Linhas de Pesquisa

Computação Gráfica e Jogos Digitais

Uma característica diferencial para a experiência de uso de um software é qualidade com a qual os usuários interagem com o sistema. No grupo Prisma, as premissas de interatividade e ludicidade da linha de pesquisa de Computação Gráfica e Jogos digitais contribuem para o (1) desenvolvimento de software e jogos fortemente interativos e visualmente ricos; a (2) apropriação de interatividade e de elementos de jogos na criação de aplicações com objetivo de engajemento e de melhoria na experiência de uso; o (3) estudo de acessibilidade para jogos digitais; e (4) a criação de ferramentas interativas de apoio ao ensino baseadas em conceitos lúdicos.

Engenharia de Software

As pesquisas em Engenharia de Software realizadas pelo grupo Prisma estão relacionadas aos seguintes temas principais:
– Engenharia de Software Experimental: visa aplicar a experimentação sobre softwares, coletando e analisando dados sobre eles, com o objetivo de definir leis, teorias e métodos a partir desses dados.
– Engenharia de Software Baseada em Buscas (Search Based Software Engineering- SBSE): utiliza técnicas derivadas do campo de Pesquisa Operacional, como programação linear e linear inteira, e meta-heurísticas, como algoritmos genéticos, evolutivos e construtivos para a solução de diferentes problemas de Engenharia de Software.
– Educação em Engenharia de Software: visa o estudo e a definição de métodos, técnicas e ferramentas relacionados ao ensino de Engenharia de Software.
– Evolução e manutenção de software: tem por objetivo compreender o fenômeno da evolução de software e os aspectos evolvidos em manutenção desoftware a fim de propor métodos e técnicas para contornar os problemas inerentes a esse processo.
– Medição de Software: visa definir técnicas e ferramentas de medição de software com o objetivo de contribuir para a obtenção de software de alta qualidade.
– Visualização de software: tem por objetivo definir técnicas e ferramentas para visualização de arquiteturas de software com o objetivo de contribuir para a análise e avaliação da qualidade estrutura de software.
– Processos de Desenvolvimento Software: visa analisar e propor melhorias para os processos de desenvolvimento de software com o objetivo de contribuir para a evolução e melhoria destes processos.
– Gestão na Engenharia de Software: visa estudar as atividades de gerenciamento na Engenharia de Software com o objetivo de garantir que os produtos e serviços sejam entregues de forma efetiva e eficiente satisfazendo, assim, as partes interessadas.

Interação Humano Computador

A constante evolução tecnológica e a diversidade de usuários dessas tecnológicas trazem desafios para a área de Interação Humano Computador (IHC), no que diz respeito à caracterização de uso dessas tecnológicas, bem como para o projeto e avaliação do modelo de interface e interação dessas soluções tecnológicas. Motivados por esses desafios, as pesquisas do PRISMA na área de IHC visam a (1) caracterização do comportamento de usuários durante a interação com as Tecnologias de Informação e Comunicação (TICs), (2) avaliação do modelo de interface e interação de software e hardware e (3) caracterização de estratégias de design do modelo de interface e interação.

Mineração de Dados

A mineração de dados consiste na extração de padrões interessantes, ou conhecimento, de um grande volume de dados. Está relacionada à tendência de buscar correlações, não triviais e úteis, em altos volumes de dados. A mineração de dados utiliza técnicas de diversas áreas, como Aprendizado de Máquina, Estatística e Detecção de Padrões que podem ser aplicadas tanto para a pesquisa científica quanto para impulsionar a lucratividade de empresas. As pesquisas do PRISMA nessa área focam em: (1) categorização de dados; (2) extração de padrões de comportamento; (3) análise de sentimento; (4) detecção de fraudes; e (5) extração de conhecimento em dados governamentais.

Recuperação da Informação

A área de pesquisa em Recuperação da Informação (RI) lida com o desenvolvimento de algoritmos e modelos para recuperar informações a partir de um repositório de documentos. A RI pode ser vista como um subcampo do Processamento de Linguagem Natural, destacando, como o seu problema clássico, a recuperação ad hoc, em que o usuário entra com uma consulta que descreve a informação desejada e o Sistema de Recuperação da Informação (SRI) retorna uma lista de documentos obtidos como resposta. Os SRI´s podem ser: sistemas de correspondência exata, aqueles os quais retornam documentos que satisfaçam precisamente uma expressão de consulta; e os sistemas que recuperam os documentos de acordo com a sua estimativa de relevância para a consulta.

Statistical Learning

A ciência dos dados é constantemente desafiado pelos problemas que a ciência e a indústria levam à sua porta. Com o advento dos computadores e da era da informação, problemas envolvendo dados explodiram tanto em tamanho e complexidade. Vastas quantidades de dados estão sendo gerados em muitos campos, e o trabalho do cientista de dados é dar sentido a tudo isso: extrair padrões e tendências importantes, e compreender “o que os dados nos dizem”: chamamos isso de Statistical learning.
“Statistical learning” é, então, uma parte fundamental da ciência dos dados através do uso intensivo de técnicas estatísticas e de análise funcional.
Statistical learning refere-se à capacidade de extrair padrões do ambiente ao longo do tempo para lidar com o problema de encontrar uma função de previsão com base nestes padrões. Este ramo tem aplicações bem sucedidas em áreas como visão computacional, reconhecimento de voz, bioinformática e esportes(vôlei, futebol americano, rúgbi, futebol e etc).