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Armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos para aplicações em e-Science

Processo: 15/01587-0
Linha de fomento:Auxílio à Pesquisa - Programa eScience e Data Science - Temático
Vigência: 01 de fevereiro de 2016 - 31 de janeiro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:João Eduardo Ferreira
Beneficiário:João Eduardo Ferreira
Instituição-sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo, SP, Brasil
Pesquisadores principais:Marcel Parolin Jackowski ; Paulo Sergio Graziano Magalhães ; Roberto Hirata Junior ; Ronaldo Fumio Hashimoto
Pesq. associados:André Fujita ; André Santanchè ; Antonio Maria Francisco Luiz Jose Bonomi ; Ariane Machado Lima ; Carlos Eduardo Driemeier ; Carlos Eduardo Ferreira ; Cléver Ricardo Guareis de Farias ; David Corrêa Martins Junior ; Ester Cerdeira Sabino ; Fábio Vale Scarpare ; Felipe Werndl Trevizan ; Gisela Tunes da Silva ; Henrique Coutinho Junqueira Franco ; Junior Barrera ; Karina Valdivia Delgado ; Leliane Nunes de Barros ; Leonardo Lamas Leandro Ribeiro ; Luciano Vieira de Araújo ; Marcelo da Silva Reis ; Marcio Ferreira da Silva ; Marcio Katsumi Oikawa ; Marco Dimas Gubitoso ; Maria Teresa Borges Pimenta Barbosa ; Michelle Cristina Araujo Picoli ; Otavio Cavalett ; Routo Terada ; Vera Lúcia Reis de Gouveia
Auxílios(s) vinculado(s):16/11515-0 - 25th International Joint Conference on Artificial Intelligence: advances in bioinformatics and artificial intelligence: bridging the gap, AR.EXT
Bolsa(s) vinculada(s):17/01330-5 - Análise de imagens 3D para modelagem realista e simulação de processos de conversão da biomassa, BP.PD
16/22900-1 - Processos de decisão markovianos especificados com programação lógica probabilística: representação e solução, BP.DD
Assunto(s):Frameworks  Sistemas dinâmicos  Coleta de dados  Modelagem de dados  Armazenamento e recuperação da informação  Gestão da informação 

Resumo

A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimento científico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de e-Science despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios. Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de aplicações e-Science contribuindo assim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados. (AU)

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre o auxílio:
Ferramenta auxilia na preparação tática de goleiros 
Pós-Doutorado em Sistemas Dinâmicos para eScience na USP 
O uso da bioinformática no estudo de doenças complexas 

Publicações científicas (12)
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
GUZMAN, GROVER E. C.; SATO, JOAO R.; VIDAL, MACIEL C.; FUJITA, ANDRE. Identification of alterations associated with age in the clustering structure of functional bra in networks. PLoS One, v. 13, n. 5 MAY 24 2018. Citações Web of Science: 0.
ATASHPAZ-GARGARI, ESMAEIL; REIS, MARCELO S.; BRAGA-NETO, ULISSES M.; BARRERA, JUNIOR; DOUGHERTY, EDWARD R. A fast Branch-and-Bound algorithm for U-curve feature selection. PATTERN RECOGNITION, v. 73, p. 172-188, JAN 2018. Citações Web of Science: 0.
YANCY-CABALLERO, DAISON; LING, LIU Y.; ARCHILHA, NATHALY L.; FERREIRA, JOAO E.; DRIEMEIER, CARLOS. Mineral Particles in Sugar Cane Bagasse: Localization and Morphometry Using Microtomography Analysis. ENERGY & FUELS, v. 31, n. 11, p. 12288-12296, NOV 2017. Citações Web of Science: 0.
JACOMINI, RICARDO DE SOUZA; MARTINS, JR., DAVID CORREA; DA SILVA, FELIPE LENO; REALI COSTA, ANNA HELENA. GeNICE: A Novel Framework for Gene Network Inference by Clustering, Exhaustive Search, and Multivariate Analysis. JOURNAL OF COMPUTATIONAL BIOLOGY, v. 24, n. 8, p. 809-830, AUG 2017. Citações Web of Science: 0.
FUJITA, ANDRE; TAKAHASHI, DANIEL YASUMASA; BALARDIN, JOANA BISOL; VIDAL, MACIEL CALEBE; SATO, JOAO RICARDO. Correlation between graphs with an application to brain network analysis. COMPUTATIONAL STATISTICS & DATA ANALYSIS, v. 109, p. 76-92, MAY 2017. Citações Web of Science: 0.
FUJITA, ANDRE; VIDAL, MACIEL C.; TAKAHASHI, DANIEL Y. A Statistical Method to Distinguish Functional Brain Networks. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 11, FEB 14 2017. Citações Web of Science: 3.
VIDAL, MACIEL C.; SATO, JOAO R.; BALARDIN, JOANA B.; TAKAHASHI, DANIEL Y.; FUJITA, ANDRE. ANOCVA in R: A Software to Compare Clusters between Groups and Its Application to the Study of Autism Spectrum Disorder. FRONTIERS IN NEUROSCIENCE, v. 11, JAN 24 2017. Citações Web of Science: 0.
DRIEMEIER, CARLOS; LING, LIU YI; SANCHES, GUILHERME M.; PONTES, ANGELICA O.; GRAZIANO MAGALHAES, PAULO S.; FERREIRA, JOAO E. A computational environment to support research in sugarcane agriculture. COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE, v. 130, p. 13-19, NOV 15 2016. Citações Web of Science: 1.
GOYA, DENISE H.; NAKAMURA, DIONATHAN; TERADA, ROUTO. Certificateless Key Agreement Protocols under Strong Models. IEICE TRANSACTIONS ON FUNDAMENTALS OF ELECTRONICS COMMUNICATIONS AND COMPUTER SCIENCES, v. E99A, n. 10, p. 1822-1832, OCT 2016. Citações Web of Science: 0.
MOREIRA, DANIEL A. M.; DELGADO, KARINA VALDIVIA; DE BARROS, LELIANE NUNES. Robust probabilistic planning with ilao. APPLIED INTELLIGENCE, v. 45, n. 3, p. 662-672, OCT 2016. Citações Web of Science: 0.
KINKER, GABRIELA SARTI; THOMAS, ANDREW MALTEZ; CARVALHO, VINICIUS JARDIM; LIMA, FELIPE PRATA; FUJITA, ANDRE. Deletion and low expression of NFKBIA are associated with poor prognosis in lower-grade glioma patients. SCIENTIFIC REPORTS, v. 6, APR 7 2016. Citações Web of Science: 3.
MEKKAOUI, CHOUKRI; METELLUS, PHILIPPE; KOSTIS, WILLIAM J.; MARTUZZI, ROBERTO; PEREIRA, FABRICIO R.; BEREGI, JEAN-PAUL; REESE, TIMOTHY G.; CONSTABLE, TODD R.; JACKOWSKI, MARCEL P. Diffusion Tensor Imaging in Patients with Glioblastoma Multiforme Using the Supertoroidal Model. PLoS One, v. 11, n. 1 JAN 13 2016. Citações Web of Science: 3.

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