Programação

Programação geral:


Programação detalhada:

Sessões Técnicas:

==> INSTRUÇÕES PARA OS AUTORES: Cada apresentação de artigo resumido terá 10 minutos para apresentação pelo autor e mais 2 minutos para perguntas. Cada apresentação de artigo completo terá 15 minutos para apresentação pelo autor e mais 5 minutos para perguntas. No início da apresentação, o autor deve identificar o tipo de trabalho (graduação/pós-graduação) e o estágio do trabalho (inicial/em andamento/finalizado).

Sessão 1 – Artigos Completos (14/10 – 11:15-12:45)

Relato sobre o Ensino de Algoritmos a Estudantes do Quinto Ano do Ensino Público Fundamental
Gustavo Santos, Plinio Finkenauer, Belisa Arnhold, Simone André Da Costa Cavalheiro, Clause Piana, Luciana Foss, Marilton Aguiar, Ana Pernas, André Du Bois e Renata Reiser

Pensamento Computacional no Brasil: O Estado da Arte
Yuri Weisshahn, Adson Ileon Ripinski Duarte, Simone André Da Costa Cavalheiro, Luciana Foss, Marilton Aguiar, André Du Bois, Ana Marilza Pernas Fleischmann, Renata Hax Sander Reiser e Clause Fátima de Brum Piana

Exploring Parallelism on Functional Languages with GRASP
Felipe Tanus, Rodrigo Machado, Lenna Maude, Luigi Carro e Alvaro Moreira

Týr: a dependent type system for spatial memory safety in LLVM
Vítor De Araújo, Álvaro Moreira e Rodrigo Machado

Sessão 2 – Artigos Resumidos (14/10 – 16:15-17:15)

fGrid: Modelagem de Variáveis de Incerteza para Escalonamento em Grades Computacionais usando Lógica Fuzzy
Yan Soares, Leticia Sampaio, Renata Reiser, Adenauer Yamin, Samuel Ribeiro, Maurício Pilla e Bruno Moura

Descoberta de Conhecimento Sobre Cancêr de Mama Utilizando Algoritmos de Árvore de Decisão
Jéssica Bonini

Towards a Unified Procedure for Provability and Counter-Model Generation in Minimal Implicational Logic
Jefferson De Barros Santos, Bruno Lopes e Edward Hermann Haeusler

Defining Effectiveness Using Finite Sets – A Study on Computability
Hugo Macedo e Edward Hermann Haeusler

Sessão 3 – Artigos Completos (14/10 – 17:30-19:15)

Transformada de Haar Não Decimada Otimizada e sua Extensão Intervalar
Vinícius Santos, Alice Kozakevicius, Renata Reiser e Mauricio Pilla

Comparando o Desempenho de Implementações de Tabelas Hash Concorrentes em Haskell
Rodrigo Medeiros Duarte, André Rauber Du Bois, Maurício Lima Pilla e Renata Hax Sander Reiser

Descrição do Interferômetro de Mach Zehnder Utilizando a Biblioteca qExVHDL
Lucas Agostini, Julio Machado, Bruno Zatt, Mauricio Pilla, Renata Reiser e Cristian Bosin

Comparação entre as Inferências de Mamdani Clássico e de Larsen no Diagnóstico da Qualidade da Energia Elétrica em Níveis de Baixa Tensão
Diego Nolasco e Eduardo Palmeira

Análise Numérica e de Complexidade das Medidas de Dispersão Reais e Intervalares
Kléber Kapelinski, Alice Finger e Aline Loreto

Sessão 4 – Artigos Resumidos (15/10 – 15:45-16:45)

CABuilder: Graphical Representation and Pseudorandom Sequences from Cellular Automata
Nicoli Pinheiro de Araújo e Elloa Guedes

Suporte a Transformações Quânticas Controladas no Ambiente VirD-GM via Processos Parciais Mistos
Murilo Schmalfuss, Matheus Schmalfuss, Renata Reiser e Maurício Pilla

