Sobre o Lasid
O Laboratório de Sistemas Digitais (LASID) foi oficialmente criado através da Resolução nº 796/2011-CONSU, de 27 de junho de 2011, e é associado ao curso de graduiação e ao programa de pós-graduação em Ciência da Computação da UECE.
O LASID realiza pesquisa de sistemas digitais distribuídos tais como IoT, computação em nuvens e computação de alto desempenho (HPC). O LASID possui um cluster de 8 servidores Dell e Lenovo para testar e validar os experimentos. Também é investigado metodologias e arquiteturas de sistemas de processamento de alto desempenho em plataformas de computação em nuvens de forma coordenada e gerenciada para melhor eficácia e menor custo. Recentemente tem desenvolvido pesquisa em processamento de Big Data e Deep Learning usando Spark/Tensorflow em ambiente distribuído no modelo Federated Learning.
O LASID é coordenado pelo Prof. Marcial P Fernandez, conta com vários professores colaboradores na área de Ciência de Dados, Inteligência Artifical e Engenharia de Software, alunos de mestrado e doutorado do PPGCC/UECE e alunos do curso de Bacharel em Ciência da Computação na UECE.
Pesquisa
O LASID tem como objetivo principal pesquisar, implantar e testar novas arquiteturas de computação de alto desempenho para processar e analisar grande volume de dados. O laboratório possui um cluster com 8 servidores para realizar processamento e armazenar grande volume de dados. A plataforma coordena a distribuição de processamento e agrega o resultado mediante desenvolvimento de novos softwares ou adaptação de softwares existentes para aproveitar de forma eficiente todos os recursos disponíveis. Também é investigado metodologias e arquiteturas de sistemas de processamento de alto desempenho em plataformas de computação em nuvens para obter melhor eficácia e um menor custo.
- Pesquisa de algoritmos e protocolos de computação distribuída
- Pesquisa de plataformas de computação de alto desempenho (HPC)
- Pesquisa de frameworks de Federated Learning (aprendizagem federada)
- pesquisa e desenvolvimento de aprendizado de máquina automatizado (AutoML) distribuído
- Pesquisa e desenvolvimento de aplicações científicas de alto desempenho em nuvens
- Pesquisa de arquitetura e avaliação de segurança em redes e aplicações
- Sistemas de Internet das Coisas (IoT) e processamento dos dados