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01/07/2019 - 31/07/2021

Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação

Destacam-se as três principais frentes de pesquisa no Projeto CompFlex-GM: 1. CQ&HC CompFlex-GM Contexto: Abordagem Híbrida, Heterogênea e Distribuída para Simulação Quântica via Ambiente D-GM A inovação da proposta na área de pesquisa de computação/simulação quântica é disponibilizar uma estrutura robusta para controle de software híbrido no ambiente D-GM, viabilizando a exploração integrada e simultânea da computação distribuída sob arquiteturas masssivamente paralelas. Otimização na simulação, aliando o novo paradigma da HC, explorando distintos potenciais de processamento e execução entre CPU/GPU, integrando arquiteturas massivamente paralelas (GPGPUs) com potencial componentes (multi-core shared memory, processing accelerators) na análise de escalabilidade e granulosidade de computações com incremento exponencial de memória. 2. FL&T2FL CompFlex-GM Contexto: Estudo estrito e análise teórica de extensões da Lógica Fuzzy, contribuindo fortemente no desenvolvimento de sistemas flexíveis que auxiliem a tomada de decisão baseada em múltiplos atributos, que no contexto desta proposta, destaca a gestão de recursos computacionais. Destacam-se: (i) o conhecimento insuficiente dos decisores; (ii) a crescente necessidade de agregar múltiplas possibilidades de julgamentos; e (iii) a habilidade de lidar com características subjetivas das alternativas. Tais fatores geram informações incertas, mapeadas desde a modelagem dos múltiplos atributos em sistemas de tomada de decisões. 3. Aplicações com suporte no CompFlex-GM. Caracterizadas por usufruir das potencialidades (como suporte a aplicações quânticas) do ambiente D-GM e dos fundamentos (como a abordagem lógica) da Teoria dos Conjuntos Fuzzy Tipo-2, os quais buscam apoio para consolidação no projeto CompFlex-GM. Qualificação de quatro aplicações flexíveis: 3.1 Inovação na interpretação de sistemas flexíveis via GC (Grid Computing), CC (Cloud Computing) consolidando interpretação de conectivos da lógica fuzzy intuicionista (IFL) 3.2 Extensão da biblioteca qFuzzy-Analyser, modelando informação referente a incerteza ao mensurar variáveis linguísticas e incorporando a margem de hesitação de especialistas, nas informações manipuladas concorrentemente via paralelismo quântico. 3.3 Concepção do Int-fCloud, para o tratamento da incerteza na modelagem de atributos e a imprecisão nas informações extraídas do contexto da CC. 3.4 Abordagem flexível na avaliação de habilidades propostas via CT (Computational Thinking).