Parceria entre C3SL e Labmater propõe sistemas de automação em hidrogênio renovável

O projeto integra tecnologia da informação e inteligência artificial, e busca estabelecer um modelo para a produção eficiente de energia renovável no Centro Politécnico

Unidade do Labmater no Centro Politécnico

O Centro de Computação Científica e Software Livre (C3SL) firmou parceria com a equipe de computação do Laboratório de Materiais e Energias Renováveis (Labmater), do Setor Palotina da Universidade Federal do Paraná (UFPR), cedendo infraestrutura de tecnologia da informação para um dos projetos de P&D desenvolvido no laboratório intitulado: “Tecnologia para produção de hidrogênio renovável a partir de biomassa como fonte de recurso energético distribuído assistida por inteligência artificial”.  O projeto é financiado pela Copel e será implantado no Centro Politécnico. A iniciativa também conta com a parceria de empresas do ramo como a Gás Futuro, atuante no mercado de fabricação e manutenção de sistemas de compressão de gás natural.

Na parceria, o C3SL disponibilizará infraestrutura computacional para virtualização robusta dos dados relacionados a automação do processo de geração de hidrogênio. O biogás é um tipo de combustível que pode ser obtido a partir de biomassa como, por exemplo, os resíduos tratados do restaurante universitário. De acordo com os professores Marcos Schreiner e Paola Ponciano, pesquisadores do Labmater, a equipe de computação do laboratório tem se dedicado à pesquisa e desenvolvimento de sistemas computacionais que automatizam o processo de produção de hidrogênio renovável. Além disso, a proposta é implementar algoritmos de Inteligência Artificial que possam auxiliar na operação da unidade piloto. O projeto também prevê a implantação de bicicletas movidas a hidrogênio, a serem testadas no politécnico.

Equipe de computação do Labmater

Os dados operacionais que serão hospedados no C3SL incluem informações coletadas dos sensores e atuadores instalados nos módulos da unidade piloto como: temperatura, umidade, pressão e outras variáveis. Tais informações serão armazenadas em um banco de dados, permitindo análises que gerarão informações valiosas para os operadores por meio de sistemas web e um sistema especialista. A colaboração também inclui a disponibilização de uma máquina virtual (VM) com configurações específicas para rodar sistemas web que monitoram e suportam as operações da unidade piloto. Além disso, haverá comunicação via VPN com os equipamentos e backups regulares para garantir a segurança dos dados.

Para o pesquisador do C3SL, Marcos Castilho, a parceria representa um marco importante na busca por soluções sustentáveis. “Estamos muito satisfeitos em colaborar com o LABMATER neste projeto inovador que visa a produção de energia renovável a partir de resíduos. A experiência do C3SL em projetos complexos, que têm impactos sociais e ambientais significativos, nos permite contribuir efetivamente para soluções sustentáveis a partir de soluções em computação. Acreditamos que essa parceria não apenas promoverá a eficiência energética, mas também servirá como um modelo para outras iniciativas semelhantes no futuro”.

De acordo com os professores Marcos Schreiner e Paola Ponciano, a unidade piloto desenvolvida representa um passo inicial na pesquisa sobre produção de hidrogênio e energia. Há planos para expandir a parceria entre a equipe de computação do Labmater e o C3SL na criação de projetos futuros, com o objetivo de transformar os sistemas computacionais e as inovações em produtos viáveis que atendam às demandas energéticas sustentáveis.

Vinculado ao Departamento de Engenharias e Exatas (DEE) do Setor Palotina, o projeto do Labmater tem caráter multidisciplinar e reúne pesquisadores dos cursos de Engenharia de Energia, Licenciatura em Computação, Engenharia Elétrica e Engenharia Química. Além dos professores Me. Marcos Antônio Schreiner e Me. Paola Cavalheiro Ponciano, também são integrantes desta iniciativa o coordenador do projeto, professor Dr. Helton José Alves; o atual coordenador do Labmater, professor Dr. Mauricio Romani; o responsável técnico do Labmater, Me. Lazaro Jose Gasparrin; e os professores pesquisadores: Dr.Gustavo Henrique da Costa Oliveira, Dr.João Américo Vilela Júnior, Dr Luiz Fernando de Lima Luz Junior, Dr. Marcelo Arnoldo Hartman, Dr. Marcos Lúcio Corazza, Renan Akira Nascimento Escribano, e Julio Cezar da Silva Ferreira.

