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Rodrigo da Rosa Righi


Rodrigo da Rosa Righi

UNISINOS
Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada

Pesquisador associado





Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 04/05/2021

Nome em citações bibliográficas: RIGHI, R. R.;DA ROSA RIGHI, RODRIGO;RIGHI, RODRIGO DA ROSA;da Rosa Righi, Rodrigo;RIGHI, RODRIGO;RIGHI, RODRIGO DA R.;ROSA RIGHI, RODRIGO DA;RIGHI, RODRIGO R.;DA R. RIGHI, RODRIGO


Formação acadêmica

Doutorado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2009
Mestrado em Computação na Universidade Federal do Rio Grande do Sul em 2005
Graduado em Curso de Ciência da Computação na Universidade Federal de Santa Maria em 2003


Projetos de pesquisa em andamento

2021 a AtualProjeto FAPERGS/MS/CNPq PPSUS - Coordenador - MinhaHistóriaDigital: Combinando Internet das Coisas, Computação em Neblina e Computação em Nuvem para o Gerenciamento Eficiente de Pessoas e Sinais Vitais no âmbito da COVID-19
O projeto MinhaHistóriaDigital visa o desenvolvimento de um modelo computacional que compreende arquitetura e algoritmos que permitam a rastreabilidade e captura de sinais vitais de pessoas em tempo real no escopo de uma determinada cidade. O projeto atua no combate à COVID-19, uma vez que possibilita que se obtenha a posição geográfica e os sinais vitais pontuais de uma determinada pessoa, bem como o histórico de ambos os dados ao longo do tempo. Assim, pode-se verificar o grau de dispersão do vírus através de mapeamento de lugares que a pessoa visitou, analisar a eficácia de ações de quarentena, bem como observar e predizer evoluções críticas quanto aos sinais vitais dos indivíduos. Para viabilizar tais objetivos, o projeto contempla a combinação de Internet das Coisas (IoT),Computação em Neblina (Fog Computing) e Computação em Nuvem (Cloud Computing) para a análise earmazenamento eficaz e escalável de informações. Considerando o exposto, o projeto visa três objetivos principais. O primeiro deles é a organização de uma arquitetura que contemple diferentes níveis de instrumentação IoT, variando desde o uso de pulseiras e wearables, a instalação de leitores que atuam como portais em lugares estratégicos da cidade, até o sensoriamento de ambientes hospitalares. O segundo objetivo é relativo à organização de servidores eserviços em Neblina e em Nuvem, de modo que o número deles seja dinâmico de acordo com as necessidades computacionais e número de usuários em um determinado momento. Tal ação vai ao encontro da economia energética,bem como proporciona uma qualidade de serviço (QoS) inteligente para os usuários, uma vez que o tempo de respostae usabilidade sempre serão aceitáveis. Por fim, o terceiro objetivo inclui a definição de serviços e algoritmos sensíveis à latência de rede, os quais executarão em nós na Neblina, e aqueles que realizarão computações mais pesados que executarão na nuvem. Predição de eventos, grau de dispersão do vírus em bairros da cidade, computações envolvendo o caminhamento de pessoas, correlação de causa-efeito de sinais vitais e detecção de padrões estão entre os serviços vislumbrados pelo modelo MinhaHistóriaDigital.
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Alex Röehrs, COSTA, CRISTIANO ANDRÉ, RIGO, SANDRO JOSÉ, Rodolfo Stoffel Antunes, DA SILVA, VALTER FERREIRA, Gabriel de Oliveira Ramos, Sandra Marlene Heck, Juliana Nichterwitz Scherer, Bruna Donida, Débora Oliveira da Silva, Diego Pissaia Ramires, Rafael Gustavo Gaspar da Silva, Marco Antonio Fisch, Anderson Rosa dos Reis, Leandro Santos Schmitz.
2020 a AtualProjeto com Empresa DELL - Coordenador - Analisando o comportamento do usuário e do sistema na avaliação do uso de aplicações de comércio eletrônico
Atualmente, o site da DELL representa um sistema complexo com várias opções que incluem vendas e gerenciamento de clientes. Nesse contexto, o escopo deste projeto é: (i) gerar maior rentabilidade econômica para a empresa e; (ii) impedir (ou mitigar) a ocorrência de fraudes. Espera-se monitorar o rastreamento das ações do usuário no site para que possamos aumentar a taxa de conversão da tentativa de compra para a compra real, além de monitorar dinamicamente atitudes suspeitas que podem definir ações fraudulentas e maliciosas. O principal objetivo do projeto, portanto, é analisar o comportamento dos usuários e as métricas relacionadas ao serviço do site (como o tempo médio de resposta de cada uma das atividades), correlacionando esses dados com precisão. Essa análise será realizada através de algoritmos de aprendizado de máquina que possuem duas características essenciais: (i) baixa complexidade de execução, para que o tempo computacional de cada ativação do algoritmo seja baixo, não impedindo a análise de dados de clientes em tempo real; (ii) alta assertividade em relação à qualidade das informações geradas, para obtermos uma baixa taxa de erro nos algoritmos de correlação de eventos, previsão de dados e reconhecimento de padrões. Em outras palavras, esperamos que o protótipo criado a partir do projeto existente seja executado paralelamente à execução normal do site da DELL, gerando baixa intrusividade neste último e capturando informações consistentes em alta velocidade.
