Lauro Cássio Martins de Paula

Formação complementar

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Orientou

Produções bibliográficas

• SOUZA, JULIANA DA CRUZ ; SOARES, SÓFACLES F.C. ; DE PAULA, LAURO CÁSSIO M. ; COELHO, CLARIMAR J. ; DE ARAÚJO, MÁRIO CÉSAR UGULINO ; SILVA, EDVAN CIRINO DA . Bat algorithm for variable selection in multivariate classification modeling using linear discriminant analysis. MICROCHEMICAL JOURNAL , v. 187, p. 108382-1, 2023.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, Anderson da Silva ; SOARES, T. W. L. ; COELHO, CLARIMAR J. ; CAMILO, C. G. ; OLIVEIRA, A. E. . Epistasis-based FSA: Two versions of a novel approach for variable selection in multivariate calibration. ENGINEERING APPLICATIONS OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE , v. 81, p. 213-222, 2019.

• DA SILVA, WELVERTON RODRIGUES ; de Paula, Lauro Cássio Martins ; SOARES, Anderson da Silva ; COELHO, CLARIMAR JOSÉ . Algoritmo do Morcego para Seleção de Variáveis em Calibração Multivariada. Revista Arithmós - Revista da Escola de Ciências Exatas e da Computação , v. 1, p. 13-17, 2019.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; SOARES, T. W. L. ; OLIVEIRA, A. E. ; COELHO, C. J. . Modern Metaheuristic with Multi-Objective Formulation for the Variable Selection Problem. JOURNAL OF COMPUTER SCIENCES , v. 13, p. 659-666, 2017.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; Lima, T. W. ; FILHO, ARLINDO R. G. ; COELHO, C. J. ; DELBEM, A. C. B. ; MARTINS, W. S. . Parallel regressions for variable selection using GPU (DOI: 10.1007/s00607-016-0487-8). COMPUTING , v. 99, p. 219-234, 2017.

• de Paula, Lauro Cássio Martins ; SOARES, ANDERSON S. ; SOARES, TELMA W. L. ; FILHO, ARLINDO R. G. ; COELHO, CLARIMAR J. ; DELBEM, ALEXANDRE C. B. ; MARTINS, WELLINGTON S. . Parallel regressions for variable selection using GPU. COMPUTING (WIEN. INTERNET) , v. 98, p. 1-16, 2016.

• GALVÃO FILHO, ARLINDO R. ; MARTINS DE'PAULA, LAURO C. ; COELHO, CLARIMAR JOSÉ ; DE LIMA, TELMA WOERLE ; da Silva Soares, Anderson . CUDA parallel programming for simulation of epidemiological models based on individuals. Mathematical Methods in the Applied Sciences , v. 39, p. n/a-n/a, 2015.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; SOARES, T. W. L. ; DELBEM, A. C. B. ; COELHO, C. J. ; GALVAO FILHO, A. R. . Parallelization of a Modified Firefly Algorithm using GPU for Variable Selection in a Multivariate Calibration Problem. International Journal of Natural Computing Research , v. 4, p. 31-42, 2014.

• PAULA, L. C. M. . CUDA vs. OpenCL: Uma Comparação Teórica e Tecnológica. ForScience: Revista Científica do IFMG (Online) , v. 2, p. 31-46, 2014.

• PAULA, L. C. M. . Programação Paralela de um Método Iterativo para Solução de Grandes Sistemas de Equações Lineares usando a Integração CUDA-Matlab. Revista de Sistemas e Computação - RSC , v. 4, p. 21-26, 2014.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Parallel Implementation of the BiCGStab(2) method in GPU using CUDA and Matlab for Solution of Linear Systems. Journal of Communication and Computer , v. 11, p. 339-346, 2014.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; DELBEM, A. C. B. ; COELHO, C. J. ; Lima, T. W. ; GALVAO FILHO, A. R. . A GPU-Based Implementation of the Firefly Algorithm for Variable Selection in Multivariate Calibration Problems. Plos One , v. 9, p. e114145, 2014.

• PAULA, L. C. M. . Paralelização e Comparação de Métodos Iterativos na Solução de Sistemas Lineares Grandes e Esparsos. ForScience: Revista Científica do IFMG (Online) , v. 1, p. 01-12, 2013.

• PAULA, L. C. M. . Implementação Paralela do Método BiCGStab(2) em GPU usando CUDA e Matlab para Solução de Sistemas Lineares. Revista de Sistemas e Computação - RSC , v. 3, p. 125-131, 2013.

