Resumo

Uma Cidade Inteligente (Smart City) é geralmente definida como um ambiente com infraestrutura física com foco em propor soluções diversos desafios, dentre eles incluem melhoria do ambiente de convivência, aumento de qualidade de vida, segurança, mobilidade, acesso digital, identificação e correção de problemas sociais, dentre outros. As cidades inteligentes buscam abordar tais desafios de forma mais eficiente, fazendo uso de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs). Assim, no cenário em que cada vez mais a população mundial vive em cidades além de amplo desenvolvimento tecnológico vivenciado mundialmente nos últimos anos, cada vez mais são gerados dados e informações. O objetivo deste painel é discutir quais os desafios para a computação para desenvolver novas soluções para as cidades inteligentes, considerando questões de eficácia e sustentabilidade nas cidades.

Bios

Flavia Bernardini possui graduação (UNESP – 1999), mestrado e doutorado (USP – 2002 e 2006) em Ciência da Computação. É professora associada do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF). É uma das coordenadoras do Núcleo de Análise de Dados para a Cidadania (D4Ctz), e atua como colaboradora no ADDLabs e no LabESI. Tem experiência na coordenação e execução de projetos de pesquisa e desenvolvimento desde 2007, envolvendo principalmente o desenvolvimento de sistemas que utilizam Inteligência Artificial e Aprendizado de Máquina para diversos problemas em diferentes domínios de aplicação. Na última década, tem voltado seus interesses para a temática de Cidades Inteligentes. Em todo esse contexto, possui diversos trabalhos publicados, com diversas orientações de graduação, mestrado e doutorado concluídas e em andamento. Participa como pesquisadora colabora da Rede Brasileira de Cidades Inteligentes e Humanas.

Flávia Delicato é professora associada do IC-UFF. Seus principais interesses de pesquisa são middleware para Edge/Fog Computing e Internet das Coisas, redes de sensores sem fio, sistemas inteligentes e adaptativos, virtualização de sensores, e engenharia de software aplicada à sistemas ciberfísicos. Ela possui 2 livros e mais de 180 artigos publicados. Tem coordenado e participado de projetos de P&D financiados por empresas como EMC, Dell e Petrobras. Além disso, sua pesquisa tem recebido financiamento de agências de fomento brasileiras e internacionais, incluindo CNPq, RNP, FAPESP, FAPERJ, CENPES, MCT, Fundacion Carolina e The Australian Agency for International Development (AusAID). Tem atuado como Coordenadora Geral e de Programa em várias conferências nacionais e internacionais. É bolsista de Produtividade em Pesquisa nível 1D do CNPq, e de 2012 a 2019 foi Jovem Cientista do Nosso Estado da FAPERJ. Atua como revisora de mais de 30 revistas internacionais e como membro de comitês de programas de várias conferências nacionais e internacionais. Atualmente, é membro do Corpo Editorial de vários periódicos internacionais, como Ad hoc Networks, ACM Computer Surveys, IEEE Transactions on Service Computing e IEEE Open Journal of the Communications Society. Desde 2017 é membro do Comitê Técnico da IEEE em Smart World (Technical Committee on Smart World - SWTC - https://cis.ieee.org/technical-committees/smart-world-technical-committee/smart-world-members).

Luis Satoru é Doutor em Engenharia de Sistemas e Computação pela COPPE Sistemas/UFRJ. Atualmente é Professor Titular no IC-UFF, Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminensen (UFF) e Bolsista de Produtividade (PQ) do CNPq. Algumas das funções atuais incluem: Editor associado da revista Pesquisa Operacional da SOBRAPO e da Revista Electrônica del Instituto Chileno de Investigación Operativa ICHIO; Consultor Ad Hoc dos seguintes órgãos de fomento: CNPq, CAPES, FAPERJ-RJ, FAPESP-SP, FAPEMIG-MG, FACEPE-PE, FAPEAL-AL, FAPERN-RN, FUNCAP-CE, FAPESB-BA, FINEP, FONCYT (Argentina) todos na área de Computação. Orientador de dissertações de Mestrado e teses de Doutorado no IC/UFF e na COPPE/UFRJ (como orientador externo); Supervisor de Pós-Doutorandos no IC/UFF; Membro de diversos Comitês de Programas/Científico de eventos nacionais e internacionais anualmente. Desde 2008 recebe Grant associado ao Prêmio "Cientista do Estado do Rio de Janeiro" concedido pela FAPERJ (Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Rio de Janeiro) (Grant:2009-2011; 2012-2014; e 2015-2017; 2018-2020). Já coordenou diversos Projetos de Pesquisa com apoio de órgãos de fomento como: CAPES, CNPq, FINEP, FAPERJ, CAPES-COFECUB (Brasil-França), Comunidade Européia. Atualmente faz parte do Comitê Gestor do HUB RIO (Centro de Excelência em Transformação Digital & Inteligência Artificial do Estado do Rio). Atua em áreas de pesquisa que incluem: Inteligência Computacional; Otimização, Pesquisa Operacional, Processamento de Alto Desempenho e Mineração de Dados.

