Lucileide Medeiros Dantas da Silva

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; ALVES, PEDRO V. A. ; SILVA, SÉRGIO N. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Adaptive horizontal scaling in kubernetes clusters with ANN-based load forecasting. Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications , v. 28, p. 176, 2025.

• BALZA, MICAEL ; GOLDBARG, MATEUS A. ; SILVA, SÉRGIO N. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . A Real-Time Safe Navigation Proposal for Mobile Robots in Unknown Environments Using Meta-Heuristics. IEEE Access , v. 13, p. 23987-24013, 2025.

• JUNIOR, JOSÉ C. V. S. ; BALZA, MICAEL ; SILVA, SÉRGIO N. ; DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Optimizing Tactile Feedback Devices with Fixed-Point Computation on FPGA. CIRCUITS SYSTEMS AND SIGNAL PROCESSING , v. 1, p. 1, 2025.

• SILVA, FELIPE S. DANTAS ; SILVA, SÉRGIO N. ; DA SILVA, LUCILEIDE M.D. ; BESSA, AYURI ; FERINO, SAMUEL ; PAIVA, PABLO ; MEDEIROS, MARCOS ; SILVA, LUCAS ; NETO, JOSÉ ; COSTA, KEVIN ; SANTOS, CHARLES ; ARANHA, EDUARDO ; MARTINS, ALLAN ; KULESZA, UIRÁ ; IMMICH, ROGER ; NETO, AUGUSTO V. ; FONTES, RAMON ; SOUSA, VICENTE ; FERNANDES, MARCELO A.C. . ML-based inter-slice load balancing control for proactive offloading of virtual services. Computer Networks , v. 246, p. 110422, 2024.

• SANTOS, CARLOS E. B. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; TORQUATO, MATHEUS F. ; SILVA, SÉRGIO N. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . SHA-256 Hardware Proposal for IoT Devices in the Blockchain Context. SENSORS , v. 24, p. 3908, 2024.

• SILVA, SÉRGIO N. ; GOLDBARG, MATEUS A. S. DE S. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Application of Fuzzy Logic for Horizontal Scaling in Kubernetes Environments within the Context of Edge Computing. Future Internet , v. 16, p. 316, 2024.

• SILVA, SÉRGIO N. ; GOLDBARG, MATEUS A. S. DE S. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Real-Time Simulator for Dynamic Systems on FPGA. ELECTRONICS , v. 13, p. 4056, 2024.

• SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; SILVA, SÉRGIO N. ; SOUZA, LUÍSA C. DE ; AZEVEDO, KAROLAYNE S. DE ; GUEDES, LUIZ AFFONSO ; FERNANDES, MARCELO A. C. . A New and Lightweight R-Peak Detector Using the TEDA Evolving Algorithm. Machine Learning And Knowledge Extraction , v. 6, p. 736-750, 2024.

• CÂMARA, GABRIEL B. M. ; COUTINHO, MARIA G. F. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; GADELHA, WALTER V. DO N. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; BARBOSA, RAQUEL DE M. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Convolutional Neural Network Applied to SARS-CoV-2 Sequence Classification. SENSORS , v. 22, p. 5730, 2022.

• SILVA, SÉRGIO N. ; DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; DIAS, LEONARDO A. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Prediction Techniques on FPGA for Latency Reduction on Tactile Internet. SENSORS , v. 22, p. 3556, 2022.

• DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; COUTINHO, MARIA G. F. ; SANTOS, CARLOS E. B. ; SANTOS, MAILSON R. ; RUIZ, M. DOLORES ; GUEDES, LUIZ AFFONSO ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Hardware Architecture Proposal for TEDA Algorithm to Data Streaming Anomaly Detection. IEEE Access , v. 9, p. 103141-103152, 2021.

• DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; TORQUATO, MATHEUS F. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Parallel Implementation of Reinforcement Learning Q-learning Technique for FPGA. IEEE Access , v. 7, p. 1-1, 2019.

• GOLDBARG, MATEUS A. S. DE S. ; SILVA, SÉRGIO N. ; DA SILVA, LUCILEIDE M. D. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Estratégia de Treinamento para Poda Consciente de Modelo de CNN Aplicado a Classificação de Imagens. In: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, 2023, Brasil. Anais do XX Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2023), 2023. p. 1157.

• SILVA, SÉRGIO N. ; SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Lógica Fuzzy Aplicada a Escalonamento Horizontal. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais, 2023, Brasil. Anais Estendidos do XIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC Estendido 2023), 2023. p. 13.

