P-MIA : padrão múltiplas instâncias autoadaptáveis : um padrão de dados para wokflows científicos - Hübler, Patrícia Nogueira (2010)
A busca de soluções informatizadas, com o objetivo de se obter agilidade e confiabilidade nas informações, faz com que profissionais de diferentes áreas utilizem tecnologias com propósitos semelhantes. A utilização de sistemas de gerenciamento de workflow é um exemplo desse tipo de solução, a qual empresas e cientistas utilizam para documentar as etapas executadas e otimizar o tempo de execução. Esta Tese apresenta um padrão capaz de manipular grandes volumes de dados e otimizar seu processamento, identificando grupos de dados promissores, como um componente de workflows científicos. A área de aplicação é a Bioinformática, uma área multidisciplinar, que se utiliza de várias ferramentas computacionais para a realização de seus experimentos, os quais podem demorar anos para serem finalizados. A solução proposta beneficia, dentro da Bioinformática, o desenho racional de fármacos. Assim, a contextualização da área de estudo é realizada, e é proposta uma solução para o problema por meio da definição de um padrão de dados que permite a autoadaptação de instâncias de workflow em execução. O P-MIA: Padrão Múltiplas Instâncias Autoadaptáveis, assim denominado por manipular um grande conjunto de dados e por, em tempo de execução, definir as ações a serem executadas sobre os dados, é formalizado com base nas definições de redes de Petri e sua representação gráfica feita por meio de redes de Petri coloridas. Sobre o padrão, são realizados testes experimentais, os quais comprovam que, com a utilização do P-MIA, é possível reduzir a quantidade de experimentos, mantendo um critério de qualidade aceitável.