Nome do Projeto
Tech&ApplieD-GM: Aplicações Tecnológicas Baseadas em Computações Flexíveis e Heterogêneas com suporte no ambiente DGM
Ênfase
Pesquisa
Data inicial - Data final
20/05/2021 - 20/05/2025
Unidade de Origem
Coordenador Atual
Área CNPq
Ciências Exatas e da Terra
Resumo
A proposta Tech&ApplieD-GM: Applications based on Flexible and Heterogeneous Computations of the Distributed Geometric Machine Environment (D-GM), para suporte a programação heterogênea e distribuída via CPUs/GPUs, visa incremento no desempenho das simulações de algoritmos quânticos. Destacam-se três frentes de pesquisa a serem desenvolvidas no Projeto ApplieD-GM, via simulações no ambiente D-GM: I. Proposta Inovadora de Desevolvimento de Tecnologias para Sistemas Flexíveis a partir da Computação Quântica, sendo nesta frente, o foco em aplicações flexíveis via ambiente D-GM que buscam interpretar extensoões da Logica Fuzzy (LF) e obter informação referente a incerteza ao mensurar variáveis linguísticas. Simultaneamente, incorpora-se a margem de hesitação de especialistas desde a modelagem até o desenvolvimento de sistemas na área de FL. Esta hesitação ocorre na relação de pertinência não corresponde a não-pertinência em sistemas fuzzy. Como consequência, esta interpretação deve considerar outros operadores: (i) o índice intuicionista (grau de hesitação), (ii) o escore (grau de adequação); e (iii) a acurácia (grau de acurácia), para cada elemento e todos atributos das variáveis modeladas por sistemas que fazem usa da FL. Estas múltiplas informações podem ser concorrentemente manipuladas via paralelismo quântico. II. Abordagem Flexível para Tomada de Decisões no Escalonamento de Tarefas em GriD Computing(CG) e Cloud Computing (CC), considerando sistemas robustos e flexíveis para tomada de decisão frente à incerteza das informações extraídas do contexto da GC e CC, a qual vem se mostrando relevante para o escalonamento otimizado de tarefas. Frequentemente, dentre os múltiplos atributos que implicam na tomada de decisões quando a definição da prioridade de alocação das tarefas aos recursos de processamento, avaliam-se o Poder Computacional efetivamente disponível nos diferentes nodos de processamento, e o Custo de Comunicação e o Consumo de Energia dos canais de comunicação. Na concepção do modelo Int-fGrid e Int-fCloud, em desenvolvimento no projeto, consideram-se tanto o tratamento da incerteza como da imprecisão nas informações, incluindo a hesitação na modelagem de atributos em sistemas para GC e CC que fazem uso dos recursos da FC. Em ambos contextos, a pesquisa nas fronteiras destas áreas (abordagem multivalorada das extensões da LF, simulação via QC e distribuição heterogênea da GC e CC) impactam diretamente no desenvolvimento de Sistemas Flexíveis, podendo colaborar na análise e resolução mais eficiente para problemas difíceis de serem solucionados pelo uso de lógica clássica e/ou por computadores clássicos. III. Proposta apresentando argumentos inovadores instigando o uso de extensões de FL em medida de desempenho de alunos de escolas fundamentais submetidos a processos de avaliação baseados em habilidades relevantes ao desenvolvimento do pensamento computacional (PC).O impacto desta proposta considera a melhoria na compreensão da metodologia via PC para o apoio aos educadores, aliada a avaliação mais flexível do conteúdo da sala de aula baseado na aprendizagem de habilidades, prática de ensino e integrando os resultados consolidados já obtidos nos grupos LUPS e MFFMCC. Aliando-se a formação de recursos humanos e integração de grupos de pesquisa inter/intra institucionais bem como de processos e produtos em FC e QC aplicados a GC, CC e TC, e ainda considerando estratégias embasadas na lógica fuzzy multivalorada, com simulação quântica multiqubits no ambiente D-GM, contemplada no Projeto Tech&ApplieD-GM.

Objetivo Geral

O objetivo geral do projeto Tech&ApplieD-GM é contribuir para inovação e pesquisa modelando a incerteza, imprecisão e hesitação pelo uso de lógica fuzzy multivalorada, como suporte à simulação da computação quântica, computação em nuvem, gerenciamento de arquiteturas de memória híbrida e de sistemas na IoT. A proposta contempla 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.
Objetivos específicos nas estratégias contempladas no projeto estão brevemente descritos logo a seguir.
1. HC-Contexto. Com a dinâmica de migração de um modelo de programação uniforme para um modelo de programação híbrida surgem novos desafios :
(I) Explorar ar o novo paradigma – Heterogeneous Computing (HC), explorando o potencial das distintas
unidades de processamento, de forma integrada e simultânea.
(II) Promover execução integrada entre Central Processing Units (CPUs) e/ou Graphical Processing
Units (GPUs) diante das diferenças de suas arquiteturas, modelos de programação e desempenho.
