Leonardo César Teonácio Bezerra

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Produções bibliográficas

• NOTO LA DIEGA, GUIDO ; BEZERRA, LEONARDO C T . Can there be responsible AI without AI liability? Incentivizing generative AI safety through ex-post tort liability under the EU AI liability directive. International Journal of Law and Information Technology , v. 32, p. 1, 2024.

• CAVALCANTE DA SILVA, GABRIELA ; MONTEIRO DE ALMEIDA, FERNANDA ; OLIVEIRA, SABRINA ; WANNER, ELIZABETH F. ; BEZERRA, LEONARDO C.T. ; TAKAHASHI, RICARDO H.C. ; LIMA, LUCIANA . Comparing community mobility reduction between first and second COVID-19 waves. Transport Policy , v. 112, p. 114-124, 2021.

• DE OLIVEIRA, SABRINA M. ; BEZERRA, LEONARDO C.T. ; STÜTZLE, THOMAS ; DORIGO, MARCO ; WANNER, ELIZABETH F. ; DE SOUZA, SÉRGIO R. . A computational study on ant colony optimization for the traveling salesman problem with dynamic demands. COMPUTERS & OPERATIONS RESEARCH , v. 135, p. 105359, 2021.

• RIBEIRO-DANTAS, MARCEL DA CÂMARA ; ALVES, GISLIANY ; GOMES, RAFAEL B. ; BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LIMA, LUCIANA ; SILVA, IVANOVITCH . Dataset for country profile and mobility analysis in the assessment of COVID-19 pandemic. DATA IN BRIEF , v. 31, p. 105698, 2020.

• ENDO, PATRICIA TAKAKO ; SILVA, IVANOVITCH ; LIMA, LUCIANA ; BEZERRA, LEONARDO ; GOMES, RAFAEL ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL ; ALVES, GISLIANY ; MONTEIRO, KAYO HENRIQUE DE CARVALHO ; LYNN, THEO ; SAMPAIO, VANDERSON DE SOUZA . #StayHome: Monitoring and benchmarking social isolation trends in Caruaru and the Região Metropolitana do Recife during the COVID-19 pandemic. Revista da Sociedade Brasileira de Medicina Tropical , v. 53, p. 1, 2020.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatically Designing State-of-the-Art Multi- and Many-Objective Evolutionary Algorithms. EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 1, p. 1-31, 2019.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . A Large-Scale Experimental Evaluation of High-Performing Multi- and Many-Objective Evolutionary Algorithms. EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 26, p. 621-656, 2018.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Component-Wise Design of Multiobjective Evolutionary Algorithms. IEEE TRANSACTIONS ON EVOLUTIONARY COMPUTATION , v. 20, p. 403-417, 2016.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; GOLDBARG, ELIZABETH F.G. ; GOLDBARG, MARCO C. ; BURIOL, LUCIANA S. . Analyzing the impact of MOACO components: An algorithmic study on the multi-objective shortest path problem. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS , v. 40, p. 345-355, 2013.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; NUNES, M. A. ; MARQUES, T. V. ; ADENOMON, M. O. . New approaches to statistical learning in developing countries. In: O. Olawale Awe; Kim Love; Eric A. Vance. (Org.). Promoting Statistical Practice and Collaboration in Developing Countries. 1ed.: Chapman & Hall, 2022, v. , p. 1-.

• SILVA, I. M. D. ; LIMA, L. C. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; GOMES, R. B. ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL DA CÂMARA ; ALVES, GISLIANY . Monitoramento das tendências de isolamento social no RN a partir dos dados de mobilidade do Google. In: GONZAGA, Marcos Roberto; OJIMA, Ricardo; LIMA; Luciana Conceição de. (Org.). A pandemia em perspectiva regional: produções do observatório do nordeste para análise sociodemográfica da COVID-19. 1ed.Mossoró, RN: EDUERN, 2020, v. , p. 24-28.

• SILVA, IVANOVITCH ; LIMA, LUCIANA ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; GOMES, RAFAEL ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL ; ALVES, GISLIANY . O monitoramento das tendências de isolamento social no RN e em seus municípios. In: GONZAGA, Marcos Roberto; OJIMA, Ricardo; LIMA; Luciana Conceição de. (Org.). A pandemia em perspectiva regional: produções do observatório do nordeste para análise sociodemográfica da COVID-19. 1ed.Mossoró, RN: EDUERN, 2020, v. , p. 29-38.