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, BARBOSA, JORGE LUIS VICTÓRIA, Rodolfo Stoffel Antunes, Diorgenes Eugenio da Silveira, Lucas Micol Policarpo.
2020 a AtualProjeto CAPES Telemedicina e Análise de Dados Médicos - Colaborador - MinhaSaúdeDigital: Modelo Inteligente de Blockchain para Informações de Saúde e Interação com Pacientes no âmbito da COVID-19
Esse projeto visa desenvolver um modelo inteligente de informação e comunicação, baseado em uma arquitetura distribuída em Blockchain com dados clínicos padronizados, para interligar diversos provedores de serviços de saúde e os pacientes de pandemias. Como padronização dos dados, o projeto adota o OpenEHR, padrão internacional aberto e recomendado pelo Sistema Único de Saúde (SUS), para representar os dados clínicos do paciente provendo a interoperabilidade semântica entre os diferentes envolvidos. O modelo proposto, denominado MinhaSaúdeDigital, permite também a interação remota e assistência aos pacientes de pandemias, em particular aqueles infectados por COVID-19, através do uso de dispositivos móveis. Essa interação permite a comunicação direta com o paciente, o acompanhamento da evolução da pandemia e a atualização do registro eletrônico de saúde (RES) que é armazenado em OpenEHR no Blockchain criado. Os dados coletados são submetidos a técnicas de análise de dados, baseadas em deep learning, para predição de prognóstico e geração de indicadores para tomada de decisão. São parceiros do projeto importantes provedores de saúde envolvidos no combate a COVID-19 no Rio Grande do Sul, a saber: Grupo Hospitalar Conceição (GHC), Hospital de Clínicas de Porto Alegre (HCPA), Hospital Ernesto Dornelles (HED), Hospital Moinhos de Vento (HMV), Hospital Universitário de Santa Maria (HUSM), Irmandade Santa Casa de Misericórdia de Porto Alegre (ISCMPA) e Unimed Central de Serviços RS. O projeto conta também com a parceria do Instituto Colaborativo de Blockchain (ICOLAB), instituto sem fins lucrativos focado no Blockchain. Como resultado, será produzido um sistema interoperável de informação e comunicação que armazena dados no padrão OpenEHR, através de uma Blockchain privada, em que cada parceiro constituirá um nó da rede. Além disso, através do MinhaSaúdeDigital, será possível manter contato com os pacientes afetados por pandemias, para assistência e acompanhamento, gerando prognóstico e indicadores de saúde para apoiar o combate à COVID-19.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Alex Röehrs, Sandro Rigo, Rodolfo Stoffel Antunes, DA SILVA, VALTER FERREIRA, Gabriel de Oliveira Ramos, Sandra Marlene Heck, Juliana Nichterwitz Scherer.
2019 a AtualProjeto CAPES PRINT Internacionalização - Coordenador - Utilizando Internet das Coisas e Aprendizado de Máquina na Modelagem de uma Fábrica Inteligente no Conexto da Indústria 4.0
O presente tema de internacionalização vai explorar Internet das Coisas no âmbito de uma fábrica (indústria) inteligente, gerenciando diversos dispositivos que tenham chips com rádio frequência de maneira que: (i) os objetos aumentem e diminuem as suas interações com o servidor de forma adaptativa; (ii) os recursos no servidor trabalham de forma adaptativa, de modo que sejam ligados e desligados com elasticidade de recursos, ou seja, de acordo com a demanda vinda dos sensores e das aplicações IoT. A ideia é unir Internet das Coisas e computação verde, de modo que consigamos oferecer uma boa qualidade de serviço para as aplicações e diminuir o consumo energético para tal. Em adição, o projeto contempla as áreas de processamento de alto desempenho e inteligência artificial. A primeira, em particular, é pertinente para que sejam implementadas técnicas eficientes de balanceamento de carga e escalonamento. Ambas são pertinentes principalmente quando tem-se um sistema heterogêneo, tanto na parte da infraestrutura, quanto na parte da carga de trabalho. A Inteligência Artificial, por sua vez, é pertinente para que sejam otimizados processos na fábrica, com a ideia de reduzir custos, riscos e maximizar a satisfação do cliente quanto a qualidade de produtos e prazos de entrega.
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Jorge Luis Victoria Barbosa, Luiz Gonzaga da Silveira Júnior, Sandro Rigo, Amarolinda Zanela Klein, Cristiano André da Costa, Daniel Puffal.
2019 a AtualProjeto CAPES PRINT Internacionalização - Colaborador - Hospital do Futuro: O Uso da Internet das Coisas e do Aprendizado de Máquina em benefício da saúde das pessoas