(III) Integrar arquiteturas massivamente paralelas – General Purpose Graphics Processing Units
(GPGPUs), aplicando o potencial de componentes como multi-core shared memory e processing accelerators
na simulação de aplicações quânticas que usam superposição/emaranhamento de memória e paralelismo
quântico nos processos.
2. FC-Contexto. Na modelagem da incerteza visamos:
(i) estudar propriedades de relações fuzzy em abordagens extendidas da LF, n-dimensionais e/ou multivaloradas,
incluindo investigação das classes de médias, medidas de distância, similaridade entropia, função
de penalidades; e
(i) estudar propriedades de relações fuzzy em abordagens extendidas da LF como intervalos n-dimensionais
e/ou lógicas multivaloradas, incluindo análise de robusttes nas classes de conectivos, investigação de operadores
de dualidade e conjugação, estudo de novas classes de medida (distância, similaridade, entropia,
função de penalidades, inclusão, consenso) e indices de correlação em abordagens intuicionistas da LF;
(ii) fundamentar o desenvolvimento de aplicações na gestão de recursos computacionais, avaliação de aprendizagem
e no processamento de imagens e sinais.
(iii) integrar os resultados teóricos da LF e QC via aplicação da simulação de conectivos e agregadores fuzzy
por operadores quânticos.
3. FC & QC - Contexto. Pela integração destes fundamentos, busca-se o desenvolvimento de novas tecnologias e consolidam-se aplicações em duas abordagens:
(i) qualificar a biblioteca qfuzzy-Analyse, na interpretação de operadores da FL por operadores da QC, com
modelagem via VPE-qGM e simulação no VirD-GM, considerando a abordagem extendida do ambiente
D-GM, via Projeto ApplieD-GM;
(ii) viabilizar soluções para problemas da FL e FC, usufruindo das vantagens e potencialidades da QC.
4. FC&GC&CC-Contexto. O projeto propõe a consolidação do Inf-fCluoD, direcinado ao escalonamento de tarefas em CC, considerando:
(i) tanto com o regime de incerteza destas informações quanto com a imprecisão das computações envolvidas;
(ii) gerenciamento da dinâmica dos recurso e as incertezas das demandas das aplicações e as imprecisões dos estimadores da disponibilidade dos recursos, de forma a disponibilizar o uso da CC de forma transparente
para o usuário.
5. FC&IoT Contexto. O projeto propõe explora a lógica fuzzy para o tratamento da incerteza na definição do grau de importância dos
atributos de qualidade dos recursos disponibilizados na Internet das Coisas (IoT), objetivando:
(i) Contribuir com a integração entre pesquisas em Computação Autônoma (GC) e Computação Flexível (FC);
(ii) Viabilizar a consolidação do modelo para classificação de recursos capaz de analisar a heterogeneidade de
recursos em técnicas de IoT para tratar incertezas gerada pelas divergências dos especialistas na definição
da relevância dos atributos de qualidade dos recursos (QoS);
(iii) Desenvolver a versão intervalar da aplicação e posterior validação do módulo fuzzy.

6. FC&CT - Contexto. Os seguintes objetivos são considerados:
(i) Contribuir com a integração de pesquisas em Computação Flexível (FC) e Pensamento Computacional (CT);
(ii) Viabilizar a consolidação do modelo para classificação de recursos capacitando a análise da heterogeneidade
de recursos em técnicas de IoT para tratar incertezas gerada pelas divergências dos especialistas na definição da relevância dos atributos de qualidade dos recursos (QoS);
(iii) Desenvolver a versão intervalar da aplicação e posterior validação do método SFuzzy-Avalia-E/A;
(iv) Caracterizar a inserção social com suporte ao projeto EXP-PC_UFPEL (Explorando o Pensamento Computacional para a Qualificação do Ensino Fundamental), integrando a comunidade acadêmicada da Computação/ UFPEL com comunidade escolar do município de Pelotas.
E ainda, a formação de recursos humanos, desde graduação, bolsista de IC e TC, mestrandos e doutorando junto ao PPGC/UFPEL estão como metas relevantes do projeto Tech&ApplieD-GM.

Justificativa

A principal justificativa para desenvolvimento do projeto Tech&ApplieD-GM são os resultados já alcançados nas publicações em revistas qualificadas, que apontam para novas e relevantes questões de pesquisa e novas tecnologias:
I. CC/CG e HM Contexto
1. DE MOURA, B.; SCHNEIDER, G.; YAMIN, A.C.; SANTOS, Helida; REISER, R.; BEDREGAL, B.
Interval-Valued Fuzzy Logic Approach for Overloaded Hosts in Consolidation of Virtual Machines in Cloud Computing. FUZZY SETS AND SYSTEMS. , 2021.