• SILVA, IVANOVITCH ; LIMA, LUCIANA ; ALVES, GISLIANY ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL . Distanciamento social em fase de declínio sustentado? Uma análise utilizando dados de localização da Google para Brasil, Nordeste e Rio Grande do Norte. In: GONZAGA, Marcos Roberto; OJIMA, Ricardo; LIMA; Luciana Conceição de. (Org.). A pandemia em perspectiva regional: produções do observatório do nordeste para análise sociodemográfica da COVID-19. 1ed.Mossoró, RN: EDUERN, 2020, v. , p. 39-45.

• ALVES, GISLIANY ; LIMA, LUCIANA ; SILVA, IVANOVITCH ; BEZERRA, LEONARDO C.T. ; GOMES, RAFAEL ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL . Desigualdades na adesão ao distanciamento social no município de Natal (RN). In: GONZAGA, Marcos Roberto; OJIMA, Ricardo; LIMA; Luciana Conceição de. (Org.). A pandemia em perspectiva regional: produções do observatório do nordeste para análise sociodemográfica da COVID-19. 1ed.Mossoró, RN: EDUERN, 2020, v. , p. 46-55.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LIMA, LUCIANA ; SILVA, IVANOVITCH ; RIBEIRO-DANTAS, MARCEL ; ALVES, GISLIANY ; ENDO, PATRICIA TAKAKO . O avanço do novo coronavírus: uma análise para o RN e estados do Nordeste que adotaram medidas de lockdown. In: GONZAGA, Marcos Roberto; OJIMA, Ricardo; LIMA; Luciana Conceição de. (Org.). A pandemia em perspectiva regional: produções do observatório do nordeste para análise sociodemográfica da COVID-19. 1ed.Mossoró, RN: EDUERN, 2020, v. , p. 56-66.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LÓPEZ-IBÁÑEZ, MANUEL ; STÜTZLE, THOMAS . Automatic Configuration of Multi-objective Optimizers and Multi-objective Configuration. In: Thomas Bartz-Beielstein; Bogdan Filipič; Peter Koro?ec; El-Ghazali Talbi. (Org.). Studies in Computational Intelligence. 1ed.Cham: Springer International Publishing, 2020, v. 833, p. 69-92.

• ALMEIDA, D. D. ; BRITO, M. A. ; VIEIRA, V. T. ; OLIVEIRA, N. I. ; RODRIGUES, A. G. C. D. R. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; NUNES, L. ; MENDONCA, T. A. ; MANFREDINI, R. . Optimizing the logistics operations of distribution network operators from a multinational electric utility company. In: International Conference on the Applications of Evolutionary Computation (Part of EvoStar), 2025, Trieste. International Conference on the Applications of Evolutionary Computation (Part of EvoStar), 2025.

• DANTAS, LUCAS H. A. ; ANDRADE, ROMERITO C. ; BEZERRA, Leonardo C. T. . High school timetabling at a federal educational institute in Brazil. In: 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2022, Padua. 2022 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2022. p. 1.

• MONTEIRO DE ALMEIDA, FERNANDA ; NUNES, M. A. ; BEZERRA, Leonardo C. T. . Retail sales forecasting for a Brazilian supermarketchain: an empirical assessment. In: IEEE International Conference on Business Informatics, 2022, Amsterdã, Países baixos. 2022 IEEE 24th Conference on Business Informatics (CBI), 2022. p. 60-69.

• OLIVEIRA, W. V. ; ARAUJO, D. S. A. ; BEZERRA, Leonardo C. T. . Supermarket customer segmentation: a case study in a large Brazilian retail chain. In: IEEE International Conference on Business Informatics, 2022, Amsterdã, Países Baixos. 2022 IEEE 24th Conference on Business Informatics (CBI), 2022. p. 70-79.

• VIEIRA, CARLOS ; CACERES, LESLIE PEREZ ; BEZERRA, Leonardo C. T. . Evaluating Anytime Performance on NAS-Bench-101. In: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021, Kraków. 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021. p. 1249-1256.

• DA SILVA, GABRIELA CAVALCANTE ; WANNER, ELIZABETH F. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; STUTZLE, THOMAS . Revisiting Pareto-Optimal Multi- and Many-Objective Reference Fronts for Continuous Optimization. In: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021, Kraków. 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021. p. 1171-1178.

• VIEIRA, CARLOS ; DE ARAUJO, ADELSON ; ANDRADE, JOSE E. ; BEZERRA, Leonardo C. T. . iSklearn: Automated Machine Learning with irace. In: 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021, Kraków. 2021 IEEE Congress on Evolutionary Computation (CEC), 2021. p. 2354-2361.

