Sandra Mara Guse Scós Venske

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Produções bibliográficas

• VENSKE, SANDRA MARA GUSE SCOS ; ALMEIDA, CAROLINA ; DELGADO, MYRIAM REGATTIERI DE BIASE DA SILVA . Metaheuristics and machine learning: an approach with reinforcement learning assisting neural architecture search. JOURNAL OF HEURISTICS , p. 1-26, 2024.

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• DUARTE ; VENSKE, S. M. G. S. ; ALMEIDA, C. P. . SEGUNDA FASE DE JOGO SOBRE PERSONALIDADE FEMININA NA COMPUTAÇÃO. In: Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023, 2023, Guarapuava. Anais da Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023. Guarapuava: Unicentro, 2023.

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• OLIVEIRA, R. C. ; VENSKE, S. M. G. S. ; ALMEIDA, C. P. . APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA O PROGNÓSTICOS DE COVID-19. In: Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023, 2023, Guarapuava. Anais da Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023. Guarapuava: Unicentro, 2023.

• DUARTE ; ALMEIDA, C. P. ; VENSKE, S. M. G. S. ; KNAUT, S. A. M. ; SOBUTKA, A. S. ; BARONI, M. P. . GAMIFICAÇÃO NA EDUCAÇÃO EM DOR MUSCULOESQUELÉTICA CRÔNICA. In: Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023, 2023, Guarapuava. Anais da Semana de Integração Ensino, Pesquisa e Extensão - SIEPE 2023. Guarapuava: Unicentro, 2023.

• PENTEADO, W. ; ALMEIDA, C. P. ; VENSKE, SANDRA MARA GUSE SCOS . PREVISÃO DE RISCO DE DIABETES EM ESTÁGIO INICIAL USANDO TÉCNICA DE APRENDIZADO DE MÁQUINA. In: XXXI ENCONTRO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - EAIC, 2022, Guarapuava. Anais do XXXI ENCONTRO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - EAIC. Guarapuava: Unicentro, 2022.

• OLIVEIRA, R. C. ; Venske, Sandra M. ; ALMEIDA, C. P. . APRENDIZADO DE MÁQUINA COM PYTHON E SCIKIT-LEARN NA PREVISÃO DE DOENÇAS CARDÍACA. In: XXXI ENCONTRO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA - EAIC, 2022, Guarapuava. Anais do XXXI ENCONTRO ANUAL DE INICIAÇÃO CIENTÍFICA. Guarapuava: Editora da Unicentro, 2022. v. 1. p. 1-4.

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• FIORINI JUNIOR, V. ; VENSKE, SANDRA . ABORDAGEM DO PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOWSHOP UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICO COM ORDERED CROSSOVER. In: XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica, 2018, Guarapuava. Anais do XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica. Guarapuava: UNICENTRO, 2018.

• VIEIRA, L. S. M. ; VENSKE, SANDRA . ALGORITMO GENÉTICO COM CRUZAMENTO DE DOIS PONTOS APLICADO AO PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOWSHOP. In: XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica, 2018, Guarapuava. Anais do XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica. Guarapuava: UNICENTRO, 2018.

• VALENTIM, D. B. ; VENSKE, SANDRA . ESTUDO DA APLICAÇÃO DO ALGORITMO COLÔNIA DE FORMIGAS PARA O PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOW SHOP. In: XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica, 2018, Guarapuava. Anais do XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica. Guarapuava: UNICENTRO, 2018.

• SILVA, E. H. F. ; VENSKE, SANDRA . ESTUDO DO PROBLEMA DE SEQUENCIAMENTO FLOWSHOP UTILIZANDO ALGORITMO GENÉTICO COM CRUZAMENTO UNIFORME. In: XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica, 2018, Guarapuava. Anais do XVII EAIC ? Encontro Anual de Iniciação Científica. Guarapuava: UNICENTRO, 2018.