2. MOURA, RODRIGO COSTA; DE SOUZA OLIVEIRA, LIZANDRO; SCHNEIDER, GUILHERME BAYER; PILLA, MAURICIO; YAMIN, Adenauer Corrêa; REISER, Renata Hax Sander
Intf-HybridMem: Page migration in hybrid memories considering cost efficiency. Sustainable Computing-Informatics & Systems. , v.29, p.100466 - , 2021.
3. SCHNEIDER, GUILHERME BAYER; MOURA PAZ DE MOURA, BRUNO; YAMIN, ADENAUER C; HAX SANDER REISER, RENATA
Int-FLBCC: Model for Load Balancing in Cloud Computing using Fuzzy Logic Type-2 and Admissible Orders.. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA. , v.27, p.102 - 117, 2020.
4. NEVES, VILNEI; PIT, MARÍLIA; Reiser, Renata; YAMIN, ADENAUER; PILLA, MAURICIO
Samsara Architecture: Exploring Situation Awareness in Cloud Computing Management. Sustainable Computing-Informatics & Systems. , v.29, p.100475 - , 2020.
II. FC e MCDM Contexto
1. MATZNAUER, M.; REISER, R.; SANTOS, Helida; BEDREGAL, B.; Bustince, H.S.
Strategies on admissible total orders over typical hesitant fuzzy implications applied to decision making problems. INTERNATIONAL JOURNAL OF INTELLIGENT SYSTEMS. , p.int.22374 - , 2021.
2. ZANOTELLI, R. M.; REISER, R.; BEDREGAL, B.
n-Dimensional (S,N)-implications. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING. , v.126, p.1 - 26, 2020.
3. BEDREGAL, B. R. C.; MEZZOMO, I.; REISER, Renata Hax Sander, n-Dimensional Fuzzy Negations. IEEE TRANSACTIONS ON FUZZY SYSTEMS. , v.26, p.3660 - 3672, 2018.
4. ZANOTELLI, R. M.; REISER, R.; YAMIN, A.C.; BEDREGAL, B. Intuitionistic Fuzzy Differences: Robustness and Duality Analysis. Journal of Multiple-Valued Logic and Soft Computing. , v.30, p.199 - 214, 2018.
5. COSTA, L.; MATZNAUER, M.; ZANOTTELLI, R. M.; NASCIMENTO, M.; FINGER, A. F.; REISER, R.; YAMIN, A.C.; PILLA, M.L. Analysing Fuzzy Entropy via Generalized Atanassov’s Intuitionistic Fuzzy Indexes. MATHWARE & SOFT COMPUTING. , v.42, p.21 - 31, 2017.
6. REISER, R.; BEDREGAL, B. Correlation in Interval-Valued Atanassov's Intuitionistic Fuzzy Sets - Conjugate and negation operators.. INTERNATIONAL JOURNAL OF UNCERTAINTY FUZZINESS AND KNOWLEDGE-BASED SYSTEMS. , v.25, p.787 - 819, 2017.
7. REISER, Renata Hax Sander; Benitez, Íbero C. K.; YAMIN, A.C.; BEDREGAL, B.C.
Aggregating Fuzzy QL- and (S,N)-Subimplications: Conjugate and Dual Constructions. Tendências em Matemática Aplicada e Computacional. , v.16, p.229 - 252, 2016.
III. CQ Contexto
1. AVILA, A.B. de; YAMIN, A.C.; PILLA, M. L.; REISER, R.
State-of-the-Art Quantum Computing Simulators: Features, Optimizations, and Improvements for D-GM. NEUROCOMPUTING. , v.1, p.1 - 36, 2020.
2. AVILA, A.B. de; REISER, R.; PILLA, M. L.
Improving in situ GPU simulation of quantum computing in the D-GM environment. INTERNATIONAL JOURNAL OF HIGH PERFORMANCE COMPUTING APPLICATIONS. , v.1, p.109434201882325 - , 2019.
3. DE AVILA, ANDERSON B.; Reiser, Renata H. S.; PILLA, MAURICIO L.
Quantum computing simulation through reduction and decomposition optimizations with a case study of Shor's algorithm. CONCURRENCY AND COMPUTATION-PRACTICE & EXPERIENCE. , v.29, p.3961 - , 2017.
4. Reiser, Renata; LEMKE, ALEXANDRE; AVILA, ANDERSON; VIEIRA, JÚLIA; PILLA, MAURÍCIO; DU BOIS, ANDRÉ Interpretations on Quantum Fuzzy Computing: Intuitionistic Fuzzy Operations × Quantum Operators. Electronic Notes in Theoretical Computer Science. , v.324, p.135 - 150, 2016.
5. DE AVILA, ANDERSON B; SCHUMALFUSS, MURILO F; REISER, RENATA H S; PILLA, MAURICIO L; MARON, ADRIANO K Optimizing Quantum Simulation for Heterogeneous Computing: a Hadamard Transformation Study. Journal of Physics. Conference Series (Print). , v.649 , 2015.
IV. PC Contexto
1. BORDIN, A.; AVILA, C. M. O.; WEISSHAHN, Y.; CUNHA, M. M.; CAVALHEIRO, S.A.C.; FOSS, Luciana; AGUIAR, Marilton Sanchotene; REISER, R.
