Este grupo de pesquisa se insere na pós-graduação por meio da linha de pesquisa homônima junto ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica e de Computação (PPGEEC) da UTFPR campus Pato Branco . Em 2016 ocorreu o ingresso do primeiro docente deste grupo como permanente do PPGEEC, em 2018 houve um segundo ingresso e, em 2023, o terceiro. Desde então, o grupo formou mais de 20 mestres e doutores nesta linha, estando atualmente orientando mais 20, aproximadamente. Em relação à produção científica, o grupo apresenta inserção significativa no cenário nacional e internacional, o que rendeu uma bolsa PQ do CNPq em 2020, renovada em 2023, e a aprovação de uma segunda bolsa PQ no mesmo ano. Na captação de fomento, o grupo aprovou cerca de 3 milhões de reais da esfera público-privada nos dois últimos 3 anos e desenvolve projetos de cunho científico-social, com índices sólidos e estáveis de formação e produção científica e tecnológica.

Para informações atualizadas, recursos humanos, instituições parceiras, e outros detalhes, consulte o espelho do grupo em https://dgp.cnpq.br/dgp/espelhogrupo/4333945706431297

Esta linha investiga soluções computacionais para correlacionar padrões em impressões digitais de crianças com sinais do mesmo indivíduo em idades posteriores, a fim de inferir sobre o traço biométrico esperado para uma pessoa independente de sua idade, sem recoleta de sinais. A linha possui forte apelo social, inserção na indústria e é subsidiada a partir de fomento público-privado. Para mais informações, clique aqui.

Essa linha de pesquisa investiga fenômenos da ciência e da engenharia que se aplicam a dados. Sua motivação direta se pauta no advento da geração de grandes e complexos volumes de dados, provenientes de abordagens emergentes de computação. Esses dados, em geral providos por meio eletrônico, precisam ser adequadamente capturados, armazenados e processados, para que revertam em informação e subsidiem processos avançados de tomadas de decisões, com razoável teor de autonomia e inteligência.