Revista Eletrônica de Iniciação Científica em Computação

Estudos sobre evasão em diferentes ambientes educacionais e seus relacionamentos com gênero e a diversidade

Daniella Martins Vasconcellos — 2023-08-05

A análise de dados educacionais é essencial para entender o contexto acadêmico e apoiar a criação de políticas públicas. Este trabalho apresenta: (1) mapeamento sistemático sobre predição da evasão; (2) questionário para identificar possíveis motivos de evasão; (3) proposta de ferramenta de visualização de dados educacionais; (4) análise da evasão feminina nos cursos de computação em Santa Catarina; (5) panorama da diversidade nos cursos de computação das universidades públicas de Santa Catarina; (6) ferramenta colaborativa para predição de evasão nas disciplinas. Esses estudos são relevantes na área de computação, pois abordam problemas acadêmicos e contribuem para propostas de sistemas de predição e políticas de combate à evasão.

HyperPaxos em Múltiplas Instâncias sobre a LibPaxos: Uma Versão Hierárquica do Algoritmo de Consenso Paxos

Djenifer R. Pereira — 2023-08-05

Algoritmos de consenso distribuído são essenciais para sistemas de armazenamento, bancos de dados, controle de acesso e orquestração de aplicações em nuvem. Este trabalho apresenta o algoritmo HyperPaxos, uma versão hierárquica de um dos principais algoritmos de consenso, o Paxos. O HyperPaxos é baseado na topologia virtual hierárquica vCube, que apresenta diversas propriedades logarítmicas. Os acceptors são organizados em clusters e os proposers executam as duas fases do Paxos escolhendo um acceptor dito difusor. O difusor é responsável por retransmitir as mensagens para os demais acceptors sobre o vCube. A difusão ocorre do maior cluster para o menor, retornando ao proposer quando uma maioria é atingida. O HyperPaxos foi implementado como a biblioteca libHyperPaxos. Resultados obtidos mostram o bom desempenho da libHyperPaxos, que inclusive supera a libPaxos e, em alguns casos, a implementação do U-Ring Paxos em decisões por segundo.

PATopics: Um framework para automatizar a extração de informações em documentos de patentes farmacêuticas

Pablo Cecilio — 2023-08-05

As patentes farmacêuticas são compostas por documentos com muitos detalhes sobre a invenção e explicação da metodologia/resultados. Gerenciá-los corresponde a pesquisas manuais exaustivas. Para mitigar esse problema, propusemos o PATopics, um framework capaz de extrair informações relevantes de textos de patentes, construir tópicos relevantes, correlacioná-los com caracterı́sticas úteis de patentes e apresentar as informações em uma interface web amigável. Avaliamos o framework usando 4.832 patentes farmacêuticas referentes a 809 moléculas patenteadas por 478 empresas. Nossas análises consideraram as demandas de três perfis de usuários – pesquisadores, quı́micos e empresas – mostrando a praticidade e utilidade do PATopics nesse cenário.

Resilient Routing for SDM-EON as a Crucial Enabler for the New Traffic Generation

Rafael S. Lopes — 2023-08-05

The introduction of new technologies and applications connected to the Internet has demonstrated the inability of current photonic networks to provide resources for the next-generation Internet. One of the main proposals for this problem today is space-division multiplexing elastic optical networks. However, these backbone networks should provide efficient resilience mechanisms to transport the massive amount of data generated today. In this way, this Course Completion Work contributes efficient and reliable solutions to meet the future rapid growth of Internet traffic. The proposed solutions were extensively compared with related work on performance measurement metrics. The evaluation results show that the proposed solutions are efficient, boosting the latest generation optical networks.

Roteamento com restrições temporais: formulação IP, estratégias algorítmicas e casos polinomiais em grafos

Thailsson Clementino — 2023-08-05

Esta pesquisa consistiu na investigação do Problema de Roteamento de Veículos (VRP) com restrições temporais, buscando incorporar as características dinâmicas da cadeia logística de entregas expressas. Foram explorados aspectos teóricos de modelagem e estratégias algorítmicas. Foi proposta uma formulação em Programação Linear Inteira (PLI) para o VRPRDD, uma adaptação de instâncias de cidades brasileiras para o VRPTW e realizada uma análise de casos polinomiais de VRPs que envolvem classes especiais de grafos, tais como caminhos, estrelas, estrelas subdivididas e árvores. Algoritmos de programação dinâmica e busca binária foram aplicados, sendo determinadas suas complexidades de tempo de execução.

Integrando avaliações contrafactuais aos frameworks tradicionais de recomendação interativa

Yan Andrade — 2023-08-05

A tarefa de recomendção online vem sendo reconhecida como um problema de Multi-Armed Bandit (MAB). Apesar dos avanços recentes, ainda há falta de consenso sobre as melhores pr ́aticas para avaliar essas soluções. Recentemente, observamos dois frameworks complementares que nos permitem avaliar soluções bandit com mais precisão: iRec e OBP. A primeira possui um conjunto completo de coleções de dados, métricas e modelos MAB implementados, permitindo apenas avaliações offline. Já o segundo se limita a algumas soluções bandit, porém com métricas e metodologias mais atuais, como os contrafactuais. Neste trabalho, propomos e avaliamos uma integração entre esses dois frameworks, demonstrando o potencial e a riqueza de análises que podem ser realizadas a partir dessa combinação.

Sobre os limites das técnicas de Machine Learning no aprendizado de políticas de escalonamento

Lucas de Sousa Rosa — 2023-08-05

Este trabalho de iniciação científica explora a relação emergente entre a gestão de recursos em plataformas de computação de alto desempenho (HPC) e o uso de heurísticas de escalonamento derivadas da regressão para otimizar o desempenho. Pesquisas recentes mostraram que técnicas de aprendizado de máquina (ML) podem ser usadas para gerar heurísticas de escalonamento que são simples e eficientes. Este trabalho propõe uma abordagem alternativa usando funções polinomiais para gerar heurísticas de escalonamento. O polinômio mais simples mostrou-se como uma das heurísticas mais eficientes. Também avaliamos a resiliência das heurísticas derivadas da regressão ao longo do tempo. Publicamos dois artigos em workshops nacionais e internacionais com revisão por pares (Qualis-B3/B4).