• ANDRADE JUNIOR, J. E. ; CARDOSO-SILVA, J. ; BEZERRA, Leonardo C. T. . Comparing contextual embeddings for semantic textual similarity in Portuguese. In: 10th Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS 2021, 2021. 10th Brazilian Conference on Intelligent Systems, BRACIS 2021, 2021.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LÓPEZ-IBÁÑEZ, MANUEL ; STÜTZLE, THOMAS . Archiver effects on the performance of state-of-the-art multi- and many-objective evolutionary algorithms. In: the Genetic and Evolutionary Computation Conference, 2019, Prague. Proceedings of the Genetic and Evolutionary Computation Conference on - GECCO '19. New York: ACM Press, 2019. p. 620.

• OLIVEIRA, S. ; WANNER, E. F. ; SOUZA, S. R. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; STUTZLE, T. . The hypervolume indicator as a performance metric in dynamic optimization. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimisation, 2018, East Lansing, Michigan. Evolutionary Multi-Criterion Optimisation, 2019.

• BORGES, JULIO ; ZIEHR, DANIEL ; BEIGL, MICHAEL ; CACHO, N. ; MARTINS, A. ; ARAUJO, A. ; BEZERRA, L. ; GEISLER, SIMON . Time-Series Features for Predictive Policing. In: 2018 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 2018, Kansas City. 2018 IEEE International Smart Cities Conference (ISC2), 2018. p. 1.

• ARAUJO, ADELSON ; CACHO, NELIO ; BEZERRA, LEONARDO ; VIEIRA, CARLOS ; BORGES, JULIO . Towards a Crime Hotspot Detection Framework for Patrol Planning. In: 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 16th International Conference on Smart City; IEEE 4th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), 2018, Exeter. 2018 IEEE 20th International Conference on High Performance Computing and Communications; IEEE 16th International Conference on Smart City; IEEE 4th International Conference on Data Science and Systems (HPCC/SmartCity/DSS), 2018. p. 1256.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An empirical assessment of the properties of inverted generational distance on multi- and many-objective optimization. In: Evolutionary Multi-criterion Optimization, 2017, Münster. Lecture Notes in Computer Science, 2017. v. 10173. p. 31-45.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Comparing decomposition-based and automatically component-wise designed multi-objective evolutionary algorithms. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2015, Guimarães. Lecture Notes in Computer Science, 2015. v. 9018. p. 396-410.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . To DE or not to DE? Multi-objective differential evolution revisited from a component-wise perspective. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2015, Guimarães. Lecture Notes in Computer Science, 2015. v. 9018. p. 48-63.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Deconstructing multi-objective evolutionary algorithms: an iterative analysis on the permutation flowshop problem. In: Learning and Intelligent Optimization (LION), 2014, Gainesville, FL. Lecture Notes in Computer Science, 2014. v. 8426. p. 157-172.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective combinatorial optimization. In: Parallel Problem Solving from Nature (PPSN), 2014, Ljubljana. Lecture Notes in Computer Science, 2014. v. 8672. p. 508-517.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An Analysis of Local Search for the Bi-objective Bidimensional Knapsack Problem. In: Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization (EvoCOP), 2013, Viena. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer, 2013. v. 7832. p. 85-96.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack. In: 8th International Conference on Swarm Intelligence, 2012, Bruxelas. Lecture Notes in Computer Science. Berlin: Springer, 2012. v. 7461. p. 37-48.

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Luciana Salete Buriol ; Marco César Goldbarg . GRACE: A Generational Randomized ACO for the Mulitobjective Shortest Path Problem. In: Evolutionary Multi-Criterion Optimization (EMO), 2011, Ouro Preto, MG, Brazil. Lecture Notes in Computer Science. Heidelberg: Springer, 2011. v. 6576. p. 535-549.

• SCHMITT, W. ; Luciana Salete Buriol ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Marco César Goldbarg . Um Estudo Experimental do Problema de Caminhos Mínimos Multiobjetivo. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO), 2011, Ubatuba, SP. Anais do XLIII SBPO, 2011.

• SANTOS, S. R ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; FEITOSA NETO, A. ; MALFATTI, Silvano . FAITH: A Desktop Virtual Reality System for Fingerspelling. In: Symposium on Virtual and Augmented Reality (SVR), 2009, Porto Alegre. Anais do XI SYMPOSIUM ON VIRTUAL AND AUGMENTED REALITY. Porto Alegre: SBC, 2009. v. 1. p. 189-198.