Computação na Educação Básica no Brasil: o Estado da Arte. Revista de Informática Teórica e Aplicada: RITA. , v.23, p.210 - 238, 2016.
2. CAVALHEIRO, S.A.C.; FOSS, Luciana; AGUIAR, Marilton Sanchotene; DUBOIS, A.R.; REISER, Renata Hax Sander; PIANA, C.; MAZZINI, A. R.
Explorando o Pensamento Computacional para a Qualificação do Ensino Fundamental In: Computação na Educação Básica.1 ed.Porto Alegre: Penso, 2020, p. 99-113.

A integração destes vários contextos passa pela aplicação da Lógica Fuzzy, que vem contribuindo fortemente no desenvolvimento de sistemas flexíveis que auxiliem a tomada de decisão baseados na análise de múltiplos dados, envolvendo múltiplos especialistas, sendo amplamente usada em muitas áreas aplicadas e integradas à computação. Em especial, no contexto desta proposta, destacam-se a gestão de recursos computacionais, integração com computação quântica e dinâmicas para avaliação de ensino-aprendizagem. Entretanto, apesar dos inúmeros avanços, não se verifica convergência para uma solução consolidada a nortear o embasamento teórico bem como os métodos matemáticos para apoio à área de tomada de decisão, baseada em múltiplos atributos. Esta convergência é justificada por muitos fatores, dentre os quais destacam-se: (i) o conhecimento insuficiente dos especialistas; (ii) a sempre crescente necessidade de agregar múltiplas possibilidades de julgamentos; e ainda (iii) a desafiadora habilidade de lidar com características subjetivas das alternativas. Todos estes fatores geram informações incertas, mapeadas desde a modelagem dos múltiplos atributos em sistemas de tomada de decisões.
Em processos decisórios, tem-que avaliar se uma determinada alternativa é (ou não) compatível com um (ou mais) dos múltiplos atributos associados a uma computação flexível. Mas frequentemente, face às múltiplas informações, inviabiliza-se a certeza sobre o grau de (não) pertinência aos conjuntos, caracterizando a hesitação na expressão da preferência sobre tal alternativa. Justifica-se assim a extrema difícil ao lidar com hesitação inerente às avaliações subjetivas. A abordagem intuicionista (IFL) baseada na Teoria dos Conjuntos Fuzzy Intuicionistas de Atanassov é capaz de capturar tanta a incerteza quanto a hesitação ao expressar a preferência sobre uma dada alternativa em processos decisórios. Ou seja, a IFL oferece uma possibilidade de lidar com os tipos de dados e informações envolvendo as características subjetivas dos seres humanos, provendo uma modelagem lógica intuitiva aos sistemas de inferência, de forma que efetivamente contribuam nos processos de tomada de decisão. Ampliam-se ainda mais a forma de modelagem lógica, ao introduzirem os conjuntos fuzzy intuicionistas valorados intervalarmente, como uma generalização dos conjuntos fuzzy intuicionistas, estendendo as funções de pertinência e de não-pertinência para abordagem intervalar, capaz de modelar: (i) incerteza das variáveis linguísticas; (ii) a hesitação da relação de complementaridade entre a pertinência e não pertinência; e ainda, (iii) precisão dos dados nos resultados de testes, validações e avaliações de aplicações na computação científica. E mais recentemente, a abordagem de conjunto fuzzy $n$-dimensionais e multi-dimensionais , generalizam as lógicas fuzzy multivaloradas, provendo adicionais graus de liberdade para modelar diretamente incertezas computacionais associadas a sistema fuzzy $n$-dimensionais e multi-dimensionais. Outra justificativa se reporta a aplicação da programação híbrida, heterogênea e distribuída via CPUs/GPUs, visando incremento no desempenho das simulações de algoritmos quânticos. Destacam-se duas principais frentes de pesquisa a serem desenvolvidas no Projeto, via simulação no ambiente D-GM: Interpretação de Sistemas Flexíveis a partir da Computação Quântica e Tomada de Decisões no Escalonamento de Tarefas em CC, GC e gerenciamento de memórias híbridas.

Metodologia

A seguir, têm-se a descrição das atividades específicas que caracterizam as estratégias de ação metodológica, sendo que a numeração indica a fase ativa em cada um dos oito semestres.
I. Fundamentação da Lógica Fuzzy-Tipo2 para suporte às aplicações flexíveis e sistemas especialistas
1. Estudo em profundidade de propriedades de medidas de distâncias, medidas de similaridade, medidas de inclusão, entropias nas principais e classes dos conectivos em IFL, IvIFL e extensões multivaloradas da LF. \\
2. Aplicação de operadores de projeções, geradores, reduções e automorfismos sobre classes de agregadores, implicações, bi-implicações.\\
3. Estudo e medidas de similaridades e suas relações com índices de entropia.
4. Aplicação de medidas de distância, medidas de inclusão fuzzy para análise de consenso/discenso.
5. Definição de novos operadores em IFL e IvIFL, por ação de agregadores, incluindo análise e preservação de propriedades inerentemente intuicionistas,
6. Desenvolvimento de aplicações considerando o índice intuicionista, o escore e a acurácia no conjunto de valores intuicionistas.
