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Grandes Desafios da Pesquisa em Computação no Brasil – 2006 – 2016 – Resumo e Questões

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2012

Grandes Desafios da Pesquisa em
Computação no Brasil – 2006 – 2016

O grande avanço da tecnologia computacional revolucionou a pesquisa científica, sendo reconhecida atualmente como o “terceiro pilar” a sustentar tal pesquisa, junto com os pilares da teoria e da experimentação.
Umseminário de grandes desafios de pesquisa não é um evento científico tradicional. Seu objetivo não é apresentar resultados de pesquisas em andamento, mas sim definir questões de pesquisa que serão importantes para a ciência e para o país no longo prazo.
Grandes Desafios envolvem questões associadas a “problemas centrais” que não podem ser resolvidas por pesquisas que objetivamresultados de curto-prazo. São necessários múltiplos enfoques para atacar grandes desafios, e estes deverão ser pesquisados dentro de um horizonte de longo prazo.

Na área da Computação, existem duas iniciativas para definir os Grandes Desafios em Pesquisa em Computação, as “Grand Research Challenges in Computing”, uma nos EUA e outra na Inglaterra. Nos Estados Unidos, a iniciativa apoiada peloNational Science Foundation em 2002 resultou na formulação dos seguintes desafios: Systems you can count on, A teacher for every learner, 911.net(ubiquitous information systems), Augmented cognition e Conquering complexity.
Na Inglaterra a UK Computing Research Committee e a British Computer Society produziram a seguinte lista de desafios em 2005: In Vivo – In Silico, UbiquitousComputing: experience, design and science, Memories of Life, The Architecture of Brain and Mind, Dependable Systems Evolution e Journeys in Nonclassical Computation.

A SBC e os Grandes Desafios da Computação no Brasil: 2006-2016

Os Grandes Desafios da Computação no Brasil, foi organizado pela Sociedade Brasileira de Computação, e o objetivo foi gerar um conjunto de cinco GrandesDesafios para a Computação no Brasil:
1. Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos;
2. Modelagem computacional de sistemas complexos artificiais, naturais e sócio-culturais e da interação homem-natureza;
3. Impactos para a área da computação da transição do silício para novas tecnologias;
4. Acesso participativo e universal do cidadãobrasileiro ao conhecimento;
5. Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escaláveis, persistentes e ubíquos.
A modelagem matemática de fenômenos se baseia em princípios básicos, em que a resolução das equações é o principal complicador. Já a modelagem computacional envolve um grande conjunto de algoritmos e técnicas de simulação, manipulação de dados,mineração de dados, dentre outros, em que o modelo é um dos produtos da própria pesquisa, sendo interpretado como um processo computacional que filtra, transforma, aglutina e gera dados.
A complexidade deste tipo de pesquisa aumenta à medida que crescem o volume de dados e/ou os parâmetros a serem considerados. Sistemas de busca na Web, como o Google, demandam algumas centenas de milhares de
computadorestrabalhando simultaneamente para conseguir responder a todas as consultas em um tempo aceitável, gerando assim demanda de pesquisa em simulação do desempenho de redes.
A complexidade de plataformas paralelas e de sistemas altamente distribuídos está crescendo cada vez mais. Sistemas paralelos futuros terão centenas de milhares de processadores trabalhando em conjunto. Desta forma, um desafioassociado é o desenvolvimento de software que seja escalável neste nível e que aproveite ao máximo a arquitetura disponível para garantir o nível de concorrência adequado. Adicionalmente, a maioria dos equipamentos para aplicações embarcadas e pervasivas será movida a bateria. A capacidade dessas não tem aumentado de maneira exponencial, provocando um gargalo na energia que pode ser consumida....
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