Programa de Pós Graduação em Ciência da Computação

Leliane Nunes de Barros

Leliane Nunes de Barros é Bacharel em Física pela Universidade de São Paulo (1984), mestre em Ciências da Computação e Matemática Computacional pela Universidade de São Paulo - ICMC (1986) e doutora em Sistemas Eletrônicos pela Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP)(1998). Foi pesquisadora (faculty researcher) do departamento de Ciência da Computação da Universidade de Maryland, USA (1996) (at College Park). Atualmente é professora livre docente da Universidade de São Paulo no departamento de Ciência da Computação do IME. Tem experiência na área de Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: planejamento automatizado, planejamento sob incerteza, inteligência artificial na educação e diagnóstico baseado em modelos. Foi convidada para apresentar 2 mini-cursos na área de Planejamento em IA nos principais eventos nacionais de Inteligência Artificial, SBAI 2009 e SBIA 2010. Orientou 5 teses de doutorado e 19 dissertações de mestrado, sendo que duas das teses de doutorados concluídas receberam o prêmio de melhor tese brasileira na área de Inteligência Artificial (SBIA-CTDIA 2010 e SBIA-CTDIA 2008). Leliane possui publicações no principais eventos internacionais da área de Inteligência Artificial (IJCAI, ICAPS, ECAI, UAI e AAAI) e no principal periódico dessa área, Artificial Intelligence Journal. Atualmente atua como coordenadora da Comissão Especial de Inteligência Artificial da SBC. (Texto informado pelo autor)

  • http://lattes.cnpq.br/0348490713417429 (04/04/2024)
  • Rótulo/Grupo:
  • Bolsa CNPq:
  • Período de análise:
  • Endereço: Universidade de São Paulo, Instituto de Matemática e Estatística. Rua do Matão, 1010. Bloco C - sala 206 Butantã 05508900 - São Paulo, SP - Brasil Telefone: (011) 30919878 Ramal: 9878 Fax: (011) 8186134 URL da Homepage: http://www.ime.usp.br/~leliane/
  • Grande área: Ciências Exatas e da Terra
  • Área: Ciência da Computação
  • Citações: Google Acadêmico