Implementação da Tomografia Quântica via VPE-qGm
Julio Neto, Lucas Agostini e Anderson Avila

Proposta de um Interpretador para o Cálculo Lambda Quântico
José Pires, Juliana Vizzotto e Eduardo Piveta

Sessão 5 – Artigos Completos (15/10 – 17:00-18:30)

A Practical Semi-External Memory Method for Approximate Pattern Matching
Daniel Saad Nogueira Nunes e Mauricio Aycio Ayala-Riconala-Rincon

Proposta de Controle e Gestão de Acesso Inteligente
Rogério R. De Vargas e Cristiano Galafassi

Esboço de um Modelo Semântico Fenomenológico para Processos Intencionais de Agentes Computacionais
Antônio Carlos da Rocha Costa

Towards Multi-Level Semantics for Multi-Agent Systems
Alison R. Panisson, Rafael H. Bordini e Antônio Carlos da Rocha Costa

Sessão 6 – Artigos Completos (16/10 – 10:45-12:15)

How to Extend Lattice-Valued Fuzzy XOR Preserving its Algebraic Properties
Eduardo Palmeira, Benjamin Bedregal e José Dos Santos

On Pseudo-Homogeneous Nullnorms
Lucélia Lima, Benjamin Bedregal e Marcus Rocha

Towards an Interpretation of Intuitionistic Fuzzy Connectives from Quantum Computing
Alexandre Lemke, Renata Reiser, André Du Bois, Maurício Pilla, Anderson Àvila e Julia Vieira

Robustness of Intuitionistic Fuzzy Implications: the Yager Implication
Rosana Medina Zanotelli, Renata H. S. Reiser, Simone André Da Costa Cavalheiro, Luciana Foss e Benjamin R.C. Bedregal

Sessão 7 – Artigos Completos (16/10 – 13:30-15:00)

Integrando Estruturas de Controle na Abordagem Relacional de Gramática de Grafos
Alex Bertei, Luciana Foss e Simone André Da Costa Cavalheiro

Desenvolvimento de uma Teoria sobre Gramática de Grafos para a Plataforma Rodin
Natália Darley, Simone André Da Costa Cavalheiro e Luciana Foss

Formal Verification of Health Assessment Tools: A Case Study
Jonas Santos Bezerra, Andrei Costa, Leila Ribeiro e Érika Cota

FJQuantum: Uma Linguagem Quântica Orientada a Objetos
Samuel Feitosa, Juliana Vizzotto, Eduardo Piveta e André Rauber Du Bois

Sessão 8 – Artigos Resumidos (16/10 – 15:15-16:15)

Correção Estatística do Resultado da Previsão do Tempo Aplicando a Técnica Model Output Calibration (MOC)
Vanessa Lago Machado, Carlos Amaral Holbig, Chou Sin Chan e Jorge Luís Gomes

Implementação de Árvores Rubro-Negras em Haskell Utilizando Memórias Transacionais
Thaís Hübner, Rodrigo Duarte e André Du Bois

Estudo de Gramática de Grafos Fuzzy
Wilson Cardoso, Luciana Foss, Renata Reiser e Simone André Da Costa Cavalheiro

Um Editor de Gramáticas de Grafos Orientadas a Objeto para Geração de Código OOGXL
Willian Coelho and Ana Paula Ferreira

A Study Towards the Application of UPPAAL Model Checker
Matheus Pereira Júnior e Gleifer Alves


Minicursos

Minicurso 1 : Otimização Combinatória

Ministrante: Profa. Dra. Luciana Salete Buriol (UFRGS)

Resumo: Problemas de Otimização Combinatória aparecem nos mais diversos cenários, desde atividades corriqueiras dos cidadãos, ou processos mais complicados como definição das rotas dos aviões e tripulações de uma frota de aviões por um período de tempo. Empresas podem faturar mais e poupar tempo se resolverem seus problemas de otimização de forma adequada. No entanto, conhecimentos específicos da área são necessários para isso. Em primeiro lugar, o problema precisa ser identificado e definido. Em segundo, decisões em relação à sua solução devem ser tomadas. A resolução exata ou aproximada depende de uma série de fatores, e seja qual for a decisão que for tomada, há uma série de opções. Este minicurso tem o objetivo de dar uma visão geral sobre como abordar um problema de otimização combinatória, falando um pouco de definição de problemas, classificação de complexidade, formulação matemática, técnicas heurísticas e soluções exatas.

