Tecnologia da Informação e Comunicações (TIC)

A Tecnologia da Informação e Comunicações (TIC) é um conjunto de recursos tecnológicos para obter, processar e gerar informações que são tornadas acessíveis por meio de redes de comunicação. A tecnologia da informação, aplicando recursos de desenvolvimento de software, provê funcionalidades ao hardware, que integrado ao sistema de comunicações oferecerá serviços à sociedade. Pessoas, indústria, governo e empresas produzem e consomem informações, usando TIC, para melhorar os processos decisórios, a eficiência e a qualidade de vida, produtos e regulamentações. Na PUCPR, estrategicamente, o objetivo de TIC é a interdisciplinaridade, pesquisa, desenvolvimento e inovação por meio de big data e analítica, internet das coisas, processamento de tempo real em imagem e vídeo, computação em nuvem, redes sociais, teorias de jogos, inteligência artificial, machine learning, segurança e privacidade, cidades inteligentes, novas interfaces de interação com seres humanos e redes sem fio, convergente e de alta velocidade.

Coordenador da Área Estratégica TIC: Prof. Altair Olivo Santin

Alceu de Souza Britto Junior

Mestre em Engenharia Elétrica e Informática Industrial pelo CEFET-PR (1996) e doutor em Informática Aplicada pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2001), com estágio de dois anos na École de Technologie Supérieure (ÉTS, Montreal, Canadá). Pós-doutorado na ÉTS em 2013. Professor e pesquisador na Pontifícia Universidade Católica do Paraná (desde 1995) e na Universidade Estadual de Ponta Grossa (desde 1989). Avaliador Institucional do INEP/MEC. As áreas de interesse em pesquisa englobam o reconhecimento de padrões e visão computacional.

Highlights na carreira

  • Pesquisador CNPq desde 2008 (atualmente com bolsa 1D)
  • Avaliador Institucional e de cursos do INEP/MEC
  • Coordenador da Área de Ciências Exatas e da Terra da Fundação Araucária (2017-2019).
  • Consultor de Inteligência Artificial e Aprendizagem de Máquina para a indústria.
  • Membro de projetos internacionais realizados no Canadá, França, Alemanha e Chile.

Projeto

Coordena o projeto internacional Optimized Deep Learning based Representations for Computer Vision, em parceria entre instituições do Brasil, França, Chile e Peru – Edital STICamSud 2019, com apoio da CAPES (Brasil), CONICYT (Chile), MEAE (França) e CONCYTEC (Peru). O objetivo do projeto é o desenvolvimento de soluções baseadas em modelos profundos (deep learning) para problemas da área de visão computacional.

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Altair Olivo Santin

Engenheiro da Computação pela PUCPR, mestre pela UTFPR e Doutor pela UFSC em 2004. Santin é professor titular no Programa de Pós-graduação em Informática (PPGIa). Faz pesquisa, desenvolvimento em inovação em soluções de cibersegurança para nuvem computacional, internet das coisas, Industrial Control Systems, usando big data e machine learning (desde 2008).

Highlights na carreira

  • Bolsista de Produtividade em Desenvolvimento Tecnológico e Extensão Inovadora, desde 2009.
  • Coordenador da área de cibersegurança (CESeg) da Sociedade Brasileira de Computação (2019-2020)
  • Representante da área de Segurança da SBC no “TC11 da IFIP (International Federation for Information Processing)
  • Coordenador da Área Estratégica de TIC da PUCPR
  • Membro do Comitê de Assessoramento da área de Inovação da Fundação Araucária (2020-2024)

Projeto

Desenvolve projetos para proteger crianças na internet, com detecção de assédio em salas de bate-papo. Em uma parceria que perdura com a Polícia Federal, é detectada pornografia infantil em vídeos, bloqueando cenas em streaming e identificando abusadores por imagens e áudio.

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Andreia Malucelli

Doutora em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores pela Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), Portugal. Pesquisadora bolsista produtividade do CNPq na área de engenharia de software. Temas de interesse envolvem melhoria de processos, qualidade de software, engenharia de requisitos, aprendizagem organizacional e educação em engenharia de software.

