Marta Lima de Queiros Mattoso

Marta Mattoso é Professora Titular da COPPE-Universidade Federal do Rio de Janeiro. Seus temas de interesse em Ciência de Dados incluem aspectos de gerência de dados em larga-escala. Dentre os interesses estão os dados de proveniência para apoiar análises de humanos durante a execução paralela de muitas tarefas de computação em ambientes de alto desempenho. Formou 90 alunos de pós-graduação. É bolsista de produtividade em pesquisa nível 1B do CNPq. Sua pesquisa é aplicada em problemas reais, abordando experimentos científicos em workflows da área de Ciência Computacional, incluindo aprendizado de máquina profundo. Coordena projetos de pesquisa financiados pelo CNPq, CAPES, Faperj e projetos de colaboração com o INRIA, França, desde 2001. Atuou como Mercator Fellow do DFG, Alemanha, no projeto Fonda [2020-2023]. É membro do corpo de especialistas do projeto WorkflowsRI nos E.U.A. Foi membro do CA-CC do CNPq no período de 2015 a 2018. Participou do Comitê Diretivo da Comissão Especial em Bancos de Dados da SBC nos períodos [2000-2003] e como senior em 2010 e 2011. Ela é membro da ACM, IEEE e sócia fundadora da Sociedade Brasileira de Computação. Recebeu o prêmio de Mérito Científico da Sociedade Brasileira de Computação na edição de 2024.

Informações coletadas do Lattes em 13/09/2025

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação

1988 - 1993

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Aspectos de Paralelismo na Gerência de Dados e Objetos
Jano Moreira de Souza.

Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação

1984 - 1987

Universidade Federal do Rio de Janeiro
Título: Ferramentas de apoio ao SGBD COPPEREL, Ano de Obtenção: 1987
Orientador: Beatriz Zakimi Myiasato

Graduação em Ciência da Computação

1977 - 1980

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Idiomas

Inglês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Bem.

Francês

Compreende Bem, Fala Bem, Lê Bem, Escreve Razoavelmente.

Áreas de atuação

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Banco de Dados.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Metodologia e Técnicas da Computação/Especialidade: Sistemas de Informação.

Organização de eventos

MATTOSO, M. L. Q. ; VALDURIEZ, P. ; PACITTI, E. ; LIMA, A. A. . High Performance in Data Grids-2008 Workshop. 2008. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. ; Ferreira, J.E. ; BRAGANHOLO, V. P. . E-Science Workshop, 82p.. 2007. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. ; DÁVILA, A.M.R. . International Workshop on Genomic Databases. 2007. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. . Escola de Grid. 2007. (Outro).

MATTOSO, M. L. Q. ; VALDURIEZ, P. . High Performance in Data Grids. 2006. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. . VECPAR 2006 - High Performance Computing for Computational Science. 2006. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. ; DÁVILA, A.M.R. . International Workshop on Genomic Databases. 2005. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. . International Workshop on Information Integration Technologies on the Web. 2001. (Congresso).

MATTOSO, M. L. Q. . XVI Simpósio Brasileiro de Banco de Dados. 2001. (Congresso).

Participação em eventos

Tutorial Convidado - Simpósio Brasileiro de banco de Dados.Gerência de workflows científicos: oportunidades de pesquisa em bancos de dados. 2008. (Simpósio).

Palestra Convidada - Curso de Qualidade- Congresso da SBC.Gestão da informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos. 2007. (Seminário).

Palestra Convidada - SEMISH.Gestão da Informação- desafios em: escala, contexto, distribuição, curadoria, .... 2007. (Seminário).

Palestra Convidada - II Encontro Nacional de Produtores e usuários de Informações Sociais, Econômicas e Territoriais.Integração de Dados. 2006. (Encontro).

Palestra Convidada - Simpósio Brasileiro de Banco de Dados.Desafios na gerência de dados distribuídos: Web, Clusters e Grid. 2005. (Simpósio).

Palestra Convidada - Workshop de Teses e Dissertações em Banco de Dados.Orientações para orientandos. 2005. (Simpósio).

Participação em bancas

Aluno: João Pedro López da Cruz

Mattoso, MartaBRAGANHOLO, V.; PIMENTEL, J. F. N.;OLIVEIRA, D.. An Evaluation of Memoization Strategies for Efficient Caching of Scientific Experiments. 2025. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Camila de Oliveira Lopes

Mattoso, Marta; OLIVEIRA, D.; PAES, A.; DRUMMOND, L. M. A.; BOERES, C.. Captura e Uso de Dados de Proveniência em Aplicações de Aprendizado Federado. 2024. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Luis Carlos Ramos Alvarenga

COUTINHO, R. C.; OLIVEIRA, D.;Mattoso, Marta; SILVA, P. H. G.; FROTA, Y. A. M.. Dimensionamento de recursos para execução de workflows científicos me ambientes de computação de alto desempenho. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

Aluno: Luiz Fernando dos Santos

BRAGA, R. M.; DAVID, J. M.; STROELE, V.;Mattoso, Marta. CarboFarm: Data Integration and Knowledge Generation for Agricultural GHG Inventories. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Juiz de Fora.

Aluno: Lorenna Christ'na Araújo Nascimento

Mattoso, Marta; PAES, A.; FERREIRA, M. O. L.; FERREIRA JUNIOR, N. R.; OLIVEIRA, D.. Análise de Abordagens de Gerência de Dados para Apoiar a Visualização Interativa de Dados Pluviométricos. 2022. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Claudio Marcio da Silva Teixeira

Ogasawara, Eduardo; AMORIM, G. F.; CARVALHO, D. M. A.; SILVA, E. B.;Mattoso, Marta. Um método baseado em particionamento horizontal para mineração de padrões frequentes em tabelas de horários. 2021. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

Aluno: Lucas de Souza Tito

OLIVEIRA, D.; PAES, A.;Mattoso, MartaOcaña, K.. Gerência de Data Lakes Científicos com o E-DL: um estudo de caso da Covid-19. 2020. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: André Machado

THOMPSON, FABIANO L.; LEITE, L. S. B. S.;Mattoso, Marta; REZENDE, C. E.. Análise da Comunidade Recifal da Foz do Rio Doce após o Desastre de Mariana. 2018. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Produção) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Thaylon Guedes Santos

Oliveira, Daniel; BÊ Murta, Leonardo; Cavalcanti, M. C. R.;Mattoso, Marta; de Oliveira, Ary H. M.. Coleta e Análise de Dados de Proveniência em Frameworks DISC. 2018. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Marcello Willians Messina Ribeiro

Oliveira, DanielLima, Alexandre A.B.; BOERES, C.;Mattoso, Marta. Processamento Paralelo de Consultas OLAP em Nuvens de Computadores com C-ParGRES. 2018. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Augusto Consulmagnos Romeiro

OLIVEIRA, D. C. M.; MURTA, L. G. P.;Mattoso, Marta; KALINOWSKI, M.;Ocaña, K.. SciAgile: Uma Abordagem Ágil para Processos de Experimentação Científica. 2017. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Fabrício Gomes Vilasbôas

BARROS, C. O. F.;Mattoso, Marta; Ocana, K. A. C. S.. Método computacional baseado em GPU para contabilização de k-mers aplicado a metagenoma. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: Maria Luiza Botelho Mondelli

Gadelha Jr., Luiz M.R.Mattoso, Marta. RASflow: um Ambiente de Alto Desempenho para Análise de Doenças Associadas às RASopatias. 2017. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: Carlos Eduardo Fernandes de Padoa

Lima, A.A.B.Porto, Fabio; ALMEIDA, V. T.;Mattoso, Marta. Mogwai: um arcabouc ̧o para bancos de dados de mu ́ltiplos grafos. 2017. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Gabriel Piton Tessarolli

Braganholo, Vanessa; PLASTINO, A.;Mattoso, Marta; ALMEIDA, V. T.. Um Estudo Sobre a Fragmentação Virtual Simples e o Impacto do Número de Fragmentos na Execução Distribuída de Consultas Xquery. 2016. Dissertação (Mestrado em CIÊNCIAS DA COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: LIDSON BARBOSA JACOB

Oliveira, DanielMattoso, Marta. Spielzyklus: Identificando Padrões de Ciclos em Dados de Proveniência Extraídos de Forma não Intrusiva. 2015. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Hermano Lourenço Souza Lustosa

PORTO, F.; BLANCO, P. J.; GOMES, A. T.;Mattoso, Marta. Managing Numerical Simulation Data Using a Multidimensional Array Representation. 2015. Dissertação (Mestrado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: Vitor Carvalho Neves

Mattoso, MartaBRAGANHOLO, V.; Murta, Leonardo; OLIVEIRA, D. C. M.. Managing implicit data provenance in scientific experiments. 2014. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Fernando Vinicius Duarte Magalhães

LIMA, A. A. B.;PORTO, F.Mattoso, Marta. GRAPHENE: UM PROTÓTIPO DE SISTEMA DE GERÊNCIA DE BANCOS DE DADOS DISTRIBUÍDOS ORIENTADOS A GRAFOS. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: João Luiz Reis Ferreira

LIMA, A. A. B.; Braganholo, V. P.;Mattoso, Marta. MIGRAÇÃO DO CHIRON PARA AMBIENTE DE PROCESSAMENTO PARALELO COM MEMÓRIA DISTRIBUÍDA. 2014. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Ricardo Rocha Soares

Lima, A.A.B.Braganholo, Vanessa; OLIVEIRA, D. C. M.;Mattoso, Marta. ESTUDO COMPARATIVO ENTRE SISTEMAS DE BANCOS DE DADOS DE GRAFOS E RELACIONAIS PARA A GERÊNCIA DE DADOS DE PROVENIÊNCIA EM WORKFLOWS CIENTÍFICOS. 2013. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: ROGERS REICHE DE MENDONÇA

Campos, M. L. M.; VIVACQUA, A. S.; CRUZ, SÉRGIO MANUEL DA SERRA;Mattoso, Marta. UMA ABORDAGEM PARA COLETA E PUBLICAÇÃO DE DADOS DE PROVENIÊNCIA NO CONTEXTO DE LINKED DATA. 2013. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Diego Mury Gomes de Lima

Mattoso, Marta; BRAGANHOLO, V. P.; delgado, c.; VIVACQUA, A. S.; SILVA, J. C. P.. XMLInference: Consulta a documentos XML utilizando inferência. 2012. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Ivo Wolff Gersberg

Ebecken, N.; BEVILACQUA, L.;Mattoso, MartaBAIÃO, F. A.. Métodos Computacionais para Construção da Ontologia de Domínio Fractal. 2011. Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Luciana da Silva Almendra Gomes

LIFSCHITZ, S.;Mattoso, Marta. Proveniência de Dados para Workflows de Bioinformática. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Diego Nolasco Pereira

TANAKA, A.; AZEVEDO, L. G.;BAIÃO, F. A.Mattoso, Marta. Fragmentação de Data Ware Houses para Carga de Dados Operacionais em Tempo Real. 2011. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Estado do Rio de Janeiro.

Aluno: RODRIGO VIROTE KASSICK

Mattoso, Marta; Navaux, P.. Reconfiguração Automática de I/O para Aplicações Paralelas no Sistema de Arquivos dNFSp2. 2010. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: George Marcel Lima Teixeira

Mattoso, Marta; VIDAL, V.M.P.; MACEDO, J. A.. Um Framework para Sistemas de Mediação Baseados em XML. 2009. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: José Guilherme Monteiro de Menezes

MATTOSO, M. L. Q.CAVALCANTI, M. C.BAIÃO, F. A.; PINTO, R. C. G.. Gerência distribuída de dados em workflows de bioinformática. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas - Informatica) - Instituto Militar de Engenharia.

Aluno: José Reginaldo de Sousa Mendes Jr

MATTOSO, M. L. Q.PIRES, P. F.. . WebFlowAH: Um ambiente para especificação e execução de processos de negócio baseados em serviços Web. 2008. Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Leonardo Oliveira Moreira

MACHADO, J. C.; VIDAL, V.M.P.;MATTOSO, M. L. Q.. DTX: um mecanismo de controle de concorrência distribuído para dados XML. 2008. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: João Gustavo Gomes Prudêncio

Mattoso, MartaMURTA, L.C. M. L. Werner; FORTES, R. P. M.. ORION: UMA ABORDAGEM PARA SELEÇÃO DE POLÍTICAS DE CONTROLE DE CONCORRÊNCIA. 2008. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Daniel Xavier Sousa

MATTOSO, M. L. Q.; LIFSCHITZ, S.. BLAST paralelo com fragmentação virtual e balanceamento de carga. 2007. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Clayton Ferreira da Silva

N.C. Mendonça;MATTOSO, M. L. Q.; P.P.M. Farias. UMA LINGUAGEM DE ESPECIFICAÇÃO DE ASPECTOS PARA O DESENVOLVIMENTO ORIENTADO A SERVIÇOS. 2006. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

Aluno: Maíra Ferreira de Noronha

MATTOSO, M. L. Q.; LIFSCHITZ, S.. Controle da Execução e Disponibilização de Dados para Aplicativos sobre Seqüências Biológicas: o Caso BLAST. 2006. Dissertação (Mestrado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Everton Hermann

MATTOSO, M. L. Q.; Navaux, P.. Dinamismo de Servidores de Dados no Sistema de Arquivos dNFSp. 2006. Dissertação (Mestrado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Patricia Martins

MATTOSO, M. L. Q.. Uma abordagem para mapeamento de definicoes XML Schema para SQL99. 2005. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Eveline Oliveira Vasconcelos

MATTOSO, M. L. Q.. MobiJoin: um operador de junção para bancos de dados moveis. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática Aplicada) - Universidade de Fortaleza.

Aluno: Sérgio Manuel Serra da Cruz

MATTOSO, M. L. Q.. Gerência de workflows em bioinformática. 2005. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Luiz Gustavo Dias

Mattoso, MartaDE OLIVEIRA, DANIEL; VIEIRA, B. L.;BENEVIDES, M.; PAES, A.; STROELE, V.. MAESTRO: Uma Abordagem baseada em Ontologias para Composição e Análise de Experimentos Científicos. 2024. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Daniel Nascimento Ramos da Silva

Mattoso, Marta; Valduriez, Patrick;Porto, FabioSampaio, J.O.; GOMES, A. T.. Completação fora de amostra em Grafos de Conhecimento. 2023. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: Rebecca Pontes Salles

Ogasawara, E;Porto, FabioMattoso, Marta; Pacitti, Esther; MACEDO, J. A.; CARVALHO, D. M. A.. Online Event Detection over Nonstationary Time Series. 2023. Tese (Doutorado em Engenharia de Produção e Sistemas) - Centro Federal de Educação Tecnológica Celso Suckow da Fonseca.