• BEZERRA, LEONARDO C.T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Archiver effects on the performance of state-of-the-art multi-and many-objective evolutionary algorithms. 2019. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BORGES, J. C. M. ; ZIEHR, D. ; BEIGL, M. ; CACHO, N. A. A. ; MARTINS, A. M. ; ARAUJO JUNIOR, A. D. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; GEISLER, S. . Time-series features for predictive policing. 2018. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Comparing decomposition-based and automatically component-wise designed multi-objective evolutionary algorithms. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . To DE or not to DE? Multi-objective differential evolution revisited from a component-wise perspective. 2015. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic design of evolutionary algorithms for multi-objective combinatorial optimization. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Deconstructing multi-objective evolutionary algorithms: an iterative analysis on the permutation flowshop problem. 2014. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. . The irace Package: Iterated Race for Automatic Algorithm Configuration. 2013. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . An analysis of local search for the bi-objective bidimensional knapsack problem. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; LOPEZ-IBANEZ, M. ; STUTZLE, T. . Automatic Generation of Multi-objective ACO Algorithms for the Bi-objective Knapsack. 2012. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• BEZERRA, Leonardo C. T. ; Elizabeth Ferreira Gouvêa ; Luciana Salete Buriol ; Marco César Goldbarg . GRACE: A Generational Randomized ACO for the Multiobjective Shortest Path Problem. 2011. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• NUNES, M. A. ; BEZERRA, Leonardo C. T. ; ADENOMON, M. O. ; MARQUES, T. V. . New approaches to statistical learning in developing countries. Chapman and Hall, 2021 (Capítulo).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Participatory Harm Auditing Workbenches and Methodologies, Descrição: A significant barrier to reaping the benefits of predictive and generative AI is their unassessed potential for harms. Hence, AI auditing has become imperative, in line with existing and impending regulatory frameworks. Yet, AI auditing has been haphazard, unsystematic, and left solely in the hands of experts. Our project, bringing together a consortium of 7 academic institutions and over 20 partner organisations, aims to fix this fundamental challenge through the novel concept of participatory AI auditing where a diverse set of stakeholders without a background in AI, such as domain experts, regulators, decision subjects and end-users, undertake audits of predictive and generative AI, either individually or collectively. Our research is grounded in four use cases: Health, Media Content, Cultural Heritage and Collaborative Content Generation. To enable stakeholders to carry out an audit, our project will produce workbenches that support them in assessing the quality and potential harms of AI. The participatory audits will be embedded in methodologies which guide how, when and who carries out these audits. We will train stakeholders in carrying out participatory audits and work towards a certification framework for AI solutions.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (5) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador / Simone Stumpf - Integrante., Financiador(es): UK Research and Innovation - Bolsa.

• 2023 - 2024

  Residência em Tecnologia da Informação - Tribunal Regional Federal da 5 Região (Turma 2), Descrição: Este projeto apresenta uma proposta de ação integrada envolvendo as dimensões de ensino, pesquisa e extensão com o objetivo de propiciar a formação de recursos humanos qualificados na área de Tecnologia da Informação concomitância com a realização de pesquisa e extensão com vistas ao projeto e a construção de soluções inovadoras em Tecnologia da Informação no âmbito da 5 Região da Justiça Federal (TRF5). A dimensão de ensino será realizada por meio de uma turma do Programa de Residência em Tecnologia da Informação do Instituto Metrópole Digital (IMD) da UFRN, desenvolvido na modalidade lato sensu em nível de Especialização, em parceria com a Justiça Federal no Rio Grande do Norte (JFRN). Por sua vez, a dimensão de pesquisa será explorada pela aplicação dos conhecimentos e aprofundamento dos métodos e técnicas em Tecnologia da Informação aplicados ao mapeamento e informatização dos processos e procedimentos do Poder Judiciário. Finalmente, pela dimensão de extensão tecnológica, será possível identificar oportunidades de inovação nas Seções Judiciárias do TRF5 e transferir conhecimento e tecnologia produzidos na academia para atender às demandas do Poder Judiciário. Como principais resultados, espera-se que o projeto contribua com (i) a capacitação e inserção de profissionais na área de Tecnologia da Informação que sejam qualificados e que tenham um entendimento apropriado do contexto judiciário e dos problemas reais nele existentes, (ii) a realização de melhorias nos processos, métodos e atividades conduzidos no TRF5 e suas Seções Judiciárias e (iii) a concretização de projetos inovadores que otimizem as práticas e rotinas no contexto judiciário.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Coordenador / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Elias Jacob de Menezes Neto - Integrante., Financiador(es): Tribunal Regional Federal da 5a Região - Bolsa.