7. Estudo da robustez em classes especiais de implicações na IFL e suas correspondentes extensões IvIFL e HFL, em termos de índice e correlações.
8. Exloração de agrupamentos (cluters) em intervalos n-dimensional colaborando com nova abordagem para lidar com colapsamento de informação de elementos com mesmo grau de pertinência, analisando medidas de correlação e similaridades entre conjuntos fuzzy n-dimensionais.
EQUIPE DESENVOLVEDORA:
2 doutorandos do PPGC/UFPEL: Alex Bertei, Mônica Lorea e Lidiane Costa
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (6)).
Prof. Dr. Benjamin Bedregal (atividades de (2) e (4)).
Prof. Dr. Humberto Bustince (atividades de (3) e (4)).
Profa. Dra. Helida Salles dos Santos (atividades de (1) e (3)).
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: do $1^{0}$ ao $8^{0}$ semestre.
INDICADORES DE DESEMPENHO: ($01$) relatório técnico. Publicação ($04$ artigos) em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e ($04$) em revista qualificada, incluindo palestras e participação em eventos da área.
II. Concepção heterogênea das computações no Ambiente D-GM via metodologia QC-OP.
1. Estudo das noções de conflito diretamente relacionadas com a estrutura espaço-temporal no ambiente D-GM, analisando padrões de acesso a memória por classes de transformações quânticas.
2. Introdução da metodologia QC-OP baseada em operadores de projeção atuando em estruturas quânticas considerando computação parcial realizada por arquiteturas de CPUs/GPUs como hardware independente, investigando a capacidade de processamento via otimização do Kernel CUDA para explorar as capacidades das GPUs.
3. Consolidação do modelo QC-OP, melhorando o desempenho de ambos os simuladores GPU/CPU considerando uma arquitetura híbrida.
4. Comparação dos resultados obtidos via QC-OP~ com outros simuladores e trabalhos de pesquisa relacionados considerando desenvolvimento de melhorias na dinâmica de execução via QC-OP no D-GM e simulação de algoritmos quânticos multidimensionais.
5. Validação de otimizações nos ambientes D-GM e otimização de ambos os componentes, o Ambiente de Programação Visual (VPE-qGM) e o ambiente de execução Virtual Máquina Geométrica Distribuída (VirD-GM).
6. Extensão híbrida do protótipo visando maior desempenho (tempo e frequência de funções) e flexibilidade na utilização do mesmo, em diferentes arquiteturas e linguagens que explorem o paralelismo (ambientes multiprocessados e distribuídos).
EQUIPE DESENVOLVEDORA:
01 doutorandos do PPGC/UFPEL: Bruno Moura.
01 bolsista IC do PPGC/UFPEL: Guilherme Schneider.
01 mestrando do PPGC/UFPEL.
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (8))
Prof. Dr. Adenauer Yamin (atividades de (1) e (6))
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: Semestre de 1 a 8
INDICADORES DE DESEMPENHO: relatório técnico, publicação (2 artigos) em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e (1) em revista qualificada, incluindo palestras e participação em eventos da área.
III. Estratégia para inovação tecnológica: Concepção, modelagem e prototipação da qFuzz-Analyzer a biblioteca de métodos para simulação de algoritmos fuzzy via QC.
1. Compreensão das construções lógicas da computação quânticas e especificá-las no do ambiente VPE-qGM, modelando os principais construtores para suporte à biblioteca qFuzz-Analyzer.
2. Estruturação de dados na qFuzz-Analyzer
3. Modelagem dos operadores (união, intersecção, agregadores, implicações, coimplicações) da lógica fuzzy.
4. Implementação do processamento (controle e execução) no ambiente VPEq-GM.
5. Especificação dos algoritmos via interface da VPE-qGM.
6. Implementação do protótipo da biblioteca qFuzz-Analyzer, considerando os componentes centrais que integram o serviço de gerencia de recursos do VPE-qGM.
7. Geração de forma sintética os algoritmos usando a qFuzz-Analyzer pela interface do ambiente VPE-qGM e realizar os testes considerando uma estrutura real de execução.
8. Sistematização dos resultados obtidos e implementar os necessários ajustes tanto no modelo como na prototipação da biblioteca de métodos qFuzz-Analyzer.
EQUIPE DESENVOLVEDORA:
01 doutorandos do PPGC/UFPEL: Anderson Braga de Avila
01 bolsista IC do PPGC/UFPEL
01 mestrando do PPGC/UFPEL
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (6))
Prof. Dr. Maurício Pilla (atividades de (1) e (6))
Prof. Dr. Adenauer Yamin (atividades de (1) e (3))
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: do $1^{0}$ ao $4^{0}$ semestre
INDICADORES DE DESEMPENHO: relatório técnico e publicação (2 artigos) em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e 1 em revista qualificada, incluindo palestras e participação em eventos da área.
