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Ciência e Engenharia dos Computadores
Sobre o Domínio
<p>Neste domínio, reunimos várias competências que nos permitem desenvolver soluções digitais inteligentes, escaláveis e centradas no utilizador, que respondem a desafios complexos em diversos setores. Algumas dessas competências incluem:</p>
Interação humano-máquina
Engenharia de Software
Ciência de Dados
Sistemas Paralelos e Distribuídos
Desafios
<p>O domínio científico de Engenharia Informática e de Computadores visa abordar os diversos desafios da era da transformação digital. O nosso objetivo passa por estudar a complexidade, a escalabilidade e as exigências de desempenho dos sistemas modernos de computação e <i>software</i>, com vista a garantir a sua fiabilidade, segurança e sustentabilidade. Nesse sentido, os nossos desafios de investigação neste domínio são:</p>
Principais realizações
<p>Neste domínio, reunimos várias competências que nos permitem desenvolver soluções digitais inteligentes, escaláveis e centradas no utilizador, que respondem a desafios complexos em diversos setores. Algumas dessas competências incluem:</p>
Criptografia pós-quântica com garantias formais
<p>Somos cofundadores da Formosa Crypto, empresa dedicada ao desenvolvimento de ferramentas de verificação formal para criptografia, como o EasyCrypt e a linguagem Jasmin. Participámos na verificação formal dos três algoritmos propostos nos novos standards pós-quânticos do NIST e identificámos vulnerabilidades corrigíveis. Também contribuímos para a implementação verificada em <i>assembly</i> do algoritmo ML-KEM (Publicações: <a href="https://ia.cr/2023/408" target="_blank">aqui</a>, <a href="https://ia.cr/2023/246" target="_blank">aqui</a> e <a href="https://ia.cr/2023/215" target="_blank">aqui</a>).</p>
Sistemas de armazenamento de nova geração
<p>Redefinimos os princípios operacionais dos sistemas de armazenamento para os tornar mais eficientes em ambientes de computação intensiva e <i>cloud</i>. As nossas soluções facilitam otimizações complexas, qualidade de serviço e aumentam o desempenho em tarefas exigentes, como o treino de modelos de IA. Centros de computação como TACC, AIST e MACC já manifestaram interesse em integrar os nossos avanços. Mais informação <a href="https://dl.acm.org/doi/10.1145/3385896" target="_blank">aqui</a>, <a href="http://www.usenix.org/conference/fast22" target="_blank">aqui</a>, <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/10171504" target="_blank">aqui</a> e <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9826112" target="_blank">aqui</a>.</p>
Descoberta de padrões em redes complexas
<p>Com mais de uma década de investigação teórica e prática, desenvolvemos algoritmos escaláveis para descobrir padrões em redes complexas. Criámos uma taxonomia abrangente e expandimos os conceitos para redes com direccionalidade, pesos, cores, informação temporal e espacial, e interações de ordem superior, como hipergrafos. Saiba mais <a href="https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0205497" target="_blank">aqui</a>, <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-030-40943-2_1" target="_blank">aqui</a> e <a href="https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-031-21131-7_44" target="_blank">aqui</a>.</p>
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