O presente projeto de cooperação NSF-CNPq tem como objetivo principal estudar, projetar, desenvolver e avaliar algoritmos e metodologias para a coordenação e controle de enxames de robôs. O projeto estabeleceu uma cooperação formal entre pesquisadores Laboratório de Visão Computacional e Robótica (VeRLab) da Universidade Federal de Minas Gerais e do

Estudo e pesquisa de métodos de especificação formal executáveis e de geração de compiladores baseados em semântica formal. Integrantes: Mariza Andrade da Silva Bigonha – Integrante / Vladimir O Di Iorio – Integrante / BIGONHA, Roberto S. – Coordenador.  

O propósito deste projeto é dar continuidade à pesquisa nas áreas de Robótica e Visão Computacional. Em particular, serão investigados problemas relacionados à inserção de robôs autônomos e semi-autônomos em ambientes externos, isto é, em ambientes não controlados e não estruturados.  

A crescente disponibilidade de dados provenientes de projetos de sequenciamento e latente limitação das técnicas de anotação clássicas baseadas puramente na homologia de sequência, somadas a inúmeras iniciativas de genômica estrutural e ao aperfeiçoamento dos métodos de modelagem por homologia, tornam o desenvolvimento de técnicas baseadas em estrutura para predição

O trabalho consiste no estudo e desenvolvimemnto de soluções para a alocação de recursos computacionais em ambiente grid considerando as atuais lacunas técnicas do tema. Hoje, os middlewares não são robustos o suficiente para re-negociar recursos em tempo real, não consideram acordos de nível de serviço (Service Level Agreement —

A graduação é um método muito utilizado para o ajuste de curvas de mortalidade. O objetivo da graduação é suavizar a curva quando a variância dos dados é muito grande ou quando os dados que deram origem à curva são escassos. Algumas vezes, para calcular prêmios em seguros de vida

O projeto em andamento tem como objetivo principal explorar uma técnica de aprendizado de máquina (ou supervisionada), programação genética (PG), na resolução  de diversos problemas nas áreas de recuperação de informação e casamento inexato em Sistemas de Informação avançados, com foco principal na Web. Mais especificamente, PG foi utilizada, com bastante sucesso pelo

Grande parte do papel integrador que a Computação exerce em relação a outras áreas de pesquisa decorre dos recursos desenvolvidos na área ao longo do tempo para armazenar, acessar, manipular, gerenciar, integrar e analisar grandes volumes de dados, gerando informação e conhecimento. No entanto, não existe na atualidade um equilíbrio

Neste projeto de pesquisa, investigamos o desenvolvimento de algoritmos baseados em Relaxação Lagrangeana para resolver com garantia de otimalidade alguns problemas difíceis de Otimização Combinatória. De especial interesse neste projeto é o estudo de como algoritmos nesta classe podem ser empregados como métodos de pré- processamento para algoritmos do tipo