As tecnologias da informação e comunicação têm o potencial de revolucionar a área de saúde, particularmente devido aos avanços na área dos sistemas distribuídos e da inteligência artificial. A combinação dessas áreas, pode permitir a coleta mais eficiente de sinais vitais e demais informações relacionadas com à saúde das pessoas, bem como possibilitar uma maior interação das pessoas com informações relacionadas ao seu bem-estar. Os dados de saúde coletados das pessoas, através da Internet das Coisas (IoT), podem ser processados por algoritmos inteligentes, baseados em aprendizado de máquina, gerando prognósticos e antecipando tratamentos, ações preventivas e reduzindo os riscos ao paciente. O projeto tem como base a parceria já estabelecidas entre a Universidade do Vale do Rio dos Sinos (UNISINOS) e a Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU), da Alemanha. No âmbito do projeto, são propostas diversas soluções que permitem melhorar a qualidade de vida dos pacientes, combinando conceitos como a Internet das Coisas e Inteligência Artificial, incluindo soluções baseadas no aprendizado de máquina.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Jorge Luis Victoria Barbosa, Luiz Gonzaga da Silveira Júnior, Sandro Rigo, Amarolinda Zanela Klein.
2019 a AtualProjeto com Empresa Dell - Colaborador - Um framework para serviços da Dell baseado em agentes conversacionais inteligentes
O projeto propõe o desenvolvimento de um framework baseado em agentes conversacionais inteligentes para serviços da Dell. A tecnologia buscará a redução do tempo de resposta e a qualificação dos serviços. O framework será baseado em chatbots, aplicando estratégias de Inteligência Artificial para prover interfaces computacionais qualificadas. O principal tema propulsor de inovação consiste na aplicação de Aprendizagem de Máquina no cenário proposto. Os principais resultados esperados são: (1) o domínio do conhecimento de temas estratégicos, principalmente, agentes conversacionais inteligentes e aprendizagem de máquina; (2) a especificação, implementação e avaliação do framework.
Integrantes: BARBOSA, JORGE LUIS VICTORIA (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Cristiano André da Costa, Rodolfo Stoffel Antunes, Rodrigo Bavaresco, Clauter Gatti, Elson Silva, Marcus Araujo.
2019 a AtualProjeto CNPq Bolsa de Produtividade em Pesquisa - Coordenador - ProBehavior: Gerenciamento de Padroões de Comportamento e da Elasticidade ProAtiva de Recursos em Aplicações Científicas
O presente projeto de pesquisa é interdisciplinar, sendo inserido no escopo da computação paralela e distribuída, em conjunto com demandas de alto desempenho provenientes do campo de aplicações cientí- ficas de diversas áreas do conhecimento. Em particular, num primeiro momento, o foco do projeto está concentrado em aplicações da biologia, dada a parceria institucional que há entre os Programas de Pós- Graduação de Computação Aplicada e Biologia da Unisinos. A ideia principal é que a pesquisa proponha algoritmos e uma nova arquitetura para executar programas científicos com altos requerimentos de CPU e E/S (Entrada/Saída) com o suporte de elasticidade em nuvem. Em particular, o proponente está observando o fato de como executar de forma mais rápida e com melhor aproveitamento de recursos computacionais. Quanto a elasticidade, ela é, sem dúvida, uma das características mais marcantes da computação em nuvem, sendo um diferencial desse tipo de sistema distribuído em relação a outros, como grades computacionais e peer-to-peer. Nesse contexto, a inteligência artificial é importante para a detecção de padrões de execução e tratamento da elasticidade proativa (de forma antecipada), portanto nunca deixando a aplicação executar de forma saturada quanto a utilização de recursos. Em inteligência artificial, serão abordados métodos su- pervisionados (K-NN, redes Baysianas, redes neurais, árvores de decisão e Suppoert Vector Mechine, entre outros) e não supervisionados (Mapas Auto-organizáveis, K-Means, algoritmos genéticos, entre outros) que atuam sobre séries temporais, trabalhando diretamente na detecção de anomalias e na antecipação de ações de reorganização de recursos. O presente projeto une esforços de dois Programas de Pós-Graduação da Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Computação Aplicada e Biologia, buscando benefícios e avanços: (i) na computação, com novos modelos, arquitetura e algoritmos de elasticidade em nuvem, mesclando vá- rias métricas e as modalidades vertical (redimensionamento de máquina virtual) e horizontal (instanciação e consolidação de máquinas virtuais); (ii) na biologia, possibilitando novos estudos genéticos de animais (entre eles, pragas agrícolas) em um tempo de realização aceitável. Por fim, os resultados do projeto serão publicados em artigos científicos e disponibilizadas na página Web do projeto
