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O professor Eliezer Rabinovici, da Universidade Hebraica de Jerusalém, estará na UFMG no dia 20 de agosto de 2019, para apresentar a palestra On the Phases of Gravity. A atividade será realizada na sala 4110, no quarto andar do Instituto de Ciências Exatas da UFMG, a partir das 10h.

 

A matéria tem muitas fases desde o gás, líquidos e sólidos até os topológicos. O modelo padrão consiste em três fases descritas nas Teorias de Gauge, também chamadas de Teorias de Calibre, que se manifestam como as interações eletromagnéticas, as fracas e as coloridas. Na palestra algumas das possíveis fases da gravidade serão descritas. Isso será feito identificando os graus relevantes de liberdade em diferentes escalas de energia. Neste contexto, as relações entre as propriedades do comportamento de longo tempo das funções de correlação na teoria quântica de campos e o chamado paradoxo da informação do buraco negro serão examinadas. As consequências da invariância escalar sobre a energia no vácuo será revista. 

  

 

O evento é realizado como atividade do Seminário Geral Extraordinário do Departamento de Física e conta com o apoio do IEAT - Instituto de Estudos Avançados Transdisciplinares da UFMG.

 

 

 

 

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Projeto de Tese:

OPTIMIZATION PROBLEMS WITH INTERACTION COSTS
Dilson Almeida Guimarães

In this work, we investigate some combinatorial optimization problems with cost interactions between variables. First, we investigate two Lagrangian Relaxation approaches for computing Semidefinite Programmig (SDP) lower bounds for the Quadratic Minimum Spanning Tree Problem (QMSTP). We developed two QMSTP Branch-and-bound algorithms based on them. One of these algorithms stands out as the new best exact solution approach to the problem. Second, we investigate the Minimum Area Quadratic Minimum Spanning Tree Problem (MASTP). We apply discrete geometry techniques to explore its cost structure and propose its first formulation. We also develop a MASTP Branch-and-bound algorithm based on this formulation and evaluated it experimentally.

Comissão Examinadora:

Prof. Alexandre Salles da Cunha - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Nelson Maculan Filho (PESC - UFRJ)
Prof. Geraldo Robson Mateus (DCC - UFMG)
Prof. Gabriel de Morais Coutinho (DCC - UFMG)
Prof. Dilson Lucas Pereira (DCC - UFLA)

21 de Agosto de 2019
13:00h
Sala 2077 do ICEX

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Projeto de Tese:

Partial Least Squares: A Deep Space Odyssey
Artur Jordao Lima Correia

Deep convolutional networks have achieved remarkable results in pattern recognition, but they are computationally expensive. In addition, features that emerge in different layers are interrupted in deep architectures. To handle these problems, we propose two strategies. The first combines discriminative features distributed across the layers of the network, enhancing data representation. The second eliminates unimportant neurons of the convolutional network, reducing computational cost and memory requirements. Both strategies are based on Partial Least Squares (PLS), a discriminative dimensionality reduction technique, which is infeasible for large datasets due to memory constraints. To address this problem, we propose a novel PLS that learns a low-dimensional space by using a single sample at a time, being computationally efficient and enabling PLS-based approaches on large datasets. We assess the proposed methods on activity recognition, face verification and image classification.

Comissão Examinadora:

Prof. William Robson Schwartz - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Hélio Pedrini (IC - UNICAMP)
Prof. Jefersson Alex dos Santos (DCC - UFMG)
Prof. Luiz Eduardo Soares de Oliveira (DI - UFPR)

16 de Agosto de 2019
13:30h
Sala 2077 do ICEx

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem 
a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Misinformation, Radicalization and Hate Through the Lens of Users
Manoel Horta Ribeiro

The popularization of Online Social Networks has changed the dynamics of content creation and consumption. In this setting, society has witnessed an amplification in phenomena such as misinformation and hate speech. In this dissertation, we study these issues by analyzing user activity in social media. Through the lens of users, it is possible to approach possibly fake or hateful content with surrounding context: political orientation, activity patterns, connections, etc. Furthermore, we are able to study more complex phenomena, such as radicalization. In three case studies on social networks, we: (i) provide insight on how the perception of what is misinformation is altered by political opinion; (ii) propose a methodology to study hate speech on a user-level; (iii) characterize user radicalization in far-right channels on YouTube through time. Altogether, we advance the framework of understanding ill-defined social phenomena within the context of users