• PAULA, L. C. M. ; SOUZA, L. B. S. ; SOUZA, L. B. S. ; SCHULZ, H. E. . Software livre SisLLLin para solução de sistemas lineares grandes e esparsos e sua integração ao software de CFD FluidoSSS. Revista Tecnologia (UNIFOR) , v. 33, p. 112-121, 2012.

• PAULA, L. C. M. . Epistasis-Based Feature Selection Algorithm. In: Ka-Chun Wong. (Org.). Epistasis - Methods in Molecular Biology. 1ed.New York: Humana, New York, NY, 2021, v. 2212, p. 37-44.

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• DE PAULA, LAURO C. M. ; SOARES, ANDERSON S. ; SOARES, TELMA W. ; COELHO, CLARIMAR J. . Variable selection as a non-completely decomposable problem. In: the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion, 2017, Berlin. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion on - GECCO '17. New York: ACM Press, 2017. p. 1399-1402.

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• DE PAULA, LAURO C. M. ; NOGUEIRA, HEBER V. ; SOARES, ANDERSON S. ; DE LIMA, TELMA W. ; COELHO, CLARIMAR J. . A compact firefly algorithm for the variable selection problem in pharmaceutical ingredient determination. In: 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2016, Vancouver. 2016 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC). p. 3832-3838.

• DE PAULA, LAURO C.M. ; SOARES, ANDERSON S. ; DE LIMA, TELMA W. ; FILHO, ARLINDO R.G. ; COELHO, CLARIMAR J. . Variable Selection for Multivariate Calibration in Chemometrics. In: the 2016, 2016, Denver. Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - GECCO '16 Companion. New York: ACM Press. p. 1031-1034.

• PAULA, LAURO C. M. DE ; SOARES, ANDERSON S. ; SOARES, TELMA W. ; G. FILHO, ARLINDO R. ; COELHO, CLARIMAR J. . Paralelização do algoritmo das projeções sucessivas em GPU usando uma implementação das regressões sequenciais para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. In: XXXV CNMAC Congresso Nacional de Matemática Aplicada e Computacional, 2015. v. 3.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . A Metaheuristic Implementation for Variable Selection in Multivariate Calibration Models (Qualis B3). In: 11th Metaheuristics International Conference (MIC), 2015, Agadir, Marrocos. Proceedings of MIC'2015, 2015.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Multiobjective Firefly Algorithm for Variable Selection in Multivariate Calibration (Qualis B2). In: 17th Portuguese Conference on Artificial Intelligence (EPIA), 2015, Coimbra, Portugal. Proceedings of EPIA-2015 - Lecture Notes in Computer Science, 2015.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Parallel Programming of an Iterative Method for Solving Large Linear Equation Systems. In: International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications, 2015, Las Vegas, USA. Proceedings of PDPTA, 2015.

• PAULA, L. C. M. . Uma Comparação Teórica entre dois Modelos de Programação Paralela em GPU. In: XI Encontro Anual de Computação (EnAComp), 2014, Catalão, GO. Anais do EnAComp, 2014. p. 03-10.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Parallelization of an Iterative Method for Solving Large and Sparse Linear Systems Using the CUDA-Matlab Integration (Qualis B2). In: The 2014 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA), 2014, Las Vegas, USA. Proceedings of PDPTA'14, 2014. p. 556-560.

• PAULA, L. C. M. ; SOUZA, L. B. S. ; SOUZA, L. B. S. ; MARTINS, W. S. . Aplicação de Processamento Paralelo em Método Iterativo para Solução de Sistemas Lineares. In: X Encontro Anual de Computação (EnAComp), 2013, Catalão, GO. Anais do EnAComp, 2013. p. 129-136.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; LIMA, T. W. ; MARTINS, W. S. ; GALVAO FILHO, A. R. ; Coelho, C. J. . Partial Parallelization of the Successive Projections Algorithm using Compute Unified Device Architecture (Qualis B2). In: The 2013 International Conference on Parallel and Distributed Processing Techniques and Applications (PDPTA), 2013, Las Vegas, USA. Proceedings of PDPTA, 2013. p. 737-741.

• GAIOSO, R. R. A. ; JRADI, W. A. R. ; PAULA, L. C. M. ; ALENCAR, W. S. ; MARTINS, W. S. ; NASCIMENTO, H. A. D. ; CACERES, E. N. . Paralelização do Algoritmo Floyd-Warshall usando GPU (Qualis B4). In: XIV Simpósio em Sistemas Computacionais (WSCAD-SSC), 2013, Porto de Galinhas, PE. Anais do WSCAD-SSC, 2013. p. 19-25.

