O Curso de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o est\u00e1 inserido na \u00e1rea de Ci\u00eancias Exatas e da Terra e na sub\u00e1rea de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o. Na UFT, o curso atua em 05 linhas de pesquisa. As linhas s\u00e3o: Arquitetura de Sistemas de Computa\u00e7\u00e3o, Banco de Dados e Engenharia de Software, Intelig\u00eancia Artificial e Otimiza\u00e7\u00e3o, Modelagem Computacional de Sistemas e Processamento Gr\u00e1fico e Multim\u00eddia. Cada linha de pesquisa possui um conjunto de professores associados e a infraestrutura de laborat\u00f3rios, de forma \u00e0 atender as atividades de ensino, pesquisa e extens\u00e3o do Curso de Ci\u00eancia da Computa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Sistemas de computa\u00e7\u00e3o pode ser dividido em tr\u00eas sub\u00e1reas fundamentais: (1) Projeto de sistemas eletr\u00f4nicos: est\u00e1 preocupada com o problema geral da modelagem de sistemas e m\u00e1quinas e em como faz\u00ea-las responder adequadamente as entradas. Otimiza\u00e7\u00e3o e t\u00e9cnicas matem\u00e1ticas desempenham um papel fundamental, especialmente quando os sistemas de interesse crescem em escala. Sistemas com capacidades de compreens\u00e3o da imagem \u00e9 uma das \u00e1reas de pesquisa, bem como o uso de vis\u00e3o por computador para ajudar os seres humanos. Sistemas embarcados tamb\u00e9m fazem parte dessa \u00e1rea, se concentrando no desenvolvimento de software de baixo n\u00edvel em uma variedade de plataformas de hardware diferentes, incluindo dispositivos aut\u00f4nomos, como rob\u00f4s, unidades de processamento paralelas e ambientes de computa\u00e7\u00e3o distribu\u00edda. (2) Otimiza\u00e7\u00e3o: \u00e9 a ci\u00eancia de escolher o melhor elemento de uma cole\u00e7\u00e3o sujeita a algumas limita\u00e7\u00f5es. Tais problemas surgem em dom\u00ednios t\u00e3o variados como projetos de sistemas de engenharia, aloca\u00e7\u00e3o de recursos, estimativa estat\u00edstica e teoria dos jogos. Em v\u00e1rias dessas \u00e1reas, as t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o constituem o arcabou\u00e7o computacional de escolha no desenvolvimento de m\u00e9todos manej\u00e1veis para desafiar problemas em larga escala. (3) Sistemas em rede: adotam uma vis\u00e3o ampla e interdisciplinar sobre o tema. Se concentrando n\u00e3o apenas em redes de comunica\u00e7\u00e3o tradicionais e sistemas distribu\u00eddos (por exemplo, projeto de protocolo de rede, computa\u00e7\u00e3o em nuvem, centros de dados), mas tamb\u00e9m no controle e din\u00e2mica de sistemas em rede e contextos sociais. A medida que cada sub\u00e1rea de concentra\u00e7\u00e3o se expande maior \u00e9 jun\u00e7\u00e3o entre elas mantendo a interdisciplinaridade e complementa\u00e7\u00e3o.<\/p>\n\n\n\n
Essa linha de pesquisa tem o objetivo desenvolver o conhecimento cient\u00edfico e tecnol\u00f3gico de forma aplicada nas \u00e1reas de Banco de Dados e Engenharia de software para aliar a pesquisa acad\u00eamica com a aplica\u00e7\u00e3o pr\u00e1tica na ind\u00fastria, de forma a desenvolver pesquisas que fomentam a qualidade e a produtividade para o setor de software. Os resultados das pesquisas preveem desenvolver solu\u00e7\u00f5es materializadas em sistemas, m\u00e9todos, modelos, projetos, processos e produtos tecnol\u00f3gicos e inovadores de valor agregado que possam contribuir para quest\u00f5es t\u00e9cnicas e organizacionais. A linha de pesquisa visa desenvolver estudos em tem\u00e1ticas da engenharia de software em dom\u00ednios de aplica\u00e7\u00e3o para o