritmos paralelos.

Em menos de 60 anos, o Brasil passou de possuir um ou dois computadores a ocupar a décima posição do mundo com o maior número de supercomputadores instalados, conforme a lista TOP500 de 2015. Há hoje 83 cursos de mestrado, 40 de doutorado e 2.355 cursos de graduação em Computação.Quando e como tudo isso começou? Os primeiros cursos de Computação foram criados em final dos anos 60 e início dos anos 70, quando formaram os primeiros graduandos. A pergunta natural é de onde vieram os docentes desses primeiros cursos, já que ainda não havia formados. No caso de SP, a resposta gira em torno do primeiro computador (IBM-1620) da USP e a criação de um centro (Centro de Cálculo Numérico ou CCN que mais tarde transformou-se no CCE). Veremos a contribuição dos egressos do CCN/CCE na contribuição dos primeiros cursos de Computação de SP e, em geral, na Ciência e Tecnologia do País Vocês verão que dos egressos do CCN sairia um presidente do CNPq e do Serpro, um presidente da PRODAM e da Elebra, entre outros. Falaremos sobre o início da pós-graduação em Computação, sobre a Escola de Computação, sobre CAPES, CNPq e FAPESP, sobre SBC e alguns eventos ligados à Computação de Alto Desempenho, a Política Nacional de Informática e o estágio atual em Computação de Alto Desempenho no País. O avanço nesses 60 anos é fantástico. Essa palestra pretende homenagear todos aqueles que estavam lá e contribuíram para este avanço.

Walner Mendonça dos Santos - IMPA

Encontrar subgrafos monocromáticos em colorações de grafos completos é uma área de pesquisa clássica em combinatória. Uma outra área de pesquisa que tem se desenvolvido nos últimos anos foca em particionar ou cobrir colorações de grafos completos com subgrafos monocromáticos. Neste seminário, além de vermos como os problemas dessas duas áreas se relacionam, discutiremos em detalhes alguns resultados clássicos e veremos quais ferramentas têm sido desenvolvidas para estabelecer novos resultados na segunda área de pesquisa mencionada. Abordaremos também extensões de alguns desses resultados para grafos aleatórios.

Vitor Hugo Louzada Patricio - Itaú

Vitor Louzada tem graduação em Matemática Aplicada pela Unicamp (2008), Mestrado em Bioinformática pela USP (2011) e Doutorado em Física Estatística pela ETH Zurich (2014), onde estudou risco em redes complexas. Desde então, esteve em duas startups (50% faliram) e está atualmente no Itaú como especialista em ciência de dados, responsável por introduzir soluções avançadas de analytics nas diversas áreas de negócio do banco.

A ciência de dados vem revolucionando a forma como academia e indústria descobrem novos conhecimentos e tomam decisões através de um conjunto de técnicas e tecnologias para lidar adequadamente com dados. Por outro lado, estudos sobre redes complexas trouxeram valiosos insights sobre a organização de sistemas (biológicos, técnicos e humanos), apesar de não terem [ainda] virado moda entre as empresas. Nesta palestra, contamos um pouco sobre essas duas áreas do conhecimentos e damos algumas dicas de como elas poderiam ser unidas.

Renata Araujo - Mackenzie

Professora na Faculdade de Computação e Informática da Universidade Presbiteriana Mackenzie. Pesquisadora do LUDES-Laboratório de Ludologia, Engenharia e Simulação da COPPE/UFRJ. Diretoria de Educação da SBC (2018-2019). Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora do CNPq. Coordenadora do Grupo de Pesquisa e Inovação em Ciberdemocracia (CIBERDEM). Tem experiência de pesquisa, desenvolvimento tecnológico e inovação na área de Computação, com ênfase em Sistemas de Informação, atuando principalmente nos seguintes temas: governo e democracia digital, gestão da inovação, gestão de processos de negócio e sistemas colaborativos. Possui graduação em Informática pela Universidade Federal do Rio de Janeiro (1992), mestrado (1994) e doutorado (2000) em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro. Tem atuado continuamente na consolidação da comunidade de ensino e pesquisa em Sistemas de Informação no Brasil, em particular junto Comissão Especial de Sistemas de Informação junto à Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

Nesta palestra, quero apresentar minha contribuição para o conhecimento e debate sobre o design de tecnologias que permitam maior equidade de acesso a espaços, participação e bem-estar para todos os indivíduos – o que ouso chamar de Ciberdemocracia – e, mais especificamente, o acesso, participação e satisfação no diálogo entre cidadãos e o poder público. Meu olhar sobre este tema é do ponto de vista de uma pesquisadora na área de Sistemas de Informação - uma das áreas da Computação que tenta compreender a Computação em seu contexto, as alternativas para o design e construção de tecnologias computacionais inovadoras para uso pela sociedade e os impactos deste design nas atividades humanas. Seja bem-vindo.