Cenário atual de desconfiança com IA reflete a recepção dos primeiros computadores, diz professor Álvaro Freitas Moreira


Fala foi feita pelo professor da UFRGS em palestra sobre IA no desenvolvimento de softwares durante o 3° Encontro de Data Science & Big Data UFPR

Por Felipe Azambuja

Durante o 3º Encontro de Data Science e Big Data na UFPR, o professor Álvaro Freitas Moreira, da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS), refletiu sobre o impacto da inteligência artificial (IA) no desenvolvimento de software.  Moreira traçou paralelos entre a recepção dos pioneiros da computação e as reações atuais à IA: “o clima atual é muito parecido com aquele dos primórdios”, disse o professor, em uma comparação entre a desconfiança gerada pelas ferramentas de IA e o assombro visto nas décadas de 1940 e de 1950 com o surgimento das primeiras tecnologias das então chamada programação automática.

Segundo Moreira, as ferramentas baseadas em IA “prometem melhorar significativamente a produtividade,” no desenvolvimento de software, ao permitir a criação de códigos a partir de comandos em linguagem natural. Apesar desse potencial, ele ressalta que as preocupações persistem: “a gente não sabe exatamente como funciona o mecanismo […] a gente espera que preserve a intenção que foi expressa ali no prompt.”

O professor apontou que o uso de modelos de linguagem a exemplo do ChatGPT para gerar códigos é um exemplo claro de como a IA está sendo integrada ao desenvolvimento de software. Contudo, isso também traz desafios. Um deles é a falta de transparência nos mecanismos que traduzem as intenções dos programadores para linhas de código. Outro é a necessidade de validação constante do código gerado, o que contrasta com a confiança já estabelecida nos compiladores tradicionais.

Paralelos com o passado

O professor iniciou sua fala à plateia do auditório do Setor de Tecnologia, no Centro Politécnico, relembrando o impacto do ENIAC, um dos primeiros computadores, que na década de 1940 causou furor com sua capacidade de realizar cálculos em minutos, “nada muito diferente do que se andou dizendo recentemente, no final de 2022, quando foi anunciado o ChatGPT”.

Moreira destacou que, nos anos 1950, a introdução de linguagens de programação como COBOL provocou reações similares às que vemos hoje: desconfiança em relação à confiabilidade dos códigos gerados automaticamente e preocupação com a perda de controle pelos programadores. Essa resistência inicial, no entanto, foi superada pela eficiência e praticidade proporcionadas pelas novas ferramentas.

Adaptações à nova realidade

Amarrando os paralelos, Moreira refletiu sobre o futuro do uso das inteligências artificiais na área do desenvolvimento de software. Ele apontou a possibilidade do surgimento de um novo dialeto para lidar com as linguagens da IA. O professor também questionou “será que um dia a gente vai confiar na IA e deixar de inspecionar visualmente o código gerado por ela?”

Moreira especulou que o tempo economizado com a automação de tarefas poderia ser redirecionado para atividades criativas ou para o aprimoramento da confiabilidade dos sistemas gerados. Ele ainda disse que ferramentas mais robustas para verificação formal de códigos podem ganhar espaço com o avanço da IA.

