Local: Sala Multiuso CIC

Horário: 14h

Palestrante: Daniel Saad Nogueira Nunes (doutorando)

Título: Um algoritmo de compressão por gramáticas baseado em ordenação de sufixos

Resumo: Neste trabalho apresentaremos o GCIS, um algoritmo de compressão por gramáticas baseado em ordenação de sufixos. Comparações feitas com demais compressores mostram que ele pode ser utilizado de maneira competitiva.

Horário: 14h30

Palestrante: Jefferson Chaves Gomes (mestrado)

Título: Mecanismo de Tolerância a Falhas em Ambientes de Federação de Nuvem Computacional

Resumo: A computação em nuvem é tipicamente caracterizada por hospedar sistemas de larga escala, que apresentam comportamento dinâmico e escalável devido à sua grande oscilação de carga de trabalho. Porém, a influência dessas características afetam diretamente a dependabilidade e a segurança de sistemas implantados em ambientes de nuvem. Atualmente, com o objetivo de obter maior poder computacional ou maior capacidade de armazenamento, muitos usuários estão migrando do modelo de nuvem única para o modelo de nuvem federada, pois neste modelo há a combinação de mais de um provedor de nuvem, o que possibilita o não compartilhamento da mesma infraestrutura, arquitetura ou localização geográfica. Em geral, o modelo de federação de nuvens é utilizado para estender ou potencializar a capacidade de sistemas em nuvem computacional. Todavia, o fornecimento de serviço confiável dentro de uma federação de nuvens, que depende da orquestração de várias nuvens para fornecer os serviços, continua a ser um problema não resolvido. Diante deste contexto, a proposta deste trabalho é implementar um framework de tolerância a falhas para plataformas de nuvens federadas, que possibilite a detecção e a recuperação proativa e reativa de falhas de forma dinâmica, automática e parametrizável. A parametrização proposta visa flexibilizar aos usuários finais, o nível de tolerância a falhas desejado, possibilitando que o mesmo otimize de acordo com sua necessidade, os custos necessários para tolerar falhas em seu modelo de negócio. Como estudo de caso, foi utilizada a plataforma de federação de nuvem BioNimbuZ.

Horário: 15h

Palestrante: Gustavo Siqueira Vinhal (doutorando)

Título: Aceleração de Algoritmos de Bioinformática utilizando placa Parallella

Resumo: O avanço tecnológico na área de aquisição de imagens ocasionou em um grande volumes de dados a serem processados. O tratamento desses dados exige novas tecnologias com alta capacidade de processamento. Em especial, imagens médicas possuem alta quantidade de dados que precisam ser processados em um tempo pequeno. Ao longo dos anos pesquisas estão sendo desenvolvidas utilizado algoritmos paralelos para fornecer uma solução eficiente com tempo de computação aceitável para tais problemas. O desenvolvimento desses algoritmos em hardware pode melhorar o desempenho do algoritmo. Nesse sentido, este trabalho apresenta a implementação de uma arquitetura que contenha algoritmos de processamento de imagens em uma placa Parallella.

Horário: 15h30

Palestrante: Jonathan Allis Salgando Lima (doutorando)

Título: Avaliação de filtros para reconstrução de imagens de Ressonância Magnética com Base em Compressive Sensing com Pré-Filtragem

Resumo: Nas técnicas de imageamento por ressonância magnética, um aspecto que tem sido muito estudado é a diminuição do tempo de aquisição de imagens, sem perda de qualidade da. Entre as abordagens propostas, os métodos baseados em Compressive Sensing tem obtido bons resultados de reconstrução de imagens quando poucas medidas são utilizadas. Recentemente, métodos de Compressive Sensing com pré-filtragem, que reconstroem versões filtradas da imagem de forma a completar o espectro, representam um avanço interessante na área. Por outro lado, apesar da qualidade dos resultados obtidos, poucos tipos de filtros foram testados utilizando este método. Neste trabalho, testamos o método Compressive Sensing com pré-filtragem, utilizando um conjunto novo de filtros, a fim de testar o seu desempenho em termos da qualidade da imagem reconstruída. Nossos resultados indicam que alguns dos filtros testados têm uma melhor qualidade que os filtros já testados na literatura.

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