Comissão Examinadora:

Prof. Wagner Meira Júnior - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Virgílio Augusto Fernandes Almeida - Coorientador (DCC - UFMG)
Prof. Luis da Cunha Lamb (INF - UFRGS)
Prof. Pedro Olmo Stancioli Vaz de Melo (DCC - UFMG)
Profa. Jussara Marques de Almeida Gonçalves (DCC - UFMG)

13 de Agosto de 2019
08:30h
Sala 2077 do ICEX

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Tese:

MOBILITY-AWARE SOLUTIONS IN INTERNET OF THINGS
Bruno Pereira dos Santos

In the future Internet of Things (IoT), everyday objects will probably be connected to the Internet, leading to research and commercial opportunities. Current IoT interconnects mainly static devices. However, mobility is present in our daily life and, thus, objects can move around forming the so-called IoMT (mobile things). Mobility is a fundamental research field in the IoT context, being critical to its design and implementation, as well as the "ubiquitification" of those devices. In this scenario, we argue that routing is an IoMT enabler playing a key role in handling mobility. In this thesis, we have proposed routing solutions named Dribble, Matrix and Mobile Matrix that are suitable in dealing with IoMT demands such as energy efficiency, speed, connectivity, and others. Our results advance the state of the art of the IoMT in terms of memory usage, reliability, efficiency, fault tolerance, and mobility management.

Comissão Examinadora:

Prof. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Luiz Filipe Menezes Vieira - Coorientador (DCC - UFMG)
Prof. Marcos Augusto Menezes Vieira (DCC - UFMG)
Profa. Olga Nikolaevna Goussevskaia (DCC - UFMG)
Prof. Markus Endler (INF - PUC-Rio)
Profa. Raquel Aparecida de Freitas Mini (DCC - PUC-MG)
Prof. André Luiz Lins de Aquino (IC - UFAL)

9 de Agosto de 2019
09:30h
Sala 6321 do ICEX

 
Diagnósticos médicos mais precisos, veículos autônomos, assistentes digitais são alguns dos exemplos de como a Inteligência Artificial já faz parte do cotidiano. Pesquisas mostram o risco de robôs substituírem 30 milhões de empregos nos próximos dez anos.

Os impactos atuais e futuros dos avanços dessa área entram em pauta no próximo UFMG Talks, cujo tema é Inteligência Artificial: da ficção científica ao cotidiano. O evento será no dia 12 de agosto de 2019, às 19h, no Teatro I do Centro Cultural Banco do Brasil (CCBB), na Praça da Liberdade, 450

Os convidados desta edição são os professores Nivio Ziviani, da Ciência da Computação, e Eduardo Albuquerque, da Economia. Cada pesquisador fará uma breve apresentação sobre  a maneira como a Inteligência Artificial dialoga com a área de pesquisa em que atua, seguida de um debate com o público, que participa por meio de perguntas pelo WhatsApp.

O UFMG Talks tem entrada gratuita, com ingressos distribuídos na bilheteria do CCBB uma hora antes. O evento tem a duração de 60 minutos e é disponibilizado na íntegra no canal da TV UFMG no YouTube e no site da Pró-reitoria de Pesquisa da Universidade.

 

Convidados da edição

Nivio Ziviani - é professor emérito do Departamento de Ciência da Computação da UFMG e membro da Academia Brasileira de Ciências e da Ordem Nacional do Mérito Científico, na classe Grã-Cruz. Concluiu a graduação em engenharia mecânica pela UFMG e o doutorado em ciência da computação pela Universidade de Waterloo, no Canadá. É autor do livro Projeto de Algoritmos e atua nas áreas de algoritmos, recuperação de informação e aprendizagem de máquina, com cerca de 200 artigos científicos publicados. Como empreendedor, fundou as empresas Miner (1998), Akwan (2000), Neemu (2010) e Kunumi (2016), com base nos conhecimentos gerados na Universidade.