Aluno: João Felipe Nicolaci Pimentel

Braganholo, Vanessa; Murta, Leonardo;Oliveira, Daniel; MISSIER, P.; Freire, Juliana; ALBUQUERQUE, C. V. N.;Mattoso, Marta. Provenance from Scripts. 2021. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Hermano Lourenço Souza Lustosa

PORTO, F.Mattoso, Marta; GOMES, A. T.; ALMEIDA, E.; CASANOVA, M. A.; BLANCO, P. J.. SAVIME: Enabling Declarative Array Processing In Memory. 2020. Tese (Doutorado em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: WELLINGTON MOREIRA DE OLIVEIRA

BRAGANHOLO, V.; OLIVEIRA, D.;Mattoso, MartaCAVALCANTI, M. C.; PLASTINO, A.. Integrated Analysis of Heterogeneous Provenance Graphs. 2018. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Gabriella Castro Barbosa Costa Dalpra

C. M. L. Werner; BRAGA, R. M. M.;Mattoso, Marta; Murta, Leonardo; OLIVEIRA, T. C.; FALBO, R. A.. Supporting Software Processes Analysis and Decision- Making Using Provenance Data. 2018. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Ivo Wolff Gersberg

EBECKEN, N. F. F.; HRUSCHKA JR., E. R.; R.F.Melo Souza;Mattoso, Marta. Uma Proposta de Ontologia Computacional Científica e Factual, Voltada para Fins Educacionais, tendo a Mecânica Quântica como Domínio de Exemplificação. 2017. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: DOUGLAS ERICSON MARCELINO DE OLIVEIRA

Oliveira, DanielPorto, Fabio; BOERES, C.; Pacitti, Esther;Braganholo, Vanessa; DRUMMOND, L. M. A.;Mattoso, Marta. Otimização da Execução de Workflows Intensivos de Dados em Frameworks Mapreduce. 2017. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: LUIZ AUGUSTO MATOS DA SILVA

Braganholo, Vanessa; MORO, M.; PLASTINO, A.;Mattoso, Marta. PROCESSAMENTO PARALELO DE CONSULTAS XML AD HOC COM FRAGMENTAÇÃO VIRTUAL. 2017. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Andrea MANNOCCI

RAUBER, A.; LUISE, M.;Mattoso, Marta. Data Flow Quality Monitoring In Data Infrastructures. 2016. Tese (Doutorado em Ingegneria dell?Informazione) - Universitá di Pisa.

Aluno: Ivanildo Barbosa

CASANOVA, M. A.; MACEDO, J. A.; FURTADO, A. L.; LOPES, H. C. V.;Mattoso, Marta. Avaliação do impacto de acidentes de trânsito no tráfego de vias urbanas a partir de valores de velocidade. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Elisabete Thomaselli Nogueira

Mattoso, Marta. UMA ABORDAGEM PARA GERÊNCIA DE PROJETOS DE EXPERIMENTOS CIENTÍFICOS. 2015. Tese (Doutorado em Coordenação de Programas de Pós-graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Percy Rivera Salas

CASANOVA, M. A.;Porto, FabioMattoso, Marta. OLAP2Datacube: An On Demand Transformation Framework from OLAP to RDF Data Cube. 2015. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Rafaelli de Carvalho Coutinho

DRUMMOND, L. M. A.;Oliveira, Daniel; BOERES, C.; BARBOSA, V. C.; FROTA, Y. A. M.;Mattoso, Marta. Dimensionamento Estático e Dinâmico de Máquinas Virtuais em Nuvens Computacionais. 2015. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Frederico Augusto de Cezar Almeida Gonçalves

GUIMARAES, F. G.; M. J. F. Souza;Mattoso, Marta; LEMOS, A. P.. Otimização de consultas com muitas junções utilizando sistemas multiagente evolucionários. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Edemberg Rocha da Silva

SALGADO, A. C.;Mattoso, Marta; LOSCIO, B. F.; FONSECA, F.. Manutenção de clusteres semânticos em sistemas de integração de dados em ambientes P2P. 2014. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Elisette Maria Figueiredo de Almeida Rodrigues

LIMA, B. S. L. P.; Ebecken, N.;Mattoso, Marta; BARCELLOS, C.; BLOCH, K. V.. Uma ontologia para apoio à decisão em administração de saúde pública. 2014. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Fabiane dos Reis Braga

Ebecken, N.; HRUSCHKA JR., E. R.;Mattoso, Marta. Metodologia para extração semiautomatica de uma taxonomia de conceitos da área nuclear usando mineração de textos. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Luís Fernando Orleans

ZIMBRAO, G.Mattoso, Marta. PROFUSE: UMA ABORDAGEM DE GARANTIA DE QUALIDADE DE SERVIÇO PARA SISTEMAS HOSPEDADOS EM NUVENS IAAS. 2013. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Flávio Rubens de Carvalho Sousa

MACHADO, J. C.; MACEDO, J. A.; HARA, C.;Mattoso, Marta. REPLIC: REPLICAÇÃO ELÁSTICA DE BANCO DE DADOS MULTI-INQUILINO EM NUVEM COM QUALIDADE DE SERVIÇO. 2013. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: Evandrino Gomes Barros

LAENDER, A. H. F.; MORO, M.;Mattoso, Marta. PROCESSAMENTO DE CONSULTAS BASEADAS EM PALAVRAS-CHAVE EM FLUXOS XML. 2012. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Edimilson Batista dos Santos

Ebecken, N.; HRUSCHKA JR., E. R.; LIMA, B. S. L. P.; BARBOSA, H. C.;EVSUKOFF, A.Mattoso, Marta. Aprendizado Indutivo de Redes Bayesianas: além da precisão na tarefa de classificação. 2011. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Kelly Rosa Braghetto

Ferreira, J.E.; LEJBMAN, A. G. V.;Mattoso, Marta; LIMA, R. M. F.; FERNANDES, P. H. L.. Técnicas de modelagem para a análise de desempenho de processos de negócio. 2011. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Ismael H

MATTOSO, M. L. Q.; GATASS, M.; CASANOVA, M. A.; Kellman, J.. F. Santos. A Collaborative Environment for Offshore Engineering Simulation based on Visualization and Workflwos. 2010. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Mutaleci de Góes Miranda

Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.;XEXÉO, G.CAVALCANTI, M. C.. EMPREGO DE PRINCÍPIOS DE SISTEMAS EMERGENTES NA CONSTRUÇÃO DE UMA PLATAFORMA PARA APLICAÇÕES PONTO-A-PONTO. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Wallace Anacleto Pinheiro

Mattoso, Marta; LAENDER, A. H. F.;SOUZA, J. M.XEXÉO, G.; SILVA, G.;MOURA, A. M. C.. ARCABOUÇO AUTONÔMICO DE PADRÕES PARA ELIMINAÇÃO DE DADOS. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Leonardo Falcão Koblitz

Mattoso, Marta. AMBIENTE DE ANÁLISE DE SENTIMENTOS BASEADO EM DOMÍNIO. 2010. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Carlos Eduardo Santos Pires

MATTOSO, M. L. Q.; SALGADO, A. C.;MOURA, A. M. C.; LOSCIO, B. F.. Ontology-based Clustering in a Peer Data Management System. 2009. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Marcio Katsumi Oikawa

MATTOSO, M. L. Q.; Ferreira, J.E.; FINGER, M.; DIGIAMPETRI, L.; RUIZ, D.. Geração de expressões algébricas para processos de negócio usando reduções de digrafos série-paralelo. 2008. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Dilson Godoi Espenchitt

MATTOSO, M. L. Q.; EBECKEN, N. F. F.. Segmentação de dados em um número desconhecido de grupos utilizando algoritmo de colônia de formigas. 2008. Tese (Doutorado em Coordenação de Programas de Pós-graduação em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Deise de Brum Saccol

N. Edelweiss; R. Galante;MATTOSO, M. L. Q.; LOSCIO, B. F.; ORENGO, V. M.. Detecção, Gerenciamento e Consulta a Réplicas e a Versões de Documentos XML. 2008. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Luciano Antonio Digiampietri

MATTOSO, M. L. Q.; MEDEIROS, C. M. B.. Gerenciamento de Workflows Cientificos em Bioinformatica. 2007. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Universidade Estadual de Campinas.

Aluno: Maristela Terto Holanda

MATTOSO, M. L. Q.; Brayner, A.. EIT - Um Escalonador Inteligente de Transações. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio Grande do Norte.

Aluno: Alexandre Soares Alves

MATTOSO, M. L. Q.; EBECKEN, N. F. F.. Regras de Associação e Classificação em Ambiente de Computação Paralela Aplicadas a Sistemas Militares. 2007. Tese (Doutorado em PEC - COPPE/UFRJ - Programa de Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Aline Vasconcelos

MATTOSO, M. L. Q.C. M. L. Werner. Uma Abordagem de apoio à Criação de Arquiteturas de Referência de Domínio baseadas na Análise de Sistemas Legados. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Jonice de Oliveira Sampaio

SOUZA, J. M.; MEDEIROS, C. M. B.;MATTOSO, M. L. Q.. METHEXIS: UMA ABORDAGEM DE GESTÃO DO CONHECIMENTO PARA AMBIENTES DE E-CIÊNCIA. 2007. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Valeria Menezes Bastos

Ebecken, N.;Mattoso, Marta; LIMA, B. S. L. P.; HRUSCHKA JR., E. R.; ALVES, J. L. D.. Ambiente de Descoberta de Conhecimento na Web para a Língua Portuguesa. 2006. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Jose Antonio Fernandes de Macedo

MATTOSO, M. L. Q.. Um modelo conceitual para biologia molecular. 2005. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Deborah Ribeiro Carvalho

MATTOSO, M. L. Q.. Arvore de decisão/algoritmo genetico para tratar o problema de pequenos disjuntos. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Adriano Siqueira Arantes

MATTOSO, M. L. Q.. Consultas por similaridade complexas em gerenciamento relacionais. 2005. Tese (Doutorado em Ciências da Computação e Matemática Computacional) - Universidade de São Paulo.

Aluno: Paulo Sérgio de Souza Coelho

MATTOSO, M. L. Q.. Um sistema para indução de modelos de predição baseados em arvores. 2005.

Aluno: Rodrigo Salvador Monteiro

MATTOSO, M. L. Q.SOUZA, J. M.. DWFIST: Uma Abordagem Baseada em Data Warehouse para Exploração e Análise de Conjuntos Frequentes. 2005. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Shaila Cinthia Sykora Rossle

MATTOSO, M. L. Q.. Desenvolvimento de um sistema computacional para modelagem comparativa em genômica estrutural: Análise de seqüências do genoma da Gluconacectobacter diazotrophicus. 2004. Tese (Doutorado em Ciências Biológicas (Biofísica)) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: José Maria Nazar David

MATTOSO, M. L. Q.. Um Serviço de Percepção para uma Infra-estrutura de Desenvolvimento de Groupware. 2004. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Vanessa de Paula Braganholo

MATTOSO, M. L. Q.. De Atualizações sobre Visões XML para Atualizações sobre Visões Relacionais: aplicando soluções antigas a um novo problema. 2004. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Maria Célia Santos Lopes

MATTOSO, M. L. Q.. Mineração de dados textuais utilizando técnicas de clustering para o idioma português. 2004. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Melissa Lemos

MATTOSO, M. L. Q.. Workflow para Bioinformática. 2004. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Estevam R Hruska Jr

MATTOSO, M. L. Q.. Imputação Bayesiana no Contexto da Mineração de Dados. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Claudio Luiz Curotto

MATTOSO, M. L. Q.. Integração de recursos de data mining com gerenciadores de banco de dados. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: José Luiz dos Anjos Rosa

MATTOSO, M. L. Q.. Classificação de dados através da otimização do método KNN-fuzzy em ambiente de computação paralela. 2003. Tese (Doutorado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Bernadette Loscio

MATTOSO, M. L. Q.. Managing the evolution of XML-based mediation queries. 2003. Tese (Doutorado em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Fernanda Lima

MATTOSO, M. L. Q.. Modelagem Semântica de Aplicações na WWW. 2003. Tese (Doutorado em Informática) - Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

Aluno: Ronaldo Melo

MATTOSO, M. L. Q.. Uma abordagem Bottom-Up para a Integração Semântica de Esquemas XML. 2002. Tese (Doutorado em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Sérgio Palma da Justa Medeiros

MATTOSO, M. L. Q.. SPeCS - A Spatial Decision Support System. 2002. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Alberto Sulaiman Sade Junior

MATTOSO, M. L. Q.. Mineração de Dados Endógenos. 2002. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Geraldo Zimbrão da Silva

MATTOSO, M. L. Q.; MEDEIROS, C. M. B.;CAMPOS, M. L. M.ESPERANCA, C.SOUZA, J. M.. Avaliação de Junções em Bancos de Dados Espaciais. 1999. Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Claudio Ananias Ferraz

Mattoso, Marta; OLIVEIRA, D.; BERNARDINI, F. C.; STROELE, V.; PINA, D.; MACIEL, C.. Governança de Dados em Estatísticas Oficiais Apoiada por Dados de Proveniência. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Renato Campos Mauro

Mattoso, MartaESPERANCA, C.; Ogasawara, E. Uma abordagem de processamento de consultas no lado do cliente para visualização interativa de dados. 2025. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Luiz Gustavo Dias

Mattoso, MartaOliveira, D.BENEVIDES, M.; Baião, Fernanda Araujo; VIEIRA, B. L.. Gerência de Experimentos Científicos Apoiada por Ontologias. 2021. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Carlos Henrique dos Santos barbosa

Mattoso, Marta; CAMPOS, F.;COUTINHO, A. L. G. A.; S. FILHO, D. M.. Imageamento Sísmico com Quantificação de Incertezas. 2020. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Hermano Lustosa

ALMEIDA, E.; GOMES, A. T.;Mattoso, Marta. SAVIME: A Multidimensional System for the Analysis and Visualization of Simulation Data. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Modelagem Computacional) - Laboratório Nacional de Computação Científica.

Aluno: João Felipe Nicolaci Pimentel

BRAGANHOLO, V.; MURTA, L. G. P.;Oliveira, D.; MISSIER, P.;Mattoso, Marta. Capturing, Managing, and Analyzing Provenance from Scripts. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Frederico Tosta de Oliveira

SALLES, R. M.; Cavalcanti, M. C. R.;Mattoso, Marta. Uma Arquitetura para Apoiar Experimentos de Detecção de Botnets. 2016. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Defesa) - Instituto Militar de Engenharia.

Aluno: DOUGLAS ERICSON MARCELINO DE OLIVEIRA

Porto, Fabio; BOERES, C.; DRUMMOND, L. M. A.;Mattoso, Marta. OTIMIZAÇÃO DA EXECUÇÃO DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS INTENSIVOS DE DADOS COM MAXIMIZAÇÃO DA LOCALIDADE. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: LUIZ AUGUSTO MATOS DA SILVA

Braganholo, V. P.; PLASTINO, A.;Mattoso, Marta. PROCESSAMENTO DE CONSULTAS XML AD HOC EM AMBIENTES DISTRIBUÍDOS. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Gabriella Castro Barbosa Costa

Werner, Cláudia; BRAGA, R. M. M.;Mattoso, Marta. EXECUÇÃO, MONITORAMENTO E REALIMENTAÇÃO DE PROCESSOS DE SOFTWARE UTILIZANDO DADOS DE PROVENIÊNCIA E ONTOLOGIA. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Ramon Hugo de Souza

DANTAS, M. R.;Mattoso, Marta. MAPEAMENTO DE QUALIDADE DE EXPERIÊNCIA (QOE) ATRAVÉS DE QUALIDADE DE SERVIÇO (QOS) EM UMA ABORDAGEM PARA ARQUITETURAS DE BASES DE DADOS DISTRIBUÍDAS (BDDS): ANÁLISE DE PESQUISA E CONCEITUAÇÃO. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Santa Catarina.

