Projetos

Ativos

Medição de objetos em imagens não controladas através de Deep Learning

Sensores e equipamentos capazes de estimar as dimensões de objetos à distância e sem nenhum contato são raros ou exclusivos de aplicações em controladas. Por exemplo, linhas de produção industrial contam com câmeras que visam aferir a qualidade de itens fabricados, muitas vezes detectando sua área e perímetro. Neste caso a solução é simplificada com controle das condições de obtenção das imagens e com estrita calibração dos sensores e atuadores envolvidos. Neste projeto, o aluno será envolvido em problemas de medição de objetos reais de forma comparativa. Atualmente, uma rede neural profunda é treinada para comparar dois objetos em uma cena: o primeiro é um objeto cuja área e o perímetro não conhecidos; o segundo é o objeto que se deseja medir. O objetivo é fazer a rede aprender a comparar ambos os objetos e retornar uma estimativa da área e do perímetro do segundo. O aluno será envolvido em todas as fases: a construção da base a ser aprendida, construção da rede, esquema de aprendizado, e análise dos resultados. Em um primeiro momento o aluno trabalhará na medição de folhas de vegetação que auxiliam produtores a rapidamente acompanhar a evolução de sua lavoura, sem porém destruir os objetos medidos.

Coordenador: Profs. Saulo Moraes e Marcelo Bernardes
Participantes: Artur Welerson Sott Meyer

Analisando o comportamento evolutivo de dados Web em grandes grafos de conhecimento

Aplicações fazem uso de dados disponibilizados na Web para diversas finalidades, como o processamento de notícias para prever preços futuros no mercado de ações, processamento de comentários em sites para entender a recepção de novos produtos no mercado, uso de posts em redes sociais para identificação de grupos terroristas ou discurso de ódio. Saber processar de forma adequada os dados dispostos na Web é fundamental para criar aplicações inteligentes em diversos cenários. Neste projeto, o discente conhecerá as tecnologias utilizadas neste cenário e investigará o comportamento dos dados ao longo do tempo em grandes grafos de conhecimento para identificação de violações de qualidade dos dados e predição de violações. Esta pesquisa é uma parceria com a WU Vienna University of Economics and Business e será coorientada por um aluno de doutorado da WU, o que pode gerar oportunidades para estudo fora do país.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Dayane Guimarães Gomes Godoy

Desenvolvimento de Jogos Digitais e Utilização de Elementos de Gamificação como Estratégias de Engajamento e Motivação no Processo de Ensino e Aprendizagem

A forma de ensinar Engenharia de Software, Banco de Dados e noções de programação, entre outros conteúdos, nos cursos de graduação tem se modificado ao longo dos anos. Ainda assim, pode-se perceber o aumento crescente da evasão e do desinteresse por parte dos alunos. Devido às tarefas e atividades destas disciplinas serem, muitas vezes, consideradas repetitivas, ensiná-las pode ser um desafio, uma vez que os alunos podem se sentir desmotivados.

Para transformar um assunto difícil em um desafio interessante, a tecnologia e o uso da Internet tem contribuído de modo significativo. Além disso, os jogos digitais e os elementos de gamificação podem, sem que o aluno perceba, ajudá-lo a entender conceitos que, de outra forma, seriam difíceis de aprender. O desenvolvimento e a utilização de jogos digitais e da gamificação são considerados recurso útil em diversas áreas, como ambientes profissionais e educacionais e tem como finalidade, transformar atividades reais em tarefas mais divertidas e lúdicas, e assim, promover e manter a motivação e o engajamento dos envolvidos no cumprimento dessas atividades. Particularmente, tanto os jogos digitais como a gamificação tem como um de seus objetivos manter os alunos motivados/engajados em determinadas tarefas, bem como incentivar a competitividade e o trabalho em grupo.

Diante disso, o objetivo deste projeto é analisar e implementar elementos de gamificação nas disciplinas de Algoritmos, Laboratório de Programação, Banco de Dados e Engenharia de Software bem como o desenvolver e utilizar jogos digitais nestas disciplinas. A ideia é contribuir com a redução da evasão escolar e aumento da motivação/engajamento dos alunos no processo de ensino e aprendizagem de Algoritmos, Laboratório de Programação, Banco de Dados e Engenharia de Software e incentivar a ampliação deste projeto para outras disciplinas e cursos.

