Dalvan Jair Griebler

Sou Professor Associado e Cientista da Computação na Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS), Brasil. Obtive o título de Doutor em Ciência da Computação pela PUCRS e pela Universidade de Pisa (UNIPI) em 2016. Sou afiliado à Escola Politécnica da PUCRS desde 2021 e leciono nos cursos de Bacharelado em Ciência da Computação e em Ciência de Dados e Inteligência Artificial. Também oriento alunos de Mestrado e Doutorado dos Programas de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPG-CC) e em Ecologia e Evolução da Biodiversidade (PPG-EEB). No passado, fui professor associado da Sociedade Educacional Três de Maio (Setrem) de 2012 a 2023, na qual criei o Laboratório de Pesquisa Avançada em Computação em Nuvem (LARCC), coordenando-o de 2014 a 2023, e um Mestrado Profissional em Computação em Nuvem, coordenando-o de 2019 a 2023. Atualmente, coordeno o Centro de Inteligência Artificial e Ciência de Dados (CIACD) e o grupo de processamento de linguagem natural (PLN). Também sou colíder do grupo de modelagem de aplicações paralelas (GMAP), do laboratório de inteligência artificial (Lab AI) e do grupo de Bioacústica Computacional. Tenho desenvolvido projetos de pesquisa com parceiros da indústria (SAP, HPE, HP, Petrobras e DELL) e com agências governamentais (Finep, FAPERGS, CAPES e CNPq). Fui professor visitante na Universidade de Pisa (Itália), Harbour.Space (Espanha), Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (Alemanha) e Aberdeen (Escócia). Na comunidade acadêmica, atuo no conselho editorial dos periódicos científicos IJNDC (Springer), IJPP (Springer), Supercomputing (Springer), IJCA (Taylor Francis) e SCPE (Universitatea de Vest), em comitês técnicos de programas de conferências e como revisor de periódicos científicos da Elsevier, IEEE, ACM, Springer e Wiley. Também sou membro da Comissão Especial em Linguagens de Programação (CELP) e da comissão executiva da Comissão Regional de Alto Desempenho da Região Sul (CRAD/RS) e da Sociedade Brasileira de Computação (SBC). Como resultado do meu trabalho de pesquisa, diversos softwares de código aberto foram publicados. Possuo mais de 100 artigos científicos publicados em periódicos e em conferências internacionais de alto impacto. Concluí mais de 150 orientações em nível de graduação e pós-graduação. Meus interesses de pesquisa são: computação paralela; análise e processamento de fluxos de dados; ciência de dados; inteligência artificial; processamento de linguagem natural; linguagens de programação; compiladores; modelagem de aplicações paralelas; computação em nuvem; sistemas autônomos e autoadaptativos; e internet das coisas.

Informações coletadas do Lattes em 22/05/2026

Acadêmico

Formação acadêmica

Doutorado em Ciência da Computação

2012 - 2016

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism
Orientador: em Universitá di Pisa ( Marco Danelutto)
com , Ano de obtenção: 2016. Luiz Gustavo Fernandes. Bolsista do(a): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL, FAPERGS, Brasil.

Mestrado em Ciência da Computação

2010 - 2012

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul
Título: Proposta de Uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: Um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/Escravo para Arquiteturas Multi-Core
, Ano de Obtenção: 2012.Luiz Gustavo Fernandes.Bolsista do(a): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico, CNPq, Brasil. Palavras-chave: Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos; Padrões Paralelos; Programação Paralela; Linguagem Específica de Domínio.

Graduação em Redes de Computadores

2007 - 2009

Sociedade Educacional Três de Maio
Título: Desenvolvimento de uma Aplicação Cliente-Servidor para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless
Orientador: Cláudio Schepke e Denis Benatti

Pós-doutorado

2016 - 2021

Pós-Doutorado. , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil. , Bolsista do(a): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior, CAPES, Brasil. , Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação.

Formação complementar

2025 - 2025

Extensão universitária em CURSO DE EXTENSÃO CERTIFICAÇÃO DE PROFESSORES PARA GRADUAÇÃO ONLINE: CONTEÚ. (Carga horária: 7h). , Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, PUCRS, Brasil.

Idiomas

Inglês

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

Espanhol

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

Português

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

Italiano

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

Francês

Compreende Razoavelmente, Fala Razoavelmente, Lê Pouco, Escreve Pouco.

Alemão

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

Áreas de atuação

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

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Linguagens de Programação.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Sistemas Operacionais.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Processamento Paralelo e Distribuído.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Redes de Computadores.

Grande área: Ciências Exatas e da Terra / Área: Ciência da Computação / Subárea: Arquitetura de Sistemas de Computação.

Organização de eventos

GALANTE, G. ; SHUBEITA, F. ; LORENZON, A. F. ; GRIEBLER, D. ; PIGATTO, D. F. ; ROSSI, F. ; ALVES, M. Z. ; SCHNORR, L. M. ; KOSLOVSKI, G. P. ; BIANCHINI, C. ; SERPA, M. ; PASIN, M. . Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS). 2025. (Outro).

DAZZI, P. ; MENCAGLI, G. ; BADIA, R. ; LOWENTHAL, D. K. ; CARLINI, E. ; MORDACCHINI, M. ; CHENG, Y. ; DANELUTTO, M. ; CARDELLINI, V. ; TSERPES, K. ; FERRER, A. J. ; LI, H. ; BHIMANI, J. ; COPPOLA, M. ; NEUWIRTH, S. ; MATTEIS, T. ; MAKRIS, A. ; SILVA, R. F. ; GRIEBLER, D. ; FAZIO, M. ; et.al . ACM 33rd International Symposium on High-Performance, Parallel and Distributed Computing (HPDC). 2024. (Congresso).

MUNDANI, R. ; BADER, M. ; NICOLAE, B. ; BURCH, M. ; STAUDT, Y. ; NEUMANN, P. ; GRIEBLER, D. ; SRIVASTAVA, S. ; WEINZIERL, T. . IEEE 23rd International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC). 2024. (Congresso).

GRIEBLER, D. . 28th Brazilian Symposium on Programming Languages (SBLP). 2024. (Congresso).

FERRETO, T. ; GRIEBLER, D. ; MENDIZABAL, O. ; BOIS, A. ; SCHEPKE, CLAUDIO ; SCHNORR, L. M. ; PINTO, V. G. ; GALANTE, GUILHERME ; PADOIN, E. L. ; RIGHI, R. R. ; PILLON, M. ; KOSLOVSKI, G. . Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS). 2023. (Outro).

FERRETO, T. ; GRIEBLER, D. ; ROSE, C. A. F. . International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD). 2023. (Congresso).

DOBRE, C. ; COSTAN, A. ; STERPONE, L. ; POP, F. ; GONZALEZ-VELEZ, H. ; NICOLAE, B. ; GRIEBLER, D. ; KULLA, E. ; CIOBANU, R. . IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Computing (ISPDC). 2023. (Congresso).

NAVAUX, P. O. A. ; HERNANDEZ, C. J. B. ; ROBLES, L. ; COUTINHO, A. ; MOSKCOS, E. ; GOLDMAN, A. ; WOLOVICK, N. ; CACERES, E. ; GITLER, I. ; GAUTHEROT, K. A. C. O. ; MOYA, U. ; SCHNORR, L. ; RIZZI, S. ; DRUMMOND, L. ; CASTRO, H. ; STRINGHINI, D. ; RIVAS-SUAREZ, R. ; OSTHOFF, C. ; TADEU, A. ; GRIEBLER, D. J. ; et.al . Latin America High Performance Computing Conference (CARLA 2022). 2022. (Congresso).

GRIEBLER, D. ; LIMA, J. V. F. . 21° Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS) - Maratona de Programação Paralela. 2021. (Outro).

GRIEBLER, D. ; FERRETO, T. ; MENDIZABAL, O. ; SCHEPKE, C. ; KOSLOVSKI, G. ; PASIN, M. ; ROLIM, C. O. . 19° Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS). 2019. (Congresso).

GRIEBLER, DALVAN ; GONZALEZ-VELEZ, H. ; SIMONET, A. ; BALOUEK-THOMERT, D. . International Symposium on Cloud Computing and Services for High Performance Computing Systems (InterCloud). 2019. (Congresso).

GUO, S. ; TVRDIK, P. ; BRANDIC, I. ; MILOJICIC, D. ; OLIVEIRA, F. A. ; OPDAHL, A. ; LIANG, W. ; LI, P. ; BABAOGLU, O. ; CONTE, T. ; DEBENEDICTIS, E. ; KASAHARA, H. ; GRIEBLER, DALVAN ; ZHOU, X. ; FOWLER, S. ; NOVAKOVIĆ ; XU, Z. ; MAIO, V. . IEEE International Conference on Cloud Engineering (IC2E). 2019. (Congresso).

GRIEBLER, D. . Ciência, Tecnologia e Inovação para Empresas com o LARCC. 2019. (Outro).

SCHNORR, L. M. ; DANTAS, M. ; PILLON, M. ; GRIEBLER, DALVAN ; CAVALHEIRO, G. G. H. ; CARISSIMI, A. ; MENDIZABAL, O. . 18° Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). 2018. (Congresso).

ALDINUCCI, M. ; PADOVANI, L. ; TORQUATI, M. ; HERAS, D. B. ; MENCAGLI, G. ; KILPATRICK, P. ; MISALE, C. ; BLAS, J. G. ; GRIEBLER, DALVAN ; MERELLI, I. ; TORDINI, F. . 24th International European Conference on Parallel and Distributed Computing. 2018. (Congresso).

SOUZA S. ; GRIEBLER, D. ; BENEDETTI, V. L. L. ; CAPDEVILA, G. A. G. . V STIN, VIII SABTIC, XVIII Forum de Informática. 2017. (Congresso).

GRIEBLER, D. . I Workshop do LARCC. 2017. (Outro).

GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. ; AGUIAR, M. . VII Nvidia GPU Workshop Latin America. 2017. (Outro).

Participação em eventos

NVIDIA GTC: GPU Technology Conference. 2026. (Congresso).

11th International Symposium on Innovation and Technology (SIINTEC). 2025. (Simpósio).

11º EI2CE - Encontro Interdisciplinar Interinstitucional em Ciências Engenharia.Recentes Pesquisas do Centro de Inteligência Artificial e Ciência de Dados da PUCRS. 2025. (Outra).

2025 IEEE/SBC 37th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBACPAD).Performance, Portability, and Productivity of HIP on GPUs with NAS Parallel Benchmarks. 2025. (Simpósio).

Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul. 2025. (Outra).

Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação.Towards GPU Parallelism Abstractions in Rust: A Case Study with Linear Pipelines. 2025. (Simpósio).

The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis. 2025. (Congresso).

XX Simpósio Internacional de Geriatria e Gerontologia (SIGG).Inteligência artificial e tecnologias no envelhecimento. 2025. (Simpósio).

SBLP 2024: XXVIII Brazilian Symposium on Programming Languages. 2024. (Simpósio).

35th IEEE International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD 2023). 2023. (Simpósio).

Brazilian Symposium on Programming Languages. 2023. (Simpósio).

Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul. 2023. (Outra).

Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD). 2022. (Congresso).

14th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications. 2021. (Simpósio).

29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP). 2021. (Congresso).

XXI Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD/RS).Parallel Programming Marathon Chair. 2021. (Outra).

13th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications.Session Chair. 2020. (Simpósio).

20th International Conference on Computational Science and Its Applications ((ICCSA)). The Impact of CPU Frequency Scaling on Power Consumption of Computing Infrastructures. 2020. (Congresso).

24th Brazilian Symposium on Programming Languages.Stream Parallelism Annotations for Multi-Core Frameworks. 2020. (Simpósio).

28th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP). Efficient NAS Parallel Benchmark Kernels with CUDA. 2020. (Congresso).

IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC). Performance and Cost-Aware in Clouds: A Network Interconnection Assessment. 2020. (Congresso).

Salão de Pesquisa SETREM (SAPS). 2020. (Exposição).

XI Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft). 2020. (Congresso).

XX Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD/RS).Session Chair. 2020. (Outra).

19th Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD/RS). General Chair. 2019. (Congresso).

27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-based Processing (PDP). Stream Parallelism on the LZSS Data Compression Application for Multi-Cores with GPUs. 2019. (Congresso).

IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).Minimizing Communication Overheads in Container-based Clouds for HPC Applications. 2019. (Seminário).

X Congresso Brasileiro de Software: Teoria e Prática (CBSoft). 2019. (Congresso).

XXIII Brazilian Symposium on Programming Languages (SBLP).Structured Stream Parallelism for Rust. 2019. (Simpósio).

26th International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP). Efficient NAS Benchmark Kernels with C++ Parallel Programming. 2018. (Congresso).

Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). 2018. (Outra).

IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).Evaluating, Estimating, and Improving Network Performance in Container-based Clouds. 2018. (Simpósio).

IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC).Performance of Data Mining, Media, and Financial Applications under Private Cloud Conditions. 2018. (Simpósio).

XIX Simpósio de Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).Suporte ao Processamento Paralelo e Distribuído em uma DSL para Visualização de Dados Geoespaciais. 2018. (Simpósio).

10th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications.High-Level and Productive Stream Parallelism for Dedup, Ferret, and Bzip2. 2017. (Simpósio).

2017 IEEE 41st Annual Computer Software and Applications Conference (COMPSAC). A High-Level DSL for Geospatial Visualizations with Multi-core Parallelism Support. 2017. (Congresso).

2017 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS). Improving the Network Performance of a Container-based Cloud Environment for Hadoop Systems. 2017. (Congresso).

29th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD). 2017. (Simpósio).

3rd International Workshop on Reengineering for Parallelism in Heterogeneous Parallel Platforms (REPARA).Higher-Level Parallelism Abstractions for Video Applications with SPar. 2017. (Outra).

Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS). 2017. (Outra).

Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC).Implantação de Ambiente de Nuvem e Funcionalidades para Alta Disponibilidade Usando CloudStack. 2017. (Outra).

International Conference on Parallel Computing (ParCo). Towards Distributed Parallel Programming Support for the SPar DSL. 2017. (Congresso).

Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).High-Level and Efficient Stream Parallelism on Multi-core Systems with SPar for Data Compression Applications. 2017. (Simpósio).

V NVIDIA GPU WORKSHOP LATIN AMERICA.High-Level and Productive Parallel Programming on GPUs. 2017. (Outra).

V STIN, VIII SABTIC 2017 e XVII Forum de Informática.Um Convite à Pesquisa Científica. 2017. (Simpósio).

Congresso da Sociedade Brasileira de Computação (CSBC). 2016. (Congresso).

Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD). 2016. (Outra).

Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC). Nuvem Privada com OpenNebula: da Implantação ao Desenvolvimento (minicurso). 2016. (Congresso).

Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism. 2016. (Simpósio).

8th International Symposium on High-level Parallel Programming and Applications (HLPP). 2015. (Simpósio).

International Conference on Parallel Computing (ParCo). An Embedded C++ Domain-Specific Language for Stream Parallelism. 2015. (Congresso).

22nd Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and NetworkBased Processing (PDP). Evaluating the Impact of Transactional Characteristics on the Performance of Transactional Memory Applications. 2014. (Congresso).

Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD).DSL-POPP: Linguagem Específica de Domínio para Programação Paralela Orientada a Padrões. 2013. (Outra).

Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC).Computação em Nuvem: Análise Comparativa de Ferramentas Open Source para IaaS. 2013. (Outra).

SBLP - Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação.Towards a Domain-Specific Language for Patterns-Oriented Parallel Programming. 2013. (Simpósio).

11a Escola Regional de Alto Desempenho.Padrões e Frameworks de Programação Paralela em Ambientes Multi-Core. 2011. (Seminário).

XII Forum do Software Livre. 2011. (Outra).

XI Forum do Software Livre. 2010. (Outra).

Escola Regional de Redes de Computadores.Desenvolvimento de uma Aplicação para Configuração do Sistema Embarcado InetD-Mesh. 2009. (Seminário).

Salão de Pesquisa Setrem.Desenvolvimento de uma Aplicação para Cliente-Servidor Para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless. 2009. (Seminário).

Salão de Pesquisa Setrem.Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital com Tecnologias Mesh e Wi-Fi. 2009. (Seminário).

X Forum de Informática. 2009. (Outra).

X Forum Internacional do Sofware Livre. 2009. (Congresso).

Escola Regional de Redes de Computadores.Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Cluster. 2008. (Seminário).

IX Forum de Informática. 2008. (Outra).

Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Avaliação de Ferramentas de Gerenciamento de Cluster. 2008. (Seminário).

Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Estudo de Computação em Grade. 2008. (Seminário).

Salão de Pesquisa Setrem (SAPS).Estruturação da Rede de Computada da Prefeitura Municiapal de Boa Vista do Burica. 2008. (Seminário).

Salão de Pesquisa Setrem. 2007. (Outra).

VII Fórum de Informática. 2007. (Outra).

Participação em bancas

Aluno: Eduardo Machado Martins

GRIEBLER, D.; VEITH, A. S.; DOTTI, F.. Resilient Dataflow Abstraction for Parallel Programming in C++. 2026. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Marco Nemetz Bochernitsan

GRIEBLER, D.; KUPSSINSKU, L. S.; CARVALHO, E. C.. Evaluating the Effects of Fairness Enhancement Methods in Text-to-Image Models. 2026. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: RODRIGO LUAN FERRAZZA

GRIEBLER, D.; MARTINS, M. E. S.; SALES, A.; RUSCHEL, K.. Aprendizado por Reforço Tabular para Geração de Mapas de Injeção Eletrônica em Motores de Combustão Interna. 2026. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Nicolas Mathias Hahn

GRIEBLER, D.; ROCHA, F. G.; SALES, A.. Data Smells como Indicadores de Débito Informacional. 2026. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: João Vitor Bernardi Severo

GRIEBLER, D.SCHEPKE C.FERNANDES, L. G.. Evaluation of Load Balancing Techniques for Workloads with High Processing Time Variability. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: ANA CARLA GOMES DA SILVA

GRIEBLER, D.; SALES, A. H. C.; RODRIGUEZ, G.; ROCHA, F. G.. Validação Automática de Histórias de Usuários Usando Processamento de Linguagem Natural. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Hígor Uéliton da Silva

GRIEBLER, D.; KUPSSINSKU, L. S.; VIEIRA, R.. Combining Romance Languages for Semantic Representation of Portuguese Texts. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Luan Dopke

GRIEBLER, D.; RUIZ, D. D. A.; FREITAS, L. A.;HUBNER, L. C.AIRES, J. P. S.. Detecting Alzheimer's Disease through Speech using a Cross-Language Approach. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriel Rustick Fim

GRIEBLER, D.SCHEPKE C.FERNANDES, L. G.. High-Level Multi-GPU Support for Multi-Core Stream Parallelism. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Leonardo Gibrowski Faé

GRIEBLER, D.; ROSE, C. A. F.; DANELUTTO, M.. A High-Level DSL in Rust for Expressing Linear Pipelines on Multi-cores, Clusters and GPUs. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gustavo Savi Frainer

GRIEBLER, D.UTZ, L. R. P.; RUIZ, D. D. A.. Um Modelo de Deep Learning para Classificação de Organismos Vivos Utilizando o Segmento 18S rRNA da Sequência Genética. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Júnior César da Silva Alves

GRIEBLER, D.MOREIRA, D.; RUIZ, D. D. A.. Aprendizado de Máquina para Predição de Demanda no Varejo: Desenvolvimento e Aplicação Prática de um Framework Preditivo. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Guilherme Gomes Schreiber

GRIEBLER, D.; MARCON, C. A. M.; RIGO, S.. Aplicação de Aprendizado de Máquina a Sistemas Embarcados para Identificação de Quedas de Idosos. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas Machado Alf

GRIEBLER, D.; PILLON, M. A.; DOTTI, F.. Fault Tolerance for High-Level Parallel and Distributed Stream Processing in C++. 2025. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Julio Alexander Sieg

SILVEIRA, J. A. N.;GRIEBLER, D.; MARCON, C. A. M.. Análise da Fusão de Sensores para Identificação de Atividades Diárias. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas Roges de Araujo

GRIEBLER, D.; CASTRO, M.; FERRETO, T.. Dynamic Provisioning of Container Registries in Edge Computing Infrastructures. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Ricardo Maciel Leonarczyk

GRIEBLER, D.; TORQUATI, M.; FERRETO, T.. Latency-Aware Self-Adaptive Micro-batching Techniques for GPU-accelerated Stream Processing. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Larissa Daiane Caneppele Guder

GRIEBLER, D.; RUIZ, D. D. A.;MENEGUZZI, F.AIRES, J. P. S.; VIEIRA, R.. Dimensional Speech Emotion Recognition from Bimodal Features. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Luís Fernando Bittencourt

GRIEBLER, D.; RUIZ, D. D. A.; BECKER, K.. Além do Números: Uma Perspectiva Multimodal na Avaliação Imobiliária. 2024. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Deise Dall'Agnol Severo

GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.; KREUTZ, D. L.. Belezati: Desenvolvimento de um módulo de escaneamento e descrição de ingredientes cosméticos baseado na web utilizando tecnologia OCR via API. 2024. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA DE SOFTWARE) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: Junior Loff

DRUMMOND, L. M. A.; DOTTI, F.;GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.. Simplifying Self-Adaptive Distributed Stream Processing in C++. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Renato Barreto Hoffmann

DAZZI, P.; MARCON, C. A. M.;FERNANDES, L. G.GRIEBLER, D.. Impacts of Parallel Programming on Limited-Resource Hardware. 2023. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriel Alves de Araújo

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; FERRETO, T.; GONZALEZ-VELEZ, H.. Data and Stream Parallelism Optimizations on GPUs. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Iago Cunha Corrêa

GRIEBLER, D.; LIMA, J. V. F.; BARCELOS, P. P. A.. Rack: Proposta de Configuração para Garantia de Entrega de Mensagens no Apache Kafka. 2022. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Federal de Santa Maria.

Aluno: Anderson M

COSTA, C. A.;NAVAUX, P. O. A.GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; GRANVILLE, L. Z.. Maliszewski. Impact of Network Interconnection in Cloud Computing Environments for High-Performance Computing Applications. 2021. Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Aluno: Murilo Figueredo Schmalfuss

GRIEBLER, D.; BOIS, A.; CAVALHEIRO, G. G. H.. Escalonamento para Algoritmos Iterativos. 2020. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Rodrigo Medeiros Duarte

GRIEBLER, D.; YAMIN, A. C.; BOIS, A.. Escalonamento de Transações em Memória a Nível de Usuário em Haskell. 2020. Dissertação (Mestrado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Ricardo Luis Pieper

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; DOTTI, F.; DANELUTTO, M.. High-Level Programming Abstractions for Distributed Stream Processing. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dinei André Rockenbach

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; ZORZO, A.; ALDINUCCI, M.. High-Level Programming Abstraction for Stream Parallelism on GPUs. 2020. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano Marques Garcia

GIRARDI, A. G.;GRIEBLER, D.; LIMA, J. V. F.; LORENZON, A. F.. A Benchmark Proposal for Performance and Power Consump on Evalua on of Parallel Programming Interfaces. 2019. Dissertação (Mestrado em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: Adriano Vogel

FERNANDES, LUIZ G.GRIEBLER, DALVAN; DANELUTTO, M.; ZORZO, A.. Adaptive Degree of Parallelism for the SPar Runtime. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Carlos A

GEYER, C.; FERRETO, T.;GRIEBLER, DALVANFERNANDES, LUIZ GUSTAVO. F. Maron. BenSP: Permitindo a Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas Pinheiro de Queiroz

GRIEBLER, D.; MACHADO, J. C.; DANTAS, A. B. O.; CARVALHO, F. H.. Um Mecanismo de Proveniência para uma Nuvem de Serviços de Computação de Alto Desempenho Orientada a Componentes. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciências da Computação) - Universidade Federal do Ceará.

Aluno: Tiago Perlin

GRIEBLER, D.; YAMIN, A. C.; CARVALHO JUNIOR, F. H.; BOIS, A.. Software Transactional Memory for GPUs Using Obstruction-Free Algorithms. 2026. Tese (Doutorado em COMPUTAÇÃO) - Universidade Federal de Pelotas.

Aluno: Douglas Antunes Tesch

GRIEBLER, D.; VALLATI, M.; MIRSKY, R.;MENEGUZZI, F.. Goal Recognition via Trajectory-Based Optimization. 2026. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriella Lopes Andrade

BARROS, C. O. F.; SOUZA, P. S. L.;GRIEBLER, D.; SILVEIRA, M. S.;FERNANDES, L. G.. Improving Parallel Programming Assessment: Challenges, Methods, and Opportunities in Coding Productivity. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano Marques Garcia

ALDINUCCI, M.; ROSE, C. A. F.;GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.SCHEPKE C.; GEYER, C.. Easing the Benchmarking of Parallel Stream Processing on Multi-cores. 2023. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano José Vogel

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.; DOTTI, F.; DANELUTTO, M.;RIGHI, R. R.. Self-adaptive abstractions for efficient high-level parallel computing in multi-cores. 2022. Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Márcio Miguel Gomes

COSTA, C. A.;GRIEBLER, D.; DANTAS, M.; KUNST, R.;RIGHI, R. R.. STEAM: Um Modelo para Processamento de Eventos e Enriquecimento de Fluxos de Dados IoT na Borda de Rede. 2022. Tese (Doutorado em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Aluno: Eduardo Rodríguez Gutiez

GRIEBLER, D.; MUNOZ, F. J. A.; PENA, T. F.. Support for scientific libraries and asynchronous operations in heterogeneous programming. 2021. Tese (Doutorado em Doctorado en Informática) - Universidad de Valladolid.