Aluno: WELLINGTON MOREIRA DE OLIVEIRA

Braganholo, VanessaOliveira, Daniel; PLASTINO, A.;Mattoso, Marta. AN APPROACH FOR MULTI-SOURCE PROVENANCE ANALYTICS. 2015. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal Fluminense.

Aluno: Felipe Hernandes Coutinho

Mattoso, Marta. Bioinformática aplicada ao estudo de micro-organismos oceânicos. 2014. Exame de qualificação (Doutorando em Genetica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Laci Mary Barbosa Manhães

ZIMBRAO, G.Mattoso, Marta. Previsão da Situação Acadêmica dos Alunos de Graduação da UFRJ Utilizando Mineração de Dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Luís Fernando Orleans

ZIMBRAO, G.Mattoso, Marta. Aumentando a Qualidade de Serviço no Tratamento de Requisições em Bancos de Dados. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Edemberg Rocha da Silva

SALGADO, A. C.;Mattoso, Marta. Balanceamento de Clusters em Sistemas Gerenciadores de Dados em Redes P2P baseados em Ontologias. 2011. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Pernambuco.

Aluno: Flávio Rubens de Carvalho Sousa

Mattoso, Marta; MACHADO, J. C.; MACEDO, J. A.. GERENCIAMENTO DE DADOS EM NUVEM. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: Evandrino Gomes Barros

LAENDER, A. H. F.; MORO, M.;Mattoso, Marta; SILVA, A. S.. Disseminação de fluxos de dados XML ordenados por relevância. 2010. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: João Carlos Pinheiro

Mattoso, Marta; VIDAL, V.M.P.; MACEDO, J. A.. Um enfoque baseado em mapeamento para manutenção de visões Materializadas. 2009. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: Renato de Castro Dutra

Mattoso, Marta; AMORIM, C.; GEYER, C. F. R.; MORAES, L. F. M.. Modelo de Comunicacao Distribuida Orientada a Interesse. 2009. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Wladimir da Silva Meyer

MATTOSO, M. L. Q.SOUZA, J. M.. Bancos de Dados Geográficos Federados Sobre Grades Computacionais. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Wallace Anacleto Pinheiro

SOUZA, J. M.; LAENDER, A.;MATTOSO, M. L. Q.XEXÉO, G.. FRAMEWORK AUTONÔMICO PARA ELIMINAÇÃO DE DADOS. 2007. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Deise de Brum Saccol

N. Edelweiss; R. Galante;MATTOSO, M. L. Q.; HEUSER, C. A.. Detecção e Representação de Documentos XML Replicados e Versionados em um Ambiente P2P. 2006. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Aline da Rocha Gesualdi Mello

MATTOSO, M. L. Q.. Processamento Digital de Imagens para um Detector de Particulas. 2005. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Vicenzo de Roberto Jr

MATTOSO, M. L. Q.. . Ferramenta Auxiliar para Identificação de Regiões Codificadoras em Organismos Eucariotos. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Shaila Cinthia Sykora Rossle

MATTOSO, M. L. Q.. Construção de um ambiente computacional para a aplicação de métodos de modelagem comparativa em genômica estrutural. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências Biológicas (Biofísica)) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Manoel Palhares

MATTOSO, M. L. Q.. Representação relacional de dados XML. 2003. Exame de qualificação (Doutorando em Ciências da Computação) - Universidade Federal de Minas Gerais.

Aluno: Vanessa Bragagnolo

MATTOSO, M. L. Q.. Updating relational databases through XML views. 2002. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Carina Dornelles

MATTOSO, M. L. Q.. Consulta semântica por similaridade a dados semi-estruturados. 2002. Exame de qualificação (Doutorando em Computação) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Filipe Augusto da Silva

Mattoso, Marta; MICELI, C.; AQUINO, G. R. C.. Uma metodologia para aumento da qualidade de dados em organizações Big Data. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Filipe Santos Pacheco Prates

Mattoso, Marta; FIGUEIREDO, D. R.;Werner, Cláudia. Interface de ?Perfis e Listas? para Sistema Gerenciador de Banco de Dados em Grafo. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Pedro Volpi Nacif

Mattoso, Marta. CLASSIFICADOR MORFOLÓGICO PARA O PORTUGUÊS BRASILEIRO. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Aluno: Hugo Henrique de Melo Kling

FIGUEIREDO, D. R.; GOMIDE, J.; MARROQUIM, R.;Mattoso, Marta. Um algoritmo baseado em cobertura de vértices para remoção de ambiguidades em redes de colaboração científica. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.; SILVA, A. S.; SALGADO, A. C.; RIBEIRO, C. C.. Professor Titular da Carreira do Magistério Superior. 2024. Universidade Federal Fluminense.

Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.; TRAINA, C.; FALCAO, A.. Professor Titular da Carreira do Magistério Superior. 2021. Universidade Federal de Minas Gerais.

TRAINA, C.; CASTRO JUNIOR, A. N.; MENEZES, C. S.;Mattoso, Marta. Professor Titular da Carreira do Magistério Superior. 2019. Universidade Federal do Amazonas.

Mattoso, Marta; DRUMMOND, L. M. A.; LEON, A. P.; FAMPA, M.. Professor Titular da Carreira do Magistério Superior. 2018. Universidade Federal Fluminense.

PORTUGAL, R.; FERRETO, T.; MAUA, D.;Mattoso, Marta; Ferreira, J.E.. CONCURSO PÚBLICO DE PROVAS E TÍTULOS PARA PROVIMENTO DE VAGAS DE TECNOLOGISTA DA CARREIRA DE DESENVOLVIMENTO TECNOLÓGICO ? CARGO TECNOLOGISTA (Pleno 2-1). 2024. Laboratório Nacional de Computação Científica.

MEIRA, W.; SILVA, A. S.; CAMPOS, M.; BARBOSA, V. C.;Mattoso, Marta. Professor Adjunto. 2022. Universidade Federal de Minas Gerais.

Mattoso, Marta; COMBA, J. L. D.; BENEVENUTO, F.. Professor Adjunto A. 2018. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Mattoso, Marta; LOUREIRO, A. A.; MATEUS, G. R.; BORBA, P.; MARCONDES, R. C.. Professor Adjunto. 2018. Universidade Federal de Minas Gerais.

COMBA, J. L. D.; SILVA, A. S.;Mattoso, Marta. Prof. Adjunto na área de Gestão de Grandes Volumes de Dados. 2016. Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Mattoso, Marta; CASANOVA, M. A.; MACHADO, J. C.; TORRES, R. S.. Professor Adjunto A. 2016. Universidade Federal do Ceará.

AZEVEDO, R. J.; BUZATO, L. E.; SADOK, D.; ALMEIDA JR, N.;Mattoso, Marta. Professor Doutor. 2015. Universidade Estadual de Campinas.

Ferreira, C.E.; KON, F.; CASANOVA, M. A.;Mattoso, Marta; Amo, S.. Professor Doutor. 2012. Universidade de São Paulo.

BONA, L. C. E.;MATTOSO, M. L. Q.; RICARDO,; BARANOW, U. G.; DIRENE, A.. Professor Adjunto. 2009. Universidade Federal do Paraná.

MATTOSO, M. L. Q.; SONG, S. W.; GATASS, M.. Professor Adjunto. 2009. Universidade Federal do Ceará.

MATTOSO, M. L. Q.CAMPOS, M. L. M.; BOERES, C.. Professor Assistente. 2008. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

MATTOSO, M. L. Q.. Professor Doutor. 2007. Universidade de São Paulo (São Carlos, SP).

MATTOSO, M. L. Q.. Professor Adjunto. 2006. Universidade Federal Fluminense.

TERADA, R.;MATTOSO, M. L. Q.; LAENDER, A.; HEUSER, C. A.; MEDEIROS, C. M. B.. Professor Doutor. 2005. Universidade de São Paulo.

MATTOSO, M. L. Q.; LOUREIRO, A.; KON, F.; BARRERA, J.. Professor Doutor. 2005. Universidade de São Paulo.

SONG, S. W.; MANDEL, A.;MATTOSO, M. L. Q.; IERUSALINSCHY, R.; MALDONADO, J. C.. Professor Doutor. 2004. Universidade de São Paulo.

MATTOSO, M. L. Q.; MONAT, A.. Professor Adjunto. 2002. Universidade Federal Rural do Rio de Janeiro.

MATTOSO, M. L. Q.. Professor Assistente. 1998. Universidade Federal do Maranhão.

MATTOSO, M. L. Q.. Professor Adjunto. 1997. Universidade Federal Fluminense.

MATTOSO, M. L. Q.. Professor Assistente. 1995. Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Mattoso, Marta; FINGER, M.; NAKAGAWA, E. Y.; RUBIRA, C. M. F.; COSTA, F. M.. Livre Docente junto ao Departamento de Ciência da Computação, IME. 2024. Universidade de São Paulo.

AMER-YAHIA, S.; AMANN, B.; HACID, M.;Mattoso, Marta; GRIGORI, D.. HDR - Habilitation à diriger des recherches. 2022. Université Paris-Dauphine - Paris IX.

Mattoso, Marta; GOULARTE, R.; SANTANCHE, A.; MARQUES, F. L. S. N.; PALAZZO, J.. Professor Associado - ICMC São Carlos. 2021. Universidade de São Paulo.

TRAINA, A. J. M.; LAENDER, A. H. F.; CARVALHO, A. M. B. R.;MATTOSO, M. L. Q.; KOWALTOWSKI, T.. Livre-docência. 2008. Universidade Estadual de Campinas.

TRAINA, A. J. M.; Ferreira, C.E.; PALAZZO, J.;Mattoso, Marta. Comissão Externa para a Progressão Horizontal - SCC-USP. 2021. Universidade de São Paulo.

Orientou

Filipe Augusto da Silva

Análise e depuração de dados durante o treinamento de redes neurais profundas; Início: 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; (Orientador);

Débora Barbosa Pina

Início: 2025; Universidade Federal do Rio de Janeiro;

Lyncoln Sousa de Oliveira

Gerência de dados de proveniência para as Redes Neurais Guiadas pela Física; 2023; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Matheus Lima Scramignon

Agregador de Dados junto à análise de resultados de Redes Neurais Guiadas por Física via framework Modulus; 2022; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vinicius Werneck Salazar

BioProv: uma biblioteca para dados de proveniência em workflows de genômica comparativa; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Egberto Armando Rabello de Oliveira

LE-Stream: a Latency and Energy-Aware Framework for Data Stream Processing in the Internet of Things; 2021; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

LILIANE NEVES

provDeploy: apoio à coleta de dados de proveniência em scripts de execução de códigos científicos; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Débora Barbosa Pina

Análise de hiperparâmetros no treinamento de redes de aprendizado profundo usando dados de proveniência; 2020; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Luciano Silva Leite

Captura de Proveniência Assíncrona em Simulações Computacionais; 2018; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Silvia Benza Bareiro

Monitoramento de Workflows Científicos de Bioinformática em Nuvens Computacionais; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

José Vitor Delgado Leite

Análise de dados científicos baseada em algoritmos de indexação bitmap; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Victor Soares Bursztyn

Workflows Científicos com Apoio de Bases de Conhecimento em Tempo Real; 2017; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vanessa Marques de Assis

Dados de proveniência para consultas durante a execução de workflows em Hadoop; 2016; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Renan Francisco Santos Souza

Controlling the Parallel Execution of Workflows Relying on a Distributed Database; 2015; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Felipe Figueira Horta

Design and Implementation of a Large-Scale Scientific Gateway System Using Provenance; 2015; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Igor de Araujo dos Santos

Uma Abordagem para Adaptação de Workflows Científicos Durante sua Execução; 2014; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vítor Silva Sousa

Execução Paralela Adaptativa de Workflows Científicos; 2014; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Flavio da Silva Costa

Heurísticas para Controle de Re-Execução Paralela de Workflows Científicos em Nuvem de Computadores; 2012; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Julliano Trindade Pintas

Monitoramento em Tempo Real de Workflows Científicos Executados em Paralelo em Ambientes Distribuídos; 2012; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vitor Gamboa Viana

Um serviço de custos para a execução paralela de workflows científicos em nuvens de computadores; 2012; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Carlos Eduardo Paulino Silva

Captura de dados de proveniência de workflows científicos em nuvens computacionais; 2011; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Jonas Furtado Dias

Paralelismo de Dados Cientiíficos em Workflows Usando Teécnicas P2P; 2011; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Carla Amaral de Sant? Anna Rodrigues

Paralelismo intra-consulta em bases de dados XML baseado na fragmentação virtual adaptativa; 2011; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Frederico Tosta de Oliveira

Um Sistema de Recomendação para Composição de Workflows; 2010; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Carlos Eduardo Barbosa

Hydra: componentes para o paralelismo de dados em experimentos científicos; 2010; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Clarissa Netto Vilela

Processamento dDe Consultas sobre Bases XML Distribuídas em um Ambiente Peer-To-Peer; 2010; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Edno Vicente da Silva

Especificação Formal e Verificação Automática de Workflows Científicos; 2010; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Patrícia Machado de Barros

Gerência de Distribuição na Execução de Workflows Cientificos em Bioinformatica; 2009; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Leandro Ouriques Mendes de Carvalho

APLICAÇÃO DE WORKFLOWS CIENTÍFICOS A PROJETOS DE SISTEMAS DE PRODUÇÃO DE PETRÓLEO OFFSHORE; 2009; Dissertação (Mestrado em Engenharia Civil) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniel Cardoso Moraes de Oliveira

MiningFlow: um sistema de Workflow para apoiar o Processo de Descoberta do Conhecimento em Textos; 2008; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Amanda de Mattos Sant?Ana Batista

Gerência de Dados Genômicos em Sistemas de Workflows de Bioinformática; 2008; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Nelson Peixoto Kotowski Filho

Processamento de Consultas OLAP em grids computacionais; 2008; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Melissa Paes

Processamento de alto desempenho em consultas analíticas sobre Bases de Dados Geoestatísticos; 2008; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniela Marques Pereira

Geração Eficiente de Planos de Materialização de Documentos XML Ativos; 2007; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Claudio Ananias Ferraz

Uma abordagem para o armazenamento de documentos XML ativos; 2007; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Guilherme Coelho de Figueiredo

Processamento de Consultas sobre Bases XML Distribuídas; 2007; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vinicius de Souza Von Held

Um ambiente para gerenciamento e execução de experimentos de expressão gênica com microarranjos; 2007; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Bernardo Miranda

APUAMA: PROCESSAMENTO DE CONSULTAS OLAP COM ATUALIZAÇÕES CONCORRENTES EM UM AGRUPAMENTO DE BANCO DE DADOS; 2006; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Alexandre Silva

PARTIX: PROJETO DE FRAGMENTAÇÃO DE DADOS XML; 2006; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Camille de Souza Furtado

PARALELISMO INTRA-CONSULTA EM CLUSTERS DE BANCOS DE DADOS USANDO REPLICAÇÃO PARCIAL; 2006; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Yura Carvalho Ferreira

Estratégias de paralelismo na busca por seqüências similares de DNA e proteína junto ao mpiBLAST; 2005; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniele El-Jaick

MIMIX: Sistema de Apoio à Modelagem Cooperativa de Software Utilizando Ferramentas CASE; 2004; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fátima Cristina Vieira Gonçalves