• SILVA, FELIPE S. DANTAS ; BESSA, AYURI ; SILVA, SÉRGIO ; FERINO, SAMUEL ; PAIVA, PABLO ; MEDEIROS, MARCOS ; SILVA, LUCAS ; NETO, JOSÉ ; COSTA, KEVIN ; SANTOS, CHARLES ; MACIEL, DOUGLAS ; SILVA, LUCILEIDE ; INOUE, ANDERSON ; IMMICH, ROGER ; ARANHA, EDUARDO ; MARTINS, ALLAN ; SOUSA, VICENTE ; KULESZA, UIRÁ ; FERNANDES, MARCELO ; SALVADOR, MARCOS ; et.al . Proactive ML-Assisted and Quality-Driven Slice Application Service Management to Keep QoE in 5G Mobile Networks. In: 2023 IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFVSDN), 2023, Dresden. 2023 IEEE Conference on Network Function Virtualization and Software Defined Networks (NFV-SDN), 2023. p. 182.

• SILVA, LUCILEIDE M. D. DA ; SILVA, SÉRGIO N. ; FERNANDES, MARCELO A. C. . Escalonamento Horizontal em Kubernetes com Redes Neurais Artificiais para Predição de Carga. In: Anais Estendidos do Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais, 2023, Brasil. Anais Estendidos do XIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC Estendido 2023). p. 7.

• GOMES, L. M. P. ; COSTA, R. Z. ; MEDEIROS FILHO, W. N. ; ARAUJO, T. J. ; SILVA, L. M. D. . ROBIN: JOGO DE TABULEIRO PEDAGÓGICO COM ROBÔS. In: Mostra Nacional de Robótica - MNR, 2018, João Pessoa ? Paraíba. ANAIS da 8ª Mostra Nacional de Robótica (MNR 2018), 2018. p. 319-321.

• DANTAS, A. L. T. ; OLIVEIRA, F. M. O. ; MACEDO, M. F. S. ; SILVA, L. M. D. . EASY WIND - UM VENTILADOR INTELIGENTE. In: Mostra Nacional de Robótica - MNR, 2017, Curitiba. ANAIS da 7ª Mostra Nacional de Robótica (MNR 2017), 2017. p. 119-121.

• DAMASCENO, D. O. ; CARVALHO, M. R. Q. S. ; L. M. D. Da Silva . JOGANDO COM ROBÔS. In: Mostra Nacional de Robótica - MNR, 2017, Curitiba. ANAIS da 7ª Mostra Nacional de Robótica (MNR 2017), 2017. p. 169-171.

• CARDOSO, H. S. S. ; NASCIMENTO, L. D. L. ; FERREIRA, M. L. J. ; SILVA, L. M. D. . MEU AMIGO ROBÔ. In: Mostra Nacional de Robótica - MNR, 2017, Curitiba. ANAIS da 7ª Mostra Nacional de Robótica (MNR 2017), 2017. p. 185-187.

• SILVA, L. M. D. ; FERNANDES, M. A. C. . Hardware Proposal of Evolutionary Algorithm for Outlier Detection in Streaming Applications. 2023. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVA, L. M. D. ; TORQUATO, M. F. ; FERNANDES, M. A. C. . Proposta de Arquitetura em Hardware para FPGA da Técnica Q-learning de Aprendizagem por Reforço. 2016. (Apresentação de Trabalho/Congresso).

• SILVA, L. M. D. ; MARTIN, A. A. ; ESTEBAN, D. ; SANCHEZ, L. B. . Eclipse total de sol (29/03/2006) - Expedición del I. E. S. Angela Figuera a Antalya(Turquía).. 2006. (Apresentação de Trabalho/Seminário).

Projetos de pesquisa

• 2024 - Atual

  Hands-On and Make-It: Investigação do Impacto da Aprendizagem Ativa através de Projetos Makers no Ensino Técnico, Descrição: Este projeto visa investigar o impacto da aprendizagem baseada em projetos no desempenho acadêmico e no desenvolvimento de competências técnicas, criativas e socioemocionais em alunos de cursos técnicos integrados de nível médio do Instituto Federal do Rio Grande do Norte. Adotando uma abordagem de aprendizagem ativa, o projeto enfoca a realização de projetos makers, que incluem o uso de Arduino e a prototipagem de placas de circuito impresso, para promover um processo educativo interativo e significativo. Através dessas atividades práticas, espera-se não apenas aprimorar habilidades técnicas específicas, mas também fomentar competências essenciais como trabalho em equipe, pensamento crítico e resolução de problemas. A avaliação do impacto dessas intervenções será realizada por meio de métodos quantitativos e qualitativos, visando uma compreensão abrangente dos benefícios educacionais alcançados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Coordenador / Laysi Araújo da Silva - Integrante / Demétrio Cândido Coelho Neto - Integrante / Paulo Henrique Dos Santos - Integrante / Bianca Isabel Ferreira - Integrante / Maria Clara de Jesus Campelo - Integrante / Maria Alice Felipe e Silva - Integrante / Alcides Bezerra Costa Net - Integrante / Maria Ayssa Carolino Faustino - Integrante / Ericson Norberto Alves Santos - Integrante / Thobias Henrique de Maria Oliveira - Integrante.