IV. Consolidação dos componentes Int-fGriD e Int-fClouD.
1. Estudo dos recentes e consolidados revisão da literatura relacionada à Escalonamento de Tarefas em GC e CC considerando principais mecanismos em regime de incerteza das simulações.
2. Avaliação dos principais ambiente de execução (SimGrid, CloudSim, e outros) aprofundando os aspectos relativos aos mecanismos responsáveis pela simulações paralelas e distribuídas e trabalhos relacionados.
3. Concepção do Módulo Fuzzy: considerando os trabalhos relacionados, as características do simuladores e 4. Anílise bibliográfica das extensões da FL para escalonamento de tarefas GC e CC e incertezas na alocação de recursos e serviços.
5. Avaliação e testes, empregando bechmarks que permitam uma avaliação do desempenho.
7. Desenvolvimento de aplicações com suporte no Int-fClouD.
8. Análise de resultados, incluindo organização da biblioteca para publicação e disponibilização como software livre.
EQUIPE DESENVOLVEDORA:
01 doutorando do PPGC/UFPEL: Bruno Moura Paz de Moura
01 mestrando do PPGC/UFPEL: Guilherme Schneider
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (6))
Prof. Dr. Adenauer Yamin (atividades de (1) e (3))
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: Semestres de 1 a 8.
INDICADORES DE DESEMPENHO: ($01$) relatório técnico, publicação (2 artigos) em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e($01$) em revista qualificada, incluindo palestras e participação em eventos.
V. Reestruturação da Biblioteca Intf-HybriD-Mem para modelagem da incerteza em sistemas de gerenciamento de fluxo em memória híbrida\\
1. Estudo dos recentes e consolidados ambientes com suporte a memórias híbridas
2.Avaliação do uso de técnicas intervalares, para gerenciamento de fluxo de leitura e escrita em memórias híbridas
3. Modelagem do componente Intf-HybriD-Mem.
4. Prototipação do componente Intf-HybriD-Mem.
5. Validação do componente Intf-HybriD-Mem.
6. Análise e seleção de simuladores e benchmarks.
7. Testes e análise de resultados (verificação de aplicando incluindo organização da biblioteca de métodos de gerenciamento de memórias híbridas
8. Publicação de resultados e disponibilização como software livre.
QUIPE DESENVOLVEDORA:
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (8)).
Prof. Dr. Adenauer Yamin (atividades de (1) e (8)).
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: Semestres de 1 a 8.
INDICADORES DE DESEMPENHO: ($01$) relatório técnico, publicação (2 artigos) científicos em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e(1) em revista, palestras e participação em eventos da área.
VI. Concepção de modelo fuzzy para avaliação flexível de estratégias no Ensino Aprendizagem.
1. Delineamento do Problema: Perfil discente para avaliação da aprendizagem de competências via treinamento de habilidades cognitivas.
2. Coleta das informações (frequência, participação, assiduidade) e análise de habilidades previamente dominantes na turma considerando competências e fatores relevantes para avaliação discente.
3. Análise quantificada e qualificada dos instrumentos de avaliação.
4. Definição dos termos linguísticos para as habilidades e respectivos escores, com ajuda de especialistas.
5. Estruturação do sistema de inferência fuzzy para avaliação de aprendizagem definição dos dados de entrada e discretização do universo de discurso e estruturação da base de regras.
6. Validação e aplicação dos resultados no Projeto Exp-PC, contribuindo na estratégia extencionista.
7. Integração pesquisadores e estudantes universitários, educadores nas escolas e gestores na secretaria municipal de educação.
8. Publicação de resultados.
EQUIPE DESENVOLVEDORA:
Profa. Dra. Renata Reiser (atividades de (1) e (8))
Profa. Dra. Simone Costa Cavalheiro (atividades de (2) e (6))
Profa. Dra. Luciana Foss (atividades de (1) e (5))
PERÍODO DE DESENVOLVIMENTO: Semestres de 1 a 8
INDICADORES DE DESEMPENHO: relatório técnico, e publicação (2 artigos) científicos em eventos de abrangência nacional e/ou internacional e 1) em revista.

Indicadores, Metas e Resultados

Pela experiência nas área de Fundamentos e Matemática da Computação (em especial, em Lógica Fuzzy e suas extensões) como suporte aos desenvolvimento de aplicações integradas a Computação Científica,
Sistemas Distribuídos, Computação em Grades, Computação em Nuvens e Simulação da Computação
Quântica, esta proposta visa qualificar e consolidar o trabalho atualmente em desenvolvimento junto ao CDTEC/ PPGC/UFPEL, impactando principalmente na continuidade dos resultados científicos e experiências conquistadas na coordenação de Projetos.