Gerência de Mapeamento entre Esquemas de Representação de Dados Genéticos; 2004; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Rafael Targino dos Santos

O Ambiente 10+C para Definição e Execução de Workflows In-Silico através de Serviços Web; 2004; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Matheus Wildemberg Souza

Técnicas para alocação de fragmentos em projeto de banco de dados distribuídos; 2004; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Alessandreia Marta de Oliveira

GOS: Servicos de Ontologia na Integracao de Bases de Dados; 2003; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Valdino de Azevedo Júnior

WebTransact-EM: Um Modelo para a Execução Dinâmica de Serviços Web; 2003; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vaninha Vieira dos Santos

Ariane: Um mecanismo de apoio à percepção em bases de dados compartilhadas; 2003; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Pablo Vieira Florentino

ODARA: Uma Metodologia para Projeto de Distribuição de Bases de Dados; 2003; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Flavia Cardoso de Almeida Cruz

Aprendizado de Máquina Aplicado à Fragmentação Vertical de Bases de Objetos; 2002; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Humberto José Vieira Júnior

XVerter: Armazenamento e Consulta de Dados XML em SGBDs; 2002; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Robson Pinheiro de Souza

ComPublish: Um Sistema para a Publicação, Busca e Recuperação de Componentes de Software na Internet; 2002; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Marcelo Nascimento Costa

CompAgent: Busca e Recuperação de Informações na Web; 2002; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Nicolaas Ruberg

Dig: Um Serviço para Prover custos e Estatísticas para o Processamento Distribuído de Consultas; 2002; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Gabriela G

G; Ruberg; Um modelo de custos para o processamento de consultas em sistemas de banco de dados distribuídos orientados a objetos; 2001; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

André O

Victor; Um algoritmo para o processamento de expressões de caminho; 2001; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Ogasawara, E

S; ; "Implementação e Avaliação de índices para orientação a objetos"; 2000; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Brugger, T

S; ; "Serviços de Gerência de Metadados para Mediadores: Uma Implementação sobre o Servidor de Objetos GOA++"; 2000; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Lima, A

A; B; ; "Índices espaciais e paralelismo no processamento de junções espaciais utilizando o GOA++"; 2000; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Soares, J

A; ; "Análise de desempenho de diferentes modelos de memória na gerência paralela de objetos armazenados"; 2000; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Gustavo Dutra Martins

Comportamento Comunicativo Aplicado a Transações no GOA++; 2000; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Yolanda L

Tavares; Um Gerenciador de Meta-Esquemas no Suporte a Mediadores numa Arquitetura para Interoperabilidade entre Sistemas de Bancos de Dados; 1999; Dissertação (Mestrado em Sistemas e Computação) - Instituto Militar de Engenharia, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Flávio de Oliveira Tavares

Avaliação de processamento paralelo de consultas orientadas a objetos; 1999; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Mauro Sergio Ribeiro de Sousa

Mineração de Dados: Uma Implementação Fortemente Acoplada A Um Sistema Gerenciador de Banco de Dados Paralelo; 1998; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Renato Campos Mauro

Aspectos de Gerência de Objetos Persistentes: A Implementação do Goa++; 1998; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernanda Araujo Baião

Uma Estratégia Para O Projeto de Distribuição de Bases de Dados Orientadas A Objetos; 1997; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Paulo de Figueiredo Pires

Himpar, Uma Arquitetura Para Interoperabilidade de Objetos Distribuídos; 1997; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Luiz Antonio Vivacqua Corrêa Meyer

Paralelismo Em Sgbdoo Com Memória Distribuída: Uma Implementação No Pargoa; 1997; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernanda Lima

Distribuição Em Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados Orientados A Objetos: Um Estudo de Caso Usando O O2; 1996; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Regina Maria Maciel Braga

Modelagem e Implementação de Um Ambiente de Sistemas de Informação de Escritório Usando Um Banco de Dados Orientado A Objetos; 1995; Dissertação (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Débora Barbosa Pina

Provenance Data as A First-Class Citizen for Deep Learning Workflow Analyses; 2025; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Liliane Neves de Oliveira Kunstmann

Apoio à Implantação de Workflows Contêinerizados; 2024; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Renan Francisco de Souza

Supporting User Steering in Large-scale Workflows with Provenance Datal Applications; 2019; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vítor Silva Sousa

Análise de Dados Científicos sobre Múltiplas Fontes de Dados ao longo da Execução de Simulações Computacionais; 2018; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Ji Liu

Gestion multi-site de workflows scientifiques orientés-données dans le clous; 2016; Tese (Doutorado em Montpellier) - Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Flavio da Silva Costa

Uma Abordagem Distribuída e Adaptativa para a Gerência dos Dados de Proveniência de Experimentos Científicos Executados em Nuvens Computacionais; 2016; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniele El-Jaick Bentes de Souza Chenu

SGProv: Mecanismo de Sumarização para Múltiplos Grafos de Proveniência; 2015; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Anderson Souza Marinho

Algebraic Experiment Line: An Approach To Represent Scientific Experiments Based on Workflows; 2015; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Ary Henrique Moraes de Oliveira

Reprodução de experimentos computacionais na infraestrutura de computação em nuvem; 2015; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Jonas Furtado Dias

Execução Interativa de Experimentos Científicos Computacionais em Larga Escala; 2013; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniel Cardoso de Moraes Oliveira

Uma abordagem de apoio à execução paralela de workflows científicos em nuvens de computadores; 2012; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Luiz M

R; Gadelha Jr; ; Gerência de dados de proveniência em workflows científicos paralelos e distribuídos; 2012; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Bruno Portella de Aguiar Grieco

Operadores visando à otimização de precisão no cálculo de séries temporais; 2012; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Eduardo Soares Ogasawara

Concepção de workflows científicos baseada em reutilização e gerência de configuração; 2011; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Sérgio Manuel Serra da Cruz

Uma Estratégia de Apoio à Gerência de Dados de Proveniência em Experimentos em E-Ciência; 2011; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Gabriela Gouveia Guedes L

Ruberg; Um Otimizador Dinâmico para a Materialização de Documentos XML Ativos; 2007; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Luiz Antonio Vivacqua C

Meyer; ESTRATÉGIAS PARA O ESCALONAMENTO DINÂMICO DE WORKFLOWS EM GRID; 2006; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Eduardo Bezerra da Silva

AGRUPAMENTO SEMI-SUPERVISIONADO DE DOCUMENTOS XML; 2006; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Alexandre Assis Bento Lima

Paralelismo intra-consulta em clusters de bancos de dados; 2004; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Maria Claudia Reis Cavalcanti

Gerência de Recursos Científicos: Apoiando a Realização de Experimentos In Silico; 2003; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Paulo de Figueiredo Pires

Webtransact: Uma infraestrutura para a especificação e coordenação de composicção de serviços Web confiáveis; 2002; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernanda A

Baião; Uma metodologia e algoritmos para o projeto de distribuição de bases de dados usando revisão de teorias; 2001; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Regina Maria Maciel Braga

Busca e Recuparação de Componentes em Ambientes de Reutização de Software; 2000; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Julia Celia Mercedes Strauch

Sistema Multisig: Integração de Bases de Dados Geográficos Heterogêneas e Distribuídas; 1998; Tese (Doutorado em Engenharia de Sistemas e Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Coorientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

KARY ANN DEL CARMEN SORIANO OCAÑA

2015; Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ; Marta Lima de Queiros Mattoso;

Eduardo Soares Ogasawara

2013; Universidade Federal do Rio de Janeiro, ; Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vanessa Braganholo Murta

2006; Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ; Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernanda Araujo Baião

2004; Universidade Federal do Rio de Janeiro, Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ; Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vinícius Silva Campos

DfA-lib-Python: Uma Biblioteca para a Extração de Dados Científicos Usando a DfAnalyzer; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Débora Barbosa Pina

Uma interface para a análise de fluxo de dados em simulações computacionais intensivas em dados; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Thiago Barroso Perrotta

Análise do Rastro de Proveniência em Simulações Computacionais em Larga Escala; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Pedro Paiva Miranda

Um Mecanismo de Tolerância a Falhas em Execuções Paralelas de Workflows Apoiadas por Banco de Dados; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Rachel Gonçalves de Castro

Publicação de Proveniência de Workflows na Web Semântica; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Luciano Silva Leite

Sistema de Gerência de Workflow Científico Aplicado ao Imageamento Sísmico; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Leonardo Ribas Machado das Neves

Recuperação de Catástrofe em Sistemas de Armazenamento Distribuídos que Utilizam Hadoop; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vinícius Neves Motta

Modelagem de um Data Warehouse de Dados de Proveniência em um Ambiente Distribuído para Otimizar Experimentos Científicos; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

David S

D; Santos; Avaliação do Desempenho de Banco de Dados NoSQL utilizando Base de Dados de Proveniência; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Felipe Figueira Horta

PROV-VIS: Visualização de Dados de Experimentos em Larga Escala por meio de Proveniência; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Edimar Babilon dos Santos e Vanessa Marques de Assis

Avaliação de Consultas Executadas sobre Bases de Dados de Proveniência Distribuídos; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Silvia Benza Bareiro

Avaliação de Desempenho de Análises de Ancoragem Molecular em Nuvens de Computadores por meio de Workflow Científicos; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vítor Silva Sousa

SimiFlow: Uma Arquitetura para Agrupamento de Workflows por Similaridade; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernando Seabra Chirigati

Avaliação de Desempenho de Experimentos Científicos em Ambientes de Processamento de Alto Desempenho; 2011; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Alexandre de Oliveira Ribeiro

VTPortal ? Portal de Gestão de Workflows Científicos; 2010; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Robson Sardinha e Guilherme Santos

XQueryBuilder: Ferramenta para construção de consulats XQUery; 2004; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Bruno Kinder Almentero e Flávio Costa

Técnicas de Fragmentação de Dados: uma avaliação de desempenho com o Oracle; 2003; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Soffiatti, R

, Braga, A; F; ; Sistemas Gerenciadores De Banco De Dados E Orientação A Objetos; 2000; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Novello, A

F; Pinto, A; ; Implementação De Um Algoritmo Para A Tarefa De Classificação Em Mineração De Dados Emulando Uma Nova Primitiva; 2000; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Mauro, R

C; ; Interoperabilidade em Banco de Dados Heterogêneos; 1996; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Kaique Rodrigues Menezes

Interface para Submissão de Workflows Científicos em Ambientes de Alto Desempenho; 2014; Iniciação Científica - Universidade Federal do Rio de Janeiro; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Débora Pina

Modelagem de workflows científicos de biologia computacional para execução paralela; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Lucas Rodrigues Carneiro

Interface para Modelagem de Workflows Científicos para Simulações Computacionais em Larga-Escala; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Kaique Rodrigues Menezes

Interface para Submissão de Workflows Científicos em Ambientes de Alto Desempenho; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vinícius Campos

Consultas analíticas sobre dados de workflows científicos de biologia computacional; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Hugo Catalão Simas Vivas

Portal de Composição e Execução de Workflows Científicos; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Pedro Henrique Cruz Caminha

Paralelização de workflows em larga escala; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Ricardo de Holanda Busquet

Gerência de Dados em Workflows Científicos; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Matheus Costa Maia Perrut

Uso do modelo de paralelização Map/Reduce para dados de experimentos científicos; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Hugo Catalão Simas Vivas

Gerência de experimentos científicos guiada por dados de proveniência; 2012; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Daniel Vega

Paralelização de workflows com map/reduce; 2010; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Vítor Silva Sousa

Linha de Experimento Aplicada em Experimentos Científicos; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Cassio Holanda

Portal web para composição de workflows científicos; 2009; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Leonardo Bentes Arnt

Adaptação de Componentes em Workflows de Bioinformática; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Rafael Dahis

Gerência de experimentos científicos através de sistemas de workflows; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

Fernando Seabra Chirigati

Estruturas de Controle Independentes para Processos em um Workflow; 2008; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação e Informação) - Universidade Federal do Rio de Janeiro, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Marta Lima de Queiros Mattoso;

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Projetos de pesquisa

2024 - Atual

FedProv - Gerência de Dados de Proveniência em Aplicações de Aprendizado de Máquina Federado, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Daniel Cardoso Moraes de Oliveira em 03/04/2025., Descrição: O Aprendizado de Máquina Federado (ou simplesmente Aprendizado Federado) é uma técnica distribuída que permite a colaboração entre múltiplos usuários no treinamento de modelos de Aprendizado de Máquina (e.g., Redes Neurais Profundas). O Aprendizado Federado vem sendo aplicado em diversas áreas como a Medicina, a Biologia e a Farmácia, pois com seu uso não há a necessidade de acessar todo o conjunto de dados para o treinamento de modelos, já que parte dos dados pode ser privada ou sensível. Em uma aplicação de Aprendizado Federado, cada nó cliente (e.g., um celular, computador ou um cluster) treina um modelo "localmente" e, em seguida, envia as atualizações desse modelo para um nó servidor, onde são combinadas em um modelo global. Esse modelo global é redistribuído para uma nova rodada de treinamento nos nós clientes. O treinamento de um modelo pode exigir várias iterações, tornando-o demorado, pois a duração de cada iteração depende das configurações escolhidas, e.g., o método de agregação do modelo global, os hiperparâmetros e os conjuntos de dados utilizados. A análise de método de agregação, hiperparâmetros e métricas, e.g., acurácia, durante o treinamento distribuído permite uma melhor compreensão do modelo treinado e abre oportunidades para melhorias, como a sintonia automática de hiperparâmetros e tolerância a falhas. Os dados de proveniência se mostram como uma alternativa interessante para representar o caminho de derivação dos dados durante o treinamento, permitindo a análise, o monitoramento e eventuais intervenções necessárias. O projeto FedProv tem como objetivo desenvolver algoritmos e técnicas para capturar, modelar, armazenar e gerenciar dados de proveniência de artefatos envolvidos no ciclo de vida de uma aplicação de Aprendizado Federado. Esses artefatos incluem conjuntos de dados, transformações de dados e usuários associados às etapas de pré-processamento, treinamento, teste e validação, além dos próprios modelos treinados. Além disso, o FedProv tem como objetivo apoiar outras ações por meio de dados de proveniência capturados, como adaptações em configurações, sintonia fina de parâmetros e tolerância a falhas (já que uma aplicação distribuída tem maior susceptibilidade a falhas). Ao capturar metadados e dados de proveniência integrados em uma base de dados, esperamos que as consultas realizadas sobre essa base de dados sejam capazes de auxiliar o usuário durante o treinamento distribuído.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Daniel de Oliveira - Coordenador / Debora Pina - Integrante / Aline Paes - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante / Lyncoln S Oliveira - Integrante / Marcos Lage - Integrante / Camila Lopes - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Cooperação.
2022 - 2024