• 2024 - Atual

  Hands-On and Compete: Investigação do Impacto da Aprendizagem Ativa na Preparação de Alunos para Competições de Robótica no Ensino Técnico, Descrição: Este projeto tem como objetivo investigar o impacto da aprendizagem ativa na preparação de alunos para competições de robótica, avaliando o desempenho acadêmico e o desenvolvimento de competências técnicas, criativas e socioemocionais em estudantes de cursos técnicos integrados de nível médio do Instituto Federal do Rio Grande do Norte. Com uma ênfase na construção completa de robôs, abrangendo mecânica, programação, eletrônica e design de placas de circuito impresso (PCB), o projeto adota uma metodologia de aprendizagem ativa que desafia os alunos a aplicarem seus conhecimentos em um contexto prático e competitivo. Espera-se que, através desta experiência, os alunos não apenas desenvolvam habilidades técnicas avançadas, mas também aprimorem competências cruciais como trabalho em equipe, pensamento crítico e resolução de problemas. A análise do impacto desta abordagem educacional será conduzida por meio de técnicas quantitativas e qualitativas, com o intuito de capturar os benefícios educacionais alcançados. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Laysi Araújo da Silva - Coordenador / Ericson Noberto Alves Santos - Integrante / Alberto Mendonça da Silva - Integrante / Isabelle Letícia da Silva Matias - Integrante / Leticia Kailany da Silva - Integrante / Camila Simone Pereira Dantas - Integrante / Mariana Jamile dos Santos Ferreira - Integrante.

• 2023 - Atual

  ORQUESTRAÇÃO E GERENCIAMENTO DE TÉCNICAS DE APRENDIZAGEM DE MÁQUINA EM ESCALA, Descrição: O projeto visa explorar o uso do Kubernetes para orquestrar e gerenciar técnicas de aprendizado de máquina em escala. Serão investigadas técnicas de compressão consciente em algoritmos de deep learning para reduzir o tamanho dos modelos e possibilitar sua implementação em sistemas embarcados. O projeto também aborda aplicações em robótica móvel e análise de sinais fisiológicos, utilizando meta-heurísticas e deep reinforcement learning.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Coordenador.

• 2020 - Atual

  Aprendizagem de máquina aplicada a classificação do genoma do SARS-CoV-2, Descrição: O projeto tem como objetivo a utilização de técnicas de análise de fluxo de dados e processamento digital de sinais para geração de assinaturas genômicas associadas ao SARS-CoV-2 para que depois sejam aplicadas a algoritmos de aprendizagem de máquina para classificação e agrupamento do vírus. A elucidação da classificação taxonômica e a origem do vírus (SARS-CoV-2) a partir da sequência genômica é um dos pontos chaves para o planejamento estratégico, contenção e tratamento da doença.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Matheus Fernandes Torquato - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Sergio Natan Silva - Integrante / COUTINHO, MARIA G. F. - Integrante / CÂMARA, GABRIEL B. M. - Integrante / BARBOSA, RAQUEL DE M. - Integrante / DIAS, LEONARDO A. - Integrante / Fábio Fonseca de Oliveira - Integrante / José C. V. S. Junior - Integrante / Wysterlania Kyury Pereira Barros - Integrante / Emanoel Lucas Rodrigues Costa - Integrante / Matheus Targino Barbosa - Integrante.