• 2022 - 2023

  Célula de inovação tecnológica - Neoenergia, Projeto certificado pela empresa Neoenergia em 04/02/2025., Descrição: Parcerias bem feitas entre o mundo acadêmico e o meio corporativo são capazes de suprir necessidades da sociedade e são uma característica marcante das nações desenvolvidas. No Brasil, de modo geral, essa relação ainda precisa amadurecer para que traga mais benefícios para os dois lados e afete diretamente no futuro profissional dos universitários e na transformação do país. Tendo em vista que hoje o mercado se encontra em total movimento, devido à globalização, a interação entre a universidade e a empresa passou aganhar a devida importância, onde ambas são beneficiadas. Com o aumento da concorrência e a globalização dos mercados, a universidade passou a ser uma importante fonte de tecnologia para obter competitividade, enquanto as empresas se tornaram uma fonte de recursos para as universidades, a fim de manter pesquisadores, atualizar equipamentos e melhorar o ensino. O presente projeto tem como objetivo a criação de uma célula de inovação para desenvolvimento de soluções tecnológicas para solucionar os problemas apresentados pelo parceiro Neoenergia. A Célula de Inovação Tecnológica (CIT) possui papel importante na inovação e está sendo idealizada com o propósito de aproximar a academia e a empresa.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (12) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Anna Giselle Câmara Dantas Ribeiro Rodrigues - Coordenador / Nelson Ion de Oliveira - Integrante., Financiador(es): Neoenergia - Bolsa., Número de produções C, T & A: 2

• 2021 - 2023

  Residência em Tecnologia da Informação - Tribunal Regional Federal da 5 Região, Descrição: Este projeto apresenta uma proposta de ação integrada envolvendo as dimensões de ensino, pesquisa e extensão com o objetivo de propiciar a formação de recursos humanos qualificados na área de Tecnologia da Informação concomitância com a realização de pesquisa e extensão com vistas ao projeto e a construção de soluções inovadoras em Tecnologia da Informação no âmbito da 5 Região da Justiça Federal (TRF5). A dimensão de ensino será realizada por meio de uma turma do Programa de Residência em Tecnologia da Informação do Instituto Metrópole Digital (IMD) da UFRN, desenvolvido na modalidade lato sensu em nível de Especialização, em parceria com a Justiça Federal no Rio Grande do Norte (JFRN). Por sua vez, a dimensão de pesquisa será explorada pela aplicação dos conhecimentos e aprofundamento dos métodos e técnicas em Tecnologia da Informação aplicados ao mapeamento e informatização dos processos e procedimentos do Poder Judiciário. Finalmente, pela dimensão de extensão tecnológica, será possível identificar oportunidades de inovação nas Seções Judiciárias do TRF5 e transferir conhecimento e tecnologia produzidos na academia para atender às demandas do Poder Judiciário. Como principais resultados, espera-se que o projeto contribua com (i) a capacitação e inserção de profissionais na área de Tecnologia da Informação que sejam qualificados e que tenham um entendimento apropriado do contexto judiciário e dos problemas reais nele existentes, (ii) a realização de melhorias nos processos, métodos e atividades conduzidos no TRF5 e suas Seções Judiciárias e (iii) a concretização de projetos inovadores que otimizem as práticas e rotinas no contexto judiciário.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Especialização: (40) Doutorado: (2) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Coordenador / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Elias Jacob de Menezes Neto - Integrante., Financiador(es): Tribunal Regional Federal da 5a Região - Bolsa.

• 2020 - 2022

  Convergindo algoritmos evolucionários multiobjetivo e aprendizado de máquina automatizado, Descrição: Problemas de otimização reais costumam apresentar múltiplos objetivos conflitantes, o que exige a adaptação dos algoritmos aplicados a este contexto. Dentre as diferentes técnicas utilizadas na literatura para este fim, destaca-se a pesquisa em algoritmos evolucionários (EAs, do inglês evolutionary algorithms), que tem sido fundamental até mesmo no desenvolvimento teórico da área. A engenharia destes algoritmos é uma tarefa complexa por combinar a natureza heurística desta classe com a riqueza de possibilidades de adaptações à presença de múltiplos objetivos. Assim, a pesquisa sobre a configuração automatizada de EAs multiobjetivo (MOEAs, do inglês multi-objective EAs) tem se mostrado relevante em termos de resultados produzidos. De forma complementar, a configuração automatizada em geral é, em si, uma aplicação multiobjetivo, uma vez que deseja-se equilibrar aspectos como a eficácia a e eficiência dos algoritmos. Uma de suas aplicações atualmente mais relevantes envolve aprendizado de máquina (ML, do inglês machine learning), seja no projeto de pipelines tradicionais ou na configuração de arquiteturas de redes neurais de aprendizado profundo (DL, do inglês deep learning). Em ambos os casos, um terceiro objetivo fortemente relevante é a simplicidade das soluções produzidas, seja por sua relação com a eficiência ou pela possibilidade de análise dos algoritmos. Neste contexto, MOEAs têm demonstrado um elevado potencial não mais apenas como alvos do processo de configuração automatizada, mas como algoritmos de busca adotados por ferramentas de configuração de algoritmos. Esta pesquisa se alinha aos esforços atuais das comunidades acadêmicas de otimização multiobjetivo, EAs, configuração de algoritmos e ML. Por um lado, a investigação sobre a intersecção entre configuração de algoritmos, otimização multiobjetivo e EAs será aprofundada. Especificamente, pretende-se investigar em mais detalhes o contexto de configuração (multiobjetivo) de EAs (multiobjetivo), seja o papel destes o de algoritmo configurado ou de configurador. Por outro lado, uma frente de investigação sobre o uso destas técnicas no contexto de ML automatizado (AutoML) será ampliada. Especificamente, serão investigados o uso de configuradores evolucionários (multiobjetivo) para a engenharia de pipelines e arquiteturas de aprendizado profundo. Dado o contexto em que se insere, este projeto tem elevado potencial de impacto, tanto em termos de colaborações internacionais com grupos de pesquisa bem estabelecidos, quanto de produção bibliográfica e formação de recursos humanos. Ademais, as ferramentas utilizadas neste projeto têm inserção expressiva na comunidade acadêmica e industrial.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (2) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador., Número de produções C, T & A: 5 / Número de orientações: 1