ProvDL - Geração e análise de dados de proveniência em aprendizado de máquina profundo, Descrição: Processos de aprendizado de máquina vem sendo cada vez mais adotados para subsidiar tomadas de decisões automáticas. Processos computacionais, em geral, tendem a ser totalmente automáticos, incluindo o aprendizado de máquina profundo. No entanto, decisões ainda são realizadas por humanos entre uma etapa e outra de processamento do aprendizado de máquina e de acordo com a literatura recente, essa participação vem sendo ignorada. Ainda que todo o processo do ciclo de vida seja automatizado, realizar associações entre os arquivos de dados brutos e modelos, entre os algoritmos utilizados para decisões finais ou mesmo para avaliar uma nova abordagem, tornam-se quase inviáveis de serem feitas manualmente ou com logs. Este projeto visa a suprir a lacuna da gerência de dados, de modo que artefatos do aprendizado de máquina profundo fiquem disponíveis para serem apresentados aos humanos que participam do ciclo de vida do treinamento, teste e validação de modelos. O apoio à análise de dados se baseia no W3C PROV para fornecer uma representação declarativa geral dos referidos artefatos de aprendizado de máquina profundo, seguindo um padrão de fato para dados de proveniência. Ao mesmo tempo em que a base de dados de proveniência complementa os recursos de análise com visualização gráfica típicos dos ambientes de aprendizado de máquina profundo, ela serve também para contribuir com a reproducibilidade do modelo gerado.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel de Oliveira - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Fernando Alves Rochinha - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Debora Pina - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa.
2022 - Atual

Quantificação de Incertezas para Dados Sísmicos Multicomponentes Aplicados ao Imageamento Sísmico, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 06/12/2023., Descrição: O objetivo principal do projeto consiste em realizar o estudo e o entendimento dos impactos das incertezas associadas ao processo de imageamento e interpretação de dados sísmicos multicomponentes. O presente projeto de pesquisa visa a introduzir novos avanços ao workflow de quantificação de incertezas para imageamento sísmico, no que diz respeito à construção de campos de velocidades para a caracterização de reservatórios utilizando dados sísmicos multicomponentes. Dentre os objetivos específicos, o projeto visa a aplicação de técnicas de computação de alto desempenho aos códigos computacionais desenvolvidos que visem aliar eficiência computacional e portabilidade dentre as plataformas disponíveis no mercado.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (4) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / josé luis drummond alves - Integrante / ROCHINHA, FERNANDO - Integrante / Debora Pina - Integrante / Carlos Henrique S. Barbosa - Integrante / Bruno S. Silva - Integrante / Charlan D. S. Alves - Integrante / Rômulo M. Silva - Integrante / Rodolfo Freitas - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante / Cristhian Alberto Celestino Cortez - Integrante., Financiador(es): Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguêz de Mello - Auxílio financeiro.
2021 - 2023

Risc2: network for supporting the coordination of HPC research between Europe and Latin America, Descrição: he RISC2 project is a coordination network for High Performance Computing (HPC) between Europe and Latin America, funded by the European H2020 FETHPC program and the partner countries. It is managed by Barcelona Computing Center and has eight main European HPC actors, and the main HPC actors from Brazil, including LNCC, UFRJ, UFRGS, Mexico, Argentina, Colombia, Uruguay, Costa Rica and Chile.The objective is to encourage stronger cooperation between their research and industrial communities on HPC applications and infrastructure deployment. The main project deliverable will be a cooperation roadmap aimed at policymakers, the scientific community and industry, identifying key application areas, HPC infrastructure and policy requirements, and exploring ways for the activities established during the project to last beyond its lifetime.The activities and results will be disseminated widely through dedicated project communication tools and will take advantage of existing platforms such as Campus Iberoamerica. The training carried out in the project will help capacitate Latin American HPC, and the structured interaction between researchers and policymakers in both regions will reinforce links and help define a coordinated policy and a clear roadmap for the future.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Ocana, K. A. C. S. - Integrante / Stéphane Lanteri - Integrante / Antônio Tadeu Gomes - Integrante / Carla Osthoff Ferreira de Barros - Integrante / Mateo Valero - Integrante / Frederick Valentin - Integrante / Luc Giraud - Integrante / Fabrizio Gagliardi - Integrante.
2021 - Atual

Workflows Community Initiative, Descrição: The goal of the Workflows Community Initiative (WCI) is to bring the workflows community together (users, developers, researchers, and facilities) to provide community resources and capabilities to enable scientists and workflow systems developers to discover software products, related efforts, events, technical reports, etc. and engage in community-wide efforts to tackle workflows grand challenges. Página: https://workflows.community Sediado por: Oak Ridge National Lab Participantes: US Labs: Oak Ridge, Argonne, Berkeley, Brook Haven, Lawrence Livermore, NERSC, NVIDIA US Univ: UCSD, U.Chicago, U. Illinois, Hawai, Notre Dame, Rutgers, USC. EU Univ-Labs: Barcelona Supercomputing Center, U. Duisburg-Essen, U. Freiburg, U. Humboldt-Berlin, U. Innsbruck, U.Manchester, U. Queensland, U. St Andrews, BR Univ: UFRJ Participação: Membro do Comitê Diretivo. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Rafael ferreira da Silva - Coordenador / Kyle Chard - Integrante / Henri Casanova - Integrante.
2021 - Atual

Centro de Excelência em Transformação Digital e Inteligência Artificial do Estado do Rio de Janeiro (Hub.Rio): Rede Temática em Energias Renováveis e Mudanças Climáticas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 18/10/2021., Descrição: O grande desafio do desenvolvimento sustentável neste século é equilibrar o aumento da demanda em energia com as restrições impostas pelas emissões de carbono e as mudanças climáticas. Neste contexto, os avanços recentes de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho têm papel fundamental para melhorar a eficiência computacional e a eficácia dos modelos matemáticos, com foco em energias renováveis e mudanças climáticas. Esta proposta tem como objetivo formar uma rede temática para o desenvolvimento de novas técnicas e aplicação de resultados recentes de inteligência artificial, ciência de dados e computação de alto desempenho, com apoio de engenharia de software, para modelagem climática e aplicações em energia oriunda de fontes renováveis, tais como eólica, oceânicas, solar e biomassa, bem como questões relacionadas à transição energética e distribuição de energia. A rede está organizada em grupos de trabalho (GT) com um grupo de trabalho transversal (GT0) e cinco grupos de trabalho verticais (GT1-5). , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / N. F. F. Ebecken - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante / Antônio Tadeu Gomes - Integrante / ROCHINHA, FERNANDO - Integrante / COUTINHO, ALVARO L.G.A. - Coordenador / Debora Pina - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante / Frederick Valentin - Integrante / Luis Landau - Integrante / Roberto Schaeffer - Integrante / Alexandre Salem Szklo - Integrante / Argimiro Resende Secchi - Integrante., Financiador(es): FAPERJ - Auxílio financeiro.
2020 - 2023

FONDA: Foundations of Workflows for Large-Scale Scientific Data Analysis, Descrição: FONDA investigates methods for increasing productivity in the development, execution, and maintenance of Data Analysis Workflows for large scientific data sets. We approach the underlying research questions from a fundamental perspective, aiming to find new abstractions, models, and algorithms that can eventually form the basis of a new class of future infrastructures for Data Analysis Workflows.Página: https://fonda.hu-berlin.de/Nome da Instituicao Parceira: DFG Collaborative Research Center 1404 at Humboldt-Universität zu BerlinParticipantes: COPPE-UFRJ, EUA, UK e diversas universidades da Alemanha.Programa: Mercator Fellow do DFG, Alemanha (Professor visitante). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Ulf Leser - Coordenador.
2020 - Atual

INRIA Associate Team: HPDaSc- High Performance Data Science, Descrição: Data-intensive science requires the integration of two fairly different paradigms: high-performance computing (HPC) and data science. HPC is compute-centric and focuses on high-performance of simulation applications, typically using powerful, yet expensive supercomputers whereas data science is data-centric and focuses on scalability and fault-tolerance of web and cloud applications using cost-effective clusters of commodity hardware.In the context of the SciDISC project (associated team 2016-2019) and the Inria Project Lab (IPL) HPC-BigData (2018-2022), we studied various architectures for integrating HPC and big data (post-processing, in-situ, in-transit) for applications in astronomy, life science and agronomy, and geoscience (oil gas). We learned major lessons, which are the basis for this new project: * Importance of realtime analytics to make critical high-consequence decisions, e.g. preventing useless drilling based on a drillers realtime data and realtime visualization of simulated data ; * Effectiveness of machine learning (ML) to deal with scientific data, e.g. computing Probability Density Functions (PDFs) over simulated seismic data using Spark; * Effectiveness of the Human-In-the-Loop (HIL) paradigm in combination with provenance data in scientific workflows, e.g. to avoid useless, long-duration computations in a supercomputer; * Significance of working closely with domain experts in order to interpret scientific data.This project addresses the grand challenge of High Performance Data Science (HPDaSc), by developing architectures and methods to combine simulation, ML and data analytics.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Eduardo Ogasawara - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Luiz M. R. Gadelha Jr. - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Fernando Alves Rochinha - Integrante / Valduriez, Patrick - Coordenador / Pacitti, Esther - Integrante / Daniel Cardoso Moraes de Oliveira - Integrante / Florent Masseglia - Integrante / Dennis Shasha - Integrante / Debora Pina - Integrante / Aline Paes - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante / Alexis Joly - Integrante / Christophe Pradal - Integrante / Rafaelli Coutinho - Integrante.
2019 - 2023

D-Interpret - Gerência de dados para auxiliar a explicação de resultados em aplicações de ciência de dados- Chamada MCTIC/CNPq No 28/2018 - Universal/Faixa C, Descrição: A área de ciência de dados caracteriza-se pelo uso de métodos científicos para validar hipóteses. Dados de diversos tipos e formatos são gerados e analisados por meio de algoritmos e sistemas específicos, voltados para a natureza dos dados em questão. Com o aumento do volume e da necessidade de análises específicas sobre dados de todos os tipos e formatos, surgiram diversos sistemas com processamento paralelo de alto desempenho voltados para essas especificidades que geram dados em arquivos e isolados entre si. Como resultado, temos hoje vários sistemas geradores de dados separados de sistemas de análise de dados que funcionam sem nenhum tipo de integração. Os resultados a serem usados na validação de hipóteses se tornam muitas vezes caixas-pretas de difícil investigação. Tentar buscar e relacionar fontes de dados envolvidas na obtenção do resultado após o processamento, além de custoso, pode não ser possível. Este projeto visa ao desenvolvimento de uma solução centrada em dados para facilitar análises de resultados de ciência de dados. A contribuição original do projeto está em se antecipar às análises, visando à interpretação de resultados. Pretende-se realizar a captura e representação de um mapa global de conjuntos de dados e suas transformações ao longo de programas paralelos de ciência de dados, com ênfase no domínio de dados científicos. Essa captura deve funcionar como um serviço a ser invocado por sistemas geradores de dados e resultados. Esses serviços de captura e registro não interferem na geração em si dos dados, são opcionais e a granularidade da captura e registro deve ser flexível. Como resultado, pretende-se gerar uma visão global, reduzida, do grande volume de dados distribuídos sendo gerado, junto à sua proveniência. Por meio desta visão global, dados podem ser analisados e monitorados durante e após a geração do resultado de validação da hipótese a ser verificada com a ciência de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (3) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel de Oliveira - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Debora Pina - Integrante / Flavia Delicato - Integrante / Paulo de Figueiredo Pires - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante.
2018 - 2022

Desenvolvimento de Metodologias de quantificação de incertezas aplicadas ao imageamento sísmico de meios anisotrópicos obtido através da Migração Reversa no Tempo, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 07/04/2021., Descrição: O objetivo geral pretende desenvolver e investigar metodologias para a avaliação do impacto de incertezas presentes nos dados de entrada e parâmetros de modelos (modelo de velocidades e parâmetros de Thompson) na construção computacional de imagens sísmicas por meio de Migração Reversa no Tempo (MRT) para meios acústicos com isotropia transversalmente vertical. Os elementos centrais para o objetivo de analisar a propagação de incertezas e construção de modelos reduzidos para MRT são:- Análise das técnicas de redução de modelos para campos estocásticos (velocidade do meio)- Implementação de esquemas ótimos de geração dos campos estocásticos- Desenvolvimento de um novo workflow de MRT com incertezasImplementação e otimização dos algoritmos de MRT em ambientes de computação de alto desempenho. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (6) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / josé luis drummond alves - Integrante / ROCHINHA, FERNANDO - Integrante / Debora Pina - Integrante / Liliane Kunstmann - Integrante., Financiador(es): Centro de Pesquisa e Desenvolvimento Leopoldo Américo Miguêz de Mello - Outra.
2018 - 2022

MonDataSim - Análise de dados de simulações computacionais por meio de monitoramento da execução, dados de proveniência e intervenções dinâmicas, Descrição: O projeto MonDataSim objetiva prover análise de dados científicos em larga-escala, baseada em monitoramento, visualização, consultas, etc. Tal solução prevê o desenvolvimento de arquiteturas de software e protótipos voltados para ambientes de computação paralela de alto desempenho combinados com técnicas de análise de dados em "Big Data". Diversos avanços têm sido realizados para apoiar a análise de dados científicos. No entanto, esse apoio se dá de forma isolada, seja para o monitoramento, seja para a visualização ou seja para a submissão de consultas analíticas a dados científicos. Apenas soluções baseadas em sistemas de workflows científicos têm se aproximado para fornecer uma solução integrada para essas três atividades, i.e. análise, monitoramento e visualização, ainda assim, de modo incipiente, muitas vezes não permitindo a interação ao longo da execução da simulação computacional. Neste projeto, propomos avançar os recursos disponíveis em sistemas de workflows científicos para esse apoio interativo, bem como propor soluções de monitoramento, visualização, e consultas analíticas por meio de um sistema mais leve que os de workflows, apenas cuidando da parte analítica e não da gerência de execução paralela.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador., Financiador(es): FAPERJ - Bolsa.
2017 - 2019

INRIA Associate Teams: SciDISC - Scientific data analysis using Data-Intensive Scalable Computing, Descrição: This project is an international collaboration project between Brazil and France, funded for three years by the French side. --Inria (France) supports "Associate Teams" to strengthen scientific collaboration between Inria project teams and top-level research teams worldwide. -- Data-intensive science requires the integration of two fairly different paradigms: high-performance computing (HPC) and data-intensive scalable computing (DISC). Spurred by the growing need to analyze big scientific data, the convergence between HPC and DISC has been a recent topic of interest. This project will address the grand challenge of scientific data analysis using DISC (SciDISC), by developing architectures and methods to combine simulation and data analysis. The expected results of the project are: new data analysis methods for SciDISC systems; the integration of these methods as software libraries in popular DISC systems, such as Apache Spark; and extensive validation on real scientific applications, by working with our scientific partners such as INRA and IRD in France and Petrobras and the National Research Institute (INCT) on e-medicine (MACC) in Brazil. https://www.inria.fr/en/associate-team/scidisc. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (8) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel de Oliveira - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Integrante / Porto, Fabio - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Pacitti, Esther - Integrante / Eduardo Ogasawara - Integrante / LIU, JI - Integrante / CAMATA, JOSÉ J. - Integrante / Florent Masseglia - Integrante / Dennis Shasha - Integrante., Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Cooperação., Número de produções C, T & A: 5
2016 - 2018

High Performance Computing for Energy (HPC4E), Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 28/02/2016., Descrição: COOPERAÇÃO BRASIL-UNIÃO EUROPEIA.This project aims to apply the new exascale HPC techniques to energy industry simulations, customizing them, and going beyond the state-of-the-art in the required HPC exascale simulations for differente energy sources: wind energy production and design, efficient combustion systems for biomass-derived fuels (biogas), and exploration geophysics for hydrocarbon reservoirs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Renato Elias - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Fernando Alves Rochinha - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante., Financiador(es): Rede Nacional de Ensino e Pesquisa - Auxílio financeiro.
2016 - 2017