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• TOSATTI, M. A. ; VENSKE, S. M. G. S. . Inferência Gramatical Usando uma Abordagem Genética. In: II Encontro de Iniciação Científica do PROIC/UNICENTRO, 2008, Guarapuava. Anais do II Encontro de Iniciação Científica do PROIC/UNICENTRO. Guarapuava: Editora da Unicentro, 2008.

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• Wantroba, E. J. ; SOUZA, L. ; VENSKE, S. M. G. S. ; RE, A. M. . Estudo Preliminar Sobre o Uso de Chatterbots. In: XIX Seminário de Pesquisa e XIV Semana de Iniciação Científica, 2008, Guarapuava. Anais do XIX Seminário de Pesquisa e XIV Semana de Iniciação Científica. Guarapuava: Editora da Unicentro, 2008.

• Germano, A. J. ; VENSKE, S. M. G. S. . Um Protótipo de Ferramenta Para Auxílio ao Ensino de Teoria da Computação. In: I JAI-Unicentro - I Jornada de Atualização em Informática da Unicentro, 2008, Guarapuava. Anais da I Jornada de Atualização em Informática da Unicentro. Guarapuava: Editora da Unicentro, 2008.

• Ratusznei, J. ; Wantroba, E. J. ; SOUZA, L. ; VENSKE, S. M. G. S. . Um Protótipo de Agente Inteligente Para Apoiar a Interação Humano-Computador. In: I JAI-Unicentro - I Jornada de Atualização em Informática da Unicentro, 2008, Guarapuava. Anais da I Jornada de Atualização em Informática da Unicentro. Guarapuava: Editora da Unicentro, 2008.

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• VENSKE, S. M. G. S. ; HAUAGGE, J. M. ; BOSS, S. L. B. . Validação de Documentos XML. In: XIV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava. Anais XIV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005.

• VENSKE, S. M. G. S. ; BOSS, S. L. B. . Inferência de Gramáticas LR. In: XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Regional Sul de Grupos PET, 2005, Guarapuava. Anais XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Regional Sul de Grupos PET, 2005.

• VENSKE, S. M. G. S. ; MANFROI, F. J. . Análise Comparativa entre Cinco Implementações de XQuery. In: XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Regional Sul de Grupos PET, 2005, Guarapuava. Anais XVII Seminário de Pesquisa, XII Semana de Iniciação Científica e I Jornada Regional Sul de Grupos PET, 2005.

• VENSKE, S. M. G. S. ; MANFROI, F. J. . XQuery: Estudo de Algumas Implementações. In: XIV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005, Guarapuava. Anais XIV EAIC - Encontro Anual de Iniciação Científica, 2005.

• VENSKE, S. M. G. S. ; MUSICANTE, M. A. . Inconsistências na Semântica Formal de XQuery. In: Seminário de Pesquisa e Semana de Iniciação Científica, 2004, Guarapuava. XVI Seminário de Pesquisa e XI Semana de Iniciação Científica, 2004.

• VENSKE, S. M. G. S. ; MUSICANTE, M. A. . Uso de Semântica Operacional na Prototipação de Uma Linguagem de Consulta para XML. In: Seminário de Pesquisa e Semana de Iniciação Científica, 2004, Guarapuava. XVI Seminário de Pesquisa e XI Semana de Iniciação Científica, 2004.

• SIQUEIRA, L. C. ; GONCALVES, R. A. ; ALMEIDA, C. P. ; Myriam Regattieri Delgado ; Venske, Sandra M. . Evolução Diferencial e Busca local para a Predição da Estrutura de Proteínas. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVERIO, I. ; GONCALVES, R. A. ; ALMEIDA, C. P. ; Myriam Regattieri Delgado ; Venske, Sandra M. . Seleção Adaptativa de Operador da Evolução Diferencial para o Problema da Predição Terciária da Estrutura de Proteínas. 2017. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Venske, Sandra M. . Palestra - Predição da Estrutura de Proteínas - Uma Abordagem Computacional. 2015. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

• Venske, Sandra M. ; GONCALVES, R. A. ; BENELLI, E. M. ; Myriam Regattieri Delgado . A Multiobjective Algorithm for Protein Structure Prediction Using Adaptive Differential Evolution. 2013. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• Venske, Sandra M. . Palestra: Computação Natural e suas Aplicações. 2009. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

• VENSKE, S. M. G. S. . A Importância da História da Computação 2008 (Texto publicado em site da Internet).