“A estatística é a espinha dorsal da ciência de dados”, afirma o Prof.Dr. Hedibert Lopes, em palestra na UFPR 


Mesa de abertura do 3º encontro de Data Science & Big Data trouxe importantes discussões acerca do papel da Estatística na Ciência de Dados

Texto: Eduardo Perry

A importância crescente da estatística em um mundo dominado por dados foi o foco da palestra do professor do Insper, Hedibert Lopes, realizada no 3° Encontro de Data Science e Big Data promovido pela UFPR. Durante sua apresentação, o pesquisador destacou como as fronteiras entre as duas áreas do conhecimento estão se tornando cada vez mais nebulosas, uma vez que a chamada Data Science evolui em direção a análises e interpretações mais complexas de dados, enquanto o estatístico de século XXI está se aproximando de ferramentas computacionais avançadas, como o machine learning e a inteligência artificial. 

Nos Estados Unidos, os primeiros programas acadêmicos de ciência de dados começaram a surgir em meados dos anos 2010. No entanto, à medida que a área se consolidava, universidades de ponta passaram a incorporar a ciência de dados em seus currículos, muitas vezes renomeando departamentos de estatística e outras áreas para refletir essa integração. Hoje, instituições renomadas, como o Massachusetts Institute of Technology (MIT) e a Universidade de Stanford, oferecem programas robustos que combinam estatística, ciência da computação e análise de dados, refletindo a natureza interdisciplinar e prática do campo.

De acordo com Lopes, o “boom” do Data Science é consequência direta do aumento da quantidade de dados produzidos, assim como a capacidade computacional disponível nos dias de hoje, “Eu tô aqui e meu celular tá ali me escutando. Quando eu abrir ele, ele vai sugerir pra mim: ‘Ah, você tá em Curitiba. Que tal fazer isso? Nosso trabalho estatístico, ou de ciência de dados, serve para compilar e interpretar todas essas coisas”, explicou. 

O professor também ressaltou que a consolidação da ciência de dados como um campo próprio também significou a incorporação e a ampliação de técnicas estatísticas, que passaram a servir não apenas como base, mas como motor de desenvolvimento para novas abordagens tanto na estatística quanto na ciência da computação. “Muitas das técnicas utilizadas hoje em machine learning, por exemplo, advêm do universo da estatística, mas ao mesmo tempo foram criadas muitas coisas novas e interessantes”. Para ele, isso significa principalmente duas coisas: não se pode minimizar a importância da matemática e da estatística, no que diz respeito à ciência de dados; e o papel do estatístico no mundo do data Science precisa ser repensado para que ele esteja mais bem equipado com novas habilidades que o tornem atualizado e efetivo”, refletiu.

É preciso democratizar a área

Lopes ainda lamentou o fato de que poucas pessoas procuram pelo bacharelado em Estatística, enquanto muitos vão atrás do diploma de Ciência da Computação. Segundo ele, não é interessante que a área tenha tão pouca visibilidade. O pesquisador ainda trouxe dados que indicam que por volta de 2015 houve um aumento na procura pelo curso, mas menciona que esse fenômeno deve ter sido provocado pela maior adesão que o Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) teve na época, o que acabou significando em um aumento na procura por todos os cursos, e não só o de estatística. Hoje, o número de inscritos em vestibulares de estatística no Brasil está caindo e de 2013 para cá, a média anual de término do curso é de um terço, segundo estudo citado pelo professor. 

Perguntado sobre ausência de mulheres, sobretudo pretas e pardas na área, Lopes ressaltou que esse é um problema sério a ser resolvido. “Sempre que fazemos seminários no Insper, eu busco trazer o mesmo tanto de homens e mulheres para falar. Mas, elas são minoria, e quanto mais você sobe na carreira, mais você percebe a predominância masculina”, enfatizou. 