Parallel Scientific Workflow Management Systems on GPU, Descrição: This project is an international collaborative project between Brazilian and French researchers, in the field of parallel workflow executions on GPU. The project is sponsored by FAPERJ in Brazil and UPMC (Sorbonne Universities) in France. The general objective of the project is on managing large-scale simulations in computational science. Due to its exploratory nature, several iterations evaluate a large space of parameter combinations spanning many tasks in parallel. Scientific workflow management systems can execute those simulations as a chain of activities (computer programs) and a dataflow between those activities. Workflow systems provide activity and dataflow management, parallel execution and register provenance data. However, there are several open challenges in exploring different models of parallelism during the workflow execution. Among the challenges we want to address the problem of optimization in parallel execution plan derivation, while taking advantage of different heterogeneous architectures (multi-core + accelerators). For example, general purpose (GP) GPU programming demands coupling highly parallel computing units with classic CPUs to obtain high performance. Heterogeneous systems lead to complex designs combining multiple paradigms and programming languages to manage each hardware architecture. We aim at lowering this complexity in parallel scientific workflow design by using dataflow and programming abstractions to represent the workflow specification. Underlying engines that are aware of the abstractions will have room to optimize the parallel execution plan. We are going to take advantage of two main programming abstractions to leverage workflow parallel execution. One abstraction comes from the Brazilian team, which is a dataflow algebra for the parallel execution of Map/Reduce operations, among others, in scientific workflows. The other abstraction, developed by the French team is SPOC, a library of parallel skeletons that offers high performances while efficiently easing development, including GPGPU programming. Our goal is to combine the semantics of the dataflow algebraic operations with the power of composition constructs of SPOC skeletons to obtain dynamic generation of parallel execution plans.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Daniel Cardoso Moraes de Oliveira - Integrante / emmanuel chailloux - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
2015 - 2019

Rede Avançada em Biologia Computacional (RABICÓ), Descrição: Pretende oferecer um conjunto de softwares com tecnologia moderna e atualizada para o desenvolvimento de aplicações que requerem alto poder computacional e recursos avançados de visualização científica, além de possibilitar a geração e o estímulo ao desenvolvimento da pesquisa de forma integrada com equipes multidisciplinares, para o estudo de problemas relacionados à saúde humana, animal, vegetal e ambiental, e principalmente, formar recursos humanos qualificados na Graduação e na Pós-Graduação. O projeto está organizado em torno de três áreas principais: Desenvolvimento de métodos e ferramentas em Biologia Computacional; Análise dos dados aplicados a modelos biológicos; Educação e formação de recursos humanos. Para o desenvolvimento desse projeto, duas principais linhas de pesquisa foram delineadas. A primeira envolvendo aspectos de desenvolvimento de metodologias científicas e ferramentas computacionais, área onde o LNCC e a COPPE/UFRJ possuem vasta experiência tanto na área de pesquisa como de ensino, e outra voltada à análise de dados aplicados a modelos biológicos de interesse dos grupos de pesquisa do Cbiot/UFRGS, do Departamento de Genética/UFRJ e do Instituto de Bioquímica Médica/UFRJ. Essas duas linhas são a base para a formação de recursos humanos, que é o foco desse projeto, e que tem um forte componente dos participantes das três Instituições.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Carla Ostoff - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Gadelha Jr., Luiz M.R. - Integrante / THOMPSON, FABIANO L. - Integrante / Ana Tereza R. Vasconcelos - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2015 - 2018

SciDataflow - Gerência de dados científicos e suas transformações, Descrição: Dados científicos sempre se caracterizaram por seu grande volume e complexidade. O avanço da disponibilidade armazenamento e processamento aumenta ainda mais o volume e a dificuldade em gerenciar esses dados. À medida que simulações computacionais são conduzidas, dados são transformados, caracterizando um fluxo de dados. Um workflow científico é composto por um conjunto de atividades e o fluxo de dados entre elas. Cada atividade pode ser um programa de computador que processa um conjunto de dados de entrada e produz um outro conjunto de dados de saída. O workflow científico se caracteriza por estabelecer uma série de dependências de dados onde a saída de uma atividade pode estar conectada à entrada de outra por meio de um enlace de dados. Pode-se associar, ao workflow científico, a proveniência da transformação dos dados, que pode ser caracterizada como o histórico da execução do workflow. Sistemas de Gerência de Workflows Científicos podem ser utilizados para modelar e orquestrar a execução paralela de seus experimentos em larga escala. Muitos avanços teóricos e práticos foram realizados no desenvolvimento de sistemas de workflows e a gerência de proveniência dos dados científicos. No entanto, esse apoio ainda é voltado para gerir o encadeamento e execução paralela dos programas e nem tanto para apoiar a análise do fluxo de dados científicos sendo gerados. Esses arquivos acabam por ficar isolados sem uma representação que os relacione para análise do fluxo. Uma das maiores dificuldades está em acompanhar a transformação de dados em larga escala ao longo da execução paralela do workflow. Este projeto visa ao desenvolvimento de soluções que apoiem a gerência desse fluxo de dados, oferecendo mecanismos de monitoramento, consulta aos dados científicos e interferência na execução do workflow.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa., Número de produções C, T & A: 7
2014 - 2021

Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha (BioTecMar), Descrição: O Brasil detém vasta área marinha, denominada em conjunto, como a Amazônia Azul (aprox. 4,5 milhões de Km2), onde habitam organismos de ocorrência restrita ao Brasil. Estes holobiontes (hospedeiro+microbiota) endêmicos são fonte potencial para descoberta de novas moléculas e produtos biotecnológicos. A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha compreende quatro projetos complementares e articulados, visando o desenvolvimento de temáticas de fronteira da biotecnologia marinha. O objetivo principal da rede é desenvolver pesquisa inovadora de fronteira nas áreas de biodiversidade, prospecção, genômica, pós-genômica (ômicas) e transferência para o setor produtivo.A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha desenvolve estudos pioneiros nas Ilhas Oceânicas, região costeira e mar profundo. Nossa meta é colocar o Brasil mais próximo da liderança internacional em pesquisa e tecnologia marinha. Parcerias estratégicas com empresas do Brasil e do exterior estão abrindo a possibilidade de desenvolvimento de produtos e processos, visando a produção de divisas para o nosso país. A Rede Nacional de Pesquisa em Biotecnologia Marinha esta estruturada em quatro grandes eixos temáticos e conta com grupos consolidados e emergentes das cinco regiões geográficas do Brasil compondo os diferentes eixos temáticos. Ao todo, estão envolvidos 20 programas de pós-graduação em áreas complementares do conhecimento em Biotecnologia Marinha e Ciências do Mar, incluindo programas considerados de excelência pela CAPES (notas 6 e 7) e programas novos e em consolidação. A equipe compreende pelo menos 120 pesquisadores (22 pesquisadores de produtividade do CNPq) e estudantes de laboratórios que contam com tecnologia de ponta nas temáticas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Gadelha Jr., Luiz M.R. - Integrante / MEIRELLES, PEDRO MILET - Integrante / FRANCINI-FILHO, RONALDO BASTOS - Integrante / DE MOURA, RODRIGO LEÃO - Integrante / AMADO-FILHO, GILBERTO MENEZES - Integrante / BASTOS, ALEX CARDOSO - Integrante / PARANHOS, RODOLFO PINHEIRO DA ROCHA - Integrante / REZENDE, CARLOS EDUARDO - Integrante / SWINGS, JEAN - Integrante / SIEGLE, EDUARDO - Integrante / SALOMON, PAULO S. - Integrante / VALLE, ROGÉRIO A.B. - Integrante / PEREIRA, RENATO CRESPO - Integrante / KRUGER, RICARDO HENRIQUE - Integrante / THOMPSON, CRISTIANE - Integrante / THOMPSON, FABIANO L. - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Bolsa / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2014 - 2017

Intel® Parallel Computing Center at NACAD/COPPE/UFRJ, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho em 10/08/2016., Descrição: The Intel Parallel Computing Center at COPPE, the first in Latin America, is in its High Performance Computer Center (NACAD). NACAD?s mission is to foster multidisciplinary research on HPC, providing high quality services to COPPE and the Brazilian community. The first project within Intel IPCC?s program is focused on improving seismic imaging for oil and gas. This is on the forefront of HPC and Parallel Computing, exhausting available resources on large clusters, usually equipped with coprocessors, such as Intel?s Xeon Phi?. Seismic simulations require fine-tuned codes and extensive optimization, given the enormous amount of required processing time and data generated in typical industrial applications. Recently another complexity layer has been added, the uncertain character of velocity models and parameters of the underlying mathematical models. This has the potential to increase manifold not only the computational effort to generate the uncertain images, but also the data, since several runs will be necessary to sample with a proper method the stochastic space. Key to the success of this new strategy is highly optimized codes, making use of the utmost techniques in code optimization and tuning, parallel I/O and related enabling technologies on managing the execution of hundreds of jobs on large clusters. Upon successful outcome of this research, we can make a significant impact on the decision-making workflow of Oil and Gas industry. https://software.intel.com/en-us/articles/intel-parallel-computing-center-at-coppe. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Alvaro Luiz Gayoso de Azeredo Coutinho - Coordenador / Fernando Alves Rochinha - Integrante.
2014 - 2015

User-Steering Phylogenetic Workflows in the Cloud - Windows Azure for Research Proposal, Descrição: This research aims at helping monitoring large-scale parallel execution of bioinformatics phylogenetic analysis workflow in the cloud. These workflows may be deployed as services and its real-time provenance can be queried during the execution so that the scientist can take actions like staging out part of the results such as a phylogenetic tree for visualization.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante / Oliveira, Daniel - Integrante., Financiador(es): Microsoft Corporation - Outra.
2013 - 2015

TargFlow: Descoberta de Alvos Potenciais para Desenho de Novas Drogas por meio de Workflows Científicos: FAPERJ: Pós-Doutorado Nota 10, Descrição: Este projeto de supervisão de pós-doutorado está contmplado dentro do edital FAPERJ: Pós-Doutorado Nota 10 para a pesquisa de Kary Ocana. O projeto trata da gerência de dados de proveniência e tarefas de experimentos científicos em larga escala, fazendo uso de Sistemas de Gerência de Workflows Científicos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Kary A. C. S. Ocaña - Integrante.
2012 - 2015

HOSCAR - High performance cOmputing and SCientific dAta management dRiven by highly demanding applications, Edital HPC, INRIA/CNPq, Descrição: The HOSCAR project is a CNPq - INRIA collaborative project between Brazilian and French researchers, in the field of computational sciences. The project is also sponsored by the French Embassy in Brazil. The general objective of the project is to setup a multidisciplinary Brazil-France collaborative effort for taking full benefits of future high-performance massively parallel architectures. The targets are the very large-scale datasets and numerical simulations relevant to a selected set of applications in natural sciences: (i) resource prospection, (ii) reservoir simulation, (iii) ecological modeling, (iv) astronomy data management, and (v) simulation data management. The project involves computer scientists and numerical mathematicians divided in 3 fundamental research groups: (i) numerical schemes for PDE models (Group 1), (ii) scientific data management (Group 2), and (iii) high-performance software systems (Group 3). Several Brazilian institutions are participating to the project among which: LNCC (Laboratório Nacional de Computação Científica), COPPE/UFRJ (Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós-Graduação e Pesquisa de Engenharia/Alberto Luiz Coimbra Institute for Graduate Studies and Research in Engineering, Universidade Federal do Rio de Janeiro), INF/UFRGS (Instituto de Informática, Universidade Federal do Rio Grande do Sul) and LIA/UFC (Laboratórios de Pesquisa em Ciência da Computação Departamento de Computação, Universidade Federal do Ceará). The French partners are research teams from several INRIA research centers.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Philippe Olivier Alexandre Navaux - Integrante / Pedro Leite da Silva Dias - Coordenador / Stéphane Lanteri - Integrante / Rossana Andrade - Integrante / Antônio Tadeu Gomes - Integrante.
2012 - 2014

Gerência de experimentos guiada por proveniência, Edital Gdes Desafios R$ 227.292,00, Descrição: O contexto do projeto está explicitamente identificado do documento "Grandes Desafios" da SBC (2006), no desafio 2 onde é dito que : ?O objetivo deste desafio é criar, avaliar, modificar, compor, gerenciar e explorar modelos computacionais para todos esses domínios e aplicações.? Abordamos esse desafio no projeto GExp (proc. 551013/2007-9), dentro do edital Edital MCT/CNPq/CT-INFO no 07/2007 - PD&I-TI. A todas essas ações que evolvem os modelos computacionais dos domínios e aplicações do desafio estamos chamando de "ciclo de vida do experimento científico". Os resultados positivos, nos levaram a propor uma continuidade ao apoio à gerência dos experimentos científicos em larga escala. No projeto GExp desenvolvemos processos, técnicas, algoritmos e software de apoio às fases de composição, execução e análise. Porém, devido à complexidade do desafio 2, essas soluções, embora concretas e promissoras, ainda estão longe de resolver o desafio previsto para essa década. Neste novo projeto damos continuidade ao apoio já desenvolvido e reforçamos a ênfase à representação e gerência das informações relativas às três fases do ciclo de vida do experimento. A proveniência pode ser vista como um dos principais auxílios conceituais para criar, modificar, compor e gerenciar os modelos computacionais do Desafio 2 dos ?Grandes Desafios? da SBC. Essa gerência de proveniência envolve varios desafios, em particular a representação da proveniência nas diversas fases do ciclo de vida e seu correspondente relacionamento. Uma das dificuldades está na associação dos dados de proveniência do experimento conceitual com os dados de proveniência do experimento executado. Outro desafio está relacionado a representação da proveniência de recursos distribuídos envolvendo o uso de ambientes de alto desempenho como grandes clusteres e nuvens computacionais. Na fase de execução, ale&#. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Leonardo Murta - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante / Alexandre de Assis Bento Lima - Integrante / Vanessa Braganholo - Integrante.
2012 - 2014

GExProv - Gerência de experimentos científicos guiada por dados de proveniência, Cientista do Estado FAPERJ, Descrição: A evolução da ciência da computação nas últimas décadas permitiu a exploração de novos tipos de experimentos científicos baseados em simulação assistida por computadores, os quais são comumente conhecidos como experimentos científicos. Com o aumento do desempenho dos computadores, foi possível aumentar a complexidade dos modelos tilizados nos experimentos científicos. Aliado a isso, os dados disponíveis para os experimentos também vêm crescendo aumentando ainda mais a complexidade dos experimentos científicos. Tecnologias bem sucedidas na área de negócios vêm sendo adaptadas para apoiar computacionalmente os experimentos científicos. Dois exemplos a serem citados são os sistemas de bancos de dados e os sistemas de workflows. Pesquisadores da área de bancos de dados vêm buscando soluções ao problema da gerência de dados científicos em consonância com os processos que os analisam, manipulam e que acabam por gerar mais dados. A descoberta científica baseada em uso intensivo de dados foi apontada como o quarto pilar da ciência. Um experimento científico típico envolve a execução do encadeamento de programas inúmeras vezes, explorando parâmetros. Apoiar o controle dessa execução provê uma avaliação sistemática de parâmetros e casos de teste. Além disso, dados de proveniência registram os passos de execução do encadeamento de programas associados aos dados gerados, permitindo uma análise do comportamento geral do experimento. A longo prazo, tem-se uma base de dados de execução de experimentos para análises mais globais e guiar futuras execuções. A proveniência pode ser vista como um dos principais auxílios conceituais para. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.
2012 - 2013