• GECHELE, L. M. G. ; VENSKE, S. M. G. S. . Ferramentas de Ensino de Linguagens Formais:Um Comparativos 2008 (Texto publicado em site da Internet).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2025 - Atual

  Mulheres que Somam: Impulsionando a Inovação nas Ciências Exatas, Engenharias e Computação na UNICENTRO, Descrição: [#PFAFCP] Trata-se de uma proposta para a construção de ações acadêmicas do Setor de Exatas e Tecnologias (SEET) da UNICENTRO para incentivo de permanência de mulheres nas carreiras de Ciências Exatas e Engenharias. As mulheres nas áreas de Exatas e Engenharia vêm ao longo dos anos rompendo barreiras e fazendo contribuições significativas em diversas áreas da ciência, apesar dos desafios enfrentados. Preconceitos e estereótipos persistem, afetando oportunidades e representação. Incentivar mais meninas a seguir educação e carreiras nessas áreas fornecendo um ambiente acolhedor na universidade é crucial para alcançar a igualdade nessas áreas. Por meio de esforços coletivos para desafiar preconceitos e criar ambientes inclusivos, podemos aproveitar todo o potencial das mulheres e impulsionar a inovação para um futuro melhor. As mulheres na Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática continuam a encontrar barreiras que impedem a sua plena participação e avanço nestas áreas. A falta do conhecimento/elucidação de modelos e mentores femininos complica ainda mais a situação, dificultando a capacidade das jovens mulheres de se imaginarem tendo sucesso nessas carreiras. O projeto tem como objetivo fomentar o interesse das estudantes dos cursos do SEET/UNICENTRO nas áreas de Ciência, Tecnologia, Engenharia e Matemática, estabelecendo uma rede que proporcione um ambiente de escuta ativa, apoio emocional, diálogo científico, estímulo e suporte para as alunas. Por meio dessas ações é possível a criação de um coletivo acadêmico que incentive um maior engajamento das estudantes em atividades de pesquisa e inovação da instituição.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (7) / Mestrado acadêmico: (2) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Tania Toyomi Tominaga - Integrante / Taiana Gabriela Moretti Bonadio - Coordenador / ELISÂNGELA DE SOUZA LIMA - Integrante / LUCIENE REGINA LEINEKER - Integrante / DAIANE FINGER FERREIRA - Integrante / MARIA RITA BORODIAK - Integrante / JULIANA SARTORI BONINI - Integrante / MARIA REGINA CARVALHO MACIEIRA LOPES - Integrante / Andressa Galli - Integrante / Giseli Maria Moreira - Integrante / Eryza Guimarães de Castro - Integrante / Elisa Aguayo da Rosa - Integrante / Roseli de Oliveira Machado - Integrante / Luciana Rosar Fornazari Klanovicz. - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2025 - Atual

  Educação continuada e implementação de tecnologias de inovação na atenção primária em saúde para usuários do SUS com dor musculoesquelética crônica: Programa EducaDor., Descrição: [#PFAFCP]. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (2) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Christiane Riedi Daniel - Integrante / Sibele Andrade Melo Knaut - Integrante / Marina Pegoraro Baroni - Coordenador / Maria Cristina Umpierrez - Integrante / Lígia Pedroso - Integrante / Cintia Raquel Bim Quartiero - Integrante., Financiador(es): Superintendência de Ciências, Tecnologia e Ensino Superior - Bolsa.