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador).
2018 a AtualProjeto com Empresa Dell - Colaborador - Um Framework para Serviços Ativados por Voz no escopo da Internet das Coisas
O projeto tem por objetivo investigar o uso de serviços ativados por voz no âmbito da Internet das Coisas (IoT). O projeto propõe o uso de algoritmos de aprendizado de máquina para fornecer serviços que permitem interação humana usando a linguagem natural. Um dos aspectos centrais da pesquisa são os conceitos relacionados com segurança, privacidade e o uso de assistentes virtuais. Como resultado, espera-se obter um framework que permita o desenvolvimento de componentes ativados por voz para produtos IoT e serviços específicos da Dell. Projeto em parceria com a Dell Computadores.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Jorge Luis Victoria Barbosa, Márcio Miguel Gomes, Allan de Barcelos Silva, Geert De Doncker, Gustavo Federizzi.
2018 a AtualProjeto com Empresa HT Micron Semicondutores - Coordenador - Intelligent Factory: Otimização do Custo Operacional de Fábricas para Microeletrônica via Internet das Coisas (IoT)
Manter uma sala para fabricação de semicondutores em operação tem um custo muito elevado. Somente o custo de operação do sistema de ar condicionado de uma sala limpa classe ISO 6 (classe 1000) chega a ser 50 vezes mais elevado do que o custo de operação de um sistema de ar condicionado para escritórios, por exemplo. Nesse contexto, o projeto tem foco em como será a conexão dos equipamentos e sensores de Internet das Coisas à internet de forma confiável e o uso de técnicas preditivas para eliminar paradas não programadas e reduzir os custos de operação e de manutenção. A ideia é desenvolver um sistema para monitorar remotamente variáveis críticas em equipamentos de produção e facilidades eletromecânicas de salas limpas para microeletrônica aplicando internet das coisas (Industrial Internet of Things ? IioT). Ainda, busca-se detectar variações ou mudanças de comportamento que possam indicar problemas de operação ou manutenção permitindo atuar preventivamente na correção dos mesmos evitando paradas e reduzindo os custos. Ainda, o projeto também contempla questões como consumo energético e tratamento da vibração de equipamentos. Por fim, o projeto também almeja formar mão de obra especializada em manutenção de equipamento e infraestrutura de salas limpas para microeletrônica e IoT.
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, Celso Peter, José Vicente Canto dos Santos, Gustavo Pessin, Cesar David Paredes Crovato, Paulo Ricardo da Silva Pereira, Rodrigo Ivan Goytia Mejia, Sandro Binsfeld Ferreira, Henrique Kuhn, Gabriel do Nascimento Silveira, Cinicius Jesus, Miromar José de Lima, Eduardo Trindade, Fernanda Schafer.
2017 a AtualProjeto FAPERGS Pesquisador Gaúcho - Coordenador - Combinando Elasticidade Multi-Métrica em Nuvem nas Modalidades Vertical e Horizontal para Análise de Genes e Redução de Pragas Agrícolas
O projeto de pesquisa é interdisciplinar, sendo inserido no escopo da computação paralela e distribuída, em conjunto com demandas de alto desempenho provenientes do campo da biologia. A ideia principal é que a pesquisa proponha algoritmos e uma nova arquitetura para executar programas de biologia com altos requerimentos de CPU e E/S (Entrada/Saída) com o suporte de elasticidade em nuvem. Em parti- cular, o proponente e a equipe técnica estão observando o fato de como executar de forma mais rápida e com melhor aproveitamento de recursos computacionais, problemas que dizem respeito a pragas agrícolas nas lavouras do estado do Rio Grande do Sul. Quanto a elasticidade, ela é, sem dúvida, uma das características mais marcantes da computação em nuvem, sendo um diferencial desse tipo de sistema distribuído em relação a outros, como grades computacionais e peer-to-peer. O presente projeto une esforços de dois Programas de Pós-Graduação da Universidade do Vale do Rio dos Sinos, Computação Aplicada e Biologia, buscando benefícios e avanços: (i) na computação, com novos modelos, arquitetura e algoritmos de elasticidade em nuvem, mesclando várias métricas e as modalidades vertical (redimensionamento de máquina virtual) e ho- rizontal (instanciação e consolidação de máquinas virtuais); (ii) na biologia, possibilitando novos estudos genéticos das pragas agrícolas em um tempo de realização aceitável. Por fim, os resultados do projeto se- rão publicados em artigos científicos e disponibilizados na página Web do projeto, podendo contribuir para melhores rendimentos em novas plantações no estado do Rio Grande do Sul.