• DE PAULA, LAURO C.M. ; SOARES, ANDERSON S. ; DE LIMA, TELMA WOERLE ; COELHO, CLARIMAR J. . Feature Selection using Genetic Algorithm. In: the 2016, 2016, Denver. Proceedings of the 2016 on Genetic and Evolutionary Computation Conference Companion - GECCO '16 Companion. New York: ACM Press, 2016. p. 1461-1462.

• SILVA, W. R. ; PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; COELHO, C. J. . Algoritmo do Morcego para Seleção de Variáveis em Calibração Multivariada. In: I Jornada Científica da Escola de Ciências Exatas e da Computação da PUC Goiás, 2016, Goiânia. Anais do JCECEC, 2016. p. 1-5.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Algoritmo Firefly Multi-objetivo para Seleção de Variáveis em Calibração Multivariada. In: XII Seminário de Pós-Graduação da UFG, 2015, Goiânia. Anais do XII Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal de Goiás, 2015. v. 1. p. 2013-2016.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Programação Paralela de Métodos para Seleção de Variáveis. In: XI Seminário de Pós-Graduação da UFG, 2014, Goiânia. Anais do XI Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal de Goiás, 2014. p. 2223-2227.

• SOUZA, J. C. ; SOARES, S. F. ; PAULA, L. C. M. ; COELHO, C. J. ; SILVA, E. C. ; ARAUJO, M. C. . Classificação de Óleos Vegetais e Cafés usando o Algoritmo inspirado nos Morcegos para Seleção de Variáveis em LDA. In: IV Escola de Inverno de Quimiometria, 2019, Porto Alegre. Anais do IV do EIQ, 2019.

• SOUZA, J. C. ; SOARES, S. F. ; PAULA, L. C. M. ; COELHO, C. J. ; ARAUJO, M. C. ; SILVA, E. C. . Algoritmo dos Morcegos para Seleção de Variáveis em LDA aplicado à Classificação de Café e Óleos Vegetais. In: VI Encontro de Química da Universidade Federal da Paraíba, 2019. Anais do VI Encontro de Química da UFPB, 2019.

• SOUZA, J. C. ; SOARES, S. F. ; PAULA, L. C. M. ; COELHO, C. J. ; SILVA, E. C. ; ARAUJO, M. C. . Um Algoritmo Bio-Inspirado nos Morcegos para Seleção de Variáveis Espectrais em Problemas de Classificação. In: Encontro Nacional de Química Analítica, 2018, Caldas Novas - GO. Anais do 19º ENQA, 2018.

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Uma Implementação Paralela do Algoritmo Firefly para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada. In: X Seminário de Pós-Graduação da UFG, 2013, Goiânia, GO. Anais do X Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal de Goiás, 2013. p. 10800-10800.

• GAIOSO, R. R. A. ; MARTINS, W. S. ; PAULA, L. C. M. . Paralelização do Algoritmo Floyd-Warshall usando GPU. In: X Seminário de Pós-Graduação da UFG, 2013, Goiânia, GO. Anais do X Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal de Goiás, 2013. p. 11188-11188.

• PAULA, L. C. M. ; SOUZA, L. B. S. . Comparação de métodos iterativos para solução de sistemas lineares esparsos e sua implementação em código computacional na linguagem C++. In: VIII Congresso de Pesquisa, Ensino e Extensão da Universidade Federal de Goiás, 2011, Goiânia, GO. Anais da 63º Reunião Anual da SBPC, 2011.

• PAULA, L. C. M. ; SOUZA, L. B. S. ; SOUZA, L. B. S. . Programação Paralela do método BiCGStab(2) para solução de sistemas lineares. In: Semana de Ciência e Tecnologia da PUC Goiás, 2010, Goiânia, GO. Anais da XI Jornada de Iniciação Científica, 2010.