Coordenador: Prof. Alessandreia Marta de Oliveira Julio
Participantes: Daniel Jorge Reis Caldeira e Samuel de Souza Rodrigues

Computação Gráfica Aplicada

Este projeto tem como principal objetivo reunir iniciativas focadas na pesquisa e desenvolvimento de aplicações de caráter prático que façam uso de Computação Gráfica e aŕeas afins (a saber, Realidade Virtual, Realidade Aumentada e Visão Computacional). Atualmente estão em desenvolvimento iniciativas aplicadas à educação e saúde. O aluno selecionado neste projeto atuará em colaboração com outros discentes vinculados ao Programa Virtus. Mais detalhes sobre este programa no link: https://avrgroup.github.io/virtus/.

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes: Henrique Barral Silva

Inteligência computacional e mineração de dados em bases de dados do ENEM

O Exame Nacional do Ensino Médio – ENEM é o processo de seleção para o acesso à Educação Superior mais utilizado no Brasil. As bases de dados do ENEM constituem fontes ricas de informações que podem revelar questões de cunho social de grande relevância na definição de políticas públicas em Educação. Este projeto visa a aplicação de técnicas de Inteligência Computacional em tarefas da área de Mineração de Dados, como Clusterização, Classificação e Regras de Associação.

Coordenador: Profs. Stênio Sã, Luciana Brugiolo e Lorenza Leão
Participantes: João Vítor de Castro Martins Ferreira Nogueira

Avaliação de grande volume de dados e comportamento anômalo em redes de computadores

Plataformas baseadas em blockchain tiveram um crescimento significativo nos últimos anos. Neste contexto, o Bitcoin é a primeira e mais conhecida plataforma da tecnologia. No entanto, outras plataformas baseadas em blockchain emergiram, como o Ethereum, que já alcançou um valor de mercado de mais de 200 bilhões de dólares e mais de 1,9 bilhões de transações. Com o aumento do uso, as criptomoedas passaram a ser alvo de ataques e podem estar sendo usadas para atos ilícitos. Planeja-se neste projeto analisar dados de transações de criptomoedas, especialmente do Ethereum, a fim de identificar comportamentos anômalos e, assim, detectar atividades ilegais. O projeto envolve mineração de dados, aprendizado de máquina e ciência de redes.

Coordenador: Profs. Heder Soares, Saulo Moraes e Alex Borges
Participantes: André Martins Pereira

Inteligência computacional aplicada aos novos desafios da logística verde

O grande desafio do setor produtivo em todo o mundo é o desenvolvimento sustentável. Em toda a cadeia produtiva diversos problemas de logística estão sendo repensados a partir da consciência ambiental ou de regramentos ambientais cada vez mais exigentes. Dentre os nichos de pesquisa na área de Logística Verde, destacam-se:

1. Problemas relacionados à logística de transporte, onde são considerados roteamento de veículos elétricos e à combustão, roteamento de drones e suas variações;
2. Problemas originados no planejamento da produção, onde são trabalhados problemas de escalonamento de tarefas com foco em questões relacionadas à redução de emissão de poluentes, redução de riscos ao agente humano, redução de ruídos etc;
3. Problemas relacionados à minimização perda de energia e sistemas de distribuição de energia elétrica, bem como ao planejamento de acionamento de unidades de geração de energia por termoelétricas com o objetivo de minimizar o uso deste tipo de geração sem comprometer o atendimento da demanda.

Este projeto objetiva o desenvolvimento de algoritmos eficientes para os problemas acima através de técnicas de Inteligência Computacional, como Algoritmo Genético, Enxame de Partículas, Colônia de Formigas, entre outros, bem como o desenvolvimento de métodos exatos que possam ser combinados com as abordagens heurísticas para a obtenção de novos limites inferiores nas funções de custo.