Diego Restrepo - University of Colorado, EUA

Dr. Restrepo is a systems neuroscientist with a background in biophysics. Dr. Restrepo has a B.Sc. in Physics at University of British Columbia and a Ph.D in Biophysics at University of Rochester. Dr. Restrepo´s goal is to understand how brain circuits mediate decision making to complex sensory input. Dr. Restrepo´s lab study how sensory processing areas of the olfactory and somatosensory systems handle information relevant to decision-making, and how they interact with downstream regions such as piriform cortex and amygdala. Dr. Restrepo uses an interdisciplinary approach employing awake behaving tetrode and advanced optical recording, closed loop optogenetics and computational neuroscience. His laboratory is involved in developing novel approaches to study circuit function in robust collaborations with physicists and engineers. Dr. Restrepo uses computational modeling as a predictive tool to guide experimental studies and a multidisciplinary approach to tackle challenging questions in systems neuroscience.

The olfactory system has the daunting task of responding quickly to a multidimensional sensory input made up of thousands of independent degrees of freedom. In this presentation I will address the role of myelin in successful processing of information on odor identity. I will review our computational studies of oscillations in the olfactory bulb and how they relate to decoding of odor identity. Our modeling shows that gamma oscillations are coupled to slow theta oscillations linked to respiration (phase amplitude coupling or PAC). Importantly, PAC changes as an animal learns to differentiate odorants, changing the ability to decode odorant identity based on theta phase-referenced local field potential gamma power. Interestingly, there is a sharp change in dimensionality of these phase-referenced oscillations. In the second section of the talk I will address how our understanding of odor identity decoding is directly relevant to understanding the role of myelin in odor identification. I will present a study showing that mild demyelination alters olfactory signal processing and I will speculate on how myelin affects sensory processing.

Fabio Kon - IME-USP

Possui graduação em Ciência da Computação pela USP (1990) e em Música (Instrumento - Percussão) pela UNESP (1992). PhD em Ciência da Computação pela University Of Illinois At Urbana-Champaign (2000), atualmente, é Professor Titular da Universidade de São Paulo. Tem 30 anos de experiência em Desenvolvimento de Software e realiza pesquisas nas áreas de Sistemas Distribuídos, Cidades Inteligentes, Métodos Ágeis, Empreendedorismo e Computação Musical. Fabio é Distinguished Scientist da ACM e Editor-in-Chief do Journal of Internet Services and Applications. Foi diretor internacional da Open Source Initiative (OSI) e Diretor do Centro de Competência em Software Livre (CCSL) do IME/USP. É Coordenador-Adjunto de Pesquisa para Inovação da FAPESP, membro do conselho da Sociedade Brasileira de Computação e avaliador de propostas altamente inovadoras do programa Horizon 2020 da European Commission. Atualmente é Fulbright Visiting Professor no MIT Senseable City Lab onde desenvolve pesquisas na área de Cidades inteligentes.

Avanços recentes na Ciência da Computação e na Tecnologia da informação nas áreas de Big Data, IoT, Computção em Névoa, Computação Móvel e Aprendizado de Máquina nos oferecem uma oportunidade única de melhorar a qualidade de vida das cidades contemporâneas. Nesta palestra, apresentaremos uma série de projetos de pesquisa em andamento cujos resultados concretos podem contribuir significativamente para a gestão pública, elaboração de políticas públicas baseadas em evidência e no empoderamento da população para lidar com os problemas da cidade.

Cristina G. Fernandes - IME-USP

Cristina G. Fernandes é professora do Departamento de Ciência da Computação da Universidade de São Paulo (USP) desde 1988. Ela é Bacharel em Ciência da Computação e Mestre em Matemática Aplicada pela USP. Fez o doutorado no Georgia Institute of Technology, EUA, no Programa Algorithms, Combinatorics, and Optimization. Desde o seu doutorado, ela trabalha em problemas de três áreas: algoritmos, teoria dos grafos, e otimização combinatória. Cristina já foi, por duas vezes, professora homenageada pelos alunos do Bacharelado em Ciência da Computação da USP, e é frequentemente convidada a dar palestras nos chamados encontros da computação organizados pelos alunos. Uma de suas citações favoritas é "Talk is cheap. Show me the code.", de Linus Torvalds. Você pode encontrar mais informação sobre ela e o seu contato em sua página na web: http://www.ime.usp.br/~cris/.

