-Atual.I Semana Acadêmica de Sistemas de Informação (I SASI). (Coordenador)
Descrição: A Universidade Federal do Acre (UFAC) campus sede, por meio dos seus cursos de graduação Bacharelado em Sistemas de Informação e Mestrado em Ciênciada Computação (PPGCC/UFAC), realizará nos dias 03, 04 e 05 de Dezembro de 2024 a I Semana Acadêmica de Sistemas de Informação. O evento é regional e objetiva reunir estudantes de graduação, pesquisadores, professores da área de tecnologia e profissionais atuantes no mercado a fim de promover a troca de experiências, disseminar conhecimentos atuais e discutir as tendências demercado da computação em suas mais diversas áreas, contribuindo para a formação acadêmica e profissional dos participantes. O evento contará com palestras, minicursos e debates sobre assuntos que envolvam Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC). Espera-se que ao final do evento, os alunos possam ficar motivados a explorarem novas possibilidades em suas carreiras, bem como a se engajarem em projetos de pesquisa e desenvolvimento tecnológico.
-Atual.Métodos de classificação automática de tópicos relacionados a eventos de grande audiência em mídias soicias. (Coordenador)
Descrição: O crescente uso de plataformas de mídias sociais trouxeram oportunidades de pesquisas, como a classificação de tópicos relacionados a eventos, que repentinamente atraem a atenção da multidão, conhecidos por tópicos explosivos. Conforme apontado na literatura, a tarefa de identificá-los e rotulá-los como tal é extremamente complexa dada a natureza do problema que demanda por soluções eficientes para análise e classificação dos tópicos expressos nos posts escritos em linguagem natural. O uso de modelos de machine learning para tal problema tem se mostrado um caminho promissor, porém os resultados reportados na literatura estão longe de serem ótimos pois negligenciam diversos aspectos do problema de classificação de tópicos explosivos tais como a)critérios sistemático de construção do treinamento; b) carência de estudos que avaliam informações derivadas da séries temporais de postagem para melhorar a identificação de gatilhos que possam levar a explosão; e c) a carência de coleções de referência pública para comparação de modelos de classificação de tópicos explosivos. Diante deste cenário, este projeto de pesquisa tem por objetivo geral a pesquisa, a proposta e avaliação de modelos de classificação de tópicos explosivos.
Integrante(s): Raoni Simões Ferreira; Miguel Angel Cuayla Zapata.
Financidor(es): Não possui.
-Atual.IATEST: Inteligência Artificial Aplicada a Teste de Software. (Participante)
Descrição: Teste de software é, cada vez mais, uma fase essencial do desenvolvimento de software. Conforme os softwares vão se tornando mais complexos, também se multiplicam os defeitos e bugs que podem surgir a cada nova atualização. Devido a este problema, cada vez mais a indústria de software investe em testagem automática de software. Neste projeto nos propomos a pesquisar e desenvolver técnicas de automação de implementação de casos de teste. Haverá dois focos neste sentido, um na interpretação de passos em casos de teste utilizando técnicas de processamento de linguagem natural e outro na geração automática de código fonte da implementação de casos de teste a partir de passos de um caso de teste. Em um momento posterior, pretende-se levar esta abordagem a um próximo nível, ao explorar a possibilidade de desenvolvimento de agentes automatizados de teste exploratórios, que, dada uma mudança no software, explorem automaticamente caminhos possíveis para identificação de bugs no software, sem a necessidade de intervenção humana direta. Com isto, espera-se diminuir o retrabalho e o esforço dos times de construção de casos de teste, levando a diminuição no custo de desenvolvimento de software.
Integrante(s): Raoni Simões Ferreira; Eulanda Miranda dos Santos; André Luiz da Costa Carvalho; Leandro Balby Marinho.
Financidor(es): Não possui.
-Atual.II Workshop de Pesquisas do PPGCC. (Participante)
Descrição: Esse projeto tem como objetivo a realização do II Workshop de Pesquisas do PPGCC/UFAC (Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da Universidade Federal do Acre), que irá ser um momento importante para compartilhamento de ideias, resultados parciais, muita discussão e feedback aos estudantes.
Integrante(s): Raoni Simões Ferreira; Catarina de Souza Costa; Laura Costa Sarkis.
Financidor(es): Não possui.
