O bolsista será responsável pela aplicação de conhecimentos de Bioinformática de maneira a executar a manutenção do GLAPD (Genome based LAMP primer designer) junto ao servidor virtual, bem como pelo desenho dos primers específicos para reações de LAMP. Esses primers terão como objetivo a amplificação, com especificidade e sensibilidade, dos principais BSMs (Beer Spoilage Microrganisms), a saber, bactérias dos gêneros Pectinatus e Magasphaera, bem como leveduras Zygosaccharomyces spp. e Saccharomyces cereviseae var. diastaticus. Além disso, deverão ser desenvolvidos, também, conjuntos de primers capazes de amplificar os principais genes hor (denominados horA e horC), uma vez que sua presençano interior de LABs (Lactic Acid Bacteria) parece estar associada à sua resistência aos componentes microbicidas do lúpulo, apresentando-se como a grande preocupação das cervejarias no que diz respeito a contaminação da cerveja.

Este treinamento técnico com bolsa TT1 abrangerá o apoio geral a atividades de produção de elementos constituintes da apresentação da pesquisa e seus produtos, sobretudo os destinados à gestão pública, tais como notas técnicas, imagens, gráficos, tabelas, apresentações de slides, além de apoio nas reuniões, dinâmicas participativas e estudos de campo, incluindo registros fotográficos e de vídeo e auxílio com eventuais levantamentos e medições, com orientação dos pesquisadores. O bolsista trabalhará com editor de texto, apresentações e software para elaboração de esquemas, gráficos, imagens ilustrativas. Dessa forma, o "Bolsista TT1" contribuirá diretamente para consecução das partes planejadas no projeto de pesquisa (Partes A, B, C, D e E), ao mesmo tempo em que será capacitado para atuar em sínteses e formatação de produtos da pesquisa e em atividades práticas com a equipe da Universidade e também da Instituição Parceira (Secretaria Municipal de Urbanismo e Licenciamento)

Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), também conhecidos como drones, são aeronaves que operam sem a presença de um piloto a bordo, podendo voar de forma autônoma ou serem controlados remotamente. Esses dispositivos têm ganhado uma popularidade crescente em uma ampla gama de aplicações, incluindo mapeamento, monitoramento de áreas de difícil acesso, entrega de mercadorias, inspeções industriais e operações de busca e salvamento. A autonomia dos VANTs é impulsionada não apenas por tecnologias de voo autônomo, mas também por sistemas de comunicação robustos, que permitem interações com estações de base, controladores de tráfego aéreo, computadores, dispositivos e até mesmo outros VANTs. No entanto, o aumento no uso desses dispositivos também levou a um aumento significativo nos ataques cibernéticos direcionados aos VANTs. Ataques cibernéticos direcionados a VANTs podem envolver a interrupção do controle, manipulação de informações ou até mesmo o sequestro do veículo. Entre os diversos tipos de ataques, o GPS Spoofing é particularmente preocupante. Nesse tipo de ataque, o sinal de GPS recebido pelo VANT é falsificado, levando-o a seguir comandos incorretos e comprometendo sua precisão de localização. Este trabalho propõe uma abordagem prática para avaliar e mitigar ataques sofisticados ao sistema GPS em VANTs, com foco especial no GPS Spoofing. O objetivo é desenvolver técnicas avançadas de detecção e prevenção para combater esses ataques de forma eficaz, considerando aspectos de limitações físicas. Além disso, este projeto também prevê a investigação de abordagens de mitigação, como a utilização de técnicas de autenticação e criptografia para fortalecer a integridade do sinal de GPS recebido pelos VANTs. A implementação prática dessas técnicas irá ajudar a minimizar os efeitos de ataques sofisticados e garantir a segurança e a confiabilidade das operações de VANTs em diferentes contextos.