Coordenador: Profs. Stênio Sã, Luciana Brugiolo e Lorenza Leão
Participantes: –

Concluídos

Investigação de métodos para recomendação automática de conteúdo educacional

Com a popularização da educação online, a relação entre professores e alunos se modificou e diversas questões começam a surgir. Dentre os desafios que esse novo meio educacional trouxe, está a dificuldade de moldar práticas, métodos e materiais para atender as necessidades de um certo indivíduo, ao invés realizar atribuições idênticas para um grupo heterogêneo. Neste projeto, iremos explorar abordagens automatizadas para apoiar o ensino mais individualizado em plataformas de ensino online. O aluno irá conhecer sobre técnicas mais comuns utilizadas em sistemas de recomendação de conteúdo, ferramentas para extração de informação em textos e vídeos e diversas tecnologias atuais na área de computação.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Andre Ferreira Martins

Avaliação de grande volume de dados e comportamento anômalo em redes de computadores

Redes de computadores podem sofrer ataques e estes comprometem a segurança do ambiente e prejudicam o seu desempenho. Estes ataques podem gerar prejuízos tanto aos usuários, quanto às próprias organizações. Portanto, o estudo e desenvolvimento de técnicas destinadas à detecção desse tipo de situação é importante, principalmente no caso da grande dependência que as organizações estão atualmente de infraestruturas de acesso à rede mundial de computadores. Uma forma de resolver esse problema é detectar o agente malicioso e limitar suas ações. Dentre as abordagens para detecção desses invasores, pode-se trabalhar com Sistemas Detectores de Intrusões de Rede, que analisam o tráfego para identificar invasores ou agentes maliciosos. O uso de técnicas de aprendizado de máquina para esse tipo de análise faz-se então necessária. Pretende-se nesse projeto estudar métodos de aprendizado de máquina para, a partir de análise de dados coletados em redes reais, desenvolver novas estratégias de detecção de intrusos em redes.

Coordenador: Prof. Heder Soares Bernardino
Participantes: Vinícius Carlos de Oliveira e Júlia Almeida Valadares

Jogos aplicados ao ensino de computação

O objetivo deste projeto é estudar e desenvolver meios para o uso de jogos no apoio ao ensino de disciplinas básicas de computação. A ideia é contribuir para que os alunos tenham um melhor aproveitamento nestas disciplinas, que são fundamentais para a formação do profissional de computação, mas ainda apresentam um alto grau de retenção

Coordenador:Marcelo Caniato Renhe
Participantes: André Luiz Vasconcelos Ferreira

Aprendizado de máquinas

Aprendizado de Máquinas onde um dos principais focos é solucionar problemas intuitivos. Este tipo de solução permite o aprendizado a partir de experiências anteriores e a compreensão em termos de uma hierarquia de conceitos, no qual os conceitos mais complexos são definidos e compreendidos em termos de sua relação com conceitos mais simples. Esse projeto tem como objetivo estudar os principais conceitos e técnicas de Deep Learning e aplicá-los na solução de problemas.

Coordenador: Prof.Saulo Moraes Villela
Participantes: Eduardo Pereira do Valle

Big Data e Programação Matemática

Um problema recorrente em vários campos de aplicação é a extração de conhecimento de grandes bases de dados. Para identificar padrões e relações em tais bases, a mineração de dados combina técnicas de aprendizado de máquina, inteligência artificial, estatística, otimização e banco de dados. A programação matemática pode ser utilizada em várias aplicações neste contexto, como, por exemplo, em problemas de clusterização em que os dados são separados em grupos ou clusters de acordo com um critério de similaridade. Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de programação inteira e otimização combinatória para o problema de clusterização em grandes bases de dados.

Coordenador: Profª. Lorenza Leão Oliveira Moreno
Participantes: Vinicius Alberto Alves da Silva

Algoritmos eficientes para problemas de otimização relacionados a área de Logística Verde.