Aluno: Miromar José de Lima

GRIEBLER, D.; ZEISER, F. A.; COSTA, C. A.. GX-EVOXAI: Um Método Ensemble Explicável para Geração de Índice de Risco de Degradação Clínica em Pacientes com DM2 a Partir de Sinais de IOHT. 2026. Exame de qualificação (Doutorando em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Aluno: Manoel Pontes Gomes

GRIEBLER, D.; COSTA, CRISTIANO ANDRÉ DA;RIGHI, RODRIGO DA ROSA. Elasticidade de Recursos em Nível de Fog Computing para Oferecer Qualidade de Serviço Adequado para Aplicações de Streaming. 2023. Exame de qualificação (Doutorando em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Aluno: Márcio Miguel Gomes

GRIEBLER, DALVAN; KUNST, R.;RIGHI, RODRIGO DA ROSA. STEAM IOT: Análise e Enrequecimento de Fluxos de Dados IOT na Névoa para Auxílio a Processadores de Eventos Complexos. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Computação Aplicada) - Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

Aluno: Adriano Vogel

GRIEBLER, D.FERNANDES, L. G.RIGHI, R. R.; DOTTI, F.. Towards Efficient and High-level Parallelism Abstractions for Stream Processing with Self-adaptivity. 2019. Exame de qualificação (Doutorando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Adriano Marques Garcia

GRIEBLER, DALVAN; LIMA, J. V. F.;SCHEPKE, C.; GIRARDI, A. G.. A New Parallel Benchmark for Performance and Energy Consumption Evaluation. 2018. Exame de qualificação (Mestrando em ENGENHARIA ELÉTRICA) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: GABRIEL ALBRECHT FITARELLI

GRIEBLER, D.; FERRETO, T.. Quest for a data science approach on increasing personal investments security in cryptocurrencies. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael Valdemar de Souza

GRIEBLER, D.; ZABALA, F. J.. Análise Comparativa de Algoritmos Preditivos para Dados de Séries Temporais em Aplicação de Monitoramento do Tráfego de Rede. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Rafael Palmini Valter

GRIEBLER, D.; SILVEIRA, J. G.. Predição diagnóstico de COVID-19 e severidade utilizando machine learning. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: RICARDO SILVEIRA MARTINS DE MELLO

GRIEBLER, D.; SILVEIRA, J. G.. Análise de Sentimentos em Avaliações de NPS. 2022. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Edivan Rodrigo Ludvig e Paulo Both

STEFFEN, E. D.;SEIBEL, T. L. C.; ALVES, J. C. S.;GRIEBLER, D.. Proposta de Precificação Elástica em Software SaaS para Clientes com Sazonalidade de Demanda. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maikel Losekann e Raphael Gaita Gomes

KUNST, R.; ROLIM, C. O.;RIGHI, R. R.GRIEBLER, D.. E-Bench: Comparação de Desempenho entre Arquiteturas Baseadas em Cloud e Fog no Processo de Enriquecimento e Fluxos de Dados. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maria Gisele Flores da Silveira e Wagner da Silva Silveira

GEYER, C.; COSTA, C. A.;RIGHI, R. R.GRIEBLER, D.. Modelo SaaSPort: Explorando Portabilidade de Protocolos, Elasticidade de Recursos e Arquitetura de Microserviços na Execução Eficiente de Aplicações IoT. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maurício Schiavo

VOGEL, A.; NEVES, M. V.; BORDIN, M. V.;GRIEBLER, D.. Teste de Modelo de Implantação da Aplicação CRM Atendare. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Nadine Anderle e Tiago Rockenbach

SHUBEITA, F.; ROSSI, F. D.; ALVES, J. C. S.;GRIEBLER, D.. Método para Análise de Viabilidade Financeira em Nuvem Pública: um Estudo de Caso para IaaS Versus Serveless. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Daniel Tomm e Willian Baum

GRIEBLER, D.SOUZA S.SEIBEL, T. L. C.. Desenvolvimento de um Catálogo de Serviços de Computação em Nuvem para Micro e Pequenas Empresas. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Cassiano Monego e Cristhian Gassen

VOGEL, A.; CONTERATO, M. S.;GRIEBLER, D.. Análise Comparativa do Desempenho de Ferramentas de Balanceamento de Carga para Aplicações em Plataformas de Nuvem Privada. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Alisson Allebrandt e Diego Henrique Schimidt

RIGHI, R. R.; BORDIN, M. V.;GRIEBLER, D.. Desempenho de Aplicações IoT com Processamento de Stream de Dados em Ambientes de Nuvem Privada. 2021. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Tiago Rieger e Wagner Kochhann

GRIEBLER, D.; CONTERATO, M. S.; MIORANZA, A.. Migração de uma Aplicação Web On-Premises para a Nuvem Pública Tornando-a Elástica. 2020. Monografia (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Luciano da Rocha Schwalm

GRIEBLER, D.; KUPSSINSKU, L. S.; RUIZ, D. D. A.. Predição de Resultados Trimestrais de Empresas Listadas na B3 a Partir de Demonstrativos Financeiros. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Gabriel Reis Panho

GRIEBLER, D.; SALES, A. H. C.; FERRETO, T.. Vertical Elasticity in Cloud Computing: A Middleware for Parallel Streaming Applications. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Israel Segalin

GRIEBLER, D.KONZEN, A. A.; RUIZ, D. D. A.. Comparação de Algoritmos de Trading no Mercado de Criptomoedas: Um Estudo de Campo e Análise de Indicadores. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Dhruv Babani

GRIEBLER, D.; FERRETO, T.; DOTTI, F.. Estudo e Experiências com Algoritmos de Consenso para Blockchains. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Lucas Treviso Bandeira e Vermon João de Aguiar Neto

GRIEBLER, D.; KUPSSINSKU, L. S.; ROSE, C. A. F.. Little Studio: Plataforma para Otimização, Ajuste Fino e Monitoramento de Modelos de Linguagem de Grande Escala em Hardware Local. 2025. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Leonardo Gibrowski Faé

GRIEBLER, D.; ROSE, C. A. F.; AGUSTINI, A.. An internal domain-specific language for expressing linear pipelines: a proof-of-concept with MPI in Rust. 2024.

Aluno: Alison De Quadros Carnetti e Lorenzo Windmoller Martins

GRIEBLER, DALVAN; ROSE, C. A. F.; FERRETO, T.. Modelagem Paralela de Detecção de Manipulação em Operações na Bolsa de Valores. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Eduardo Machado Martins

GRIEBLER, DALVAN; AGUSTINI, A.; FERRETO, T.. NAS Parallel Benchmakrs in Rust. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Marco Aurélio Schröder Pfeifer

GRIEBLER, D.; MARCON, C. A. M.. Aplicação de Realidade Aumentada para Inventário Biológico em Ecossistema de Mata Fechada. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Felipe Mitsuo Nomura e Pedro Leonel Pedroso Cardoso

GRIEBLER, D.; RUIZ, D. D. A.;MANSSOUR, I.. Uma análise de Algoritmos de Detecção de Concept Drift para Análise de Sentimento em Fluxos de Dados Contínuos. 2023. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Aluno: Leonardo Flores

GRIEBLER, D.; STEFFEN, E. D.; SHUBEITA, F.; RUARO, M.. Framework de Monitoramento Online de Água para o Ramo da Piscicultura. 2021. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Ricardo Leonarczyk

GRIEBLER, D.; RUARO, M.;VOGEL, A.; SHUBEITA, F.. NAS Benchmark Kernels with HPX and MPI for Clusters. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Jônatas Thielke

GRIEBLER, D.; SIQUEIRA, D. L.; GUARIENTI, P.;SEIBEL, T. L. C.. Comparação de Algoritmos de Inteligência Artificial para Previsão de Valores de Commodities. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Vítor Barth

GRIEBLER, D.VOGEL, A.SEIBEL, T. L. C.; GUARIENTI, P.. Utilização de Realidade Aumentada como Ferramenta para Manutenção da Infraestrutura de Datacenters. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Anderson Seibert e João Bastista de Oliveira

GRIEBLER, D.SEIBEL, T. L. C.; GUARIENTI, P.; PEREIRA, N.. Desenvolvimento de um Jogo para Auxílio no Aprendizado de Crianças com TDAH. 2020. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Alisson Allebrandt e Diego Henrique Schimidt

GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.; CARAFFA, M.;SEIBEL, T. L. C.. Simplificando a Interpretação de Análise de Solo com Inteligência Artificial. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Claudio Roberto Cheer Júnior e Larissa Daiane Caneppele Gude

GRIEBLER, DALVANVOGEL, A.SEIBEL, T. L. C.; GUARIENTI, P.. Deep Learning in Agriculture: A Systematic Literature Review. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Djalma Rafael Teixeira

GRIEBLER, DALVANVOGEL, A.; GUARIENTI, P.; PINHEIRO, F. K.. Modelo Conceitual de Monitoramento e Gerenciamento para Smart Datacenters. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Régis José Borges Massuda e Ricardo Rustick

PINHEIRO, F. K.; SCARANTTI, D. R.;GRIEBLER, DALVANVOGEL, A.. Segurança em Redes sem Fio: um Estudo Exploratório sobre Autenticação e Check-in Social. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Marco Abel Pandolfo Corrêa e Mariane Taís Schmitz Neuhaus

PINHEIRO, F. K.;VOGEL, A.GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.. Caracterização de Ataques DDoS e Avaliação de Estratégias de Defesa em uma Infraestrutura de Computação em Nuvem. 2019. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Charles Michael Stein

GRIEBLER, DALVANSOUZA S.SCHEPKE, CLAUDIOBENEDETTI, V. L. L.. Programação Paralela para GPU em Aplicações de Processamento de Stream. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Alexandre Felske e Everton Diel

SOUZA S.GRIEBLER, DALVANSEIBEL, T. L. C.BENEDETTI, V. L. L.. Análise do Processo de Transição do Protocolo IPv4 para IPv6 em um Provedor de Internet. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Joanes Pereira Duarte e Leonardo Albring

SOUZA S.GRIEBLER, DALVAN; SIQUEIRA, D. L.;BENEDETTI, V. L. L.. Análise Comparativa de Ferramentas de Detecção e Mitigação de Ataque DDOS a uma Infraestrutura de Computação em Nuvem. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maikel Jean Klein Christ e Rudinei Luis Petter

GRIEBLER, DALVANSOUZA S.; SIQUEIRA, D. L.;BENEDETTI, V. L. L.. Avaliação de Desempenho dos Protocolos Bonding e MPTCP em Instâncias LXC e KVM com Nuvem OpenNebula. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Marcelo Cogo Miletto

GRIEBLER, DALVANSCHEPKE, C.; THIELO, M. R.. Acelerando uma Aplicação de Simulação Computacional para o Processo de Ablação por Radiofrequência usando GPU. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: Anderson Mattheus Maliszewski, Willian Baum

GRIEBLER, DALVANSCHEPKE, C.SOUZA S.SEIBEL, T. L. C.. Performance Characterizations on IaaS Private Clouds for Scientific and Enterprise Workloads. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Cristiano Luis Balz, Paulo Geovani Griesang

GRIEBLER, DALVANSOUZA S.SCHEPKE, C.; GOELZER, C. E.. Avaliação de Desempenho em Cluster GlassFish de Balanceamento de Carga para Aplicação de Gestão Empresarial. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Dinei André Rockenbach, Nadine Anderle

GRIEBLER, D.SOUZA S.SCHEPKE, C.; GOELZER, C. E.. Análise e Avaliação Comparativa do Desempenho de Banco de Dados NoSQL. 2017. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Raul Leiria

GRIEBLER, DALVANSCHEPKE, C.; KREUTZ, D. L.;MELLO, A. V.. Monitoramento Energético em Nuvens Computacionais. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: Janaína Priscila Bolzan

SHUBEITA, F.;SEIBEL, T. L. C.GRIEBLER, DALVAN; LOVATO, A.. Desenvolvimento de um WEB Service para Monitoramento e Controle de um Sistema de Biodigestão Anaeróbico.. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Andréia Barth, Camila Wolfer

LOVATO, A.;GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.; SIQUEIRA, D. L.. Aplicação de Redes Neurais na Avaliação da Irradiação Solar como Fonte de Energia Renovável. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Gustavo Kehrvald, Jonathan Radieske

SERAFIM, V. S.GRIEBLER, DALVAN; GUARIENTI, P.;SOUZA S.. Desenvolvimento de uma Solução WEB para a Localização de Vagas de Estacionamento. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Jaqueline Pedroso de Oliveira

SOUZA S.GRIEBLER, DALVANSERAFIM, V. S.BENEDETTI, V. L. L.. Políticas de Segurança Baseadas em Ações Derivadas do Modelo ISO 27000 para Ambientes Cloud Computing Privado. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Ricardo Pieper

GRIEBLER, DALVAN; LOVATO, A.;SEIBEL, T. L. C.SOUZA S.. Anaerobic Digester Analytics: Towards a Smart Software as a Service. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Adriano Vogel

GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.; SHUBEITA, F.;SERAFIM, V. S.. Surveying the Robustness and Analyzing the Performance Impact of Open Source Infrastructure as a Service Management Tools. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Carlos Augusto Shaefer

RUARO, M.;SEIBEL, T. L. C.GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.. Ferramenta para Análise Gráfica de Cargas de Execução e Estimativa de Energia em MPSoCs. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Daniel Tomm e Gabriel Richter

SERAFIM, V. S.; MARAFIGA, E.;GRIEBLER, D.; RUARO, M.; SHUBEITA, F.. Estudo de SDN Baseado em OpenFlow e Verificação de Segurança. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Jonathan Patrick Rosso

SCHEPKE, CLAUDIO; CERA, M. C.;GRIEBLER, DALVAN. Análise de Desempenho de Aplicações Científicas em Ambientes de Nuvem Privada. 2015. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Pampa.

Aluno: Carlos Alberto Franco Maron

GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.SERAFIM, V. S.GOULART, G. D.BENATTI D. V.. Avaliação e Comparação da Computação de Alto Desempenho em Ferramentas Opensource de Administração de Nuvem Usando Estações de Trabalho. 2014. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maiquel Diêgo Muller

SERAFIM, V. S.GRIEBLER, D.BENATTI D. V.BENEDETTI, V. L. L.. Análise de Vulnerabilidades de TI para Cooperativa de Crédito. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Wellington Rangel Diesel

BENATTI D. V.GRIEBLER, D.SERAFIM, V. S.BENEDETTI, V. L. L.. Implantação de Sistemas de Monitoramento e Controle de Acesso à Internet em uma Escola Estadual. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Jordan Cesar Martini e Vitor Hugo Hilgert Tem Kathen

BENATTI D. V.GRIEBLER, D.BENEDETTI, V. L. L.SERAFIM, V. S.. Implantação de Políticas de Acesso de Internet para Instituição Pública. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Roger Herpich

SEIBEL, T. L. C.GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.SERAFIM, V. S.. Projeto de Cabeamento Estruturado Baseado em Fibra Óptico em uma Rede CAN de uma Instituição de Ensino Federal. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Leandro Wille Della Pace da Silva

GROSSMANN JR, H.SCHEPKE, C.GRIEBLER, D.SERAFIM, V. S.. Migração do Sistema Operacional do Servidor Principal de Domínio de Windows 2003 para Windows Server 2012 em uma Instituição de Ensino. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Bruna Roberta Thomé e Eduardo Luís Hentges

GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.SERAFIM, V. S.SEIBEL, T. L. C.. Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para o Modelo de Serviço IAAS. 2013. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Maycon Franciel Schawinsky Batista e Sandra Carine Minikel

GROSSMANN JR., H.GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.SEIBEL, T. L. C.. Balanceamento e Failover de Links de Internet. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Luis Eduardo Kuhn Ramos

GROSSMANN JR, H.GRIEBLER, D.SCHEPKE, C.SEIBEL, T. L. C.. Monitoramento de Desempenho e Balanceamento do Tráfego de Internet com Ferramentas de Código Aberto. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Daniel Holz

BENEDETTI, V. L. L.SCHEPKE, C.GRIEBLER, D.GROSSMANN JR., H.. Utilização de um Cluster de Servidores para Alta Disponibilidade. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

Aluno: Alan dos Santos Fagundes e Vinícius Casali

SEIBEL, T. L. C.SCHEPKE, C.GRIEBLER, D.GROSSMANN JR, H.. Implantação de Ferramentas para Controle Web de Escolas Municipais. 2012. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio.

GRIEBLER, D.; DURHAM, A. M.; SIMAO, A.; KON, F.; MEDEIROS, S.. Membro da Banca Examinadora do Concurso Público para Professor na Área: Linguagens de Programação. 2026. Universidade de São Paulo.

MELLO, A. V.SCHEPKE, C.GRIEBLER, D.. Membro da Banca Examinadora do Concurso Público para Professor do Magistério Superior, Área: Redes de Computadores. 2017. Universidade Federal do Pampa.

GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2025. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.. Comitê Interno de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2025. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2024. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.. Comitê Interno de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2024. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2023. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.. Comitê Interno de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2023. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.. XXIV Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2023. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.; ANTUNES, R. S.;RIGHI, R. R.. XXX Mostra UNISINOS de Iniciação Científica e Tecnológica. 2023. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.; ANTUNES, R. S.; KUNST, R.. XXIX Mostra Unisinos de Iniciação Científica e Tecnológica. 2022. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2022. Universidade do Vale do Rio dos Sinos.

GRIEBLER, D.. Comitê Interno de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2022. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.; SALES, A. H. C.; SIMOES, G. S.;AIRES, J. P. S.. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica da PUCRS. 2022. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.MUSSE, S.; FERRETO, T.. XXIII Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2022. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, DALVAN. Comitê Externo de Avaliação dos Projetos de Pesquisa. 2021. Instituto Federal Fluminense.

GRIEBLER, D.MANSSOUR, I.; MARCZAK, S.. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica da PUCRS. 2021. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.; GARIBOTTI, R. F.;MENEGUZZI, F.MANSSOUR, I.. XXI Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2020. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.. Espaço Jovem Cientista da PUCRS. 2020. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.; HESSEL, F. P.; MORAES, F. G.; MARCON, C. A. M.. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica da PUCRS. 2019. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, DALVANMANSSOUR, I.; GARIBOTTI, R. F.; DOTTI, F.. XX Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2019. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, DALVAN. Comitê Externo de Avaliação do Projetos de Pesquisa. 2019. Instituto Federal Fluminense.

GRIEBLER, D.MUSSE, S.. Seminário Interno de Avaliação do Programa de Iniciação Científica Junior. 2019. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, DALVAN. Comitê Externo de Avaliação do Projetos de Pesquisa. Área de Ciências Exatas e da Terra do edital n⁰ 51, IFFluminense.. 2018. Instituto Federal Fluminense.

GRIEBLER, D.; CALAZANS, N. L. V.; GRANADA, R.; AMORY, A. M.. 19⁰ Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2018. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, D.. Comitê Externo de Avaliação do Projetos de Pesquisa. Área de Ciências Exatas e da Terra do edital n⁰ 39, IFFluminense.. 2017. Instituto Federal Fluminense.

SILVEIRA, M. S.; CALAZANS, N. L. V.;GRIEBLER, DALVAN. 18⁰ Salão de Iniciação Científica da PUCRS. 2017. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

GRIEBLER, DALVAN; SILVEIRA, M. S.; BORDINI, R. H.. Seminário Interno de Avaliação da Iniciação Científica da PUCRS. 2016. Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul.

Orientou

Gabriela Carolina Federhen De Carvalho

Natural Language Processing; Início: 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Kelly Johana Beltran Hernandez

Natural Language Processing; Início: 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Henry David Saenz Valverde

Natural Language Processing; Início: 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Geraldo Mateus Macou JUNIOR

Previsão de Series de Tempo Multivariadas Explicáveis; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Coorientador);

André Luiz Rodrigues

Distributed Resilience Stream Processing; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Vitor Fuentes Ferreira Pires

Modelos de Linguagem e Ontologias; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Coorientador);

Gabriel Reis Panho

Cloud Computing; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

PAULINA ESTER EGVARTH REHBEIN

Parallel and Distributed Programming; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

João Pedro de Moura Medeiros

Deep Learning for Ophthalmology; Início: 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Coorientador);

Guzmán Vitar

Data Science for Biodiversity; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Ecologia e Evolução da Biodiversidade) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Nadine Anderle

Data Science for Health; Início: 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Eduardo Machado Martins

Distributed Parallel Programming and Fault Tolerance; Início: 2026; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Luan Dopke

Speech Recognition with AI; Início: 2025; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Gabriel Rustick Fim

Multi-GPU Programming for Stream Processing; Início: 2025; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Coorientador);

Ricardo Maciel Leonarczyk

Data Science for HPC; Início: 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Larissa Daiane Caneppele Guder

Speech Emotion Recognition; Início: 2024; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Coorientador);

Renato Barreto Hoffmann Filho

Parallel and Distributed Computing; Início: 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Orientador);

Guillermo Rela Musiani

Data Science for Ecology and Biodiversity; Início: 2023; Tese (Doutorado em Ecologia e Evolução da Biodiversidade) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; (Orientador);

Ivon Gretel Winkler Maisonnave

Ciência de Dados para Gerontologia; Início: 2023; Tese (Doutorado em Gerontologia Biomédica) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Coorientador);

Gabriell Alves De Araujo

High-Level GPU Parallel Programming; Início: 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; (Coorientador);

Karin Wittmann Wilsmann

Início: 2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Bárbara Luzia Covatti Malcorra

Início: 2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Rodrigo Rafael Villarreal Goulart

Início: 2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Alzemiro Henrique Lucas Da Silva

Início: 2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Moises David Escalona Sulbaran

Início: 2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL;

Carlos Falção de Azevedo Gomes

Início: 2025; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Maurício Cecílio Magnaguagno

Início: 2025; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul;

Gabriel Postay dos Santos

Natural Language Processing; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Henrique Vitor Mairesse

Parallel and Distributed Systems; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Rafael Grohmann Cadaval

Natural Language Processing; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Biomedicina) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Antonio Coelho Pasquali

Lucas Aquino Brentano

Natural Language Processing; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Bernardo Winkler Thome

Detecção da Doença de Alzheimer através da Fala com IA; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Vitor Gabriel Piloneto Dal Mora

João Guilherme Bohrer Roedel Sperb

Parallel and Distributed Systems; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Bruno Batista Piovesan

Rafael Melo Rothmann

Parallel and Distributed Systems; Início: 2026; Iniciação científica (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Pedro Barreto Munhoz

Ciência de Dados e Inteligência Artificial; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Carolina Barroco

Ciência de Dados e Inteligência Artificial; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Breno Spohr

Programação Paralela e Distribuída; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Eduardo Vogt Duraes

Data Science and Artificial Intelligence; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Arthur Turcati Accorsi

Processamento de Linguagem Natural; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Guilherme Malgarizi Vasquez

Programming Language and Compilers; Início: 2025; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Eduardo Matte Zanardo Santos

Gustavo Lösch do Amaral

Detecção da Doença de Alzheimer através da Fala com IA; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Cristina Einsfeld Carvalho

Guilherme Cavazzotto

Data Science; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Caio Cesar Madeira Mattoso de Souza

Parallel and Distributed Computing; Início: 2024; Iniciação científica (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; (Orientador);

Eduardo Machado Martins

Resilient Dataflow Abstraction for Parallel Programming in C++; 2026; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Hígor Uéliton da Silva

Combining Romance Languages for Semantic Representation of Portuguese Texts; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Júnior César da Silva Alves

Aprendizado de Máquina para Predição de Demanda no Varejo: Desenvolvimento e Aplicação Prática de um Framework Preditivo; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Rustick Fim

High-Level Multi-GPU Support for Multi-Core Stream Parallelism; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Luan Dopke

Detecting Alzheimer's Disease through Speech using a Cross-Language Approach; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Gibrowski Faé

A High-Level DSL in Rust for Expressing Linear Pipelines on Multi-cores, Clusters and GPUs; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gustavo Hernandez Duarte

ViStream: Um Framework para Visualização de Streams de Dados; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Lucas Machado Alf

Fault Tolerance for High-Level Parallel and Distributed Stream Processing in C++; 2025; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Ricardo Maciel Leonarczyk

Latency-Aware Self-Adaptive Micro-batching Techniques for GPU-accelerated Stream Processing; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Larissa Daiane Caneppele Guder

Dimensional Speech Emotion Recognition from Bimodal Features; 2024; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Claudio Roberto Scheer Junior

Machine Learning and Data Visualization Techniques for Improving Performance of Parallel Applications on GPUs and Multi-cores; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann Filho

Impacts of Parallel Programming on Limited-Resource Hardware; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Júnior Henrique Löff

Simplifying Self-Adaptive Distributed Stream Processing in C++; 2023; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriell Alves De Araujo

Data and Stream Parallelism Optimizatins on GPUs; 2022; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Anderson Maliszewski

Impact of Network Interconnection in Cloud Computing Environments for High-Performance Computing Applications; 2021; Dissertação (Mestrado em PPGC - Programa de Pós Graduação em Computação UFRGS) - Universidade Federal do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Dinei André Rockenbach

High-Level Programming Abstractions for Stream Parallelism on GPUs; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Ricardo Pieper

High-Level Programming Abstractions for Distributed Stream Processing; 2020; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Adriano Vogel

Adaptive Degree of Parallelism for the SPar Runtime; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Carlos A

F; Maron; Parametrização do Paralelismo de Stream em Benchmarks da Suíte PARSEC; 2018; Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Adriano Marques Garcia

Easing the Benchmarking of Parallel Stream Processing on Multi-cores; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriella Lopes Andrade

Improving Parallel Programming Assessment: Challenges, Methods, and Opportunities in Coding Productivity; 2023; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

Adriano José Vogel

Self-adaptive abstractions for efficient high-level parallel computing in multi-cores; 2022; Tese (Doutorado em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior; Coorientador: Dalvan Jair Griebler;

André Zuanazzi Dornelles

2026; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Dalvan Jair Griebler;

João Paulo Souza Aires

2024; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Dalvan Jair Griebler;

Adriano José Vogel

2022; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Amado

2022; Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, ; Dalvan Jair Griebler;

Rafael Valdemar de Souza

Análise Comparativa de Algoritmos Preditivos para Dados de Séries Temporais em Aplicação de Monitoramento do Tráfego de Rede; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Rafael Palmini Valter

Predição diagnóstico de COVID-19 e severidade utilizando machine learning; 2022; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Ciência de Dados) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Cassiano Monego e Cristhian Gassen

Análise Comparativa do Desempenho de Ferramentas de Balanceamento de Carga para Aplicações Web em Plataformas de Nuvem Privada; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Alisson Allebrandt e Diego Henrique Schmidt

Desempenho de Aplicações IoT com Processamento de Stream de Dados em Ambientes de Nuvem Privada; 2021; Monografia; (Aperfeiçoamento/Especialização em Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Reis Panho

Vertical Elasticity in Cloud Computing: A Middleware for Parallel Streaming Applications; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Israel Segalin

Comparação de Algoritmos de Trading no Mercado de Criptomoedas: Um Estudo de Campo e Análise de Indicadores; 2025; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Gibrowski Faé

An internal domain-specific language for expressing linear pipelines: a proof-of-concept with MPI in Rust; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Eduardo Machado Martins

NAS Parallel Benchmakrs in Rust; 2024; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Marco Aurélio Schröder Pfeifer

Aplicação de Realidade Aumentada para Inventário Biológico em Ecossistema de Mata Fechada; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Felipe Mitsuo Nomura e Pedro Leonel Pedroso Cardoso

Uma análise de Algoritmos de Detecção de Concept Drift para Análise de Sentimento em Fluxos de Dados Contínuos; 2023; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Ricardo Leonarczyk

NAS Benchmark Kernels with HPX and MPI for Clusters; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Jônatas Thielke

Comparação de Algoritmos de Inteligência Artificial para Previsão de Valores de Commodities; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Vítor Barth