Integrantes: Rodrigo da Rosa Righi (coordenador), Cristiano André da Costa, Vinícius Facco Rodrigues, Márcio Miguel Gomes, AUBIN, MATEUS RAUBACK, Victor Hugo Valiati, Mário Josias Müller, Guilherme Pinto Cauduro, Tiago Falcón Lopes.
2017 a AtualProjeto CNPq Universal - Colaborador - Quartos Hospitalares do Futuro: Um Modelo Ubíquo para Análise e Correlação de Sinais Vitais de Pacientes empregando Algoritmos Inteligentes
Hoje em dia percebe-se que em quartos hospitalares diversos dados relativos aos pacientes, incluindo os sinais vitais, são coletados manualmente ou de forma automática por equipamentos isolados. Muitos dados dos pacientes são armazenados em planilhas, não integradas ao registro eletrônico de saúde, e necessitando de profissionais alocados especificamente para esta tarefa. Além disso, particularmente no Brasil, devido a processos de licitação e a flutuações da economia, os dispositivos médicos encontrados em quartos hospitalares são heterogêneos, de diferentes fabricantes e com distintas formas de interconexão. Uma possível solução para superar essas limitações é a conexão dos dispositivos à Internet através de uma plataforma distribuída, tipicamente empregando computação em nuvem, que vem sendo chamada de Internet das Coisas. Nesse âmbito, esse projeto propõe a integração das diversas fontes de dados, coletadas em um quarto hospitalar, empregando um algoritmo inteligente que identifica e correlaciona os sinais vitais dos pacientes, detectando possíveis riscos à saúde e possibilitando tomada de ações. Um impacto esperado desse trabalho é relacionado com a eficiência, permitindo otimizar os recursos existentes, além de buscar minimizar o risco à saúde dos pacientes. A solução proposta baseia-se em uma combinação de hardware e software que permitirá integrar diversos dados de pacientes, internados em quartos hospitalares, através de uso de técnicas de aprendizado de máquina, computação em nuvem e computação ubíqua, na qual as tecnologias estão integradas com o ambiente real de forma transparente. Pareceiros: SAP Labs Latin America, Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg , Medical Valley Europäische Metropolregion Nürberg e Sistema de Saúde Mãe De Deus.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Alex Röehrs, Sandro Rigo, Denise Bandeira da Silva, Tobias Zobel, Dirk Riehle, Naira Kaieski.
2015 a AtualProjeto CNPq - Colaborador - uHospital: Modelo para Gerenciamento de Cuidados Ubíquos em Hospitais
A ineficiência do setor de saúde no Brasil pode ser reforçada pelo estágio atual do uso das Tecnologias da Informação e da Comunicação (TIC) por estabelecimentos da área. Um fator que colabora com essa afirmação é que apenas 1⁄4 desses estabelecimentos empregam registros médicos dos paciente integralmente de maneira eletrônica. Nesse âmbito, o presente projeto consiste em propor um modelo de gerenciamento de saúde para hospitais, denominado uHospital, que tem como foco central o prontuário eletrônico do paciente (Electronic Health Record EHR). Para tanto, o projeto se baseia no uso dos conceitos de computação móveis e ubíqua aplicados a área de saúde. Essas ideias têm recebido pela comunidade científica duas denominações: saúde ubíqua, monitoramento da saúde do paciente de qualquer lugar e a qualquer momento, e cuidados ubíquos, serviços convenientes aos pacientes que facilitam o diagnóstico clínico. Para fazer uso desses conceitos, o modelo propõe a criação de um prontuário eletrônico pessoal (Personal Health Record PHR), armazenando todas as informações relacionadas com a saúde da pessoa de forma individual, incluindo exames, diagnósticos e até mesmo dados inseridos pelo próprio paciente. Uma possibilidade nessa área, advinda da popularização dos dispositivos móveis e no crescimento do emprego de sensores corporais (wearable computing), é permitir às pessoas interagir com o seu PHR, a partir dos tablets e smartphones, combinando as informações armazenadas em seus prontuários eletrônicos com sinais vitais que vem sendo constantemente monitorados. Particularmente, o presente trabalho se propõe a explorar a ciência de situação (situation awareness) para combinar diversas informações do contexto do paciente, incluindo dados sendo continuamente monitorados, com informações já disponíveis no prontuário eletrônico. Para atingir esse objetivo, o uHospital emprega ontologias que serão construídas a partir de padrões internacionais e estabelecidos da área da saúde. Dessa maneira, o modelo proposto possibilita o gerenciamento dos cuidados ubíquos em hospitais, centrado em um PHR, permitindo a inferência de situações de risco dos pacientes.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, Jorge Luis Victoria Barbosa, Luiz Gonzaga da Silveira Júnior, kleinner Farias, Sandro Rigo, Fábio Leite Gastal, Eduardo Luiz Conceição Bermudez, Dinarte Alexandre Prietto Ballester, Elenara de Oliveira Ribas, Marcelo Paes.