A área de logística está relacionada ao ambiente produtivo e trata do projeto e desenvolvimento de soluções com foco no uso eficiente dos recursos. Com a crescente preocupação com aspectos relacionados à preservação do meio ambiente, muitas vezes por força de uma forte legislação governamental, uma preocupação dos pesquisadores da área é incorporar aos problemas tradicionais do setor produtivo, restrições que visam a redução do impacto nocivo da atividade logística para a comunidade e o meio ambiente, o que define a área de Logística Verde (ou eco-logística) como um novo paradigma no processo de tomada de decisão. Neste contexto, o objetivo deste projeto é, a partir do estudo sobre o uso de técnicas de Inteligência Computacional, desenvolver soluções eficientes aplicadas à Logística Verde.

Coordenador: Prof. Stênio Sã Rosário Furtado Soares
Participantes: Edson Lopes da Silva Junior

Diff e merge semântico de documentos XML

Este projeto visa prover suporte ao diff e merge de documentos XML considerando a semântica das modificações efetuadas entre as revisões. Para tal, as modificações sintáticas granulares em atributos e elementos são analisadas por meio de regras de inferência. Essa análise identifica conjuntos de modificações sintáticas que compõem modificações semânticas. Portanto, a proposta deste projeto consiste na utilização das mudanças sintáticas entre versões de um documento XML como meio para inferir a razão real das mudanças e apoiar o processo de diff e merge semântico.

Coordenador: Profª. Alessandreia Marta de Oliveira
Participantes: Felipe Terrana Cazetta

Concluídos

Sistema de Recomendação para a área da saúde com computação ubíqua

Os Sistemas de Recomendação filtram recursos e os apresentam aos usuários considerando o perfil e contexto dos mesmo. Em geral existem poucas aplicações que mesclam ambientes assistidos com sistemas de recomendação. Dessa forma, com o envelhecimento da população mundial, projetos como esse se mostram promissores no âmbito acadêmico e comercial.

Coordenador: Prof. Victor Stroele de Andrade Menezes e Mário Dantas
Participantes: Gabriel de Iorio Silva

Seleção de características de projeção em margem aumentada

Neste projeto estuda-se o problema de seleção de características para classificação binária. Em um problema de classificação binária é desejado determinar uma função, também chamada de classificador, que pode ser usada para determinar se um objeto, descrito por um vetor de características, pertence a um de dois grupos de objetos. Este classificador é obtido através de um conjunto de objetos pré-classificados.
Seleção de características é o processo de encontrar as componentes mais informativas destes objetos usados no problema de classificação.Desta forma, é possível entender quais destas componentes mais caracterizam as classes dos objetos. O objetivo do projeto é utilizar a ideia da chamada “margem projetada”, que é uma estimativa superior para o valor da máxima margem para um problema de dimensão inferior, para ajudar no processo de seleção.

Coordenador: Prof. Heder Soares Bernardino
Participantes: Pedro Henrique Gasparetto Lugão

Gamificação

Gamificação pode ser entendida como o uso de mecânicas e dinâmicas de jogos para engajar pessoas, resolver problemas e melhorar o aprendizado, motivando ações e comportamentos em ambientes fora do contexto de jogos. Neste sentido, o projeto visa pesquisar e desenvolver um sistema de gamificação com o intuito de aumentar o engajamento dos alunos com o seu curso. A ideia central é pesquisar quais elementos que compõem sistemas de gamificação seriam melhor aplicados a esse contexto.

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes:Igor Soares Fonseca e Lidiane Teixeira Pereira

Análise e Desenvolvimento de Técnicas de Iluminação Global

luminação Global (ou GI de Global Illumination) é o nome dado ao grupo de algoritmos usado na computação gráfica que tem por função dar mais realismo à iluminação das cenas em 3D. Esses algoritmos não levam em conta somente a luz que vem diretamente de uma fonte (iluminação direta), mas também casos subsequentes que o raio de luz desta mesma fonte é refletido por outra superfície na cena.
Pretende-se neste projeto pesquisar e desenvolver algoritmos de iluminação global analisando vantagens e desvantagens das abordagens que fazem o processamento destes algoritmos em CPU, GPU ou em ambos (abordagens híbridas).