• 2025 - Atual

  o Mecanização Agrícola e Agricultura de Precisão na Universidade e On Farm, Descrição: O objetivo da pesquisa é monitorar o uso de máquinas agrícolas tradicionais e máquinas agrícolas modernas com tecnologias de agricultura de precisão na Universidade e on Farm com foco na eficiência, elevação da rentabilidade e sustentabilidade, com apoio d e técnicas computacionais. A projeto de pesquisa será realizada em dois locais. Em quatro áreas de pesquisa na Universidade será testado máquinas agrícolas tradicionais e máquinas com tecnologias de agricultura de precisão. Na área de pesquisa no campo/on Farm será testado três semeadoras das décadas de 1980, 2000 e 2020. Será realizado avaliação de atributos físicos e produtividade de grãos das culturas, assim como monitoramento com drone. Também será realizado o acompanhamento do uso, eficiência e dinâmica das máquinas agrícolas com e sem tecnologias de agricultura de precisão.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Leandro Rampim - Coordenador / Aline Marques Genú - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2024 - Atual

  An extension of the EducaDor program: Implementation of an Online Pain Education for Chronic Musculoskeletal Pain in the Brazilian Public Health System, Descrição: [#PFAFCP] IASP Developing Countries Project: Initiative for Improving Pain Education. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Marina Pegoraro Baroni - Coordenador / Cintia Raquel Bim Quartiero - Integrante / Bruno Saragiotto - Integrante / Luiz Hespanhol - Integrante / Felipe JJ Reis - Integrante / Rafael Krasic Alaiti - Integrante., Financiador(es): International Association for the Study of Pain - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  Aprendizado de Máquina e Algoritmos Evolucionários aplicados a problemas de otimização/regressão/classificação, Descrição: Esta pesquisa abordará os seguintes 4 problemas principalmente. 1) A predição da estrutura tridimensional (3D) de proteínas, baseada unicamente em sua sequência de aminoácidos, é um problema que vem, ao longo dos últimos 40 anos, desafiando cientistas da computação, engenheiros, matemáticos e biólogos. A predição do enovelamento de uma proteína é um dos maiores problemas na Bioinformática Estrutural. O principal desafio é compreender como a informação codificada na sequência linear de aminoácidos (estrutura primária) traduz-se na estrutura 3D (estrutura terciária) de uma proteína, e a partir deste conhecimento, desenvolver metodologias computacionais que possam predizer, de forma correta, a estrutura nativa da proteína. 2) Os nanotubos de carbono são um tipo de material de interesse em diversas áreas devido às suas propriedades mecânicas, elétricas, térmicas e químicas que são únicas. Entretanto, devido ao seu tamanho minúsculo acaba se tornando inviável ou muito trabalhoso de realizar experimentos com eles, o que torna necessário o uso de métodos computacionais para facilitar tal tarefa. 3) Câncer de mama é o segundo entre os cânceres mais diagnosticados e um fator chave é a detecção precoce e o diagnóstico preciso. A taxa de sobrevivência a longo prazo para mulheres nas quais o câncer de mama não apresentou metástase aumentou, com a maioria das mulheres sobrevivendo muitos anos após o diagnóstico e tratamento. 4) A pandemia da COVID-19 gerou e ainda está gerando diversos conjuntos de dados sobre pacientes acometidos pela doença em todo o mundo. A análise destes dados pode ajudar no prognóstico da doença, considerando conjuntos de variáveis preditivas de informações individuais básicas, como gênero e faixa etária, ocorrência de sintomas, presença de comorbidades, entre outros. O objetivo principal deste projeto consiste na proposta de protótipos de ferramentas para a abordagem de problemas envolvendo modelos de aprendizado de máquina e/ou algoritmos evolucionários. A pesquisa deverá se dar em quatro linhas principais de investigação, considerando, em princípio, otimização mono-objetivo (mas podendo ser estendida para versões que considerem múltiplos objetivos): (i) Linha 1: utilização de algoritmos de aprendizado de máquina para tarefas de classificação/regressão. (ii) Linha 2: utilização de algoritmos de evolucionários para problemas de otimização. (iii) Linha 3: utilização de algoritmos evolucionários para a busca das soluções candidatas e de métodos de aprendizado de máquina para funcionarem como auxiliares; e (iv) Linha 4: possibilidade de utilização de modelos de aprendizado para a própria tarefa de predição, tendo a utilização de otimização evolucionária para obtenção de modelos de aprendizado de máquina como uma alternativa. Os problemas abordados serão de Bioinformática e Nanociências (como predição da estrutura de proteínas e predição de coordenadas de nanotubos), bem como problemas relacionados à previsão de doenças (como câncer e COVID-19). Problemas combinatórios (como problema quadrático de alocação e flowshop de permutação) também poderão ser abordados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2021 - 2024

