Agenda de defesas Agenda de defesas

Voltar

Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação promove defesa de dissertação e tese no dia 7

Defesas ocorrerão à tarde, no Centro de Informática da UFPE

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promove uma defesa de dissertação e uma defesa de tese no próximo dia 7. A dissertação do mestrando Demis Moacir Gomes tem como título “Identifying the Most Critical Components and Maximizing their Availability Subject to Limited Cost in Cooling Subsystems”. Já a tese, da doutoranda Camila Bezerra da Silva, é intitulada “Uma Abordagem de Modularização de Ontologias Baseada na Satisfação Lógica de Questões de Competência”.

A defesa da dissertação será às 15h, no anfiteatro do Centro de Informática (CIn), no Campus Recife da Universidade. O trabalho foi orientado pelo professor Djamel Fawzi Hadj Sadok e coorientado por Glauco Estácio Gonçalves (Deinfo/UFRPE). A banca examinadora será formada pelos professores Nelson Souto Rosa (UFPE/Centro de Informática), Gustavo Rau de Almeida Callou (UFRPE/Departamento de Computação) e Djamel Fawzi Hadj Sadok (UFPE/Centro de Informática).

A apresentação da tese será às 13h, no auditório do centro. O trabalho foi orientado pelo professor Frederico Luiz Gonçalves de Freitas. A banca examinadora da defesa será formada pelos professores Anjolina Grisi de Oliveira (UFPE/Centro de Informática), Leopoldo Motta Teixeira (UFPE/Centro de Informática), Jose Maria Parente de Oliveira (ITA/Divisão de Ciência da Computação), Renata Wassermann (USP/Instituto de Matemática e Estatística) e Natasha Correia Queiroz Lino (UFPB/Departamento de Informática). 
 
Resumo 1

A refrigeração possui um papel importante na disponibilidade de um data center (DC), mitigando o superaquecimento dos equipamentos de Tecnologia da Informação (TI). Embora muitos trabalhos avaliem a performance do subsistema de refrigeração em um DC, poucos deles consideraram a relação importante entre os subsistemas de refrigeração e TI. Além disso, um provedor de DC possui ferramentas limitadas para escolher seus equipamentos de TI e refrigeração de modo a obter uma disponibilidade desejada mesmo com custos limitados. Este trabalho provê modelos eficientes (usando Redes de Petri Estocásticas) para representar um subsistema de refrigeração e analisar o impacto de suas falhas com respeito a custos financeiros e downtime do serviço. O estudo também identifica os componentes que mais influenciam na disponibilidade do DC, além de propor uma estratégia para maximizar a disponibilidade do DC com um limitado orçamento. No entanto, a tarefa de otimização para maximizar a disponibilidade se torna extremamente custosa com o uso dos modelos estocásticos devido ao seu tempo de solução, o que leva à aplicação de modelos menos complexos, porém muito eficientes, os chamados modelos \textit{surrogate}. Este trabalho compara três estratégias de modelo \textit{surrogate} de modo a escolher o mais adequado para a otimização. Na otimização, outros três algoritmos são comparados de modo a escolher o que traz os melhores resultados. Os resultados mostram que a adoção de uma arquitetura de refrigeração mais redundante reduz os custos em cerca de 70\%. O chiller foi o componente de refrigeração que mais afetou a disponibilidade. Em relação aos models surrogate baseados no modelo de DC utilizando Redes de Petri, o Gaussian Process (GP) alcançou resultados mais confidentes em comparação às Random Forest (RF) e ao Gradient Boosting Machine} (GBM). Por último, o Differential Evolution (DE) obteve os melhores resultados na maximização da disponibilidade de um DC em relação ao Genetic Algorithm (GA) e ao Non-dominated Sorting Genetic Algorithm (NSGA-II).

Resumo 2

Existem várias abordagens propostas para modularização de ontologias, porém a questão de inconsistência lógica entre módulos é pouco explorada. De fato a inconsistência pode se dever a questões de competência inconsistentes, algo que nunca foi explorado na literatura. As QCs são fundamentais para o desenvolvimento de ontologias, já que representam os requisitos de uma ontologia. A proposta deste trabalho é justamente explorar essa lacuna, uma abordagem e uma implementação de modularização de ontologias e checagem de consistência utilizando questões de competência. A vantagem principal deste tipo de abordagem é justamente prover checagem de consistência entre QCs, mesmo que estejam em módulos diferentes. Esta abordagem é possível na situação onde partimos da fase inicial do desenvolvimento de ontologias, ou seja, só existem as QCs, e ainda não existe a ontologia. Neste caso, as QCs são modularizadas e a consistência entre elas verificadas. Este trabalho provê principalmente as seguintes contribuições: (1) permitir um melhor entendimento das QCs, principalmente em ontologias muitos grandes, e o reuso, por meio da modularização, e (2) checar inconsistências entre QCs durante o início do desenvolvimento, consequentemente entre módulos, poupando tempo e trabalho nas fases posteriores.

Mais informações
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação
(81) 2126.8430

Data da última modificação: 01/03/2019, 12:02