Utilização de Realidade Aumentada como Ferramenta para Manutenção da Infraestrutura de Datacenters; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann Filho

Stream Parallelism Annotations for Automatic OpenMP Code Generation; 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Junior Loff

Aumentando a Expressividade e Melhorando a Geração de Código Paralelo para o Paradigma de Paralelismo de Stream em Arquiteturas Multi-Core (co-orientador); 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann

Stream Parallelism Annotations for Autonomic OpenMP Code Generation (co-orientador); 2020; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Djalma Rafael Teixeira

Modelo Conceitual de Monitoramento e Gerenciamento para Smart Datacenters; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Claudio Scheer e Larissa Guder

Deep Learning in Agriculture: A Systematic Literature Review; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Alisson Allebrandt e Diego Henrique Schimidt

Simplificando a Interpretação de Análise de Solo com Inteligência Artificial; 2019; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Charles Michael Stein

Programação Paralela para GPU em Aplicações de Processamento de Stream; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Maikel Jean Klein Christ, Rudinei Luis Petter

Avaliação do Desempenho dos Protocolos Bonding e MPTCP em Instâncias LXC e KVM com Nuvem OpenNebula; 2018; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Cristiano Luis Balz, Paulo Geovani Griesang

Avaliação de Desempenho em Cluster GlassFish de Balanceamento de Carga para Aplicação de Gestão Empresarial; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Dinei André Rockenbach, Nadine Anderle

Análise e Avaliação Comparativa do Desempenho de Banco de Dados NoSQL; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Anderson Mattheus Maliszewski, Willian Baum

Performance Characterizations of IaaS Private Clouds for Scientific and Enterprise Workloads; 2017; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Andréia Barth, Camila Wolfer

Aplicação de Redes Neurais na Avaliação da Irradiação Solar como Fonte de Energia Renovável; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Ricardo Pieper

Anaerobic Digester Analytics: Towards a Smart Software as a Service; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Jaqueline Pedroso de Oliveira

Políticas de Segurança Baseadas Em Ações Derivadas do Modelo ISO 27000 para Ambiente Cloud Computing Privado; 2016; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Adriano Vogel

Surveying the Robustness and Analyzing the Performance Impact of Open Source Infrastructure as a Service Management Tools; 2015; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Carlos Alberto Franco Maron

Avaliação e Comparação da Computação de Alto Desempenho em Ferramentas Opensource de Administração de Nuvem Usando Estações de Trabalho; 2014; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Bruna Roberta Thomé e Eduardo Luís Hentges

Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para o Modelo de Serviço IaaS; 2013; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Maycon Franciel Schawinsky Batista e Sandra Carine Minike

Balanceamento e Failover de Links de Internet; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Luis Eduardo Kuhn Ramos

Monitoramento de Desempenho e Balanceamento do Tráfego de Internet com Ferramentas de Código Aberto; 2012; Trabalho de Conclusão de Curso; (Graduação em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Vinicius Pedroso

Processamento de Linguagem Natural; 2026; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Lucas Sperhacke Bianchessi

Tolerância a Falhas para Paralelismo de Stream de Alto Nível; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Marcos Kaiser

Data Science and Artificial Intelligence; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Marcela Zarichta

Programação Paralela e Distribuída; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriela Carolina Federhen De Carvalho

Data Science and Artificial Intelligence; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Arthur Araujo Galdino Dos Santos

Programação Paralela para GPUs; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Jonatan Eric Zamboni Giacomini

Ciência de Dados e Inteligência Artificial; 2025; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Lucas Sperhacke Bianchessi

Programação Paralela e Distribuída; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Arthur Accorsi

Processamento de Linguagem Natural; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Helena Barcellos Vedoy

Data Science for Health; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Carlos Eduardo Alves Pereira Cunha

Data Science for Biodiversity; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Caetano Bordin Müller

Resilient Data Pipelines; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Rian Cordoni

Sistemas Multi-agentes; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Amanda Bobrzyk

Data Science; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Bruno Monticelli

Programação Paralela e Distribuída; 2024; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Caetano Bordin Müller

Técnicas Avançadas para Exploração do Paralelismo em Aplicações de Dinâmica dos Fluídos Computacional com GPUs; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Carlos Falção de Azevedo Gomes

Ciência de Dados Aplicado a Agricultura; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Marcelo Nascimento

Ciência de Dados Aplicada ao Agronegócio; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Mallmann

Programação Paralela em Dispositivos Embarcados; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Arthur Sperhacke Bianchessi

Identificação de Emoções em Áudio; 2023; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Cristiano José Ferrazzo

Caetano Muller

Ciência de Dados Aplicado ao Meio Ambiente; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Eduardo Bregalda

Conjunto de Aplicações IoT com Processamento Paralelo para Avaliação de Hardware e Software; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Faé

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Arthur Bianchessi

Vitor Fuentes Ferreira Pires

Avaliação da Produtividade do Desenvolvimento de Aplicações Paralelas; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Eduardo Felber Eichner

Conjunto de Aplicações IoT com Processamento Paralelo para Avaliação de Hardware e Software; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Eduardo Martins

SPar4; 0: Paralelismo de Stream nas Tecnologias 4; 0; 2022; Iniciação Científica - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Mallmann

Ciência de Dados Eficiente com Rust; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Filipe Giroletti

Data Stream Analytics; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Eduardo Juchem Balzan

Self-Adaptive Parallelism; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Fim

Data Stream Benchmarking; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Luan Dopke

Data Stream Benchmarking; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Greice Welter

Monitoramento de Sistemas Computacionais; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

João Paulo da Rocha Camargos Carneiro

Técnicas Avançadas para Exploração do Paralelismo em Aplicações de Dinâmica dos Fluídos Computacional com GPUs; 2022; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência de Dados e Inteligência Artificial) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Arthur Sperhacke Bianchessi

Anthony Vanzan

AGROCOMPUTAÇÃO; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Fim

AGROCOMPUTAÇÃO; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Greice Welter

AGROCOMPUTAÇÃO; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Luan Dopke

Avaliação de Banco de Dados para BigData em Nuvens Computacionais; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Ricardo Leonarczyk

Programação Paralela e Distribuída para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Fernanda Mello

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

André Sacilotto Santos

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Bruno THOFEHRN

Avaliação do Esforço de Programação Paralela; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

João Caumo

Ciência de Dados Aplicado a Saúde Publica; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Egenharia de Software) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Érique Willers

Cloud Computing; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Welliton Scheer

Cloud Computing; 2021; Iniciação Científica; (Graduando em Tecnologia em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriell Alves De Araujo

Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Charles Stein

Programação Paralela e Distribuída para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann

Explorando Paralelismo de Stream em Aplicações de Internet das Coisas; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Junior Loff

Paralelismo de Dados Automático em Aplicações de Processamento de Stream; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Djalma Teixeira

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Tecnologia em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Claudio Scheer

Inteligência Artificial para Agricultura; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Larissa Guder

Inteligência Artificial para Agricultura; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Victor Scherer

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Matheus Sausen

AGROCOMPUTAÇÃO; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Agronomia) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Hoffmann

Alexandre de Borba

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

GABRIEL ROSSI

Computação em Nuvem e Data Center; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Nicolas Weber Ribeiro

Computação em Nuvem e Data Center; 2020; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia da Computação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Anderson Mattheus Maliszewski

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Leonardo Boz

Programação Paralela e Ditribuída para Sistemas Multi-Core, GPU, FPGA e Clusters; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

João Stein

Elenara Hein

Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes e Modernos em Plataformas de Computação em Nuvem Pública e Privada; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Fim

Gabriel Justo

Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream; 2019; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann

Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Júnior Henrique Löff

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Enrique Bozza Dutra

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriell Alves De Araujo

Rafael Dias

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações; 2018; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Renato Barreto Hoffmann Filho

Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Junior Loff

Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Endrius Ewald

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados; 2017; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Vitor Backes Barth

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriel Alves de Araújo

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Lucas Sartori Piatinicki

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais; 2016; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Programa de Bolsa / Pesquisa para Alunos da Graduação; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Adriano Vogel

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gustavo Motta

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Demétrius Roveda

High Performance in Cloud (HiPerfCloud); 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Lucas Sartori Piatinicki

Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Sistemas de Informação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Gabriell Alves De Araujo

Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões; 2015; Iniciação Científica; (Graduando em Ciência da Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Carlos Alberto Franco Maron

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Redes de Computadores) - Sociedade Educacional Três de Maio, Abase Sistemas; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Vinicius Meirelles Pereira

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Daniel Centeno Einloft

Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2014; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

Estéfani da Silva dos Santos

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela; 2013; Iniciação Científica; (Graduando em Engenharia de Computação) - Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL; Orientador: Dalvan Jair Griebler;

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HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Anais do VIII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.
LOFF, J. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Geração Automática de Código MapReduce para Arquiteturas de Memória Distribuída e Compartilhada. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.
EWALD, E. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2017, Porto Alegre. Anais do XVIII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2017.
BAIRROS, G. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Proposta de Suporte a Elasticidade Automática em Nuvem para uma Linguagem Específica de Domínio. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD/RS), 2016, São Leopoldo. 16th Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2016. p. 197-198.
MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Em Direção à um Benchmark de Workload Sintético para Paralelismo de Stream em Arquiteturas Multicore. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD/RS), 2016, São Leopoldo. 16th Escola Regional de Alto Desempenho. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2016. p. 171-172.
PIATINICKI, L. S. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEDUR, C. ; FERNANDES, L. G. . Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais. In: Salão de Inciação Científica da PUCRS, 2016, Porto Alegre. Anais do XVII Salão de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2016.
ARAUJO, G. A. ; LEDUR, C. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Implementação Paralela de Algoritmos de Classificação de Dados para uma DSL de Visualização de Dados GeoEspaciais. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2016, Porto Alegre. Anais do VII Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2016.
LEDUR, C. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. ; MANSSOUR, I. . Uma Linguagem Específica de Domínio com Geração de Código Paralelo para Visualização de Grandes Volumes de Dados. In: Escola Regional de Alto Desempenho (ERAD), 2015, Gramado, RS, BR. XV Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação (SBC), 2015. v. 15.
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PIATINICKI, L. S. ; GRIEBLER, DALVAN ; FERNANDES, L. G. . Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem. In: Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica, 2015, Porto Alegre. Anais do VI Seminário Interno de Avaliação de Iniciação Científica. Porto Alegre: EdiPUCRS, 2015.
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MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. . Avaliação e Comparação do Desempenho de Infraestrutura das Ferramentas de Administração de Nuvem Openstack e Opennebula. In: Salão de Pesquisa SETREM (SAPS), 2014, Três de Maio. XII Salão de Pesquisa SETREM, 2014.
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THOME, B. ; HENTGES, E. ; GRIEBLER, D. . Análise e Comparação de Ferramentas Open Source de Computação em Nuvem para Modelo de Serviço IaaS. In: Salão de Pesquisa SETREM, 2013, Três de Maio. XI Salão de Pesquisa SETREM (SAPS 2013), 2013.
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GRIEBLER, D. J. ; Lima F. ; SCHEPKE, C. . Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital com Tecnologias Mesh e Wi-Fi. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2009, Três de Maio. VII São de Pesquisa Setrem. Três de Maio: SETREM, 2009.
GRIEBLER, D. J. ; RUPP, J. A. ; MEDEIROS, S. ; SHUBEITA, F. . Estudo de Computação em Grade. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2008, Três de Maio. SAPS VI Salão de Pesquisa Setrem. Três de Maio: Setrem, 2008.
GRIEBLER, D. J. ; Jones Adriano Rupp ; BENATTI D. V. . Estruturação da Rede de Computadores da Prefeitura Municipal de Boa Vista do Burica. In: Salão de Pesquisa Setrem, 2008, Três de Maio. SAPS VI Salão de Pesquisa Setrem. Três de Maio: Setrem, 2008.
GRIEBLER, D. . Recentes Pesquisas do Centro de Inteligência Artificial e Ciência de Dados da PUCRS. 2025. (Apresentação de Trabalho/Outra).
GRIEBLER, D. ; MOTA, R. ; CAVALCANTI, J. P. ; WOLFF, F. . Superinteligência na Prática: Implicações para Ciência, Educação e Inovação. 2025. (Apresentação de Trabalho/Outra).
GRIEBLER, D. . Inteligência artificial e tecnologias no envelhecimento. 2025. (Apresentação de Trabalho/Simpósio).
GRIEBLER, D. . Research Highlights on Parallel Computing and Opportunities for Colaboration with Brazil. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Simplifying Parallel Programming and Opportunities for Collaboration with Brazil. 2023. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Simplifying parallel programming for stream processing applications on multicores. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Structured Parallel Programming. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Source-to-Source Transformations. 2018. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Um Convite à Pesquisa Científica. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . High-Level and Productive Parallel Programming on GPUs. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Pesquisa Científica na Computação: Panorama Geral e Oportunidades. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Interfaces de Programação Paralela: Panorama Geral e Tendências. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).
GRIEBLER, D. . Curso de Tecnologia em Redes de Computadores. 2012. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).
GRIEBLER, DALVAN . Domain-Specific Language & Support Tools for High-Level Stream Parallelism. Porto Alegre/Pisa: PUCRS/UNIPI, 2016 (Tese de Doutorado).
GRIEBLER, D. J. . Proposta de uma Linguagem Específica de Domínio de Programação Paralela Orientada a Padrões Paralelos: um Estudo de Caso Baseado no Padrão Mestre/Escarvo para Arquiteturas Multi-Core. Porto Alegre: PPGCC-PUCRS, 2012 (Dissertação de Mestrado).
GRIEBLER, D. J. . Desenvolvimento de Uma Aplicação Cliente-Servidor para Configuração de um Sistema Embarcado de Redes Wireless. Três de Maio: SETREM, 2009 (Trabalho de Conclusão do Curso).

Outras produções

MARTINS, E. M. ; GRIEBLER, D. . NPB-Rust: Nas Parallel Benchmarks in Rust. 2026.

FIM, G. ; GRIEBLER, D. . DSPBench Flink: Benchmarking batch and stream processing execution modes in Apache Flink. 2026.

GRIEBLER, D. ; ROCKENBACH, D. A. ; ARAUJO, G. A. . GSParLib: A Multi-Level Programming Interface Unifying OpenCL and CUDA for Expressing Stream and Data Parallelism. 2025.

HOFFMANN, R. B. ; GRIEBLER, D. ; LOFF, J. ; BIANCHESSI, A. S. ; MALLMANN, L. . NPB-PSTL: NAS Parallel Benchmarks with C++ STL Algorithms. 2025.

DOPKE, L. ; ACCORSI, A. ; GRIEBLER, D. ; AIRES, J. P. ; GUDER, L. ; MANSSOUR, I. . SpeechVis: Simplifying Speech Emotion Visualization. 2025.

LOFF, J. ; GRIEBLER, D. . MPR: An MPI Framework for Distributed Self-Adaptive Stream Processing. 2024.

FAE, L. G. ; GRIEBLER, D. . SPar-Rust: Stream Parallelism in Rust. 2024.

ARAUJO, G. A. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . NPB-CPU: Benchmark Kernels for GPU with CUDA. 2022.

GARCIA, A. M. ; GRIEBLER, D. ; SCHEPKE, C. ; FERNANDES, L. G. . SPBench: A Framework for Benchmarking Stream Processing Applications. 2022.

BORDIN, M. V. ; GRIEBLER, D. ; MENCAGLI, G. ; GEYER, C. ; FERNANDES, L. G. . DSPBench: a Data Stream Processing Benchmark Suite for Real-World Applications. 2022.

PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. . DSParLib: A Distributed Stream Parallelism Library for C++. 2022.

LOFF, J. ; HOFFMANN, R. B. ; PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . A Rust Stream Processing Benchmark Suite. 2021.

LOFF, J. ; GRIEBLER, D. ; MENCAGLI, G. ; ARAUJO, G. A. ; TORQUATI, M. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . NPB-CPP: NAS Parallel Benchmarks for evaluating C++ parallel programming frameworks on shared-memory architectures. 2021.

BARTH, V. B. ; GRIEBLER, D. ; VOGEL, A. . AR Inventory. 2020.

STEIN, C. M. ; GRIEBLER, D. . LZSS Parallel Stream Processing on Multi-Cores with GPUs. 2019.

STEIN, C. M. ; ROCKENBACH, D. A. ; GRIEBLER, D. . Dedup Parallel Stream Processing on Multi-Core with GPUs. 2019.

PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . Rust Library for Structured Stream Parallelism Programming on Multi-Cores. 2019.

ALEBRANDT, A. ; SCHMIDT, D. H. ; GRIEBLER, D. . IAnaSolo: Interpretação de Análises de Solo com uso de Deep Learning. 2019.

LOFF, J. ; GRIEBLER, D. ; FERNANDES, L. G. . NPB Benchmark Kernels in C++ with parallel versions on OpenMP, TBB, and FastFlow. 2018.

GRIEBLER, D. . UPL: Utility Performance Library. 2016.

GRIEBLER, D. ; DANELUTTO, M. ; FERNANDES, L. G. . SPar: a C++ Domain-Specific Language (DSL) for expressing stream parallelism. 2016.

LEDUR, CLEVERSON ; GRIEBLER, D. ; MANSSOUR, I. ; FERNANDES, L. G. . GMaVis: A Domain-Specific Language for Large-Scale Geospatial Data Visualization Supporting Multi-Core Parallelism. 2016.

PIEPER, R. ; GRIEBLER, D. ; LOVATO, A. . Prophet: a Software as a Service (SaaS) Biodigester Data Analytics with a Distributed Database in the Cloud. 2016.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do BDE (7th International Conference on Big Data Engineering). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do WCC (5th Workshop on Cloud Computing). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do SSCAD (XXVI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (XXXI Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (10th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (9th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do WSCC (International Workshop on Scalable Compute Continuum). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXIX Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do SBCAS (25º Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do HLPP (18th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da PDP (33th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2025.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do SBAC-PAD (37th IEEE/SBC International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing). 2025.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (32th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (17th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SBCAS (24º Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXVIII Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCC (International Workshop on Scalable Compute Continuum). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HPDC PhD Symposium (33rd International Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (8th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (9th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PMBS (15th IEEE International Workshop on Performance Modeling, Benchmarking and Simulation of High Performance Computer Systems). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (XXX Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do SSCAD (XXV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do WCC (4th Workshop on Cloud Computing). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da HiPC (31th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do BDE (6th International Conference on Big Data Engineering). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da PAIS (13th Conference on Prestigious Applications of Intelligent Systems). 2024.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa da ISPDC (22nd IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Computing). 2024.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXIV Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (XXIX Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (31th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (16th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXVII Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ISPDC (22nd IEEE International Symposium on Parallel and Distributed Computing). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da HiPC (30th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WCC (3th Workshop on Cloud Computing). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCC (International Workshop on Scalable Compute Continuum). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (7th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (8th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2023.

GRIEBLER, D. . Membro do Comitê de Programa do BDE (5th International Conference on Big Data Engineering). 2023.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (30th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (15th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXVI Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (XXVIII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXIII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (6th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (7th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do BDE (4th International Conference on Big Data Engineering). 2022.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICIPCN (2nd International Conference on Image Processing and Capsule Networks). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICOEI (5th International Conference on Trends in Electronics and Informatics). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICESC (2nd International conference on Electronics and Sustainable Communication Systems). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICICCS (3rd International Conference on Intelligent Computing, Information and Control Systems). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Prorgama da ICIRCA (3rd International Conference on Inventive Research in Computing Applications). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICMLAS (International Conference on Machine Learning and Autonomous Systems). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICICCS (5th International Conference on Intelligent Computing and Control Systems). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICECT (International Conference on Edge Computing and Cloud Technologies). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da EmTECH (International Conference on Emerging Computing and Networking Technologies). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICOSEC (2nd International conference on Smart Electronics and Communication). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICICT (6th International Conference on Inventive Computation Technologies). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICAMCM (International Conference on Advances in Materials Science, Communication and Microelectronics). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (5th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (4th International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICECA (5th International Conference on Electronics, Communication and Aerospace Technology). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (14th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (XXVII Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do BDE (3th International Conference on Big Data Engineering). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (6th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WCC (1st Workshop on Cloud Computing). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SBLP (XXV Simpósio Brasileiro de Linguagens de Programação). 2021.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (28th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (13th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do BDE (2nd International Conference on Big Data Engineering). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (5th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (4th International Conference on Big Data and Internet of Things). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do MPP (9th Workshop on Parallel Programming Models). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICIRCA (2nd International Conference on Inventive Research in Computing Applications). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da I-SMAC (4th International conference on I-SMAC (IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud)). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICESCS (International conference on Electronics and Sustainable Communication Systems). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (XXI Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da HiPC (27th IEEE International Conference on High Performance Computing, Data, and Analytics). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDSIC (2nd International Conference on Big-data Service and Intelligent Computation). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ERRC (XVII Escolha Regional de Redes de Computadores). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da HPCS (International Conference on High Performance Computing & Simulation). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da HPCEd (High Performance Computing & Simulation Education). 2020.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comité Consultivo da ICISS (2nd International Conference on Intelligent Sustainable Systems). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comité Consultivo da I-SMAC (3rd International conference on IoT in Social, Mobile, Analytics and Cloud). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da PDP (27th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ICESC (International conference on Electronics and Sustainable Communication Systems). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da CCIOT (4th International Conference on Cloud Computing and Internet of Things). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do MPP (8th Workshop on Parallel Programming Models). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (12th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da BDIOT (3rd International Conference on Big Data and Internet of Things). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da HPCS (International Conference on High Performance Computing & Simulation). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ERRC (17th Escola Regional de Redes de Computadores). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do SABTIC (Seminário Argentina - Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação). 2019.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da EIDWT (International Conference on Emerging Internet, Data & Web Technologies). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa Artifact Evaluation do Euro-Par (International European Conference on Parallel and Distributed Computing). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HLPP (11th International Symposium on High-Level Parallel Programming and Applications). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do HPCS (International Conference on High Performance Computing & Simulation). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do WebMedia (Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do MPP (7th Workshop on Parallel Programming Models). 2018.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Fórum de Pós-Graduação da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2017.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa da ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2017.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2017.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do Auto-DaSP (International Workshop on Autonomic Solutions for Parallel and Distributed Data Stream Processing). 2017.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o ERRC (Escola Regional de Redes de Computadores). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o EATI (Encontro Anual de Tecnologia da Informação). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de Programa do EATI (Encontro Anual de Tecnologia da Informação). 2016.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2015.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o Euro-Par (International Conference on Parallel and Distributed Computing). 2015.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de programa do Forum de Iniciação Científica da ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2014.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2014.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o ERAD/RS (Escola Regional de Alto Desempenho). 2013.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de programa do STIN (Simpósio de Tecnologia da Informação da Região Noroeste do Rio Grande do Sul). 2012.

GRIEBLER, DALVAN . Membro do Comitê de programa do SABTIC (Seminário Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação). 2012.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o WSCAD (Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho). 2012.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o SABTIC (Seminário Argentina-Brasil de Tecnologias da Informação e da Comunicação). 2012.

GRIEBLER, DALVAN . Revisão de artigos para o STIN (Simpósio de Tecnologia da Informação da Região Noroeste do Rio Grande do Sul). 2012.

GRIEBLER, D. ; QUADROS, R. ; LEITE, J. ; GASPARETTO, M. . Bom dia Rio Grande. 2026. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

GRIEBLER, D. . IA avança no mercado de trabalho e impõe nova corrida por qualificação. 2026. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

GRIEBLER, D. ; SALVADORE, P. . FM Cultura: Programa Cosmopolita. 2025. (Programa de rádio ou TV/Entrevista).

GRIEBLER, D. ; GAELZER, V. ; STURMER, C. . Programa Ideias na Mesa da ACICG Cândido Godói: Ciência, Tecnologia e Inovação na Região Noroeste do RS. 2020. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

GRIEBLER, D. ; SIQUEIRA, D. L. ; GUDER, L. C. . Live SAPS: Pesquisas Avançadas em Tecnologia da Informação e Comunicação. 2020. (Programa de rádio ou TV/Mesa redonda).

GRIEBLER, DALVAN ; HEREDIA, L. . Projeto em Business Intelligence e Analytics. 2025. (Desenvolvimento de material didático ou instrucional - Ensino).

MALISZEWSKI, A. M. ; GRIEBLER, D. . Avaliação de Desempenho da Agregação de Interfaces de Rede em Ambientes de Nuvem Privada HiPerfCloud: High Performance in Cloud. 2019. (Relatório de pesquisa).

MARON, C. A. F. ; VOGEL, A. ; GRIEBLER, D. . Caracterizando a Implantação e o Desempenho de Aplicações em Ambientes de Nuvem Privada com Recursos Compartilhados e Dedicados. 2018. (Relatório de pesquisa).

VOGEL, A. ; GRIEBLER, DALVAN ; LEIRIA, R. ; SCHEPKE, C. . Implantação de Ambiente de Nuvem e Funcionalidades para Alta Disponibilidade Usando CloudStack. 2017. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

MARON, C. A. F. ; VOGEL, A. ; GRIEBLER, D. . Caracterizando o Desempenho de Rede e Aplicações Pipeline em Ambientes de Nuvem Privada. 2017. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. ; VOGEL, A. ; LEIRIA, R. ; SCHEPKE, C. . Nuvem Privada com OpenNebula: da Implatação ao Desenvolvimento. 2016. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

VOGEL, A. ; GRIEBLER, D. . Implantando, Avaliando e Analisando as Ferramentas para Gerenciamento de IaaS OpenStack, OpenNebula e CloudStack. 2016. (Relatório de pesquisa).

MARON, C. A. F. ; GRIEBLER, D. . Avaliando o Desempenho das Ferramentas de Nuvem Privada OpenStack e OpenNebula. 2015. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; FERNANDES, L. G. . Padrões e Frameworks de Programação Paralela em Arquiteturas Multi-Core. 2011. (Relatório de pesquisa).

BENATTI D. V. ; GRIEBLER, D. J. . Monitorando uma Rede e Serviços Utilizando Nagios. 2009. (Curso de curta duração ministrado/Outra).

GRIEBLER, D. J. . Gerenciamento de Serviços de Rede com Aplicação Distribuída. 2009. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; RUPP, J. A. . Auditoria e Monitoramento da Estrutura de Rede Sem Fio de uma Instituição Pública. 2008. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; RUPP, J. A. . Projeto e Planejamento de Rede de Computadores de uma Prefeitura Municipal. 2008. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; CASALI, V. . Configuração e Gerenciamento de Cluster. 2008. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. . Estudo, Projeto e Planejamento de Cidade Digital em uma Instituição Pública. 2008. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; RUPP, J. A. . Análise da Estrutura Física da Rede de Computadores de uma Instituição de Ensino. 2007. (Relatório de pesquisa).