Os objetivos da presente proposta envolvem o estudo de diferentes aspectos do metabolismo dos aminoácidos em Trypanosoma cruzi e, eventualmente, em Trypanosoma brucei e Leishmania amazonensis. Para isso, estamos gerando uma relevante quantidade de linhagens knockout totais ou parciais, linhagens com mutações pontuais, superexpressoras, e com genes marcados com diferentes etiquetas (tags) mediante a técnica de CRISPR/Cas9. Além disso, estamos inserindo em T. brucei vias metabólicas completas existentes em T. cruzi e não em T. brucei, o que nos está permitindo incursionar em uma área da biologia no estado da arte: a Biologia Sintética. Estas ferramentas têm se mostrado potentes para o estudo da biologia dos parasitas e da relação entre o metabolismo e os ambientes nos quais o parasita desenvolve seu ciclo de vida. Previsivelmente, a geração destas linhagens está produzindo um aumento na complexidade das atividades relativas à caracterização genotípica, cultura e preservação de parasitas in vitro. Os estudos que requerem o manejo organizado de uma grande variedade destas linhagens, por sua vez, representam um desafio aos seus executores. Além disso, os trabalhos em grande escala de geração de mutantes que estamos desenvolvendo exigem uma gestão aprimorada, utilizando bases de dados e descritores adequados. Para garantir o bom funcionamento do projeto e das condições adequadas de preservação das linhagens obtidas durante o projeto, o envolvimento de uma equipe técnica treinada é fundamental

O técnico será responsável pelo tratamento dos dados de todos os instrumentos/modelos relacionados a esta proposta. Do lado observacional, isso inclui o radar de nuvem, radar de perfil de vento, radar de banda X, disdrômetros, ceilômetro, lidar e radiossondas. Do lado da modelagem, isso incluirá simulações processadas dos modelos DALES e RAMS. O técnico irá organizar os conjuntos de dados de forma intuitiva, produzir relatórios de medições faltantes e aplicar filtros para melhorar a qualidade dos dados. O objetivo é ter uma base de dados abrangente com as medições/simulações prontas para uso interno e públicona pesquisa, com todos os metadados e identificadores de objetos digitais incorporados. Isso deve ser feito em tempo hábil, exigindo um técnico focado exclusivamente nesta questão.

Este plano de trabalho descreve as atividades de bolsista nível TT5 no apoio ao projeto "Pesquisa da pesquisa para um mundo melhor". O objetivo geral do projeto é identificar, desenvolver e empregar abordagens, metodologias e indicadores que gerem evidências sobre como a pesquisa nas principais áreas do conhecimento pode ser melhor planejada, financiada, avaliada e comunicada, de forma a gerar mais e maiores impactos positivos para a sociedade. Uma das frentes do projeto visa desenvolver métodos e indicadores para avaliar resultados e impactos da mobilidade e cooperação nacional e internacional na trajetória e desempenho profissional de acadêmicos e pesquisadores. Para isso será necessário realizar revisão sistemática de literatura para guiar a análise das questões de pesquisa relacionadas à mobilidade internacional durante o pós-doutorado.Nos 6 meses previstos de atuação, o bolsista TT5 deverá cumprir os seguintes objetivos:ÏRedação do paper com a revisão sistemática de literatura sobre efeitos da mobilidade na produção científica, criação de redes de cooperação, financiamento de pesquisas, progressão na carreira, posição ocupacional, desigualdade racial e de gênero, mobilidade acadêmica no contexto centro-periferia/norte-sul, entre outros;ÏPapers com os resultados das análises sobre os impactos da mobilidade internacional durante o pós-doutorado na trajetória acadêmicas das mulheres.

Sistemas de diagnóstico assistido por computador (Computer-Aided Diagnosis - CAD systems) utilizam técnicas de Processamento Digital de Imagens e Inteligência Artificial, com o objetivo de melhorar a acurácia dos exames médicos. Em grande medida, os sistemas CAD desenvolvidos no ambiente acadêmico consistem em software com fins experimentais, isto é, os parâmetros de qualidade enfatizam a eficiência dos algoritmos desenvolvidos em detrimento da usabilidade para o usuário final. Neste sentido podemos destacar i) sistemas operam em modo de linha de comando, paradigma pouco familiar a usuários da área médica de modo geral e ii) sistemas que para serem instalados requerem intricadas redes de dependências de software, as quais, em geral, demandam conhecimentos de sistemas operacionais e bibliotecas de software, também pouco familiares para profissionais de saúde. Apesar do enorme potencial dos sistemas CAD, a combinação dos fatores descritos acima dificulta a extensão dessas tecnologias para os efetivos usuários finais na comunidade médica. Portanto, o objetivo geral deste projeto é facilitar o acesso aos profissionais e instituições de saúde (radiologistas, clínicas, unidades, hospitais etc.) aos algoritmos, métodos e sistemas que serão desenvolvidos durante o projeto FAPESP de predição da conversão de casos de comprometimento cognitivo leve (CCL) para a doença de Alzheimer (DA). Para isso propõe-se o desenvolvimento de uma arquitetura baseada em componentes de software para encapsular e publicar diferentes métodos e sistemas como microsserviços Web. A arquitetura será concebida como uma plataforma de computação em nuvem, permitindo o acesso via Web aos componentes desenvolvidos, por meio de uma infraestrutura computacional mantida pelo grupo de pesquisa. Além disso, a plataforma deverá prover um conjunto de interfaces para permitir aos profissionais de saúde acessarem os diferentes métodos e sistemas desenvolvidos remotamente via navegadores Web e/ou dispositivos móveis.