• 2020 - 2021

  Pesquisa aplicada e formação de recursos humanos de tecnologias de hardware voltadas para inteligência artificial, Descrição: Este projeto possui como objetivo desenvolver estudos associados a novas arquiteturas hardware disponibilizadas pela empresa HUAWEI para otimizar e acelerar algoritmos de inteligência artificial. Os estudos visam dois aspectos importantes que são velocidade e/ou consumo de energia no qual dependo da aplicação pode-se requerer mais um do que o outro. Algoritmos e técnicas nas áreas de inteligência artificial como os aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda serão alvos deste trabalho. Além dos estudos o projeto também tem como foco a execução de atividades de formação de recursos humanos com foco em tecnologias de Inteligência Artificial (IA) para a comunidade acadêmica no qual irá abranger alunos de nível superior de várias instituições de ensino da região em que a instituição executora.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Anne Magaly de Paula Canuto - Coordenador / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante / Ismênia Blavatsky de Magalhães - Integrante / Ivanovitch Medeiros Dantas da Silva - Integrante., Financiador(es): Huawei do Brasil Telecomunicações - São Paulo - Bolsa.

• 2020 - 2021

  Visualizando e analisando a COVID-19, Descrição: A pandemia de COVID-19 causada pelo novo coronavírus (SARS-CoV-2) desencadeou uma corrida científica global. Neste contexto, pesquisadores de diferentes áreas têm unido esforços para construir soluções multi-disciplinares de enfrentamento à COVID-19. O objetivo deste projeto é contribuir com o combate à COVID-19 através de técnicas de visualização de dados, análise de séries temporais e otimização multi-objetivo. Especificamente, um dos objetivos deste projeto é a produção de um conjunto de dashboards que permita a análise espaço-temporal da evolução da COVID-19 em diferentes escopos geográficos. Em particular, a análise para o Rio Grande do Norte contempla a curadoria de uma base de dados reunindo informações epidemiológicas e geográficas do estado. Ademais, os dados coletados diariamente para os diferentes escopos geográficos serão divulgados em redes sociais com vistas à comunicação científica com a sociedade. Um segundo objetivo deste projeto é a discussão de ferramentas metodológicas disponíveis em áreas de pesquisa complementares e essenciais à análise da COVID-19, a saber a visualização de dados, a análise de séries temporais e a otimização multi-objetivo. Concretamente, espera-se publicar um artigo científico demonstrando como esses conceitos podem ser utilizados para a análise do distanciamento social a partir dos dados de mobilidade disponibilizados pela Google.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador / Elizabeth F. Wanner - Integrante., Número de produções C, T & A: 1

