Ambiente de Internet das Coisas para o Extrativismo Sustentável Não Madeireiro

/LincSniffer: An Ensemble Method for Prediction of Long Intergenic Non-Coding RNAs

/Algoritmos Genéticos para Filogenia Viva

/Otimização de Recursos Computacionais para Processamento de Big Geospatial Data em Provedores de Nuvem

Local: Sala Multiuso CIC

Horário: 14h

Palestrante: Henrique Pereira de Freitas Filho (doutorando)

Título: Ambiente de Internet das Coisas para o Extrativismo Sustentável Não Madeireiro

Resumo: Em países em desenvolvimento como o Brasil que possuem uma economia voltada para a agroindústria, a aplicação de tecnologias computacionais nos processos de produção ou manejo florestal é essencial para melhorar a eficiência de tais processos e consequentemente o seu ganho econômico. Com o desenvolvimento da Internet das Coisas (IoT), uma ampla gama de aplicações tem sido desenvolvida para a agroindústria nos últimos anos, principalmente voltada para a agricultura de precisão, porém, quase não há aplicações IoT para o extrativismo sustentável, a principal atividade de manejo florestal, que também é bastante importante para os países em desenvolvimento. O extrativismo de produtos madeireiros é o principal extrativismo praticado em muitos países em desenvolvimento atualmente, devido a isso, a maioria das legislações criadas e tecnologias desenvolvidas são voltadas para a prática desse extrativismo, com isso, o extrativismo não madeireiro normalmente é deixado de lado. A falta de políticas específicas para o extrativismo não madeireiro, bem como de investimento em tecnologia para o aprimoramento da produção, colabora para a continuidade da atividade em moldes rudimentares, cujos métodos tradicionais de extração normalmente geram um grande desperdício de matéria prima, baixa qualidade e um baixo preço pago por estes produtos. Diante disso, este trabalho propõe um ambiente de internet das coisas para o extrativismo sustentável não madeireiro independente de tecnologia. Com esta proposta pretende-se realizar o extrativismo sustentável não madeireiro de forma mais eficiente e adaptável às diferentes tecnologias computacionais.

 

Horário: 14h30

Palestrante: Lucas Maciel Vieira (mestrando)

Título: LincSniffer: An Ensemble Method for Prediction of Long Intergenic Non-Coding RNAs

Resumo: Given the importance of the roles played by lincRNAs, the increase of biological researches foccusing on them, and its specific features, this project propposes a model using ensemble learning to discriminate lincRNAs from PCTs, in order to get a more specific  and accurated model.

 

Horário: 15h

Palestrante: Rafael Lins Fernandes (mestrando)

Título: Algoritmos Genéticos para Filogenia Viva

Resumo: O objetivo principal do trabalho é solucionar o problema da filogenia viva, tendo como entrada uma matriz de características, usando algoritmos genéticos. São propostos pelo trabalho uma alteração em algoritmos de filogenia pequena para o caso da filogenia viva e um algoritmo genético que possa solucionar o problema da filogenia viva grande. Foi proposto e implementado um algoritmo e seus resultados e funcionamento foram analisados.

 

Horário: 15h30

Palestrante: João Bachiega Junior (mestrando)

Título: Otimização de Recursos Computacionais para Processamento de Big Geospatial Data em Provedores de Nuvem

Resumo: O trabalho propõe uma arquitetura que seja capaz de processar grandes volumes de dados geográficos e espaciais por meio de ferramentas atualmente existentes para o tratamento deste tipo de dados, em infraestrutura alocada em provedores de nuvem pública e que se obtenha a melhor relação custo x benefício, ou seja, a utilização dos recursos computacionais deverá ocorrer de maneira otimizada

 

Profa Célia Ghedini Ralha (Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo.)

Coordenadora dos Seminários de Pós-Graduação em Informática 2017-2