Highlights na carreira

  • Projeto COPEL+, visando a inserção da empresa no ecossistema de inovação aberta e estudo sobre a aprendizagem organizacional, a partir do desenvolvimento de startups para o setor elétrico.
  • Orientadora da tese de doutorado que ganhou o prêmio da segunda melhor tese em Qualidade de Software em 2015 e co-orientadora da tese de doutorado que ganhou o primeiro lugar em 2016.
  • Coordenadora do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) no período de 2014-2018.
  • Coordenadora e vice-coordenadora do Fórum Nacional de Coordenadores de Pós-Graduação em Ciência da Computação no período de 2015-2017.
  • Membro da Comissão de Educação da Sociedade Brasileira de Computação de 2015-2017.

Projeto

O projeto COPEL+ visou a inserção da COPEL no ecossistema de inovação aberta, bem como a análise da aprendizagem organizacional obtida a partir dessa inserção. Foi desenvolvida uma plataforma para Inovação Aberta por meio da qual foram acolhidos 191 projetos que vivenciaram a etapa de Concepção. Foram avaliados e selecionados 60 profissionais da COPEL para atuar como mentores técnicos. Ao final de 3 ciclos, foram selecionados 2 projetos para seguir para a etapa de Pré-aceleração. Paralelamente, foram desenvolvidos 10 projetos PIBITI, dos quais 2 também foram selecionados para a Pré-Aceleração. Ao final da Pré-Aceleração, dos 4 projetos, 2 foram selecionados para a fase de Aceleração. Foram então atraídas 33 startups de mercado, das quais 3 também foram selecionadas para Aceleração. Desta forma, 5 startups foram mentoradas para concorrer a um edital de P&D ANEEL da COPEL.

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Carlos Nascimento Silla Junior

Professor e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Informática e da Escola Politécnica. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase no desenvolvimento (e adaptação) de técnicas de Inteligência Artificial para auxiliar na resolução de problemas interdisciplinares nas áreas da saúde, educação e artes.

Highlights na carreira

  • Bolsista Produtividade em Pesquisa do CNPq – Nível 2 (Atualmente)
  • Prêmio: Destaque CreaRe (2018) – Inovação nos Processos de Ensino e Aprendizagem, PUCPR.
  • Mentor na fase Business LAB da Equipe iDeliver – uma das três vencedoras do desafio Renault eXperience (RX) 2.0 em 2018.
  • Projeto: Meninas, Computação e Música – Uma abordagem interdisciplinar para despertar o interesse de meninas e jovens pela computação.
  • Utilização de técnicas de I.A. para apoiar o diagnóstico de pneumonia causada por COVID-19 e outras doenças através da análise de imagens de raio-x de tórax.

Projeto

O projeto “Balanceamento de Dados em Problemas de Classificação Hierárquica” (projeto da bolsa de Produtividade em Pesquisa – CNPq) tem como principais objetivos investigar o impacto do problema de desbalanceamento de dados em diferentes tipos de problemas de classificação hierárquica e desenvolver/adaptar abordagens de balanceamento de dados para diferentes tipos de problemas de classificação hierárquica. Um dos problemas que vem sido estudado é a classificação da causa de pneumonia em imagens de raio-x de tórax, incluindo a causada por covid-19.

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Edson Emílio Scalabrin

Possui doutorado em Controle de Sistemas (UTC/França), professor titular na PUCPR e pesquisador permanente do Programa de Pós-graduação em Informática (PPGIa). Coordena o lato-sensu de IA Aplicada da PUCPR. Tem experiência na área de ciência da computação e inteligência artificial. Orientou teses de doutorado em cotutela (UTC/França e CINVESTAV/México). Atua como pesquisador nos seguintes temas: mineração de processos, sistema de reputação e confiança, agentes cognitivos / blockchain.

Highlights na carreira

  • Projeto PAI-L PILOTO AUTOMÁTICO INTELIGENTE PARA LOCOMOTIVAS. Deu origem a várias teses, dissertações e publicações (Financiamento: FINEP)
  • Parceria internacional: Orientação de projetos de doutorado em cotutela com a UTC/França e CINVESTAV/México.
  • Projeto: Mineração de processos a partir de registros de eventos de processos reais semiestruturados. Deu origem a várias dissertações, teses (Financiamento CAPES) e uma empresa.