  Enfrentamento à COVID-19 em usuários do SUS com doenças crônicas não transmissíveis do município de Guarapuava/PR: estratégias baseadas em subgrupos de atendimento presencial, telefisioterapia e tecnologias de auto-manejo., Descrição: [#PFAFCP]. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (10) / Mestrado acadêmico: (1) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Christiane Riedi Daniel - Coordenador / Joao Afonso Ruaro - Integrante / ANDERSOM RICARDO FREZ - Integrante / Sibele Andrade Melo Knaut - Integrante / Marina Pegoraro Baroni - Integrante / ANA PAULA DASSIE-LEITE - Integrante., Financiador(es): Fundação Araucária - Auxílio financeiro.

• 2020 - 2024

  Reabilitação pulmonar pós alta hospitalar de indivíduos acometidos por COVID-19: avaliação, acompanhamento, tratamento fisioterapêutico, produção de tecnologias e inovação em saúde., Descrição: [#PFAFCP]. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (11) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Integrante / Christiane Riedi Daniel - Coordenador / Marina Pegoraro Baroni - Integrante., Financiador(es): Superintendência de Ciência, Tecnologia e Ensino Superior do Paraná - Auxílio financeiro.

• 2019 - 2022

  Otimização evolucionária em problema de Bioinformática, Descrição: A predição da estrutura tridimensional (3D) de proteínas, baseada unicamente em sua sequência de aminoácidos, é um problema que vem, ao longo dos últimos 40 anos, desafiando cientistas da computação, engenheiros, matemáticos e biólogos. A predição do enovelamento de uma proteína é um dos maiores problemas na Bioinformática Estrutural. O principal desafio é compreender como a informação codificada na sequência linear de aminoácidos (estrutura primária) traduz-se na estrutura 3D (estrutura terciária) de uma proteína, e a partir deste conhecimento, desenvolver metodologias computacionais que possam predizer, de forma correta, a estrutura nativa da proteína. Muitas metodologias e algoritmos foram propostos ao longo dos anos como solução para este problema complexo. Os métodos ab initio são fundamentados na termodinâmica e baseiam-se no fato de que a estrutura nativa de uma proteína corresponde ao mínimo global de sua energia livre. Esta metodologia simula o espaço conformacional da proteína utilizando uma função de energia potencial, a qual descreve a energia interna da proteína e suas interações com o meio em que está inserida. O objetivo é encontrar um mínimo global de energia livre que corresponda ao estado nativo ou funcional da proteína. Esta metodologia de predição torna possível a obtenção de estruturas cujas formas de enovelamento ainda não são conhecidas. Entretanto, a complexidade e o tamanho do espaço dimensional, mesmo para uma pequena molécula polipeptídica, tornam o problema da predição intratável computacionalmente, apesar da existência de plataformas computacionais com alto poder de processamento. Neste projeto pretende-se investigar formas de otimização evolucionárias adaptativas para o problema da predição da estrutura de proteínas. Como o problema abordado é custoso, os algoritmos obtidos serão primeiramente aplicados em funções benchmarks a fim de realizar testes e definir um bom otimizador para o tratamento do problema da predição. Será utilizada a abordagem de hiper-heurísticas, considerando algoritmos adaptativos e técnicas de adaptação com algoritmo de busca local e para a Evolução Diferencial (e outros algoritmos evolucionários) para otimização mono e multiobjetivo. Um estudo específico sobre campos de força, pertinente ao problema principal abordado, deve ser feito. O modelo de predição da estrutura de proteínas a ser considerado é o ab initio (sem informação a priori), com modelagem off-lattice (considerando espaço contínuo).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2018 - 2022