Projetos de desenvolvimento em andamento

2018 a AtualProjeto CNPq - Colaborador - Bolsa de Produtividade do prof. Cristiano Costa - Um Modelo Interoperável e baseado em Blockchain para Prontuários Eletrônicos no âmbito do uHospital
Prontuários eletrônicos são registros digitais que armazenam o histórico de saúde das pessoas. Tipicamente esses registros contêm a visão parcial da relação de um paciente com determinada instituição de atenção à saúde, como clínicas, hospitais e laboratórios. Uma grande tendência na área é permitir uma visão integrada da saúde de uma pessoa, desde o seu nascimento, incluindo as relações com diferentes profissionais e instituições. Com o advento da Internet das Coisas, esse registro unificado poderia incluir também os dados obtidos de sensores ou wearables, complementando as informações armazenadas. Essa visão integrada da saúde de uma pessoa, muitas vezes chamado de prontuário eletrônico pessoal, traz diversos desafios, dentre os quais destacam-se o gerenciamento do grande volume de dados produzidos e a garantia da interoperabilidade com diferentes formatos e sistemas legados. Nesse âmbito, o presente projeto propõe uma arquitetura distribuída, baseada na tecnologia Blockchain, para permitir o acesso e armazenamento dos registros de saúde de maneira escalável e segura. Além disso, o projeto modela essas informações através de uma coleção de ontologias, baseado no padrão OpenEHR, permitindo a interoperabilidade semântica com diferentes prontuários eletrônicos. Para avaliar a eficácia do modelo proposto, será desenvolvido um protótipo, no qual serão empregados dados anônimos de pacientes reais do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. O projeto se insere no âmbito do uHospital, que emprega diversos conceitos da computação móvel e ubíqua no gerenciamento eficiente de saúde em hospitais.
Integrantes: Cristiano André da Costa (coordenador), Rodrigo da Rosa Righi, RIGO, SANDRO JOSÉ.
Veja todos os projetos no Currículo Lattes

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Analisando métodos e oportunidades em redes definidas por software (SDN) para otimizações de tráfego de dados
2017. REVISTA BRASILEIRA DE COMPUTAÇÃO APLICADA.
On providing on-the-fly resizing of the elasticity grain when executing HPC applications in the cloud
2017. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTATIONAL SCIENCE AND ENGINEERING.
Dynamic Virtual Communities based on Context-aware Computing and Spontaneous Social Network
2017. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS.
ElCity: an Elastic Multilevel Energy Saving Model for Smart Cities
2017. IEEE Transactions on Sustainable Computing.
MMEliot: Um Modelo para Internet das Coisas Explorando a Elasticidade da Computação em Nuvem
2017. REVISTA ELETRÔNICA ARGENTINA-BRASIL DE TECNOLOGIAS DA INFORMAÇÃO E DA COMUNICAÇÃO.
Brokel: Towards enabling multi-level cloud elasticity on publish/subscribe brokers
2017. International Journal of Distributed Sensor Networks.
An Analysis of Public Clouds Elasticity in the Execution of Scientific Applications: a Survey
2016. Journal of Grid Computing.
A model for learning objects adaptation in light of mobile and context-aware computing
2016. Personal and Ubiquitous Computing (Print).
A cyber-resilient architecture for critical security services
2016. Journal of Network and Computer Applications.
Using Computational Geometry to Improve Process Rescheduling on Round-Based Parallel Applications
2016. Scalable Computing. Practice and Experience.
Impact of Thresholds and Load Patterns when Executing HPC Applications with Cloud Elasticity
2016. CLEI Electronic Journal.
A food allergy risk detection model based on situation awareness
2016. Journal of Applied Computing Research.
Vulcanus 2.0: A Recommender System for Accessibility
2016. CLEI Electronic Journal.
Modelos de negócio para produtos e serviços baseados em internet das coisas: uma revisão da literatura e oportunidades de pesquisas futuras
2016. REGE. Revista de Gestão USP.
Cognitive radio in the context of internet of things using a novel future internet architecture called NovaGenesis
2016. Computers & Electrical Engineering.
Naming and name resolution in the future internet: Introducing the NovaGenesis approach
2016. Future Generation Computer Systems.
On analyzing poblems of distributed systems and current internet in front of the future internet architectures
2016. Revista Brasileira de Computação Aplicada.
Exploiting Data-Parallelism on Multicore and SMT Systems for Implementing the Fractal Image Compressing Problem
2016. Computer and Information Science.
AutoElastic: Automatic Resource Elasticity for High Performance Applications in the Cloud
2015. IEEE Transactions on Cloud Computing.