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

Prêmios e títulos

Participação em eventos

Organização de eventos

Lista de colaborações

Produção bibliográfica

Produção técnica

Produção artística

Orientações em andamento

Supervisões e orientações concluídas

Projetos de pesquisa

  • Total de projetos de pesquisa (9)
    1. 2017-Atual. Redes Bayesianas Especificadas em Linguagens Formais
      Descrição: Redes bayesianas permitem representar modelos probabilísticos de for- ma concisa aproveitando-se de independências entre variáveis. No en- tanto, muitas propriedades de um domínio são capturadas apenas no ní- vel dos eventos. Tais propriedades, chamadas de estrutura local, incluem determinismo, independência sensível a contexto, e replicação. Inferência em redes bayesianas pode ser agilizada explorando a estrutura local; para isso, é necessária uma linguagem formal que permita a representação de tais propriedades e auxilie no raciocínio probabilístico. Este projeto visa investigar diferentes linguagens formais para especificação de redes baye- sianas com estrutura local abundante. Em particular, investigaremos lin- guagens relacionais e mais, especificamente, linguagens temporais. Nosso objetivo é encontrar linguagens que sejam convenientes para descrição de conhecimento e que permitam realizar inferência de forma mais rápida aproveitando-se da estrutura local.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Thiago Pereira Bueno - Integrante / Denis Deratani Mauá - Coordenador / Fabio Gagliardi Cozman - Integrante / João de Santana Brito Júnior - Integrante / Igor Cataneo Silveira - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: Redes bayesianas permitem representar modelos probabilísticos de for- ma concisa aproveitando-se de independências entre variáveis. No en- tanto, muitas propriedades de um domínio são capturadas apenas no ní- vel dos eventos. Tais propriedades, chamadas de estrutura local, incluem determinismo, independência sensível a contexto, e replicação. Inferência em redes bayesianas pode ser agilizada explorando a estrutura local; para isso, é necessária uma linguagem formal que permita a representação de tais propriedades e auxilie no raciocínio probabilístico. Este projeto visa investigar diferentes linguagens formais para especificação de redes baye- sianas com estrutura local abundante. Em particular, investigaremos lin- guagens relacionais e mais, especificamente, linguagens temporais. Nosso objetivo é encontrar linguagens que sejam convenientes para descrição de conhecimento e que permitam realizar inferência de forma mais rápida aproveitando-se da estrutura local.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (3) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) . Integrantes: Denis Deratani Mauá - Coordenador / Leliane Nunes de Barros - Integrante / João de Santana Brito Júnior - Integrante / Igor Cataneo Silveira - Integrante / BUENO, THIAGO P. - Integrante / COZMAN, FABIO G. - Integrante / LLERENA, JULISSA VILLANUEVA - Integrante / Décio Lauro Soares - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Bolsa / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 2
      Membro: Denis Deratani Mauá.
    2. 2016-Atual. Armazenagem, Modelagem e Análise de Sistemas Dinâmicos para Aplicações e-Science
      Descrição: A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimento científico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de e-Science despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios. Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de aplicações e-Science contribuindo assim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados... Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: / Mestrado profissional: (5) / Doutorado: (3) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Karina Valdivia Delgado - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / Marcel Parolin Jackowski - Integrante / Paulo Sergio Graziano Magalhães - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / André Fujita - Integrante / João Eduardo Ferreira - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: A surpreendente e rápida evolução da tecnologia deu origem a uma nova era de descoberta de conhecimento científico. Essa nova era da ciência, conhecida como e-Science é descrita como uma nova ciência computacional e composta por uma equipe multidisciplinar que exige novas metodologias para o armazenamento, modelagem e análise de dados. Em particular, o desenvolvimento de sistemas de software transacionais e analíticos para aplicações e-Science visto como sistemas dinâmicos apresenta novos desafios computacionais. Entre eles, destacam-se os desafios dos processos de descoberta de conhecimento científico que, na maioria das vezes, envolvem mudanças frequentes de requisitos para armazenagem, modelagem e análise de dados. A necessidade de abordar sistemas dinâmicos científicos para tratar complexas aplicações de e-Science despertou a comunidade científica para a necessidade de sistemas de software robustos e evolutivos para atender a esses novos desafios. Sistema dinâmico é um arcabouço matemático clássico para representar fenômenos que evoluem no tempo e que são de grande interesse na ciência. Neste projeto, nosso principal objetivo é desenvolver modelos computacionais e metodologias para apoiar as aplicações e-Science. Nossa pesquisa fundamental cobre três principais áreas: armazenagem, modelagem e análise de sistemas dinâmicos. Essas áreas de pesquisa são importantes e relevantes para o Programa e-Science FAPESP já que muitos dos desafios atuais de e-Science estão relacionadas ao tratamento adequado dos sistemas dinâmicos. Assim, pretendemos desenvolver e aplicar metodologias computacionais que irão facilitar o desenvolvimento de aplicações e-Science contribuindo assim para a melhoria do conhecimento científico mundial, respeitando as restrições legais e éticas na gestão de dados.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Karina Valdivia Delgado - Integrante / Leliane Nunes de Barros - Integrante / Ronaldo Fumio Hashimoto - Integrante / João Eduardo Ferreira - Coordenador / Marcel Parolin Jackowski - Integrante / Paulo Sergio Graziano Magalhães - Integrante / Roberto Hirata Junior - Integrante / André Fujita - Integrante / André Santanchè - Integrante / Antonio Maria Francisco Luiz Jose Bonomi - Integrante / Ariane Machado Lima - Integrante / Carlos Eduardo Driemeier - Integrante / Carlos Eduardo Ferreira - Integrante / Cléver Ricardo Guareis de Farias - Integrante / David Corrêa Martins Junior - Integrante / Ester Cerdeira Sabino - Integrante / Felipe Werndl Trevizan - Integrante / Fábio Vale Scarpare - Integrante / Gisela Tunes da Silva - Integrante / Henrique Coutinho Junqueira Franco - Integrante / Junior Barrera - Integrante / Leonardo Lamas Leandro Ribeiro - Integrante / Luciano Vieira de Araújo - Integrante / Marcelo da Silva Reis - Integrante / Marcio Katsumi Oikawa - Integrante / Marco Dimas Gubitoso - Integrante / Maria Teresa Borges Pimenta Barbosa - Integrante / Michelle Cristina Araujo Picoli - Integrante / Márcio Ferreira da Silva - Integrante / Otavio Cavalett - Integrante / Routo Terada - Integrante / Vera Lúcia Reis de Gouveia - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Karina Valdivia Delgado.
    3. 2011-2013. Programação Dinâmica em Tempo Real Fatorada
      Descrição: Projeto Universal. RTDP (Real-time dynamic programming) resolve processos de decisão Markovianos (MDPs), quando o estado inicial e estados metas são conhecidos. Ao visitar(e atualizar), apenas uma fração do espaço de estados, esta abordagem pode ser usada para resolver problemas com espaço de estado grandes intratáveis. A fim de melhorar o desempenho do algoritmo RTDP, uma variante com base em representação simbólica foi proposta, chamada de sRTDP (symbolic RTDP). Abordagens baseadas em RTDP tradicionais trabalham melhor em problemas com matrizes de transição esparsas, em que muitas vezes essas abordagens podem atingir de forma eficiente uma e-convergência sem visitar todos os estados; no entanto, em problemas com matrizes de transição densas, em que a maioria dos estados são alcançáveis em um passo, o sRTDP mostra uma vantagem sobre o RTDP tradicional em até três ordens de magnitude, como demonstramos em trabalhos anteriores. Também propomos uma nova variante do sRTDP baseada em BRTDP (Bounded RTDP), chamada de sBRTDP, a qual converge rapidamente quando comparado com variantes do RTDP, uma vez que sBRTDP realiza menos atualizações, fazendo uma escolha melhor do próximo estado a ser visitado. O objetivo desse projeto é o de estudar melhorias para as abordagens RTDP baseadas em representação simbólica, tanto exatas quanto aproximadas para resolver problemas modelados como MDPs, em que são conhecidos os estados iniciais e metas, a fim de resolver problemas envolvendo milhares de estados. Assim, será possível resolver problemas reais, como por exemplo, o planejamento de tráfego urbano e automação de linhas de montagem industrial. Além disso, pretendemos explorar soluções baseadas em RTDP de problemas envolvendo variáveis binárias e contínuas.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Karina Valdivia Delgado - Coordenador / Mijail Gamarra - Integrante.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: Projeto Universal. RTDP (Real-time dynamic programming) resolve processos de decisão Markovianos (MDPs), quando o estado inicial e estados metas são conhecidos. Ao visitar(e atualizar), apenas uma fração do espaço de estados, esta abordagem pode ser usada para resolver problemas com espaço de estado grandes intratáveis. A fim de melhorar o desempenho do algoritmo RTDP, uma variante com base em representação simbólica foi proposta, chamada de sRTDP (symbolic RTDP). Abordagens baseadas em RTDP tradicionais trabalham melhor em problemas com matrizes de transição esparsas, em que muitas vezes essas abordagens podem atingir de forma eficiente uma e-convergência sem visitar todos os estados; no entanto, em problemas com matrizes de transição densas, em que a maioria dos estados são alcançáveis em um passo, o sRTDP mostra uma vantagem sobre o RTDP tradicional em até três ordens de magnitude, como demonstramos em trabalhos anteriores. Também propomos uma nova variante do sRTDP baseada em BRTDP (Bounded RTDP), chamada de sBRTDP, a qual converge rapidamente quando comparado com variantes do RTDP, uma vez que sBRTDP realiza menos atualizações, fazendo uma escolha melhor do próximo estado a ser visitado. O objetivo desse projeto é o de estudar melhorias para as abordagens RTDP baseadas em representação simbólica, tanto exatas quanto aproximadas para resolver problemas modelados como MDPs, em que são conhecidos os estados iniciais e metas, a fim de resolver problemas envolvendo milhares de estados. Assim, será possível resolver problemas reais, como por exemplo, o planejamento de tráfego urbano e automação de linhas de montagem industrial. Além disso, pretendemos explorar soluções baseadas em RTDP de problemas envolvendo variáveis binárias e contínuas.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Karina Valdivia Delgado - Coordenador / Leliane Nunes de Barros - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Karina Valdivia Delgado.
