Professor titular da UNICAMP, graduação em Engenharia Elétrica (1976) e mestrado em Informática (1979), ambos pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, doutorado em Computer Science - University of Waterloo (1985), posdoutorado no INRIA, Franca (1990) e livre docencia em Bancos de Dados (UNICAMP, 1992). Membro da Cooordenação de Área de Ciência e Engenharia de Computação da FAPESP (2004-2014), da Coordenação Adjunta da FAPESP, para o programa eScience e Data Science (2014-) e do Comitê Assessor de Computação do CNPq (2013-2016). Foi coordenadora do Comitê Assessor de Computação do CNPq (2001-2002); na CAPES, foi vice-coordenadora do Comitê de Computação (1998-2000), e membro do mesmo Comite (2008-2010). Desenvolve pesquisas em gerenciamento de dados científicos, em particular desafios associados à heterogeneidade, volume e complexidade desses dados, para vários tipos de aplicações multidisciplinares do mundo real, em particular em biodiversidade e planejamento agro-ambiental. Foi presidente da Sociedade Brasileira de Computacao (2003-2007). Recebeu o premio Newton Faller (SBC) , o premio Change Agent (ACM e Anita Borg Institute) e por 4 vezes o Premio de Excelencia Academica Zeferino Vaz (UNICAMP - 1997, 2001, 2009 e 2021). Em 2007, outorgada Doctor Honoris Causa pela Universidad Antenor Orrego, Trujillo, Peru e em 2008 admitida na Ordem Nacional do Mérito Científico, como comendadora. Em 2012, tornou-se ACM Distinguished Speaker. Em 2013, recebeu o premio Reconhecimento Docente pela Dedicacao ao Ensino (UNICAMP - associado a toda a carreira). Em 2015,outorgada Dr. Honoris Causa pela Universite Paris Dauphine,. França. Membro do Council da Research Data Alliance (2018-2020) e do Conselho da Association of Computing Machinery (2018-2020). Em 2018, recebeu o Premio de Merito LatinoAmericano em Informatica, outorgado pelo CLEI (Centro de Estudios LatinoAmericanos en Informatica). Tambem em 2018, eleita para a Academia Brasileira de Ciencias. Em 2020, tornou-se membro do Conselho Cientifico da WDS (World Data System), Em 2021, eleita Fellow da World Academy of Sciences (TWAS) (Fonte: Currículo Lattes)
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Propõe-se a criação de um centro multidisciplinar de alto nível, dedicado ao desenvolvimento e aplicação de métodos computacionais avançados e que venha solucionar problemas de fronteira nas ciências e engenharias, bem como promover avanços substantivos em inovação tecnológica e difusão desta área do conhecimento, a qual tem sido denominada e-Science. O "Centro de Engenharia e Ciências Co…
Sistemas IoT (Internet of Things) estão crescendo em importância em todo o mundo, devido ao aumento constante no uso de sensores em muitas situa coes, e o aumento de serviços de redes 4G e 5G. Exemplos de aplicações incluem lares inteligentes, saúde ou agricultura digital, dentre outros. Ha, no entanto, inúmeros desafios de pesquisa para que se possa aproveitar todo o potencial dessa tec…
A Plataforma Transatlantica T-AP (Transatlantic Platform) é uma iniciativa de três anos, iniciada em setembro de 2013, que congrega 12 agências de fomento europeias e norte-americanas, juntamente com a FAPESP, para identificar boas práticas, prioridades e novas ações de colaboração multidisciplinares envolvendo Ciências Sociais e Humanas. Um objetivo é aumentar a qualidade, quantidade e…
A pesquisa em mudanças climáticas requer que sejam consideradas interações complexas em múltiplas escalas, que variam da granularidade micro (bactérias) até a macro (o planeta). Para que se possa explorar de forma adequada a evolução e interação de tais sistemas, grupos de pesquisa (e as várias disciplinas envolvidas) precisam considerar entidades diferentes de estudo, que são submetidas …
A grande quantidade de dados heterogêneos produzidos por experimentos científicos requer modelos e formalismos apropriados que possam expressar o significado dos dados para humanos e máquinas. A semântica de dados pode ter um papel chave no intercâmbio de dados entre repositórios de dados científicos. Entretanto, carecem técnicas para permitir recuperação semântica e interoperabilidade de…
A preocupação com o gerenciamento de dados científicos é uma tendência que visa deixar os produtos das pesquisas mais acessíveis e reutilizáveis. Com base nisso, o grupo LIS - Laboratory of Information Systems, do Instituto de Computação da UNICAMP criou o framework de software W2Share, para armazenar e exibir workflows científicos. Um workflow é uma descrição passo-a-passo de um processo…
O objetivo do projeto é especificar e desenvolver uma infraestrutura global de dados, comum a todos os pesquisadores do CEPID CCES, para permitir compartilhamento e reuso de dados e modelos que sejam usados e/ou produzidos pelo Centro. A pesquisa será centrada na premissa do uso de workflows científicos como base para especificação de modelos executáveis, criando uma plataforma computacio…
Este projeto de pesquisa pretende investigar como rastrear e analizar a evolução de experimentos científicos computacionais, considerando que cientistas desenvolvem, executam, compartilham, e reusam seus workflows de análise de dados de forma iterativa. Isto permitirá a análise e comparação entre versões de workflows e como diferentes execuções de workflows se relacionam entre si. Nosso o…
Por décadas biólogos ao redor do mundo gravaram sons de animais. À medida que o número de registros aumenta, aumenta também a dificuldade em gerenciá-los, apresentando desafios para armazenar, recuperar, compartilhar e gerenciar os sons. Estes desafios são agravados devido ao fato de que sons de animais possuem peculiaridades específicas, associadas ao contexto em que o som foi gravado (p…
Continuação de 2 projetos em andamento na área de bancos de dados para sistemas geográficos, em cooperação com os grupos de BD das Universidade de Münster e Paris IX. Na Universidade de Münster será desenvolvido trabalho na área de apoio automatizado a especificação de experimentos/atividades em sistemas geográficos. O trabalho na Universidade Paris IX estará centrado em mecanismos de ver…
Publicado em 29 de abril de 2019 - Agência FAPESP. Os dados têm valor e, se bem explorados, podem gerar benefícios políticos, sociais e econômicos. Mas, se por um lado há uma infinidade de dados disponíveis para serem coletados e trabalhados, por outro há uma imensa demanda reprimida no Brasil por profissionais da área de computação. A avaliação foi feita no dia 22 de abril, na Assembleia Legislativa de São Paulo (Alesp), por pesquisadores participantes do segundo evento do Ciclo de Palestras ILP-FAPESP 2019, que teve como tema Big data e Machine learning. O ciclo é uma parceria entre o Instituto do Legislativo Paulista (ILP) e a FAPESP.
Publicado em 30 de junho de 2020 - Agência FAPESP. Pesquisadores de universidades e instituições de pesquisa de todo o país passam a ter acesso ao COVID-19 Data Sharing/BR, o primeiro repositório do país com dados demográficos e exames clínicos e laboratoriais anonimizados de pacientes que fizeram testes para COVID-19 em unidades laboratoriais e hospitais do Estado de São Paulo.
CV Lattes
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