Site do grupo: https://compmus.ime.usp.br/
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A pesquisa em Engenharia de Software envolve a investigação de técnicas, métodos e modelos inovadores para o desenvolvimento de sistemas de software complexos. O IME-USP foi pioneiro no Brasil na introdução dos Métodos Ágeis de Desenvolvimento de Software quando, em 2001, começou a ministrar palestras e treinamentos em Métodos Ágeis para empresas no Brasil. Desde agosto/2001, o grupo oferece anualmente a disciplina de Laboratório de Programação Extrema, que já formou CTOs e diretores de desenvolvimento de várias startups e grandes empresas nacionais. Desde 2003 o grupo realiza pesquisas em métodos ágeis, tendo formado vários mestres e doutores na área e publicado artigos científicos de alto impacto nas principais conferências e revistas internacionais da área.
O IME-USP hospeda uma outra iniciativa pioneira no país, o Centro de Competência em Software Livre (CCSL), criado em 2009. O CCSL agrega atividades relacionadas ao ensino, pesquisa, desenvolvimento e divulgação de software livre. Os pesquisadores associados ao CCSL investigam o ecossistema e os modelos de desenvolvimento (colaborativo) de software livre.
O IME-USP também desenvolve há décadas pesquisas na área de Bancos de Dados, principalmente nas linhas: representação, gerenciamento e integração de dados; modelagem, análise e execução eficiente de fluxos de dados; sistemas de informação cientes de processos; Big Data e processamento de dados em tempo real. Os métodos, técnicas e modelos desenvolvidos nessas pesquisas são usados em aplicações em domínios como e-Science, Saúde, Bioinformática, Cidades Inteligentes, entre outros.
Atualmente, o grupo realiza pesquisas nos seguintes tópicos:
- DevOps
- Arquiteturas de Microsserviços
- Qualidade de Código e Dívida Técnica
- Software Startups
- Desenvolvimento Ágil em Empresas
- Métodos Qualitativos em Engenharia de Software – Grounded Theory
- Comunidades, técnicas e mineração de repositórios em Software Livre
- Técnicas, métodos e software para Integração e Processamento de Big Data
- Gerenciamento de Data Flows e Workflows Científicos
- Sistemas de Informação Cientes de Processos
Esses tópicos de pesquisa estão sendo investigados no contexto de projetos de pesquisa de grande porte, tais como:
InterSCity (Cidades Inteligentes)
Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores (Computação de Alto Desempenho, Workflows Científicos)
NeuroMat (Bioinformática)
Seguem abaixo algumas publicações selecionadas produzidas por docentes e estudantes do IME-USP em tópicos de engenharia de software e bancos de dados:
The evolution of agile software development in Brazil
Claudia de O Melo, Viviane Santos, Eduardo Katayama, Hugo Corbucci, Rafael Prikladnicki, Alfredo Goldman, Fabio Kon. Journal of the Brazilian Computer Society, 19(4), 2013.
Beyond Artificial Reality: Finding and Monitoring Live Events from Social Sensors
Calton Pu, Abhijit Suprem, Rodrigo Alves Lima, Aibek Musaev, De Wang, Danesh Irani, Steve Webb, João Eduardo Ferreira. ACM Transactions on Internet Technology, 20(1), 2020.
Toward Smart and Sustainable Cities
Fabio Kon, Kelly Braghetto, Eduardo Z. Santana, Roberto Speicys, Jorge Guerra Guerra. Communications of the ACM, 63(11), 2020.
Understanding FLOSS through community publications: strategies for grey literature review
Melissa Wen, Leonardo Leite, Fabio Kon, Paulo Meirelles. In Proceedings of the ACM/IEEE 42nd International Conference on Software Engineering: New Ideas and Emerging Results (ICSE-NIER ’20). 2020.
A model of requirements engineering in software startups
Jorge Melegati, Alfredo Goldman, Fabio Kon, Xiaofeng Wang – Information and software technology, 109. 2019.
Improving Parallelism in Data-Intensive Workflows with Distributed Databases
Elaine Naomi Watanabe, Kelly Rosa Braghetto. In Proceedings of the 2018 IEEE International Conference on Services Computing (SCC). 2018.
Membros:
Uma das principais linhas de pesquisa em Sistemas de Software no IME-USP é Redes de computadores, sistemas distribuídos e computação paralela. Alguns dos trabalhos que docentes e estudantes nessa linha vêm conduzindo têm mostrado pontos positivos em analisar dados de mobilidade para auxiliar decisões de gestores públicos em cidades, em utilizar técnicas de computação paralela para melhorar ferramentas de controle de versão e compiladores e em utilizar mecanismos de aprendizado de máquina e inteligência artificial para mitigar problemas de segurança e de economia de energia em redes de computadores. Os tópicos de pesquisa a serem investigados nos próximos anos em Redes de computadores, sistemas distribuídos e computação paralela estarão dentro dos seguintes projetos de pesquisa de grande porte:
InterSCity (Cidades Inteligentes)
Tendências em computação de alto desempenho, do gerenciamento de recursos a novas arquiteturas de computadores (Computação de Alto Desempenho)
Mentored (Segurança em Internet das Coisas)
Esses projetos têm participação de outras universidades, tanto do Brasil quanto do exterior, e de parceiros da indústria e do governo. Vale destacar que há verba para bolsas de vários níveis nesses projetos.
Docentes nessa linha de pesquisa apoiam e recomendam que os tópicos de pesquisa produzam software livre de alto nível. Quando isso ocorre, esses softwares são divulgados no Centro de Competência em Software Livre do IME-USP.
Atualmente, o grupo realiza pesquisas nos seguintes tópicos:
- Computação Paralela, Hardware/Software co-design, FPGAs, auto-tuning
- IoT
- Cidades Inteligentes
- Aprendizado de Máquina em redes e sistemas distribuídos
- Sistemas para Ciência de Dados
- Segurança em redes e sistemas distribuídos
- Cloud, Fog e Edge Computing
- Serverless Computing e FaaS
- Simulações de Larga Escala
- Processamento distribuído de Eventos Complexos
- Coleta, armazenamento, processamento e distribuição de Big Data
Seguem abaixo algumas publicações selecionadas produzidas recentemente por docentes e estudantes do IME-USP em tópicos de Redes de computadores, sistemas distribuídos e computação paralela:
Transitioning to a driverless city: evaluating a hybrid system for autonomous and non-autonomous vehicles
Eduardo Felipe Zambom Santana, Gustavo Covas, Fábio Duarte, Paolo Santi, Carlo Ratti, Fabio Kon. Simulation Modelling Practice and Theory, v. 107, 2021.
Improving parallelism in Git and GCC: strategies, difficulties, and lessons learned
Matheus Tavares Bernardino, Giuliano Belinassi, Paulo Meirelles, Eduardo Martins Guerra, Alfredo Goldman. IEEE Software, v. 38, 2021.
Energy-Efficient vBBU migration and wavelength reassignment in cloud-fog RAN
Rodrigo Izidoro Tinini, Daniel Macedo Batista, Gustavo Bittencourt Figueiredo, Massimo Tornatore, Biswanath Mukherjee. IEEE Transactions on Green Communications and Networking, v. 5, 2021.
Design and evaluation of a scalable smart city software platform with large-scale simulations
Arthur de M. Del Esposte, Eduardo F. Z. Santana, Lucas Kanashiro, Fabio M. Costa, Kelly R. Braghetto, Nelson Lago and Fabio Kon. Future Generation Computer Systems, v. 93, 2019.
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