    4. 2010-2012. Processo de Decisão Markoviano com Probabilidades Imprecisas
      Descrição: Em trabalhos anteriores, foram propostas soluções eficientes, aproximadas e exatas, para resolver problemas de tomada de decisão sequencial com probabilidades imprecisas nos efeitos das ações. Nesse projeto, pretendemos investigar novos critérios de avaliação de soluções. Além disso, pretendemos investigar soluções para MDPs de primeira ordem, com probabilidades imprecisas e sua ligação com técnicas conhecidas de aprendizagen por reforço.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Coordenador / Valdivia-Delgado, Karina - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: Projeto Universal. Em trabalhos anteriores, foram propostas soluções eficientes, aproximadas e exatas, para resolver problemas de tomada de decisão sequencial com probabilidades imprecisas nos efeitos das ações. Nesse projeto, pretendemos investigar novos critérios de avaliação de soluções. Além disso, pretendemos investigar soluções para MDPs de primeira ordem, com probabilidades imprecisas e sua ligação com técnicas conhecidas de aprendizagen por reforço.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Karina Valdivia Delgado - Integrante / Leliane Nunes de Barros - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.
      Membro: Karina Valdivia Delgado.
    5. 2008-2012. Lógica Probabística: Fundamentos e Aplicações Computacionais
      Descrição: Projeto Temático FAPESP, processo 2008/03995-5, em Lógica e Probabilidade, com aplicações em Planejamento Probabilístico e Raciocínio Espacial, sob coordenação de Marcelo Finger, e pesquisadores principais, Leliane Nunes de Barros e Fábio Cozman. Resumo: Das possíveis formas de raciocínio que um agente racional pode utilizar, o raciocínio lógico e as inferências probabilisticas estão entre as que recebem maior destaque na prática, sendo incorporadas em modelos e em programas de computador para a realização das mais diversas tarefas. No entanto, as interações possíveis entre estas formas de raciocínio ainda não são muito bem compreendidas, tanto do ponto de vista teórico como no de aplicações computacionais. Do ponto de vista teórico, ainda está-se por estabelecer, de forma equívoca, relações entre valores verdades e distribuições de probabilidades sobre fórmulas. Do ponto de vista de aplicações, ainda está-se tentanto estabelecer a fronteira entre quando empregar inferências lógicas e quando empregar inferências estatísticas. Este projeto pretende investigar estas questões, tanto do aspecto teórico quanto do aspecto de aplicações computacionais. Abordaremos a área de satisfatibilidade probabilística, lógicas de descrição probabilísticas para web semântica, planejamento probabilístico e análise de cenas. Estre projeto pretende desenvolver softwares que abordem os temas investigados e disponibilizá-los através de uma licença de software livre dentro do escopo da Divisão de Inteligência Artificial do Centro de Competência em Software Livre da USP.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (4) / Doutorado: (4) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Paulo Eduardo Santos - Integrante / Fabio Cozman - Integrante / Anna Helena Reali Costa - Integrante / Karina Valdivia Delgado - Integrante / Renata Wasserman - Integrante / Marcelo Finger - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: Projeto Temático FAPESP, processo 2008/03995-5, em Lógica e Probabilidade, com aplicações em Planejamento Probabilístico e Raciocínio Espacial, sob coordenação de Marcelo Finger, e pesquisadores principais, Leliane Nunes de Barros e Fábio Cozman. Resumo: Das possíveis formas de raciocínio que um agente racional pode utilizar, o raciocínio lógico e as inferências probabilisticas estão entre as que recebem maior destaque na prática, sendo incorporadas em modelos e em programas de computador para a realização das mais diversas tarefas. No entanto, as interações possíveis entre estas formas de raciocínio ainda não são muito bem compreendidas, tanto do ponto de vista teórico como no de aplicações computacionais. Do ponto de vista teórico, ainda está-se por estabelecer, de forma equívoca, relações entre valores verdades e distribuições de probabilidades sobre fórmulas. Do ponto de vista de aplicações, ainda está-se tentanto estabelecer a fronteira entre quando empregar inferências lógicas e quando empregar inferências estatísticas. Este projeto pretende investigar estas questões, tanto do aspecto teórico quanto do aspecto de aplicações computacionais. Abordaremos a área de satisfatibilidade probabilística, lógicas de descrição probabilísticas para web semântica, planejamento probabilístico e análise de cenas. Estre projeto pretende desenvolver softwares que abordem os temas investigados e disponibilizá-los através de uma licença de software livre dentro do escopo da Divisão de Inteligência Artificial do Centro de Competência em Software Livre da USP.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Integrantes: Karina Valdivia Delgado - Integrante / Leliane Nunes de Barros - Integrante / Renata Wassermann - Integrante / MARCELO FINGER - Coordenador / Fabio Cozman - Integrante / Paulo Eduardo Santos - Integrante / Anna Helena Reali Costa - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Karina Valdivia Delgado.
    6. 2005-2008. Lógica probabilística e independência
      Descrição: Este projeto investiga a união de métodos lógicos e probabilísticos, focando sobretudo no desenvolvimento de algoritmos de inferência. Esta união é um tema antigo em Inteligência Artificial: uma linguagem unificadora teria grande impacto em representação de conhecimento, aprendizado de regras, recuperação e busca de informações. O projeto se propõe a construir uma lógica probabilística que seja associada a relações de probabilidade e obter algoritmos de inferência para a lógica resultante. Aplicações em Robótica Cognitiva e na construção da Web Semântica (Semantic Web) são estudadas no projeto além de problemas de planejamento sob incerteza.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (1) / Doutorado: (2) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Fabio Cozman - Coordenador. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 6
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    7. 2003-2005. BIBO Intelligent Search Based on Ontologies
      Descrição: The main goal of the project is to study and evaluate new techniques that have been developped in the context of the Semantic-web. The idea behind the Semantic-web is that, instead of having web content available as natural language texts together with HTML, one could use a "semantic" mark-up language in order to make these contents available for automatic processing. One of the key elements for these new mark-up languages is the use of formally described domain ontologies. The use of ontologies is seen now in Artificial Intelligence as the key to efficient search and retrieval of data. In this context, we are developping several small systems using ontologies. One application we have in mind is the use of CNPq's Lattes CV's, which can be obtained in XML format, in order to search for publications and research groups.. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Mestrado acadêmico: (2) / Doutorado: (1) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Flavio Soares Correa da Silva - Integrante / Renata Wasserman - Coordenador. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 4
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    8. 2003-2005. CCC-AHIA - Cooperação e Compartilhamento de Conhecimento entre Agentes Heterogêneos Inteligentes e Autônomos
      Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (1) / Mestrado acadêmico: (2) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / Flavio Soares Correa da Silva - Coordenador / Renata Wasserman - Integrante / Ana Cristina Vieira de Melo - Integrante / Marcelo Finger - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro. Número de produções C, T & A: 10
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
      Descrição: Estudo sobre cooperação entre agentes autônomos híbridos.. Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . Integrantes: Ana Cristina Vieira de Melo - Integrante / Flávio Soares Correa da Silva - Coordenador / Leliane Barros - Integrante / Renata Wasserman - Integrante / Marcelo Finger - Integrante. Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo - Auxílio financeiro.
      Membro: Ana Cristina Vieira de Melo.
    9. 2000-2003. MAPPEL - Multi-Agent Collaborative and Adversarial Perception, Planning, Execution, and Learning
      Descrição: Resolver problemas em domínios complexos geralmente envolve múltiplos agentes, raciocínio sobre um mundo dinâmico, planejamento de atividades, necessidade de aprender através de realimentações e experiências prévias, além de interações no mundo por meio de percepção e ação. O projeto MAPPEL visa investigar um espectro concreto de temas relevantes para o desenvolvimento de times de agentes completos atuando em um ambiente dinâmico, eventualmente adversário e com exigências de atuação em tempo real. O interesse consiste em investigar e desenvolver agentes robóticos que sejam: autônomos (capazes de raciocinar sobre suas experiências e tomar suas próprias decisões); eficientes (capazes de atingir metas específicas sob restrições de tempo e recursos, através da integração de planejamento reativo e deliberativo de atividades); cooperativos (capazes de colaborar com outros agentes para resolver problemas e realizar tarefas muito complexas em relação às suas capacidades individuais); adaptativos (capazes de aprender conforme adquirem mais experiência, através do refinamento de suas preferências de seleção de ações individuais e colaborativas). NSF / CNPq - ProTeM CC Proc. Inst. No. 68.0033/99-8. Número do Processo Individual: 48.0320/99-3. Início do Processo: Junho de 2000 Duração: 3 anos. Valor global da concessão no Brasil: R$ 125.841,39 e bolsas DTI .. Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. Alunos envolvidos: Graduação: (16) / Especialização: (2) / Mestrado acadêmico: (5) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (9) . Integrantes: Leliane Nunes de Barros - Integrante / J. Wainer - Integrante / Anna Helena Reali Costa - Coordenador / Jaime Simão Sichman - Integrante / Carlos Henrique Costa Ribeiro - Integrante / Manuela Veloso - Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Cooperação. Número de produções C, T & A: 7
      Membro: Leliane Nunes de Barros.