• PAULA, L. C. M. ; PAIM, I. ; CABRAL, G. ; LUISA, A. ; VITORIA, M. . Iniciação Científica em Ciência de Dados. 2024. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• PAULA, L. C. M. . Grupo de Pesquisa no IFBA-SAJ. 2022. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . O que é Iniciação Científica?. 2021. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . A Importância da Pesquisa Científica para o Desenvolvimento de Novas Tecnologias. 2020. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Pesquisa Científica no IFBA-SAJ. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Variable Selection as a Non-Completely Decomposable Problem: A Case Study in Multivariate Calibration. 2017. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Variable Selection for Multivariate Calibration in Chemometrics: A Real-World Application with Building Blocks Disruption Problem. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . A Compact Firefly Algorithm for the Variable Selection Problem in Pharmaceutical Ingredient Determination. 2016. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . A Metaheuristic Implementation for Variable Selection in Multivariate Calibration Models. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Multiobjective Firefly Algorithm for Variable Selection in Multivariate Calibration. 2015. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Paralelização do Algoritmo das Projeções Sucessivas em GPU usando uma Implementação das Regressões Sequenciais para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• PAULA, L. C. M. . Paralelização de Algoritmos APS e Firefly para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Aplicações da Matemática Computacional. 2014. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Aplicação de Processamento Paralelo em Método Iterativo para Solução de Sistemas Lineares. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PAULA, L. C. M. . Paralelização Parcial do Algoritmo das Projeções Sucessivas usando CUDA. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PAULA, L. C. M. . Uma Implementação Paralela do Algoritmo Firefly para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada. 2013. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PAULA, L. C. M. . Multiplicação de Matrizes usando CUDA. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . CUDA vs OpenCL. 2012. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. . Comparação de métodos iterativos para solução de sistemas lineares esparsos e sua implementação em código computacional na linguagem C++. 2011. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PAULA, L. C. M. . Programação Paralela do método BiCGStab(2) para solução de sistemas lineares. 2010. (Apresentação de Trabalho/Comunicação).

• PAULA, L. C. M. . Conceitos de Programação Paralela e introdução ao OpenCL. 2010. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. ; COELHO, C. J. . Variable Selection in Multivariate Calibration considering Non-Decomposability Assumption and Building Blocks Hypothesis, 2018 (Tese para obtenção do título de Doutor em Ciência da Computação).

• PAULA, L. C. M. ; SOARES, A. S. . Paralelização de Algoritmos APS e Firefly para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada, 2014 (Dissertação para obtenção do título de Mestre em Ciência da Computação).

• PAULA, L. C. M. ; Coelho, C. J. ; GALVAO FILHO, A. R. . Programação Paralela CUDA para Simulação de Modelos Epidemiológicos baseados em Indivíduos, 2012 (Monografia para obtenção do grau de Bacharel em Ciência da Computação).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  Aplicação da Ciência de Dados no Desenvolvimento de Trabalhos Acadêmicos do IFBA, Descrição: Este projeto proporciona aos discentes do campus Salvador a possibilidade de realização de planos de trabalho de iniciação científica, conclusão de curso, dissertações de mestrado e teses de doutorado na área de ciência de dados. Além disso, encontros semanais ocorrem no campus para a apresentação de seminários e divulgação do andamento dos trabalhos realizados. O objetivo consiste na obtenção de resultados relevantes para a publicação de artigos científicos.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Coordenador., Número de produções C, T & A: 8 / Número de orientações: 2

• 2021 - 2023

  Pesquisa Científica e Desenvolvimento de Trabalhos Acadêmicos no IFBA-SAJ, Descrição: Este projeto visa proporcionar aos alunos do Instituto Federal da Bahia - Campus Santo Antônio de Jesus diversas linhas de pesquisa como opção de temas de estudo para o desenvolvimento de trabalhos de iniciação científica e de conclusão de curso.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Coordenador / Flávio Pereira da Silva - Integrante., Número de produções C, T & A: 5

• 2019 - 2021

  Estudo e Aplicação de Big Data e Machine Learning em Ciência de Dados, Descrição: A Ciência de Dados tem sido fundamental em diversas áreas do conhecimento para a obtenção de informações importantíssimas na tomada de decisões. Para isso, diferentes técnicas computacionais de Big Data e Machine Learning são empregadas em grandes volumes de dados do mundo real. Nesse contexto, este projeto de pesquisa visa propiciar aos alunos do Instituto Federal da Bahia - Campus Santo Antônio de Jesus uma iniciação ao universo científico na área de Ciência de Dados. Portanto, a partir deste projeto, planos de trabalho tanto de iniciação científica quanto de conclusão de curso poderão ser escritos para que os alunos realizem pesquisas nessa área de estudo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Coordenador / Felipe Xavier Passos - Integrante / Jorge Mendes de Almeida Filho - Integrante., Número de produções C, T & A: 8

