Engenharia de Processos e Sistemas a Eventos

Grupo de Pesquisa em Processamento da Informação

Universidade Tecnológica Federal do Paraná

Cliques em um aplicativo, a admissão de um paciente em um hospital e o acionamento de um sensor em uma linha de produção industrial são eventos: ocorrências discretas, pontuais e instantâneas no tempo que registram o exato momento em que uma ação acontece ou o estado de um sistema se altera. A partir desses eventos, é possível reconstruir digitalmente o fluxo do sistema e representá-lo por meio de modelos. Esses modelos permitem identificar oportunidades para melhorar o sistema, tornando-o mais seguro e confiável, reduzindo erros e incorporando capacidades inteligentes para perceber, responder e se adaptar ao ambiente de forma autônoma. Além disso, os modelos podem ser utilizados para controlar automaticamente o sistema, determinando quando uma ação deve ou não ser executada, de modo a evitar travamentos, conflitos e violações de requisitos, mesmo quando a percepção do ambiente é imperfeita.

O projeto é desenvolvido pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) no campus Pato Branco. Majoritariamente, a equipe do projeto está vinculada ao Departamento de Informática (DAINF) contando com professores e mais de 30 alunos de ensino médio, graduação, mestrado, doutorado e pós-doutorado. Nossos alunos fazem parte do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC), em Engenharia Elétrica e Informática Industrial (CPGEI) e em Ciência da Computação (PPGCC).

Nossas fontes de financiamento incluem a própria UTFPR além de financiamento do governo federal por meio do Ministério de Ciência, Tecnologia e Inovação explicitamente do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)

Nossos projetos

Controle Flexível e Inteligente de Sistemas de Eventos Discretos

A Teoria de Controle Supervisório (TCS ou SCT) e os Sistemas de Eventos Discretos (SEDs ou DES) servem para garantir que sistemas automatizados funcionem de forma segura, sem travamentos ou erros de sequência. Em termos simples, um SED é qualquer processo que avança passo a passo através de eventos pontuais, como uma esteira de fábrica que detecta uma peça, o robô que a pinta e a porta de segurança que se fecha. A TCS funciona como um "guarda de trânsito digital" desse processo: em vez de dizer exatamente o que o sistema deve fazer a cada segundo, ela analisa todas as combinações de eventos e bloqueia apenas as ações que levariam a acidentes, colisões ou paralisações (deadlocks). Ao unir a TCS com Inteligência Artificial, o sistema ganha a capacidade de tomar decisões rápidas e otimizadas para aumentar a produtividade, mas mantendo a garantia matemática de que nunca violará as regras de segurança do ambiente industrial.

Mineração de Processos

A mineração de processos (process mining) é uma disciplina que conecta a ciência de dados à gestão de processos para mapear, monitorar e aprimorar o fluxo real de trabalho de uma organização a partir das pegadas digitais (event logs) deixadas pelos sistemas. Enquanto a modelagem tradicional desenha os processos como eles deveriam acontecer, a mineração de processos utiliza eventos reais, como o registro de uma etapa, o carimbo de data/hora e os recursos envolvidos, para reconstruir visualmente como eles realmente acontecem na prática. Essa abordagem permite descobrir gargalos, desvios operacionais, retrabalhos e ineficiências em tempo real, fornecendo uma base factual e objetiva para auditar a conformidade de sistemas cibernético-físicos ou operacionais e fundamentar a tomada de decisões estratégicas de melhoria contínua.

Sistemas Flexíveis e Inteligentes de Geração de Energia

Este projeto busca impulsionar o desenvolvimento de sistemas de geração de energia flexíveis e inteligentes ao integrar as garantias formais de segurança fornecidas pela Teoria de Controle Supervisório de Sistemas de Eventos Discretos a modelos estocásticos para o planejamento e a definição de regras adaptativas. Ao unir o rigor normativo do controle supervisório à capacidade de lidar com incertezas e variações operacionais, a iniciativa estabelece uma base sólida para a tomada de decisões dinâmicas. Além disso, o escopo prevê a expansão futura para contemplar os desafios de implementação prática, estratégias de comunicação e os aspectos cibernéticos e físicos inerentes à infraestrutura moderna de energia.

