Grupo de Pesquisa e Desenvolvimento Tecnológico em Computação
O Grupo de Computação do CBPF tem como objetivo principal trabalhar em pesquisa, desenvolvimento tecnológico e aplicações nas seguintes áreas:
Também é objetivo do grupo participar da inovação tecnológica em colaboração com outras instituições de pesquisa e empresas. Além disso, o Grupo de Computação também é responsável por serviços técnicos e pelo treinamento especializado de recursos humanos em áreas interdisciplinares (como física e engenharia), promovendo o desenvolvimento de novos profissionais com habilidades inovadoras em tecnologia.
Instrumentação Científica: Desde sua fundação, o CBPF tem uma atividade forte e importante no desenvolvimento de instrumentos científicos. Esse desenvolvimento tem sido a base das atividades tecnológicas do Grupo de Computação do CBPF. A Instrumentação Científica desempenha um papel fundamental na pesquisa científica, representando um investimento crucial em equipamentos específicos que ampliam nossa capacidade de observar e medir fenômenos naturais. Essa busca incessante por avançar os limites do conhecimento científico envolve a constante expansão de nossa capacidade de observação e experimentação. Além disso, a Instrumentação Científica também se traduz no desenvolvimento de instrumentos e processos técnicos embasados na ciência, resultando na criação de técnicas avançadas e versáteis para observar ou medir fenômenos que, até então, eram inobserváveis ou imensuráveis. Esses avanços não apenas contribuem para o avanço da própria ciência, mas também atendem às demandas da indústria, impulsionando a inovação e o progresso tecnológico em diversas áreas.
Processamento de Sinais e Imagens: o grupo trabalha no desenvolvimento de técnicas de análise de imagens para aplicações em nanotecnologia e magnetismo, reconstrução otimizada de sinais em experimentos físicos, técnicas baseadas em novas teorias de física estatística, reconhecimento de padrões, transformações espaciais e métodos estatísticos. Um estudo intitulado "Segmentação de Imagens usando Entropia de Tsallis" publicado na revista Pattern Recognition Letters, Volume 25, Issue 9, em 2 de julho de 2004, tem sido uma referência fundamental na área de processamento de imagens. O artigo, escrito por M. Portes de Albuquerque et alia, introduziu um novo formalismo para segmentação de imagens baseado na teoria da informação: a entropia de Tsallis. Esse conceito, originalmente desenvolvido na mecânica estatística, introduziu o parâmetro "q" para sistemas físicos com interações de longo alcance, memórias de longo prazo e estruturas de tipo fractal. No contexto do processamento de imagens, a técnica de segmentação de imagens baseada em entropia é uma das mais eficientes. Até então, a entropia de Shannon, proveniente da teoria da informação, era amplamente utilizada, considerando o histograma de níveis de cinza da imagem como uma distribuição de probabilidade. No entanto, este artigo pioneiro propôs o uso da entropia de Tsallis como um formalismo geral para a teoria da informação, abrindo novas possibilidades para a segmentação de imagens. Os resultados apresentados no estudo destacaram a influência do parâmetro "q" no processo de segmentação, revelando a presença de informações não aditivas em algumas classes de imagens. Desde sua publicação, este artigo foi citado mais de 650 vezes, de acordo com o Google Scholar, demonstrando seu impacto duradouro na comunidade científica e sua contribuição para o avanço do campo de processamento de imagens.