• 2015 - 2018

  Variable Selection in Multivariate Calibration considering Non-Decomposability Assumption and Building Blocks Hypothesis, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anderson da Silva Soares em 11/08/2019., Descrição: The procedure used to select a subset of suitable features in a given data set consists in variable selection, which is important when the dataset contains large number of variables and many of them are redundant. Multivariate calibration combines variable selection with statistical techniques to build mathematical models which relate the data to a given property of interest in order to predict this property by selecting informative variables. In this context, variable selection techniques have been widely applied to the solution of several optimization problems. For instance, Genetic Algorithms (GAs) are easy to implement and consist in a population-based model that uses selection and recombination operators to generate new solutions. However, usually in multivariate calibration the dataset present a considerable correlation degree among variables and this provides an evidence about the problem not being properly decomposed. Moreover, some studies in literature have claimed genetic operators used by GAs can cause the building blocks (BBs) disruption of viable solutions. Therefore, this work aims to claim that selecting variables in multivariate calibration is a non-completely decomposable problem (hypothesis 1) as well as that recombination operators affects the non-decomposability assumption (hypothesis 2). Additionally, we are proposing two heuristics, one local search-based operator and two versions of an Epistasis-based Feature Selection Algorithm (EbFSA) to improve model prediction performance and avoid BBs disruption. Based on the performed inquiry and experimental results, we are able to endorse the viability of our hypotheses and demonstrate EbFSA can overcome some traditional algorithms.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Anderson da Silva Soares - Coordenador / Clarimar José Coelho - Integrante., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 13

• 2015 - 2016

  Reconhecimento Automático de Padrões em Imagens obtidas por VANT para Aplicação na Agricultura, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Clarimar José Coelho em 26/02/2015., Descrição: Pesquisa e desenvolvimento de diferentes técnicas e métodos para a aquisição e o processamento de imagens, vídeos, visão computacional e paralelização de algoritmos em placas gráficas (Graphics Processing Units, GPUs) e arranjo de portas programável em campo (Field-Programmable Gate Array, FPGA) aplicados na navegação autônoma de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANT) para a detecção de marcos visuais em imagens, autolocalização e reconstrução tridimensional para aplicações no manejo agrícola e gerenciamento ambiental.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Mestrado acadêmico: (5) / Doutorado: (4) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Anderson da Silva Soares - Integrante / Telma Woerle de Lima - Integrante / Clarimar José Coelho - Coordenador / Arlindo Rodrigues Galvão Filho - Integrante / Gustavo Teodoro Laureano - Integrante / Caio Marcelo Nunes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Goiás - Auxílio financeiro.

• 2013 - 2014

  Paralelização de Algoritmos APS e Firefly para Seleção de Variáveis em Problemas de Calibração Multivariada, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Anderson da Silva Soares em 11/08/2019., Descrição: O problema de seleção de variáveis consiste na seleção de atributos de uma determinada amostra que melhor contribuem para a predição da propriedade de interesse. O Algoritmo das Projeções Sucessivas (APS) tem sido bastante utilizado para seleção de variáveis em problemas de calibração multivariada. Entre os algoritmos bioinspirados, nota-se que o Algoritmo Fire f ly (AF) é um novo método proposto com potencial de aplicação em vários problemas do mundo real, tais como problemas de seleção de variáveis. A principal desvantagem desses dois algoritmos encontra-se em suas cargas computacionais, conforme seu tamanho aumenta com o número de variáveis. Os avanços recentes das Graphics Processing Units (GPUs) têm fornecido para os algoritmos uma poderosa plataforma de processamento e, com isso, sua utilização torna-se muitas vezes indispensável para a redução do tempo computacional. Nesse contexto, este projeto propõs uma implementação paralela em GPU de um AF (AF-RLM) para seleção de variáveis usando modelos de Regressão Linear Múltipla (RLM). Além disso, apresentou-se duas implementações do APS, uma utilizando RLM (APS-RLM) e uma outra que utiliza a estratégia de Regressões Sequenciais (APS-RS). Tais implementações visaram melhorar a eficiência computacional dos algoritmos. As vantagens das implementações paralelas foram demonstradas em um exemplo envolvendo um número relativamente grande de variáveis. Em tal exemplo, ganhos de speedup foram obtidos. Adicionalmente, realizou-se uma comparação do AF-RLM com o APS-RLM e APS-RS. Com base nos resultados obtidos, mostrou-se que o AF-RLM pode ser uma contribuição relevante para o problema de seleção de variáveis.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Anderson da Silva Soares - Coordenador., Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior - Bolsa., Número de produções C, T & A: 11