Eduardo Albuquerque - é professor titular do Departamento de Economia da UFMG. Tem doutorado em economia pela UFRJ com período sanduíche na Universidade de Sussex, no Reino Unido. É autor do livro Agenda Rosdolsky e do capítulo sobre revoluções tecnológicas do livro Economia da Ciência, Tecnologia e Inovação. No artigo recente Capitalismo pós-www, discute a nova fase da economia global e identifica a Inteligência Artificial como uma tecnologia emergente que impulsiona o reposicionamento do trabalho.

 

UFMG Talks

Da arte à física quântica. Das manifestações culturais à neurociência. Dos estudos sobre criminalidade à inteligência artificial. Esses temas e outros ganham visibilidade no UFMG Talks, espaço aberto e democrático para discutir a ciência e as pesquisas realizadas na UFMG, que contribuem para o desenvolvimento da sociedade, não apenas sob o ponto de vista econômico, mas, principalmente, do bem-estar e da qualidade de vida.

Uma vez por mês, o teatro do Centro Cultural Banco do Brasil se transforma no palco da ciência recebendo dois pesquisadores da Universidade ou com trabalhos de destaque em suas áreas para uma conversa descontraída que aproxime o público da academia. O projeto tem entrada gratuita e é inspirado no formato TED (sigla em inglês para Technology, Entertainment and Design). 

O UFMG Talks é uma iniciativa da Pró-Reitoria de Pesquisa em parceria com o Centro de Comunicação da UFMG e conta com o apoio do Centro Cultural Banco do Brasil e da Fundação de Desenvolvimento da Pesquisa (Fundep).

 

Próximas edições

A próxima edição do UFMG Talks já está confirmada. No dia 4 de setembro, às 19h, os professores Flávio Guimarães e Lilian Diniz falarão sobre os avanços no desenvolvimento das vacinas e sua eficácia na erradicação de graves doenças. No dia 9 de outubro, o tema fake news será debatido em uma conversa com os professores Fabrício Benevenuto e Geane Alzamora.

 

 

 

A tese de doutorado denominada Evolutionary Risk-Sensitive Feature Selection for Learning to Rank, de autoria de Daniel Xavier de Souza, orientada pelo professor Marcos Gonçalves e Coorientada por Thierson Couto Rosa, foi premiada com o terceiro lugar na 32º edição do Concurso de Teses e Dissertações (CTD), que é realizado anualmente pela Sociedade Brasileira de Computação. 

O concurso selecionou e premiou as melhores teses de doutorado e dissertações de mestrado concluídas, isto é, defendidas e aprovadas, no períodode 01 de janeiro a 31 de dezembro de 2018. As produções foram avaliadas de acordo com os resultados científicos e tecnológicos já gerados pelo trabalho, assim como pelo seu pontencial de impacto na sociedade e no estado da arte na área da Computação.

A premiação ocorreu no dia 17 de julho de 2019, durante a realização do XXXIX Congresso da Sociedade Brasileira de Computação, ocorrido em Belém (Pará).

Prezada comunidade acadêmica,

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Um mecanismo de offloading para redes de sensores veiculares
Douglas Leite Leal Moura

As redes de sensores veiculares têm sido amplamente estudadas e provaram ser muito úteis para o monitoramento urbano. A aquisição de uma quantidade massiva de dados pode gerar uma carga significativa na rede celular, por isso estratégias são requisitadas como forma de favorecer a economia da largura de banda. Este trabalho apresenta uma abordagem para fazer o offloading de dados em uma rede de sensores veiculares. Dados que seriam originalmente transmitidos na rede celular serão migrados para uma rede complementar e de baixo custo para serem submetidos a alguma técnica de redução de dados antes do upload. O problema foi modelado como um d-hop dominating set e um algoritmo baseado em medida de centralidade foi proposto para determinar um subconjunto de veículos responsáveis pela agregação e upload dos dados. Os experimentos foram realizados a partir de traços de mobilidade de um cenário real e resultados mostraram uma redução de até 155.40 kB/s no custo de upload.