desenvolvimento de m\u00e9todos, processos, ferramentas, t\u00e9cnicas e medi\u00e7\u00f5es para a constru\u00e7\u00e3o de softwares com profissionalismo, qualidade e efici\u00eancia na constru\u00e7\u00e3o de softwares. Sistemas de tempo real, sistemas cliente-servidor, sistemas paralelos e distribu\u00eddos, sistemas baseado na web, jogos, sistemas colaborativos e computa\u00e7\u00e3o m\u00f3vel, s\u00e3o exemplos de temas a serem desenvolvidos na engenharia de software. Em termos de banco de dados, ser\u00e3o abordados assuntos relacionado com a gest\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es no que concerne a captura, digitaliza\u00e7\u00e3o representa\u00e7\u00e3o, organiza\u00e7\u00e3o transforma\u00e7\u00e3o e apresenta\u00e7\u00e3o. Essa linha investiga algoritmos para consulta e atualiza\u00e7\u00e3o efetiva e eficiente de informa\u00e7\u00f5es armazenadas, incluindo t\u00e9cnicas de processamento paralelo e distribu\u00eddos e as diferentes arquiteturas computacionais para esse fim. As principais tem\u00e1ticas pesquisadas s\u00e3o: sistemas de banco de dados, modelagem, indexa\u00e7\u00e3o, processamento de transa\u00e7\u00f5es, minera\u00e7\u00e3o de dados, bancos de dados paralelos e distribu\u00eddos, busca e recupera\u00e7\u00e3o de informa\u00e7\u00f5es, sistemas multim\u00eddia e ger\u00eancia de grandes volumes de dados.<\/p>\n\n\n\n
Esta \u00e1rea do conhecimento abrange o estudo de t\u00e9cnicas de intelig\u00eancia artificial e otimiza\u00e7\u00e3o com o objetivo de desenvolver, avaliar e aplicar m\u00e9todos e t\u00e9cnicas na cria\u00e7\u00e3o de sistemas computacionais. A Intelig\u00eancia Artificial aborda pesquisas sobre a intelig\u00eancia nos sistemas naturais e artificiais, atrav\u00e9s da investiga\u00e7\u00e3o dos aspectos te\u00f3ricos e pr\u00e1ticos envolvidos na gera\u00e7\u00e3o, aquisi\u00e7\u00e3o, representa\u00e7\u00e3o, organiza\u00e7\u00e3o, armazenamento e recupera\u00e7\u00e3o de conhecimento. Esses conceitos s\u00e3o aplicados no desenvolvimento de solu\u00e7\u00f5es computacionais para problemas em diversas \u00e1reas uma vez que se trata de uma \u00e1rea de conhecimento de natureza interdisciplinar. A Intelig\u00eancia Artificial encontra-se articulada em torno de cinco linhas de pesquisa que se complementam: vis\u00e3o computacional, rob\u00f3tica inteligente, minera\u00e7\u00e3o de dados, sistemas multi-agentes e representa\u00e7\u00e3o e racioc\u00ednio sobre o conhecimento. A Otimiza\u00e7\u00e3o dedica-se, de modo geral, \u00e0 modelagem computacional de problemas de otimiza\u00e7\u00e3o, assim como \u00e0 busca de algoritmos eficientes para a resolu\u00e7\u00e3o de problemas. Encontra-se articulada em torno de cinco linhas de pesquisa que se complementam: m\u00e9todos formais, modelagem de problemas, otimiza\u00e7\u00e3o combinat\u00f3ria, heur\u00edsticas\/metaheur\u00edsticas e teoria e algoritmos em grafos.<\/p>\n\n\n\n
A \u00e1rea de concentra\u00e7\u00e3o Modelagem Computacional de Sistemas que visa formar profissionais aptos a identificar problemas, analisar e modelar sistemas que apoiem a administra\u00e7\u00e3o e o funcionamento de empresas ou institui\u00e7\u00f5es, explorando recursos tecnol\u00f3gicos, com vistas \u00e0 otimiza\u00e7\u00e3o de resultados. Espera-se destes profissionais a capacidade de propor e desenvolver solu\u00e7\u00f5es in\u00e9ditas ou aperfei\u00e7oar as j\u00e1 existentes, tornando-as operantes no que diz respeito \u00e0 objetiva\u00e7\u00e3o de um determinado processo utilizando modelagem computacional, por meio de um trabalho que exige forte e constante intera\u00e7\u00e3o com a comunidade cient\u00edfica e profissional de \u00e1reas multidisciplinares, sob o enfoque interdisciplinar, a fim de desenvolver e simular modelos computacionais que possam atender demandas acad\u00eamicas e profissionais.<\/p>\n\n\n\n
