O I Workshop Interdisciplinar dos Laboratórios de Computação de São Bernardo do Campo é uma iniciativa dos coordenadores do Laboratório de Sistemas Inteligentes e Robótica (Lab-008), Laboratório de Computação de Alta-Confiabilidade e Hardware (Lab-009), Laboratório de Sistemas de Software e Educação a Distância (Lab-006), Laboratório de Computação Paralela e Distribuída, e Laboratório de Computação Científica e Aplicada (Lab-004). Estes Laboratórios da Computação estão localizados na Universidade Federal do ABC (UFABC) no térreo do Bloco Delta em São Bernardo do Campo/SP.

O workshop está aberto ao público em geral interessado em assuntos relacionados à tecnologia. Além disso, é um evento composto por palestras e demonstrações de diversos assuntos relacionados ao uso da tecnologia em áreas como Computação, Biologia, Medicina, entre outros. Pode-se citar Robótica, Sistemas Inteligentes, Educação a Distância, Hardware, Computação Paralela e Distribuída, entre outros.

Durante o workshop, oito palestras serão realizadas, além de eventos paralelos como a demonstração do funcionamento de um jogador robótico humanoide na identificação de objetos e também um robô quadrúpede bioinspirado no cavalo Mangalarga Marchador.

O workshop ocorreu em 15 e 16 de junho de 2018, na sala S-206 do bloco Alfa 1, São Bernardo do Campo, com exposições no térreo do bloco Delta, laboratório 008.

No dia 15 de junho, o workshop contou com as seguinte palestras:

• 14:00 – Desafios de integração de dados espaciais em ambientes heterogêneos
  • Palestrante: Rafael di Cesare Giannella
  • Resumo: Informações espaciais estão cada vez mais presentes na rotina das pessoas. A oferta de plataformas de hardware e software acessíveis tornaram possível democratizar o uso de sistemas de georreferenciamento, além de melhorar drasticamente a qualidade de várias aplicações baseadas em informação geográfica. Um dos grandes problemas enfrentados na manipulação de informação geográfica é a ausência de padrões claros de criação e compartilhamento de dados. Esta apresentação discute os principais problemas envolvendo esses dados e formas de tratamento automático ou semiautomático capazes de auxiliar sua manipulação e integração.
• 14:40 – Desenvolvimento e recomendação de tratamento clínico para doenças virais a partir de análise de mutações – Estudo de caso com o vírus HIV
  • Palestrante: Diego Garbelini Venâncio dos Santos
  • Resumo: Estima-se que mais de 36,9 milhões de pessoas vivem infectadas com HIV no mundo. No Brasil, o número é de aproximadamente 781 mil indivíduos. Estes números revelam que a infecção pelo HIV ainda é um problema atual e muito relevante a nível nacional e mundial. Um dos fatores que pode influenciar no tratamento do HIV, aumentando a adesão, é a realização de um diagnóstico preciso e rápido do genótipo do vírus que ataca o paciente. Neste trabalho, foi proposto uma nova metodologia que permite de maneira rápida a utilização da identificação de genótipos de vírus para construção de quadros comparativos relacionados ao uso de combinações de medicamentos para tratamento de doenças. Baseado nesta metodologia foi desenvolvido um Sistema WEB voltado para o tratamento dos pacientes com HIV no Brasil.
• 15:20 – Robôs Humanoides: Como Eles Identificam Objetos em um Jogo de Futebol
  • Palestrante: Gilmar Correia Jeronimo
  • Resumo: A área da Robótica busca, em um de seus papéis, estimular o conhecimento e aprendizado de áreas de ciências a jovens, adolescentes e adultos. A Robot World Cup Initiative (RoboCup) surgiu neste mesmo contexto, porém para estimular especificamente a área de Inteligência Artificial (IA) usando o futebol de robôs para aperfeiçoar e treinar os conhecimentos de forma prazerosa. Na palestra, será apresentado o robô humanoide real construído utilizando a plataforma Bioloid ROBOTIS Premium tem como tarefa jogar futebol na categoria Kid Size da RoboCup. Este humanoide deve identificar todos os elementos do campo, como por exemplo, a bola, campo, as traves dos gols, os jogadores adversários e companheiros de time. Sendo assim, a identificação deve ser realizada utilizando processamento de imagens.
• 16:00 – Transição Pata/Casco do TB-Horse ll: Estudo e Experimento Real de Robô Bioinspirado em Cavalo
  • Palestrante: Henrique Matsuoka Medeiros
  • Resumo: A Robótica Móvel tem se desenvolvido fortemente nas últimas décadas. Os estudos de robôs com pernas, em especial, ganham destaque pela capacidade de transpor obstáculos com maior efetividade em relação aos demais meios de locomoção. Aliado a este estudo, encontra-se a Robótica Bioinspirada, que faz uso de elementos funcionais da natureza como inspiração para a Robótica. O objetivo da palestra é apresentar o TB-Horse II na locomoção utilizando o padrão marcha de andadura e também a transição para pata/casco. A transição a ser efetuada é a retração das pernas para aumentar a área de contato do robô com o solo, formando algo similar a uma pata ou um casco. A retração permitirá ao TB-Horse II caminhar com mais facilidade, por exemplo, em terrenos arenosos, já que na posição normal cria-se uma pressão excessiva e pode vir a afundar. Vale ressaltar que esta ação deve ser efetuada durante a movimentação do robô, ou seja, ele não deve estar parado.
• 16:30 – Exposição 1: Robôs Humanoides: Como Eles Identificam Objetos em um Jogo de Futebol
  • Expositores: Gilmar Correa Jeronimo e Paulo Consoni
  • Resumo: Apresentação da plataforma robótica utilizada na identificação dos itens presentes no campo de futebol robótico, como bola, gol, companheiros de time, adversários e marcações no campo.
• 16:30 – Exposição 2: TB-Horse ll: O Robô que Reproduz os Movimentos do Cavalo Mangalarga Marchador
  • Expositor: Henrique Matsuoka
  • Resumo: Apresentação do TB-Horse II, um robô quadrúpede bioinspirado no cavalo da raça Mangalarga Marchador. Durante a marcha, será possível conhecer como o robô consegue fazer a transição de pata para casco, bem como seu projeto mecânico estrutural e eletrônico.