• 2017 - 2019

  Mais Big Data, Descrição: O surgimento das tecnologias relacionadas à plataforma Hadoop promoveu uma intensa revolução ao longo da última década, transcendendo a computação e afetando a sociedade e os negócios em geral. Neste contexto do Big data, em que se busca maximizar a quantidade de dados disponíveis para que o máximo de conhecimento possa ser produzido, desempenham papel central os algoritmos de aprendizado de máquina. Mais especificamente, as soluções tecnológicas iniciadas com o modelo Hadoop viabilizam o armazenamento e o processamento de quantidades aviltantes de dados, mas não é possível produzir conhecimento a partir destas bases de informação sem o auxílio de algoritmos eficazes de análise. No entanto, a tarefa de analisar dados em larga escala se prova um desafio para algoritmos inteligentes, promovendo uma corrida em busca de algoritmos mais eficazes (e.g. deep learning). Este projeto tem por alvo aplicar ao contexto da análise de dados em larga escala o processo de engenharia automática de algoritmos. Por um lado, bases de dado Big data contendo dados sobre a performance de algoritmos de análise serão geradas, permitindo a construção/seleção/configuração automática de algoritmos em função da análise que se deseja fazer. Por outro, algoritmos gerados automaticamente serão utilizados para explorar bases Big data. Espera-se, assim, aumentar a capacidade de algoritmos de análise de extrair conhecimentos concretos a partir de uma mesma base de dados. Ademais, um dos produtos a ser desenvolvidos neste projeto é um módulo open source de engenharia automática de algoritmos de análise, que almeja-se integrar ao ecossistema Hadoop/SparK.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Coordenador., Financiador(es): Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Bolsa.

• 2017 - 2018

  Revisão e Atualização da Tabela de Classificação dos Cursos de Graduação e Seqüenciais - Versão 2017, Descrição: O projeto consiste na revisão, atualização e classificação da Tabela de Cursos de Graduação e Sequenciais em consonância com as alterações ocorridas na classificação Isced ? F 2013, assegurando respeito as especificidades da educação superior brasileira; registro histórico das alterações; elaboração de manuais para explicitar a metodologia utilizada na classificação; elaboração de guia de classificação dos cursos novos, em suas dimensões lógica e legal; clareza e objetividade na explicitação da metodologia visando novas revisões da Tabela; compartilhamento do conhecimento produzido para as equipes técnicas do Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira (Inep) e do Ministério da Educação (MEC). A Universidade Federal do Rio Grande do Norte - UFRN ? desde sua origem, em 1958 (pelas Leis Est. n.2307, de 25/06/1958, e Federal n. 3849, de 18/12/1960) assume o papel de contribuir com o crescimento social. Atualmente, o Plano de Desenvolvimento Institucional (PDI) da instituição desta a missão de ?educar, produzir e disseminar o saber universal, preservar e difundir as artes e a cultura, e contribuir para o desenvolvimento humano, comprometendo-se com a justiça social, a sustentabilidade socioambiental, a democracia e a cidadania? (UFRN, PDI 2010-2019, p. 11). O desempenho desta missão se configura na atuação em diferentes frentes, por meio da proposição e do desenvolvimento de ações na perspectiva do ensino, da pesquisa e da extensão. Para isso e por meio disso, a UFRN tem conquistado o papel de destaque em sua atuação, seja em nível regional, nacional e internacional, além de constituído uma estrutura física e de pessoal que atenda a estas demandas. De forma contundente, destaca-se o investimento de 81,8 milhões executados na última década por meio do Plano de Reestruturação e Expansão das Universidades Federais ? REUNI, sobretudo nos aspectos de infraestrutura e pessoal. Neste último, ressalta-se a realização de concursos para diferentes profissionais, de diferentes áreas e do investimento em capacitação e formação continuada. Do mesmo modo destacam-se os investimentos na criação e/ou ampliação de laboratórios, salas de professores, bibliotecas, espaços de convivência e aquisição de equipamentos. Todos esses investimentos foram realizados visando atender à necessidade de ampliação do ensino superior, assim como as demandas relativas à melhoria dos indicadores de qualidade na formação superior, indicadas pelos sistemas de avaliação nacionais e internacionais. Nesse contexto, a UFRN submete esta proposta, motivada pelo compromisso em colaborar com o atendimento em demandas sociais, sobretudo àquelas que subsidiam políticas públicas que, como no edital correspondente, têm impacto no ensino superior e permitam a análise a respeito da criação de novas áreas do conhecimento no país, ao mesmo tempo em que amplia as possibilidades do preenchimento de lacunas em relação à computação de dados dos cursos de graduação e sequenciais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Especialização: (1) / Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Fernanda Cristina Barbosa Pereira Queiroz - Coordenador., Financiador(es): Instituto Nacional de Estudos e Pesquisas Educacionais Anísio Teixeira - Outra.