Este projeto visa estudar tanto empírica como teoricamente o efeito do capital humano dos managers sobre a PTF da firma e como essa relação interage com estrutura de produção da economia de modo a determinar a PFT agregada.Empiricamente, o objetivo é cruzar as bases de dados da RAIS e da PIA para produzir estimativas de produtividade total dos fatores ao nível das firmas. Em seguida, estima-se o efeito do capital humano dos managers sobre a PTF da firma. Considera-se várias especificações de forma a se controlar para diferentes características dos managers. Teoricamente, o objetivo é desenvolver um modelo multi-setorial de equilíbrio geral com escolha ocupacional endógena para quantificar a importância do canal proposto acima e estudar quanto das diferenças de renda per capita entre Brasil e Estados Unidos pode ser explicadas por diferenças no nível e na distribuição do capital humano do empreendedores.

Essa proposta de bolsa de treinamento técnico permitirá ao candidato realizar o processamento de amostras biológicas coletadas de bovinos de corte que serão destinadas à análise metabolômica. Serão atribuições do candidato: coleta das amostras, extração dos metabólitos, aquisição dos espectros utilizando a ressonância magnética nuclear (1H-NMR) e processamento dos mesmos pelos softwares Chenomx e MestreNova (programas adquiridos com verba FAPESP: 2018/09800-3 e 2020/08845-3), análise estatística que inclui ferramentas uni/multivariadas e bioinformática. Com os resultados obtidos, o candidato auxiliará na interpretação e discussão dos dados e escrita de relatório, resumos e artigos.

As redes ópticas passivas (PON) são uma solução de rede de acesso de baixo custo para fornecer serviços de banda larga. Essas redes geram grande quantidade de dados, os quais são relevantes para o gerenciamento dos recursos. Nessa perspectiva, mecanismos de aprendizado de máquina estão ganhando popularidade como uma ferramenta para extrair informações significativas desses dados, levando a um planejamento, monitoramento e controle da rede mais adequados. No entanto, a implementação dos mecanismos de aprendizado de máquina tradicionais geram problemas com a confidencialidade e proteção dos dados. O aprendizado de máquina federado é uma forma de lidar com as restrições impostas pela legislação de proteção e privacidade de dados, pois permite o processamento dos dados distribuídos e não divulga os dados privados dos clientes. No aprendizado federado, os clientes treinam o modelo localmente usando um conjunto de dados privado e os parâmetros desses modelos locais são enviados para um servidor central. Porém, esse tipo de processamento tem diversos desafios para as redes de comunicação, uma vez que os clientes podem produzir tráfego com rajadas altamente variáveis. Além disso, o aprendizado federado tem requisitos de atrasos de comunicação muito estritos para o envio dos parâmetros locais entre clientes e o servidor central. Esse tipo de aprendizado também pode exigir um grande número de rodadas de treinamento para produzir modelos precisos e requer mecanismos eficientes de alocação de recursos para atender os requisitos. Nesse sentido, este projeto propõe desenvolver novas soluções para o Problema de Alocação de Recursos em Redes Ópticas Passivas com o objetivo de atender a Qualidade de Serviço de diversas aplicações de aprendizado federado. Baseado em diversos parâmetros dos modelos federados, como por exemplo: número de clientes, tamanho do modelo e tempo de sincronização, este trabalho desenvolverá soluções para o escalonamento de pacotes e alocação de recursos que tragam suporte para aplicações de aprendizado federado nas redes PON. Durante o desenvolvimento desse projeto, espera-se estender o simulador EPONSim e prestar assistência a suas novas funcionalidades que permitam a integração e avaliação de desempenho do aprendizado federado sobre as redes PON.