SWfP2P: Gerência de workflows centrados em dados sobre nuvens híbridas P2P - Faperj-Inria - R$ 37.615,53, Descrição: Programa: Cooperação FAPERJ/INRIA Edição: E_24/2010 - Cooperação Bilateral FAPERJ/INRIA As aplicações científicas modernas nos domínios da agronomia, bioinformática, física e meio ambiente lidam com uma quantidade imensa de dados experimentais, produzidos a partir de observações empíricas e de simulação. Tais dados devem ser processados (corrigidos, transformados e analisados) intensivamente, de modo a gerar novas conclusões, provar teorias científicas e produzir conhecimento. Experimentos e análises científicos são tipicamente organizados por meio de workflows, envolvendo simulações complexas e diferentes códigos executáveis (programas, scripts, etc.). Combinar sistemas de workflows com ambientes de computação de alto desempenho para melhorar vazão e desempenho por meio de paralelismo ainda é considerado como um grande desafio. Em particular, os atuais ambientes computacionais de desenvolvimento de workflows apresentam padrões limitados para paralelização de dados. Tal limitação torna a automação e a capacidade de executar de forma eficiente e paralela grandes conjuntos de dados numa atividade complexa, o podendo reduzir significativamente o tempo de execução de um workflow. A natureza colaborativa da gerência de dados científicos pode também criar dificuldades. Outra dificuldade é prover gerência de proveniência de dados, função que permite registrar metadados críticos sobre os experimentos (dados de entrada, parâmetros, processos, etc.) para auxiliar no entendimento dos resultados obtidos pelo cientista, ou no reuso de algumas partes do workflow. No projeto SwfP2Pcloud pretendemos endereçar todos estes problemas. A abordagem proposta concentra-se em workflows centrados em dados, capitalizando nos pr. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Porto, Fabio - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Pacitti, Esther - Integrante / Alexandre Assis B. Lima - Integrante / Hinde Bouziane - Integrante., Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ - Auxílio financeiro.
2012 - 2013

Apoio computacional ao desenvolvimento científico em larga escala, Universal 14/2011 - R$ 144.000,00, Descrição: A motivação principal desse projeto está no apoio computacional ao desenvolvimento de científico em larga escala. Mais especificamente visamos a enfrentar os desafios na gerência dos recursos distribuídos inerentes ao desenvolvimento de ciência hoje em áreas como bioinformática e de engenharia do petróleo. Trabalhos existentes tendem a tratar os dados separadamente do encadeamento dos processos científicos, ou ainda sem dar atenção ao processamento paralelo. Ao longo da experimentação, os cientistas necessitam desempenhar diversas atividades, e algumas delas estão relacionadas ao encadeamento de programas usados durante as simulações que demandam alto poder computacional. Cada execução de programa pode produzir uma coleção de dados com determinada sintaxe e semântica. Esta coleção de dados pode ser usada como entrada para o próximo programa a ser executado no fluxo. Consideramos que os dados de proveniência podem ser a chave para o apoio ao ciclo de vida do experimento científico. Mattoso et al. (2010) definem o ciclo de um experimento científico como sendo formado por três fases: composição, execução e análise. A composição é a fase que trata da definição, edição e manipulação dos workflows. Estes workflows são submetidos à execução para, posteriormente, terem os resultados das suas diferentes execuções analisados a partir de seus dados de proveniência (Freire et al. 2008). O tratamento dado à proveniência de experimentos científicos é parcialmente obtido por Sistemas de Gerência de Workflows Científicos (SGWfC). A gerência da proveniência é feita atrelada a um workflow específico e sem considerar os recursos distribuídos durante a execução paralela do experimento. Assim, gerenciar os dados de proveniência ao longo do ciclo de vida, envolvendo aspectos de execução distribuída de vários workflows associados ao experimento ainda é um problema longe de ser resolvido. Nesse projeto, visamos dar continuidade aos resultados obtidos para dar ênfase: à geração automátic. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador.
2010 - 2013

Dataluge - Gerência de Dados e Tarefas em Larga Escala, Descrição: O grande volume de dados e tarefas que representam experimentos científicos requerem o uso de ambientes de computação com processamento de alto desempenho (PAD). Esses ambientes também vêm evoluindo em larga escala e em novas arquiteturas. Vêm surgindo grids e nuvens de computação (cloud computing)com com milhares e milhões de unidades de processamento. O uso desse novo ambiente computacional de PAD apresenta muitos desafios. Esses desafios estão relacionados com a gerência de recursos em larga escala (tanto de processadores quanto de dados e tarefas). Nessa escala, não se pode assumir que todos os nós estarão em pleno funcionamento e torna-se necessário se preparar para nós que saem e entram no sistema. Dentre as dificuldades dos ambientes PAD, podemos destacar o alto custo e complexidade dos supercomputadores, a espera em filas de componentes de grid e a abordagem proprietária das nuvens computacionais. Essa complexidade tem levado ao uso de novas abordagens híbridas envolvendo uma combinação desses ambientes, como, por exemplo, uma nuvem híbrida. O uso desses ambientes requer novos algoritmos de fragmentação de dados e tarefas, de escalonamento, de caching, de tolerância a falhas e de agregação de resultados, além de testes de avaliação. Além disso, devido à larga escala, a incerteza de dados, em especial ao analisar os dados de proveniência dos experimentos científicos, deve ser considerada.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Fabio Porto - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante / Eduardo Almeida - Integrante / Marcos Sunye - Integrante / Gerson Sunye - Integrante / Zohra Bellansene - Integrante., Número de produções C, T & A: 2
2010 - 2011

CiclExp - Apoio ao Ciclo de vida de Experimentos científicos, Universal, R$ 122.000,00, Descrição: Para que experimentos científicos em larga escala possam ser gerenciados, é ne-cessário que um conjunto de funcionalidades esteja presente. Dentre estas, estão o apoio à concepção dos workflows científicos e sua posterior instanciação num SGWfC (Sistema de Gerência de Workflows Científicos), a reutilização de workflows previamente concebidos por outros cientistas, o controle sobre a evolução das diferentes versões dos workflows e a coleta de informações que permitam identificar a proveniência dos dados gerados pela execução dos workflows científicos. Em particular é muito importante que a exploração visual de dados resultantes de workflows esteja associada a dados de proveniência do workflow. É fundamental que essas funcionalidades estejam atreladas ao experimento científico que está sendo conduzido por uma equipe de cientistas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Claudia Maria Lima Werner - Integrante / Leonardo Murta - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante.
2009 - 2011

"Equipes Associées" : SARAVA- P2P data access for online communities, Descrição: Programme INRIA "Equipes Associées" - Colaboração Internacional FR-BR The general problem we address is P2P data sharing for online communities, by offering a high-level network ring across distributed data source owners. The major advantage of P2P is a completely decentralized approach to data sharing which does not require centralized administration. Users may be in high numbers and interested in different kinds of collaboration and sharing their knowledge, ideas, experiences, etc. Data sources can be in high numbers, fairly autonomous, i.e. locally owned and controlled, and highly heterogeneous with different semantics and structures. What we need then is new, decentralized data management techniques that scale up while addressing the autonomy, dynamic behavior and heterogeneity of both users and data sources. In this context, we focus on two major problems: query processing with uncertain data and management of scientific workflows. The two teams involved in this project have a long experience of success collaboration (in previous CNPq-INRIA and CAPES-COFECUB projects) and complementary expertise which make us quite confident in how to address the problems.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Eduardo Ogasawara - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Coordenador / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Reza Akbarinia - Integrante., Financiador(es): Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 1
2007 - 2009

GExp- Gerência de experimentos científicos em larga escala, Edital Gdes Desafios - R$ 366.549,76, Descrição: Diversas áreas científicas, tais como bioinformática e engenharia de petróleo, necessitam de meios para a execução simulada de experimentos. Em sua grande maioria, esses experimentos consistem da concatenação de programas e dados, que são repetidamente executados para testar hipóteses por meio da variação de parâmetros, dados, filtros, etc.. Uma ferramenta que apenas auxilie a concatenação de programas e dados não é suficiente para tratar a complexidade imposta pelos problemas a serem analisados. Faz-se necessário um sistema que gerencie a composição e execução de processos e dados num fluxo, que pode ser chamado de workflow científico. Mesmo nos casos onde sistemas de gerência de workflow científico são empregados, o apoio ainda é incipiente em três principais etapas: concepção, execução e análise. Durante a etapa de concepção, as tomadas de decisão quanto à estruturação do próprio workflow ocorrem de forma ad-hoc. Além disso, alguns fragmentos de workflow se repetem em outros workflows, o que passa despercebido pelos cientistas, gerando retrabalho e baixa qualidade do workflow resultante. Durante a etapa de execução, podem ser observadas necessidades de aumento de desempenho, o que pode ser atenuado via distribuição e paralelismo de recursos computacionais. Contudo, a transformação de sistemas seqüenciais em sistemas paralelos não é trivial, em especial para sistemas legados. Além disso, em diversas situações se torna necessário o acompanhamento on-line dos resultados parciais da execução do workflow. Finalmente, durante a etapa de análise, a maior necessidade consiste na identificação da razão de existência de determinados resultados, levando em consideração tanto os dados e parâmetros de entrada do workflow, quanto a configuração interna do workflow que transformou esses dados. Desta forma, o objetivo deste projeto é elaborar e aplicar técnicas de Banco de Dados e Engenharia de Software no contexto de experimentos científicos para tratar os problemas discutido. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Claudia Maria Lima Werner - Integrante / Leonardo Murta - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Guilherme Horta Travassos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 22
2007 - 2009

Proveniência de dados em experimentos científicos, Edital Universal - R$ R$ 40.200,00, Descrição: Na medida em que aumentam o armazenamento de formatos heterogêneos de dados, a natureza distribuída dos workflows e a necessidade de prover um caminho integrado para visualizar dados das diferentes etapas do experimento, determinadas questões se tornam cada vez mais importantes. São elas: quando se deve capturar o dado ou se este deve ser armazenado? Qual dado deve ser incluído? Onde e como armazenar esse dado? Mesmo decidindo a questão de armazenamento dos dados surgem os aspectos de proveniência associada aos experimentos. Um dos objetivos é obter uma base de experimentos e preservar a memória corporativa científica. A modelagem da proveniência visa a responder perguntas genéricas sobre o experimento do tipo: Que análises estão disponíveis ? Como unificar e resumir os conhecimentos gerados ? Como consultar uma base de Experimentos ? Quais projetos envolvem de alguma forma dados com a característica X ? Quais experimentos usam o programa X independente da versão ? Ou ainda visa responder questões mais específicas como: De onde veio esse dado ? De onde veio essa imagem ? Com que parâmetros ela foi gerada ? Qual a diferença no processo utilizado para gerar essas duas imagens ? Que versão do programa X foi usada para executar o workflow Y ?. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (3) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador., Número de produções C, T & A: 16
2006 - 2008

Gridata- Gerência de Dados em Grids, CNPq/INRIA - R$ 80.000, Descrição: O projeto Gridata, lida com o problema geral de computação de dados em Grids, com várias aplicações e recursos de dados distribuídos em uma rede de larga escala. Aplicações e bancos de dados são autônomos, isto é, localmente controlados, e altamente heterogêneos em tamanho e complexidade. O gerenciamento e transparência de acesso a tais recursos em um ambiente altamente distribuído, com uma boa relação entre custo/desempenho é um problema difícil. O que se precisa são técnicas de computação distribuída que escalem para configurações muito grandes, e ao mesmo tempo tratem da autonomia, dinâmica e heterogeneidade dos recursos. Dado este cenário, abordamos três problemas importantes: (i) processamento eficiente de consultas que envolvem vários bancos de dados e aplicações, (ii) execução eficiente de serviços Web, envolvendo materialização de dados e acesso a bancos de dados semi-estruturados, e (iii) processamento eficiente de aplicações genômicas envolvendo grandes massas de dados. Baseado nesses problemas, definimos três atividades principais no projeto para resolvê-los. Todas elas têm em comum uma arquitetura altamente distribuída. Devido à este fato, todas apresentam distribuição de dados e aplicações. Apesar disso, as atividades têm focos diferentes. Uma foca mais em consultas, outra em XML, e outra em bioinformática. As tarefas são as seguintes: (i) Processamento Paralelo de Consultas; (ii) Materialização de Documentos XML distribuídos; e (iii) Aplicações Genômicas e Distribuição de dados. Para atingir nossos objetivos, pretendemos ter os participantes do projeto trabalhando entre as três principais atividades do projeto. Essas atividades compartilham os desafios da arquitetura P2P do Gridata, e as soluções para replicação de dados, instabilidade dos nodos, e estratégias de otimização que também podem ser intercaladas entre as 3 atividades. Portanto, planejamos desenvolver as atividades em paralelo e trocar resultados parciais para melhorar. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Gabriela Ruberg - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Alexandre Andrade - Integrante / Daniela Pereira - Integrante / Claudio Ferraz - Integrante / Ioana Manolescu - Integrante / Sergio Lifschitz - Integrante / Nelson Kotowski - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro / Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique - Siège - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 36
2005 - 2007

CompWS- Edital Universal, R$ 37.000,00, Descrição: CompWS - Gerência e Composição de Serviços: Web e Grid Técnicas de distribuição e paralelismo em bancos de dados vêm sendo objeto de pesquisas recentes, obtendo resultados bastante significativos no aumento de desempenho de aplicações com grandes volumes de dados. Entretanto, a demanda por técnicas de gerência de dados distribuídos vem crescendo, ao mesmo tempo em que surgem cenários distintos de processamento distribuído e paralelo. Dentre esses cenários destacamos a Web, Clusters de PCs e Grids computacionais. Nesses cenários, as técnicas que vêm sendo empregadas com sucesso em Sistemas de Banco de Dados Distribuídos e Heterogêneos (SBDDH) não se aplicam diretamente. Uma das grandes diferenças reside na autonomia total das fontes de dados distribuídas. Um dos desafios consiste na gerência de metadados que não fazem parte de um sistema global como em SBDDH. Outro problema relevante está na gerência das aplicações (programas) e na composição dessas aplicações (workflows). O objetivo principal deste projeto está na geração de novas técnicas de gerência de recursos distribuídos para os dois ambientes, a saber, Web e Grids. Esses recursos envolvem gerência de dados, execução de programas e workflows, aprofundando e estendendo resultados obtidos em projetos anteriores. Dentre as novas técnicas de gerência de recursos distribuídos, daremos ênfase à eficiência em: (i) processamento de consultas em bases de dados XML distribuídas; (ii) composição de serviços Web e (iii) gerência e execução de workflows científicos. Dado o sucesso da tecnologia de serviços Web as plataformas recentes de grid vêm adotando o mesmo padrão de invocação de serviços (OGSA- Open Grid Services Architecture). Um experimento simples da equipe pode verificar a compatibilidade entre as duas tecnologias. Dessa forma, nossas pesquisas em serviços Web e grid tendem a convergir. Para atingir os objetivos, pretende-se montar um laboratório específico para ambientes de serviços Web (WS) e Grid. Nesse ambi. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (4) Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 39
2004 - 2007