Prêmios e títulos

  • Total de prêmios e títulos (11)
    1. Second Best Paper Award of BRACIS (2019) "Symbolic Planning for Strong-Cyclic Policies"., Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2019.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    2. Second Best Paper Award of BRACIS (2018). "Occupation Measure Heuristics to Solve Stochastic Shortest Path with Dead Ends", Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2018.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    3. Best Paper Award of the XV ENIAC (2018). "Plan Existence Verification as Symbolic Model Checking"., Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2018.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    4. Honorable Mention for Best Paper Award of the XIII ENIAC. "Risk-Sensitive Markov Decision Process with Limited Budget". D. A. Moreira, K. V. Delgado and L. N. Barros., Sociedade Brasileira de Computação (SBC).. 2016.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    5. Bolsa Produtividade (vigência: 2015 à 2018), CNPq.. 2015.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    6. Bolsa Produtividade (vigência: 2012 à 2015), CNPq.. 2012.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    7. Best PhD Award - peródo: 2008-2010 K. V. Delgado. L. N. de Barros (orientadora)., Concurso de Teses e Dissertações de Inteligência Artificial (CTDIA) do SBIA-SBC.. 2010.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    8. IJAR 2009 Young Researcher Award in Silver -como orientadora do doutorado de K. V. Delgado., International Journal of Aproximate Reasoning - Elsevier.. 2009.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    9. Best PhD Award - peródo: 2006-2008. S. L. Pereira; L. N. de Barros (orientadora)., Concurso de Teses e Dissertações de Inteligência Artificial (CTDIA) promovido pelo SBIA-SBC.. 2008.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    10. Prêmio José Negrete Best Paper (melhor artigo da conferência). "Unifying Nondeterministic and Probabilistic Planning Through Imprecise Markov Decision Processes", International joint Conference 2006 - Iberamia/Sbia.. 2006.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.
    11. Bolsa Produtividade (vigência: 2003 a 2006), CNPq.. 2003.
      Membro: Leliane Nunes de Barros.