Trabalhos completos em congressos

Fuzzy time series for predicting phenological stages of apple trees
2021. SAC '21: The 36th ACM/SIGAPP Symposium on Applied Computing.
Um protótipo para geração de contratos inteligentes a partir da legislação fiscal e contábil vigente
2020. Digital - Innovation Tech Knowledge (ITK 2020).
Usando IoT e Conceitos de Elasticidade em Cloud para Análise de Recursos Humanos em Hospitais Inteligentes
2020. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde.
Um Modelo para Predição Individualizada da Deterioração da Saúde de Pacientes no âmbito da Internet das Coisas
2020. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde.
Análise comparativa da influência dos espaços de cores na segmentação multi-classe de Whole Slide Imaging do câncer de mama utilizando deep learning
2020. Anais Principais do Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde.
Performance and Cost Analysis between Elasticity Strategies over Pipeline-structured Applications
2019. 9th International Conference on Cloud Computing and Services Science.
An Architecture model for Personal Health Records with HL7 FHIR and Hyperledger Fabric
2019. 18th International Conference on WWW/Internet 2019.
Ontology-based Model for Interoperability between openEHR and HL7 Health Applications
2019. International Conference on Health Informatics and Medical Systems.
An Analysis of Machine Learning Classifiers in Breast Cancer Diagnosis
2019. 2019 XLV Latin American Computing Conference (CLEI).
Reducing Cost and Time-to-Market on Supporting Driver Assistance Systems to Avoid Rear-end Collisions in Vehicles Traffic
2019. 2019 IEEE International Conference on Computational Science and Engineering (CSE) and IEEE International Conference on Embedded and Ubiquitous Computing (EUC).
Modelo Baseado em Redes de Sensores Sem Fio Para Predição de Disfunções emCultivos Agrícolas
2018. X Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2018).
Cyber physical surveillance system for Internet of Vehicles
2018. 2018 IEEE 4th World Forum on Internet of Things (WFIoT).
Towards Combining Reactive and Proactive Cloud Elasticity on Running HPC Applications
2018. 3rd International Conference on Internet of Things, Big Data and Security.
A Proposal for Postpartum support based on Natural Language Generation Model
2018. 5th Annual Conf. on Computational Science & Computational Intelligence (CSCI'18).
DETAB: Modelo Colaborativo de Deteccão e Alerta de Buracos em Vias Pavimentadas
2018. X Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervaisva (SBCUP 2018).
UNIREC: AN ARCHITECTURE PROPOSAL FOR INTEGRATING DISTRIBUTED 167 ELECTRONIC HEALTH RECORDS USING BLOCKCHAIN
2018. WWW Internet 2018.
EXPLORING EXTENSIBILITY AND INTEROPERABILITY IN THE INTERNET OF 339 THINGS LANDSCAPE
2018. WWW Internet 2018.
Um Modelo de Predição de Mortalidade em Unidades de Terapia Intensiva Baseado em deep Learning
2018. 18o Simpósio Brasileiro de Computação Aplicada à Saúde (SBCAS 2018).
CHAVE: CONSOLIDATION WITH HIGH-AVAILABILITY ON VIRTUALIZED ENVIRONMENTS
2018. 37th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC 2018).
Um Middleware para Gerenciamento de Sensores de Saúde Corporais em Dispositivos Móveis
2017. IX Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP 2017).
EMA-Bench: Um Benchmark para a Avaliação de Mecanismos de Alocação Elástica de Memória
2017. XV Workshop em Clouds e Aplicações (WCGA 2017).
Uma Simulação de uma Cidade Inteligente Assistiva
2017. XLIX Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional (SBPO 2017).
An Early Warning Semantic-based Model for Emergency Departments
2017. 16th International Conference WWW/Internet 2017 (ICWI 2017).
Integration between Electronic Health Records Standards using Ontology and Rules
2017. 16th International Conference on WWW/Internet 2017.
A Study to Classify Hospital Acquired Complications Based on Electronic Health Record: the preprocessing phase
2017. 16th International Conference on WWW/Internet 2017 (ICWI 2017).
On exploring proactive cloud elasticity for internet of things demands
2017. 2017 XLIII Latin American Computer Conference (CLEI).
IDAC: A Sensor-based Model for Presence Control and Idleness Detection in Brazilian Companies
2016. Special Session on Recent Advancement in IoT, Big Data and Security.
Converging Future Internet, Things , and Big Data: A Specification Following NovaGenesis Model
2016. International Conference on Internet of Things and Big Data.
Análise do Consumo de Energia de um Cluster ARM Utilizando o Benchmark NAS
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Exploring cloud elasticity on developing an EPCGlobal-compliant middleware
2016. 2016 IEEE International Conference on RFID (RFID).
A computational Model for Accessibility in Smart Cities
2016. XII Brazilian Symposium on Information Systems (SBSI 2016).
Proposição de um Modelo de Consumo de Energia para Aplicações Elásticas em Nuvem
2016. XIV Workshop de Computação em Clouds e Aplicações (WCGA 2016).
Proposal of a network congestion-aware RFID model for online management of assets
2016. 2016 35th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC).
Usando a Elasticidade de Recursos em Nuvem para Aumentar o Desempenho de Aplicações Pipeline
2016. XV Workshop em Desempenho de Sistemas Computacionais e de Comunicação (WPERFORMANCE 2016).
Elastipipe: On Providing Cloud Elasticity for Pipeline-structured Applications
2016. 11th International Conference on P2P, Parallel, Grid, Cloud and Internet Computing (3PGCIC?2016).
A Ubiquitous Model for Heart Monitoring Based on Situation Awareness
2016. 15th INTERNATIONAL CONFERENCE WWW/INTERNET 2016 (ICWI 2016).
A Collaborative Situation-Aware Model to Support Information Exchange Among Medical Teams
2016. 15th INTERNATIONAL CONFERENCE WWW/INTERNET 2016 (ICWI 2016).
Towards a multilevel energy saving model for smart cities
2016. 2016 35th International Conference of the Chilean Computer Science Society (SCCC).
A Dynamic Personal Health Record With Semantic Interoperability Support
2016. 15th INTERNATIONAL CONFERENCE WWW/INTERNET 2016 (ICWI 2016).
Automatic clocking and idleness management in enterprise environments using wireless sensors
2016. 2016 XLII Latin American Computing Conference (CLEI).
Um modelo proativo de ações de times de resposta rápida baseado em análise preditiva
2016. 8º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP).
SelfElastic: Combinando Elasticidade Reativa e Proativa para Aplicações de Alto Desempenho
2016. XVII Simpósio em Sistemas Computacionais de Alto Desempenho (WSCAD 2016).
Elastic Management of Physical Spaces and Objects in Multi-Hospital Environments
2016. 2016 IEEE International Conference on Internet of Things (iThings) and IEEE Green Computing and Communications (GreenCom) and IEEE Cyber, Physical and Social Computing (CPSCom) and IEEE Smart Data (SmartData).
Um modelo ubíquo para retriagem de pacientes baseado na Internet das coisas
2016. 8º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP).
Um modelo de monitoramento de pacientes utilizando a ciência de situação
2016. 8º Simpósio Brasileiro de Computação Ubíqua e Pervasiva (SBCUP).
A proposal of knowledge base for applications in the scope of HIV/AIDS
2016. 2016 XLII Latin American Computing Conference (CLEI).