A \u00e1rea de concentra\u00e7\u00e3o encontra-se amparada por tr\u00eas linhas de pesquisa: 1) Modelagem Quantitativa, Otimiza\u00e7\u00e3o e Simula\u00e7\u00e3o – Trata da elabora\u00e7\u00e3o de modelos te\u00f3ricos de sistemas f\u00edsicos e sua an\u00e1lise atrav\u00e9s de simula\u00e7\u00f5es computacionais; da solu\u00e7\u00e3o otimizada de sistemas complexos; da elabora\u00e7\u00e3o e descri\u00e7\u00e3o metodologias e de modelos quantitativos de sistemas complexos, sua implementa\u00e7\u00e3o e avalia\u00e7\u00e3o. Essa linha ainda envolve a pesquisa em otimiza\u00e7\u00e3o e simula\u00e7\u00e3o de conhecimento em diferentes \u00e1reas, abrangendo o uso de modelos matem\u00e1tico-computacionais e de t\u00e9cnicas de otimiza\u00e7\u00e3o, numa perspectiva de apoio a processos decis\u00f3rios. 2) An\u00e1lise e S\u00edntese em Ecossistemas: Aborda o projeto e desenvolvimento de sistemas computacionais e an\u00e1lise de ambientes computacionais em sistemas multidisciplinares, e envolve a concep\u00e7\u00e3o, especifica\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de ambientes e ferramentas de apoio a processos em ecossistemas. Tem o objetivo de projetar, analisar e implementar modelos ecol\u00f3gicos. \u00canfase emp\u00edrica (guiada a dados) e modelos mecanicistas que abordam uma hierarquia de escalas e processos. Sistemas ecol\u00f3gicos consideram um conjunto de entidades biol\u00f3gicas (plantas, micr\u00f3bios, animais) e entidades f\u00edsicas (elementos, s\u00f3lidos, \u00e1gua) e suas intera\u00e7\u00f5es como uma unidade funcional (isto \u00e9, um ecossistema). 3) Modelos e Sistemas de Gest\u00e3o e Educa\u00e7\u00e3o: Trata da concep\u00e7\u00e3o e desenvolvimento de objetos de aprendizagem para apoio ao ensino, com uso de tecnologias da informa\u00e7\u00e3o e comunica\u00e7\u00e3o; e o desenvolvimento de metodologias, t\u00e9cnicas e processos para a gest\u00e3o das organiza\u00e7\u00f5es, com abordagem interdisciplinar.<\/p>\n\n\n\n
Processamento Gr\u00e1fico (PG) estuda os processos ou t\u00e9cnicas computacionais que envolvem modelos geom\u00e9tricos, imagens digitais e v\u00eddeos. Os projetos nesta \u00e1rea de conhecimento envolvem a transforma\u00e7\u00e3o de dados geom\u00e9tricos em imagens, a transforma\u00e7\u00e3o de imagens em dados diversos, o estudo de formas eficientes para apresentar visualmente grandes volumes de dados, o desenvolvimento de algoritmos para auxiliar na descoberta de estruturas de interesse presentes em imagens e v\u00eddeos, o estudo de formas de representa\u00e7\u00e3o e manipula\u00e7\u00e3o de modelos geom\u00e9tricos tridimensionais, t\u00e9cnicas de visualiza\u00e7\u00e3o e intera\u00e7\u00e3o dentro de sistemas de Realidade Virtual e Aumentada, al\u00e9m de design e avalia\u00e7\u00e3o de interfaces. O Processamento Gr\u00e1fico engloba a realiza\u00e7\u00e3o de atividades de ensino, pesquisa e desenvolvimento nas \u00e1reas de Processamento de Imagens, Computa\u00e7\u00e3o Gr\u00e1fica, Vis\u00e3o Computacional, Visualiza\u00e7\u00e3o de Dados\/Imagens, Busca e Recupera\u00e7\u00e3o em Imagens e V\u00eddeos, Reconhecimento de Padr\u00f5es em Imagens, Multim\u00eddia e Interface Homem M\u00e1quina.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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