Projeto

Sistema baseadas em técnicas de IA para auxiliar maquinistas na condução de trens de carga interurbanos, cujo objetivo era reduzir o consumo de combustível de um trem em uma dada viagem. Foram estudadas várias técnicas IA para a geração de políticas de ações com vista a obtenção de planos de condução de trens. As abordagens que produziram melhores resultados combinavam: CBR e computação evolutiva. Redução média de consumo de combustível foi de 40% (em LTKB).

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Eduardo Kugler Viegas

Formado em ciência da computação pela PUCPR, com mestrado e doutorado em informática pela PUCPR, e período de intercâmbio na Universidade de Lisboa. Desenvolve pesquisa aplicada na área de segurança da informação com foco em aprendizagem de máquina e big data aplicada a detecção de intrusão de sistemas computacionais.

Highlights na carreira

  • Possui 5 patentes registradas, sendo 2 patentes internacionais registradas quando trabalhava na indústria;
  • Possui técnicas desenvolvidas para segurança de dispositivos móveis sendo utilizadas em produtos no mercado global;
  • Tese de doutorado entre as 6 melhores do Brasil defendidas em 2018, na área de computação;
  • Desenvolveu soluções de aprendizagem de máquina para dispositivos embarcados em um projeto financiado pela Intel.
  • Desenvolveu aplicativo, com repercussão na mídia, para detecção de aliciamento de menores em aplicativos de mensagens

Projeto 

Projeto na área de segurança da informação em parceria com a Intel Labs e diversas universidades de renome para o desenvolvimento de técnicas energeticamente eficientes de aprendizagem de máquina para dispositivos com recursos limitados. Projeto resultou em diversas publicações e formação de estudantes a nível de mestrado e doutorado.

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Emerson Cabrera Paraiso

Engenheiro de Computação, mestre em Engenharia Elétrica e Informática Industrial e doutor em Computação – Université de Technologie de Compiègne – France. Professor titular, coordenador do Programa de Pós-Graduação em Informática. Áreas de pesquisa: Processamento de Linguagem Natural, Game Analytics e Recuperação da Informação.

Highlights na carreira

  • Recebeu por diversas vezes o Prêmio Qualidade e Relevância da Pesquisa Científica, Pontifícia Universidade Católica do Paraná.
  • Membro do Conselho Técnico-Científico de Sistemas e Computação do TECPAR (Instituto de Tecnologia do Paraná).
  • Membro do Comitê Assessor da Ciência da Computação junto a Fundação Araucária.
  • Possui patentes e registros de software junto ao INPI

Projeto

O projeto “CSCW-SD: Uma Plataforma de Apoio ao Trabalho Colaborativo no Desenvolvimento de Software para Pequenas Equipes” tem como objetivo desenvolver métodos de apoio ao trabalho cooperativo suportado por computador no âmbito do desenvolvimento de software.

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Fabrício Enembreck

Bacharel em Informática pela Universidade Estadual de Ponta Grossa (1997), mestre em Informática Aplicada pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (1999) e doutor em Tecnologias da Informação e de Sistemas – Université de Technologie de Compiègne (2003). Atualmente é professor titular da PUCPR e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Informática. Tem experiência na área de Ciência da Computação, atuando principalmente nos seguintes temas: inteligência artificial distribuída, sistemas multi-agente, agentes adaptativos, recuperação de informação, aprendizagem de máquina.

Highlights na carreira

  • Pesquisador Bolsista em Produtividade de Pesquisa do CNPq, desde 2009
  • Já publicou mais de 130 artigos em periódicos e conferências
  • Foi diretor adjunto do Programa de Pós-Graduação em Informática da PUCPR, em 2012
  • Em 2017 tornou-se sócio fundador e CTO da 4KST, uma startup de Inteligência Artificial em parceria com a PUCPR e a FINEP

Projeto

No projeto “PAI-L (Piloto Automático Inteligente para Locomotivas)”, atuou como coordenador técnico utilizando técnicas computacionais baseadas em inteligência artificial capazes de auxiliar o maquinista na condução de um trem movido a combustível, com o objetivo de minimizar o consumo de combustível de uma determinada composição em uma determinada viagem. Projeto financiado pela FINEP.

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Jean Paul Barddal

Possui graduação em Ciência da Computação pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2013), mestrado em Informática pela Pontifícia Universidade Católica do Paraná (2015); e doutorado pela mesma instituição, em 2018. Atualmente é professor permanente do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e pesquisador associado do Advanced Institute for Artificial Intelligence, onde realiza pesquisa na área de mineração de dados e aprendizagem de máquina como nos seguintes temas: mineração de fluxos de dados, classificação, regressão, agrupamento, mudança de conceito, seleção de atributos e mineração de processos.