• 2019 - Atual

  Computação Reconfigurável Aplicada a Algoritmos de Aprendizagem Computacional, Descrição: Este projeto visa aplicar a computação reconfigurável em algoritmos de aprendizado de máquina. Para cada conjunto de algoritmos de aprendizado de máquina, novas arquiteturas de referência de hardware usando computação reconfigurável em FPGA serão propostas. Aprendizado de Máquina (Machine Learning - ML) é um campo que oferecerá muitas oportunidades para mercados emergentes e serviços e irá revolucionar quase todos os segmentos da sociedade. Com as técnicas de ML, é possível fornecer ferramentas alta precisão para resolver problemas de classificação e previsão, como, por exemplo, detecção automática de anomalias, gerenciamento de sistemas de transporte e outros. O ML é aplicável a uma ampla gama de atividades: médicas, multimídia, finanças, telecomunicações, automobilística ou publicidade, entre outras. Uma análise preliminar do mercado revelou que o mercado de ML deve valer US $ 8 bilhões até 2022. Objetivando acelerar o funcionamento e o treinamento das técnicas de ML, várias soluções para implementação de circuitos integrados dedicados (Application Specific Integrated Circuit - ASIC) são propostos na literatura. Porém, as implementações em ASIC fixam a arquitetura e o algoritmo implementado dando pouca flexibilidade ou uma flexibilidade associada a um custo elevado. Todavia, com o avanço das estruturas de hardware reconfigurável as implementações de algoritmos de ML voltam-se ao foco das pesquisas onde agora, pode-se ter estruturas em hardware dedicadas e flexíveis quanto a sua topologia e algoritmo de treinamento. Atualmente, arquiteturas mais utilizadas para hardware reconfigurável são os field-programmable gate arrays (FPGAs) que podem proporcionar uma performance e densidade semelhante ao um ASIC com a vantagem de utilização de prototipagem rápida... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (2) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / COUTINHO, MARIA G. F. - Integrante / Wysterlania Kyury Pereira Barros - Integrante / João Paulo de Castro Cannas Ferreira - Integrante / Felipe Fernandes Lopes - Integrante.

• 2019 - Atual

  Reconfigurable Computing for Real-Time Analytics of Streaming Data, Descrição: Projeto tem como alvo estudar e propor uma arquitetura de referência em computação reconfigurável usando FPGAs para sistemas de Análise de Dados de Fluxo Contínuo em Tempo Real (Real-Time Analytics of Streaming Data - RTAoSD) que atenda aos requisitos de desempenho associados a alta velocidade de processamento (high-throughput), baixa-latência (ultra-low-latency) e baixo consumo de potência (low-power). O projeto irá desenvolver modelos de referência em hardware customizável para algoritmos que possam ser aplicáveis nas camadas de ingestão, transformação e inferência associadas aos sistemas de RTAoSD. Além dos modelos de referência para cada camada o trabalho irá desenvolver o protótipo completo de um sistema de RTAoSD em FPGA para um cenário específico associado a análise sentimental com dados do Twitter... , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (3) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / COUTINHO, MARIA G. F. - Integrante / Carlos Eduardo B. Santos Junior - Integrante / Maria Dolores Ruiz Jimenez - Integrante.

• 2018 - 2023

  Arquitetura em hardware reconfigurável de algoritmos de aprendizagem por reforço aplicados a diminuição da latência para internet tátil., Descrição: A internet tátil traz uma mudança de padrão na internet tal e como conhecemos. Através da internet seria possível interações táteis remotas. Este projeto pretende estudar técnicas de aprendizagem por reforço e desenvolver seus algoritmos em hardware reconfigurável para serem utilizados em algoritmos de predição e incrementar performance a fim de diminuir a latência em dispositivos finais utilizados para fins de internet tátil.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Coordenador.

• 2018 - Atual

  Reconfigurable Computing Applied to Accelerate the Tracking and Classification Algorithms for Quantifying Behavioral Phenotype Space of the Worms, Descrição: Este trabalho tem como objetivo colaborar com o trabalho intitulado Quantifying behavioural phenotype space: chemistry-to-gene screens and combination therapies (PHENOSPACE) no qual pretende encontrar novas drogas e vacinas a partir da alteração comportamental de vermes. Este trabalho pretende desenvolver novas estratégias baseadas em computação reconfigurável para detectar e forma eficiente e rápida a alteração comportamental dos vermes após alteração do DNA ou inserção de drogas. É importante observar que atualmente as estratégias abordadas baseadas em GPU não atendem aos requisitos de velocidade necessários para o problema. Assim, novas estratégias utilizando FPGAs podem ser um caminho adequado para o problema.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Caroline Albuquerque Dantas Silva - Integrante / Wysterlania Kyury Pereira Barros - Integrante / Andre E. Brown - Integrante.

• 2017 - 2019

  Stochastic and Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms, Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics. However, novel approaches such as Stochastic Computing (SC) and Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. SC enables the development of low-power area-efficient hardware implementations and performs complex operations with relatively simple digital blocks. On the other hand, with the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 500x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Doutorado: (1) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Matheus Fernandes Torquato - Integrante / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Coordenador / Warren Gross - Integrante.

