Escalonando Workflows com Redes Convolucionais de Grafos - Macedo, Lucas Oliveira; Koslosvki, Guilherme Piêgas (Anais da Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS); 2026: Anais da XXVI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul, 2026)
Este trabalho propõe o uso de uma Residual Graph Convolutional Network (ResGCN) para selecionar dinamicamente uma política para escalonamento de workflows. O modelo avalia indicadores de makespan, footprint, slowdown e balanceamento de carga. A ResGCN obteve mais de 56,67% de acurácia, indicando um caminho promissor na identificação de gargalos e adaptação ao estado da infraestrutura.