Projetos de Pesquisa

 

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Alanderson Alves Ramalho

Ciências da Saúde

Nutrição
  • obesidade e sobrepeso: enfrentamento da morbimortalidade por meio de pesquisa, desenvolvimento e formação profissional no estado do acre.
  • Segundo dados do Sistema de vigilância de fatores de risco e proteção para doenças crônicas por inquérito telefônico (VIGITEL), Rio Branco era a capital brasileira com maior frequência de excesso de peso e obesidade em indivíduos com idade igual ou superior a 18 anos em 2016. A prevalência estimada em adultos foi de 60,6% para excesso de peso e 23,8% para obesidade. As estratégias de prevenção e combate ao excesso de peso e obesidade exigem equipe capacitada, atualizada e em constante formação. Desta forma, o objetivo desta proposta é enfrentar a morbimortalidade por obesidade e sobrepeso por meio de pesquisa, desenvolvimento e formação profissional nos municípios da Região do Baixo Acre/Purus do Estado do Acre. Para isso espera-se identificar as principais dificuldades e oportunidades para o desenvolvimento de estratégias de formação em Rio Branco; diagnóstico sobre a capacidade instalada de serviços de saúde (distribuição e disponibilidade de equipamentos de saúde, de profissionais e outros elementos) que tenham repercussão sobre a qualidade e resolutividade das ações de saúde e de alimentação e nutrição da população usuária do SUS. Serão ofertadas capacitações para gestores municipais de Alimentação e Nutrição e profissionais de saúde. Espera-se também realizar um inquérito populacional em Rio Branco para estimar a prevalência de excesso de peso e obesidade e analisar seus fatores associados, e a implantação de um ambulatório-escola para formação de profissionais e intervenção no excesso de peso.
  • Universidade Federal do Acre - AC - Brasil
  • 30/11/2018-31/03/2021
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Alba Cristina Magalhães Alves de Melo