Inteligência Artificial aplicada a Física: O grupo de pesquisa tem se destacado no campo da pesquisa científica com foco em inteligência artificial e aprendizado profundo (deep learning). Na área da astrofísica, o grupo sobressai pelo desenvolvimento de uma estratégia criada para abordar o desafio de identificar lentes gravitacionais fortes em dados astronômicos. Essas lentes representam objetos raros e complexos de analisar devido à sua baixa densidade no universo. Portanto, foram desenvolvidos algoritmos específicos para sua precisa identificação em grandes volumes de dados. O trabalho do grupo introduziu o uso do aprendizado profundo (deep learning) e descreveu a metodologia para conceber um algoritmo altamente eficiente, com destaque para a escolha de uma arquitetura adequada e otimização. Os modelos resultantes foram disponibilizados para a comunidade científica, facilitando sua adaptação a diferentes conjuntos de dados e instrumentos em futuras pesquisas astronômicas. Esse trabalho contribui para aprimorar a eficiência e precisão das análises de lentes gravitacionais fortes, graças à aplicação de técnicas de aprendizado profundo. Essas pesquisas científicas também têm sido aplicadas em diversas áreas, incluindo a indústria de óleo e gás, para a identificação de geometrias complexas de sal em subsuperfícies e litologias em imagens de lâminas petrográficas de carbonatos em reservatórios do pré-sal brasileiro. Além disso, o grupo desenvolveu algoritmos computacionais avançados para a detecção automática de fraturas em registros de imagens de poços de petróleo, contribuindo significativamente para a indústria de exploração e produção. Sua abordagem inovadora incluiu o uso de redes neurais convolucionais profundas para a identificação de fácies litológicas em registros de poços de petróleo, demonstrando sua capacidade de aplicar técnicas de aprendizado profundo em ambientes desafiadores. Os estudos publicados pelo grupo receberam reconhecimento internacional, com muitas citações em revistas científicas de renome, consolidando assim a relevância e o impacto de suas pesquisas na comunidade científica.
Computação de Alto Desempenho para Ciência: O Grupo do CBPF é responsável pelo Datacenter para Ciência do RJ, conhecido como "Rio Science Datacenter (RSDC)". Trata-se de uma infraestrutura de tecnologia da informação e comunicação avançada voltada para o desenvolvimento científico e tecnológico do Estado do Rio de Janeiro e do país como um todo. O objetivo principal do RSDC é atender às demandas do CBPF e de outras instituições acadêmicas, governamentais ou empresas envolvidas em pesquisa e desenvolvimento, oferecendo armazenamento de grande volume de dados, processamento de alto desempenho e comunicação eficiente de dados. Além disso, o RSDC abriga o Ponto de Presença da RNP no Rio de Janeiro (POP-RJ). Para apoiar a análise de dados científicos por meio de inteligência artificial, o grupo desenvolveu o "scimind", uma tecnologia computacional inovadora que disponibiliza um supercomputador dedicado às necessidades de IA para a instituição e seus colaboradores. O principal objetivo desse projeto é fabricar um computador de alto desempenho refrigerado a líquido, tanto para CPU quanto para GPU, com baixo consumo de energia e mínimo ruído. Esse poder de processamento é aplicado em diversas áreas do conhecimento, incluindo pesquisa científica, reconhecimento de padrões, processamento de sinais e imagens, álgebra linear, análise estatística, reconstruções 3D, modelagem financeira, exploração de óleo e gás, entre outras. O scimind utiliza a tecnologia de várias GPUs conectadas e refrigeradas a líquido e seu projeto e design vêm sendo desenvolvidos desde 2017 por engenheiros do Grupo de P&D do CBPF, em parceria com a Petrobras. Este projeto realiza pesquisas em novas tecnologias relacionadas ao processamento de imagens, inteligência artificial, simulações de propriedades físicas de rochas e integração e análise de dados em múltiplas escalas. O CBPF mantém um Laboratório de Inteligência Artificial com modernos sciminds em seu sistema de computação de alto desempenho com GPUs, destinados a fins científicos.
FIGURA: Laboratório de Inteligência Artificial do CBPF e o supercomputador scimind que utiliza a tecnologia de várias GPUs conectadas entre si e refrigeradas a líquido, desenvolvido em um projeto de parceria de P&D com a Petrobras.