Seminário de transferência de conhecimento no DInf aborda inovação e dados educacionais

Evento reuniu pesquisadores do projeto PDE/LDE para apresentação dos resultados de 2024, e abordou experiências práticas e desafios no acesso aos dados públicos do setor de educação

Os pesquisadores do projeto Plataforma de Dados Educacionais (PDE) promoveram na manhã desta sexta-feira (13) o seminário de transferência de conhecimento sobre o andamento da pesquisa e participação nos eventos científicos de 2024. Aberta à toda comunidade acadêmica, a atividade foi realizada no Auditório do Departamento de Informática (DInf). O projeto PDE é uma plataforma de indicadores educacionais sobre bases de dados abertas desenvolvida pelos grupos de pesquisa Centro de Computação Científica e Software Livre (C3SL) e Laboratório de Dados Educacionais (LDE), com apoio do MEC.

Para o pesquisador do C3SL e integrante do projeto DPE, Josiney de Souza, a atividade reflete um dos principais objetivos do grupo de pesquisa, que é promover a extensão universitária através de atividades que não apenas disseminam conhecimento, mas também fomentam um diálogo aberto entre pesquisadores e a sociedade. “Como estiveram presentes pessoas externas ao C3SL, esse tipo de evento é bom para compartilhar conhecimento e aproximar a sociedade da universidade, pois é uma típica atividade de extensão universitária. Além disso, permite que o próprio grupo de pesquisa conheça o que os demais colegas estão desenvolvendo em suas áreas de atuação. E dessas falas podem surgir parcerias ou continuidade de trabalho entre esse, aquele ou um novo projeto”, destaca.

O objetivo do encontro foi compartilhar as experiências e resultados da plataforma MEC-DEPP (Dados Educacionais para Políticas Públicas), protótipo funcional da nova versão da PDE, ambas iniciativas que utilizam dados abertos para embasar políticas públicas na área da educação, e apresentar a participação do projeto na XVII Mostra Nacional de Iniciação Científica e Tecnológica Interdisciplinar (MICTI 2024). Por enquanto, como a nova versão da PDE ainda é um protótipo, seu acesso está restrito aos desenvolvedores.

Para Fernando Gbur, pesquisador de graduação do C3SL que representou o projeto na mostra nacional, o seminário representa uma oportunidade de amplificar o conhecimento adquirido no evento.  “Fazer a transferência da minha experiência em Blumenau foi muito importante para trazer os comentários recebidos no evento para a equipe e mostrar todo o trabalho que vem sendo realizado para os outros integrantes do C3SL”, aponta.

O seminário contou com a presença dos pesquisadores: Fernando Gbur dos Santos, graduando do Departamento de Informática da UFPR e bolsista do C3SL; Josiney de Souza, professor do IFC Brusque, doutorando do DInf e bolsista do C3SL; e Mateus Pelloso, professor do IFC Concórdia e doutorando do DInf.

UFPR promove debate sobre inovação em Data Science com especialistas e profissionais do setor

Evento reúne empresas como Volvo, Will Bank, O Boticário e Mirum para debater tendências no tratamento de Big Data e o perfil do profissional do futuro em ciência de dados

Nesta sexta-feira (13), a Universidade Federal do Paraná (UFPR) sediará o 3º Encontro de Data Science & Big Data, evento que busca discutir as tendências e desafios da área de dados, reunindo acadêmicos e profissionais do setor. Em um cenário de intensa produção de dados, as empresas e profissionais que desejam não apenas sobreviver, mas também prosperar em um mercado competitivo precisam adotar estratégias eficazes para coletar e analisar estas informações. É aqui que entram as ferramentas e métodos de ciência de dados. Para apresentar as inovações da área, o evento tem uma programação com palestras, cases de sucesso e mesa redonda para debater o futuro do Data Science.

O evento que conecta teoria e prática é promovido pelo Programa de Especialização em Data Science e Big Data da UFPR com o apoio do Departamento de Estatística da UFPR, do Laboratório de Estatística e Geoinformação (LEG) e do Centro de Computação Científica e Software Livre (C3SL). O professor Wagner Bonat, coordenador do programa, destaca que o encontro é uma oportunidade única para que alunos e profissionais compreendam como a análise de dados pode transformar desafios em oportunidades. “O encontro é voltado à comunidade acadêmica, aos profissionais que atuam na área de análise de dados, pesquisadores com foco em inovação, e empresas e startups que buscam aprimorar suas estratégias de dados. Com isso, é um espaço rico para networking e para conhecer as principais tendências em ciências de dados”, destaca Bonat.

