Estão disponíveis cinco bolsas para desenvolvimento de pesquisa em nível de Doutorado, conforme os temas abaixo.

Tema: Gerenciamento de Dados para Ambientes de Cloud of Things 

Gerenciamento de dados é um conceito amplo que se refere a arquiteturas, práticas e procedimentos para a gestão adequada das necessidades de ciclo de vida de dados de um determinado sistema. No contexto da Cloud of Things (CoT), o gerenciamento de dados deve agir como uma camada entre os objetos e dispositivos que geram os dados e as aplicações que acessam os dados para fins de análise e provisão de serviços. 

O principal objetivo deste projeto é responder as seguintes questões de pesquisa: (i) qual é a arquitetura de dados mais adequada para atender os requisitos de uma CoT? (ii) quais são os mecanismos necessários para gerenciamento eficaz de fluxo de dados (streaming) em tempo real? (iii) como integrar a eficiência energética como uma primitiva de projeto do gerenciamento de dados?

Professor responsável: Paulo de Figueiredo Pires (PESC/UFRJ)

Interessados devem entrar em contato através do e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. enviando currículo e histórico escolar.

Tema: Ambiente para Desenvolvimento de Aplicações para Cloud of Things

Há atualmente várias abordagens na área de desenvolvimento de software que podem contribuir para o desenvolvimento de aplicações no contexto de IoT e RSSF, sendo uma delas o Desenvolvimento Dirigido a Modelos (do inglês Model Driven Development, MDD). O principal objetivo deste projeto é investigar soluções para criar um ambiente orientado por arquitetura para o desenvolvimento de aplicações para Nuvens de Dispositivos IoT. O ambiente proposto será formado por dois níveis: (i) o nível arquitetural, composto por uma linguagem de descrição de arquiteturas (Architecture Description Language, ADL), a qual deverá conter suporte a descrição estrutural, comportamental e de execução da arquitetura; (ii) nível da plataforma de IoT, composto pelo arcabouço de software para dar suporte a nuvem de dispositivos que será construído no projeto.

Professor responsável: Paulo de Figueiredo Pires (PESC/UFRJ)

Interessados devem entrar em contato através do e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. enviando currículo e histórico escolar.

Tema: Modelo de Virtualização para Ambientes de Cloud of Things 

Resumo: O primeiro passo para viabilizar e cenário de Cloud of Things (CoT) é desacoplar a infraestrutura sensoriamento e comunicação da camada de aplicações, virtualizando os dispositivos físicos e adotando um modelo de sensoriamento sob demanda, como um serviço a ser provido por terceiros e para terceiros. O segundo passo consiste em prover soluções para atender as demandas das aplicações. O resultado do estudo deste projeto deve responder a seguinte questão de pesquisa: como virtualizar dispositivos e redes de dispositivos, separando adequadamente as responsabilidades entre os componentes de uma Cloud of Things, e provisionando os serviços nesse novo modelo de dispositivos virtualizados, de forma a atender da melhor forma possível as aplicações e consumir os recursos da infraestrutura eficientemente? 

Professor responsável: Flavia Coimbra Delicato (PESC/UFRJ)

Interessados devem entrar em contato através do e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. enviando currículo e histórico escolar.

Tema: Construção de framework para gerenciamento de modelos em ambientes de big data para a área de Óleo e Gás

A predição de ocorrências (eventos relevantes) em diferentes cadeias produtivas pode produzir economias significativas, além de contribuir evitando potenciais acidentes com impacto humano e no meio ambiente. O grande avanço em modelos preditivos envolvendo técnicas de aprendizado de máquina e de mineração de dados, apoiado pela disponibilização cada vez maior de grandes volumes de dados sobre os fenômenos de interesse e eventos relevantes, posicionam essas abordagens como altamente relevantes no monitoramento de dados e detecção antecipadas de ocorrências. Nesse contexto, este projeto visa desenvolver um ambiente de software para a gerência de dados e modelos de predição, contribuindo para a redução de custos no processo de perfuração, completação e intervenção em poços de petróleo.

Professores responsáveis: Paulo de Figueiredo Pires e Flavia Coimbra Delicato (PESC/UFRJ)

Interessados devem entrar em contato através do e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. e Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo. enviando currículo e histórico escolar.