Comissão Examinadora:

Prof. Antonio Alfredo Ferreira Loureiro - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. André Luiz Lins de Aquino (IC - UFAL)
Prof. Heitor Soares Ramos Filho (DCC - UFMG)
Prof. Ricardo Augusto Rabelo Oliveira (DECOM - UFOP)

9 de Agosto de 2019
14:30h
Sala 2077 do ICEX

Prezada comunidade acadêmica,

A Coordenação do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação tem a satisfação de convidá-lo para a Defesa de Dissertação:

Named Entity Recognition on the Web
João Mateus de Freitas Veneroso

Métodos tradicionais de extração de informação na web são adequados para resolver tarefas de extração dentro de um mesmo website, mas eles são bem menos eficientes quando a tarefa compreende um conjunto heterogêneo de websites. Por outro lado, modelos de Reconhecimento de Entidades Nomeadas (NER) oferecem uma alternativa mais flexível. No entanto, na maior parte das vezes, páginas HTML tem uma organização substancialmente diferente do texto em prosa. Neste trabalho, nós introduzimos um dataset novo e testamos os modelos de NER na tarefa de extração de nomes de pesquisadores. Uma arquitetura de redes neurais que combina uma Bi-LSTM-CRF com representações de caracteres baseadas em LSTMs e o mecanismo rígido de atenção tem um desempenho superior aos demais métodos, alcançando um F1 de 90,2 na tarefa. Contudo, por meio da aplicação de estratégias como o auto-treinamento, conseguimos obter um modelo muito mais simples, o Hidden Markov Model de segunda ordem, que alcança um F1 de 87,9.

Comissão Examinadora:

Prof. Berthier Ribeiro de Araújo Neto - Orientador (DCC - UFMG)
Prof. Adriano Alonso Veloso (DCC - UFMG)
Prof. Renato Martins Assunção (DCC - UFMG)

9 de Agosto de 2019
09:00h
Sala 2077 do ICEX

 

A conexão entre as Instituições de Ciência e Tecnologia (ICTs) e as empresas tem sido amplamente utilizada no mundo contemporâneo, em que as tecnologias estão avançando de forma acelerada com impactos em toda a sociedade. Contribuindo para essa aproximação e com vistas a impulsionar que o conhecimento gerado nas ICTs se transformem em produtos e serviços de empresas para a sociedade, a Fundep e a UFMG lançam o Outlab: um programa exclusivo para laboratórios da Universidade, que visa acelerar as parcerias e conexões com empresas e potencializar a ampliação de suas atividades.

“Transformar as pesquisas científicas em produtos comercializáveis é um processo longo, envolve diversas etapas e muitos riscos. O programa Outlab foi idealizado a partir da identificação de entraves nessa fase de transformação. A proposta é ajudar a capacitar os laboratórios da UFMG nesse processo de aproximação das ICTs com o setor empresarial”, diz o pesquisador e professor Alfredo Gontijo de Oliveira, presidente da Fundep.

Para o pró-reitor de pesquisa da UFMG, Professor Mario Fernando Montenegro Campos, os resultados das pesquisas têm grande potencial de impacto para a sociedade. “A UFMG possui uma ampla e diversa infraestrutura laboratorial onde são conduzidas pesquisas na fronteira do conhecimento. Os resultados dessas investigações científicas frequentemente apresentam grande potencial de se tornarem produtos ou serviços inovadores de expressivo impacto para a sociedade. Essa iniciativa inovadora em parceria com a Fundep tem exatamente esse objetivo: auxiliar os pesquisadores nessa tão necessária, mas desafiadora transposição”, explica.

Dentre todos os laboratórios selecionados, dois funcionam no Instituto de Ciências Exatas da UFMG, o Synergia e o Smart Sense Laboratory. O Synergia é um laboratório de Engenharia de Software que atua no Desenvolvimento de Sistemas, Implantação de Processos, Consultoria em TI e Treinamentos para órgãos públicos e empresas privadas. Já o Smart Sense Laboratory investiga problemas relacionados a Vigilância por Vídeo, Forense e Biometria, desenvolvendo técnicas de Visão Computacional, Aprendizado de Máquina e Processamento Digital de Imagem.

 

 

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