DAAD - Cooperação Internacional, Capes/Cofecub, R$ 100.000,00, Descrição: O projeto DAAD (Distributed Computing with Autonomous Applications and Databases - Computação Distribuída com Aplicações e Bancos de Dados Autônomos) envolve a cooperação internacional entre o Brasil e a França, sendo coordenado na França pelo Prof. Patrick Valduriez. o objetivo geral é processar de modo eficiente, consultas que envolvam várias bases de dados e aplicações. A eficiência pode ser obtida ao se explorar o paralelismo e o balanceamento de carga da arquitetura ponto a ponto (peer to peer). Isso requer a extensão de técnicas de banco de dados em duas direções. A primeira se baseia fundamentalmente na replicação tanto das aplicações quanto das bases de dados para aumentar o balanceamento de carga. Para tanto é necessário desenvolver novas técnicas de replicação para esse contexto, com algoritmos eficientes para técnicas de atualização que mantêm a consistência das réplicas. Além disso, será necessário estender as técnicas tradicionais de projeto de bases de dados distribuídas para alocar bases de dados e aplicações de forma dinâmica. A segunda direção trata da extensão de técnicas de processamento de consultas para esse contexto de modo a explorar replicação e paralelismo para aumentar o balanceamento de carga e explorar relacionamentos de dependência entre os dados, para otimização de execução de funções complexas. Para isso, pretendemos utilizar técnicas de aproveitamento de cache e otimização dinâmica de consultas. Uma das dificuldades da extensão dessas técnicas nessas duas direções está no compromisso de preservar a autonomia e a heterogeneidade das aplicações e dos bancos de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / A.A. Lima - Integrante / Esther Pacitti - Integrante / Patrick Valduriez - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Camille Furtado - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro / Comitê Français d?Évaluation de la Coopération Universitaire avec le Brésil - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 28
2002 - 2005

ClusterMiner - Edital CT-Info, R$ 500.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info, vigência 12/2002-06/2005. O objetivo do projeto é desenvolver o ambiente ClusterMiner que deverá permitir o desenvolvimento de novas aplicações em diversas áreas estratégicas resultando em novas tecnologias de bancos de dados e extração de conhecimento em grandes massas de dados em arquiteturas paralelas. Dentre as novas tecnologias de bancos de dados destacamos os servidores de aplicação de banco de dados sobre clusters de PCs. Nestes servidores, a autonomia das aplicações e das bases de dados deve ser mantida. Isto significa que as aplicações e os bancos de dados devem sofrer uma interferência (modificações) mínima na migração de um ambiente seqüencial para um cluster. Dentre as novas tecnologias de extração de conhecimento em grandes massas de dados destaca-se a Mineração de Texto (MT). Ao contrário da Mineração de Dados (MD) tradicional, o foco em Mineração de Texto MT está em dados não-estruturados ou semi-estruturados. Ao utilizar técnicas modificadas da MD tradicional na MT descobrem-se padrões em coleções de textos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (8) / Doutorado: (12) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 40
2001 - 2003

KIWI Integração de Informações na Web (Key Technologies for the integration of web information, Descrição: Projeto de Colaboração França-Brasil - EDITAL ProTeM-CC/INRIA-2000 - Coordenacao Marta Mattoso (BR) e Patrick Valduriez (FR)Este projeto tem como objetivo principal desenvolver uma infraestrutura, com tecnologias de base, para prover serviços de integração de informações na Web. As técnicas envolvem o gerenciamento de: metadados, workflow, replicação de dados, dados semi-estruturados e processamento de consultas. Este projeto terá como base para arquitetura de integração, o sistema de middleware Le Select, desenvolvido no INRIA. Interações anteriores bem sucedidas entre as equipes do Brasil e da França, apontam para a troca significativa de experiências entre as duas equipes no presente projeto.Os serviços serão desenvolvidos na forma de protótipos, passíveis de incorporação a aquiteturas de integração na web em geral. Os resultados serão validados em aplicações científicas como por exemplo o monitoramento de biofenômenos causadores de corrosão na produção de petróleo no CENPES/Petrobrás e controle de poluição aérea no projeto europeu Decair. Além disso, os serviços básicos gerados são também úteis à aplicações como educação a distância, trabalho cooperativo distribuído e comércio eletrônico de um modo geral. As tecnologias geradas no projeto podem ser transferidas para a indústria através de novos serviços para a web, desta forma contribuindo para o surgimento da sociedade de informação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (2) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / Ana Maria Carvalho Moura - Integrante / Maria Luiza Machado Campos - Integrante / Simon, Eric - Integrante / Tanaka, Asterio - Integrante / Valduriez, Patrick - Integrante / Fabret, Françoise - Integrante / Llirbat, François - Integrante / Melo, Rubens - Integrante / Pacitti, Esther - Integrante / Maurício Carvalho dos Santos - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal do Rio de Janeiro - Auxílio financeiro.

Projetos de desenvolvimento

2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters. . , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
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ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters. . , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
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ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante.Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 10 / Número de orientações: 2
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro / Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 12
2005 - 2006

ParGRES - Edital Software Livre, R$ 231.000,00, Descrição: Projeto aprovado no edital CT-Info/ Software Livre: MCT / FINEP 01/ 2003. O objetivo geral é desenvolver um software para explorar o paralelismo de dados em sistemas de banco de dados de software livre. Nossa solução visa adotar técnicas simples de processamento paralelo, aliadas ao poder de processamento de um cluster, com cada nó executando o Sistema de Bancos de Dados livre PostgreSQL para obter um bom desempenho no processamento de consultas que são de leitura intensiva. Com o crescente volume de dados sendo manipulado por sistemas de Tecnologia da Informação, diversas empresas têm tido dificuldade em atender ao correspondente aumento nos custos de hardware e de software de sistemas de banco de dados. Devido ao alto custo de ambientes computacionais com grande poder de processamento, uma alternativa mais barata é a utilização de redes de computadores de alto desempenho interligando servidores de médio porte (formando os atualmente denominados "clusters") aliados a modelos de computação distribuída. Porém, os custos de software para processar grandes massas de dados são muito altos, mesmo para clusters. Alguns softwares proprietários de fabricantes de SBD já oferecem recursos que permitem a exploração do processamento paralelo em operações de banco de dados sobre clusters. Entretanto, além de esses recursos terem várias limitações, como não explorar a junção paralela, esses produtos têm custos extremamente elevados. Embora existam diversos SBDs livres já consolidados no mercado, estes não oferecem recursos para explorar o potencial de processamento paralelo de consultas em clusters.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marta Lima de Queiros Mattoso - Coordenador / F. Baião - Integrante / A.A. Lima - Integrante / Marta Mattoso - Integrante / Vanessa P. Braganholo - Integrante / Geraldo Zimbrão - Integrante / Albino A. Aveleda - Integrante / Bernardo Miranda - Integrante / Bruno Kinder Almentero - Integrante / Marcelo Nunes Costa - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro / Itau Tecnologia S/A - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 12

Prêmios

2025

Menção Honrosa por uma das três melhores teses DSc no Concurso de Teses e Dissertações do XXXX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - orientação de Débora Pina (PESC/COPPE/UFRJ), SBC.

2024

Best long paper, DEEM 24: Proceedings of the Eighth Workshop on Data Management for End-to-End Machine Learning, artigo: "DLProv: A Data-Centric Support for Deep Learning Workflow Analyses", ACM SIGMOD.

2024

Prêmio SBC de Mérito Científico, Sociedade Brasileira de Computação.

2024

Best long paper, SBBD, Prêmio José Mauro Castilho, 39o. Simp Bras Bancos de Dados, Sociedade Brasileira de Computação.

2021

Best Paper 7th Int Conf on Internet of Things, Big Data and Security (IoTBDS), Artigo "A Real-Time and Energy-Aware Framework for Data Stream Processing in the Internet of Things".

2021

Cientista do Estado do Rio de Janeiro, Faperj.

2021

Best Demo XXVI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, SBC.

2021

Menção Honrosa por uma das três melhores teses DSc no Concurso Bianual de Teses e Dissertações do XXXVI Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados - orientação de Renan Souza (PESC/COPPE/UFRJ), SBC.

2020

Melhor artigo da trilha de Pós-Graduação da VI Escola Regional de Alto Desempenho do Rio de Janeiro - Artigo "Apoio à Utilização de Análise de Dados em Aplicações CSE por meio de Contêineres", Sociedade Brasileira de Computação.

2019

Melhor Tese de Doutorado no Concurso Bianual de Teses do XXIV Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados- Orientação de Vítor Silva Souza (PESC/COPPE/UFRJ), SBC.

2018

Menção Honrosa com o artigo "Análise Online de Dados de Proveniência e de Domínio de Aplicações Spark com SAMbA", no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, SBC.

2018

Cientista do Estado do Rio de Janeiro, Faperj.

2017

Melhor Dissertação de Mestrado no Concurso Bianual de Teses e Dissertações do XXXII Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados- Orientação de Renan F. Souza no PESC/COPPE/UFRJ, SBC.

2017

Menção Honrosa com o artigo: "Spark Scalability Analysis in a Scientific Dataflow" no Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, SBC.

2017

Menção Honrosa pelo artigo "Análise de Dados Científicos: uma Análise Comparativa de Dados de Simulações Computacionais" no XXXII Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, Sociedade Brasileira de Computação.

2015

2o melhor artigo do XIV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação, Sociedade Brasileira de Computação.

2015

Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.

2015

Melhor Tese de Doutorado no Concurso de Teses do XXX Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados- Orientação de Jonas Furtado Dias no PESC/COPPE/UFRJ, SBC.

2015

Cientista do Estado do Rio de Janeiro, FAPERJ.

2015

Menção Honrosa pelo artigo "Uma Abordagem para Publicação de Dados de Proveniência de Workflows Científicos na Web Semântica" no XXX Simpósio Brasileiro de Banco de Dados, Sociedade Brasileira de Computação.

2012

Cientista do Estado do Rio de Janeiro, Faperj.

2012

Melhor artigo no Workshop on Cloud Computing and Scientific Applications, junto ao CCGrid, IEEE/ACM, prêmio financiado pela DELL Inc.

2012

Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.

2012

Menção Honrosa na Jornada de Iniciação Científica da UFRJ - Orientação de Pedro H.Cruz Caminha, UFRJ, Selecionado entre os 10 de um total de 638 trabalhos do CT.

2011

Homenageada da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ,, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.

2011

Prêmio do Concurso de Teses Marechal-do-Ar Casimiro Montenegro Filho, Orientação de doutorado de Sergio Serra da Cruz, Secretaria de Assuntos Estrateégicos da Presidência da República.

2009

Primeiro Lugar na Sessão de Posteres do SBBD - Desenvolvimento de Estruturas de Controle Explícito para o SGWfC VisTrails, SBC.

2009

Melhor artigo no Colibri - Colóquio em Informática: Brasil / INRIA, Cooperações, Avanços e Desafios, SBC/INRIA.

2009

Menção Honrosa na Jornada de Iniciação Científica da UFRJ - Orientação de Fernando Seabra Chirigatti, UFRJ, Selecionado entre os 10 de um total de 500 trabalhos..

2009

Paraninfa da turma de Engenheiros de Computação e Informação da UFRJ, Escola Politécnica de Engenharia da UFRJ.

2008

Melhor artigo apresentado por estudante, Melissa Paes, no VecPar - High Performance Computing for Computational Science.

2007

Primeiro Lugar na Sessão de Demonstrações do SBBD - Um Mediador para o Processamento de Consultas sobre Bases XML Distribuídas, SBC.

2005

Terceiro Lugar na Sessão de Demonstrações do SBBD - ParGRES: Middleware para Processamento Paralelo de Consultas OLAP em Clusters de Banco de Dados, SBC.

2005

Homenageada pela contribuição à área de Bancos de Dados, Comissão Especial de Bancos de Dados, SBC.

2000

Cientista Jovem do Estado do Rio de Janeiro, FAPERJ - Fundação de Amparo à Pesquisa no Rio de Janeiro.

Histórico profissional

Endereço profissional

Universidade Federal do Rio de Janeiro, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas. , Centro de Tecnologia, Bloco H, sala 319, Ilha do Fundão, 21941972 - Rio de Janeiro, RJ - Brasil - Caixa-postal: 68511, Telefone: (021) 39388694, Fax: (021) 39388080, URL da Homepage:

Experiência profissional

2015 - Atual

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor titular, Regime: Dedicação exclusiva.

2006 - 2015

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: , Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

1994 - 2006

Universidade Federal do Rio de Janeiro

Vínculo: Servidor Público, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

03/2004
Ensino,Disciplinas ministradas, Construção de Bancos de Dados, Introdução a Engenharia de Computação e Informação
04/1994
Pesquisa e desenvolvimento, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.Linhas de pesquisa
01/1994
Ensino, Engenharia de Sistemas e Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Distribuição e Paralelismo em Banco de Dados, Tópicos Especiais em Banco de Dados, Bancos de Dados Não Convencionais, Laboratório de Banco de Dados
03/2002 - 06/2007
Conselhos, Comissões e Consultoria, COPPE.Cargo ou função, Membro do Conselho de Pós-Graduação e Pesquisa da COPPE.
01/1997
Ensino,Disciplinas ministradas, Banco de Dados I, Banco de Dados II, Tópicos Especiais em Sistemas de Informação
03/2001 - 02/2002
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.Cargo ou função, Sub-coordenação Acadêmica do Programa.
01/2000 - 02/2001
Direção e administração, COPPE.Cargo ou função, Membro de Comissão Permanente.
01/2000 - 02/2001
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.Cargo ou função, Vice-Coordenadora do Programa.
02/1999 - 02/2000
Conselhos, Comissões e Consultoria, COPPE.Cargo ou função, Representante acadêmica do PESC na Comissão de Pós-Graduação e Pesquisa.
01/1996 - 02/1997
Direção e administração, Instituto Alberto Luiz Coimbra de Pós Graduação e Pesquisa de Engenharia, Programa de Engenharia de Sistemas.Cargo ou função, Vice-Coordenadora do Programa.

2006 - 2019

Fundação Centro de Ciências e Educação Superior à Distância do Estado do RJ

Vínculo: Livre, Enquadramento Funcional: Conteudista, Carga horária: 2

Atividades

06/2006
Ensino, Tecnologia em Sistemas de Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Banco de Dados

1981 - Atual

Sociedade Brasileira de Computação

Vínculo: Sócia, Enquadramento Funcional: Fundadora

Atividades

10/2000
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comitê Diretivo da Comissão Especial de Banco de Dados.Cargo ou função, Membro do Comite - CEBD/SBC.
07/2008 - 06/2011
Outras atividades técnico-científicas , Comissão de Educação, Comissão de Educação.Atividade realizada, Co-editora chefe Revista Eletrônica SBC Horizontes (http://www.sbc.org.br/horizontes).
07/2007 - 06/2009
Conselhos, Comissões e Consultoria, Conselho.Cargo ou função, Membro Suplente do Conselho da SBC.
07/2005 - 06/2007
Direção e administração, Diretoria.Cargo ou função, Diretora de Publicações da SBC.