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
  • biocloud – um framework para execução eficiente de aplicações de biotecnologia em múltiplas plataformas da nuvem aws
  • A Biotecnologia teve um impulso enorme a partir da década de 1950, com a descoberta da estrutura helicoidal do DNA e com o consequente desenvolvimento de técnicas de manipulação genética. Atualmente, a Biotecnologia moderna pode ser definida como uma área interdisciplinar que envolve o estudo de DNA, RNA, proteínas e moléculas mais complexas; culturas de células e tecidos; bioinformática e nanotecnologia, dentre outros. A Bioinformática é uma parte importante da Biotecnologia pois consiste da confecção de ferramentas e algoritmos para coletar, armazenar e analisar dados biológicos. Dentre as aplicações populares de Bioinformática, destaca-se a análise de sequências biológicas (DNA, RNA e proteínas), que auxilia os biólogos na determinação da estrutura/função dos componentes genéticos, tendo papel fundamental no desenvolvimento de medicamentos e estudo de doenças. Laboratórios de Biotecnologia de ponta localizam-se tradicionalmente nos países mais ricos pois requerem alto investimento financeiro. Esse cenário, no entanto, está mudando devido principalmente à tecnologia da computação em nuvem, que permite o acesso remoto a plataformas com grande poder computacional a um custo relativamente baixo. Computação em nuvem é bastante vantajosa para países emergentes por permitir que seus laboratórios desfrutem dos dados genômicos públicos e procedam análises e simulações complexas em tempo hábil. Considera-se que a tecnologia de nuvem é fundamental para o aumento da competitividade de tais laboratórios. O Amazon AWS é um provedor de nuvem que oferece recursos de diversos tipos, adequados a uma grande gama de aplicações, porém usando um número de modelos de precificação: on demand, que possui um custo fixo (USD/hora); spot, que possui um custo variável porém geralmente bem menor do que o modelo on demand; os preços são fixos por segundo para cada uma das várias formas (incluindo on demand e spot) de execução com contêineres, e; no caso de serverless computing, o custo é por cada cem milissegundos. Em 06/02/2020, a Amazon EC2 possuía 69 datacenters dispostos em 22 regiões e oferecia 275 tipos diferentes de instâncias computacionais, dentre elas CPUs, GPUs (Graphics Processing Units) e FPGAs (hardware reconfigurável). Apesar da execução de aplicações em nuvem exigir menos esforço em termos de configuração e manutenção de máquinas do que a execução em ambiente local, tal esforço não é nulo. Para se executar uma aplicação em nuvem, o usuário deve especificar a instância de máquina virtual que deseja utilizar bem como o datacenter no qual a instância se encontra e o modelo de precificação desejado. Além disso, pode ser necessária área de armazenamento (storage) e banda dedicada de rede para algumas aplicações. Sendo assim, a tarefa de definir qual plataforma utilizar é complexa e uma má escolha pode envolver um custo adicional considerável. Além disso, atividades como configuração do ambiente, monitoramento da execução e escolha de uma nova instância, caso a atual se torne indisponível ou cara demais, devem ser consideradas. Sendo assim, um framework para alocação e gerência de recursos eficiente é fundamental para o sucesso de aplicações na nuvem. Em particular, as aplicações de biotecnologia são aplicações complexas, compostas por diversas tarefas, podendo ser classificadas como aplicações HPC (High Performance Computing). Sua execução pode demorar horas e mesmo dias e, por isso, utilizam normalmente plataformas de execução mais poderosas, como clusters de CPUs, GPUs ou FPGAs. Portanto, acreditamos que a gerência de recursos em nuvem deve levar em consideração tanto características específicas das aplicações como do ambiente de nuvem. A originalidade do presente projeto de pesquisa reside justamente na união desses dois aspectos – requisitos das aplicações e características do ambiente de nuvem – para se obter uma ferramenta adequada à gerência de execução de aplicações de biotecnologia na nuvem Amazon. Considerando os provedores de recursos para aplicações HPC de biotecnologia que necessitam minimizar o tempo de execução, consumo de energia e maximizar a disponibilidade, sem violar acordos em nível de serviço (SLAs), existem atualmente diversos desafios relacionados ao gerenciamento dinâmico de recursos em nuvens. O gerenciamento dinâmico pode tirar proveito da autonomia deliberativa de agentes inteligentes em sistemas multiagentes (SMA) e técnicas de otimização combinatória, as quais viabilizam o uso eficiente de recursos na execução de aplicações HPC, liberando a necessidade de conhecimento especializado dos usuários em ferramentas de administração de nuvens. O presente projeto de pesquisa visa, portanto, resolver o problema de alocação e gerência de recursos na nuvem Amazon AWS para aplicações HPC de biotecnologia, minimizando o tempo de execução e maximizando a disponibilidade, sem violar SLAs, de modo a executar aplicações eficientemente e com custos financeiros menores para o usuário. Nesse sentido, serão consideradas tanto instâncias permanentes (on demand) como transientes (spot), bem como múltiplos tipos de recursos computacionais (CPU, GPU e FPGA), aumentando o leque de alternativas explorado. O uso coordenado destas múltiplas instâncias será gerenciado numa forma dinâmica e autônoma. Neste sentido, será investigado o uso de agentes inteligentes para auxiliar nas decisões de elasticidade. Em termos do modelo de computação em nuvens públicas, além do uso só de máquinas virtuais, será estudado a viabilidade do uso de containers dentro das instâncias em comparação com implementações utilizando os serviços de containers e de kubernetes já oferecidos pelo próprio AWS e o conceito de serverless computing com AWS Fargate e Lambda. Porém, as diferentes abordagens, tecnologias, e instâncias estarão "escondidas" do usuário final através de um gateway portal web com um gerenciador de workflows atrelando os recursos necessários da nuvem.
  • Universidade de Brasília - DF - Brasil
  • 31/08/2020-31/08/2022