Estruturas de dados permitem operações de acesso e de modificação. As operações de modificação usualmente alteram, em geral de forma irreversível, o estado da estrutura, impedindo assim o acesso a versões anteriores desta.

Existem na literatura versões das estruturas de dados mais conhecidas que permitem não só o acesso a versões anteriores da estrutura, mas também modificações a estas versões anteriores. Estas são chamada de estruturas de dados temporais. Evidentemente o que se busca são estruturas de dados temporais eficientes, tanto em termos de consumo de tempo como de espaço.

Esta palestra será uma introdução a estruturas de dados temporais, incluindo um exemplo de aplicação de uma destas estruturas. O exemplo trata de um problema em geometria computacional, com isso aproveitaremos também para introduzir um pouco desta outra área da computação.

Carlos Eduardo de Barros Paes - PUC-SP

Carlos Paes possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica de São Paulo (1994), mestrado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2000) e doutorado em Engenharia Eletrônica e Computação pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (2008). Realizou pós-doutorado no Instituto de Ciências Matemáticas e Computação (ICMC) da Universidade de São Paulo (USP) e estágio de pesquisa no Institut de Recherche em Informatique et Systèmes Aléatoires da Université Bretagne-Sud (UBS, França). Atualmente é professor assistente doutor do Departamento de Computação da Pontifícia Universidade Católica de São Paulo e coordenador dos cursos de bacharelado em Ciência da Computação e especialização em Engenharia de Software. Participou de projetos estratégicos nas áreas de defesa (Marinha do Brasil) e controle do tráfego aéreo (Comissão de Implantação do Sistema de Controle do Espaço Aéreo e FINEP). Coordenou durante 10 anos projetos de pesquisa e inovação em pequenas empresas (PIPE) com o apoio da FAPESP (Fases I e II). Tem experiência na área de Ciência da Computação e na indústria de software, com ênfase em Engenharia de Software e Sistemas, atuando principalmente em temas como Processos de desenvolvimento de software/sistemas, Engenharia de Sistemas-de-Sistemas (SoS), Arquitetura e Modelagem de Software, Programação Orientada a Objetos e Sistemas Distribuídos. É também sócio da Sociedade Brasileira da Computação (SBC).

A soberania e a proteção nacional requerem uma diversidade de sistemas interdependentes que, em conjunto, proporcionam uma grande infraestrutura para a segurança nacional, possibilitando um monitoramento e controle contínuos. Esses sistemas garantem a troca de informações confidenciais, ao mesmo tempo em que fornecem funcionalidades mais complexas quando trabalham juntos e formam alianças conhecidas como Sistemas-de-Sistemas (SoS). Nesta palestra será apresentado um relato de experiência no cenário de defesa brasileiro, externando o conhecimento adquirido na forma de lições aprendidas durante a condução de um projeto real e estratégico para o Brasil chamado SisGAAz (Sistema de Gerenciamento da Amazônia Azul). Na palestra serão relatadas a experiência no projeto arquitetural do SisGAAz e os principais desafios que foram superados durante o projeto e outros que ainda precisam ser enfrentados.

Daniel Macedo Batista - IME-USP

O Professor Daniel Macêdo Batista possui graduação em Ciência da Computação pela UFBA e mestrado e doutorado em Ciência da Computação pela Unicamp. Desde 2011 é professor do Departamento de Ciência da Computação do IME/USP onde tem orientado trabalhos de graduação, mestrado e doutorado, e coordenado projetos de pesquisa em tópicos de redes de computadores, com destaque para o projeto "GT-EWS - Mecanismos para um Sistema de Alerta Antecipado" financiado pela RNP. Atualmente o Professor Daniel é membro do INCT da Internet do Futuro para Cidades Inteligentes (http://interscity.org/). Os principais tópicos de interesse do Professor Daniel no momento são: redes 5G, smart grids, segurança em Internet das Coisas e a aplicação de técnicas avançadas de ciência de dados na resolução de problemas em redes de computadores.