GRIEBLER, D. J. ; DORNELLES, T. T. ; MOTA, V. M. B. . Redes no Windows Vista. 2007. (Relatório de pesquisa).

Projetos de pesquisa

2026 - Atual

Centro Multidisciplinar de Pesquisa e Inovação em Inteligência Artificial e Ciência de Dados, Descrição: Este projeto permitirá ampliar significativamente as atividades hoje realizadas de forma ainda limitada, tanto na pesquisa acadêmica quanto no desenvolvimento de tecnologias inteligentes. Isso se aplica, por exemplo, ao treinamento e ao uso de modelos de alta capacidade (ex.: large language models) em diferentes ramos da Ciência e Tecnologia que requerem recursos computacionais e humanos capazes de trabalhar com grandes conjuntos de dados e modelos sofisticados de IA, em tempo hábil e de forma multidisciplinar. A partir do desenvolvimento das pesquisas propostas neste projeto será possível: a) Criar modelos e armazenar dados para simulação de dinâmicas populacionais para eventos adversos relacionados amudanças climáticas; b) Identificar biomarcadores epigenéticos na saúde mental mãe-filho, que indiquem vulnerabilidade infantil a problemas emocionais e comportamentais; c) Desenvolver modelos preditivos para análise genômica aplicada à conservação da biodiversidade; d) Criar soluções baseadas em IA que auxiliem tanto na descoberta de novos materiaissorventespara separação de CO2,quanto na predição de parâmetros que caracterizam a qualidade de novos materiais (ex., índice de permeabilidade); e) Investigar a relação entre atributos linguísticos e de reserva cognitiva com marcadores tradicionais de declínio de saúde física e mental; f) Criar modelos preditivos de internação e óbito para desfechos em pacientes em hemodiálise; g) Desenvolver um framework computacional para a criação deembeddings multi-ômicos, permitindo a extração de representações latentes biologicamente significativas; h) Acelerar a transferência de conhecimento científico e tecnológico para a sociedade, com a possibilidade de evoluir para a criação de startups e novos negócios que fazem uso de IA, gerando tecnologias que possam ser aplicadas no mercado nacional.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Eduardo Eizirik - Integrante / Marcio Pinho - Integrante / Rodrigo Coelho Barros - Integrante / Lilian Cristine Hubner - Integrante / Sandra Mara Oliveira Einloft - Integrante / Rodrigo Grassi de Oliveira - Integrante / Soraia Raupp Musse - Integrante / Jorge Luis Nicolas Audy - Integrante / Carlos Eduardo Poli de Figueiredo - Integrante / Franciele Longaray Bernard - Integrante., Financiador(es): Financiadora de Estudos e Projetos - Auxílio financeiro.
2026 - Atual

IF-DT: Modelagem Digital Twin com IA Física para Previsão de Inundações na Lagoa dos Patos, Descrição: s regiões costeiras estão entre as mais expostas aos efeitos das mudanças climáticas, com vulnerabilidade crescente a eventos climáticos extremos como chuvas intensas, ventos severos, ondas mais altas e elevação do nível do mar na costa. Entre abril e maio de 2024, o estado do Rio Grande do Sul registrou as maiores inundações de sua história, provocando deslizamentos, danos à infraestrutura e mais de meio milhão de desabrigados. As cidades ao redor da Lagoa dos Patos foram muito atingidas, com áreas urbanas e rurais submersas por semanas. A magnitude e duração do evento o colocam como o desastre de inundação mais intenso já registrado no país, superando episódios recentes de precipitação intensa na região sul do Brasil.Estudos recentes sugerem que a ocorrência de alagamentos e inundações deve ser mais intensa e frequente nas próximas décadas. Isso é referendado pelas conclusões do IPCC, o qual projeta que o permanente aquecimento global deve intensificar ainda mais o ciclo da água, incluindo sua variabilidade, precipitação global de monções e a severidade dos eventos de chuva e seca. Isso indica que o Estado do RS também estará constantemente ameaçado pela ocorrência periódica de eventos extremos de estiagem, que também requerem iniciativas para entender suas causas e impactos ambientais e socioeconômicos. A Lagoa dos Patos é o principal corpo hídrico do Estado do RS, drenando mais da metade das águas do estado por meio das bacias do Guaíba e da Lagoa Mirim, com escoamento único para o Oceano Atlântico pelos Molhes da Barra do Rio Grande. Os municípios em seu entorno enfrentam eventos recorrentes de inundação e estiagem, que afetam a economia, o meio ambiente e a infraestrutura regional. Assim, há uma demanda contínua por informações técnicas qualificadas que apoiem gestores públicos na formulação de políticas de mitigação. Com mais de 50 anos de pesquisa dedicada à Lagoa dos Patos, a FURG e seus colaboradores consolidaram-se como referência no enfrentamento aos eventos extremos. Nesse contexto, soluções tecnológicas integradas têm papel estratégico na resiliência climática e no planejamento urbano de forma adaptativa. O conceito de Digital Twin (Gêmeo Digital) réplicas virtuais de sistemas físicos alimentadas por dados observacionais e modelos preditivos oferece uma alternativa para o monitoramento e simulação de eventos hidrológicos. Em 2024, a implementação do Centro Interinstitucional de Observação e Previsão de Eventos Extremos (CIEX), na FURG, marcou um passo importante nessa direção, que nesta proposta passa a contar com a PUCRS e a Universidade de Cambridge como colaboradores estratégicos. A implementação do CIEX estabeleceu o Digital Twin Lagoa dos Patos (DT-LAGOA) como uma plataforma de observação e previsão voltada à prevenção e mitigação de riscos de eventos extremos de inundação e estiagem. O DT-LAGOA fornece informações qualificadas e em tempo real para órgãos públicos e instituições envolvidas na gestão de emergências, como Defesas Civis municipais, regionais e estaduais, além de fornecer informações qualificadas para políticas públicas e usuários da lagoa. Assim, o DT - LAGOA consolida-se como uma infraestrutura digital em desenvolvimento para apoio à decisão, alinhada à missão dos parceiros desta proposta e à política científica da FAPERGS voltada à mitigação de riscos climáticos e ao desenvolvimento de tecnologia.A proposta IF-DT visa qualificar o DT-LAGOA, em desenvolvimento pelo CIEX, com a criação de modelos de IA Física para séries temporais, utilizando processamento paralelo em GPUs e dataspaces interoperáveis via APIs, fornecendo desta forma predições mais rápidas e com mais qualidade. Com isso, busca-se consolidar o Digital Twin com IA Física como ferramenta científica e também de apoio para simulação de cenários what-if para eventos extremos como inundações na região da Lagoa dos Patos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Marcelo Rita Pias - Coordenador / Elisa Helena Fernandes - Integrante / Mark Girolami - Integrante / Luciano Ribeiro - Integrante / Samuel Bonnato - Integrante.
2025 - Atual

Paralelismo mais Eficiente, Resiliente, Inteligente e Simples em Aplicações de Stream, Descrição: A demanda por processar e analisar os dados assim que chegam para extrair informações no setor produtivo (finanças, indústria, saúde, varejo, telecomunicações, mídias sociais e segurança), trouxe diversos desafios científicos e tecnológicos. Uma resposta a isso foram os sistemas de processamento de stream e as abstrações de programação paralela voltadas a esse domínio de aplicação. Ao mesmo tempo, arquiteturas de computadores tem evoluído significativamente em escalabilidade e complexidade, tornando-se massivamente paralelas. O paralelismo de stream pode ser expressado por grafos acíclicos direcionados ou grafos direcionados em forma de pipelines linear ou não linear. Acontece que desenvolver software paralelo que consiga explorar eficientemente os recursos paralelos do hardware é uma tarefa complexa, improdutiva, suscetível a erros e reservada a pessoas com expertises avançadas em computação paralela. Isso impacta diretamente as empresas de software e indústrias que criam essas aplicações. Objetivo deste projeto é contribuir com o desenvolvimento de uma solução para expressar o paralelismo de stream de forma simples e intuitiva aos desenvolvedores de software não especializados em programação paralela. Planeja-se avanços significativos no estado da arte através da criação de algoritmos e mecanismos que permitem a execução de aplicações de stream mais eficientes, resilientes, autoadaptativas/elásticas e inteligentes em diferentes hardwares e arquiteturas de computadores tais como CPU, GPU e Clusters. Almeja-se através destas soluções inovadoras, o resultado de produções tecnológicas de software (compilador, runtime, bibliotecas e benchmarks), patentes (relacionado aos algoritmos e mecanismos de resiliência e autoadaptatividade, modelos de otimização e programação) e publicações científicas em veículos de alto impacto.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2025 - Atual

Sítio PELD RPPN Pró-Mata: Floresta Ombrófila e Campos de Altitude do Sul do Brasil, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Eduardo Eizirik em 05/10/2025., Descrição: Este projeto (PELD-PROM) consiste de um programa de caracterização e monitoramento em longo prazo da biodiversidade da RPPN Pró-Mata/PUCRS, uma área protegida localizada no extremo sul do bioma Mata Atlântica, que congrega um mosaico de ecossistemas na interface entre a Floresta Ombrófila Mista, Floresta Ombrófila Densa e Campos de Altitude. A RPPN apresenta alta biodiversidade, histórico consolidado de pesquisas ecológicas, uma posição crítica como corredor de conectividade entre unidades de conservação públicas, e uma estratégia de gestão que integra pesquisa de excelência, educação ambiental e interfaces colaborativas com atores regionais com foco em desenvolvimento rural sustentável e ecoturismo. O projeto congrega os grupos de pesquisa de 30 docentes, representando sete universidades brasileiras. No presente ciclo do projeto PELD-PROM, damos continuidade à caracterização e monitoramento da biodiversidade desta área, bem como expandimos a geração de dados utilizando diferentes métodos amostrais. Com isso, propõe-se manter e estender a caracterização e monitoramento da biodiversidade neste sítio, contribuindo para o propósito da rede de sítios PELD no Brasil.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / Eduardo Eizirik - Coordenador / Laura Roberta Pinto Utz - Integrante / Julio Cesar Bicca-Marques - Integrante / Renata Medina da Silva - Integrante / Augusto Ferrari - Integrante / Ismael Franz - Integrante / Pedro M. A. Ferreira - Integrante / Renato A. Teixeira - Integrante / Augusto M. Alvim - Integrante / Alexandro Marques Tozetti - Integrante / Andressa Paladini - Integrante / Cristiano Agra Iserhard - Integrante / Kim Ribeiro Barão - Integrante / Leandro da Silva Duarte - Integrante / Luciano de Azevedo Moura - Integrante / Maria João Veloso da Costa Ramos Pereira - Integrante / Milton de Souza Mendonça Junior - Integrante / Márcio Borges Martins - Integrante / Rodrigo dos Santos Machado Feitosa - Integrante / Sandra Cristina Müller - Integrante / Sandra Maria Hartz - Integrante / Guendalina Turcato Oliveira - Integrante / Cristiane Follmann Jurinitz - Integrante / Joice Klipel - Integrante / Kauane Maiara Bordin - Integrante / Rachel Turba de Paula - Integrante / Rodrigo Scarton Bergamin - Integrante.
2025 - Atual

Conectividade da fala e reserva cognitiva: o emprego de biomarcadores linguísticos, cognitivos e biológicos para caracterização e avaliação do envelhecimento cognitivo (a)típico, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Lilian Cristine Hübner em 13/04/2026., Descrição: O envelhecimento populacional impulsiona a busca por evidências científicas para manter e aprimorar a qualidade de vida. Escolaridade, leitura e escrita são construtos de reserva cognitiva com efeitos protetivos sobre a cognição. Em países em desenvolvimento, como o Brasil, o aumento dos casos de demência se associa a baixo nível socioeconômico e altas taxas de analfabetismo entre idosos. Pesquisas sobre fatores que contribuem para a reserva cognitiva são essenciais nesse contexto. Considerando que a conectividade da fala pode auxiliar na identificação precoce de comprometimento cognitivo, neste projeto busca-se analisar como padrões dessa conectividade se relacionam com biomarcadores biológicos (dados sanguíneos, neuroimagem e movimentos oculares) e cognitivos (avaliação cognitiva e neuropsicológica), além de fatores de reserva cognitiva (escolaridade, nível socioeconômico, hábitos de leitura e escrita) na predição de declínio cognitivo ou demência, bem como no diagnóstico diferencial entre comprometimento cognitivo leve (CCL) e doença de Alzheimer (DA). Mais especificamente, pretende-se verificar como características da conectividade da fala, associadas aos biomarcadores e dados sócio-demográficos e culturais elencados, podem diferenciar indivíduos típicos dos atípicos (com CCL ou DA) e distinguir esses dois quadros entre si. A hipótese geral é que a associação desses marcadores contribui para o diagnóstico precoce de alterações cognitivas, permitindo identificar fatores prevalentes para o declínio (ou preservação) da cognição, bem como para o diagnóstico diferencial entre CCL e DA. O estudo tem potencial para distinguir quadros de envelhecimento normal em indivíduos com baixa escolaridade de quadros patológicos, evitando falsos positivos para neurodegenerescência e indicando fatores preditivos de declínio cognitivo na população brasileira.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Lilian Cristine Hubner - Coordenador / Karine Marcotte - Integrante / Rosângela Gabriel - Integrante / Maximiliano Wilson - Integrante / Lucas Porcello Schilling - Integrante / Erica dos Santos Rodrigues - Integrante / Bárbara Luzia Covatti Malcorra - Integrante / Douglas Kazutoshi Sato - Integrante / Aline Villavicencio - Integrante / César Rennó Costa - Integrante / Rodrigo Wilkens - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2024 - 2025

Predição de Radiação Solar nos Estados do Nordeste do Brasil Utilizando Técnicas Híbridas Baseadas em Transformada Wavelet Discreta, ARIMA e Redes Neurais Artificiais (RNA), Descrição: Os sistemas elétricos são pilares essenciais no progresso econômico e social de qualquer país. À medida que a transição para energias renováveis avança e o uso da energia solar se torna mais acessível, a melhor precisão da previsão de radiação solar se tornou uma chave de consumo para a implementação de sistemas fotovoltaicos. Não obstante, existem áreas, especialmente nos estados do Nordeste do Brasil, onde as estações de medição solar são limitadas, o que resulta em dados ausentes em algumas regiões. Neste contexto, o presente estudo propõe o uso de técnicas de imputação de dados faltantes baseadas em filtros lineares e em métodos estatísticos. Além disso, é apresentada uma metodologia híbrida baseada na decomposição por meio da Transformada Wavelet Discreta (DWT), que combina um modelo de série temporal Autorregressivo de Mídias Móveis Integradas (ARIMA) e outro de Redes Neuronais Artificiais (ANN). Esta metodologia pretende estimar e prever a radiação solar nas zonas do Nordeste do Brasil, onde o número de estações é limitado. Devido ao alto custo computacional de treinamento de RNAs, propõe-se o uso de técnicas de otimização bayesiana (BO) para melhorar a eficiência de cada previsão. A abordagem propõe utilizar dados de satélite fornecidos pela NASA e realizar a decomposição da série temporal da radiação solar em sinais de alta e baixa frequência por meio de DWT. Posteriormente, são modelados os sinais de baixa e alta frequência, obtidos desta decomposição, por meio dos modelos ARIMA e ANNs, respectivamente, em que as ANNs são otimizadas por meio de BO. O modelo obtido por meio desta metodologia, tomamos como DWT-ARIMA-BO-ANN. Com base na revisão da literatura realizada na data, verifica-se que a abordagem da presente proposta não foi utilizada anteriormente para a previsão da radiação solar, mas, quando metodologias semelhantes obtiveram grandes resultados, por exemplo, na previsão da volatilidade. Os resultados baseados em dados fornecidos pela NASA, e modelados por esta abordagem combinada, não apenas otimizam os recursos de consumo, mas também melhoram notavelmente as previsões em termos de precisão e limites de ajuste. Isso é evidenciado através de métricas de avaliação como, MAPE, MAD, MSD e o coeficiente de determinação ajustado R2, para avaliar a radiação solar em horas W/m2. Finalmente, esta investigação apresenta um recurso para tomar decisões informadas sobre o projeto e a implementação de políticas públicas nos estados do Nordeste do Brasil, voltadas a fomentar o acesso à energia, principalmente por meio de fontes não convencionais de energia renovável (FNCER).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Keyla Vanessa Alba Molina - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2024 - 2025

Tolerância a Falhas para Paralelismo de Stream de Alto Nível, Descrição: o principal objetivo deste projeto é explorar como outros sistemas de processamento de stream fornecem mecanismos de tolerância a falhas e garantias de consistência, bem como esses mecanismos podem ser implementados no ambiente SPar distribuído, sem que o usuário final precise alterar o código de suas aplicações para se beneficiar do mecanismo de tolerância a falhas. As seguintes contribuições são esperadas: 1) Uma estratégia de geração de código de stream paralelo para arquiteturas distribuídas com tolerância a falhas e garantia de consistência exactly-once; 2) Uma análise sobre como o atual estado da arte em sistemas de processamento de stream implementam mecanismos de tolerância a falhas e garantias de consistência; 3) Uma análise sobre como o mecanismo de tolerância a falhas escolhido impacta a performance das aplicações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Lucas Machado Alf - Integrante / LUCAS SPERHACKE BIANCHESSI - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2024 - Atual

Iniciativa de Saúde Cerebral de Porto Alegre (ISCPA), Descrição: A Iniciativa de Saúde Cerebral de Porto Alegre (ISCPA) é um estudo longitudinal que busca identificar fatores determinantes da saúde cerebral. Seus principais objetivos são: (i) analisar marcadores de estilo de vida, cognitivos e ambientais relacionados às funções mentais, desde meia idade até a velhice; (ii) examinar os fatores biológicos que podem prever a manutenção da saúde cerebral; e (iii) avaliar os efeitos de uma intervenção multidimensional no estilo de vida para aprimorar e preservar a saúde cerebral. A análise dos dados será conduzida usando Inteligência Artificial. A coorte da ISCPA terá pelo menos 461 participantes saudáveis, entre 40 e 69 anos, acompanhados por questionários online. Os participantes responderão questionários em sete áreas: saúde geral, exercícios físicos, atividade cognitiva, sono, nutrição, interações sociais e propósito de vida. Esses questionários avaliarão a percepção dos participantes sobre sua saúde e hábitos de vida. Um subgrupo de no mínimo 40 indivíduos passará por avaliações presenciais detalhadas que incluirão exames médicos, psicológicos, avaliação física, ressonância magnética cerebral, eletroencefalografia e coleta de amostras biológicas. Além disso, outro subgrupo de 210 participantes será avaliado antes e depois de uma intervenção multidimensional para otimizar seus hábitos de vida e avaliar seus impactos na função cognitiva e cerebral. O grupo de intervenção receberá supervisão remota via Tecnologias de Informação e Comunicação, apoiado por um profissional de saúde, enquanto o grupo controle receberá educação e recomendações sobre hábitos saudáveis.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Rafael Reimann Baptista - Coordenador / Ivon Gretel Winkler Maisonnave - Integrante / OSIELI ALVES FRAGA - Integrante / Alexandre Vontobel Padoin - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2024 - Atual

Processamento automático de armadilhas para Spodoptera Frugiperda, Descrição: A lagarta-do-cartucho (Spodoptera Frugiperda) é uma das principais pragas de culturas de forte expressão no Brasil e no mundo, tal como o milho e a soja. O monitoramento desta praga é feito com armadilhas baseadas em feromônio que contém um chão pegajoso para prender exemplares machos da S. Frugiperda adulta (mariposa). Este projeto detalha a proposta de uma metodologia para automação deste tipo de armadilha utilizando técnicas de visão computacional e aprendizado de máquina em dispositivos embarcados. Ao contrário das soluções encontradas no mercado, o nosso projeto contempla uma abordagem de inteligência na ponta (edge AI) que avalia o estado da armadilha sem necessidade de transmissão de imagens de alta resolução para servidores remotos, assim diminuindo significativamente tanto os custos de produção quanto de operação. Isso será feito através de microcontroladores modernos, sensores de imagem e rádios de baixa frequência. De forma breve, o projeto será dividido em cinco partes. A etapa inicial diz respeito ao desenvolvimento de datasets compostos por fotos de chão de armadilhasobtidas em campo ao longo de diferentes períodos. O objetivo desta etapa é gerar dados que possam ser utilizados para posteriormente treinar e avaliar algoritmos que informam sobre a necessidade de controle de pragas na região. Na segunda etapa serão comparadas múltiplas abordagens de visão computacional e aprendizado de máquina que possam ser facilmente embarcadas;isto é, algoritmos simples que demandam uso de pouca memória e tempo de processamento;com o objetivo de selecionar um candidato para solução embarcada. Já a terceira parte lidará com o desenvolvimento da unidade computacional da armadilha. Mais especificamente, esta etapa lidará com a elaboração de lógicas do funcionamento e integração entre microcontrolador, módulo de câmera, sensores ambientais, processamento de imagem, telemetria e uso de energia na unidade remota. A quarta etapa do projeto contemplará o desenho e fabricação de um protótipo de casco para acomodar os diferentes dispositivos da solução proposta. Por fim, a quinta e última parte contemplará o processo de teste e validação externa da solução, isto é, colocar um protótipo em campo para verificar adequação técnica.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Adriano Vogel - Integrante / Carlos Falção de Azevedo Gomes - Integrante / Marcelo Nascimento - Integrante / Maurício Cecílio MAGNAGUAGNO - Integrante / Cinei Teresinha Riffel - Integrante.
2024 - Atual

Detecção da Doença de Alzheimer através da Fala com IA, Descrição: A fala é fundamental na interação social, sendo o principal meio de comunicação verbal. Distúrbios vocais alteram as propriedades da mesma, afetando o tom, intensidade ou fluidez da voz. A análise de gravações acústicas pode fornecer informações valiosas sobre a saúde de um indivíduo. Aplicando a característica do Alzheimer de afetar a fala, é possível criar um modelo de inteligência artificial (IA) para ajudar no diagnóstico da doença. Um modelo de IA como método diagnóstico eficaz e não invasivo, permitiria a identificação de uma população mais ampla, facilitando o início do tratamento antes que sintomas críticos se manifestem. O objetivo deste estudo consiste em desenvolver um modelo de IA capaz de distinguir entre indivíduos saudáveis e pacientes com a doença de Alzheimer. Tal distinção será realizada por meio da análise de características extraídas de gravações de fala espontânea.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luan Dopke - Integrante / CRISTINA EINSFELD CARVALHO - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2024 - Atual

Um Modelo de Programação Paralela Baseado em Stream para Arquiteturas Heterogêneas CPU com GPUs, Descrição: No mundo atual impulsionado por dados, as aplicações de processamento de stream desempenham um papel vital na gestão do fluxo contínuo stream de dados gerados por diversas fontes, como interações em mídias sociais, transações online e sensores. No entanto, o volume e a velocidade dos dados provenientes dessas fontes impõem desafios significativos para o processamento, exigindo técnicas eficientes de programação paralela para atender às demandas de desempenho e escalabilidade. A programação paralela é crucial para aproveitar efetivamente as capacidades computacionais das arquiteturas de hardware modernas e atender aos requisitos computacionais das aplicações de processamento de stream. No entanto, a programação paralela é notoriamente complexa, demandando proficiência nas áreas de algoritmos, arquiteturas e também paradigmas de programação paralela. No contexto do processamento de stream, a complexidade da programação paralela se intensifica, exigindo mecanismos adicionais como protocolos de comunicação, escalonadores e cópias/transferências de dados. Para enfrentar esses desafios, este projeto está propondo explorar estratégias inéditas para facilitar a expressão do paralelismo em aplicações de stream. O objetivo principal é desenvolver um modelo único de programação paralela direcionado tanto para arquiteturas CPUs quanto para GPUs, facilitando a integração de paralelismo de stream e de dados. Para isso, pretende-se utilizar e estender o compilador e linguagem SPar, que se trata de uma Linguagem Específica de Domínio (DSL) embarcada em C++. Neste sentido, será possível fornecer a primeira interface de programação paralela que não exige modificação no código fonte para explorar o paralelismo em CPU e GPU. Essa pesquisa pode aumentar a produtividade no desenvolvimento de software sem a necessidade de otimizações específicas para arquiteturas paralelas heterogêneas CPU com GPUs.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Gabriel Rustick Fim - Integrante / HÍGOR UÉLINTON DA SILVA - Integrante / Leonardo Gibrowski Faé - Integrante / Lucas Machado Alf - Integrante / Luan Dopke - Integrante / Eduardo Machado Martins - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.
2024 - Atual

Biomarcadores linguísticos, cognitivos e biológicos de detecção precoce de declínio cognitivo no envelhecimento em função de índices de reserva cognitiva, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Lilian Cristine Hübner em 13/04/2026., Descrição: O crescimento da população idosa brasileira e mundial demanda uma detecção precoce do declínio cognitivo associado ao envelhecimento, com vistas a dar suporte a estratégias de prevenção, intervenção e cuidado de diversos tipos de doenças neurodegenerativas, especialmente em países de baixo nível sócio-econômico e educacional como o nosso, onde essas doenças progridem de forma contundente. Estudos têm demonstrado a eficiência de biomarcadores na detecção de traços indicativos de declínio cognitivo ou da propensão para seu surgimento. Este projeto tem por objetivo geral analisar a relação entre diversos biomarcadores (biológicos = análise de sangue; linguísticos = análise automática, por software, de produções orais) e cognitivos (avaliação cognitiva e neuropsicológica, incluindo queixa subjetiva de declínio de memória), e dados de reserva cognitiva (como escolaridade, hábitos de leitura, escrita e aprendizagem ao longo da vida) na detecção precoce de declínio cognitivo. O estudo incluirá 1) comparação de medidas indiretas de vocabulário adotadas em dois países (Brasil - leitura de palavras e pseudopalavras - e Alemanha - decisão lexical) em relação aos biomarcadores listados, para comparar a sensibilidade das duas medidas linguísticas na detecção precoce de declínio; 2) adaptação do questionário de leitura para a língua alemã e 3) desenvolvimento de software de detecção de declínio cognitivo por análise da conectividade da fala. A hipótese geral é que a associação desses marcadores é eficiente para o diagnóstico precoce de alterações cognitivas, por permitir identificar fatores prevalentes pra o declínio (ou manutenção) da cognição. Por exemplo, há evidências de que a leitura e a escrita ao longo da vida têm o potencial de mitigar os efeitos da baixa escolaridade e da idade avançada. A metodologia multidisciplinar, com parceiros internacionais, ampliará nosso conhecimento sobre os fatores preditivos de declínio cognitivo em amostra da população brasileira.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Lilian Cristine Hubner - Coordenador / Karine Marcotte - Integrante / Maximiliano Wilson - Integrante / Lucas Porcello Schilling - Integrante / Erica dos Santos Rodrigues - Integrante / Bárbara Luzia Covatti Malcorra - Integrante / Douglas Kazutoshi Sato - Integrante / Ricardo Soder - Integrante / Letícia Priscila Pacheco - Integrante / Natália Bezerra Mota - Integrante / Maria Teresa Carthery-Goulart - Integrante / Michael Wagner - Integrante / Bárbara Friederich - Integrante / Maurício Anes - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2024 - Atual

Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial para a Indústria (CPA-IA): Uma Plataforma Digital Aberta Multiusuário de Ciência de Dados e Inteligência Artificial para a Indústria 4.0, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Davidson Martins Moreira em 14/02/2026., Descrição: Chamada de Propostas FAPESP-MCTIC-CGI.BR para Centros de Pesquisas Aplicadas em Inteligência Artificial, Processo No. CPA-2020/09770-7, FAPESP, Empresas: HP, Intel, Mecânica e Eviden. O objetivo deste projeto é a criação do Centro de Excelência em Pesquisa Aplicada em Inteligência Artificial (IA) para a Indústria (CPA-IA), para ser reconhecido a nível nacional e internacional por meio da pesquisa, desenvolvimento e implementação de uma plataforma digital aberta multiusuário de ciência de dados e IA para a Indústria 4.0. Além disto, propõe-se alavancar a modernização, a competitividade, e o desenvolvimento científico e tecnológico da indústria nacional por meio da aceleração e popularização da aplicação da IA para os diversos setores da indústria, para micro, pequenas, médias e grandes indústrias. Isto permitirá, enquanto ferramenta, que o Governo Brasileiro disponibilize um ambiente digital de Inteligência Artificial Industrial (I-AI), dando base à modernização dos processos produtivos e à geração de novos negócios intensivos em conhecimento. O desenvolvimento desta plataforma se dará por uma rede de pesquisadores que compartilhará seu conhecimento em projetos de pesquisa integrados e interdisciplinares. A integração de competências e experiências em IA da rede habilitará um plano nacional de educação e difusão do conhecimento, com a formação de recursos humanos qualificados. Todas estas atividades levarão à geração de produtos inovadores e de propriedade intelectual, gerando patentes e registros de software, fomentando a transferência das tecnologias criadas para os setores: público e privado, ao mesmo tempo em que buscará a criação de oportunidades inovadoras para o desenvolvimento sustentável e ético da indústria.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / ANTÔNIO JOSÉ DA SILVA NETO - Integrante / DAVIDSON MARTINS MOREIRA - Coordenador / Marcelo Albano Moret Simões Gonçalves - Integrante / Hernane Borges de Barros Pereira - Integrante / Fernando Luiz Pellegrini Pessoa - Integrante / Herman Augusto Lepikson - Integrante / Cláudio Fabiano Motta Toledo - Integrante / Camila de Sousa Pereira Guizzo - Integrante / Milton Vinicius Morais De Lima - Integrante.
2023 - 2024

Identificação de Emoções em Áudio, Descrição: As emoções possuem papel fundamental no processo de relação entre humanos. Elas surgem subconscientemente e podem ser expressas através da voz, gestos e expressões corporais ou faciais. Visando tornar os algoritmos mais empáticos, a computação afetiva tem por objetivo fazer com que algoritmos sejam capazes de expressar e/ou compreender emoções. Nesse sentido, o reconhecimento de emoções na fala é um campo de estudo que busca identificar emoções expressas por um indivíduo através da voz sem que haja a necessidade de compreender o que está sendo dito. O reconhecimento destas emoções possui inúmeras aplicações, como o auxílio na detecção de situações de estresse. Neste projeto, utilizamos estes conceitos para treinarmos um modelo de inteligência artificial capaz de processar o áudio produzido pela voz humana e identificar as emoções presentes nele. Como parte do processo, o(a) aluno(a) de iniciação científica participará nas tarefas de identificação e avaliação de informações de áudio.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / João Paulo De Souza Aires - Integrante / ARTHUR SPERHACKE BIANCHESSI - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2023 - 2024

Programação Paralela em Dispositivos Embarcados, Descrição: Sistemas embarcados combinam software e hardware para realizar tarefas específicas e são amplamente utilizados em aplicações automotivas, dispositivos médicos, casas inteligentes, robôs e dispositivos móveis. Tipicamente, estes sistemas são compostos por hardware com recursos limitados devido ao preço de aquisição e baixo consumo energético. Mesmo assim, esses dispositivos apresentam arquiteturas sofisticadas com múltiplos núcleos e aceleradores. Portanto, o desenvolvimento de aplicações paralelas para sistemas embarcados é desafiador devido à complexidade envolvida nos conceitos de sistemas paralelos. Dessa forma, é muito relevante para a comunidade científica entender quais aspectos do paralelismo em dispositivos com recursos limitados influenciam na escolha do software.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Leonardo Mallmann - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2022 - 2025

Uma Abstração de Programação Paralela Simples e Eficiente para Aplicações de Processamento de Stream, Descrição: O desenvolvimento de software para aplicações de processamento de stream com suporte a exploração do paralelismo ainda é tido como uma atividade apenas reservada a desenvolvedores experientes e com conhecimento profundo sobre o hardware. Assim, desenvolvedores de aplicação que atuam em um nível mais alto e lógico de uma solução de software não conseguem de maneira simples e eficiente explorar os recursos de paralelismo presentes nas arquiteturas de computação. Somando a isso, o movimento da quarta revolução industrial alavancou a criação de novos hardwares computacionais e suas ideias estão sendo adaptadas e incorporados em outros setores tais como Agricultura e Saúde, dando espaço ao termo guarda-chuva Tecnologias 4.0. As aplicações das chamadas Tecnologias 4.0 executam em sistemas computacionais de pequena, média e larga escala, os quais vêm apresentando um alto grau de paralelismo e heterogeneidade no hardware ou ambiente. Também, a maior parte dessas aplicações podem ser caracterizadas como entidades ou sistemas de processamento de fluxo contínuo de dados (stream processing), pois os sistemas computacionais estão continuamente comunicando uns com os outros e tendo que processar assim que os dados chegam. O objetivo deste projeto é dar continuidade as pesquisas realizadas pelo proponente de tornar a exploração do paralelismo mais simples e produtiva em aplicações de processamento de stream através da linguagem de domínio específico que leva o nome de SPar (Stream Parallelism). Diferente do que foi feito até o momento, esse projeto visa acelerar o processo de entrega de novas soluções de software para o contexto das Tecnologias 4.0, englobando ambientes de Computação em Nuvem (aglomerado de instâncias computacionais virtualizadas) e Internet das Coisas (sistemas embarcados com múltiplos núcleos). Portanto, as principais metas neste escopo são: I) avaliar a eficiência e a produtividade da SPar e soluções correlatas; II) mapear as limitações técnicas e oportunidades de melhorias; III) propor e desenvolver novos algoritimos de execução paralela autonômica; IV) propor e implementar melhorias nas abstrações de programação; V) contribuir com a formação de alunos de graduação e pós-graduação; e VI) publicar livros, artigos em periódicos qualificados e em anais de evento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2022 - 2023

Técnicas Avançadas para Exploração do Paralelismo em Aplicações de Dinâmica dos Fluídos Computacional com GPUs, Descrição: O estudo do domínio de aplicações de Dinâmica dos Fluidos Computacional (CFD) é estratégico para o desenvolvimento do país, pois contribui para diversas áreas relevantes como engenharia espacial e medicina. Por outro lado, estas aplicações são complexas ao ponto que podem levar anos para serem computadas por um processador tradicional. Nesse sentido, uma solução viável consiste em programar as aplicações utilizando Unidades de Processamento Gráfico (GPUs). As GPUs possuem um alto poder computacional e conseguem resolver problemas complexos até milhares de vezes mais rápido do que processadores tradicionais. No entanto, a programação de GPUs é um grande desafio para programadores, pois exige que o programador lide com milhões de procedimentos matemáticos concorrentes. O objetivo geral deste trabalho é fornecer um compilado de técnicas de programação para abordar aplicações do domínio de CFD para GPUs, contribuindo para soluções mais eficientes na área.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Caetano Muller - Integrante / ARTHUR SPERHACKE BIANCHESSI - Integrante / JOÃO PAULO DA ROCHA CAMARGOS CARNEIRO - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2022 - 2023

Ciência de Dados Eficiente com Rust, Descrição: Ciências de dados é uma área bastante interdisciplinar que permite revolucionar indústria, agricultura, monitoramento, etc. Muitas atividades neste contexto demandam o uso de linguagens de programação para análise e processamento de dados. A aplicação da ciência nos dados também demanda de linguagens eficientes, que permitam executar algoritmos de mais rapidamente nas arquiteturas de computadores atuais (paralelos). Nesse contexto, Rust é uma linguagem de programação promissora. O desafio deste projeto considera investigar a linguagem Rust para uso em ciência de dados. A pesquisa consiste na exploração das soluções do estado-da-arte e implementação de aplicações reais, avaliando os comportamentos e situações recorrentes na área de ciência de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Junior Loff - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Leonardo Mallmann - Integrante / Guilherme Kuticoski - Integrante.
2021 - 2024

CERCIRAS: Connecting Education and Research Communities for an Innovative Resource Aware Society, Descrição: Parallel computing platforms have revolutionised the hardware landscape by providing high-performance, low-energy, and specialized (viz. heterogeneous) processing capabilities to a variety of application domains, including mobile, embedded, data-centre and high-performance computing. However, to leverage their potential, system designers must strike a difficult balance in the apportionment of resources to the application components, striving to avoid under- or over-provisions against worst-case utilisation profiles. The entanglement of hardware components in the emerging platforms and the complex behaviour of parallel applications raise conflicting resource requirements, more so in smart, (self-)adaptive and autonomous systems. This scenario presents the hard challenge of understanding and controlling, statically and dynamically, the trade-offs in the usage of system resources, (time, space, energy, and data), also from the perspective of the development and maintenance efforts. Making resource-usage trade-offs at specification, design, implementation, and run time requires profound awareness of the local and global impact caused by parallel threads of applications on individual resources. Such awareness is crucial for academic researchers and industrial practitioners across all European and COST member countries, and, therefore, a strategic priority. Reaching this goal requires acting at two levels: (1) networking otherwise fragmented research efforts towards more holistic views of the problem and the solution; (2) leveraging appropriate educational and technology assets to improve the understanding and management of resources by the academia and industry of underperforming economies, in order to promote cooperation inside Europe and achieve economical and societal benefits.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Horacio González-Vélez - Integrante / Gordana RAKIC - Coordenador / Marcus VÖLP - Integrante / Sebastian ALTMEYER - Integrante / Konstantinos BLETSAS - Integrante / Paweł CZARNUL - Integrante / Padma Iyenghar - Integrante / João Paulo FERNANDES - Integrante / Maja PU?NIK - Integrante / Zoran Budimac - Integrante / Clemens GRELCK - Integrante / Goran Mau?a - Integrante / Ivana Bilić - Integrante / Tullio Vardanega - Integrante.
2021 - 2023

SPar4.0: Paralelismo de Stream nas Tecnologias 4.0, Descrição: Com as evoluções tecnológicas recentes, surgiu o movimento da quarta revolução industrial. Seus conceitos e ideias estão sendo adaptados e incorporados em outros setores tais como Agricultura e Saúde. Assim, dando espaço ao termo Tecnologias 4.0 para se referir às tecnologias habilitadoras dos conceitos e ideias da quarta revolução industrial. As aplicações das chamadas Tecnologias 4.0 executam em sistemas computacionais de pequena, média e larga escala, os quais vêm apresentando um alto grau de paralelismo e heterogeneidade no hardware. Também, a maior parte dessas aplicações podem ser caracterizadas como entidades ou sistemas de processamento de fluxo contínuo de dados (stream processing), pois os sistemas computacionais estão continuamente comunicando uns com os outros e tendo que processar assim que os dados chegam. As interfaces de programação paralela existentes para exploração do paralelismo em aplicações de processamento de stream, ainda são muito complexas e limitantes. Elas têm sido desenvolvidas para sistemas computacionais de larga (clusters/cloud) ou média escala (servidores) e não fornecem mecanismos que lidam com autoadaptatividade para atender níveis de qualidade de serviço exigidos (latência, vazão ou consumo de energia). Esse projeto irá concentrar seus esforços para contribuir com o processo de desenvolvimento de software paralelo em sistemas computacionais constituídos de hardware embarcado com processadores de múltiplos núcleos. Visando acelerar o processo de entrega de novas soluções de software para o contexto das Tecnologias 4.0, os objetivos principais deste projeto são: tornar a exploração do paralelismo de stream mais produtiva e simples; fornecer abstrações de software para lidar com a implementação de estratégias autoadaptativas nas aplicações; e criar algoritmos para atender os requisitos de qualidade de serviço em tempo de execução.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (3) Doutorado: (3) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Junior Loff - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Adriano Marques Garcia - Integrante / Gabriella Andrade - Integrante / Claudio Roberto Scheer Junior - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.
2021 - 2023

Desenvolvimento de uma Ferramenta para a Análise Preditiva de Risco em Sífilis Congênita: Interação entre Ciência de Dados e Saúde Pública, Descrição: A sífilis é a segunda causa infecciosa mais comum de natimortos em todo o mundo, apesar de ser uma condição evitável. O Brasil dispõe de um sistema de informações que possibilita um diagnóstico clínico-social dos problemas de saúde e a integração entre a ciência de dados e a área da saúde pode criar soluções factíveis para problemas de saúde como a alta incidência de sífilis congênita. Sendo assim, o objetivo desse trabalho é desenvolver uma ferramenta de predição de risco que auxilie na diminuição do número de casos e da gravidade da sífilis congênita.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Marco Aldinucci - Integrante / Claudio Roberto Scheer Junior - Integrante / Rita Mattiello - Coordenador / Mário B Wagner - Integrante / Fernanda Vendrusco - Integrante / Wilson Cañon Montañez - Integrante / Ina Da Silva Dos Santos - Integrante / Bianca Ledur Monteiro - Integrante / Camila Scheffel - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / Fernanda Vaz Dorneles - Integrante / João Vittor Caumo - Integrante / Lavinia Faccini - Integrante / Laura Bettoni Delatorre - Integrante / Manoel Antonio da Silva Ribeiro - Integrante / Marcello Dala Bernanrdina Dalla - Integrante / Maria Teresa Sanseverino - Integrante / Marina Chaves Amantea - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2021 - 2023

Ciência de dados aplicada à biodiversidade: integração de dados moleculares e análises ecológicas em grande escala para monitorar a biodiversidade do CPCN Pró-Mata, Descrição: A biodiversidade do planeta Terra é imensamente complexa e ainda pouco compreendida. A maior parte das espécies que a compõem é ainda desconhecida e, dentre as já descritas para a ciência, sabe-se pouco sobre seus papeis ecológicos, sua relevância para a manutenção funcional dos ecossistemas e sua resiliência frente à atual crise ambiental induzida pelos impactos humanos. Isto é particularmente relevante no caso de biomas megadiversos e altamente impactados, como a Mata Atlântica. Nesse contexto, o desenvolvimento e a aplicação integrada de novas tecnologias para gerar e analisar dados em grande escala sobre a biodiversidade são passos cruciais para acelerar nossa compreensão sobre este tema, bem como embasar estratégias eficazes de proteção e monitoramento ambiental. O presente projeto tem por objetivo contribuir neste sentido, desenvolvendo abordagens que promovam a integração entre dados de eDNA metabarcoding (que permite o inventário simultâneo de milhares de espécies presentes em uma amostra ambiental), análises de redes ecológicas complexas e técnicas computacionais de processamento e análise de ?big data?. O projeto terá como foco uma área de Mata Atlântica (RPPN Pró-Mata, PUCRS, Rio Grande do Sul) contendo um mosaico ecossistemas complexos, nos quais já foram registrados níveis muito altos de biodiversidade. A partir de amostras de água e solo coletadas em diferentes ambientes e ao longo de diferentes janelas de tempo, sequências de DNA (eDNA metabarcodes) serão geradas com conjuntos de marcadores de ampla capacidade de detecção de organismos procariotos e eucariotos. Os dados serão inicialmente analisados utilizando métodos computacionais básicos de descrição de biodiversidade, e a seguir empregando abordagens que caracterizam redes complexas de co-ocorrência de táxons e sua interação com variáveis abióticas. Ao longo do estudo, novos métodos computacionais serão desenvolvidos com a finalidade de identificar e caracterizar padrões relativos à dinâmica espaço-temporal da biodiversidade em ecossistemas complexos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Claudio Roberto Scheer Junior - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / Caetano Muller - Integrante / Renata Medina da Silva - Integrante / Eduardo Eizirik - Coordenador / Laura Roberta Pinto Utz - Integrante / Pedro Maria de Abreu Ferreira - Integrante / Eduardo Moreira da Silva - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Auxílio financeiro.
2021 - 2022

Automated Planning for Optimal Data Pipeline Instantiation, Descrição: The project aims to model Data Pipelines described in a graph language as an automated planning problem to optimize pipeline deployment in a kubernetes infrastructure. The project deals with challenges in basic research such as numeric planning heuristics, as well as technical challenges such as the integration of the resulting plans into the optimization of such pipelines. The project also aims to apply planning algorithms to automatically debug such pipelines.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Felipe Meneguzzi - Coordenador / Daniela Kuinchtner - Integrante / Gabriel Waengertner Henrique - Integrante / Leonardo Rosa Amado - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2021 - 2022

Conjunto de Aplicações IoT com Processamento Paralelo para Avaliação de Hardware e Software, Descrição: É comum uma grande parte dos aparelhos eletrônicos comunicarem-se entre si ou com a internet. Tudo está interligado, constituindo o que chamamos de IoT (Internet das Coisas). Há uma interconexão entre o mundo digital e o físico, tornando-o mais interativo e responsivo. O objetivo é automatizar, otimizar e adicionar inteligência aos processos. Por isso, essas são tecnologias habilitadoras empregadas em conjunto com diversas outras áreas (agricultura, saúde, indústria e cidades inteligentes). Essas soluções requerem cada vez mais de hardware/software paralelos. Há uma grande carência de Benchmarks (conjunto de aplicações) para validar e avaliar as novas soluções que estão e serão desenvolvidas. O objetivo deste projeto é criar uma suíte de benchmarks com aplicações paralelas realísticas encontradas em dispositivos IoT. Assim, possibilitando a avaliação sistemática de soluções de hardware/software para este domínio.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Eduardo Bregalda - Integrante / Eduardo Felber Eichner - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2020 - 2022

ParAS: Paralelismo em Aplicações de Stream, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 12/10/2020., Descrição: O processamento de fluxos de dados contínuo (stream) é um dos paradigmas mais usados nos sistemas computacionais modernos. o aumento da popularidade da internet das coisas (Internet of Things - IoT) e a explosão do grande volume de dados (Big Data) têm tornado o processamento de stream um tópico de tendência em pesquisa e desenvolvimento. Existem milhões de fontes de dados na Internet que estão gerando, coletando ou trocando informações através de diferentes dispositivos (computador pessoal, celulares, sensores, etc.). Nesse cenário, cresce rapidamente o número de aplicações de stream que necessitam explorar técnicas de computação paralela para conseguir atender à demanda por alta vazão no processamento dos dados e baixa latência na resposta aos usuários. Este projeto tem por objetivo o aperfeiçoamento e consolidação de um framework para permitir que aplicações de stream sejam paralelizadas de forma mais produtiva através de uma interface de programação própria de mais alto nível de abstração, atendendo a exploração do paralelismo em diferentes arquiteturas (e.g., clusters e GPUs.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Adriano José Vogel - Integrante / Junior Loff - Integrante / Ricardo Pieper - Integrante / Dinei André Rockenbach - Integrante / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Rodrigo da Rosa Righi - Integrante / Mariana Luderitz Kolberg - Integrante / Adriano Marques Garcia - Integrante / Gabriella Lopes Andrade - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.
2020 - 2021

Benchmarks para Processamento Paralelo de Stream, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 29/11/2020., Descrição: Este projeto busca estudar, compreender e avaliar benchmarks para processamento paralelo de stream. Existem diversos benchmarks que incluem aplicações para processamento de stream, porém, são poucos os que exploram paralelismo nessas aplicações. O objetivo deste projeto é investigar o estado-da-arte para mapear as linguagens, técnicas, paradigmas e aplicações mais utilizadas nesse domínio. Com isso, comparar os resultados com os benchmarks para verificar se eles são representativos o suficiente e quais lacunas ainda não foram preenchidas. Dessa forma, poderemos melhorar algumas aplicações desenvolvidas dentro do Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) para preencher essas lacunas. Os resultados esperados são um mapa do estado da arte para guiar a construção de um benchmark representativo utilizando o conjunto inicial de aplicações melhoradas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / FERNANDES, LUIZ G. - Coordenador / Adriano Marques Garcia - Integrante / Alexandre Borba - Integrante / André Sacilotto Santos - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2019 - 2022

SParCloud: Stream Parallelism in the Cloud, Descrição: The class of stream processing applications represents different important processing domains (e.g., image, video, audio, and unstructured data produced by sensors). The project challenge is to enable these applications to run in cloud computing environments rather than running in traditional high-performance processing centers. The cloud computing model enables greater control over the resources and the user can pay-per-use. The elasticity (increase and decrease the use of computational resources) of these environments allows users to save money when stream processing applications support the proper on-demand resource provisioning. This scenario is quite interesting and appropriate to be investigated in these applications since the intensity of the data flow varies and the computational cost of the operation is often irregular for each item/task being processed. Our goal in this project is to investigate different ways of exploiting parallelism and automatic elasticity. In addition, we intend to provide efficient stream parallelism support for a set of applications from this domain in the cloud.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Marco Danelutto - Integrante / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante / Rodrigo da Rosa Righi - Integrante / Rodrigo Pereira dos Santos - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
2019 - 2022

AgroComputação: Estimativa da Densidade da Plantação de Milho em Imagens de VANTs, Descrição: Existe uma crescente preocupação para o aumento da produção de alimentos no mundo. Um relatório da Embrapa aponta que a produtividade precisa aumentar em pelo menos 35% para suprir a demanda mundial até 2030. Por isso, precisamos de soluções que ajudem a melhorar a produtividade nas áreas de terra disponíveis para a semeadura de diferentes culturas. Esse projeto busca contribuir com a produção de milho através do emprego da tecnologia da informação. O problema em questão é como acelerar a medição da densidade de plantas de milho para estimar o rendimento de grãos de uma plantação. No cálculo de estimativa de produção, a medição da densidade de planta é uma das tarefas mais demoradas e tem grande impacto no resultado final. A motivação é auxiliar produtores e agrônomos no cálculo de estimativa de produção para tomar decisões mais rápidas e assertivas em diferentes estágios fenológicos do milho e, consequentemente, aumentar a produção e evitar desperdícios. A solução proposta é trabalhar com análise de imagens capturadas a partir de Veículos Aéreos não Tripulados (VANT), usando técnicas/modelos de inteligência artificial para medir a densidade das plantas de milho. O resultado esperado é eliminar a necessidade de uma pessoa realizar a medição da densidade, que pode ser errônea, imprecisa e muitas vezes impraticável em detrimento da extensão da área plantada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Gabriel Fim - Integrante / Edinei Daniel Steffen - Integrante / Marcos Carafa - Integrante / Antony Vanzan - Integrante / Greice Welter - Integrante / Matheus Sausen - Integrante., Financiador(es): TECNICON Sistemas Gerenciais - Bolsa / Sociedade Educacional Três de Maio - Remuneração.
2019 - 2021

Paralelismo de Dados Automático em Aplicações de Processamento de Stream, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 22/08/2019., Descrição: Aplicações de processamento de stream são responsáveis por atender uma demanda relativamente grande de usuários na internet e serviços em larga escala. Dada a importância deste domínio de aplicação, a busca por obter melhores indicadores de desempenho nas arquiteturas de computadores atuais é incessante. Este projeto tem como objetivo investigar e criar uma solução que permite identificar regiões em aplicações de processamento de stream que possam explorar o paralelismo de dados de forma totalmente automática, ou seja, sem a necessidade de intrusão de código extra. Também de forma automática, o objetivo é analisar a melhor opção de padrão para gerar código paralelo que combine o paralelismo de dado com o paralelismo de stream já existente através da SPar. Espera-se que o conjunto de soluções a serem criadas possa acelerar as aplicações de processamento de stream em arquiteturas com processadores multi-core sem a necessidade de intervenção do desenvolvedor de software.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Junior Loff - Integrante / FERNANDES, LUIZ G. - Coordenador., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2019 - 2021

Explorando Paralelismo de Stream em Aplicações de Internet das Coisas, Descrição: Este projeto aborda a exploração do paralelismo de stream em aplicações de Internet da Coisas (Internet of Things - IoT). Existe uma grande quantidade de aplicações de processamento de stream emergindo no contexto de IoT que demandam de processamento paralelo para atender uma Qualidade de Serviço (Quality of Service - QoS) adequada. O objetivo é usar a linguagem de domínio específico criada pelo proponente em sua Tese de Doutorado, que se chama SPar. Além disso, usar outras interfaces de programação paralela do estado-da-arte para permitir uma análise comparativa de desempenho e usabilidade em aplicações de IoT. Os resultados esperados são um conjunto de aplicações de IoT paralelizadas e uma análise comparativa do desempenho e usabilidade.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2018 - 2025

Extração de Conhecimento de Grandes Volumes da Dados, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 06/01/2025., Descrição: Trata-se de PROJETO INSTITUCIONAL no âmbito do Edital CAPES/Print. A extração de conhecimento a partir de grandes quantidades de dados tornou-se imprescindível em um mundo onde coleta-se dados relacionados a praticamente qualquer aspecto da vida cotidiana de forma incessante. O conjunto de técnicas empregadas para a extração de conhecimento permite, por exemplo, percepções que extrapolam análises mais superficiais de conjuntos de dados volumosos, complexos e que não tenham sido necessariamente coletados para este fim. Os principais desafios de pesquisa na área tratam: (i) da escalabilidade de algoritmos aptos a processarem grandes volumes de dados; (ii) da confiabilidade de tais sistemas escaláveis; (iii) da habilidade de visualizar estes dados de forma a permitir percepções compreensíveis para humanos; e (iv) do uso de técnicas de computação paralela para o processamento destes dados em tempo real. Este projeto visa impulsionar colaborações internacionais para aprimorar o estado-da-arte para cada um dos desafios acima através de parcerias estratégicas com renomadas universidades que contam com laboratórios de pesquisa reconhecidos nestas temáticas. Na colaboração com a Universidade de Pisa (Itália) pretende-se investigar técnicas de paralelização aliadas a algoritmos de computação adaptativa e autônoma para melhorar a eficiência do processo de análise de grandes volumes de dados em tempo real. A colaboração com a Universidade de Lugano (Suíça) busca desenvolver novas abordagens para melhorar a escalabilidade e a confiabilidade de sistemas distribuídos através do uso de técnicas de State Machine Replication (SMR). Este tópico visa o desenvolvimento de protocolos para dar suporte a sistemas distribuídos na presença de comportamento arbitrário ou malicioso dos processos computacionais. Por fim, com Universidade Carnegie Mellon (EUA) a parceria explora dois temas. O primeiro compreende o desenvolvimento de novas técnicas de visualização para destacar aspectos chave de conjuntos de dados durante qualquer processo de análise, com foco na fase de préprocessamento. O segundo tema visa o desenvolvimento de técnicas inteligência artificial para reconhecimento de metas para o comportamento humano a partir do emprego de grandes volumes de dados do mundo real sem a necessidade de envolvimento de um especialista humano para o propor o modelo de reconhecimento de planos. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Isabel Manssour - Integrante / Milene Selbach Silveira - Integrante / Luiz Gustavo Leão Fernandes - Coordenador / Felipe Meneguzzi - Integrante / Tiago Ferreto - Integrante / Fernando Dotti - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / Rodrigo Coelho Barros - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Auxílio financeiro.
2018 - 2020