Currículo resumido: Possui graduação em Bacharelado em Informática pela Universidade Federal de Santa Maria/RS (1998), Mestrado (2000) e Doutorado (2003) pela Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas – UNICAMP/SP, com Doutorado-Sanduíche de 15 meses no Departamento de Algoritmos e Otimização da AT&T Labs, USA. Possui Pós-doutorado pela Universidade de Roma La Sapienza, onde trabalhou em 2004 e 2005 junto ao grupo de Algoritmos do Instituto de Informática daquela instituição. Desde 2006 é Professora  Adjunta do Instituto de Informática da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Atua nas áreas de pesquisa operacional e algoritmos. Atualmente (gestão 2012-2014) é Presidente da ALIO – Asociación Latino-Iberoamericana de Investigación Operativa.

Minicurso 2 : Desenvolvimento de Sistemas Baseado em Modelos

Ministrante: Profa. Dra. Leila Ribeiro (UFRGS)

Resumo: Desenvolver software confiável sempre foi difícil. Porém, com o tempo os desenvolvedores de software notaram que a tarefa dar manutenção a software é tão ou mais difícil do que desenvolvê-lo. Software está em constante evolução: além de manutenções para remover erros, sempre surgem novas plataformas, novas tecnologias, novos requisitos, e os sistemas precisam ser adequados a estas novas realidades. Mas como fazer isto sem introduzir erros em sistemas que já estavam funcionando? Como fazer de maneira automática ou semi-automática estas mudanças? Como documentar as modificações, para poder revertê-las, caso necessário? Como saber que partes de um sistema precisam ser analisadas (testadas ou verificadas) novamente em decorrência da evolução? Model-Driven Development (MDD), ou Desenvolvimento Guiado por Modelos, é uma abordagem de desenvolvimento de software que surgiu para auxiliar no processo de evolução do software. Em MDD temos modelos para os sistemas e as mudanças são especificadas através de transformações destes modelos. Se os modelos e transformações tem um embasamento formal, pode-se não somente automatizar a evolução, mas também prever onde serão necessários novos testes, quais partes do sistema serão afetadas e como, etc. Neste minicurso apresentaremos os conceitos básicos de MDD, bem como discutiremos a sua aplicação na indústria e questões de pesquisa em aberto.

Currículo resumido: Possui graduação em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1988), Mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1991) e Doutorado em Informática pela Technische Universitat Berlin (1996). Atualmente é pesquisadora nível 2 do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico e professora titular da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. É membro do IFIP Working Group 1,3 (Foundations of System Specification). Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Métodos Formais, atuando principalmente nos seguintes temas: especificação e semântica formal, bioinformática, verificação formal e modelos de computação.


Palestras

Palestra 1: Lambdas e Mônadas em Java

Palestrante:  Prof. Dr. André Rauber Du Bois (UFPel)

Resumo: Mônadas são uma forma de estruturar computações em termos de valores e sequências de computações usando esses valores. Uma mônada descreve uma computação e como combinar essa computação gerando novas computações. Por esse motivo, mônadas são usadas para inserir linguagens de domínio específico dentro de linguagens funcionais para os mais diferentes objetivos, e.g., entrada e saída/concorrência, parsers, controlar robôs, memórias transacionais. Mônadas podem ser implementadas como um tipo representando a computação mais três operações básicas para compor objetos desse tipo. Java 1.8 estende a linguagem com Expressões Lambda, uma abstração que facilita a implementação de funções/métodos de alta ordem e, consequentemente, a implementação de mônadas. Nesta palestra discutimos a extensão de expressões Lambda da linguagem Java, a implementação de mônadas usando essa extensão e suas limitações, e propomos uma nova extensão para Java que facilite a implementação de mônadas.