O surgimento de novas aplicações e o rápido aumento no número de dispositivos conectados à Internet justificam as mudanças constantes da mesma, obtidas com a criação de novos protocolos e com mudanças na sua infraestrutura. Nesta palestra será apresentada uma breve história das redes de computadores e serão descritos os avanços de pesquisa recentes em redes de quinta geração (5G), redes definidas por software (SDN) e Internet das Coisas (IoT), destacando como essas redes devem moldar a Internet nos próximos anos.

João Moreira - SUSE Labs

João Moreira is a Senior Toolchain Engineer at SUSE Labs. He holds a Ph.D. from Unicamp, where he worked on Control-Flow Integrity models for the Linux Kernel. Previously, João was a speaker in many events, including Linuxdev-br, Black Hat Asia, H2HC, EkoParty and FISL.

Through live patching it is possible to fix software bugs on-the-fly, preventing the need for downtime. Such capability is of great interest to system administrators, since it enables the correction of critical problems, such as security bugs, without jeopardizing the whole system’s availability. Live patching is not only being successfully used on enterprise versions of Linux as it has already paved its way into the upstream kernel source. While the benefits of live patching stand clear in the kernel context due to the obvious costs of rebooting a server, such remained blurred for user space applications. Yet, there are still many situations where this feature would be desirable. In this work, we present a reasonable and light-weight approach which does not require source modification for enabling live patching of user space libraries.

H Ulrich Hoppe - University of Duisburg-Essen, Alemanha

Dr. H. Ulrich Hoppe holds a full professorship in the area “Collaborative and Learning Support Systems” at the University of Duisburg-Essen (Germany). After his PhD on interactive programming in math education in 1984, Ulrich Hoppe has worked for about ten years in the area of intelligent user interfaces and cognitive models in HCI, before he re-focused his research on intelligent support in educational systems and distributed collaborative environments in 1995. With his COLLIDE Research Group he has participated in more than ten European projects on Technology-enhanced learning. He was one of the initiators of the European Network of Excellence Kaleidoscope (2004-07). Currently he is engaged in as a PI in a Research Training Group on “User Centred Social Media” funded by the German National Science Foundation since 2015. His research is focused on computational techniques for learning and knowledge building. He is particularly interested in combining network analysis techniques with other data mining methods in the study and support of online (learning) communities.

The new field of Learning Analytics features an inherent interest in algorithms and computational methods of analysis. This makes it an interesting area of study for computer scientists and mathematically inspired researchers. A differentiated view of the different types of approaches is relevant not only for technology developers but also those involved for the design and interpretation of analytics applications. The spectrum of different analytic approaches ranges from analytics of (1) network structures including actor-actor (social) networks but also actor-artefact networks, (2) processes using methods of sequence analysis, and (3) content using text mining or other techniques of artefact analysis. Concerning network-based approaches (1), standard methods of Social Network Analysis (SNA), such as centrality measures or subcommunity detection, have received considerable attention in recent research. Still less known are approaches that use network analysis methods in combination with semantic networks and content analysis. Recent studies will be presented to exemplify challenges and potential benefits of using advanced computational methods that combine different methodological approaches.

Alexandro Baldassin - UNESP

O Prof. Alexandro Baldassin completou seu programa de doutoramento no Instituto de Computação, UNICAMP, em 2009. Durante este período, teve a oportunidade também de atuar junto ao grupo da Microsoft Research liderada pelo Prof. James Larus, onde colaborou com a equipe da Microsoft que trabalhou no STM.NET. O Prof. Baldassin é atualmente docente do IGCE/UNESP, tendo publicações recentes na TRANSACT’14 (best paper candidate), PPoPP’15 e ICS'17 sobre o tema da palestra.

Proposto como um novo modelo para programação e execução de programas concorrentes em 1993, Memória Transacional (TM - Transactional Memory) tem sido tema de intensa pesquisa desde 2003. Esta palestra pretende apresentar os conceitos principais de TM, mostrar a evolução da pesquisa durante os últimos anos e a situação atual em que se encontra. Empresas como a Intel (Haswell) e IBM (BlueGene, System Z e Power8) adicionaram recentemente suporte em hardware para a execução de transações, revigorando a pesquisa nessa área e abrindo novas discussões quanto ao seu futuro.

