Computação Aplicada

Estudos em Inteligência Computacional envolvem o desenvolvimento de técnicas computacionais flexíveis, a aplicação destas técnicas para resolução de problemas e a modelagem de processos cognitivos e inteligentes. São encontrados em sistemas inteligentes capacidades de adaptação, aprendizado, raciocínio, autonomia, percepção, ação, dentre outras.

A área de Otimização estuda a escolha do melhor elemento pertencente a um conjunto de elementos, baseando-se na avaliação de uma função objetivo (a qual estabelece um critério de comparação entre os elementos). Nosso grupo trabalha na elaboração de modelos matemáticos e algoritmos para diferentes problemas de otimização. Dentre as técnicas investigadas, podem-se destacar programação inteira mista, otimização combinatória, heurísticas inteligentes e métodos híbridos (combinando diferentes técnicas). As áreas de aplicação priorizadas pelo grupo são otimização de processos de produção e problemas de logística em geral, problemas de escalonamento e problemas em teoria dos grafos.

A Interação Humano-Computador - IHC estuda os fenômenos de comunicação entre as pessoas e os sistemas de computacionais por meio de metodologias quantitativas, qualitativas ou híbridas, com ênfase no design (projeto), implementação e avaliação de sistemas computacionais interativos. As pesquisas nessa subárea abarcam os seguintes tópicos: teoria de IHC, design da interação; Semiótica aplicada à Computação; avaliação de interação (usabilidade técnica, usabilidade pedagógica, comunicabilidade, acessibilidade, experiência do usuário); ensino de IHC; integração de IHC e Engenharia de Software.

A subárea Informática e Educação (IEDU) estuda as relações entre a Ciência da Computação e a Educação. A partir de investigações de natureza interdisciplinar, esta subárea considera elementos qualitativos e quantitativos para compreender fenômenos que envolvem essas duas disciplinas, bem como conceber e investigar soluções tecnológicas de apoio ao ensino e à aprendizagem. As pesquisas nesta subárea dividem-se em três grandes tópicos: Educação em Computação (didática da computação; metodologias de ensino e aprendizagem; formação de professores de computação; cursos e currículos; computação e multidisciplinaridade); Informática na Educação (tecnologias digitais livres para/na educação; recursos educacionais abertos (REA); educação on-line; softwares educacionais; ambientes virtuais de aprendizagem (AVA); design e avaliação de sistemas de software educacional (usabilidade pedagógica)) e Computação, Educação e Sociedade (interação entre Computação, Educação e Sociedade; aspectos sociotécnicos em ambientes computacionais para ensino-aprendizagem, inclusão/letramento digital, tecnologias digitais para inclusão social).

A subárea de Sistemas de Informação, Banco de Dados e Web (SIBW) agrega tópicos de pesquisa que possuem forte intersecção entre si. O desenvolvimento de soluções atuais envolvem, na maioria das vezes, a manipulação de um Sistema de Informação voltado para Web com a persistência através de tecnologias de Banco de Dados. As pesquisas em Sistemas de Informação combinam aspectos multidisciplinares das áreas da Ciência da Computação, Matemática, Ciência da Informação, Administração, Comportamento Organizacional, entre outras. A aplicação dos diversos domínios de conhecimento na busca por soluções aos problemas envolvendo os Sistemas de Informação tem recebido um especial destaque. As pesquisas em Web combinam recentes avanços nas áreas de Ciência da Web, Sistemas de Recomendação, Serviços Web, Web Semântica, Web de Dados (e Dados Linkados), Web Social, Web das Coisas, dentre outros. A Web tem evoluído como um grande repositório de dados (Big Data) e disseminação da informação. Cada vez mais, dados e websites têm incorporado componentes semânticos permitindo o desenvolvimento de aplicações e serviços mais inteligentes. A Web tem ampliado as oportunidades e desafios de pesquisa, referente a sua própria evolução e, consequentemente, com a grande quantidade de dados publicados, as pesquisas em Banco de Dados têm apresentado diversos avanços no gerenciamento destas informações. O grande volume de dados incentiva o desenvolvimento de soluções diferentes das tradicionais, contribuindo para os desafios desta área. A heterogeneidade destes dados exige mecanismos específicos para a extração de informações relevantes, bem como novas formas de autoria, apresentação, navegação e publicação de dados com semântica associada. Além disso, uma análise semântica destes dados contribui para a obtenção destas informações de uma maneira automatizada. Esta informação contextualizada tem ampliado as oportunidade de descoberta do conhecimento.

Alguns temas de pesquisa desta subárea têm recebido especial destaque, tais como: Aplicações de Sistemas de Informação, Arquitetura Orientada a Serviços e Serviços Web, Ontologias, Linked Data, Sistemas Colaborativos, Computação Ubíqua e Sensível ao Contexto, Web Semântica, Extração da Informação, Sistemas de Recomendação, Recuperação da Informação, Similaridade Semântica, Web das Coisas, Web Social, dentre outras. Pesquisadores desta subárea atuam nos Grupos de Pesquisa: CEManTIKA, FORMAS, WISER e nos Laboratórios: Laboratório de Engenharia de Software e Laboratório de Sistemas Distribuídos.