Highlights na carreira

  • 2013 – Prêmio Marcelino Champagnat – Mérito Acadêmico, Pontifícia Universidade Católica do Paraná.
  • Coordenador do projeto “consultoria e formação em ciência de dados e aprendizagem de máquina nos Colégios Maristas”, que objetiva atuar em três frentes, criando diferentes formas de interação entre professores do grupo de pesquisa Descoberta de Conhecimento e Aprendizagem de Máquina do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da Pontifícia Universidade Católica do Paraná (PUCPR) e os colaboradores da Diretoria de Educação Básica do Grupo Marista (DEB).

Projeto 

A mineração de fluxos contínuos de dados (data stream mining) é um tópico de pesquisa que objetiva realizar aprendizagem de máquina de forma contínua, de acordo com potenciais mudanças de conceito (concept drift). Este projeto de pesquisa objetiva prover soluções com escalabilidade para problemas teóricos e práticos da área como: seleção dinâmica de atributos, seleção dinâmica de classificadores, desbalanceamento de classes, classificação hierárquica, sistemas adaptativos de recomendação e mineração de processos.

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Júlio Cesar Nievola

Possui pós-doutorado pela Universidade de Kent at Canterbury (UK) em 2008, doutorado em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal de Santa Catarina em 1995, graduação em Engenharia Industrial Elétrica pela UTFPR, em 1984. Atualmente é líder do Grupo de Pesquisas em Descoberta do Conhecimento e Aprendizagem de Máquina no Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR. Tem experiência na área de Ciência da Computação, com ênfase em Modelos Analíticos e de Simulação, atuando principalmente nos seguintes temas: Data Mining, Inteligência Artificial, Redes Neurais e Computação Evolucionária.

Highlights na carreira

  • Projetos com várias empresas (Motorola, Equitel e outras) em projetos com valores acima de R$6.000.000,00.
  • Bolsista Produtividade da Fundação Araucária de 2009 a 2016.

Projeto

1) Previsão da função de proteínas a partir de suas características, usando técnicas de Classificação Hierárquica, baseada na ontologia GO.
2) Previsão do valor futuro de variáveis temporais a partir de seu comportamento e de variáveis auxiliares.

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Manoel Camillo de Oliveira Penna Neto

Professor da Escola Politécnica e pesquisador do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa), na área de interconectividade. Empreendedor, cofundador de quatro empresas, Visionnaire, Univision, GTI-Gestão Total Imóveis e HotelJá.com, sendo as duas últimas com alunos da PUCPR.

Highlights na carreira

  • Idealizador e responsável pelo desenvolvimento do PACTO, solução para gestão de redes e serviços de telecomunicações.
  • Líder de equipe do Laboratoire MASI, responsável pelo projeto ADVANCE do programa RACE da Comunidade Europeia envolvendo 12 organizações em 8 países, para o desenvolvimento de um sistema de gestão de redes de telecomunicações e clientes.
  • Cofundador da empresa Univision, spin-off da Unimed Curitiba e Unimed Federação do Paraná, que criou e opera os aplicativos e chatbot de Unimeds de São Paulo e do Paraná. A empresa opera desde a sua fundação na HotMilk, com parceria com o PPGIA e PPGTS.

Projeto

HUB de interconexão digital com arquitetura nativa de micro serviços conexão por APIs, projetado para escalabilidade e segurança, que atualmente interconecta 80 Unimeds e tem mais de 800.000 downloads.

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Marcelo Eduardo Pellenz

Mestre e Doutor na área de comunicações pela Unicamp, com atuação na área de pesquisa em redes sem fio para aplicações em Internet das Coisas (IoT), Cidades Inteligentes, Indústria 4.0, Redes Elétricas Inteligentes, Agricultura de Precisão e Monitoramento Ambiental.

Highlights na carreira

  • Desenvolvimento de dispositivos sensores com tecnologia de comunicação LoRa para aplicações IoT.
  • Desenvolvimento de protocolos para gerenciamento de serviços em cidades inteligentes.
  • Planejamento e otimização de desempenho de WLANs de alta capacidade.
  • Plataforma para planejamento e simulação de redes sem fio para IoT.