  Otimização evolucionária complexa baseada em (meta/hiper)heurísticas, Descrição: [#PFAFCP] Este projeto de pesquisa visa à proposta de heurísticas, metaheurísticas e hiper-heurísticas, utilizadas isoladamente ou hibridizadas, para otimização de problemas complexos envolvendo mais de dois objetivos e espaços de decisão contínuos ou discretos de média ou alta dimensionalidade. Na parcela relativa à hibridização das técnicas (incluindo o uso de hiper-heutísticas e algoritmos de estimação de distribuição e seus modelos gráficos probabilísticos) um esforço maior deverá ser empregado uma vez que esta representa o principal foco de inovação do trabalho. O projeto prevê o fortalecimento de dois grupos de pesquisa: um pertencente à UTFPR (câmpus Curitiba e Ponta Grossa) e outro à UNICENTRO com perspectiva de futuras cooperações nacionais com a Universidade Federal do Paraná e internacionais com as Universidades de Lille na França e Universidade de Aalborg na Dinamarca.Edital Universal MCTIC/CNPq n.o 28/2018.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Myriam Regattieri Delgado - Coordenador / Carolina Paula de Almeida - Integrante / PAVELSKI, LUCAS M. - Integrante / Richard Aderbal Gonçalves - Integrante / Geovani Ferreira Antunes - Integrante / Ricardo Lüders - Integrante / Marcella Scoczynski Ribeiro Martins - Integrante / Peter Frank Perroni - Integrante / Mohamed El Yafrani - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2016 - 2019

  Otimização Adaptativa para Problemas Benchmarks e para o Problema da Predição da Estrutura de Proteínas, Descrição: A Predição da Estrutura das Proteínas, conhecida como PSP (Protein Structure Prediction) pode ser considerada um dos problemas mais desafiadores da Bioinformática atualmente. A predição da estrutura de proteínas tem grande relevância para a produção de medicamentos e para o conhecimento e tratamento de algumas doenças. Além do interesse acadêmico, o conhecimento acerca do dobramento de proteínas é empregado em muitas aplicações biotecnológicas com importância industrial. Neste projeto pretende-se investigar formas de otimização evolucionárias adaptativas para problemas benchmarks e para o problema da predição da estrutura de proteínas. Para isso será utilizada a abordagem de hiper-heurísticas, considerando algoritmos adaptativos e técnicas de adaptação para a Evolução Diferencial para otimização multiobjetivo. Um estudo específico sobre tomada de decisão, pertinente a otimizadores multiobjetivo, deve ser feito, considerando especialmente tomadores de decisão baseados em critérios biológicos. O modelo de predição da estrutura de proteínas a ser considerado é o off-lattice, onde a proteína é representada como uma cadeia de resíduos (ou de grupos de resíduos) que se deslocam por um espaço contínuo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2014 - 2017

