Projetos de Pesquisa

 

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Álvaro Luiz Fazenda

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • computação em nuvem para a big-data em cidades inteligentes
  • O conceito de Cidades Inteligentes (Smart Cities) consiste no emprego de modernas técnicas de diversas áreas, em especial da Tecnologia da Informação e Comunicação, Engenharia Ambiental e Sanitária, Arquitetura, Urbanismo, Saúde, entre outros, para solucionar os principais desafios relacionados à melhoria da qualidade de vida e nas condições sócio-econômicas da vida cotidiana nas cidades. Para lidar com estes desafios, é necessário tratar de diferentes maneiras uma quantidade significativa de dados que podem ser obtidos das mais diversas formas, através de sensores que os coletam a partir de dispositivos baseados em Internet das coisas (IoT - Internet of Things). A velocidade, volume e variedade de dados passível de ser comumente coletado em ambientes urbanos é considerado grande demais para ser analisado por sistemas tradicionais, necessitando de técnicas de processamento e armazenamento de Big Data e, consequentemente, ser tratado por métodos especificamente desenvolvidos para este finalidade. Métodos para se lidar com big-data demandam, normalmente, arquiteturas computacionais com grande poder computacional, com diversas máquinas acopladas, grande quantidade de memória e de armazenamento, tal como a computação em nuvem (Cloud Computing). Neste projeto, planeja-se portar a plataforma InterSCity (Software livre desenvolvido e mantido pelo IME/USP como um framework para suporte a projetos em cidades inteligentes) para utilização da plataforma AWS (Amazon Web Services), desenvolvendo novas funcionalidades que permitam melhorar a usabilidade do sistema, disponibilidade e desempenho computacional em tarefas que envolvam a descoberta, interpretação e comunicação de padrões significativos nos dados (data analytics), incluindo métodos de aprendizagem de máquina. Além da plataforma InterSCity, também planeja-se executar o InterSCSimulator (simulador de cidades inteligentes também de código aberto e desenvolvido e mantido pelo IME/USP) no AWS para a geração de dados de testes dos novos serviços que serão desenvolvidos na plataforma InterSCity. O InterSCSimulator é capaz de simular um dia inteiro de uma grande cidade como São Paulo, porém isso demanda um alto poder computacional, o que torna o AWS um ambiente ideal para a execução de simulações de larga escala.
  • Universidade Federal de São Paulo - SP - Brasil
  • 14/09/2020-30/09/2022
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Álvaro Luiz Moreira Hypolito

Ciências Humanas

Educação
  • trabalho docente, currículo e gestão
  • O objeto deste estudo é abranger três dimensões articuladas, a saber – Trabalho Docente, Currículo e Gestão, no sentido de compreender como as políticas curriculares afetam e são afetadas pelos modelos gerencialistas e quais seus efeitos sobre o trabalho docente. A ideia é capturar essas relações a partir de estudos sobre a BNCC e sua introdução na rede municipal de ensino; da análise dos modelos de gestão articulados na política educativa nacional e local, assim como efeitos dessas políticas sobre o trabalho docente – por meio da análise de projetos de plano de carreira e políticas de formação, e também a partir de dados produzidos e não analisados em outra investigação.
  • Universidade Federal de Pelotas - RS - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Alvaro Luiz Neuenfeldt Júnior

Engenharias

Engenharia de Produção
  • uma estrutura de mineração de dados de seleção de heurísticas para o problema de empacotamento bidimensional retangular em faixas
  • Para problemas de otimização combinatória, o teorema “No-Free-Lunch” pressupõe que nenhum algoritmo é capaz de resolver de maneira eficiente todas as combinações de características (instância do problema) observadas. Assim, a definição de qual algoritmo melhor se ajusta as características para um problema é uma das tarefas mais complexas no contexto dos problemas de otimização combinatória. Por se tratar de um problema que envolve a combinação de uma série de variantes para a tomada de decisão, uma das formas mais práticas e úteis para tratar/resolver o problema de seleção de algoritmos é com o uso de técnicas de mineração de dados supervisionadas para a busca de padrões entre as variáveis explicativas do problema e as diferentes opções de algoritmos disponibilizados. Inserido neste contexto, o presente projeto tem por objetivo ajustar um modelo de classificação de algoritmos capaz de selecionar, com acurácia, a melhor opção de heurística de acordo com as características de cada instância do problema. O problema de empacotamento bidimensional retangular em faixas foi escolhido para testar a capacidade da metodologia proposta por ser um problema que possui uma ampla difusão no ramo industrial, em especial para o corte de chapas metálicas e tecidos.
  • Universidade Federal de Santa Maria - RS - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Álvaro Nunes Larangeira

Ciências Sociais Aplicadas

Comunicação
  • a gênese do jornalismo operário feminino no brasil
  • O projeto, tendo por base a exposição da exiguidade de estudos acerca das publicações operárias pela historiografia jornalística no período nascente do gênero, correspondente aos anos 1880-1920, reivindica um lugar próprio dentro da literatura da imprensa operária para o protagonismo feminino. A atividade jornalística desempenhada por mulheres é subalterna inclusive nos raros compêndios do periodismo operário-sindical e eventualmente representada em trabalhos biográficos em áreas afins ao jornalismo, corroborando com o propósito da presente pesquisa de cristalizar, no âmbito do campo da comunicação, uma memória da gênese da participação feminina na imprensa operária brasileira.
  • Universidade Tuiuti do Paraná - PR - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022
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Álvaro Silva Lima

Engenharias

Engenharia Química
  • utilização de líquidos iônicos na remoção e identificação de pesticidas contidos em matrizes vegetais alimentares
  • O presente projeto visa a utilização de líquidos iônicos de toxicidade desprezível (baseados em colinas) no processo de remoção de pesticidas de matrizes alimentares vegetais (MAV) como alface, tomate e uva, bem como o emprego de líquidos iônicos baseados em glicina-betaína na remoção de pesticidas de soluções extratoras convencionais de eliminação destes compostos de MAV e por fim seu emprego na melhoria da detecção de pesticidas em alimentos. Para tanto serão sintetizados líquidos iônicos a base de colina e avaliados quanto a citotoxicidade, além de sintetizar líquidos iônicos a base de glicina-betaína. Os líquidos iônicos assim obtidos serão empregados nos processos de extração. Serão também estudados a adsorção dos pesticidas utilizando suportes formados por resíduos agroindustriais como casca de camarão (quintina) e sabugo de milho (material lignocelulósico). Todos os processos baseiam-se em alternativas amigáveis com o meio ambiente. O projeto é uma parceria de um conjunto de pesquisadores do Instituto de Tecnologia e Pesquisa (incluso alunos de doutorado e iniciação científica) com universidades nacionais (Universidade de Sorocaba) e internacionais (Universitet Reims, Franca e Universidade de Aveiro, Portugal).
  • Instituto de Tecnologia e Pesquisa - SE - Brasil
  • 18/02/2019-28/02/2022