ParaElastic: Provendo e Abstraindo o Paralelismo e a Elasticidade Automática em Aplicações de Streaming, Descrição: Aplicações de streaming estão cada vez mais presentes em nossos sistemas atendendo diversos tipos de usuários. Com os recentes avanços tecnológicos, elas vêm sendo exploradas e desafiadas a resolverem problemas importantes para a humanidade em áreas como a medicina (análise de imagens médicas para descoberta de doenças), transporte (carro autônomo e monitoramento de tráfego), agricultura (monitoramento de pragas e otimização no uso de pesticidas) e segurança (para monitoramento e detecção de indivíduos). Um dos desafios nestas aplicações é a exploração do paralelismo para atender uma determinada qualidade de serviço associada a vazão e a latência. A característica básica de uma aplicação de stream é ter um conjunto contínuo de itens/instruções/tarefas (em sua maioria infinito) que fluem naturalmente através de uma sequência de operações, computando sobre cada elemento do stream. Sem este fim determinado, os dados não podem ser simplesmente particionados e mapeados para unidades de processamento paralelas. Além disso, também existe uma dependência entre as operações, onde cada operação consome uma entrada de dados produzida pela operação anterior e produz na saída o resultado do processamento para a próxima operação, assemelhando-se a uma linha de produção. Outro desafio é permitir que estas aplicações possam executar em ambientes de nuvens computacionais ao invés de executar nos tradicionais centros de processamento de alto desempenho. O modelo de computação em nuvem permite um controle maior sobre os recursos e o usuário pode pagar somente pelo que usa. Ao mesmo tempo, é possível ter acesso instantaneamente a um grande poder computacional sem mesmo ter que adquirir o hardware. A elasticidade (aumentar e diminuir o uso de recursos computacionais) destes ambientes possibilita a diminuição dos custos quando as aplicações de streaming são preparadas para fazer a utilização adequada e sob demanda dos recursos. Este cenário é bem favorável e apropriado para ser explorado nestas aplicações, uma vez que a intensidade do fluxo contínuo de dados varia e o custo computacional da operação muitas vezes é irregular para cada item/tarefa a ser processada. Ciente destes desafios, o projeto tem como objetivo investigar diferentes formas de explorar o paralelismo e a elasticidade automática, bem como fornecer o suporte eficiente a um conjunto de aplicações de streaming aliando estas duas propriedades importantes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / FERNANDES, LUIZ GUSTAVO - Integrante / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante / Rodrigo da Rosa Righi - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Auxílio financeiro.
2018 - 2020

Programação Paralela em GPU para Aplicações de Processamento de Stream, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/07/2018., Descrição: Arquiteturas paralelas heterogêneas estão cada vez mais presentes nos sistemas computacionais atuais. Isso vai desde servidores até celulares, aonde existe pelo menos um processador de propósito geral (multi-core) e outro co-processador de propósito específico para o processamento gráfico e matemático (many-core). Tal cenário proporciona um paralelismo massivo e um alto poder computacional. No entanto, é um desafio para programadores explorarem todo este paralelismo disponível de maneira eficiente. Tratando-se de arquiteturas heterogêneas, a complexidade é ainda maior, pois envolve dois paradigmas de programação paralela, ou seja, duas formas diferentes de programar e modelar o paralelismo no código fonte. O objetivo deste projeto é aliar a SPar à programação paralela para GPUs (Graphics Processing Unit). A SPar é uma linguagem específica de domínio criada recentemente pelo Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP) com suporte as arquiteturas multi-core (CPU) para simplificar a programação paralela em aplicações de streaming. Este projeto visa explorar soluções de programação paralela do estado da arte para arquiteturas many-core (GPUs) a fim de explorar o paralelismo das duas arquiteturas ao mesmo tempo em aplicações de processamento de \textit{stream}. Além de proporcionar ao bolsista conhecimentos na temática do projeto, os resultados e a implementação do paralelismo em aplicações reais irão colaborar para propor uma abstração da programação paralela em GPUs junto da SPar futuramente.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Gabriell Alves De Araujo - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2018 - 2020

Aceleração de Aplicações em Arquiteturas Paralelas Contemporâneas, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudio Schepke em 11/07/2018., Descrição: Em diversas áreas da ciência existem algoritmos que demandam um elevado custo computacional. Uma alternativa para acelerar a execução destes algoritmos consiste na execução concorrente do código, tornando a obtenção das soluções numéricas factível ou obtidas em um tempo de processamento aceitável. Arquiteturas multicore e aceleradores com vários núcleos de processamento têm sido amplamente utilizados como uma alternativa eficiente e viável na busca por maior poder de processamento. Sistemas modernos são compostos por processadores multicore e aceleradores altamente especializados tais como GPUs e co-processadores Intel Xeon Phi. No entanto, fazer uso desse tipo de arquitetura requer aspectos de programação distintos, e que, portanto, devem ser investigados apropriadamente para garantir a maximização do aproveitamento dos recursos computacionais. Assim, usando diferentes interfaces de programação paralela combinadas, é possível comparar e analisar modos de se obter o melhor aproveitamento do hardware e consequentemente prover execuções mais eficientes para os programas. Baseado neste contexto, esta pesquisa investiga como explorar diferentes formas de paralelismo para diversas classes de aplicações usando interfaces de programação paralelas apropriadas, avaliar o desempenho de arquiteturas atuais e propor técnicas de divisão paralela da aplicações. O uso de diferentes interfaces de programação permite fazer uso de um conjunto maior de arquiteturas computacionais como multiprocessadores/multicore, manycore/coprocessadores e multicomputadores. Desta forma será possível prover maior desempenho na execução de aplicações científicas e comerciais em arquiteturas atuais e, consequentemente, ter soluções mais rápidas e/ou precisas, além de usar e propor algoritmos para a avaliação de arquiteturas computacionais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Cláudio Schepke - Coordenador / Matheus da Silva Serpa - Integrante / João Vicente Ferreira Lima - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal do Pampa - Cooperação.
2018 - 2019

Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes e Modernos em Plataformas de Computação em Nuvem Pública e Privada, Descrição: Plataformas de computação em nuvem permitem que os desenvolvedores usem de forma eficiente e abstrata os recursos computacionais da nuvem e ao mesmo tempo desenvolvam aplicações inteligentes e modernas. Atualmente, existem diversas plataformas disponíveis em ambientes de nuvem pública e privada. É um desafio para as empresas e programadores escolherem de forma assertiva a plataforma apropriada para o desenvolvimento do seu sistema. Nesta nova era da tecnologia da informação, a computação em nuvem permite com que os recursos computacionais e sistemas possam ser facilmente acessados através da internet. Isso é devido a evolução das plataformas que permitem ao desenvolvedor criar aplicações mais robustas e sofisticadas. O desafio deste projeto é classificar e caracterizar estas plataformas existentes para simplificar a escolha no projeto de software. Além disso, permitir a descoberta de lacunas para possibilitar pesquisas futuras na área deste projeto, melhorando ainda mais o processo de desenvolvimento de sistemas inteligentes e modernos na nuvem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Adriano Vogel - Integrante / Elenara Hein - Integrante / Ricardo Bruxel Zimmermann - Integrante / Gabriel Fim - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2018 - 2019

DDPE: A DSL for the Dot-Product Engine, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 24/07/2018., Descrição: Este projeto tem como motivação a criação de uma linguagem específica de domínio (Domain-Specific Language - DSL) para o acelerador de hardware Dot-Product Engine (DPE). O DPE é um acelerador recentemente projetado pela HP para aplicações que realizam operação de soma de produtos com grande frequência. Estas operações são realizadas em programas desenvolvidos no domínio de Machine Learning e Deep Learning, os quais são importantes por diversas razões. Por exemplo, estas aplicações são desenvolvidas para melhorar a vida das pessoas em diversos segmentos da sociedade (e.g., saúde, segurança, financeiro, conforto, acessibilidade, etc.). A realização deste projeto permitirá oferecer uma DSL de mais alto nível para explorar/usar os recursos do acelerador DPE. Isso será de suma importância para que novas e sofisticadas aplicações possam ser desenvolvidas, visto que o principal limitador da linguagem DPE atualmente disponível é o baixo nível de abstração (muito atrelado às propriedades arquiteturais) e as restrições quanto a expressividade de operações para aplicações de Machine Learning e Deep Learning.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / FERNANDES, LUIZ GUSTAVO - Coordenador / Junior Loff - Integrante / Ricardo Pieper - Integrante / Dinei André Rockenbach - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Felipe Meneguzzi - Integrante., Financiador(es): Hewlett Packard Enterprise - Bolsa.
2018 - 2019

Programação Paralela e Distribuída para Aplicações de Processamento de Stream, Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário implementar neste compilador a geração automática para arquiteturas multi-computador, como clusters e grids, cujas regras de transformações já foram definidas. Em vista disso, o objetivo deste projeto é de implementar a geração de código paralelo para este tipo de arquitetura utilizando bibliotecas de troca de mensagem como MPI e suas variações. As principais contribuições esperadas são: (I) validação das regras de transformação propostas através de um gerador automático de código; (II) portabilidade de código entre arquiteturas multicore e clusters/grids; (III) um compilador que poderá ser utilizado pela comunidade científica para paralelização de aplicações baseadas em stream.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / FERNANDES, LUIZ GUSTAVO - Coordenador / Gabriel Justo - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2017 - 2019

Uma DSL para Aplicações MapReduce em Sistemas Multi-Core Baseada em Anotações, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2017., Descrição: A programação paralela tem sido um grande desafio para muitos desenvolvedores de aplicação. Uma forma de explorar o paralelismo de dados é usar o padrão MapReduce, do qual surge o termo aplicações MapReduce. A popularidade deste padrão cresceu com o aumento massivo de dados e ele tem sido amplamente usado, especialmente em ambientes distribuídos nesta última década. Mais recentemente, a utilização do MapReduce também começou a ser explorada em ambientes de memória compartilhada (multi-core). O maior desafio neste cenário é o suporte de abstrações de alto nível para este tipo de aplicação. Enquanto que as soluções do estado da arte atual abstraem detalhes para o programador de sistemas, os desenvolvedores de aplicação possuem dificuldade em lidar com detalhes atrelados à programação paralela. Podemos destacar a implementação do próprio padrão MapReduce, do balanceamento de carga e das customizações orientadas a otimização do desempenho para arquitetura alvo. Outro problema é a utilização de diretivas de compilação ou extensões de linguagem que não são parte da linguagem hospedeira padrão, pois possuem uma sintaxe própria e pouco familiar ao que o desenvolvedor de aplicação está acostumado a trabalhar. O objetivo deste projeto é propor uma abordagem de abstração diferente e especializada. Para isso, a proposta é a criação de uma linguagem específica de domínio interna baseada em anotações do padrão C++17, apoiando desenvolvedores de aplicações MapReduce com abstrações de mais alto nível e familiares ao seu ambiente de desenvolvimento.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Júnior Henrique Löff - Integrante / Rafael Dias - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2017 - 2018

Exploração do Paralelismo em Aplicações de Processamento de Stream Relevantes para a Indústria Tecnológica, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2017., Descrição: Grande parte das aplicações do mundo real podem ser caracterizadas como um fluxo contínuo de processamento. São as chamadas aplicações de processamento de stream. Elas estão presentes em diversos segmentos da indústria tecnológica, colaborando para o surgimento de soluções inovadoras que agregam valor aos produtos que têm alto impacto na vida cotidiana das pessoas. De modo geral, as que mais precisam da exploração do paralelismo podem ser categorizadas em: I) aplicações de processamento de imagem, video e áudio que normalmente realizam operações de codificação, reprodução, filtro, captura, etc.; II) aplicações de backup, compressão e deduplicação em dados armazenados e recebidos de diferentes fontes (sensores e aparelhos mobile, monitoramento de pacientes e sistemas, registros de log, etc.); e III) aprendizado de máquina profundo (Deep Learning) que envolve o reconhecimento de padrões e informações em vídeos, áudio, imagens e em outras bases de dados. Dentro deste contexto, algumas aplicações requerem uma latência baixa e uma alta vazão. Na maior parte das aplicações de stream, estes requisitos só podem ser atendidos através da exploração do paralelismo. Diante disso, o projeto tem como objetivo a exploração do paralelismo em um conjunto de aplicações de processamento de stream do mundo real usando a linguagem específica de domínio SPar. Ela foi criada pela equipe do grupo de pesquisa GMAP da PUCRS com a finalidade de simplificar a exploração do paralelismo em aplicações de stream. Além de contribuir para melhorar o desempenho das aplicações de stream, este projeto ajudará a validar a SPar em um ambiente real.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2016 - 2018

Elasticidade Automática em Aplicações MapReduce para Nuvens Computacionais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016., Descrição: Com a facilidade de acesso à internet, a quantidade de dados produzida tem aumentado significativamente, principalmente nos últimos 10 anos. The Zettabyte Era, é uma pesquisa realizada pela Cisco, que mostra um estudo e projeção sobre os dados criados na internet. O histórico abordado pela pesquisa, mostra que em 1992, 100GB de dados eram criados por dia. Em 2013, essa quantidade era em torno de 28,875 GB por segundo. E para 2018, a projeção para a quantidade de dados criadas é de 50,000 GB por segundos. Esse aumento de dados é uma ideia que já está amadurecida na área da computação, por isso, empresas e diversos grupos de pesquisas vem trabalhando com o objetivo de criar mecanismos para entender e coletar maiores informações que são geradas na internet. Atualmente, o padrão MapReduce é um destes mecanismos utilizados para processamento de grandes volumes de dados. Na maioria dos casos, os mecanismos como MapReduce necessitam de um grande poder computacional, e empresas necessitam investir financeiramente nestes recursos. Com objetivo de evitar esse alto custo financeiro, as empresas têm um olhar positivo para a computação em nuvem, sendo um modelo de oferta de serviço bem exercido no meio comercial. O modelo de computação em nuvem permite que os recursos computacionais provisionados sejam selecionados pelo usuário de acordo com a sua necessidade. A cobrança por utilizar este serviço é realizada de acordo com o uso, sendo pela demanda ou necessidade da aplicação utilizada. Uma característica importante nos ambientes de nuvem é a possibilidade de aplicar elasticidade, podendo aumentar ou diminuir os recursos de acordo com a demanda. Este aspecto motiva a proposta de criação de um mecanismo, que forneça elasticidade automática em tempo de execução para aplicações MapReduce. Dessa forma, os recursos podem ser provisionados dinamicamente de acordo com a necessidade do usuário, permitindo um processamento mais eficiente comuso inteligente da infraestrutura do provedor de serviços e pagando somente pelo o que foi usado. Isso facilitará para o cliente do serviço de nuvem executar suas aplicações MapReduce sem precisar se preocupar com a alocação de recursos, que será realizada por uma middleware. Este middleware proposto realizará uma análise dos recursos necessários e fará a alocação automaticamente, sem necessitar de intervenção do usuário, facilitando não só a execução do software, mas também o processo de desenvolvimento, considerando que atualmente o cliente precisa utilizar as APIs do OpenStack para poder usufruir da elasticidade que as nuvens oferecem. O projeto está propondo a criação de um middleware que forneça o aprovisionamento automático de recursos computacionais (memória, armazenamento e processamento) para aplicações MapReduce na ferramenta de computação em nuvem OpenStack.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Lucas Sartori Piatinicki - Integrante / Enrique Bozza Dutra - Integrante., Financiador(es): Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul - Bolsa.
2016 - 2017

Avaliação de uma Linguagem Específica de Domínio para Paralelismo de Stream, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016., Descrição: Aplicações baseadas em stream se tornaram amplamente utilizadas nos últimos anos. A grande maioria delas necessita de respostas imediatas com alta vazão no processamento dos elementos do stream. Alguns exemplos são processamento de vídeo e imagem, análise de dados em tempo real, aplicações de rede, simulações e sistemas reativos. Neste contexto, apresentamos a SPar que é uma linguagem específica de domínio embarcada na linguagem C++ para realizar o paralelismo de stream. Ela apresenta uma nova abordagem, permitindo que usuários com pouco conhecimento em programação paralela possam, usando apenas cinco atributos e dois tipos de anotações, anotar e identificar no código sequencial a região de paralelismo. Além disso, o compilador da SPar é usado para gerar um código paralelo que suporta os sistemas multicore. No entanto, ainda é necessário realizar uma avaliação mais ampla do seu desempenho em aplicações reais, bem como experimentos de software para medir o esforço de programação em relação aos frameworks do estado da arte. Em vista disso, o objetivo deste projeto é implementar diferentes tipos de aplicações e comparar com os demais frameworks o esforço e o desempenho da SPar. As contribuições esperadas são: (I) novos resultados do desempenho da SPar para otimização da geração de código; (II) informações sobre o esforço necessário com o intuito de melhorar a interface com o programador; (III) descoberta de novas aplicações de stream e limitações da SPar.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann Filho - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2016 - 2017

Um Compilador para Geração Automática de Código Paralelo em Aplicações MapReduce, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 13/12/2016., Descrição: Visando melhoria de performance, simplicidade e escalabilidade no processamento de dados amplos, o Google propôs o padrão paralelo MapReduce. Este padrão tem sido implementado de variadas formas para diferentes níveis de arquitetura, alcançando resultados significativos com respeito a computação de alto desempenho. No entanto, desenvolver código otimizado com tais soluções requer conhecimento especializado na interface e na linguagem de programação de cada solução. Durante a dissertação de mestrado de um membro do GMAP (Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas) foi criada uma interface unificada de programação MapReduce que ofereceu regras de transformação de código que permitem partir de uma linguagem de alto nível e gerar soluções otimizadas para arquiteturas de memória compartilhada e distribuída. A interface proposta é capaz de evitar perdas de performance uma vez que a geração através das regras apresentou resultados similares à aplicações paralelizadas manualmente, enquanto alcança uma redução de código e esforço de programação que aumenta a produtividade do desenvolvedor. Este projeto tem como objetivo dar continuidade a esta pesquisa a partir do desenvolvimento de um gerador de código para realizar automaticamente as transformações e realizar melhorias na interface através do estudo de outras ferramentas atuais como Spark, Storm e Flink.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Junior Loff - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2016 - 2017

Computação de Alto Desempenho em Nuvens Computacionais, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Claudio Schepke em 10/07/2018., Descrição: A computação em nuvem vem se tornando referência na utilização de grandes infraestruturas de processamento (IaaS), como também softwares (SaaS) e plataformas de desenvolvimento (PaaS). O modelo IaaS pode ser encarado pelo usuário como uma forma de diminuição de custos em infraestrutura, pois as ferramentas de administração para este fim trabalham diretamente com tecnologias de virtualização, permitindo que servidores sejam criados e os recursos provisionados de forma simples e estruturada. A demanda existente de ferramentas de administração de nuvens deixa uma situação em que é essencial analisar e comparar o desempenho e estimar qual delas apresenta a melhor utilização dos recursos virtuais, e ainda em relação ao ambiente nativo. Esta pesquisa parte do estudo das principais ferramentas de administração de nuvem, onde foram avaliadas e comparadas as principais características descritas na literatura, para então, sugerir aquelas que são melhores e mais completas. Em seguida, dentre as ferramentas sugeridas para implantação de nuvem privada, foram escolhidas algumas delas para que suas características operacionais (instalação, configuração, interface, funcionalidades e demais recursos disponíveis) fossem avaliadas e comparadas. Este projeto almeja dar continuidade às pesquisas relacionadas a este tema, atentando-se às questões de desempenho em diversos tipos de aplicações sobre um ambiente de computação em nuvem, implantando com diferentes ferramentas de administração do modelo IaaS como, por exemplo, aplicações científicas (computação de alto desempenho). O desafio em uma primeira instância é encontrar a melhor combinação de virtualizador e ferramenta de administração de nuvem para determinados tipos de aplicações. Para isso, os resultados esperados são: (I) avaliação e comparação das características das aplicações e da infraestrutura da nuvem, proporcionando uma visão geral e possíveis tendências do desempenho; (II) identificar padrões comportamentais das ferramentas e relacionar com as características das aplicações para simplificar as escolhas; (III) avaliar benchmarks customizáveis de alto desempenho para prever o comportamento na nuvem; (IV) identificar possíveis gargalos de desempenho e propor soluções eficientes.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Cláudio Schepke - Coordenador / Marcia Cristina Cera - Integrante.
2015 - 2017

Uma Linguagem Específica de Domínio para Visualização de Grandes Volumes de Dados, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015., Descrição: Na última década a produção de dados em todo o planeta cresceu de forma exponencial . Estes dados, possuem uma origem muito diversificada posto que a quantidade de agentes produtores de dados cresce com o uso da tecnologia. Exemplos de produtores de quantidades massivas de dados são redes sociais, simulações, sensores, registro de ligações telefônicas e informações sobre atividades de clientes. A análise destes dados pode fornecer informações para construção de conhecimento sobre tendências e comportamentos e auxiliar nas tomadas de decisões, no ambiente corporativo, científico e acadêmico. Ocorre que a análise destes dados em forma bruta é complexa, e em alguns casos inviável devido ao grande volume. Neste contexto, a utilização de técnicas de visualização torna-se uma alternativa para auxiliar na percepção destes dados. O uso de diferentes formas de visualização fornece ao analisador um modo de apresentação dos dados que favorece a percepção, já que utiliza gráficos e imagens para representar os dados. É comprovado que a utilização de imagens e formas de representação visual facilitam a percepção humana. Neste caso o processamento de imagens é realizado em paralelo pelo sistema de percepção humana, ao contrário de dados em forma de texto, que ficam limitados ao processo sequencial de leitura. Existem visualizações que possuem um processo de criação complexo, pois necessitam de programação. A visualização quando aplicada sobre uma quantidade massiva de dados acrescenta a complexidade de paralelização ou otimização, tanto na sua geração como para suportar interações. Isso se torna uma tarefa difícil para usuários, cientistas de áreas pouco contempladas pela computação e leigos no desenvolvimento de visualizações já que é necessário se preocupar com o gerenciamento de uma grande quantidade de dados, além da visualização e da programação em si. Linguagens Específicas de Domínio (ou Domain-Specific Languages - DSL) são linguagens que procuram resolver um domínio de problema particular. As DSLs vêm sendo utilizadas no contexto da aplicação ou para a geração de técnicas de visualização. Já que permitem a criação simplificada, fornecem uma interface de alto nível que abstrai detalhes de programação e, algumas, incluem o paralelismo. Isso reduz o esforço e o tempo necessário para a geração de uma visualização. No entanto, fica aberta em aberto a possibilidade de criação de uma DSL que atenda aos seguintes requisitos: possuir uma interface de fácil utilização pelo usuário que não possui conhecimentos avançados em programação; permitir a criação de visualizações de maneira rápida e fácil; utilize grandes volumes de dados. Este projeto visa abordar o processamento de grande volume de dados em paralelo e a inserção de diferentes tipos de visualizações na DSL. O objetivo é de identificar e desenvolver visualizações que podem ser adicionadas na linguagem fazendo um estudo dos tipos de visualizações disponíveis e mais utilizados. Com isso, será possível a validação da linguagem proposta, avaliando o tempo de processamento dos dados e o esforço de programação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Cleverson Ledur - Integrante / Gabriell Alves De Araujo - Integrante / Endrius Ewald - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2014 - 2020

HiPerfCloud: High-Performance in Cloud, Descrição: A computação em nuvem vem se tornando cada vez mais uma alternativa na utilização de grandes infraestruturas de processamento (IaaS), softwares (SaaS) e plataformas de desenvolvimento (PaaS). O modelo IaaS pode ser encarado pelo usuário como uma forma de diminuição de custos em infraestrutura, pois as ferramentas de administração para este fim, trabalham diretamente com tecnologias de virtualização. Assim, permitindo que servidores sejam criados e os recursos provisionados de forma simples e estruturada. A demanda existente de ferramentas de administração de nuvens nos coloca em uma situação em que é essencial analisar e comparar o desempenho e estimar qual delas apresenta a melhor utilização dos recursos computacionais. Este projeto tem como objetivo abordar questões de desempenho em diversos tipos de aplicações sobre um ambiente de computação em nuvem privado, implantando com diferentes ferramentas de administração do modelo IaaS. Por exemplo, aplicações de caráter empresarial/corporativo (serviços web) e científico (computação de alto desempenho). O desafio deste projeto é encontrar a melhor combinação de virtualizador e ferramenta de administração de nuvem para determinados tipos de aplicações. Para isso, os resultados esperados são: (I) avaliação e comparação das características das aplicações e da infraestrutura da nuvem, proporcionando uma visão geral e possíveis tendências do desempenho; (II) identificar padrões comportamentais das ferramentas e relacionar com as características das aplicações para simplificar as escolhas; (III) criar benchmarks customizáveis ao ambiente de uma empresa para prever o comportamento na nuvem; (IV) identificar possíveis gargalos de desempenho e propor soluções eficientes; (V) proposta de novas pesquisas para atender as necessidades futuras do ambiente corporativo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Cláudio Schepke - Integrante / Carlos Alberto Franco Maron - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Demétrius Roveda - Integrante / Gustavo Motta - Integrante / Anderson Mattheus Maliszewski - Integrante / Vitor Backes Barth - Integrante / Djalma Teixeira - Integrante., Financiador(es): Abase Sistemas - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 38
2014 - 2015