Participação em eventos

  • Total de participação em eventos (11)
    1. Congresso Brasileiro de Automática. Congresso Brasileiro de Automática. 2010. (Congresso).
    2. Congresso Brasileiro de Automática. Processos de decisão Markovianos com probabilidades imprecisas: uma solução com programação em dois níveis. 2010. (Congresso).
    3. Congresso Brasileiro de Automática. From colored Petri Nets to Markov Decision Processes. 2010. (Congresso).
    4. Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. Symbolic Bounded Real-time Dynamic Programming. 2010. (Congresso).
    5. International Conference on Automated Planning and Schedulling. Mixed Probabilistic and Nondeterministic Factored Planning through Markov Decision Processes with Set-Valuled Transitions. 2008. (Congresso).
    6. International Joint Conferences on Artificial Intelligence. Planning under Risk and Knightian Uncertainty. 2007. (Congresso).
    7. 3rd Monet Workshop Model-Based Systems. Model based Diagnosis of Student Programs. 2006. (Congresso).
    8. Eclipse Technology eXchange eTX at OOPSLA 2005. A Tool for Programming Learning with Pedagogical Patterns. 2005. (Congresso).
    9. VII Simpósio Brasileiro de Automação Industrial (SBAI). Robótica Cognitiva: uma aplicação de planejamento num ambiente com informação incompleta. 2005. (Congresso).
    10. Workshop on Connecting Planning Theory with Practice at ICAPS2004 (AIPS). Formalizing planning algorithms: a logical framework for the research on extending the classical. 2004. (Congresso).
    11. Knowledge Engineering and Knowledge Management - EKAW 2000. The Nature of Knowledge in an Abductive Event Calculus Planner. 2000. (Congresso).

Organização de eventos

  • Total de organização de eventos (12)
    1. de Barros, Leliane Nunes; FINGER, M.. Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial. 2012. Congresso
    2. de Barros, Leliane Nunes. International Conference on Automated Planning and Scheduling - ICAPS (co-chair do comitê local de organização). 2012. (Congresso).. . 0.
    3. de Barros, Leliane Nunes; COZMAN, F. ; DELGADO, K. V. ; SILVA, F. S. C.. Planning and Scheduling School. 2012. Outro
    4. de Barros, Leliane Nunes. Encontro Nacional de Inteligência Artificial (membro do Comitê de Programa). 2012. (Congresso).. . 0.
    5. BARROS, L. N.. International Joint Conference (IJCAI 2011) - Membro do Comitê de Programa. 2011. (Congresso).. . 0.
    6. BARROS, L. N.. Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial - Membro do Comitê de Programa. 2011. (Congresso).. . 0.
    7. BARROS, L. N.; FINGER, M.. Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial (SBIA 2012) - Program Co-chair. 2011. Congresso
    8. BARROS, L. N.; COZMAN, F. ; SILVA, F. S. C.. Planning Summer School of ICAPS 2012 (co-organizer). 2011. Congresso
    9. BARROS, L. N.; REVOREDO, K. C.. Workshop de Teses e Dissertações em Inteligência Artificial - SBIA-SBC - Coordenadora. 2010. Congresso
    10. BARROS, L. N.. International Joint Conference (IJCAI 2007) - Coordenador de área do Comitê de Programa. 2007. (Congresso).. . 0.
    11. SOLANGE, ; SILVA FILHO, A. C. R. ; M. C. Monard ; NUNES, M. G. V. ; BARROS, L. N.. Iberamia/SBIA 2006. 2006. Congresso
    12. SICHMAN, J. S. ; M. C. Monard ; AKHRAS, F. N. ; BARROS, L. N. ; COSTA, A. H. R. ; GOMI, E. S. ; ANDRADE, M. T. C.. Iberamia/SBIA 2000. 2000. Congresso