Deve-se ressaltar que os trabalhos de pesquisa e de desenvolvimento tecnológico vem apoiando o Mestrado/Doutorado em Ciência da Computação do PPGC/UFPEL e contemplam áreas relevantes para consolidação do recém conquistado Doutorado em Ciência da Computação via CAPES/MEC, aprovado junto ao comitê CC/CNPq.
O principal e mais consolidado contexto de atuação da proposta no projeto Tech&ApplieD-GM é a abordagem
das extensões da lógica fuzzy, mostrado-se relevante para alavancar novos desafios, provocando grande impacto científico na produção tecnológica e científica, bem como na formação e atualização de recursos humanos em Ciência da Computação junto ao PPGC. Destacam-se a tomada de decisão em múltiplos critérios baseada em multiplicidade de opiniões de especialista como base formal para estruturação do raciocínio aproximativo referente a sistemas especialistas baseados em inferência fuzzy. Tais formalismos apoiam as áreas de aplicação do projeto Tech&ApplieD-GM.
4.1 Incremento na pesquisa teórica em T2FL e fundamentação de aplicações flexíveis.
Os esforços neste estudo, integrando classes como hesitantes, intuicionistas, intervalres, n-dimensionais, muitdimensionais da classe T2FL, estão concentrados no sentido de analisar o comportamento de operadores, como geradores, projeção, automorfismos sobre conectivos lógicos para aplicação em sistemas de inferência. Esta abordagem também é considerada para tratamento da imprecisão na coleta de dados em ambientes altamente dinâmicos e com suporte a computação quântica.
A proposta também contribui para qualificar a tomada de decisão quando da alocação de recursos em GC e
CC com estas características, estando fortemente fundamentada nos novos estudos sobre relações fuzzy, visando a qualificação dos seguintes problemas de pesquisa:
(i) Promoção do estudo em profundidade de propriedades das relações em FL e suas extensões: IFL, IvFL, IvIFL e, mais recentemente, HFL [198, 53] e od intervalos n-dimensionais. Considera-se também o estudo da
aplicação de operadores de ordenação, inclusão, comparação, ordenação na manipulação da informação em
Fl e estudos de medidas de inclusão, correlação, distância, entropia, similaridades para tomada de decisão
em sistemas especialistas e no raciocínio aproximativo.
(ii) Análise e axiomatização de operadores baseada no estudo e generalização de propriedades.
(iii) Aplicação do estudo e das propriedades dos conectivos fuzzy na fundamentação e modelagem de estratégias de controle de aplicações baseadas em sensoriamento em sistemas distribuídos, e incentivo ao estudo e desenvolvimento de algoritmos fuzzy para escalonamento compatíveis com as demandas do ambiente DGM.
(iv) Consolidação da investigação, integração e sinergia entre a Lógica Fuzzy e Computação Quântica, considerando o estado-da-arte dos estudos na área.
4.2 Otimização da dinâmica de execução híbrida, heterogênea e distribuída do ambiente D-GM
Esta proposta Tech&ApplieD-GM de pesquisa impacta diretamente nas otimizações do ambiente D-GM e seus principais componentes VirD-GM e VPE-qGM, consideradas em uma abordagem heterogênea e possivelmente híbrida das computações. Consideram-se os seguinte impactos:
(i) Consolidação da metodologica QC-OP, considerando análise de padrões, consistência e caracterização de operadores de projeção viabilizando incremento na configuração dinâmica de processos validados no D-GM;
(ii) Otimizações de consumo e acesso à memória (leitura e escrita) para algortmos da CQ, disponibilizando mecanismos para alocação dinâmica de memória e validação das simulações via D-GM.
(ii) Consolidação e suporte a novas aplicações das metodologias (QPPs, CPPs, MPPs) , possibilitando maior
contribuição para o controle do fluxo de dados, definição de macros recursivas e de estruturas de iteração e
de recursão com validação no ambiente D-GM .
(iii) Otimizações de políticas flexíveis de escalonamento (Id-Reduction, Id-Composition), visando melhoria de
desempenho para tratamento da incerteza na alocação de recursos no ambiente D-GM.
(iv) Exploração do paralelismo híbrido integrando os recursos disponíveis em arquiteturas multiprocessadas
(GPUs - Graphic Processing Units, clusters e grades computacionais).
(v) Interpretação das noções de concorrência e conflito de processos, juntamente com as noções de comunicação be sincronização baseadas na teoria dos domínios, definindo a estrutura espaço-temporal do modelo D-GM.
4.3 Incremento à simulação quântica para computações via arquiteturas heterogêneas no ambiente D-GM.
A proposta de pesquisa impacta diretamente em 05 produtos para otimização da simulação em CQ:
(i) Prototipação da biblioteca qfuzzy-Analyser.
(ii) Promoção de otimizações na biblioteca qfuzzy-Analyser para computação de conectivos na T2FL via aplicação da metodologia QC-OP.