Avaliação Comparativa do Desempenho de uma Interface de Programação Paralela Orientada a Padrões, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015., Descrição: Com o objetivo de abstrair detalhes de programação paralela e orientar desenvolvedores ao uso de padrões para o modelagem das aplicações, foi criada uma linguagem específica de domínio nomeada DSL-POPP. O principal objetivo é aumentar a produtividade dos programadores e reduzir o esforço na paralelização de aplicações para arquiteturas multi-core. Outro fator importante é o desempenho, o qual também não pode ser comprometido significativamente neste cenário. Neste sentido, esta pesquisa buscou realizar uma avaliação e um comparativo do desempenho da DSL-POPP em relação as tradicionais interfaces de programação paralela para arquiteturas multi-core. Por exemplo, Pthreads, OpenMP, FastFlow, TBB e Cilk. Diferentemente, a interface foi construída para fornecer esqueletos relativos aos padrões Mestre/Escravo e Pipeline. Assim, o usuário apenas escolhe o padrão adequado para modelar sua aplicação e os preenche com código sequencial. Ao compilar o programa com o compilador da DSL-POPP, código paralelo é automaticamente gerado. A avaliação do desempenho foi realizada usando aplicações de diferentes domínios. Cada uma delas foi implementada a partir da sua versão sequencial e posteriormente executada em uma máquina com processador multi-core. Os resultados de desempenho mostraram que a DSL-POPP não teve perdas significativas, mostrando que a geração de códio e a abstração criada são eficientes. Mesmo que as perdas foram pequenas, o resultado é positivo, pois avaliações anteriores sobre o esforço demostram um ganho significativo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante / Gabriell Alves De Araujo - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa., Número de produções C, T & A: 1
2014 - 2015

Programação Paralela e Alto Desempenho Voltados para Ambientes de Computação em Nuvem, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015., Descrição: As características essenciais da computação em nuvem são a virtualização e a abstração. A virtualização é a principal facilitadora no gerenciamento de computação em nuvem e possibilita que um único hardware execute vários sistemas operacionais simultaneamente. Existem vários métodos de operação de virtualização: emulação, virtualização completa, paravirtualização e virtualização a nível de sistema operacional. Na construção dos ambientes de computação em nuvem é possível formar ecossistemas que determinam os modelos de serviços de uma nuvem, que são os modelos IaaS (Infrastructure as a Service), PaaS (Platform as a Service) e SaaS (Software as a Service). Os objetivos do projeto são abordar a programação paralela no cenário de computação em nuvem e verificar se o desempenho de aplicações que rodam em um determinado hardware é mantido ao migrar para um ambiente em nuvem. Para isso, foi implantada uma nuvem privada com a ferramenta OpenNebula sobre o virtualizador KVM. As instâncias virtuais foram criadas com o sistema operacional ubuntu server. Posteriormente, foram executadas as suítes do NPB (Nasa Parallel Benchmark) que exploraram os cenários de memória compartilhada e distribuída nos ambientes de nuvem e nativo. Após a coleta dos logs de execução, foi utilizada a abordagem estatística para analisar o quão foram significativas as diferenças entre os ambientes. Os resultados demostraram que o desempenho das aplicações paralelas é significativamente afetado quando as aplicações paralelas são migradas para a nuvem.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Natasha Kerolin dos Santos Flores - Integrante / Lucas Sartori Piatinicki - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa.
2013 - 2014

Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015., Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar na construção de uma interface de programação para arquiteturas multi-core. A referida interface é uma Linguagem Específica de Domínio (DSL) voltada para programação orientada a padrões paralelos. Seu principal objetivo é oferecer ao programador uma interface de alto nível para reduzir o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer seu desempenho. A principal contribuição foi a criação de um programa de computador para auxiliar na avaliação de desempenho das aplicações paralelas e inclusão do padrão Pipeline.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Daniel Centeno Einloft - Integrante / Thomaz Carvalho Leite Silveira - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2013 - 2014

DSL-POPP: Uma Linguagem Específica de Domínio Voltada para Padrões de Programação Paralela, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Luiz Gustavo Leão Fernandes em 05/10/2015., Descrição: Este projeto tem por finalidade colaborar no desenvolvimento da DSL-POPP. Esta é uma Linguagem Específica de Domínio para Programação Orientada a Padrões Paralelos, a qual oferece ao programador uma interface de alto nível. A principal contribuição é a avaliação do esforço e desempenho em diferentes aplicações sintéticas. Os resultados demonstraram que a DSL-POPP reduziu o esforço na paralelização de aplicações sem comprometer o desempenho.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Coordenador / Estéfani da Silva dos Santos - Integrante / Vinicius Meirelles Pereira - Integrante., Financiador(es): FUNDACAO DE AMPARO A PESQUISA DO ESTADO DO RIO GRANDE DO SUL - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2
2008 - 2008

Gerência de Redes e de Clusters, Descrição: Existem diversas tarefas envolvidas no gerenciamento de clusters. Para cada uma delas são encontradas diversas ferramentas na literatura. A dificuldade está em determinar quais ferramentas são mais apropriadas para cada uma das tarefas. O objetivo deste projeto é avaliar estas ferramentas para a criação e o acesso de imagens de sistemas operacionais remotamente, nas quais estão envolvidas: ferramentas para a instalação, manutenção, configuração e monitoramento de cluster. Esta pesquisa busca aprofundar-se nos conhecimentos da área de redes e clusters, aplicar técnicas de configuração e gerenciamento de redes, através dos conhecimentos adquiridos em prática, sendo este o papel atribuído ao administrador de rede.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Vinicius Casali - Integrante / Cláudio Schepke - Coordenador., Financiador(es): Sociedade Educacional Três de Maio - Bolsa.

Projetos de desenvolvimento

2019 - 2020

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Isabel Harb Manssour em 03/08/2020., Descrição: Com a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, houve um aumento na quantidade de dados multivariados geoespaciais gerados, como dados abertos do governo, dados meteorológicos e dados de redes sociais. A visualização destes dados facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, mas esta não é uma tarefa trivial, sobretudo quando o volume de dados gerado é maior que a capacidade de processamento. Por isso, soluções e alternativas de computação de alto desempenho são necessárias. O objetivo deste projeto é integrar dois sistemas para oferecer uma solução mais robusta e completa: GeoMultiVis (permite a análise visual de dados multivariados geoespaciais) e GMaVis (permite processar um grande volume de dados geoespaciais de forma simplificada). Contribuições esperadas: identificar o estado da arte nesta área; desenvolver um protótipo para visualização de grandes volumes de dados multivariados geoespaciais e usá-lo em um estudo de caso.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Isabel Manssour - Coordenador / Victor Scherer - Integrante / Fernanda Mello - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2017 - 2018

TchêBr-PoC: Implantação de Nuvem Privada com a Plataforma OpenStack como Prova de Conceito, Descrição: Este projeto tem como objetivo a implantação de um ambiente de nuvem privada com a plataforma OpenStack. O objetivo principal é fazer uma prova de conceito em uma infraestrutura típica, composta por quatro servidores idênticos e configurados em cluster. Além disso, serão avaliados e implantados diferentes tipos de instâncias na nuvem (Kernel-based, Container-Based). A implantação contemplará ambientes homogêneos e heterogêneos, os quais são trabalhados de forma didática e prática durante a realização do projeto. O foco principal das avaliações serão o desempenho e as limitações que os ambientes implantados irão oferecer. Por isso, uma série de testes serão executados. Como resultado, espera-se a produção de manuais das implantações e relatório técnico das análises efetuadas, a fim de entender o funcionamento da plataforma de nuvem e de identificar a melhor forma de implantar a nuvem privada ciente do desempenho, diante das limitações impostas pelo uso do hardware.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Carlos Alberto Franco Maron - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Cassiano Monego - Integrante., Financiador(es): Brphonia Telecomunicoes - Auxílio financeiro / Tcheturbo Internet Provider - Auxílio financeiro.
2008 - 2009

Projeto e Planejamento de Cidade Digital, Descrição: A maior parte das instituições públicas e pessoas de baixa renda ainda não possuem acesso a tecnologia da informação. Não possuindo este tipo de acesso, as pessoas acabam isoladas tecnologicamente, não tendo a mesma qualidade de ensino e aprendizagem em relação aos que possuem maior rentabilidade. Com o acesso deste beneficio poderiam ser evitados problemas sociais, como por exemplo, desemprego e o subemprego. Desta forma, torna-se necessário a disponibilidade da internet para que todas as classes sociais possam usufruir desta tecnologia no ensino e aprendizagem. Para tanto, o objetivo deste trabalho é projetar e planejar a criação de uma infraestrutura de rede sem fio disponibilizando o acesso a rede internet à população. Por meio deste, também se objetiva realizar uma análise das condições de implantação com diferentes tecnologias, para então, sugerir uma infraestrutura capaz de comportar uma cidade digital.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Denis Valdir Benatti - Coordenador / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante.
2025 - Atual

Merlin: FinancialForce GenAI Module, Descrição: O objetivo desse projeto é melhorar o assistente virtual Merlin para ser capaz de lidar com grandes quantidades de informação relacionadas a projetos em andamento e reportar dados conforme solicitado em tempo hábil, sem a necessidade de recorrer a outras ferramentas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Larissa Caneppele Guder - Integrante / Luan Dopke - Integrante / CRISTINA EINSFELD CARVALHO - Integrante / Carlos Falção de Azevedo Gomes - Integrante / Maurício Cecílio MAGNAGUAGNO - Integrante / Vitor Fuentes Ferreira Pires - Integrante / Caio Cesar Madeira Mattoso de Souza - Integrante / GUSTAVO LOSCH DO AMARAL - Integrante / JOAO PEDRO DE MOURA MEDEIROS - Integrante / Vinicius Pedroso - Integrante / Arthur Turcati Accorsi - Integrante / Lilian Aline Requia - Integrante., Financiador(es): Dell Computadores do Brasil - Auxílio financeiro.
2025 - Atual

Biblioteca de Execução Auto-adaptativa e Resiliente de Aplicações Paralelas, Descrição: A execução de programas de alta complexidade computacional envolve particionar as tarefas em partes menores que são executadas simultaneamente em diferentes nodos de um cluster. Nesse contexto, o principal padrão de programação é o MPI (Message Passing Interface), que possui diversas sub-rotinas para troca de mensagens, criação de processos, sincronização, entre outros. Para permitir a melhor utilização dos recursos computacionais de um cluster, uma funcionalidade extremamente importante é a adição ou remoção dinâmica de processos em tempo de execução, seja por intermédio de um mantenedor ou idealmente por algoritmos auto-adaptativos que respondem às mudanças no sistema. Isso permite utilizar os recursos do cluster de forma mais eficiente, uma vez que os recursos computacionais poderiam ser divididos, de acordo com uma política de prioridade, entre qualquer número de programas independentes de forma a maximizar o uso da infraestrutura e também minimizar o tempo de execução das tarefas. Apesar de existir suporte parcial para adição ou remoção dinâmica de processos nas diferentes implementações MPI (p.e., OpenMPI, Intel MPI e HPE-MPI), essa é uma tarefa de desenvolvimento complexa e frequentemente resulta em uma significativa degradação de desempenho. Na literatura, não existe consenso sobre uma solução adequada visto que diferentes aplicações ou situações trazem diferentes implicações e resultados, o que implica na necessidade de um método mais abrangente que considere múltiplos fatores, incluindo características das aplicações, carga computacional, e o cluster. Além da dificuldade de implementação, outro desafio é a tomada de decisão sobre a adição ou remoção de processos. Supondo que a necessidade de alterar dinamicamente o número de processos já é conhecida, ainda é necessário decidir quando efetuá-la, garantir a integridade dos dados nos processos em terminação, redistribuir tarefas alocadas aos processos terminados ou atribuí-la para os novos processos. Similarmente, a resiliência também é uma característica desejada, que necessita que os processos envolvidos se adaptem às mudanças do sistema e mantendo a integridade da execução. Um paradigma muito comum na modelagem de aplicações paralelas MPI é o bag-of-tasks, onde um processo coordenador do sistema distribui tarefas para execução entre um grupo de processos trabalhadores. Similarmente, a decomposição de domínio particiona uma grande tarefa em tarefas menores que são então executadas em paralelo por um grupo de processos. Esses padrões são capazes de modelar um grande número de aplicações paralelas. Sabe-se que as novas implementações incorrem na necessidade de refatoração de parte dos programas existentes. Torna-se necessário adicionar grandes porções de lógica de controle, além de uma série de novas rotinas MPI para a efetivação da adição ou remoção de processos. Uma forma de abordar essa dificuldade de implementação é através da programação paralela estruturada. Essa abordagem pode utilizar metaprogramação para representar padrões recorrentes de forma conveniente e eficiente. O usuário necessita apenas encaixar sua aplicação na lógica do template de uma biblioteca de programação. Uma vez que encaixado no template, o programa sequencial pode executar de forma paralela sem a necessidade de se preocupar com os detalhes de implementação como criação, sincronização, particionamento e escalonamento. Um template para o modelo de programação bag-of-tasks, com suporte à decomposição de domínio, vai aumentar a produtividade e facilidade na implementação das aplicações existentes no setor de exploração de petróleo e gás natural, especialmente na adição ou remoção dinâmica de processos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Gabriel Fim - Integrante / Leonardo Gibrowski Faé - Integrante / Eduardo Machado Martins - Integrante / Breno Spohr Cunha - Integrante / Guilherme Malgarizi Vasquez - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
2023 - 2025

Improving Resilience in Data Pipelines, Descrição: This project investigates a checkpoint-based algorithm for recovering data pipelines implemented in the VFlow system, which is a version of Asynchronous Barrier Snapshotting (ABS). A new rollback recovery protocol called LogIO was conceptually proposed and patented by SAP's internal team. Our goal is to provide a prototype implementation of LogIO, evaluate its performance and identify bottlenecks in various configuration scenarios. The main expected result is a consolidated analysis of LogIO compared to ABS. Another objective concerns the implementation of a fine-grained data lineage solution that takes advantage of the logs kept by the LogIO implementation to guarantee the exact execution (exactly-once) of the pipeline executions. Our goal is to optimize the amount of data retained in the logs to support upcoming data lineage queries and provide support for answering data lineage queries. The main expected results are the performance measurements of fine-grained data lineage queries and the time and space overhead of capturing data lineage in addition to LogIO.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Caetano Muller - Integrante / Lucas Machado Alf - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2022 - 2024

Query Management Through Machine Learning, Descrição: When human translators work on texts to be translated from a source language, the translation of domain-specific terms becomes complex if the original text is incomplete, badly written or ambiguous, contains unknown abbreviations, or placeholders, has low translatability, or is in the wrong source language. The human translator must know beforehand which are the terms and their specific translations to apply them. A way to mitigate the problem is to open a communication channel between the translators and the domain-specific experts to define the correct translation of terms. However, such communication can fail when we do not process correctly these interactions. Multiple questions about the same terms can be made, overloading the experts with questions already answered. In order to reduce the need for human communication in these situations and thus improve the translator's productivity, we can try to manipulate the content of these questions to identify those already answered. To do so, we can compute the similarity between questions by converting their text and metadata into semantic embeddings. Furthermore, using machine learning methods, we can improve on that and obtain scores that indicate how similar are two pieces of text in terms of their meanings. In this way, we can identify duplicates and similarities in questions, improving the way it is currently done. This project will contribute to the evaluation of existing approaches for query management, review the state-of-the-art on neural language models, and development of machine learning models.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Larissa Caneppele Guder - Integrante / João Paulo De Souza Aires - Integrante / HÍGOR UÉLINTON DA SILVA - Integrante / FELIPE RECH MENEGUZZI - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2022 - 2023

Resilient Data Pipelines, Descrição: The programming concept of data pipelines is analogous to data-flow or a directed graph of components (mostly known as operators) that exchange information (messages or events) over established connections in a producer/consumer relationship. An operator represents an asynchronous process that is executed in a data-driven model. Operators can be grouped to execute together in one execution environment (for instance, within the same container). A group of operators can be configured to run with a dedicated multiplicity, that is, the group can be replicated into multiple instances, each of which runs in its own execution environment. An executable data pipeline is viewed as a single application entity from a user perspective and the distributed data pipeline engine concerns are hidden from users, such as data communication and synchronization, and automatic recovery from unexpected failures of a group during execution or within communications between groups. Capturing a fine-grain (record-level) data lineage of a data pipeline execution helps investigate the root cause of an error. In this sense, data lineage queries could be expressed to forward/backward ask which output/input records contributed to a given outcome. Our main motivation in this project is to support rollback recovery protocol and fine-grain data lineage together for data pipeline executions. The contributions of this project are the implementation and evaluation of rollback recovery protocol and data lineage.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Adriano Vogel - Integrante / Junior Loff - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Leonardo Rosa Amado - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2021 - 2022

Visualização Interativa de dados multivariados geoespaciais usando processamento de alto desempenho, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Isabel Harb Manssour em 20/06/2022., Descrição: om a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, houve um aumento na quantidade de dados multivariados geoespaciais gerados, como dados de redes sociais e dados da área da saúde, como de COVID-19. A visualização destes dados facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, mas esta não é uma tarefa trivial, sobretudo quando o volume de dados gerado é maior que a capacidade de processamento. Por isso, soluções e alternativas de processamento de alto desempenho são necessárias. O objetivo deste projeto é tornar um sistema de análise visual de dados multivariados no contexto geoespacial, o GeoMultiVis, um serviço que permita a integração com soluções de processamento paralelo e distribuídos de dados. Contribuições esperadas: identificar o estado da arte nesta área; alterar a arquitetura do GeoMultiVis e integrá-lo com um sistema de processamento paralelo e distribuído de dados; e usá-lo em um estudo de caso.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Isabel Manssour - Coordenador / Leonardo Gibrowski Faé - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2019 - 2020

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Isabel Harb Manssour em 03/08/2020., Descrição: Com a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, houve um aumento na quantidade de dados multivariados geoespaciais gerados, como dados abertos do governo, dados meteorológicos e dados de redes sociais. A visualização destes dados facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, mas esta não é uma tarefa trivial, sobretudo quando o volume de dados gerado é maior que a capacidade de processamento. Por isso, soluções e alternativas de computação de alto desempenho são necessárias. O objetivo deste projeto é integrar dois sistemas para oferecer uma solução mais robusta e completa: GeoMultiVis (permite a análise visual de dados multivariados geoespaciais) e GMaVis (permite processar um grande volume de dados geoespaciais de forma simplificada). Contribuições esperadas: identificar o estado da arte nesta área; desenvolver um protótipo para visualização de grandes volumes de dados multivariados geoespaciais e usá-lo em um estudo de caso.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Isabel Manssour - Coordenador / Victor Scherer - Integrante / Fernanda Mello - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2017 - 2018

TchêBr-PoC: Implantação de Nuvem Privada com a Plataforma OpenStack como Prova de Conceito, Descrição: Este projeto tem como objetivo a implantação de um ambiente de nuvem privada com a plataforma OpenStack. O objetivo principal é fazer uma prova de conceito em uma infraestrutura típica, composta por quatro servidores idênticos e configurados em cluster. Além disso, serão avaliados e implantados diferentes tipos de instâncias na nuvem (Kernel-based, Container-Based). A implantação contemplará ambientes homogêneos e heterogêneos, os quais são trabalhados de forma didática e prática durante a realização do projeto. O foco principal das avaliações serão o desempenho e as limitações que os ambientes implantados irão oferecer. Por isso, uma série de testes serão executados. Como resultado, espera-se a produção de manuais das implantações e relatório técnico das análises efetuadas, a fim de entender o funcionamento da plataforma de nuvem e de identificar a melhor forma de implantar a nuvem privada ciente do desempenho, diante das limitações impostas pelo uso do hardware.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Carlos Alberto Franco Maron - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Cassiano Monego - Integrante., Financiador(es): Tcheturbo Internet Provider - Auxílio financeiro / Brphonia Telecomunicoes - Auxílio financeiro.
2008 - 2009

Projeto e Planejamento de Cidade Digital, Descrição: A maior parte das instituições públicas e pessoas de baixa renda ainda não possuem acesso a tecnologia da informação. Não possuindo este tipo de acesso, as pessoas acabam isoladas tecnologicamente, não tendo a mesma qualidade de ensino e aprendizagem em relação aos que possuem maior rentabilidade. Com o acesso deste beneficio poderiam ser evitados problemas sociais, como por exemplo, desemprego e o subemprego. Desta forma, torna-se necessário a disponibilidade da internet para que todas as classes sociais possam usufruir desta tecnologia no ensino e aprendizagem. Para tanto, o objetivo deste trabalho é projetar e planejar a criação de uma infraestrutura de rede sem fio disponibilizando o acesso a rede internet à população. Por meio deste, também se objetiva realizar uma análise das condições de implantação com diferentes tecnologias, para então, sugerir uma infraestrutura capaz de comportar uma cidade digital.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Denis Valdir Benatti - Coordenador / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante.
2026 - Atual

AMC: Agentic Memory Capabilities, Descrição: The main objective of this project is to develop an agentic memory framework to address current demands for persistence of short- and long-term interaction history, enabling greater flexibility and customization of agent-environment interactions. Secondary objectives of the project concern the challenges of planning and implementing different levels of interaction abstractions over time (types of representation), as well as investigating and implementing efficient storage, management, and retrieval of these interactions. The main users of this solution are (a) developers, (b) customers who use Dell enterprise services, and (c) users who interact with AI agents across various Dell domains and platforms. To achieve this, it will be necessary to ensure a supporting infrastructure for memory persistence (i.e., efficient storage and retrieval in databases), use mechanisms for protecting individual privacy and data governance, and finally, collaborate with Dell teams in the development and integration of agentic memory solutions into existing or developing products.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Isabel Manssour - Integrante / FELIPE RECH MENEGUZZI - Integrante / Marcio Pinho - Integrante / Carlos Falção de Azevedo Gomes - Integrante / Vitor Fuentes Ferreira Pires - Integrante / Arthur Turcati Accorsi - Integrante / Lilian Aline Requia - Integrante / Bárbara Luzia Covatti Malcorra - Integrante / Alexius Dias - Integrante / Kelly Beltran - Integrante / HENRY DAVID SAENZ VALVERDE - Integrante / Eduardo Vogt Duraes - Integrante / Gabriel Zurawski De Souza - Integrante / ERIK MOREIRA SANTOS - Integrante / GUSTAVO FERNANDO BURCHARDT FILHO - Integrante / MILENA PACKER MACHADO MOREIRA - Integrante., Financiador(es): Dell Computadores do Brasil - Auxílio financeiro.
2026 - Atual

BIASapo: um software como serviço de Bioacústica com Inteligência Artificial para identificação automatizada de espécies de rãs e sapos, Descrição: O monitoramento da biodiversidade é fundamental para projetos de conservação do meio ambiente, assim como para assegurar a sustentabilidade em atividades agropecuárias. No entanto, os métodos tradicionais para o monitoramento são custosos e demorados. O estado do Rio Grande do Sul (RS) é o segundo estado do Brasil que mais contribui no setor agropecuário, sendo chave as políticas que visem manter a sustentabilidade deste setor. As rãs e sapos (anuros) são animais críticos para ecossistemas, pois eles contribuem no controle de pragas e na estruturação do solo e dos sedimentos em ambientes aquáticos, além de que podem ser indicadores da qualidade ambiental (ex. poluição da água e mudanças térmicas). Nosso projeto desenvolverá um software como um serviço de identificação automatizada das espécies anuros do RS, a partir dos seus cantos reprodutivos, com o auxílio de um modelo de Inteligência Artificial (IA). Nosso software será oferecido como uma solução de monitoramento das espécies de anuros para ser aplicado em problemas associados à biodiversidade e à sustentabilidade de atividades agropecuárias. Nosso software permitirá determinar o número de espécies de anuros, assim como padrões de atividade, o qual está associado a condições favoráveis do ecossistema, sendo de potencial interesse para empresas agropecuárias e de consultoria ambiental, certificadoras, ONGs ambientais, assim como à comunidade acadêmica e geral. Nosso projeto contribuirá na conservação da biodiversidade e na valorização das zonas agropecuárias e áreas de preservação (i.e. créditos de biodiversidade), além de reduzir custos do monitoramento e reduzir os potenciais prejuízos associados a pragas, espécies invasoras e perda da qualidade de hábitat.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Moisés David Escalona Sulbarán - Integrante / Carolina Pedone Barroco - Integrante.
2026 - Atual

AI Intent Recognition and Management, Descrição: The goal of this project is to develop a fully adopted platform-integrated intent engine capable of multi-turn (keeping context across multiple conversations to avoid vocabulary ambiguity) and cross-session (picking past interactions to fill gaps in the current conversation) intent tracking, intent management towards prioritization (setting an importance value/deadline for each task), and intent lifecycle management, as intents are initialized and either fulfilled or expire. To handle intent creation, querying and resolution an API will be developed to interact with the intent engine, following a modular and scalable architecture.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Larissa Caneppele Guder - Integrante / Duncan Dubugras Alcoba Ruiz - Integrante / FELIPE RECH MENEGUZZI - Integrante / Marcio Pinho - Integrante / Luan Dopke - Integrante / CRISTINA EINSFELD CARVALHO - Integrante / Maurício Cecílio MAGNAGUAGNO - Integrante / JOAO PEDRO DE MOURA MEDEIROS - Integrante / Lilian Aline Requia - Integrante / Bárbara Luzia Covatti Malcorra - Integrante / GUSTAVO FERNANDO BURCHARDT FILHO - Integrante / Bruno Coliselli Fernandes - Integrante / Gabriel Mattos Stefanello - Integrante / Gabriela Carolina Federhen De Carvalho - Integrante / GUILHERME ELIAS RODRIGUEZ DOERING - Integrante / GUILHERME SANCHES CAVAZZOTTO - Integrante / JOSE BOLIVAR GOMES GREGO - Integrante / PEDRO BARRETO MUNHOZ - Integrante / ARTHUR GULARTE DEWES - Integrante., Financiador(es): Dell Computadores do Brasil - Auxílio financeiro.
2026 - Atual

História diagenética e hidrotermal das rochas carbonáticas das formações Barra Velha e Itapema da seção Pré-sal na Área de Libra: Impacto na evolução da porosidade e permeabilidade. Enfoque no estudo de rochas retrabalhadas., Descrição: Proposta de estudo petrológico-geoquímico-petrofísico integrado visando o entendimento dos padrões de alteração e de qualidade de reservatório dos principais litotipos das Formações Barra Velha e Itapema na Área de Libra e sua distribuição temporal e espacial. Os padrões de alteração diagenética e hidrotermal serão identificados considerando aspectos estruturais, estratigráficos e sedimentológicos, composição dos fluidos, eventos magmáticos e hidrotermais e sua distribuição lateral e temporal, bem como a anisotropia e a geometria da permeabilidade e a distribuição dos sistemas porosos. Os modelos geológicos conceituais criados a partir destes dados identificação os processos de alteração das texturas e composições primárias por processos diagenéticos e hidrotermais, indicando quais fases minerais apresentam impacto na qualidade dos reservatórios. A avaliação dos fluidos incluirá processos diagenéticos, magmatismo e hidrotermalismo, entrada de hidrocarbonetos e CO2. As principais feições petrográficas para o campo serão compiladas em um atlas com exemplos e aplicação de diferentes técnicas de aquisição de dado. Por fim, diferentes imagens referenciadas com indicação das posições de análises e imagens de detalhe, criando um sistema para identificação das principais fases minerais e indicação de melhores amostras para análises específicas.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Marcio Pinho - Integrante / ROSALIA BARILI DA CUNHA - Coordenador / JAQUES SOARES SCHMIDT - Integrante / SABRINA DANNI ALTENHOFEN - Integrante / WILLIAM DA SILVEIRA FREITAS - Integrante.
2025 - 2025