Projeto 

Desenvolvimento de tecnologia de comunicação (hardware/ software) para aplicação em redes IoT de larga escala, usando dispositivos de rádio LoRa e protocolos de roteamento baseados em informação.

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Sheila Reinehr

Pesquisadora bolsista produtividade do CNPQ na área de engenharia de software, com extensa experiência acadêmica e na indústria. Temas de interesse envolvem inovação, métodos ágeis, melhoria de processos, qualidade de software, engenharia de requisitos e aprendizagem organizacional. Consultora experiente em melhoria de processos e qualidade em empresas de diversos portes e setores. Certificada PMP, SCRUM Master e ITIL Foundation.

Highlights na carreira

  • Modelo Brasileiro de Melhoria de Processos de Serviços (MPS-SV) implantado e certificado em mais de 80 empresas no Brasil e no exterior, desenvolvido a partir de dissertação de mestrado orientada.
  • Projeto COPEL+, visando a inserção da empresa no ecossistema de inovação aberta e estudo sobre a aprendizagem organizacional a partir do desenvolvimento de startups para o setor elétrico.
  • Orientadora da tese de doutorado que ganhou o prêmio de melhor tese em Qualidade de Software em 2016 e co-orientadora da tese de doutorado que ganhou o segundo lugar em 2015.
  • Mais de 40 avaliações MPS-SW, MPS-SV e CMMI-SW conduzidas em empresas no Brasil e no exterior, além de consultorias de governança e melhoria de processos em empresas de diversos setores de atuação.
  • Experiência na condução de projetos de Pesquisa & Desenvolvimento com empresas de diversos portes e setores desde 2001.

Projeto 

O projeto COPEL+ visou a inserção da COPEL no ecossistema de inovação aberta, bem como a análise da aprendizagem organizacional obtida a partir dessa inserção. Foi desenvolvida uma plataforma para Inovação Aberta por meio da qual foram acolhidos 191 projetos que vivenciaram a etapa de Concepção. Foram avaliados e selecionados 60 profissionais da COPEL para atuar como mentores técnicos. Ao final de 3 ciclos, foram selecionados 2 projetos para seguir para a etapa de Pré-aceleração. Paralelamente, foram desenvolvidos 10 projetos PIBITI, dos quais 2 também foram selecionados para a Pré-Aceleração. Ao final da Pré-Aceleração, dos 4 projetos, 2 foram selecionados para a fase de Aceleração. Foram então atraídas 33 startups de mercado, das quais 3 também foram selecionadas para Aceleração. Desta forma, 5 startups foram mentoradas para concorrer a um edital de P&D ANEEL da COPEL.

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Vinícius Mourão Alves de Souza

Professor do Programa de Pós-Graduação em Informática (PPGIa) da PUCPR. Anteriormente atuou como Post Doctoral Research Fellow na University of New Mexico, EUA. Doutor pela Universidade de São Paulo (ICMC-USP). Tem interesse em Mineração de Dados, Aprendizagem de Máquina, Data StreamsConcept Drift, Mineração de Séries Temporais e aplicações inteligentes. 

Highlights na carreira

  • De 2019 à 2021, recebeu financiamento da National Science Foundation (NSF) para participar do projeto interdisciplinar New Mexico SMART Grid Center. 
  • De 2017 à 2021, colaborou como pesquisador em projeto financiado pela Agência dos Estados Unidos para o Desenvolvimento Internacional (USAID). 
  • Entre 2017 e 2016, coordenou dois projetos de Pesquisa Inovativa em Pequena Empresa (PIPE), financiados pela FAPESP, no valor de 200 mil reais cada. 
  • Em 2016, recebeu o 1º lugar (Doutorado) no X Concurso de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial e Computacional (CTDIAC). 
  • Em 2011, recebeu o prêmio de melhor artigo no VIII Simpósio Brasileiro de Tecnologia da Informação e da Linguagem Humana (STIL). 

Projeto 

No projeto “Ferramentas inteligentes para controle de vetores e orientação da população contra a dengue”, foi desenvolvida uma armadilha capaz de identificar, contar e capturar seletivamente espécies de insetos nocivos (vetores de doenças e pragas agrícolas), libertando espécies benéficas (polinizadores), utilizando sensores ópticos e algoritmos de Aprendizagem de Máquina. 

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