  Hiper-heurísticas com Adaptação de Parâmetros Aplicadas ao Problema da Predição de Estruturas de Proteínas, Descrição: [#PFAFCP] Chamada de Projetos - Apoio a Projetos de Pesquisa/MCTI/CNPQ/Universal 14/2014 - Faixa A - até R$ 30.000,00. Hiper-heurísticas com Adaptação de Parâmetros Aplicadas ao Problema da Predição de Estruturas de Proteínas: A predição da estrutura de proteínas tem grande relevância para a produção de medicamentos e para o conhecimento e tratamento de algumas doenças. Além do interesse acadêmico, o conhecimento acerca do dobramento de proteínas é empregado em muitas aplicações biotecnológicas com importância industrial. Neste projeto pretende-se investigar formas de otimização evolucionárias adaptativas para problemas benchmarks e para o problema da predição da estrutura de proteínas. Para isso será utilizada a abordagem de hiper-heurísticas, considerando algoritmos adaptativos e técnicas de adaptação para a Evolução Diferencial para otimização multiobjetivo. Um estudo específico sobre tomada de decisão, pertinente a otimizadores multiobjetivo, deve ser feito, considerando especialmente tomadores de decisão baseados em critérios biológicos. O modelo de predição da estrutura de proteínas a ser considerado é o off-lattice, onde a proteína é representada como uma cadeia de resíduos (ou de grupos de resíduos) que se deslocam por um espaço contínuo.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador / Aurora Trinidad Ramirez Pozo - Integrante / DELGADO, MYRIAM R. - Integrante / Josiel Neumann Kuk - Integrante / Almeida, Carolina P. - Integrante / Richard Aderbal Gonçalves - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 12

• 2014 - 2017

  Otimização Evolucionária Adaptativa e com Muitos Objetivos para a Resolução do Problema de Predição de Estruturas de Proteínas, Descrição: [#PFAFCP] Este projeto de pesquisa visa, portanto, à proposta de Algoritmos Evolucionários Adaptativos para otimização multiobjetivo e com muitos objetivos e à utilização destes para solução do Problema da Predição da Estrutura de Proteínas (PPEP) em modelos ab initio off-lattice. Os principais benefícios esperados são: fornecimento de material de apoio à comunidade científica na área de computação com contribuições adicionais para a pesquisa operacional; abordagem de forma mais aprofundada de alguns tópicos já considerados em projetos anteriores (Bioinformática e Algoritmos Evolucionários); forte inovação metodológica uma vez que o enfoque com muitos objetivos é inédito (tradicionalmente o PPEP é abordado como um problema de otimização com no máximo dois objetivos); fornecimento aos biólogos e bioquímicos de ferramentas de apoio ao tratamento do grande volume de informações biológicas disponíveis, uma vez que o PPEP é extremamente complexo e sua solução pode trazer benefícios tanto para a área da saúde, como para a biologia molecular.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / DELGADO, MYRIAM R. - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1

• 2012 - 2015

  Técnicas de Computação Paralela Aplicadas a Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo para Problemas de Otimização Combinatória, Descrição: Este projeto de pesquisa prevê o desenvolvimento de técnicas de paralelização de algoritmos inspirados em evolução, ou algoritmos evolucionários, para a solução de problemas de otimização combinatória, em especial, o Problema do Caixeiro Comprador Biobjetivo (2PCC) e o Problema Quadrático de Alocação Multiobjetivo (mPQA). Os algoritmos a serem desenvolvidos podem ser enquadrados na classe dos Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo (AEMO). Assim, o projeto de pesquisa visa à elaboração de Algoritmos Evolucionários Multiobjetivo Paralelos e à utilização destes para solução do 2PCC e do mPQA. Primeiramente será realizado um amplo estudo dos seguintes tópicos: paradigmas de computação evolucionária (em especial a Transgenética Computacional), otimização multiobjetivo e técnicas de programação paralela. Posteriormente, deverão ser implementados e testados algoritmos específicos para o tratamento do 2PCC e do mQAP. Os principais benefícios esperados são fornecer ferramentas computacionais de apoio à solução de problemas complexos de otimização multiobjetivo, tais como o 2PCC e o mPQA. Problemas com características semelhantes podem ser facilmente encontrados na área de logística e em alguns problemas de layout, como o de alocação de instalações em hospitais. Além disso, espera-se fornecer material de apoio à comunidade científica na área de concentração do projeto. O projeto prevê ainda a integração de diferentes grupos de pesquisa (da UNICENTRO e da UTFPR) e contará, além dos alunos envolvidos, com a participação de pesquisadores com experiência na área. .. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / GONÇALVES, RICHARD A. - Integrante / DELGADO, MYRIAM R. - Integrante / Carolina Paula de Almeida - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2012 - 2013