Merlin: FinancialForce GenAI Module, Descrição: O objetivo desse projeto é tornar o assistente virtual Merlin capaz de lidar com grande volume de informações relacionadas a projetos em andamento, permitindo o consumo de dados conforme solicitado e em tempo hábil, sem a necessidade de recorrer a outras ferramentas. Esse assistente virtual responderá questões sobre o estado de deadlines e milestones, tarefas atrasadas, sumarização de informações, geração de relatórios e possíveis ações e, documentação para clientes internos. O assistente virtual funcionará de duas formas: a) como assistente passivo, respondendo às questões conforme demandado;b) como assistente ativo, ao utilizar modelo de aprendizado de máquina para gerar alertas e, antecipar problemas. Esse assistente virtual remove a necessidade de funcionários terem acesso e conhecimento sobre múltiplos detalhes do projeto, reduzindo erros humanos ao responder com base nos documentos mais recentes do projeto. Esse ganho de tempo ao encontrar os dados reduz a necessidade de comunicar quaisquer alterações para todos os membros da equipe, aumentando a eficiência.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Larissa Caneppele Guder - Integrante / Luan Dopke - Integrante / CRISTINA EINSFELD CARVALHO - Integrante / Carlos Falção de Azevedo Gomes - Integrante / Maurício Cecílio MAGNAGUAGNO - Integrante / Vitor Fuentes Ferreira Pires - Integrante / Caio Cesar Madeira Mattoso de Souza - Integrante / GUSTAVO LOSCH DO AMARAL - Integrante / JOAO PEDRO DE MOURA MEDEIROS - Integrante / Vinicius Pedroso - Integrante / Arthur Turcati Accorsi - Integrante / Lilian Aline Requia - Integrante., Financiador(es): Dell Computadores do Brasil - Auxílio financeiro.
2025 - Atual

Biblioteca de Execução Auto-adaptativa e Resiliente de Aplicações Paralelas, Descrição: A execução de programas de alta complexidade computacional envolve particionar as tarefas em partes menores que são executadas simultaneamente em diferentes nodos de um cluster. Nesse contexto, o principal padrão de programação é o MPI (Message Passing Interface), que possui diversas sub-rotinas para troca de mensagens, criação de processos, sincronização, entre outros. Para permitir a melhor utilização dos recursos computacionais de um cluster, uma funcionalidade extremamente importante é a adição ou remoção dinâmica de processos em tempo de execução, seja por intermédio de um mantenedor ou idealmente por algoritmos auto-adaptativos que respondem às mudanças no sistema. Isso permite utilizar os recursos do cluster de forma mais eficiente, uma vez que os recursos computacionais poderiam ser divididos, de acordo com uma política de prioridade, entre qualquer número de programas independentes de forma a maximizar o uso da infraestrutura e também minimizar o tempo de execução das tarefas. Apesar de existir suporte parcial para adição ou remoção dinâmica de processos nas diferentes implementações MPI (p.e., OpenMPI, Intel MPI e HPE-MPI), essa é uma tarefa de desenvolvimento complexa e frequentemente resulta em uma significativa degradação de desempenho. Na literatura, não existe consenso sobre uma solução adequada visto que diferentes aplicações ou situações trazem diferentes implicações e resultados, o que implica na necessidade de um método mais abrangente que considere múltiplos fatores, incluindo características das aplicações, carga computacional, e o cluster. Além da dificuldade de implementação, outro desafio é a tomada de decisão sobre a adição ou remoção de processos. Supondo que a necessidade de alterar dinamicamente o número de processos já é conhecida, ainda é necessário decidir quando efetuá-la, garantir a integridade dos dados nos processos em terminação, redistribuir tarefas alocadas aos processos terminados ou atribuí-la para os novos processos. Similarmente, a resiliência também é uma característica desejada, que necessita que os processos envolvidos se adaptem às mudanças do sistema e mantendo a integridade da execução. Um paradigma muito comum na modelagem de aplicações paralelas MPI é o bag-of-tasks, onde um processo coordenador do sistema distribui tarefas para execução entre um grupo de processos trabalhadores. Similarmente, a decomposição de domínio particiona uma grande tarefa em tarefas menores que são então executadas em paralelo por um grupo de processos. Esses padrões são capazes de modelar um grande número de aplicações paralelas. Sabe-se que as novas implementações incorrem na necessidade de refatoração de parte dos programas existentes. Torna-se necessário adicionar grandes porções de lógica de controle, além de uma série de novas rotinas MPI para a efetivação da adição ou remoção de processos. Uma forma de abordar essa dificuldade de implementação é através da programação paralela estruturada. Essa abordagem pode utilizar metaprogramação para representar padrões recorrentes de forma conveniente e eficiente. O usuário necessita apenas encaixar sua aplicação na lógica do template de uma biblioteca de programação. Uma vez que encaixado no template, o programa sequencial pode executar de forma paralela sem a necessidade de se preocupar com os detalhes de implementação como criação, sincronização, particionamento e escalonamento. Um template para o modelo de programação bag-of-tasks, com suporte à decomposição de domínio, vai aumentar a produtividade e facilidade na implementação das aplicações existentes no setor de exploração de petróleo e gás natural, especialmente na adição ou remoção dinâmica de processos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Gabriel Fim - Integrante / Eduardo Machado Martins - Integrante / Breno Spohr Cunha - Integrante / Guilherme Malgarizi Vasquez - Integrante / Caio Cesar Madeira Mattoso de Souza - Integrante / Paulina Ester Egvarth Rehbein - Integrante / ALZEMIRO HENRIQUE LUCAS DA SILVA - Integrante / Rafael Melo Rothmann - Integrante / João Guilherme Bohrer Roedel Sperb - Integrante., Financiador(es): Petróleo Brasileiro - Rio de Janeiro - Matriz - Auxílio financeiro.
2023 - 2025

Improving Resilience in Data Pipelines, Descrição: This project investigates a checkpoint-based algorithm for recovering data pipelines implemented in the VFlow system, which is a version of Asynchronous Barrier Snapshotting (ABS). A new rollback recovery protocol called LogIO was conceptually proposed and patented by SAP's internal team. Our goal is to provide a prototype implementation of LogIO, evaluate its performance and identify bottlenecks in various configuration scenarios. The main expected result is a consolidated analysis of LogIO compared to ABS. Another objective concerns the implementation of a fine-grained data lineage solution that takes advantage of the logs kept by the LogIO implementation to guarantee the exact execution (exactly-once) of the pipeline executions. Our goal is to optimize the amount of data retained in the logs to support upcoming data lineage queries and provide support for answering data lineage queries. The main expected results are the performance measurements of fine-grained data lineage queries and the time and space overhead of capturing data lineage in addition to LogIO.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Caetano Muller - Integrante / Lucas Machado Alf - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2022 - 2024

Query Management Through Machine Learning, Descrição: When human translators work on texts to be translated from a source language, the translation of domain-specific terms becomes complex if the original text is incomplete, badly written or ambiguous, contains unknown abbreviations, or placeholders, has low translatability, or is in the wrong source language. The human translator must know beforehand which are the terms and their specific translations to apply them. A way to mitigate the problem is to open a communication channel between the translators and the domain-specific experts to define the correct translation of terms. However, such communication can fail when we do not process correctly these interactions. Multiple questions about the same terms can be made, overloading the experts with questions already answered. In order to reduce the need for human communication in these situations and thus improve the translator's productivity, we can try to manipulate the content of these questions to identify those already answered. To do so, we can compute the similarity between questions by converting their text and metadata into semantic embeddings. Furthermore, using machine learning methods, we can improve on that and obtain scores that indicate how similar are two pieces of text in terms of their meanings. In this way, we can identify duplicates and similarities in questions, improving the way it is currently done. This project will contribute to the evaluation of existing approaches for query management, review the state-of-the-art on neural language models, and development of machine learning models.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Larissa Caneppele Guder - Integrante / João Paulo De Souza Aires - Integrante / HÍGOR UÉLINTON DA SILVA - Integrante / FELIPE RECH MENEGUZZI - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2022 - 2023

Resilient Data Pipelines, Descrição: The programming concept of data pipelines is analogous to data-flow or a directed graph of components (mostly known as operators) that exchange information (messages or events) over established connections in a producer/consumer relationship. An operator represents an asynchronous process that is executed in a data-driven model. Operators can be grouped to execute together in one execution environment (for instance, within the same container). A group of operators can be configured to run with a dedicated multiplicity, that is, the group can be replicated into multiple instances, each of which runs in its own execution environment. An executable data pipeline is viewed as a single application entity from a user perspective and the distributed data pipeline engine concerns are hidden from users, such as data communication and synchronization, and automatic recovery from unexpected failures of a group during execution or within communications between groups. Capturing a fine-grain (record-level) data lineage of a data pipeline execution helps investigate the root cause of an error. In this sense, data lineage queries could be expressed to forward/backward ask which output/input records contributed to a given outcome. Our main motivation in this project is to support rollback recovery protocol and fine-grain data lineage together for data pipeline executions. The contributions of this project are the implementation and evaluation of rollback recovery protocol and data lineage.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Adriano Vogel - Integrante / Junior Loff - Integrante / Renato Barreto Hoffmann - Integrante / Leonardo Rosa Amado - Integrante., Financiador(es): SAP Brasil Ltda - Auxílio financeiro.
2021 - 2022

Visualização Interativa de dados multivariados geoespaciais usando processamento de alto desempenho, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Isabel Harb Manssour em 20/06/2022., Descrição: om a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, houve um aumento na quantidade de dados multivariados geoespaciais gerados, como dados de redes sociais e dados da área da saúde, como de COVID-19. A visualização destes dados facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, mas esta não é uma tarefa trivial, sobretudo quando o volume de dados gerado é maior que a capacidade de processamento. Por isso, soluções e alternativas de processamento de alto desempenho são necessárias. O objetivo deste projeto é tornar um sistema de análise visual de dados multivariados no contexto geoespacial, o GeoMultiVis, um serviço que permita a integração com soluções de processamento paralelo e distribuídos de dados. Contribuições esperadas: identificar o estado da arte nesta área; alterar a arquitetura do GeoMultiVis e integrá-lo com um sistema de processamento paralelo e distribuído de dados; e usá-lo em um estudo de caso.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Isabel Manssour - Coordenador / Leonardo Gibrowski Faé - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2019 - 2020

Análise Visual de Grandes Conjuntos de Dados Multivariados no Contexto Geoespacial, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Isabel Harb Manssour em 03/08/2020., Descrição: Com a popularidade dos telefones celulares, GPS e outras tecnologias, houve um aumento na quantidade de dados multivariados geoespaciais gerados, como dados abertos do governo, dados meteorológicos e dados de redes sociais. A visualização destes dados facilita na análise de como diferentes atributos se correlacionam geograficamente, mas esta não é uma tarefa trivial, sobretudo quando o volume de dados gerado é maior que a capacidade de processamento. Por isso, soluções e alternativas de computação de alto desempenho são necessárias. O objetivo deste projeto é integrar dois sistemas para oferecer uma solução mais robusta e completa: GeoMultiVis (permite a análise visual de dados multivariados geoespaciais) e GMaVis (permite processar um grande volume de dados geoespaciais de forma simplificada). Contribuições esperadas: identificar o estado da arte nesta área; desenvolver um protótipo para visualização de grandes volumes de dados multivariados geoespaciais e usá-lo em um estudo de caso.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Luiz Gustavo Fernandes - Integrante / Isabel Manssour - Coordenador / Victor Scherer - Integrante / Fernanda Mello - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.
2017 - 2018

TchêBr-PoC: Implantação de Nuvem Privada com a Plataforma OpenStack como Prova de Conceito, Descrição: Este projeto tem como objetivo a implantação de um ambiente de nuvem privada com a plataforma OpenStack. O objetivo principal é fazer uma prova de conceito em uma infraestrutura típica, composta por quatro servidores idênticos e configurados em cluster. Além disso, serão avaliados e implantados diferentes tipos de instâncias na nuvem (Kernel-based, Container-Based). A implantação contemplará ambientes homogêneos e heterogêneos, os quais são trabalhados de forma didática e prática durante a realização do projeto. O foco principal das avaliações serão o desempenho e as limitações que os ambientes implantados irão oferecer. Por isso, uma série de testes serão executados. Como resultado, espera-se a produção de manuais das implantações e relatório técnico das análises efetuadas, a fim de entender o funcionamento da plataforma de nuvem e de identificar a melhor forma de implantar a nuvem privada ciente do desempenho, diante das limitações impostas pelo uso do hardware.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Coordenador / Carlos Alberto Franco Maron - Integrante / Adriano Vogel - Integrante / Cassiano Monego - Integrante., Financiador(es): Brphonia Telecomunicoes - Auxílio financeiro / Tcheturbo Internet Provider - Auxílio financeiro.
2008 - 2009

Projeto e Planejamento de Cidade Digital, Descrição: A maior parte das instituições públicas e pessoas de baixa renda ainda não possuem acesso a tecnologia da informação. Não possuindo este tipo de acesso, as pessoas acabam isoladas tecnologicamente, não tendo a mesma qualidade de ensino e aprendizagem em relação aos que possuem maior rentabilidade. Com o acesso deste beneficio poderiam ser evitados problemas sociais, como por exemplo, desemprego e o subemprego. Desta forma, torna-se necessário a disponibilidade da internet para que todas as classes sociais possam usufruir desta tecnologia no ensino e aprendizagem. Para tanto, o objetivo deste trabalho é projetar e planejar a criação de uma infraestrutura de rede sem fio disponibilizando o acesso a rede internet à população. Por meio deste, também se objetiva realizar uma análise das condições de implantação com diferentes tecnologias, para então, sugerir uma infraestrutura capaz de comportar uma cidade digital.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Dalvan Jair Griebler - Integrante / Denis Valdir Benatti - Coordenador / CLAUDIO SCHEPKE - Integrante.

Prêmios

2025

Segundo Lugar Maratona de Programação Paralela (Treinador da Equipe), Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS)., SBC.

2025

Melhor Trabalho na área Ciências Exatas e da Terra no 26⁰ Salação de Iniciação Científica da PUCRS (orientador), Pró-Reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação.

2024

Primeiro Lugar Maratona de Programação Paralela (Treinador da Equipe), Escola Regional de Alto Desempenho da Região Sul (ERAD-RS).

2024

Melhor Trabalho de Conclusão de Curso em Ciência da Computação (Orientador do Leonardo Faé), Escola Politécnica.

2024

Third Best Paper of the SBLP 2024: 28th Brazilian Symposium on Programming Languages, Sociedade Brasileira da Computação.

2024

Segunda Melhor Dissertação de Mestrado (orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio Brasileiro de Sistemas Multimídia e Web (WebMedia).

2023

Segunda Melhor Tese de Doutorado (co-orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2023

Segunda Melhor Dissertação de Mestrado (orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2023

Primeiro Lugar Maratona de Programação Paralela (Treinador da Equipe), Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2023

Future Generation Computer Systems 2023 Best Paper Award, Elsevier.

2022

Segunda Melhor Tese de Doutorado (co-orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2021

Segundo melhor trabalho da 40ª edição do Concurso de Trabalhos de Iniciação Científica (CTIC) [Orientador do Aluno], Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

2021

Best student paper of the SBLP 2021: 25th Brazilian Symposium on Programming Languages, Sociedade Brasileira de Computação (SBC).

2021

Menção Honrosa para Dissertação de Mestrado (co-orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2020

Melhor Artigo Científico do Evento, International Conference on Computational Science and Applications (ICCSA 2020).

2020

Prêmio Pesquisador SAPS - Melhor Trabalho na Área da Computação (orientador), Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2020

Prêmio Pesquisador SAPS - Segundo Melhor Trabalho na Área da Computação (orientador), Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2020

Prêmio Pesquisador SAPS - Segundo Melhor Trabalho na Área de Agronomia (orientador), Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2020

Melhor Trabalho na área Ciências Exatas e da Terra no 21⁰ Salação de Iniciação Científica da PUCRS (orientador), Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da PUCRS.

2019

Prêmio Pesquisador SAPS - Melhor Trabalho na Área da Computação (orientador), Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2019

Melhor Trabalho na área Ciências Exatas e da Terra no 20⁰ Salação de Iniciação Científica da PUCRS (orientador), Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da PUCRS.

2019

Trabalho Destaque no 20⁰ Salação de Iniciação Científica da PUCRS (orientador), Pró-reitoria de Pesquisa e Pós-Graduação da PUCRS.

2018

Prêmio Aurora Cera - Melhor Trabalho do Fórum de Iniciação Científica (orientador), XVIII Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul - ERAD/RS.

2018

Melhor Dissertação de Mestrado (co-orientador), Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2016

Segunda Melhor Tese de Doutorado, Concurso de Teses e Dissertações do Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD).

2015

Prêmio Pesquisador SAPS - Melhor Trabalho na Área da Computação (orientador), Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2009

Prêmio Pesquisador SAPS - Melhor Trabalho na Área da Computação, Sociedade Educacional Três de Maio (SETREM).

2009

Destaque Universitário em Informática, SEPRORGS.

Histórico profissional

Endereço profissional

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul, Escola Politécnica. , Av. Ipiranga, Partenon, 90619900 - Porto Alegre, RS - Brasil, Telefone: (51) 33537912, Ramal: 8633, URL da Homepage:

Experiência profissional

2026 - Atual

Universidade Federal do RIo Grande - FURG

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2024 - Atual

Universidade SENAI CIMATEC

Vínculo: , Enquadramento Funcional:

2021 - 2024

University Of Novi Sad

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Participação em Projeto de Pesquisa

2023 - Atual

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 40

Outras informações:
Professor do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC), Programa de Pós-Graduação em Ecologia e Evolução da Biodiversidade (PPG-EEB) e dos cursos de graduação da Escola Politécnica.

2021 - 2023

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Adjunto, Carga horária: 22

2016 - 2021

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista de Pós-Doutorado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

2012 - 2016

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista de Doutorado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

2010 - 2012

Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul

Vínculo: Bolsista de Mestrado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40, Regime: Dedicação exclusiva.

Atividades

08/2025
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Programação Paralela Heterogênea, Programação em Python para Ciência da Vida
05/2025
Ensino, Banco de Dados: Data Analytics (Online), Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Projeto em Business Intelligence e Analytics
03/2024
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Metodologia Científica, Prática em Pesquisa
01/2023
Ensino, Ecologia e Evolução da Biodiversidade, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Orientação de Alunos, Programação em Python para Ciências da Vida
08/2022
Ensino, Engenharia de Produção, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação e Solução de Problemas
08/2022
Ensino, Engenharia Mecânica, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação e Solução de Problemas
08/2022
Ensino, Engenharia Química, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação e Solução de Problemas
08/2022
Ensino, Engenharia Civil, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação e Solução de Problemas
03/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Escola Politécnica.Cargo ou função, Membro do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do Curso Bacharelado em Ciência de Dados e Inteligência Artificial.
08/2021
Ensino, Ciência de Dados e Inteligência Artificial, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Programação Orientada a Dados
03/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Disciplina Integradora II (Iniciação Científica), Fundamentos de Programação
03/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Orientação de aluno, Programação Paralela Heterogênea, Scalable Data Stream Processing, Processamento da Linguagem Natural
04/2016
Outras atividades técnico-científicas , Escola Politécnica, Escola Politécnica.Atividade realizada, Coordenador de Pesquisa no Grupo de Modelagem de Aplicações Paralelas (GMAP).
03/2010
Pesquisa e desenvolvimento, Escola Politécnica.Linhas de pesquisa
05/2023 - 12/2023
Ensino, Ciência de Dados e Inteligência Artificial (Online), Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Pré-processamento de Dados
04/2016 - 03/2021
Ensino, Ciência da Computação, Nível: Pós-GraduaçãoDisciplinas ministradas, Alto Desempenho para Aplicação de Big Data, Programação Paralela Estruturada, Programação Paralela Heterogênea, Tópicos Especiais - Processamento Paralelo e Distribuído II
08/2010 - 08/2011
Conselhos, Comissões e Consultoria, Escola Politécnica.Cargo ou função, Representante Discente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação (PPGCC-PUCRS).

2018 - 2023

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Coordenador de Laboratório de Pesquisa, Carga horária: 12

Outras informações:
Coordenador do Laboratório de Pesquisas Avançadas para Computação em Nuvem (LARCC). Página: http://larcc.setrem.com.br/

2017 - 2023

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Celetista, Enquadramento Funcional: Professor Associado, Carga horária: 4

Outras informações:
Professor dos cursos de Sistemas de Informação e Engenharia da Computação.

2019 - 2021

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Coordenador Técnico, Carga horária: 1

Outras informações:
Criador e coodernador técnico da Pós-Graduação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços

2013 - 2017

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 2

Outras informações:
Desenvolvimento de pesquisas com alunos de graduação.

2007 - 2009

Sociedade Educacional Três de Maio

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Iniciação Científica, Carga horária: 20

Outras informações:
Desenvolvimento de pesquisas em nível de iniciação científica no curso de redes de computadores de forma voluntária.

Atividades

02/2021 - 12/2023
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Computação em Nuvem, Redes e Sistemas Distribuídos II, Sistemas Inteligentes
03/2019 - 12/2023
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade Três de Maio.Cargo ou função, Membro do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do Curso Bacharelado em Engenharia da Computação.
05/2018 - 12/2023
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade Três de Maio.Cargo ou função, Membro do Colegiado do Curso Bacharelado em Engenharia da Computação.
08/2015 - 12/2023
Ensino, Sistemas de Informação, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Orientação de Trabalho de Conclusão de Curso
08/2014 - 12/2023
Pesquisa e desenvolvimento, Faculdade Três de Maio, Departamento de Pós-Graduação, Pesquisa e Extensão.Linhas de pesquisa
04/2019 - 04/2021
Ensino, Pós-Graudação em Cloud Computing: Infraestruturas, Plataformas e Serviços, Nível: EspecializaçãoDisciplinas ministradas, Avaliação de Desempenho, Modelos, Serviços e Implantação, Soluções de Nuvem Privada, Orientação de Alunos
08/2013 - 12/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade Três de Maio.Cargo ou função, Membro do Colegiado do Curso de Tecnologia em Redes de Computadores.
03/2013 - 12/2019
Conselhos, Comissões e Consultoria, Faculdade Três de Maio.Cargo ou função, Membro do Núcleo Docente Estruturante (NDE) do Curso de Tecnologia em Redes de Computadores.
08/2013 - 08/2019
Ensino, Redes de Computadores, Nível: GraduaçãoDisciplinas ministradas, Orientação de Trabalho de Conclusão de Curso
08/2018 - 12/2018
Outras atividades técnico-científicas , Faculdade Três de Maio, Faculdade Três de Maio.Atividade realizada, Criação do Curso de Especialização em Cloud Computing.

2018 - 2018

Harbour.Space University

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 35

Outras informações:
Professor na disciplina de Parallel and Distributed + High-Performance Computing. Esta disciplina foi ministrada no programa de mestrado em Data Science e Computer Science da Harbour.Space University.

2018 - 2018

Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Outras informações:
Professor convidado para ministrar duas palestras e desenvolver atividades de pesquisa e cooperação internacional. As palestras foram as seguintes: 1) Structured Parallel Programming e 2) Source-to-Source Transformations

2016 - 2020

Universidade Federal do Pampa

Vínculo: Colaborador, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 1

Outras informações:
Pesquisador colaborador em projetos de pesquisa.

2025 - 2025

Universitá di Pisa

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Outras informações:
Professor convidado para desenvolver atividades de pesquisa e cooperação internacional.

2023 - 2023

Universitá di Pisa

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Outras informações:
Professor convidado para ministrar uma palestra, desenvolver atividades de pesquisa e cooperação internacional.

2017 - 2017

Universitá di Pisa

Vínculo: Pesquisador Visitante, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

Outras informações:
Realização de um intercâmbio de pesquisa.

2014 - 2015

Universitá di Pisa

Vínculo: Aluno de Doutorado, Enquadramento Funcional: Pesquisador, Carga horária: 40

Outras informações:
Realização do doutorado de dupla diplomação.

Atividades

09/2017 - 09/2017
Pesquisa e desenvolvimento, Department of Computer Science.Linhas de pesquisa
08/2014 - 08/2015
Pesquisa e desenvolvimento, PhD program in Computer Science.Linhas de pesquisa

2016 - Atual

Sociedade Brasileira de Computação - Porto Alegre

Vínculo: Sócio, Enquadramento Funcional: Colaborador

Atividades

12/2024
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissões Especiais.Cargo ou função, Coordenador da Comissão Especial em Linguagens de Programação (CELP).
03/2024
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissão Regional.Cargo ou função, Membro da Comissão Executiva da Comissão Regional de Alto Desempenho da Região Sul (CRAD/RS).
03/2022
Conselhos, Comissões e Consultoria, Comissões Especiais.Cargo ou função, Comitê Gestor da Comissão Especial em Linguagens de Programação (CELP).
09/2023 - 10/2024
Outras atividades técnico-científicas , Eventos, Eventos.Atividade realizada, Organizador Geral do 28th Brazilian Symposium on Programming Languages (SBLP).
11/2022 - 11/2023
Outras atividades técnico-científicas , Eventos, Eventos.Atividade realizada, Organizador Geral do 35th International Symposium on Computer Architecture and High Performance Computing (SBAC-PAD).
08/2022 - 04/2023
Outras atividades técnico-científicas , Eventos, Eventos.Atividade realizada, Organizador Geral da XXIII Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS).
03/2021 - 04/2021
Outras atividades técnico-científicas , Eventos, Eventos.Atividade realizada, Organizador da Maratona de Programação Paralela da XXI Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS).
04/2018 - 04/2019
Outras atividades técnico-científicas , Eventos, Eventos.Atividade realizada, Organização geral da XIX Escola Regional de Alto Desempenho da Região do Sul (ERAD/RS).

2023 - 2023

University of Aberdeen

Vínculo: Professor Visitante, Enquadramento Funcional: Professor, Carga horária: 20

Outras informações:
Professor convidado para ministrar uma palestra, desenvolver atividades de pesquisa e cooperação internacional.