imagem

Rio Grande, 20 de setembro de 2017

CompFlex

 

Computação Flexível

 


 

A Computação Flexível (em inglês: Soft Computing) se tornou particularmente importante a partir do início da década de 90, quando houve um interesse crescente na modelagem de sistemas mais complexos, que começaram a surgir em áreas como biologia, medicina, ciências humanas, ciências gerenciais, ciências sociais, engenharias etc., que freqüentemente se apresentam intratáveis para a matemática e modelos convencionais.
 
A pesquisa em Computação Flexível envolve o desenvolvimento de teorias, modelos, técnicas, métodos e software que oferecem soluções tolerantes à subjetividade, imprecisão, incerteza, informação incompleta, parcial ou conflitante, parcialidade da verdade e parcialidade da possibilidade, que aparecem na modelagem de sistemas complexos e/ou de informação imperfeita, tão comuns no contexto das Engenharias em geral, em particular, da Engenharia da Computação. O objetivo é buscar aproximações ou combinações de diferentes teorias, modelos, técnicas e métodos que sejam capazes de refletir adequadamente a imperfeição, alcançando tratabilidade, robusteza, confiabilidade e soluções de custo razoável.
 
Esta linha de pesquisa pretende servir de base para todas as outras linhas de pesquisa. Por exemplo, pode oferecer suporte para a pesquisa em sistemas inteligentes híbridos para robótica e automação (redes neurais fuzzy, percepção fuzzy em robôs, métodos intervalares para visão computacional, etc.), assim como para a pesquisa em sistemas multiagentes (modelos de agentes híbridos em geral). 
 
Em particular, a computação flexível torna-se importante para o desenvolvimento das aplicações de sistemas complexos, assim como para projetos de experimentos e análise de confiabilidade, como, por exemplo, na Simulação de Sistemas Sociais e Ambientais, na Biologia Computacional, em Tecnologias de Computação e Automação para a Construção Naval, dentre outras.
 
Na linha de pesquisa de Computação Flexível, pretende-se pesquisar teorias, modelos, métodos e técnicas em: 
 
  • Computação difusa e intervalar: Matemática Intervalar, conjutos fuzzy, lógica fuzzy, conjutos fuzzy intervalares, lógica fuzzy intervalar
  • Computação probabilística: modelos probabilísticos, redes bayesianas, cadeias de Markov, Modelos Ocultos de Markov, Processos de Decisão de Markov, simulação monte carlo, filtros de kalman
     
  • Computação bio-inspirada: sistemas evolutivos, redes neurais
  • Computação estatística: inferência estatística, controle estatístico de processos, projeto de experimentos, análise de desempenho e confiabilidade, mineração de dados
     
  • Computação não convencional: modelos baseados em Teoria dos Domínios, modelos de computação interativa 
  • Computação estratégica: modelos baseados em Teoria dos Jogos 
     
  • Otimização
     
  • Modelos flexíveis híbridos: combinação de modelos flexíveis
  • Aplicações de modelos flexívies: desenvolvimento de aplicações, principalmente em agentes e sistemas multiagentes, robótica e automação, biologia computacional, visão computacional, etc.


2010 - 2017 -- Desenvolvido pelo Centro de Ciências Computacionais - C3