Sistemas Avançados de Rede de Comunicação de Dados: O grupo do CBPF desempenha um papel fundamental na Coordenação de Engenharia e Operações da Rede-Rio, que oferece conectividade de alta velocidade à comunidade acadêmica, científica, tecnológica e governamental do Estado do Rio de Janeiro. A Rede-Rio é um projeto especial da FAPERJ, destinado a fornecer conectividade à Internet para instituições acadêmicas e científicas no Estado do Rio de Janeiro. Do ponto de vista técnico e operacional, a Rede-Rio é composta por várias redes físicas que interligam as redes locais (LANs) das instituições associadas por meio de roteadores e switches. Dentro da organização da Rede-Rio, a Coordenação de Engenharia e Operações (CEO) é responsável por garantir o funcionamento dessas conexões e dos serviços oferecidos. A CEO mantém um conjunto de estações de trabalho operando 24 horas por dia, executando programas de gerenciamento desenvolvidos para detectar uma ampla gama de problemas por meio de monitoramento contínuo dos enlaces de comunicação de dados. A infraestrutura utiliza os protocolos IPv4 e IPv6 sobre a rede Gigabit Ethernet (GbEth) por meio de roteadores Cisco, que trocam tabelas de rotas dentro do mesmo Sistema Autônomo (AS - 2715), bem como com AS vizinhos para o tráfego nacional e internacional. O principal objetivo da CEO é preparar a infraestrutura e os serviços da Rede-Rio para atender às necessidades das instituições de ensino e pesquisa afiliadas à Rede Rio. Além disso, o grupo também desempenha um papel importante na Coordenação Técnica do Projeto Redecomep-Rio, em parceria com a RNP. Essa infraestrutura de comunicação do Estado é dedicada a atividades de pesquisa, desenvolvimento e inovação, tendo o CBPF como um dos principais pontos de concentração do tráfego da Internet para essa comunidade. Essa iniciativa envolve colaborações com parceiros como a FAPERJ, RNP, LNCC, Prefeitura do Rio, Supervia Trens Urbanos, Metrô-Rio, Light, LAMSA e o Comitê Gestor da Internet no Brasil (IX.Br).
FIGURA: Diagrama da Rede-Rio. O grupo do CBPF é o responsável pela Coordenação de Engenharia e Operações.
Inovação Tecnológica: O grupo do CBPF coordena o Arranjo NIT-Rio, um dos cinco Núcleos de Inovação Tecnológica das Unidades de Pesquisas do MCTI, que tem como missão aplicar a Lei de Inovação em nove Unidades de Pesquisas do MCTI localizadas no Rio de Janeiro, Espírito Santo e Brasília: CBPF, CETEM, IMPA, INMA, INT, LNCC, ON, MAST e IBICT. O Arranjo NIT-Rio visa promover a integração das áreas de inovação dessas UPs, compartilhando experiências e coordenando atividades relacionadas a Propriedade Intelectual e Transferência de Tecnologia por meio do site www.nitrio.org.br. O NIT-Rio realiza depósitos de propriedade intelectual junto ao INPI, acompanhando os processos e mantendo os ativos protegidos. Além disso, promove o Programa de Empreendedorismo para Jovens Cientistas, preparando cientistas para empreenderem em alta tecnologia por meio de treinamentos, workshops e oficinas de negócios. Em 2022, o NIT-Rio organizou a 4ª Oficina de Instrumentação e Inovação (O2I) - Science Deep Tech and Innovation no CBPF, destacando pesquisas atuais e oportunidades para a próxima onda de inovação baseada na ciência. Por fim, o NIT-Rio está estruturando um ambiente de inovação no CBPF com o apoio do EDITAL FAPERJ Nº 24/2021 – Programa de Apoio a Ações Integradas de Inovação em Instituições de Ciência e Tecnologia Fluminenses, Projeto “ESTRUTURAÇÃO DE AMBIENTE COLABORATIVO PARA INOVAÇÃO E EMPREENDEDORISMO PARA A CIÊNCIA NO CBPF”.