Condomínio Avícola Inteligente e Interconectado

Este projeto propõe o desenvolvimento de um condomínio avícola inteligente e interconectado, composto por galpões instalados em proximidade que compartilham uma infraestrutura isolada, controlada, modular e escalável. Como cada unidade é gerida por um especialista distinto, surgem divergências naturais nos planos de ação adotados em todo o complexo. Para mitigar esse desafio e otimizar a gestão operacional, a pesquisa foca na cooperação entre os diferentes galpões por meio da integração de diversos métodos de aprendizado, aplicando essa inteligência combinada ao manejo avícola e implementando uma solução prática que abrange as etapas de controle, comunicação e supervisão do sistema.

Projeto de Ciência de Dados para a Gestão Pública

Resultado de cooperação técnica entre instituições de ensino e prefeituras municipais, este projeto visa aplicar técnicas de mineração de dados e inteligência computacional às bases de dados municipais para otimizar a gestão pública e subsidiar a tomada de decisões estratégicas. A iniciativa contempla a avaliação, o desenvolvimento e a implementação de um sistema inteligente de cruzamento de dados reais, capaz de transformar informações operacionais das diversas prefeituras parceiras em indicadores precisos que orientam a administração pública local em suas diferentes áreas de atuação.

Publicações

2025:

SOUTHIER, L. F. P. ; FILIPAK, M. ; ZANLORENSI, L. A. ; WASILEVSKI, I. ; FAVARIM, F. ; OLIVA, J. T. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. An on-production high-resolution longitudinal neonatal fingerprint database in Brazil. In: arXiv. v. 1.
DINIZ, ELIOENAI M. F. ; MAZZOCHIN, JOÃO V. C. ; SOUTHIER, L. F. P. ; OLIVA, J. T. ; CASANOVA, D. ; FILIPAK, MARCELO ; TEIXEIRA, M. . Exploiting heterogeneous graphs to enhance fingerprint images and improve human identification. In: Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security, 2025, Orlando. Proceedings of the Multidisciplinary International Conference of Research Applied to Defense and Security (MICRADS'25), 2025. v. 1.
BONA, W. A. C. ; OLIVA, J. T. ; SOUTHIER, L. F. P. ; FAVARIM, F. ; TEIXEIRA, M. ; CASANOVA, D. . Construction of Rolled Digital for Newborns Using Image Registration. REVISTA DE INFORMÁTICA TEÓRICA E APLICADA: RITA, v. 32, p. 188-195, 2025.
SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW; NUNES, GUSTAVO ALEXANDRE TUCHLINOWICZ ; MACHADO, JOÃO HENRIQUE PEREIRA ; BURATTI, MATHEUS ; TRENTIN, PEDRO HENRIQUE DE VIVEIROS ; BONA, WESLEY AUGUSTO CATUZZO DE ; KOOP, BARBARA DE OLIVEIRA ; DINIZ, ELIOENAI ; MAZZOCHIN, JOÃO VICTOR COSTA ; DALL AGNOL, JOÃO LEONARDO HARRES ; DE OLIVEIRA, LUCAS CALDEIRA ; FILIPAK, MARCELO ; ZANLORENSI, LUIZ ANTONIO ; BELANÇON, MARCOS ; OLIVA, JEFFERSON ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . A Systematic Literature Review on Neonatal Fingerprint Recognition. ACM COMPUTING SURVEYS, v. 1, p. 1, 2025.
MACHADO, JOÃO H. P. ; KOOP, BARBARA DE O. ; FILIPAK, MARCELO ; BARBOSA, MARCO A. C. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; Southier, Luiz F. P. ; CASANOVA, DALCIMAR ; TEIXEIRA, MARCELO . A Super-Resolution Approach for Image Resizing of Infant Fingerprints with Vision Transformers. IEEE Access, v. 1, p. 1-1, 2025.
AGNOL, João Leonardo Harres Dall. Conectividade recursiva de classificação de classes (R3C) aplicada à segmentação de imagem binária para melhoria da impressão digital infantil. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025.
KOOP, Barbara de Oliveira. Super-resolução para biometria de impressões digitais neonatais: um estudo sobre aprimoramento de imagens visando a equivalência com alta resolução. 2025. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2025.