A abertura do encontro, no Auditório de Administração, no Centro Politécnico, será com o renomado doutor Hedibert Lopes, professor de Estatística e Econometria do Insper e doutor em Estatística pela Duke University. Na palestra intitulada “Estatísticas ou Ciência de Dados?”, Lopes irá explorar como áreas como Estatística, Bioestatística, Econometria, Bioinformática e outras estão se entrelaçando com novos conceitos como Ciência de Dados, Aprendizado de Máquina e Big Data.

O encontro também terá palestra sobre uso de Inteligência Artificial para otimização de processos e desenvolvimento de sistemas com a palestra “O papel das Ferramentas de Inteligência Artificial no Desenvolvimento de Software”, a ser ministrada por Álvaro Moreira, professor do Departamento de Informática da UFRGS e doutor em Ciência da Computação pela University of Edinburgh. Durante sua apresentação, o professor deve abordar como as ferramentas modernas podem auxiliar desenvolvedores a resolver problemas complexos, melhorar a eficiência e garantir a qualidade do software.

Cases de inovações em biometria e saúde mental

Na programação, além de palestras sobre inteligência artificial e conceitos de ciência de dados e aprendizado de máquinas no cenário de Data Science, também terá apresentação de casos aplicados, com mesas coordenadas por professores da UFPR. As técnicas avançadas de IA em sistemas de segurança é o foco da apresentação do case “Explorando Representações Robustas com Deep Learning para Biometria e Vigilância”, a ser ministrado pelo professor do Departamento de Informática (Dinf), David Menotti. Um dos 200 mil pesquisadores mais citados no mundo na atual edição da “Updated science-wide author databases of standardized citation indicators”, levantamento anual realizado pela Universidade Stanford (EUA) e a editora de títulos acadêmicos, Elsevier, Menotti liderou a parceria de P&D da startup com a UFPR para estudos de desenvolvimento de um novo modelo de identificação, a biometria periocular.

Outro case de destaque será sobre “Integrando dados para diagnóstico e tratamento de transtornos mentais”, a ser apresentado pela professora do Departamento de Estatística, Deisy Morselli Gysi. Com a crescente disponibilidade de dados clínicos e comportamentais, a utilização de técnicas de ciência de dados pode fornecer insights valiosos para profissionais da saúde. A palestra abordará métodos inovadores que permitem uma compreensão mais holística dos pacientes, melhorando a personalização dos tratamentos e o acompanhamento dos progressos.

Mesa Redonda: o profissional do futuro

Uma das atividades de destaque do Encontro será a mesa redonda sobre o futuro do profissional da área, com participação de empresas como Volvo, Will Bank, O Boticário e Mirum. A crescente importância da ciência de dados no mundo contemporâneo está moldando o perfil do profissional do futuro, que deve ser multifacetado e preparado para enfrentar os desafios de um mercado em constante evolução. Em um cenário onde a análise de grandes volumes de dados se torna essencial, as habilidades requeridas vão muito além do conhecimento técnico. 

Marco Zanata, vice-coordenador do curso de especialização em Data Science e Big Data, enfatiza que os profissionais precisam ter um conjunto diversificado de habilidades interdisciplinares. “O profissional de data science precisa dominar uma variedade de habilidades interdisciplinares. Isso inclui conhecimentos em programação (como Python e R), estatística avançada, técnicas de inteligência artificial e machine learning, além de uma compreensão sólida sobre ética e privacidade no uso de dados, especialmente em conformidade com a Lei Geral de Proteção de Dados (LGPD). Além disso, é importante destacar que os melhores profissionais são aqueles que se mantêm atualizados com as últimas tendências e tecnologias. O aprendizado contínuo é vital em um campo tão dinâmico”.