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes: Leandro Dornela Ribeiro

Análise de sentimentos em um ambiente de desenvolvimento de software

O objetivo geral deste projeto é estudar técnicas e métodos relacionados a análise de sentimentos que podem ser aplicados a desenvolvedores em um ambiente de desenvolvimento de software. Analisar o estado emocional de pessoas pelo que ela escreve/programa pode ser útil para propor melhorias no ambiente de desenvolvimento.
Os objetivos específicos são:
Desenvolver uma ferramenta de Análise de Sentimentos para auxiliar na detecção e na análise do estado emocional de desenvolvedores de software em um ambiente de desenvolvimento.
Efetuar um estudo experimental com o objetivo de avaliar a eficácia da abordagem desenvolvida.

Coordenador:Alessandreia Marta de Oliveira
Participantes:Ruan Xavier

Telepresença através de Realidade Virtual

Sistemas de telepresença tem sido cada vez mais utilizados em situações onde é necessário estabelecer a comunicação entre pessoas que estão geograficamente distantes. Esses sistemas no entanto geralmente não são imersivos, os participantes não tem sensação de estarem no mesmo ambiente. Nesse projeto está sendo desenvolvida uma ferramenta de baixo custo para sistemas de telepresença utilizando realidade virtual para criar um ambiente imersivo, onde um dos usuários controlará a câmera remotamente a partir do seu celular. A ideia é que possa ser aplicado em situações diversas, como por exemplo, bancas de graduação, mestrado e doutorado.

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes: Lidiane Teixeira Pereira

Análise de redes complexas para tomada de decisão na manutenção de software

A análise de redes complexas irá auxiliar gerentes e líderes de projetos na alocação de recursos para o desenvolvimento de tarefas, otimizando o processo de manutenção de software.

Coordenador: Prof. Victor Stroele de Andrade Menezes
Participantes: Tales Lopes Silva

Projeto e Análise de Técnicas de Programação Genética Massivamente Paralela em Unidades de Processamento Acelerado

A Programação Genética (PG) é um paradigma da inteligência computacional em que programas (códigos em linguagem de programação, modelos de classificação, expressões aritméticas, etc) são evoluídos visando melhorar o retorno esperado após sua execução.
Apesar das vantagens desses métodos em termos de generalidade, a busca neste espaço (complexo) requer um alto custo computacional. Assim, estratégias de paralelismo podem ser utilizadas a fim de reduzir o tempo de processamento. Pretende-se neste projeto desenhar e analisar técnicas de PG para serem executadas efetivamente em APUs (Unidades de Processamento Acelerado), um tipo de processador pouco explorado no campo das metaheurísticas.

Coordenador: Prof. Heder Soares Bernardino
Participantes: Bruno Marcos Pinheiro da Silva

Otimização da difusão de informação em redes complexas

Em redes sociais, a disseminação de informações muitas vezes depende da influência que um usuário tem sobre outros. Identificar o poder de influência dos usuários, prever como uma informação será propagada e determinar uma estratégia de propagação de informação são recursos importantes na análise de redes sociais. Este projeto tem como objetivo aplicar técnicas de programação matemática e otimização combinatória para o problema de difusão de informação em redes complexas.

Coordenador: Prof. Lorenza Leão Oliveira Moreno
Participantes: Warley Almeida Silva

Recomendação de vídeos através de identificação de contexto

Sistemas de recomendação de vídeo geralmente utilizam dados textuais para identificar o contexto do vídeo. Neste projeto, objetiva-se diminuir a interação do usuário e utilizar informações do áudio como forma de identificação de contexto do vídeo e melhoria da recomendação.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Nicolas Ferranti

Inteligência Computacional

A geração automática de grades horárias é um problema clássico encontrado na literatura, pois em qualquer instituição de ensino, tanto em escolas de ensino fundamental/médio como em universidades, uma grade horária de qualidade é um fator crítico. Como não é trivial tratar todos os requisitos de grades horárias de instituições de ensino manualmente, este trabalho.
Este projeto propõe a aplicação de metaheurísticas, tais como Busca Tabu e Simulated Annealing, e de técnicas de sistemas inteligentes, no caso de algoritmos genéticos, para solucionar o problema de geração automática de grades horárias de forma mais rápida e eficiente.

