

O Laboratório Avançado de Produção, Pesquisa e Inovação em Software, foi projetado para atuar em diversas áreas tecnológicas, desde sistemas de informação até sistemas embarcados, objetivando as oportunidades de pesquisas teóricas e aplicadas.
Além disso, tem como objetivo contribuir com o desenvolvimento de projetos de software ao passo que complementamos a formação de Engenheiros de Software, capazes de lidar com problemas ao pensar em soluções computacionais e implamentá-las efetivamente, por meio de métodos ágeis, software livre, segurança e trabalho colaborativo centrado nas pessoas.
Projetos
O projeto da CEB foca em construir um sistema de monitoramento do abastecimento e consumo da energia elétrica de toda a UnB. Serão instalados equipamentos de medição em vários pontos da universidade, que farão a coleta de diversos indicadores relacionados a qualidade e disponibilidade da eletricidade. Esses dados serão transmitidos pela rede para um sistema responsável por armazená-los e disponibilizá-los, seja para fins de pesquisa, ou monitoramento. A equipe do LAPPIS está desenvolvendo um sistema distribuído, que coleta os dados dos medidores, os centraliza e fornece para uma aplicação que permite a visualização das informações de um modo mais human-friendly, por meio de relatórios, gráficos e comparativos.
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IoT, Sistemas Distribuidos, Monitoramento Energético, DevOps, DataViz

O projeto “Ecossistemas de Software Livre” é uma parceria do LAPPIS com o Ministério da Cultura (MinC), iniciada em outubro de 2017 com o período de duração previsto para 24 meses. A parceria tem como objetivo trazer inovação aos sistemas de softwares livres desenvolvidos pelo Ministério e realizar pesquisa aplicada em entrega contínua, DevOps, técnicas de aprendizagem de máquina.

A interação do LAPPIS com a comunidade do Empurrando Juntas (EJ) iniciou em uma parceria com o Ministério dos Direitos Humanos para desenvolver uma plataforma de participação para a Secretaria Nacional dos Direitos da Criança e do Adolescente. O diferencial do EJ com relação a outras plataformas de participação é o uso de técnicas de Machine Learning e Gamificação para trabalhar contra a formação de bolhas de opinião.
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Projeto de visualização de dados para divulgação do panorama cultural promovido pela Lei de Incentivo. O objetivo é a partir dos dados agregados dos projetos submetidos no SALIC, gerar dashboards que ilustram o panorama da cultura, tais como deslocamento de projetos culturais, acessos gratuitos, indice de saúde, entre outros.
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Dataviz, Entrega Contínua, DevOps, Panorama Cultural

Projeto para gerar recomendações na avaliação e submissão de projetos culturais no SALIC. O objetivo é aplicar técnicas de aprendizagem de máquina para extrair padrões do históricos de projetos culturais já submetidos (cerca de 30 mil projetos), e utilizar tais padrões para recomendar anomalias, pontos de melhorias de projetos culturais, e gerar métricas de complexidade, e qualidade de tais projetos culturais. Trabalhamos em arquitetura de microsserviços para trazer inovação em sistemas legados (tais como o Salic).
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Aprendizagem de máquina em projetos culturais, SALIC, Arquitetura Microsserviço, DevOps, Entrega Contínua, SALIC-API

Projeto de um FAQ chatbot para tirar dúvidas sobre a Lei de Incentivo, e auxiliar proponentes a preencher uma proposta cultural no SALIC. Contribuímos para vários projetos de software livre nesse projeto: Rocket.chat, Rasa. Utilizamos técnicas de deep learning tanto para o processamento de linguagem natural quanto para aprendizagem de fluxos de diálogos.
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Chatbot, FAQ, SALIC, RASA NLU,RASACORE, Rocket.chat, Deep Learning, DevOps, Entrega Contínua, ElasticSearch.

Equipe
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Álax Alves
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André Filho
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Arthur Diniz
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Arthur Assis
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Bruna Pinos
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Bruna Nayara
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Carla Rocha
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Fábio Mendes
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Fabiola Malta
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Gabriela Guedes
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Gardenia Nogueira
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Guilherme Lacerda
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Guilherme Augusto
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Heloise Cullen
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Hilmer Neri
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Joenio Costa
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Kamilla Costa
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Leonardo Gomes
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Lilian Lima
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Lucas Martins
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Rodrigo Maia
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Matheus Miranda
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Matheus Richard
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Victor Moura
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Pablo Diego
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Paloma Mamede
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Paulo Meirelles
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Ricardo Poppi
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Rodrigo Oliveira
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Arthur Temporim
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Thalisson Melo