No dia 16 de junho, o workshop contou com as seguinte palestras:

• 14:00 – Seleção de Políticas de Escalonamento Online Utilizando Aprendizado de Máquina
  • Palestrante: Luis Felipe Santana
  • Resumo: O escalonamento de tarefas em plataformas de computação de alto desempenho (HPC) em larga escala é normalmente realizado com heurísticas simples combinadas com um algoritmo de backfilling. Mas, para cada cenário, uma estratégia diferente pode ser a mais apropriada para minimizar alguma métrica, como o tempo de espera médio da tarefa. Neste trabalho avaliamos o uso de técnicas de aprendizado de máquina para seleção de algoritmos de escalonamento, quando múltiplas políticas podem ser usadas e trocadas em tempo real, considerando vários cenários e plataformas HPC.
• 14:40 – Modelagem e Previsão de Fluxos de Ônibus em Cidades Inteligentes
  • Palestrante: Mayuri Annerose Morais
  • Resumo: O fornecimento de mobilidade urbana eficiente é um dos grandes desafios enfrentados nos grandes centros metropolitanos contemporâneos. Um fator que pode ajudar a melhorar a eficiência e aumentar o uso de ônibus urbanos está relacionado ao conhecimento prévio do tempo de espera nos pontos de ônibus e ao tempo total de viagem. Apresentaremos algumas técnicas existentes para prever tempos de viagens de ônibus e as abordagens que estamos utilizando para resolver este problema.
• 15:20 – Agrupamento de instâncias em classes de equivalência para lidar com o problema da dimensionalidade em inferência de redes gênicas
  • Palestrante: Carlos Fernando Montoya Cubas
  • Resumo: A inferência de redes de interação gênica a partir de perfis de expressão é um dos problemas importantes pesquisados em biologia sistêmica, sendo considerado um problema em aberto. Diversas técnicas matemáticas, estatísticas e computacionais tem sido desenvolvidas para modelar, inferir e simular mecanismos de regulação gênica, sendo o problema de inferência o foco desta proposta. Tal proposta tem por objetivo o estudo e desenvolvimento de métodos de inferência de redes gênicas baseados em seleção de características (seleção do melhor conjunto de genes preditores do comportamento de um dado gene alvo em termos de suas expressões temporais de mRNA), propondo alternativas para aumentar o poder de estimação estatística em situações típicas em que o conjunto de amostras com perfis de expressão gênica é bem limitado e possuem elevada dimensionalidade (número de genes). Para isso, formulamos o problema de agrupamento de instâncias como uma busca no reticulado de partições, além de formular estratégias de busca nesse reticulado para examinar um número substancialmente maior de partições sem abrir mão da eficiência computacional. Apresentaremos técnicas de agrupamento linear, uma técnica gulosa de busca no espaço de partições, e uma técnica que assume que a rede é composta majoritariamente por funções de canalização. Alguns resultados preliminares também serão apresentados.
• 16:00 – Integração de Dados Biológicos para Associação de Fenótipos Presentes no Transtorno do Espectro Autista (TEA)
  • Palestrante: Arthur Sant’Anna Feltrin
  • Resumo: O TEA (transtorno do espectro autista) tem uma apresentação clínica heterogênea, com viés de prevalência entre os sexos. Para melhor compreensão das bases moleculares envolvidas no TEA, é necessário estabelecer a relação entre alterações de vários mecanismos biológicos disponíveis (redes gênicas, metilação de DNA e de histonas, redes de interação Proteína-Proteína – PPI e exomas) com os fenótipos deste transtorno. Deste modo, a biologia sistêmica (campo multidisciplinar que envolve áreas distintas como biologia molecular, computação e matemática) busca analisar os diferentes tipos de dados biológicos existentes através de modelos matemáticos – sobretudo utilizando análise de redes complexas. As ferramentas da biologia sistêmica oferecem uma plataforma para explorar sistematicamente a complexidade molecular de uma doença particular, levando a identificação de módulos e vias. Além disso, através desse arcabouço, pode-se estudar os relacionamentos moleculares entre fenótipos aparentemente distintos. O objetivo principal desta proposta é verificar se existe diferença entre redes biológicas derivadas da integração de três tipos de dados biológicos: expressão gênica, metilação de DNA e redes de interação proteína-proteína. Por meio da integração de dados biológicos, temos o intuito de auxiliar na compreensão dos mecanismos biológicos (tanto genéticos como ambientais) envolvidos na manifestação fenotípica desta doença.