Coordenador: Profª. Luciana Conceição Dias Campos
Participantes: Héber Ferreira Marques

Anotação semântica de textos e áudio

Este projeto visa o desenvolvimento de novas soluções no campo de information extraction para anotação automática de textos e arquivos de áudio. O processo de anotação faz uso da semântica do texto e utiliza como fonte externa de dados semânticos o repositório de dados ligados DBpedia. As soluções desenvolvidas ao longo do projeto são implementadas na ferramenta DBpedia Spotlight.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Sandro Athaide Coelho e Gabriel de Oliveira Carvalho
Parcerias: Pablo Nascimento Mendes (Freie Universitat Berlin)

Projeto de Reciclagem de Computadores

O projeto consiste em receber computadores doados pelo comunidade (interna e externa), que ainda estejam funcionando, e doá-los à escolas públicas, centros comunitários, ONGs, entre outros. A ideia é prolongar a vida útil dos computadores, minimizando e/ou adiando o impacto ecológico desse tipo de lixo e proporcionando o acesso aos uso de TIC (Tecnologia de Informação e Comunicação) por uma parcela da população que não tem condição de adquirir esse tipo de equipamento.

Coordenador: Prof. Eduardo Barrere
Participantes: GETComp
Financiamento: UFJF/PROEX e MEC/PROEXT2013

Desenvolvimento de aplicações móveis

O projeto consiste no desenvolvimento de aplicações para dispositivos móveis (Tablets, celulares, etc) utilizando as plataformas de desenvovimento Android e J2ME. O projeto incorpora o desenvolvimento baseado em temas como EaD, planejamento, tomada de decisão e ontologias.

Coordenador: Prof. Edmar Welington Oliveira
Participantes: Isaias Kleberson Silva Mota e Ricardo Sutana de Mello

Desenvolvimento da biblioteca AVRLib

O objetivo deste projeto é desenvolver uma biblioteca de realidade aumentada orientada a objetos. As rotinas de visão computacional e reconhecimento de padrões será extraída da biblioteca ARToolkit. Esta biblioteca terá a vantagem de prover uma interface orientada a objetos amigável para a criação de aplicações de RA e características inovadores como a geração automática dos arquivos de configuração de padrões aleatórios com múltiplos marcadores.

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes: Douglas Coelho Braga de Oliveira

Site Ligado nos Políticos

O objetivo do projeto é fornecer um novo data set com informações de políticos brasileiros coletadas de diferentes fontes utilizando as práticas de Dados Ligados e Dados Governamentais Abertos, contribuindo assim com a nova Web de dados. O projeto implementado tem como objetivo fornecer dados úteis, abertos, padronizados, reutilizáveis e ligados a dados de outras fontes.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Membros do grupo de Desenvolvimento de Software
Parcerias: Pablo Nascimento Mendes (Freie Universitat Berlin)
Financiamento: PROEX/UFJF – Processo 3194/2013-90
Endereço: www.ligadonospoliticos.com.br

Site de Desaparecidos

Tecnicamente, o projeto consiste em extrair informações na Web através da raspagem de dados e padronizá-las no formato RDF, criando um novo dataset para contribuir com o projeto Linking Open Data. Este projeto visa disponibilizar informações abertas para o consumo de aplicações. Os dados coletados serão utilizados como suporte para uma aplicação criada, que atuará como um analisador de e-mails filtrando conteúdos falsos em um domínio específico, neste caso sobre crianças desaparecidas. Além dos objetivos técnicos este trabalho procura amenizar os problemas enfrentados por milhares de usuários de serviços de e-mails criando uma ferramenta que irá possibilitar a estes usuários verificar a autenticidade das mensagens recebidas.

Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Membros do grupo de Desenvolvimento de Software
Parcerias: Pablo Nascimento Mendes (Freie Universitat Berlin)
Financiamento: PROEX/UFJF – Processo 33196/2013-89
Endereço: http://desaparecidos.nrc.ice.ufjf.br

Construção da aplicação DSGraph

O DSGraph é uma biblioteca gráfica para visualização de estruturas de dados e foi construída com o objetivo de facilitar o ensino e aprendizagem de estruturas de dados por alunos de diversos cursos de graduação como Ciência da Computação, Sistemas de Informação, Licenciatura em Computação, e as várias Engenharias. A disciplina de Estrutura de Dados geralmente é tida como uma disciplina com uma considerável taxa de reprovação em várias instituições pela dificuldade dos alunos entenderem e implementarem estruturas abstratas. Por outro lado, essa é uma disciplina de grande importância no currículo de diversos cursos. Para facilitar o entendimento do código implementado, a biblioteca permite que o aluno visualize o estado da sua implementação e, assim, entenda com mais facilidade o funcionamento do código construído.

Período: 2010 a 2013
Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Sandro Athaide Coelho e Thiago Moratori Peixoto
Financiamento: PROGRAD – UFJF
Endereço:http://dsgraph.sourceforge.net/

Aplicações de T-Learning

O objetivo principal deste projeto é desenvolver aplicações e frameworks para eduação à distância no contexto da TV Digital Interativa. Baseado nas potencialidades e limitações do ambiente de TV Digital Interativa Brasileiro, baseado no Ginga, vamos desenvolver soluções de EaD baseadas no uso da TV Digital.

Período: 2011 a 2012
Coordenador: Prof. Eduardo Barrere
Participantes: Marina Ivanov Pereira Josué

Construção do repositório DBpediaPT

O GETComp participa da construção da versão brasileira da DBpedia. A DBpedia é um projeto inovador e importante para a comunidade de desenvolvedores web captaneada pelo grupo responsável pela Wikipedia e pesquisadores da Universidade Livre de Berlim. A DBpedia é um grande repositório de dados ligados para informações do Wikipedia inseridas por milhares de usuários colaboradores de todo o mundo. Como o Wikipedia armazena informações em várias línguas, é necessário um trabalho específico para cada linguagem. Assim, o GETComp participa da construção da DBpediaPT em colaboração com outras universidades para mapear os dados da Wikipedia em português para o formato da DBpediaPT, permitindo assim que desenvolvedores web de todo o brasil possam consumir essas informações em suas aplicações. Tal facilidade permitirá que novas aplicações mais inteligentes possam ser possíveis de serem construídas, gerando uma nova revolução na web e, por consequência, na vida de todo usuário de computadores.

Período: 2011 a 2012
Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Frâncila Weidt Neiva, Felipe Rooke da Silva e Marcus Henrique Barbosa
Parcerias: Pablo Nascimento Mendes (Freie Universitat Berlin) e Sean Wolfgand Matsui Siqueira (Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro)

Desenvolvimento do sistema Gnosis

O Gnosis é um meta-alinhador de ontologias em formato OWL que utiliza técnicas de algoritmos genéticos para escolha de funções de similaridades mais relevantes para o alinhamento.

Período: 2010 a 2012
Coordenador: Prof. Jairo Francisco de Souza
Participantes: Felipe Rooke e Francila Weidt
Parcerias: Sean Wolfgand Matsui Siqueira (Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro) e Rubens Nascimento Melo (Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro)
Financiamento: PROPESQ – UFJF e CNPQ

EDUCAR – Desenvolvimento e Avaliação de Ferramentas para Apoio ao Ensino com Realidade Aumentada

Este projeto tem por objetivo tornar as aulas dos cursos de ciências exatas mais atrativas e lúdicas, empregando para tal sistemas de Realidade Aumentada para dar suporte ao ensino. Tal iniciativa tem como principal objetivo diminuir o problema de evasão dos cursos da área de ciência exatas e aprimorar a qualidade do aprendizado nestes cursos. Esta redução é esperada tanto nos cursos a distância quanto nos cursos presenciais. A avaliação da ferramenta será realizada através de questionários pela plataforma Moodle. Acreditamos que o emprego de técnicas de ponta como a realidade aumentada no aprendizado é um diferencial em relação às técnicas tradicionais, tornando o ensino mais lúdico e atrativo para os alunos.

Coordenador: Prof. Rodrigo Luis de Souza da Silva
Participantes: Lidiane Teixeira Pereira