(ii) Validacao da biblioteca qfuzzy-Analyser para simulação quântica distribuída em um ambiente que integra os protótipos VPE-qGM (Visual Programming Environment for the Quantum Geometric Machine Model),
baseado no modelo de processos quânticos, e o editor QCEdit, baseado no modelo de circuitos quânticos.
(iv) Prototipação da extensão da biblioteca qGM-Analyzer compatível com propriedades da qfuzzy-Analyzer, considerando a simulação heterogênea a partir de arquiteturas GPUs e CPUs.
4.4. Promoção das ferramentas computacionais Int-fGriD e Int-fClouD considerando a área de MCDM aplicada a GC e CC.
(i) Consolidação do Int-fGriD, para contribuir com novas pesquisas sobre o escalonamento de tarefas em GC, via promoção de serviços e/ou ferramentas computacionais que integram o Projeto ApplieD-GM.
(ii) Consolidação das ferramenta computacionais Int-fClouD e Int-fClouD, para para contribuir com novas pesquisas sobre o escalonamento de tarefas em GC, via promoção de serviços e/ou ferramentas computacionais que no Projeto Tech&ApplieD-GM.
(iii) Promoção da implementação de algoritmos de alocação de máquinas virtuais em ambiente de Computação em Nuvem utilizando Lógica Fuzzy do tipo-1 e do tipo-2 considerando melhor aproveitamento energético dos servidores físicos avaliados na proposta Tech&ApplieD-GM.
(iv) Promoção da implementação de algoritmos otimizados para a quantificação de migrações e recursos, visando incremento na usabilidade de número de máquinas físicas em ambiente de GC e CC;
(iii) Consolidação das bibliotecas, no sentido de incorporar novas classes e prover suporte a extensão paralelizáveis dos métodos de computação, incluindo desenvolvimento de aplicações.
4.5 Promoção de Metodologia Flexível baseada em T2FL para Avaliação Ensino/Aprendizagem(EA)
(i) Consolidação da metodologia SFuzzy_Avalia_EA de avaliação via consolidação de protocolo de análise
do impacto da aplicação da metodologia para ranqueamento dos alunos e avaliação de seu rendimento.
(i) Prototipação da aplicação Int_SFuzzy_Avalia_EA.
(iii) Validação da versão intervalar da aplicação Int_SFuzzy_Avalia_EA.
(iv) Promoção da inserção social e integração da comunidade acadêmicada da Computação/UFPEL com a comunidade escolar da rede município de Educação Pelotas/UFPEL.
4.6 Promoção de Metodologia Flexível baseada em T2FL para Recomendação de Políticas de Migração em Arquiteturas de Memórias Híbridas.
(i) Concepção da abordagem para gerência de memórias organizadas em uma perspectiva híbrida, consolidando desenvolvimento de aplicações no Intf-HybridMem.
(ii) Exploração de sistema fuzzy para o tratamento das incertezas no processo de tomada de decisões no Intf-HybridMem.
(iii) Prototipação de cenários de uso que demonstrem a utilização da abordagem.
(iv) Divulgação, ante a comunidade científica, os resultados atingidos pela pesquisa.
4.7 Qualificação profissional e formação de recursos humanos na área de tecnologia/computação
(i) Consolidação da proposta de doutorado em Ciência da Computação recentemente aprovada pela
PRPPG/UFPEL e encaminhada à CAPES, e sua efetiva implantação junto ao PPGC/UFPEL.
(ii) Colaboração com o Mestrado em Ciência da Computação do CDTEC/UFPEL, na qualificação e formação de recursos humanos, gerados principalmente pela orientação de mestrandos e pela integração entre os grupos LUPS-CDTEC/UFPEL e MFFM-CDTEC/UFPEL.
(iii) Contribuição para melhoria curricular nos cursos de Ciência da Computação e de Engenharia da Computação da UFPEL, com orientação de bolsistas de IC, organização/participação de eventos, qualificação e formação de profissionais a nível de bacharelado/mestrado, com suporte e orientação a monografias de PG.
(iv) Contribuição para integração entre professores, alunos e pesquisadores do CDTEC/UFPEL, consolidando a interação e/ou buscando novos grupos, empresas e parcerias de pesquisa.
(v) Promoção da melhoria curricular nos cursos de Ciência da Computação e de Engenharia da Computação da UFPEL, com orientação de monografias, dissertações e teses.

Equipe do Projeto

NomeCH SemanalData inicialData final
ADENAUER CORREA YAMIM
ALEX BERTEI
ANDERSON BRAGA DE AVILA
BRUNO MOURA PAZ DE MOURA
Benjamin René Callejas bedregal
GUILHERME BAYER SCHNEIDER
Helida Salles Santos
LIDIANE COSTA DA SILVA
LIZANDRO DE SOUZA OLIVEIRA
LUCIANA FOSS2
RENATA HAX SANDER REISER29
RODRIGO COSTA DE MOURA
RODRIGO COSTA DE MOURA
SIMONE ANDRE DA COSTA CAVALHEIRO2

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