A Linha de Engenharia de Dados e Conhecimento tem como característica principal a realização de pesquisa aplicada com forte embasamento teórico.
Nossas dissertações e teses normalmente envolvem a criação de um artefato computacional, seja ele um modelo, um algoritmo, ou mesmo um aplicação inovadora, que é testado por meio de experimentos, estudos de casos ou outras formas de seguir o Método Científico.
Muitos de nossos trabalhos são sobre Ciência de Dados, uma das áreas mais estratégicas nas organizações atualmente.
Por exemplo, em 2019 e 2020 foram defendidas, entre outras, dissertações e teses que trataram de temas variados como:
- Um ontologia para jogos de tabuleiro, validada por métodos de pesquisa qualitativa e também pelo seu uso em um programa em Prolog que pode ser usado para sugerir caminhos para o game designer.
- Um mecanismo para captura de dados de proveniência para a análise de hiperparâmetros em redes neurais de aprendizado profundo.
- Uma estrutura para execução de redes neurais de aprendizado profundo na GPU
- Detecção de Plágio (1) (2) (3) (4)
- Simulação de caminhadas quânticas.
- Aplicação de Qualidade de Dados e gamificação em CrowdScience
- Tratamento de Concept Drift em Aprendizado de Máquina (1) (2)
- Apoio colaborativo a realização dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável da ONU.
Essa ampla gama de resultados está, na verdade, inserida em um número pequeno de linhas de pesquisa investigadas por nossos professores. Entre as caraterísticas da nossa pesquisa aplicada está o uso simultâneo de diferentes técnicas em uma área de aplicação, de modo a alcançar resultados no estado da arte.
Temas de Pesquisa
Nossa pesquisa mais recente na Linha de Engenharia de Dados e Conhecimento envolve:
- Aprendizado de Máquina
- Análise de redes sociais
- Aprendizado de Máquina aplicado a textos
- Detecção de eventos (em notícias)
- Filtragem Colaborativa
- Redes Neurais
- Busca e Recuperação da Informação
- Crowdsourcing
- Design de Jogos
- Gestão do Conhecimento
- Hashing (para texto)
- Técnicas de processamento de dados para suporte a aplicações HTAP (Hybrid transactional/analytical processing)
- Lógica Fuzzy
- Paralelismo aplicado a bases de dados
- Prospecção Tecnológica
- Proveniência de Dados
- Sistemas de Recomendação
- Trabalho Cooperativo Suportado por Computador
- Workflows Científicos
Áreas de Aplicação
- Administração
- Gestão de pessoas
- Direito
- Gestão Elétrica
- Gestão Pública
- Ciência e E-Ciência
- Futuro do Trabalho
- Medicina
- Meio Ambiente
Mais informações sobre nossa pesquisa pode ser obtida analisando as teses, dissertações, artigos em congresso, artigos em revistas e relatórios técnicos.