2024:

SOUTHIER, Luiz Fernando Puttow e CASANOVA, Dalcimar. A deep learning approach to age newborns’ fingerprints minutiae maps. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2024.
DE OLIVEIRA KOOP, BARBARA ; AGNOL, JOÃO LEONARDO H. D. ; SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; ZANLORENSI, LUIZ A. ; OLIVA, JEFFERSON T. ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Analyzing Similarity and Quality of Neonate Fingerprint Images subject to a Super-Resolution Technique. In: 2024 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2024, Darmstadt. 2024 International Conference of the Biometrics Special Interest Group (BIOSIG), 2024. p. 1.
DINIZ, ELIOENAI M. F. ; MAZZOCHIN, JOÃO V. C. ; ZANLORENSI, LUIZ A. ; BONA, WESLEY A. C. DE ; Southier, Luiz F. P. ; FAVARIM, FÁBIO ; CASANOVA, DALCIMAR . A Mathematical Toolkit to improve the Similarity Analysis for Fingerprint Images. In: Workshop de Sistemas de Informação, 2024, Brasil. Anais do XV Workshop de Sistemas de Informação (WSIS 2024), 2025. p. 1.
DALL AGNOL, JOÃO LEONARDO HARRES ; BONA, WESLEY AUGUSTO DE ; RODRIGUES, ÉRICK OLIVEIRA ; SOUTHIER, LUIZ FERNANDO PUTTOW ; OLIVA, JEFFERSON ; FILIPAK, MARCELO ; CASANOVA, DALCIMAR . Iterative Framework For Data Augmentation Of Segmented Fingerprints. In: Workshop de Sistemas de Informação, 2024, Brasil. Anais do XV Workshop de Sistemas de Informação (WSIS 2024). p. 15.
BONA, WESLEY A. C. DE ; OLIVA, JEFFERSON ; SOUTHIER, L. F. P. ; FAVARIM, FÁBIO ; TEIXEIRA, MARCELO ; CASANOVA, D. . Construction of Rolled Digital for Newborns Using Image Registration. In: Workshop on Computer Vision, 2024, Paranaíba. Proceedings of the XIX Workshop on Computer Vision (WVC'24), 2024. v. 1.
BONA, Wesley Augusto Catuzzo de. Construção de digitais roladas de recém-nascidos por meio de técnicas avançadas de registro de imagem. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.
MACHADO, João Henrique Pereira. Aplicando super-resolucão para melhorar a extração de características em impressões digitais de recém-nascidos. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.
BURATTI, Matheus. Uma nova métrica de qualidade de imagem para digitais infantis. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.
TRENTIN, Pedro Henrique de Viveiros. Aplicação de redes neurais convolucionais na extração de minúcias de impressões digitais de recém-nascidos. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.
NUNES, Gustavo Alexandre Tuchlinowicz. Aplicação da técnica OMNI utilizando matching como medida de distância para redução do espaço de busca em bancos de dados de biometria digital infantil. 2024. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia de Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2024.

Equipe

O projeto é desenvolvido pela Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR) no campus Pato Branco. Majoritariamente a equipe do projeto está vinculada ao Departamento de Informática (DAINF).

Coordenação:

Prof. Marcelo Teixeira
Prof. Marcelo Rosa
Prof. Luiz Fernando Puttow Southier

Prof Colaboradores:

Prof. José Cury
...

Pós-doutorandos

Fernanda
Ives

Doutorandos

Rosaine Fiorio Semler
Jhonnatan Ricardo Semler
Lucas Schmidt

Mestrandos:

Bruno Duarte
Gesse Marchioro
Rafael de Castilho Xavier
Huilson José Lorenzi
João Gabriel Bortot Cadore
Erick Luis Moro Conche
Matheus Bueno Bartkevicius

Graduandos - Trabalhos de Conclusão de Curso:

Augusto Lipinski Fernandes Maciel (2023-)
Eduardo Romildo Nonemacher (2024-)
Arthur Botelho Konze (2024-)
Rodrigo Andrade da Silva (2025-)
Davi Angelo Polese Magalhães (2025-)

Graduandos - Iniciação científica:

Matheus Augusto de Paula Oliveira (2023-)
Keila Cristina Dario (2023-)
Kauê Mauri de Souza (2024-)
Alison Oliveira da Silva (2025-)
Eduardo Fin Trentin (2025-)
Gabriel Bertan (2025-)
Laura Armiliato Sangalli (2025-)
Pedro Antonio Santini (2025-)
Odilon Ramos da Silva Neto (2025-)
Arthur Pereira Rodrigues (2025-)
Guilherme Rodrigues dos Santos (2025-)

Estagiários:

Luiz Antonio Maschietto Filho (2025-)
João Vitor Kaszuba (2025-)

Coletistas:

Maria Gabriela Dums (2023-)
Ana Carolina Dums (2023-)
Thawany Gomes dos Santos (2025-)

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