Currículo resumido: Possui graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação pela Universidade Católica de Pelotas (1998), Mestrado em Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (2001) e Doutorado em Ciência da Computação – Heriot-Watt University (2006). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal de Pelotas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Teoria da Computação e Linguagens Funcionais, atuando principalmente nos seguintes temas: programação funcional, mobilidade de código, implementação de linguagens funcionais e matemática intervalar.

Palestra 2: Finito Não-Padrão e Modelos Computacionais Formais

Palestrante: Prof. Dr. Edward Hermann Haeusler (PUC-Rio)

Resumo: Em 1924, Tarski provou que várias definições matemáticas de finitude (finito) são  equivalentes em ZFC. Tarski menciona as definições devidas a Dedekind, Peano, algumas definições indutivas atribuídas a M.M. Russell, Sierpinski e Kuratowski, além de uma alternativa proposta por ele mesmo. Um fato bastante relevante neste seu artigo de 1924 é o uso essencial do Axioma da Escolha (AC) nesta prova de equivalência. Outro aspecto é notado pelo uso essencial da negação da lógica Clássica em algumas destas definições. Sem o uso destes dois elementos essenciais as definições conhecidas não são equivalentes. Isto implica que em modelos formais onde AC não seja válido definições que se utilizam do conceito de finito não são mais absolutamente equivalentes. Nesta palestra, discutimos a definição do conceito de função Turing-computável sob o ponto de vista de finito de Dedekind em modelos intuicionistas onde o axioma da escolha não vale. Como acontece com interpretações em  teoria de modelos, situações semelhantes ao famoso paradoxo de Skolem ocorrem neste nosso estudo. Veremos que certas funções Turing-computáveis dentro do modelo tem características que não podem ser atribuídas a funções computáveis fora do modelo, tais como em tempo finito executar uma sequência infinita de passos. Após um breve comentário a respeito de ocorrência análoga em relação a outros alternativas para definição de finitude, concluimos com uma digressão sobre o axioma da infinitude de ZF e modelos computacionais.

 Currículo resumido: Possui graduação em Matemática pela Universidade de Brasília (1983), Mestrado em Informática (1986) e Doutorado (1990) em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Atualmente é professor associado da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Computabilidade e Modelos de Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: teoria da prova, teoria das categorias, semântica formal e Lógica. É coordenador da Pós-Graduação do DI-PUC desde 2010.

Palestra 3: Redes de Autômatos Estocásticos para Avaliação de Desempenho de Sistemas: Teoria e Prática

Palestrante: Prof. Dr. Afonso Henrique Correa de Sales (PUCRS)

Resumo: Avaliar o desempenho de sistemas é um ponto-chave para a detecção de gargalos de execução, possíveis otimizações, e sobretudo prover aplicações com alto grau de desempenho e  confiabilidade. Existem muitas formas de se avaliar o desempenho de um sistema, por exemplo, monitoração, medições, simulações e modelagem analítica. Na maioria das vezes, não se dispõe do sistema em funcionamento para monitorá-lo ou para realizar medições no ambiente real. Neste sentido, uma das alternativas possível é então a simulação, onde imita-se o comportamento do sistema real, entretanto, o esforço de programação envolvido pode por vezes inviabilizar sua adoção. Uma outra alternativa, é a técnica da modelagem analítica, a qual descreve sistemas através de equações matemáticas como um conjunto de entradas e saídas em estados discretos, que em equilíbrio podem prover dados probabilísticos acerca das ocorrências destes estados. Esta forma de avaliação de desempenho tem sido difundida e utilizada em diversos âmbitos da ciência da computação, biologia, engenharias, economia, entre outros. Na ciência da computação, descrevem-se modelos matemáticos (com características estocásticas, ou seja, aleatórias), principalmente no contexto de Redes de Computadores, para avaliar vazão, tempo de resposta, utilização de recursos, entre outros índices de desempenho. Um formalismo para modelagem estocástica vigente desde os anos 80, e que vem sofrendo extensões e melhorias nas últimas décadas, é o formalismo de Redes de Autômatos Estocásticos (conhecido como formalismo SAN – Stochastic Automata Networks). Nesta apresentação, serão apresentados os principais fundamentos de modelagem deste formalismo, sua relação com Cadeias de Markov, bem como alguns casos práticos de aplicação de modelos descritos em SAN e o uso de ferramentas de apoio à solução destes modelos.