Resumos expandidos em congressos

Escalonador Heurístico para Fog Radio Access Networks
2017. 17a Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul.
AGANT: Proposta de um Modelo Ciente do Tráfego da Rede para Ambientes Inteligentes
2017. 17a Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul.
Paralelização do Algoritmo RETE usando Threads
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Proposta de balanceamento de carga no núcleo da rede com OpenFlow e SNMP
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Desempenho de Metaheurística Híbrida Paralela Aplicada ao Problema de Carregamento de Navios Porta-Contêineres
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Modelo de Elasticidade para Aplicações Pipeline em Nuvem Computacional
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Descoberta de números primos com threads e OpenCL usando CPU e GPU
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Correlacionando Modelos de Energia para Aplicações Paralelas em Nuvem
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Combinando Elasticidade Reativa e Preditiva para a Execução de Aplicações Paralelas Iterativas em Nuvem
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Abordagem para identificação dos fatores de maior impacto de aplicações MapReduce
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).
Proposição de uma Implementação Paralela para o Problema de Análise de Componentes Principais Recursiva
2016. XVI Escola Regional de Alto Desempenho do Estado do Rio Grande do Sul (ERAD/RS 2016).

Resumos em congressos

Managing Ubiquitous Healthcare in the Hospital of the Future: a proposal for the Brazilian health community
2015. International Society for Quality in Health Care (ISQUA 2015).
Aplicando migração de Processos em Aplicações BSP: Estudo de Caso Usando Decomposição LU
2010. 10a Escola Regional de Alto Desempenho.
MigBSP: Nova Abordagem para Reescalonamento de Processos em Aplicações BSP
2009. IX Escola Regional de Alto Desempenho.
Rebalanceamento de Carga em uma Aplicação BSP Usando as Métricas: Processamento, Comunicação e Memória
2008. VIII Escola Regional de Alto Desempenho.
Load Rebalancing in BSP Applications using Three Metrics:Computation, Communication and Memory
2008. 8th IEEE International Symposium on Cluster Computing and the Grid - Poster Section.

Veja todas as publicações no Currículo Lattes

Orientações em andamento

Mestrado

Lucas Micol Policarpo. Análise da Orquestração de containers Dockert para aumentar o desempenho de aplicações de Telecomunicações. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Guilherme Goldschmidt. Modelo utilizando semântica e ML para sistemas de prevenção de perda de dados (DLP). Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)

Doutorado

Manoel Pontes Gomes. Uso de Fog e Cloud Comuting para otimizar a buscar de informações no contexto de Indústria 4.0. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Emiliano Soares Monteiro. Uso de Blockchain para o gerenciamento eficiente de agrotóxicos. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Fausto Vanin. Analisando o Melor Modelo Blockchain para Suportar a COVID-19. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Gabriel Souto Fischer. Otimizando a alocação de médicos e enfermeiros em hospitais com técnicas de elasticidade em nuvem. Início: 2020. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Tiago Boechel. Análise do cancro em macieiras usando predição computacional. Início: 2019. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)
Márcio Miguel Gomes. Explorando a Elasticidade de Recursos de Forma Proativa em Eventos IoT Complexos. Início: 2017. Universidade do Vale do Rio dos Sinos (Orientador principal)

Veja todas as orientações no Currículo Lattes