– ine – Depto. de Informática e Estatística

O egresso do PPGCC/UFSC, João Vicente Souto, conquistou o primeiro lugar no Concurso de Teses e Dissertações em Arquitetura de Computadores e Computação de Alto Desempenho (WSCAD-CTD 2022) pela sua dissertação intitulada “A Task-based Execution Engine for Distributed Operating Systems Tailored to Lightweight Manycores with Limited On-Chip Memory”.

O trabalho foi realizado no Laboratório de Pesquisa em Sistemas Distribuídos (LaPeSD) e foi orientado pelo Prof. Dr. Márcio Castro.

Resultados de pesquisa sendo apresentados no XXI Simpósio Brasileiro sobre Fatores Humanos em Sistemas Computacionais:

Lima, A. L. d. S., Martins, O. P. H. R., Gresse von Wangenheim, C., von Wangenheim, A., Borgatto, A. F., Hauck, J. C. R. Automated Assessment of Visual Aesthetics of Android User Interfaces with Deep Learning. In: Proc. of the 21st Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, Diamantina, Brasil, 2022.

Alves. N. d. C., Kreuch, L., Gresse von Wangenheim, C. Analyzing Structural Similarity of User Interface Layouts of Android Apps using Deep Learning. In: Proc. of the 21st Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, Diamantina, Brasil, 2022.

Lima, A. L. d. S., Gresse von Wangenheim, C., Borgatto, A. F. Assessment of visual aesthetics through human judgments: a systematic mapping. In: Proc. of the 21st Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems, Diamantina, Brasil, 2022.

Os artigos são resultados de pesquisa realizada no PPGCC e no Curso de Graduação em Ciências da Computação do INE/UFSC no contexto da iniciativa Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC.

Christiane Gresse von Wangenheim foi premiada com o 2022 Teacher Excellence Award da App Inventor Foundation/EUA por suas contribuições para promover empoderamento tecnológico, criatividade e ação computacional através do ensino do desenvolvimento de apps com App Inventor, do Massachusetts Institute of Technology (MIT)/EUA.

Christiane Gresse von Wangenheim coordena a iniciativa Computação na Escola do INCoD – Instituto Nacional para Convergência Digital do Departamento de Informática e Estatística da Universidade Federal de Santa Catarina.

A iniciativa visa a popularização do conhecimento de computação iniciando na Educação Básica por meio do desenvolvimento de aplicativos que fazem uma diferença positiva, significativa, que tornam o mundo um lugar melhor por meio da busca de um bem coletivo e comum. Com esse objetivo a iniciativa realiza pesquisa, desenvolvimento e aplicação de ensino de conceitos de algoritmos e programação, engenharia de software, design thinking, design de interface e inteligência artificial/machine learning para Educação Básica e Superior.

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Esse prêmio também reconhece os esforços de todos os colegas e estudantes que contribuíram para a nossa pesquisa, desenvolvimento e aplicação do ensino de computação e também a todos os participantes dos nossos cursos!

O aplicativo “QFruta?” desenvolvido pela equipe da Computação na Escola/INCoD/INE/UFSC foi premiado com o 3º lugar na trilha adulta no MIT Appathon for Good 2022

O trabalho  “Electrical Behavior Prediction Of An Inverter Using Machine Learning Algorithms” de autoria de Gabriel Jacinto, Mateus Grellert e Cristina Meinhardt  recebeu  Menção Honrosa na categoria de trabalhos de graduação no 11th IEEE CASS Rio Grande do Sul Workshop – CASSW 2021.  Gabriel é aluno de SIN/UFSC e bolsista PIBITI no Laboratório de Computação Embarcada – ECL/INE sob a orientação dos  professores Cristina Meinhardt e Mateus Grellert. Assita ao vídeo do trabalho  no Canal do ECL.

O trabalho  “Shrinking Logs by Safely Discarding Commands”, de autoria de Luiz Gustavo Xavier, Fernando Dotti, Cristina Meinhardt e Odorico Machado Mendizabal recebeu  Menção Honrosa no XXXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos – SBRC 2021, na cerimônia de encerramento do evento realizada dia 20 de Agosto de 2021.  Luiz Gustavo atualmente cursa o seu  mestrado no PPGCC, participa do grupo de pesquisa LaPeSD e é orientado pelos professores Odorico Machado Mendizabal e Cristina Meinhardt.

A equipe DeepUFSC – Equipe de Competição em Aprendizado Profundo e Inteligência Artificial da UFSC, liderada pelo professor Aldo von Wangenheim do LAPIX – Laboratório de Processamento de Imagens e Computação Gráfica, uma unidade do INCoD – Instituto Nacional de Ciência e Tecnologia para convergência digital da UFSC e do EMBRAPII MOVE – Tecnologias de Mobilidade e Veiculares, obteve o terceiro lugar na competição internacional Outdoor Semantic Segmentation Challenge, organizada pela Universidade das Forças Armadas Alemã (UniBW). A competição envolveu 56 participantes internacionais e foi voltada à área da Inteligência Artificial aplicada à Navegação de Veículos Autônomos em situações off-road. A tarefa foi a de interpretar corretamente 100 diferentes cenas de caminhos na floresta ou em áreas agrícolas, não-pavimentados e não-sinalizados, localizados no interior da Europa. Os resultados obtidos pela equipe DeepUFSC vão ser apresentados na Conferência de Reconhecimento de Padrões – DAGM GCPR 2021.

Veja aqui a classificação final da competição: https://competitions.codalab.org/competitions/31086#results

A tarefa de interpretar corretamente cenas de estrada de terra do Interior, sem sinalização, com muitos buracos e sem marcação de pistas, é um grande desafio para os veículos autônomos e é um assunto de extrema importância para as pesquisas em navegação veicular autônoma em países em desenvolvimento, onde estes ambientes não estruturados são muito comuns. Se nós queremos que caminhoneiros do Interior tenham à sua disposição sistemas de auxílio à navegação que os apoiem em intermináveis estradas do interior do Brasil ou do interior da Índia ou África, ou que implementos agrícolas possam executar muitas funções de forma semi-autônoma, ou mesmo que veículos militares possam realizar operações de rotina com mais conforto e segurança, é muito importante que as tecnologias de navegação veicular autônoma e de apoio ao motorista, também chamados de ADAS, sejam capazes de lidar com situações off-road ou de estradas de chão. O LAPIX/UFSC entende que pesquisar tecnologias de navegação veicular autônoma para esses tipos de cenários é essencial para o Brasil.

A equipe DeepUFSC é composta pelos estudantes:

• Juliana Marian Arrais (Formada em Física e graduanda de Meteorologia)
• André Victoria Mathias (Mestrando, PPGCC)
• João Gustavo Amorim (Mestrando, PPGCC)
• Gabriel Machado (Mestrando, PPGCC)
• Bruno Juncklaus (Mestrando, PPGCC)
• Allan Cerentini (Doutorando, PPGCC)
• Felipe Radovanovic (Graduando, Engenharia Eletrônica)

Veja a página do projeto aqui: https://www.lapix.ufsc.br/pesquisas/projeto-veiculo-autonomo/