-Atual.Estudo de algoritmos para wikification em enciclopédias digitais colaborativas. (Coordenador)
Descrição: Diversos algoritmos baseadas em aprendizado de máquina supervisionado têm sido reportadas com o objetivo de apoiar o trabalho do editor durante a autoria dos artigos da Wikipédia, que é a principal, maior e mais abrangente enciclopédia existente. Esta proposta de projeto de pesquisa institucional tem por objetivo estender a pesquisa iniciada nos trabalhos de FERREIRA et al (2018) com o intuito de estudar, aplicar e avaliar o impacto de algoritmos baseados em aprendizado de máquina para wikification em enciclopédias digitais menores do que a Wikipédia, usadas como fonte de referência e composta por artigos de domínios mais específicos.
Integrante(s): Raoni Simões Ferreira.
Financidor(es): Não possui.
-Atual.Análise de repositórios de software utilizando diferentes técnicas de descoberta de conhecimento. (Participante)
Descrição: No processo de desenvolvimento de software, os artefatos são construídos e manipulados por diversos desenvolvedores que trabalham em um ou mais projetos. Para o trabalho em paralelo são utilizados os Sistemas de Controle de Versão (SCV), que além de apoiar o desenvolvimento em paralelo, permitem a visualização do desenvolvimento, fornecendo um histórico de todas as alterações do sistema. Diversas técnicas existentes na literatura podem ser aplicadas e melhoradas para se extrair e aprender os mais diversos tipos de informações. Entre elas é possível empregar técnicas de mineração de textos, úteis para identificar, estruturar e compreender informações textuais relevantes no histórico de versões, para se identificar, por exemplo, evidências e padrões que expliquem razões que levaram a alterações de código. Outra técnica interessante a ser explorada é o aprendizado de máquina com intuito de descobrir e aprender padrões extraídos durante a fase de mineração do histórico de desenvolvimento e que estão no repositório de software. Aplicações dessa técnica podem levar a concepção de sistemas de aprendizado de máquina capazes de, por exemplo, prever quando haverá um aumento da produtividade. Neste sentido, o objetivo deste trabalho é analisar repositórios de software utilizando diferentes técnicas computacionais da Engenharia de Software, da Mineração de Textos e do Aprendizado de Máquina de tal forma que possam ser usadas para apoiar equipes de desenvolvimento de software.
-Atual.Proposta e avaliação de técnicas para aquisição automática de informação contextual para recomendação sensível ao contexto. (Coordenador)
Descrição: Encontrar informações que atendam às necessidades de cada usuário da Internet ainda é um desafio para os atuais sistemas de informação e é um problema de pesquisa em aberto. O uso de um método de recomendação automático tem sido amplamente empregado como saída para que os atuais sistemas de informação superem esse problema. Entretanto, resultados gerados com a automação das recomendações estão longe de serem ótimos pois ainda não conseguem completamente explicar e prever as necessidades e o comportamento dos usuários. Por outro lado, muitos avanços tem sido feitos em recomendação ao incorporar informação de contexto tanto dos usuários, que precisam ser atendidos, quanto dos itens, que precisam ser recomendados. No entanto, a tarefa de aquisição dessas informações de contexto é complexa e pouco explorada na literatura e tem impacto direto na qualidade das recomendações. Diante desse cenário, o objetivo deste projeto é a pesquisa, proposta e avaliação de métodos de aquisição de informação contextual para sistemas de recomendação de contéudo Web sensíveis ao contexto.
Financidor(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior.
-Atual.Métodos de Wikificação para recomendação de links na Wikipédia. (Coordenador)
Descrição: Um desafio enfrentado por editores/revisores de conteúdo enciclopédico na Web é de identificar e colocar links para importantes conceitos em um artigo. Essa tarefa é referenciada por wikificação. Os links representam importantes conexões dos tópicos entre artigos além de proporcionar para o leitor um entendimento mais aprofundado sobre os tópicos do conteúdo. O projeto tem por objetivo propor um método inovador de wikificação baseado em Aprendizado de Máquina supervisionado que considere aspectos não explorados pela literatura atual tais como topologia do grafo, ranking relativo entre tópicos candidatos e qualidade dos exemplos de treino utilizada.
Integrante(s): Raoni Simões Ferreira; Marco Antônio Pinheiro de Cristo; Maria da Graça Campos Pimentel.
Financidor(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado do Amazonas.