Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias

• Processo: 13/00613-2
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Programa Capacitação - Treinamento Técnico
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2013
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2014
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Acordo de Cooperação: CNPq - Pronex
• Pesquisador responsável: Roberto Marcondes Cesar Junior
• Beneficiário: David da Silva Pires
• Instituição Sede: Instituto de Matemática e Estatística (IME). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 11/50761-2 - Modelos e métodos de e-Science para ciências da vida e agrárias, AP.TEM
• Assunto(s): Banco de dados Mineração de dados Reconhecimento de padrões Processamento de dados
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Banco de dados | Mineração de Dados | Projetos temáticos | Reconhecimento de Padrões | Bioinformática

Resumo

A ciência moderna é crescentemente interdisciplinar e intensiva em dados. Na área de ciências da vida, por exemplo, com o surgimento de plataformas de alto desempenho para análise de imagens e estudos genômicos, o gargalo não está mais na aquisição de dados, mas sim no seu armazenamento, processamento, análise e visualização. Este cenário levou ao surgimento de um novo campo de pesquisa - eScience - que combina pesquisa avançada em computação e em modelagem matemática para permitir e acelerar pesquisa em outros domínios do conhecimento, desde as ciências exatas até as humanidades e artes. A eScience envolve a chamada "computação centrada em dados" (data-intensive computing), com a busca de soluções para gerenciamento de grandes volumes de dados produzidos por (e para) experimentos científicos, para que a descoberta científica não venha a ser detida pelo "dilúvio de dados". Este projeto visa a criação de uma rede colaborativa de eScience para acelerar pesquisa avançada em ciências da vida (biologia, medicina, oceanografia) e ciências agrárias. Está estruturado em torno de cinco linhas de pesquisa - biologia de sistemas, planejamento de safras, computação visual, modelagem matemática e bancos de dados. Dentro dessas linhas, serão tratadas questões em aberto associadas às principais componentes de um ambiente de pesquisa em eScience: armazenamento, processamento, análise e visualização de grandes volumes de dados científicos. Os pesquisadores principais tem histórico de cooperação e coordenação de projetos nessas linhas. Questões de interoperalidade permeiam todo o projeto. (AU)