• 2016 - 2020

  SmartMetropolis - Plataforma e Aplicações para Cidades Inteligentes, Descrição: Cidades visionárias estão promovendo um novo paradigma em Tecnologia de Informação e Comunicação para transformar seus sistemas, operações e entrega de serviços em uma abordagem verdadeiramente integrada e inteligente. Nesse contexto, este projeto objetiva soluções em áreas associadas com os grandes desafios científicos e tecnológicos associados com cidades inteligentes, como computação em nuvem, computação móvel, computação e processamento inteligente de grande volumes de dados, sistemas físicos cibernéticos, Internet das Coisas e comunicação máquina a máquina. A integração dessas áreas é o grande desafio científico e tecnológico para o desenvolvimento de projetos bem sucedidos de cidades inteligentes atuais e do futuro. Como resultado mais específico, visa-se a concepção e desenvolvimento de uma infraestrutura computacional para suportar o desenvolvimento e implantação de aplicações de serviços integrados a serem oferecidos por cidades inteligentes. Ressalta-se que essa solução é uma abordagem bastante inovadora na área de cidades inteligentes, pois ela aborda de forma holística a solução de integração das diversas tecnologias de comunicação e processamento de informação que suportam as aplicações e serviços de cidades inteligentes. Além disso, a proposta propiciará uma oportunidade única de se conectar grande desafios científicos e tecnológicos da atualidade com aplicações com grande impacto social, uma vez que aplicações de cidades inteligentes a serem viabilizadas pela presente proposta podem e devem contribuir para a melhoria da qualidade dos serviços oferecidos pelas metrópoles em geral e as metrópoles brasileiras em particular. Por fim, a proposta criará um ambiente propício para a inovação tecnológica que resultará na possibilidade de geração de novos negócios explorando toda a gama de novas informações sobre as cidades.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (19) / Mestrado acadêmico: (6) / Mestrado profissional: (1) / Doutorado: (3) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Nélio Alessandro Azevedo Cacho - Integrante / Daniel Sabino Amorim de Araújo - Integrante / Frederico Araújo da Silva Lopes - Coordenador / Everton Ranielly de Sousa Cavalcante - Integrante / Thais Vasconcelos Batista - Integrante / Gustavo Girão Barreto da Silva - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal do Rio Grande do Norte - Bolsa., Número de produções C, T & A: 5

• 2015 - 2016

  COMEX - Combinatorial Optimization: Metaheuristics and Exact methods, Descrição: The Combinatorial Optimization: Metaheuristics and EXact methods (COMEX) project is an Inter-university attraction pole funded by BELSPO. Its main objectives are to: (i) bring together the available Belgian expertise on combinatorial optimization problems, exploit synergies between the partner research groups, and create a network with a sufficient mass to attract young and experienced top-level scientists in Belgium, and further financing for research in the field; (ii) train young researchers in the field of combinatorial optimization; (iii) develop new models, algorithmic techniques and implementations for complex, large-scale combinatorial optimization (iv) develop new international collaborations with other large teams working in the field of combinatorial optimization.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Manuel López-Ibáñez - Integrante / Thomas Stützle - Coordenador / Leslie Pérez-Cáceres - Integrante / Bernard Fortz - Integrante.

• 2011 - 2015

  Generalização de metaheurísticas para problemas de otimização com três ou mais objetivos, Descrição: Problemas de otimização combinatória multi-objetivo apresentam desafios ainda não resolvidos pela comunidade científica. Este projeto objetiva estudar tais problemas, tanto teóricos quanto práticos, envolvendo a adaptação de diferentes metaheurísticas para problemas clássicos como o problema do caminho mais curto multi-objetivo e o problema do caixeiro viajante multi-objetivo, em particular suas versões com mais de dois objetivos. Para tanto, diferentes algoritmos baseados em metaheurísticas serão desenvolvidos e comparados com o uso de instâncias com dois ou três objetivos. Para esta análise experimental, almeja-se estudar a aplicação de attainment surfaces para situações com três ou mais objetivos, bem como outras metodologias como os indicadores de qualidade, rankings de dominância e testes estatísticos.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Manuel López-Ibáñez - Integrante / Thomas Stützle - Coordenador., Financiador(es): Fonds National de la Recherche Scientifique - Bolsa., Número de produções C, T & A: 20

• 2009 - 2012

  Algoritmos para planejamento de trajetórias de robôs móveis considerando múltiplos objetivos, Descrição: Este trabalho visa desenvolver algoritmos para o planejamento de trajetórias de veículos autônomos considerando múltiplos objetivos. Considerando um robô móvel que deve se deslocar um espaço com obstáculos, a fim de desempenhar tarefas específicas, deve-se planejar a rota executada pelo robô. Os modelos de caminhos mais curtos com múltiplos objetivos são utilizados em situações nas quais ao lidar com o planejamento da rota, o caminho mais curto no que diz respeito a um único critério não é a abordagem mais adequada. Tais objetivos, em geral, não podem ser expressos em medidas comparáveis. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Leonardo César Teonácio Bezerra - Integrante / Elizabeth Ferreira Gouvêa - Coordenador / Marco César Goldbarg - Integrante / Luciana Salete Buriol - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa., Número de produções C, T & A: 6

Prêmios