Fabrizio Ferreira Borelli

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Produções bibliográficas

• BORELLI, FABRIZIO ; BIONDI, GABRIELA ; KAMIENSKI., CARLOS . BIoTA: A Buildout IoT Application Language. IEEE Access , v. 1, p. 1-1, 2020.

• KAMIENSKI, CARLOS ; BORELLI, FABRIZIO ; BIONDI, GABRIELA ; PINHEIRO, ISAAC ; ZYRIANOFF, IVAN ; JENTSCH, MARC . Context Design and Tracking for IoT-based Energy Management in Smart Cities. IEEE Internet of Things Journal , v. PP, p. 1-1, 2017.

• BORELLI, FABRIZIO F ; DE CAMARGO, RAPHAEL Y ; MARTINS, DAVID C ; ROZANTE, LUIZ CS . Gene regulatory networks inference using a multi-GPU exhaustive search algorithm. BMC Bioinformatics , v. 14, p. S5, 2013.

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2017 - Atual

  SWAMP, Descrição: The SWAMP project develops IoT based methods and approaches for smart water management in precision irrigation domain, and pilots them in Italy, Spain, and Brazil (2). Water is vital for ensuring food security to the world?s population, and agriculture is the biggest consumer amounting for 70% of freshwater. The water wastages are caused mainly by leakages in distribution and irrigation systems, and in the field application methods. The most common technique, surface irrigation wastes a high percentage of the water by wetting areas where no plants benefit from it. Localized irrigation can use water more efficiently and effectively, avoiding both under-irrigation and over-irrigation. However, in an attempt to avoid under-irrigation, farmers feed more water than is needed resulting not only to productivity losses, but also water is wasted. Therefore, technology should be developed and deployed for sensing the level of water needed by the plantation and for flowing the water to places where and when needed. The SWAMP project addresses these issues by use of the Internet of Things (IoT), data analytics, autonomous devices and other related technologies. The challenges addressed by SWAMP project are following: 1) Reducing effort in software development for IoT-based smart applications. 2) Automating advanced platforms and integrating different technologies and components. 3) The integration of heterogeneous and advanced sensors, particularly flying sensors (drones) providing precision in the water supply for irrigation. 4) The use of a Software Platform together with technologies such as IoT, Big Data, Cloud/Fog and drones for the deployment of pilot applications for smart water management. 5) Proposing, testing and validating new business models for using IoT in smart water management settings. 6) Technological components must be flexible and adaptable enough in order to adapt to different contexts and to be replicable to different locations and contexts. http://swamp-project.org/.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fabrizio Ferreira Borelli - Coordenador / carlos alberto kamienski - Integrante / gabriela biondi - Integrante / ronaldo prati - Integrante / Ivan dimiry - Integrante / Alexandre Heidecker - Integrante / dener otollini - Integrante / João Henrique Kleinschmidt - Integrante.

• 2013 - 2016

  IMPRESS, Descrição: The aim of the IMPRESS project is to provide a Systems Development Platform which enables rapid and cost effective development of mixed criticality complex systems involving Internet of Things and Services (IoTS) and at the same time facilitates the interplay with users and external systems. The IMPRESS development platform will be usable for any system intended to embrace a smarter society. The demonstration and evaluation of the IMPRESS platform will focus on energy efficiency systems addressing the reduction of energy usage and CO2 footprint in public buildings, enhancing the intelligence of monitoring and control systems as well as stimulating user energy awareness. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Fabrizio Ferreira Borelli - Integrante / Calos Alberto Kamienski - Coordenador.

• 2013 - 2014

  Aglomerados de GPUs em Simulações de Modelos Biológicos, Descrição: Inferência de redes de regulação gênica (GRNs) é um importante problema da bioinformática --- com várias aplicações em biologia de sistemas --- no qual tenta-se deduzir as interações entre genes a partir de dados de expressão gênica, como por exemplo dados de microarray ou RNA-Seq. Métodos de seleção de características podem ser aplicados neste problema. Um método de seleção de características é composto por duas partes: um algoritmo de busca e uma função critério. No contexto desse projeto, trataremos de uma técnica já bem estabelecida na literatura para inferência de GRNs, baseada em seleção de características, e que usa busca exaustiva como algoritmo de busca e entropia condicional média como função critério. Busca exaustiva tem a vantagem de sempre retornar o melhor subconjunto de características, mas é computacionalmente inviável na maioria das situações, o que torna soluções baseadas em computação de alto-desempenho atraentes; entretanto, plataformas de alto-desempenho tradicionais são ainda caras e de difícil manutenção. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução paralela de custo relativamente baixo --- baseada na arquitetura GPU/CUDA --- para busca exaustiva. CUDA é uma arquitetura paralela de propósito geral com um novo modelo de programação paralela que permite que as GPUs da NVIDIA resolvam problemas complexos de forma mais eficiente a um custo relativamente baixo. Essa solução deverá ser capaz de executar em aglomerados de GPUs, isto é, em múltiplas máquinas (heterogêneas ou não) com múltiplas GPUs cada uma; além disso, deverá também ser capaz de detectar automaticamente as características (número de SMs, tamanho da memória local, etc) de cada componente do aglomerado, de modo a otimizar, também automaticamente, a distribuição da carga de trabalho entre as diversas máquinas e GPUs. Essa solução exigirá o desenvolvimento de técnicas -- em especial no que diz respeito a estratégias para gerência do tráfego entre as memórias local e global dos dispositivos -- que poderão ser utilizadas em outros problemas combinatórios, com uma vasta gama de aplicações.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Fabrizio Ferreira Borelli - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Coordenador / CAMARGO, RAPHAEL Y. - Integrante / MARTINS, DAVID C - Integrante.

• 2011 - 2013

  Simulação de Sistemas Biológicos Utilizando GPUs, Descrição: A área de biologia de sistemas é um campo de pesquisa interdisciplinar que foca no estudo sistêmico de interações complexas verificadas em organismos vivos. Um dos principais objetivos das pesquisas nessa área é descobrir propriedades novas que podem surgir da visão sistêmica para um melhor en- tendimento dos processos que ocorrem em sistemas biológicos. Em particular, esta proposta pretende focar em três aspectos importantes em biologia de sistemas: i) a investigação das interações entre neurô- nios em redes neuronais de grande escala; ii) o estudo e desenvolvimento de métodos de inferência de redes de regulação gênica e iii) o estudo e desenvolvimento de métodos de análise do comporta- mento dinâmico de redes de regulação gênica. O estudo de tais aspectos normalmente envolve um poder computacional significativo devido ao elevado número de elementos interagentes nesses sistemas. Para amenizar esse problema, uma possibilidade é o emprego de aglomerados de processadores gráficos (do inglês: Graphics processing unit - GPU). As GPUs geralmente são bastante eficientes em aplicações que envolvem exaustivas operações de ponto flutuante. A idéia central deste projeto é a obtenção e de- senvolvimento de conhecimento e técnicas que permitam a exploração do poder de computacional das GPUs para fins de desenvolvimento de soluções relativamente baratas e eficientes para problemas críti- cos colocados no contexto dos três aspectos mencionados acima. Este projeto pretende fazer parte dos esforços do projeto do Centro Nacional de Processamento em Bioinformática de Intenso Desempenho (CENABID). , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Fabrizio Ferreira Borelli - Integrante / Luiz Carlos da Silva Rozante - Coordenador.

Prêmios