• 2015 - 2016

  Sistema de alimentação autônomo baseado em energia renovável para estação coletora de dados meteorológicos., Descrição: Este projeto tem como objetivo o estudo e a implementação de um sistema de alimentação autônomo baseado em energia renovável (solar fotovoltaica) para a estação coletora de dados meteorológicos do projeto Samanaú. O projeto Samanaú consiste em uma solução completa de coleta e armazenamento de dados utilizando hardware e software livre, configurando-se como um sistema de baixo custo para monitoramento meteorológico. Sensores conectados a um Arduino formam uma rede para a coleta de diferentes tipos de dados, com integração facilitada pela interface Grove, que permite a conexão de diversos sensores e dispositivos. Os dados coletados são processados pelo Arduino e enviados a um centro de coleta por meio de transmissores RF, ficando disponíveis na internet. A proposta deste projeto é desenvolver um módulo de alimentação autônomo para permitir que a estação Samanaú seja instalada em locais remotos. Para isso, serão utilizadas fontes solares fotovoltaicas para suprir a demanda energética, associadas a uma bateria que alimentará o sistema em períodos de baixa ou nenhuma incidência solar. Será realizado um estudo prévio da geometria solar para otimizar o posicionamento dos painéis e maximizar a captação de energia. Além disso, serão desenvolvidos um circuito controlador de carga, responsável por gerenciar a energia destinada à bateria e à estação, e um circuito de monitoramento da carga e descarga da bateria, assegurando a autonomia e funcionamento contínuo da estação.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Coordenador / Rodrigo Lopes Barreto - Integrante / Rose Paulino dos Santos - Integrante.

• 2013 - Atual

  Reconfigurable Computing Applied to Artificial Intelligence Algorithms, Descrição: Descrição: Artificial Intelligence (AI) is a field that will offer many opportunities for emerging markets and services and will revolutionize almost every segment of the society. With Artificial Intelligence techniques, it is possible to provide a high precision tool to address classification and prediction problems such as, for instance, speech synthesis or pattern recognition. Artificial Intelligence covers a wide range of activities: medical, multimedia, finance, or advertising, among others. The results are applied to the most varied systems, such as clusters, mobile phones, or even smart sensors. A preliminary market analysis revealed that the Artificial Intelligence market is expected to be worth USD 16.06 Billion by 2022. However, AI requires intensive processing and high-performance hardware. Thus, for companies such as Intel, IBM, Amazon or Google, energy consumption becomes a serious issue. Their servers and databases are now considering the adoption at the architectural level of low power alternatives, as fast as powerful central computers, multi-core or GPUs (Graphics Processing Unit). Indeed, AI implementations have a high computational cost because most techniques use complex algorithms. This feature makes it difficult to apply AI algorithms to many emerging fields such as Mining Massive Dataset (MMD), 5G Communications or Bioinformatics. However, novel approaches such as Reconfigurable Computing (RC) can improve the performance of AI algorithms. With the advent of customizable hardware (using field-programmable gate arrays - FPGAs), algorithms can be parallelized and optimized at the gate level to speed up operations, reaching up to 1000x speedup according to what is presented in the literature. Due to the increased use of FPGA-based reconfigurable computing, in addition to consumer, automotive or military electronics, the FPGA market is expected to grow to $ 12.1 billion by 2024. Thus, the combination of these two approaches can make possible the realization of the speed up, low-power and area-efficient AI hardware in the coming years.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Coordenador / Marcelo Augusto Costa Fernandes - Integrante.

Projetos de desenvolvimento

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

• 2008 - 2009

  Rede Brazil-IP: Conversor Analógico-Digital, Descrição: Neste projeto, será desenvolvido um circuito integrado conversor analógico-digital de baixo consumo de 10 bits, baseado no princípio de aproximações sucessivas. Este circuito misto será composto de 4 blocos principais: a) registrador de aproximações sucessivas; b) comparador; c) conversor D/A; d) referência de tensão. Espera-se desenvolver o circuito em duas fases, com dois protótipos em silício. O primeiro deverá conter os blocos analógicos separados, para validação individual dos IPs. O segundo será fabricado com todos os circuitos integrados, inclusive o registrador de aproximações sucessivas e terá como objetivo validar o sistema completo.. , Situação: Concluído; Natureza: Desenvolvimento. , Alunos envolvidos: Graduação: (6) . , Integrantes: Lucileide Medeiros Dantas da Silva - Integrante / Fernando Rangel de Sousa - Coordenador / Leandro Antonio Dantas Mota - Integrante / João Paulo Marinho Dantas - Integrante / Manoel Florêncio Queiroz Neto - Integrante / Antônio Wallace Antunes Soares - Integrante / Leonardo Vale de Araújo - Integrante., Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa.

Prêmios