  Evolução Diferencial Multiobjetivo para o Problema da Predição da Estrutura de Proteínas, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2

• 2009 - 2014

  Predição do Dobramento Off-lattice de Proteínas usando Algoritmos Culturais, Descrição: Chamada de Projetos - Programa de Apoio à Capacitação Docente das Instituições Estaduais de Ensino Superior ? PCD-IEES. Predizer a forma com que uma proteína irá se dobrar pode contribuir, entre outras coisas, para a área de produção de produtos farmacêuticos e para o tratamento de algumas doenças. O problema de dobramento de proteínas é um processo químico no qual a estrutura de uma proteína assume a sua configuração funcional, sendo que, neste caso, ela se encontra no mínimo da sua energia livre. Neste projeto, pretende-se pesquisar e utilizar modelos de estrutura de proteína buscando minimizar sua energia livre, combinando os diferentes parâmetros e visando um custo computacional aceitável. Os algoritmos culturais serão utilizados nesta proposta num processo de buscar/criar estruturas de proteínas, alterá-las de acordo com parâmetros de conformação (ângulos, comprimentos, torções, entre outros) e calcular uma medida de aptidão da estrutura modificada. Desta forma pretende-se encontrar padrões na conformação final das estruturas de proteínas e determinar o dobramento viável e estável. Uma análise da complexidade computacional das soluções deve ser estimada e uma versão paralelizada da solução do problema será produzida, visto que a demanda de recursos computacionais é bastante alta por se tratar de armazenamento e processamento de grandes quantidades de dados.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / DELGADO, MYRIAM R. - Coordenador., Financiador(es): Fundação Araucária de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2009 - 2012

  Pesquisa Continuada em Inteligência Computacional, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2007 - 2009

  Inferência Gramatical e Inteligência Artificial, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador / Angelita Maria de Ré - Integrante / Murilo Augusto Tosatti - Integrante / Emmanuel Damiani da Silva - Integrante / André Brito Fonseca - Integrante., Número de produções C, T & A: 2

• 2005 - 2007

  EEXML - Evolução de Esquemas para XML., Descrição: O problema a ser abordado no presente projeto consiste na proposta de uma ferramenta que auxilie o administrador dos dados a efetuar a mudança do esquema, de forma a garantir a preservação da consistência de documentos antigos. Para isto, supõe-se que o administrador conta com a definição do esquema antigo, que deve ser mudado, e com um documento que não verifica esse esquema mas que deve verificar o novo esquema a ser proposto pela ferramenta. O documento em questão deve ser o resultado de uma seqüência de modificações em um documento válido (em relação ao esquema original).. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Integrante / Martin A. Musicante - Coordenador / Angelita Maria de Ré - Integrante / Inali Wisniewski Soares - Integrante / Josiane Michalak Hauagge - Integrante / Luciane Telinski Wiederman Agner - Integrante / Silvia Regina Vergilio - Integrante / Aurora Trinidad Ramirez Pozo - Integrante / Mirian Halfeld Ferrari Alves - Integrante., Financiador(es): Universidade Federal do Paraná - Cooperação / Universite de Tours (Universite Francois Rabelais) - Cooperação / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro., Número de produções C, T & A: 8

• 2004 - 2005

  Estudo da Semântica Formal de XQuery., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador / Martin A. Musicante - Integrante., Número de produções C, T & A: 5

• 2003 - 2004

  Uso de Semântica Operacional na Prototipação de uma Linguagem de Consulta para XML., Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador / Martin A. Musicante - Integrante., Número de produções C, T & A: 6

Projetos de desenvolvimento

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

• 2000 - 2001

  Construção de um Software para Teste de Cadeias num Autômato Finito Determinístico., Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Integrantes: Sandra Mara Guse Scós Venske - Coordenador.

Prêmios