Thais Batista é professora Titular da Universidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN), onde atua desde 1996. Thais é Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Nível 1D. Realizou doutorado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro - PUC-Rio (2000), pós-doutorado na Universidade de Lancaster - UK (2004-2005) e Estágio Sênior na mesma Universidade, no período 2013-2014. Atualmente é do Comitê Assessor de Ciência da Computação (CA-CC) do CNPq. Atualmente participa do projeto Smart Metropolis, no contexto de desenvolvimentos para Cidades Inteligentes. Suas áreas de interesse incluem Arquitetura de Software e Sistemas Distribuídos, com foco nos seguintes temas: Middleware, Computação em Nuvem, Internet das Coisas (IoT) e Desenvolvimento para Cidades Inteligentes. Tem mais de 200 artigos publicados e orientações concluídas de 10 teses de doutorado e 30 dissertações de mestrado.

Resumo

Aplicações estratégicas para o país, como as da área de petróleo, meteorologia e biologia, dependem de computação de alto desempenho (High Performance Computing – HPC) para processar grandes quantidades de dados. Nuvens computacionais têm surgido como uma alternativa de baixo custo para HPC, oferecendo um conjunto de recursos virtualizados que podem ser rapidamente provisionados e dinamicamente escalonáveis. Este painel discutirá os principais desafios para superar dificuldades que o uso desta plataforma impõe para a minimização do tempo de execução e custos financeiros, respeitando também acordos de nível de serviço.

Bios

Lúcia Drummond graduou-se no Bacharelado em Matemática modalidade Informática pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro em 1987, concluiu o mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1990, quando participou da equipe de desenvolvimento do primeiro computador paralelo da Coppe. Realizou o doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação pela Universidade Federal do Rio de Janeiro em 1994, tendo o principal artigo da sua tese obtido um Prêmio de estímulo à pesquisa concedido pelo Ministério de Ciência e Tecnologia e Compaq Computer Brasil realizado pela Academia Brasileira de Ciências. Em 2000 recebeu o Prêmio de Jovem Cientista do Estado concedido pela FAPERJ. Ingressou na Universidade Federal Fluminense em 1989, participando do projeto de criação da pós-graduação no Departamento de Ciência da Computação. Atualmente é Professora Titular, atuando nas graduações presenciais e à distância, e no programa de pós-graduação, orientando alunos de mestrado e doutorado. É Pesquisadora Nível 1 do CNPq, possuindo mais de 100 publicações em periódicos e anais de conferências nacionais e internacionais. No momento, também, é coordenadora de Pós-Graduação Stricto Sensu, na Pró-reitoria de Pesquisa, Pós-graduação e Inovação da Universidade Federal Fluminense.

Alba Cristina Melo possui graduação em Processamento de Dados pela Universidade de Brasília (1986), mestrado em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1991) e doutorado em Ciência da Computação pelo Institut National Polytechnique de Grenoble (1996). Atualmente é Professor Titular da Universidade de Brasília e IEEE Senior Member. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: bioinformatics, high performance computing, distributed shared memory, cloud computing, memory consistency models, cluster computing, GPUs e FPGAs.

Philippe Navaux possui graduação em Engenharia Elétrica pela UFRGS(1970), especialização em Engenharia Nuclear pela UFRGS(1970), mestrado em Física Aplicada pela UFRGS (1973) e doutorado em Informática pelo Institut National Polytechnique de Grenoble(1979). Foi Coordenador da Área da Computação do Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, professor titular da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Pesquisador 1 do CNPq, Consultor da Capes, do CNPq, da FINEP, da FAPERJ, da FAPESP, da FACEPE, da FAPEMIG, Avaliador do DoE (USA), e da ANR (FR), membro Scientific Board -do projeto Visionair da Comunidade Européia, Membro de corpo editorial do periódico Parallel Computing, e de outros periódicos. Membro do Conselho e da Diretoria - Vice-Presidente do Centro de Integração Empresa Escola do RS, Membro do Conselho do Fundação Luiz Englert. Área de atuação em Arquitetura de Computadores, Processamento Paralelo e Avaliação de Desempenho. Orientou cerca de 100 alunos de mestrado e doutorado e publicou mais de 400 artigos em periódicos e conferências.