Lista de colaborações

  • Colaborações endôgenas (7)
    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Karina Valdivia Delgado (36.0)
      1. MOREIRA, DANIEL A.M. ; VALDIVIA DELGADO, KARINA ; de Barros, Leliane Nunes ; DERATANI MAUÁ, DENIS. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING,. v. 139, p. 143-165, 2021. Qualis: A1 (INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING)
      2. FRANCH, I. A. ; BARROS, L. N. ; VALDIVIA DELGADO, KARINA. Human-aware Contingent Planning. FUNDAMENTA INFORMATICAE. v. 174, p. 63-81, 2020. Qualis: A2
      3. de Barros, Leliane Nunes ; PINHEIRO, WELLINGTON RICARDO ; Delgado, Karina Valdivia. Learning to program using hierarchical model-based debugging. Applied Intelligence (Boston). v. 42, p. 544-563, 2015. Qualis: A3
      4. DELGADO, KARINA V. ; DE BARROS, LELIANE N. ; DIAS, DANIEL B. ; Sanner, Scott. Real-time dynamic programming for Markov decision processes with imprecise probabilities. Artificial Intelligence (General Ed.). v. 178, p. 192-223, 2015. Qualis: A1
      5. Delgado, Karina Valdivia ; Sanner, Scott ; de Barros, Leliane Nunes. Efficient solutions to factored MDPs with imprecise transition probabilities. Artificial Intelligence (General ed.). v. 175, p. 1498-1527, 2011. Qualis: A1
      6. Delgado, Karina Valdivia ; de Barros, Leliane Nunes ; Cozman, Fabio Gagliardi ; Sanner, Scott. Using mathematical programming to solve Factored Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. International Journal of Approximate Reasoning. v. 52, p. 1000-1017, 2011. Qualis: A1
      7. BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V. ; Quinto, A. C.. IME cria soluções para planejamento probabilísticos. Agência USP de Notícias, Agência USP de Notícias, 05 jan. 2011.
      8. DIAS, DANIEL B. ; N. de Barros, Leliane ; V. DELGADO, KARINA ; MAUÁ, DENIS D.. Differentiable Planning with Indefinite Horizon. Em: Symposium on Knowledge Discovery, v. 10, p. 170-177, 2022. Qualis: Não identificado (Symposium on Knowledge Discovery)
      9. CONDORI FERNANDEZ, MILTON ; NUNES DE BARROS, LELIANE ; VALDIVIA DELGADO, KARINA. Occupation Measure Heuristics to Solve Stochastic Shortest Path with Dead Ends. Em: 2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), v. 1, p. 522-10, 2018. Qualis: Não identificado (2018 7th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS))
      10. Franch, I. A. ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V.. Asking Human Help in Contingent Planning. Em: First International Workshop on Teams in Multiagent Systems (TEAMAS 2017), 2017.Qualis: Não identificado (First International Workshop on Teams in Multiagent Systems (TEAMAS 2017))
      11. MOREIRA, DANIEL AUGUSTO DE MELO ; Delgado, Karina Valdivia ; de Barros, Leliane Nunes. Risk-Sensitive Markov Decision Process with Limited Budget. Em: 2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 109-114, 2017. Qualis: Não identificado (2017 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS))
      12. REIS, W. A. S. ; DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. Distributed and Asynchronous Policy Iteration for Bounded Parameter Markov Decision Processes. Em: XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016), p. 97-108, 2016.Qualis: Não identificado (XIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC 2016))
      13. DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N. ; SANNER, S. ; COZMAN, F. G.. Factored Markov Decision Process with Imprecise Transition Probabilities. Em: Models and Paradigms for Planning under Uncertainty: a Broad Perspective Workshop at ICAPS, p. 5-10, 2014.Qualis: Não identificado (Models and Paradigms for Planning under Uncertainty: a Broad Perspective Workshop at ICAPS)
      14. TISOVEC, F. A. C. ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V. ; HASHIMOTO, R. F.. Problema de Intervenção em Redes Gênicas Modelado como um Processo de Decisão Markoviano Fatorado. Em: Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, p. 501-507, 2014.Qualis: Não identificado (Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional)
      15. FUSSUMA, FERNANDO L. ; Delgado, Karina Valdivia ; BARROS, LELIANE NUNES DE. B^2RTDP: An Efficient Solution for Bounded-Parameter Markov Decision Process. Em: 2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 128, 2014. Qualis: Não identificado (2014 Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS))
      16. ZAMANI, Z. ; SANNER, S. ; DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. Robust Optimization for Hybrid MDPs with State-dependent Noise. Em: 23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI), v. 23, p. 2437-2443, 2013.Qualis: Não identificado (23rd International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI))
      17. Vianna, Luis G. R. ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V.. On-line Simulation based Planning. Em: Workshop on Planning and Plan Execution for Real-World Systems: Principles and Practices (PlanEx) - at ICAPS 2012, p. 29-33, 2012.Qualis: Não identificado (Workshop on Planning and Plan Execution for Real-World Systems: Principles and Practices (PlanEx) - at ICAPS 2012)
      18. BARROS, L. N. , de Barros L. N.; FRANCO, F. O. ; DELGADO, K. V.. Processo de decisão markoviano com transição valorada por conjunto modelado como um jogo alternado de soma zero. Em: IX Encontro Nacional de Inteligência Artificial, v. 1, p. 1-12, 2012.Qualis: Não identificado (IX Encontro Nacional de Inteligência Artificial)
      19. FRANCO, F. O. ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V. ; COZMAN, F.. Jogos Markovianos Alternados com Probabilidades Imprecisas dadas por Conjuntos Credais. Em: ENIA - VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial, p. 630-641, 2011.Qualis: Não identificado (ENIA - VIII Encontro Nacional de Inteligência Artificial)
      20. SANNER, S. ; DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. Symbolic Dynamic Programming for Discrete and Continuous State MDPs. Em: 27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI), p. 643-652, 2011. Qualis: Não identificado (27th Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI))
      21. DELGADO, K. V.; FANG, C. ; SANNER, S. ; BARROS, L. N.. Symbolic Bounded Real-time Dynamic Programming. Em: Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial - SBIA 2010, v. 6404, p. 193-202, 2010.Qualis: Não identificado (Simpósio Brasileiro de Inteligência Artificial - SBIA 2010)
      22. DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. Processos de Decisão Markovianos com Probabilidades Imprecisas: uma solução com programação em dois níveis. Em: Congresso Brasileiro de Automática, p. 5284-5291, 2010.Qualis: Não identificado (Congresso Brasileiro de Automática)
      23. EBOLI, M. G. ; COZMAN, F. ; DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. From Colored Petri Nets to Markov Decision Processes. Em: Congresso Brasileiro de Automática, p. 1755-1762, 2010.Qualis: Não identificado (Congresso Brasileiro de Automática)
      24. DELGADO, K. V.; BARROS, L. N. ; COZMAN, F.G. ; SHIROTA FILHO, R.. Representing and Solving Factored Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities. Em: 6th Imternational Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications, p. 169-178, 2009.Qualis: Não identificado (6th Imternational Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications)
      25. DELGADO, K. V.; SANNER, S. ; BARROS, L. N. ; COZMAN, F.G.. Efficient Solutions to Factored MDPs with Imprecise Transition Probabilities. Em: 19th International Conference on Automated Planning and Schedulling - ICAPS 2009, p. 98-105, 2009. Qualis: Não identificado (19th International Conference on Automated Planning and Schedulling - ICAPS 2009)
      26. W. R. Pinheiro ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V.. Programming Learning: a Hierarchical Model Based Diagnosis Approach. Em: International Conference on Interactive Computer aided Blended Learning, 2008.Qualis: Não identificado (International Conference on Interactive Computer aided Blended Learning)
      27. MACHION, A. C. G. ; BARROS, L. N. ; Valdivia-Delgado, Karina. Ontologies and conceptual maps in learning objects: discovery and analysis. Em: Proceedings of the International Conference on Interactive Computer aided Blended Learning, 2008.Qualis: Não identificado (Proceedings of the International Conference on Interactive Computer aided Blended Learning)
      28. DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. Diagnostic of Programs for Programming Learning Tools. Em: IBERAMIA/SBIA International Joint Conference, v. 4140, p. 7-16, 2006. Qualis: Não identificado (IBERAMIA/SBIA International Joint Conference)
      29. Fabio Kepler ; PAZ-TRILLO, C. ; RIANI, J. ; Marcio Moretto Ribeiro ; Valdivia-Delgado, Karina ; BARROS, L. N. ; WASSERMANN, R.. Classifying Ontologies. Em: 2nd Workshop on Ontologies and their Applications (WONTO'2006), v. 199, 2006.Qualis: Não identificado (2nd Workshop on Ontologies and their Applications (WONTO'2006))
      30. BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V.. Aprendizado de Programação. Em: WEI l XIV Workshop sobre Educação em Computação, p. 31-40, 2006.Qualis: Não identificado (WEI l XIV Workshop sobre Educação em Computação)
      31. BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V.. Model based Diagnosis of Student Programs. Em: 3rd Monet Workshop Model-Based Systems, 2006.Qualis: Não identificado (3rd Monet Workshop Model-Based Systems)
      32. BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V. ; MOTA, A. S. ; MATSUMOTO, P. M.. A Tool for Programming Learning with Pedagogical Patterns. Em: Eclipse Technology eXchange eTX at OOPSLA 2005, p. 125-129, 2005.Qualis: Não identificado (Eclipse Technology eXchange eTX at OOPSLA 2005)
      33. DELGADO, K. V. ; BARROS, L. N.. ProPAT: A Programming ITS Based on Pedagogical Patterns. Em: 7th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2004), v. 3220, p. 812-814, 2004.Qualis: Não identificado (7th International Conference on Intelligent Tutoring Systems (ITS 2004))
      34. BARROS, L. N.; DELGADO, K. V. ; MACHION, A. C. G.. An ITS for Programming to explore Practical Reasoning. Em: Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBC), p. 207-216, 2004.Qualis: Não identificado (Simpósio Brasileiro de Informática na Educação (SBC))
      35. DELGADO, K. V.; BARROS, L. N. ; COZMAN, F.G.. Factored Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities: a multilinear solution. Em: Doctoral Consortium of the Conference on Automated Planning and Scheduling, 2008, Sydney. Doctoral Consortium of the Conference on Automated Planning and Scheduling, 2008. Qualis: Não identificado (DOCTORAL CONSORTIUM OF THE CONFERENCE ON AUTOMATED PLANNING AND SCHEDULING, 2008, SYDNEY. DOCTORAL CONSORTIUM OF THE CONFERENCE ON AUTOMATED PLANNING AND SCHEDULING)
      36. TISOVEC, F. A. C. ; BARROS, L. N. ; DELGADO, K. V. ; SILVA, C. F. ; HASHIMOTO, R. F.. Robust Intervention on Genetic Regulatory Networks Using Symbolic Dynamic Programming. Em: IJCAI 2015 Workshop: Advances in Bioinformatics and Artificial Intelligence: bridging the Gaps, 2015, Buenos Aires, Argentina. Workshop Notes of the International Workshop Advances in Bioinformatics and Artificial Intelligence: bridging the Gaps, v. 1, p. 54-55, 2015.

