Marina Sangineto Jucá

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Projetos de pesquisa

• 2022 - Atual

  Inteligência Computacional para Filtragem Online, Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marina Sangineto Jucá - Coordenador / Luiz Pereira Calôba - Integrante / José Manoel de Seixas - Integrante / Natanael Nunes de Moura Junior - Integrante.

• 2021 - 2022

  Desenvolvimento de aplicações de redes neurais profundas em dispositivos de baixo poder computacional, Descrição: As redes neurais profundas são muito utilizadas na classificação de imagens, em aplicações como veículos inteligentes, que reconhecem seus arredores para decidir como será sua locomoção. Essas aplicações exigem uma rápida resposta da inferência para classificação e, por vezes, são executadas em dispositivos de baixo poder computacional, como smartphones. Contudo, utilizar um hardware com poucos recursos computacionais e ainda atender aos requisitos de latência e acurácia da aplicação é um problema a ser solucionado. A fim de diminuir o tempo de processamento das DNNs, pode-se recorrer a diversas soluções, cada qual com seus prós e contras. Uma das abordagens é modificar a arquitetura da DNN com o propósito de permitir que determinadas imagens não precisem percorrer toda a DNN para serem classificadas. Podemos também, reduzir a quantidade de bites utilizada para o processamento usando QNN (Quantized Neural Network), em que a rede neural convolucional é composta por camadas com número menor de bites que o usual. A problemática dessas soluções é a possível redução da acurácia do modelo, já que menos camadas são processadas no primeiro caso, e haverá menos dados para o processamento do segundo. Outra abordagem é a utilização de uma infraestrutura externa para inferência, com mais recursos computacionais, como um servidor na nuvem. Em contrapartida, essa solução adiciona um tempo de comunicação entre a nuvem e o dispositivo. Dessa forma, o sistema fica dependente de condições de conectividade e congestionamento da rede. É possível alinhar as duas propostas citadas ao fazer um particionamento das DNNs. Nessa abordagem, o dispositivo tenta realizar a inferência nas primeiras camadas da DNN. Caso a inferência não atinja uma confiança satisfatória, o processamento continua em outras camadas na nuvem. O objetivo desse projeto é a aceleração da inferência de DNNs em dispositivos de baixo poder computacional adotando modificações da arquitetura da rede neural profunda, reduzindo o número de camadas utilizadas e a quantidade de bites em cada uma, acrescido a utilização de processamento externo.. , Situação: Desativado; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Marina Sangineto Jucá - Coordenador / Rodrigo de Souza Couto - Integrante / Roberto Gonçalves Pacheco - Integrante.

• 2017 - 2018

  Introdução ao laboratório de Síntese Orgânica, Descrição: Iniciação científica para ensino médio; PROVOC. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marina Sangineto Jucá - Coordenador / Victor Facchinetti Luz - Integrante.

• 2017 - 2018

  Aprendendo sobre mecânica quântica a partir de sistemas de dois estados, Descrição: Iniciação científica para ensino médio; PROVOC. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Marina Sangineto Jucá - Coordenador / Sebastião Alves Dias - Integrante.