• 2011 - 2012

  Programação Paralela CUDA para Simulação de Modelos Epidemiológicos baseados em Indivíduos, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Clarimar José Coelho em 20/01/2015., Descrição: A epidemiologia computacional consiste no desenvolvimento e uso de modelos computacionais com o objetivo de compreender a proliferação de doenças do ponto de vista dinâmico. Os modelos computacionais são capazes de simular o comportamento de uma determinada epidemia e seus efeitos na população de uma região e desenvolvem estratégias de controle e prevenção de enfermidades. A epidemiologia computacional propõe modelos que classificam indivíduos como suscetíveis, infectados e recuperados (SIR) e baseados no indivíduo (IBM). O modelo SIR considera a distribuição homogênea de indivíduos no espaço e no tempo e não é capaz de explicar a persistência ou erradicação de doenças infecciosas. O IBM reproduz as premissas do modelo SIR para a análise do indivíduo. O custo computacional de um modelo para simular o comportamento de uma epidemia cresce em função do tamanho da população considerada. Este projeto implementou o IBM empregando programação paralela em unidade de processamento gráfico (GPU) e arquitetura de dispositivo unificado de computação (CUDA) visando ganhar desempenho em relação a implementação tradicional. Os resultados mostraram que em algumas situações a redução do tempo computacional fica em torno de 170% e que a taxa de crescimento com o aumento do tamanho da população é duas vezes menor na implementação paralela quando comparada com uma implementação sequencial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Arlindo Rodrigues Galvão Filho - Integrante / Clarimar José Coelho - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2

• 2011 - 2012

  Software livre SisLin para solução de sistemas lineares grandes e esparsos e sua integração ao software de CFD FluidoSSS, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Leonardo Barra Santana de Souza em 04/09/2015., Descrição: Desenvolveu-se neste projeto um software de uso irrestrito e código aberto, em linguagem C++, para solução iterativa de sistemas lineares. Os métodos clássicos Jacobi e Gauss-Seidel foram implementados, juntamente com BiCGStab e BiCGStab(2), em destaque na literatura contemporânea para solução de sistemas grandes e esparsos. Em sua primeira aplicação, o software, nomeado SisLin, foi integrado ao software FluidoSSS de dinâmica dos fluidos computacional, também em desenvolvimento nessa linha de pesquisa e de uso irrestrito, para simulação numérica de um escoamento bidimensional de fluido incompressível sob pressão. Mil sistemas lineares de 1200 equações foram resolvidos para comparação da velocidade de convergência dos quatro métodos. Especificamente neste estudo inicial, constatou-se uma equivalência entre BiCGStab e BiCGStab(2) e a superioridade de ambos em relação aos métodos de Jacobi e Gauss-Seidel. O software foi desenvolvido com interface gráfica e fácil entrada de dados, buscandose aplicações didáticas nas diversas áreas da Ciência que envolvam a solução de sistemas lineares.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Leonardo Barra Santana de Souza - Coordenador / Leandro Barra Santana de Souza - Integrante., Número de produções C, T & A: 4

• 2010 - 2011

  Comparação de métodos iterativos para solução de sistemas lineares esparsos e sua implementação em código computacional na linguagem C++, Projeto certificado pelo(a) coordenador(a) Leonardo Barra Santana de Souza em 04/09/2015., Descrição: As equações diferenciais de conservação da massa e da quantidade de movimento aplicadas a um sistema fluido, também conhecidas como as equações de Navier-Stokes, são resolvidas de forma numérica para que o escoamento de fluidos seja representado matematicamente. Para solução das equações de conservação através desses métodos, um sistema linear é gerado, cujas incógnitas são diferencias de pressão, ou variações de pressão, em diversas regiões do escoamento estudado, denominadas células, nas quais se deseja calcular valores de pressão e velocidade em cada passo no tempo. Com isso, a pesquisa, a implementação e a comparação de métodos iterativos nos códigos computacionais compreendem tarefa importante nos estudos envolvendo a Dinâmica dos Fluidos Computacional e outras áreas da Ciência que envolvam a solução de grandes sistemas de equações. Portanto, o objetivo deste projeto foi a pesquisa e seleção de métodos iterativos de solução de sistemas lineares grandes e esparsos, juntamente com o desenvolvimento de um software para solução de sistemas lineares com os métodos selecionados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Lauro Cássio Martins de Paula - Integrante / Leonardo Barra Santana de Souza - Coordenador / Leandro Barra Santana de Souza - Integrante., Número de produções C, T & A: 5

Prêmios