Marcelo Finger - IME-USP

É professor titular do Instituto de Ciência da Computação do Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo, bolsista 1C de produtividade em pesquisa do CNPq, editor do The Scientific World Journal, do São Paulo Journal of Mathematical Sciences e da Revista de Informática Teórica e Aplicada, editou special issues nos periódicos Annals of Mathematics in Artificial Intelligence (2001) e Theoretical Computer Science (2014). Possui graduação em Engenharia Eletrônica pela Universidade de São Paulo (1988), mestrado em Foundations of Advanced Information Technology - Imperial College of Science, Technology and Medicine (1990) e doutorado em PhD in Computing - Imperial College of Science and Technology, University of London (1994), Livre-docente (2001) e titular (2011) em Ciência da Computação pelo Instituto de Matemática e Estatística da Universidade de São Paulo.

Foi professor visitante em departamentos de Ciência da Computação na Universitée Paul Sabatier - Toulouse (2011) e na Cornell University (2012-2013). Atualmente é professor titular da Universidade de São Paulo. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Dedução Automática, Raciocílo Lógico-Probabilístico e atuando principalmente nos seguintes temas: Lógica, inteligência artificial, Bancos de Dados Humanidades Digitais e Linguistica Computacional.

É bolsista de produtividade em pesquisa do CNPq desde 1996. Entre vários prêmios, destacam-se Convocation Sesquicentenial (1990), Armstrong Prize and Medal (1994), Prêmio Jabuti (2007 -1o lugar, Ciências Exatas, Tecnologia e Informática) e Prêmios de Desempenho Didático (2002, 2004, 2005, 2006).

Desenvolve pesquisas envolvendo raciocínio lógico-probabilístico visando entender a interação entre estas duas formas básicas de raciocínio, sua complexidade computacional e suas aplicações em Inteligência Artificial, Bancos de Dados, Linguística Computacional e Humanidades Digitais.

We investigate the intersection of deductive reasoning with explicit quantitative capabilities. These quantitative capabilities encompass probabilistic reasoning and counting quantifiers. The need to have a combined reasoning system that enables a unified way of reasoning with quantities has always been recognized in modern logic, as proposals of probabilistic logic reasoning are present since the work of Boole [1854]. Equally ubiquitous is the need to deal with cardinality restrictions on finite sets. We explore a common way to deal with these deductive quantitative capabilities, involving a framework based on Linear Algebra and Linear Programming. The distinction between probabilistic and cardinality reasoning comes from the different family of algebras employed.

H Ulrich Hoppe - University of Duisburg-Essen, Alemanha

Dr. H. Ulrich Hoppe holds a full professorship in the area “Collaborative and Learning Support Systems” at the University of Duisburg-Essen (Germany). After his PhD on interactive programming in math education in 1984, Ulrich Hoppe has worked for about ten years in the area of intelligent user interfaces and cognitive models in HCI, before he re-focused his research on intelligent support in educational systems and distributed collaborative environments in 1995. With his COLLIDE Research Group he has participated in more than ten European projects on Technology-enhanced learning. He was one of the initiators of the European Network of Excellence Kaleidoscope (2004-07). Currently he is engaged in as a PI in a Research Training Group on “User Centred Social Media” funded by the German National Science Foundation since 2015. His research is focused on computational techniques for learning and knowledge building. He is particularly interested in combining network analysis techniques with other data mining methods in the study and support of online (learning) communities.

Although Seymour Papert had already used the term “Computational Thinking” (CT) in the context of the development of the Logo programming language that reached a wider distribution in the 1980's, the current discussion of CT can be traced back to Wing (2006). Wing characterized CT by stating that it “involves solving problems, designing systems, and understanding human behavior, by drawing on the concepts fundamental to computer science”. The focus here is on ways of thinking and reasoning, which include representing information in the form of data structures as well as techniques for the specification of algorithms for data processing and analysis. Currently the practical teaching of CT skills is dominated by using so-called "visual block-based programming environments". Yet, this practice (esp. with the Scratch environment) shows severe deficits in the adoption of computational abstractions so that other languages and constructive formal methods (e.g. Petri nets or grammars) should also be considered. Beyond its direct relevance as an essential skill for professions in information technology and computing systems, CT is also considered in important ingredient of scientific methods and scientific reasoning in general. Several recent suggestions combine the building of computational models and representations with the development of scientific understanding in areas such as physics or biology. The talk will lay out the foundations of Computational Thinking and will also report on expereince with computational tools for scientific inquiry learning.