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Denis Deratani Mauá (10.0)
      1. MOREIRA, DANIEL A.M. ; VALDIVIA DELGADO, KARINA ; de Barros, Leliane Nunes ; DERATANI MAUÁ, DENIS. Efficient algorithms for Risk-Sensitive Markov Decision Processes with limited budget. INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING,. v. 139, p. 143-165, 2021. Qualis: A1 (INTERNATIONAL JOURNAL OF APPROXIMATE REASONING)
      2. Lovatto, Ângelo ; BARROS, L. N. ; DERATANI MAUÁ, DENIS. Exploration Versus Exploitation in Model-Based Reinforcement Learning: An Empirical Study. Intelligent Systems. BRACIS 2022. Lecture Notes in Computer Science(). 1ed.Berlin. Em: Xavier-Junior, J.C., Rios, R.A.. (Org.). Lecture Notes in Computer Science: Intelligent Systems. BRACIS 2022.. 1ed. : Springer. 2022.v. 13654, p. 30-44.
      3. Scaroni, Renato ; BUENO, THIAGO P. ; de Barros, Leliane N. ; MAUÁ, DENIS. On the Performance of Planning Through Backpropagation. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: Cerri, R.;Prati, R.C.. (Org.). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science(). 1ed.Berlin. : Springer International Publishing. 2020.v. 12320, p. 108-122.
      4. Fernandez, Milton Condori ; de Barros, Leliane N. ; MAUÁ, DENIS ; Delgado, Karina V. ; Freire, Valdinei. Finding Feasible Policies for Extreme Risk-Averse Agents in Probabilistic Planning. Lecture Notes in Computer Science. 1ed. Em: Cerri, R.; Prati, R.C.. (Org.). Intelligent Systems. BRACIS 2020. Lecture Notes in Computer Science. Serie LNAI. 1ed.Berlin. : Springer International Publishing. 2020.v. 12320, p. 497-508.
      5. PENNACCHIO, ALAN A. ; BARROS, LELIANE N. DE ; MAUÁ, DENIS D.. Differentiable Planning for Optimal Liquidation. Em: Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance, p. 48-57, 2022. Qualis: Não identificado (Brazilian Workshop on Artificial Intelligence in Finance)
      6. DIAS, DANIEL B. ; N. de Barros, Leliane ; V. DELGADO, KARINA ; MAUÁ, DENIS D.. Differentiable Planning with Indefinite Horizon. Em: Symposium on Knowledge Discovery, v. 10, p. 170-177, 2022. Qualis: Não identificado (Symposium on Knowledge Discovery)
      7. THOMAZ, Guilherme ; MAUA, DENIS DERATANI ; BARROS, LELIANE N. DE. A Contact Network-Based Approach for Online Planning of Containment Measures for COVID-19. Em: XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional, v. 17, p. 234-245, 2020. Qualis: Não identificado (XVII Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional)
      8. Andrés, Igansi ; BARROS, L. N. ; MAUÁ, DENIS ; Simões, Thiago Dias. When a Robot Reaches out for Human Help. Em: 16th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence (IBERAMIA), p. 277-289, 2018.Qualis: Não identificado (16th Ibero-American Conference on Artificial Intelligence (IBERAMIA))
      9. BUENO, THIAGO P. ; MAUA, DENIS DERATANI ; BARROS, LELIANE N. DE ; COZMAN, FABIO G.. Modeling Markov Decision Processes with Imprecise Probabilities Using Probabilistic Logic Programming. Em: International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA), v. 62, p. 49-60, 2017.Qualis: Não identificado (International Symposium on Imprecise Probability: Theories and Applications (ISIPTA))
      10. BUENO, THIAGO P. ; MAUA, DENIS D. ; BARROS, LELIANE N. DE ; COZMAN, FABIO G.. Markov Decision Processes Specified by Probabilistic Logic Programming: Representation and Solution. Em: 2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS), p. 337, 2016. Qualis: Não identificado (2016 5th Brazilian Conference on Intelligent Systems (BRACIS))