Currículo resumido: Possui graduação em Bacharelado em Informática e Mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, e Doutorado em Informática pelo Institut Polytechnique de Grenoble. Atualmente, encontra-se como Professor na Faculdade de Informática da Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Modelos Analíticos e de Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: redes de autômatos estocásticos, redes de petri estocásticas, geração do espaço de estados, modelagem em tempo contínuo e discreto, avaliação de desempenho de sistemas.


Painel

Tópico: Como popularizar a Informática Teórica?

Participantes: Luciana Foss (UFPel, mediadora), Simone A. da Costa Cavalheiro (UFPel), Antonio Carlos da Rocha Costa (FURG) e Felipe Rech Meneguzzi (PUCRS).

Currículos resumidos:

Profa. Dra. Luciana Foss: Possui graduação em Bacharelado Em Ciência da Computação pela Universidade de Caxias do Sul (2000), Mestrado (2003) e Doutorado (2008) em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Atualmente é professora da Universidade Federal de Pelotas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Linguagem Formais e Autômatos, atuando principalmente nos seguintes temas: semântica formal, especificação e verificação formal, linguagens formais, transformação de modelos.

Profa. Dra. Simone A. da Costa Cavalheiro: possui graduação em Engenharia Civil pela Universidade Católica de Pelotas (1998), graduação em Licenciatura em Matemática pela Universidade Federal de Pelotas (1998), Mestrado (2000) e Doutorado (2010) em Ciência da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Atualmente é professora adjunta da Universidade Federal de Pelotas. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Métodos Formais, atuando principalmente em especificação e verificação formal.

Prof. Dr. Antonio Carlos da Rocha Costa: Possui graduação em Engenharia Elétrica opção Eletrônica pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1977), Mestrado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1980), Especialização em Metodologia do Ensino Superior pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1981) e Doutorado em Ciências da Computação pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul (1993). Atualmente é professor adjunto da Universidade Federal do Rio Grande (FURG), docente permanente do Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Computação e do Programa de Pós-Graduação em Modelagem Computacional da FURG, e professor orientador colaborador da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, atuando junto ao Programa de Pós-Graduação em Computação e Programa de Pós-Graduação em Informática na Educação dessa universidade. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Artificial, tendo atuado principalmente nos temas: Fundamentos da Inteligência Artificial e Sociedades de Agentes. Interesses atuais: Filosofia das Ciências Sociais, Fundamentos da Cognição dos Fenômenos Sociais.

Prof. Dr. Felipe Rech Meneguzzi: Possui Mestrado em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (2003), onde também se formou com o grau de Bacharel em Ciência da Computação (2001), e Doutorado em Ciência da Computação pelo Kings College London (2009). Atualmente é professor adjunto na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul. Antes da sua posição atual, trabalhou como Project Scientist em Sistemas Multiagentes no Robotics Institute da Carnegie Mellon University até 2012, após completar pós-doutorado na mesma instituição. É pesquisador na área de sistemas multiagentes, raciocínio autônomo em agentes BDI e raciocínio normativo. Além disso, é sócio-fundador da Gigabrain Consultoria, que oferece serviços de desenvolvimento de programas e consultoria em TI.