Estudantes do PPGIa são Premiados no Seminário de Iniciação Científica da PUCPR

O XXIX Seminário de Iniciação Científica (SEMIC) da PUCPR foi realizado entre 26/10 e 28/10. Dois estudantes de iniciação científica orientados por professores do PPGIa foram premiados.
O estudante Pedro Horchulhack, orientado pelo professor Eduardo Viegas, ganhou o 1o lugar na categoria PIBIC - Ciências Exatas. O projeto do Pedro é intitulado “UMA ABORDAGEM BASEADA EM APRENDIZAGEM DE MÁQUINA PARA MONITORAMENTO DE SLA EM AMBIENTES DE ORQUESTRAÇÃO DE CONTAINERS”. O objetivo do projeto é prover uma abordagem baseada em aprendizagem de máquina para monitoramento da qualidade de serviço do provedor de nuvem computacional em ambientes de orquestração de containers, efetuando o monitoramento a partir do contexto do cliente. Desta maneira, o cliente é capaz de identificar desvios de níveis de serviço por parte do provedor de nuvem computacional, sem a necessidade de confiar nas métricas fornecidas pelo provedor, uma vez que o monitoramento é efetuado considerando apenas o contexto do cliente da nuvem.
O estudante Caio Raduy, orientado pelo professor Edson Scalabrin e coorientado pela doutoranda Denise Sato, ficou em 3º lugar na categoria PIBIC - Ciências Exatas - Votação Popular. O projeto chama-se “BENCHMARK DE ABORDAGENS PARA DETECÇÃO DE MUDANÇA DE CONCEITO EM PROCESSOS”. O projeto visou a realização de um estudo comparativo de ferramentas para detecção de mudanças de conceito em processos usando bases de dados sintéticas a partir de um protocolo de testes. Foram analisadas 3 ferramentas para detecção de mudanças de conceito disponíveis para testes: ProDrift plugin (Apromore) – contendo duas abordagens, Concept Drift plugin (ProM) e Visual Drift Detection (VDD), totalizando quatro abordagens. Foram realizados experimentos com diferentes parâmetros para identificar seu impacto na acurácia das mudanças detectadas. Foram realizados 673 testes com diferentes configurações das ferramentas aplicadas à duas bases de dados com diferentes tamanhos de logs e número de mudanças, que foram inseridas artificialmente. Resultados: A primeira base (5.000 mil casos) obteve resultados significativamente iguais para as quatro abordagens avaliadas de acordo com os testes estatísticos de Wilcoxon. Já a base com 1.000 casos obteve resultados significativamente melhores para o VDD.
Parabéns ao Pedro e ao Caio.