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Renata Wassermann (3.0)
      1. Herzig, Andreas ; MENEZES, V. ; BARROS, L. N. ; WASSERMANN, R.. On the revision of planning tasks. Em: European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014), v. 263, p. 435-440, 2014. Qualis: Não identificado (European Conference on Artificial Intelligence (ECAI 2014))
      2. Fabio Kepler ; PAZ-TRILLO, C. ; RIANI, J. ; Marcio Moretto Ribeiro ; Valdivia-Delgado, Karina ; BARROS, L. N. ; WASSERMANN, R.. Classifying Ontologies. Em: 2nd Workshop on Ontologies and their Applications (WONTO'2006), v. 199, 2006.Qualis: Não identificado (2nd Workshop on Ontologies and their Applications (WONTO'2006))
      3. CORREA DA SILVA, F. S.; WASSERMAN, Renata ; MELO, Ana Cristina Vieira de ; BARROS, Leliane Nunes de ; FINGER, Marcelo. Intelligent mobile multi-robotic systems: some challenges and possible solutions. Em: 2nd International Conference on Informatics in Control, v. 0, p. 479-485, 2005.Qualis: Não identificado (2nd International Conference on Informatics in Control)

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Flavio Soares Correa da Silva (2.0)
      1. TREVISAN, Filipe Werndl ; BARROS, Leliane Nunes de ; CORREA DA SILVA, F. S.. Designing logic-based robots.. Inteligencia Artificial, Espanha. v. 10, n. 31, p. 11-22, 2006. Qualis: Não identificado (INTELIGENCIA ARTIFICIAL, ESPANHA)
      2. CORREA DA SILVA, F. S.; WASSERMAN, Renata ; MELO, Ana Cristina Vieira de ; BARROS, Leliane Nunes de ; FINGER, Marcelo. Intelligent mobile multi-robotic systems: some challenges and possible solutions. Em: 2nd International Conference on Informatics in Control, v. 0, p. 479-485, 2005.Qualis: Não identificado (2nd International Conference on Informatics in Control)

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Fabio Kon (1.0)
      1. Pinheiro, W. R. ; BARROS, L. N. ; Kon, F.. AAAP: Ambiente de Apoio ao Aprendizado de Programação. Em: Workshop de Ambientes de apoio à Aprendizagem de Algoritmos e Programação, 2007.Qualis: Não identificado (Workshop de Ambientes de apoio à Aprendizagem de Algoritmos e Programação)

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Jaime Simão Sichman (1.0)
      1. COSTA, Anna Helena Reali ; BARROS, Leliane Nunes de ; REZENDE, Solange de Oliveira ; Sichman, J.S. ; NERI, H.. Trajetória acadêmica da Inteligência Artificial no Brasil. Em: Fabio G. Cozman; Guilherme Ary Plonski ; Hugo Neri. (Org.). Inteligência artificial: avanços e tendências. 1ed.São Paulo. : Instituto de Estudos Avançados da USP. 2021.v. 1, p. 30-66.

    • Leliane Nunes de Barros ⇔ Marcelo Finger (1.0)
      1. CORREA DA SILVA, F. S.; WASSERMAN, Renata ; MELO, Ana Cristina Vieira de ; BARROS, Leliane Nunes de ; FINGER, Marcelo. Intelligent mobile multi-robotic systems: some challenges and possible solutions. Em: 2nd International Conference on Informatics in Control, v. 0, p. 479-485, 2005.Qualis: Não identificado (2nd International Conference on Informatics in Control)




(*) Relatório criado com produções desde 2000 até 2025
Data de processamento: 22/04/2025 21:29:30