Resumo: Sistemas embarcados estão presentes em toda a parte hoje em dia. Muitos sistemas dependem de algum tipo de dispositivo eletrônico programável para operar corretamente. A execução correta e esperada desses sistemas depende da implementação correta de muitos recursos necessários diferentes, cada um dependendo de vários detalhes de implementação e propriedades que devem ser tratadas em tempo de projeto. Contudo, lidar com todos os detalhes de implementação nas fases iniciais do projeto não é produtivo, e muitas vezes até impossível. Para sistemas com reconfiguração em tempo de execução, um tipo de sistema embarcado que pode se reconfigurar em tempo de execução, o projeto é ainda mais desafiador devido ao processo de reconfiguração, que é outro recurso a ser levado em consideração. Até hoje, o projeto de sistemas com reconfiguração em tempo de execução é, na maioria dos casos, feito por meio de procedimentos ad hoc, sem uma metodologia formal. Começar o projeto em um alto nível de abstração, com modelos de aplicação e plataforma, e reduzindo progressivamente a abstração, incorporando detalhes de implementação aos modelos, é uma estratégia bem conhecida para lidar com o alto nível de complexidade no projeto de sistemas embarcados. Essa estratégia também poderia ser aplicada a sistemas com reconfiguração em tempo de execução. Como principal contribuição, esta tese fornece os primeiros passos para uma metodologia de projeto formal para sistemas com reconfiguração em tempo de execução por meio do desenvolvimento de um sistema de classificação, na forma de ontologias de domínio, para modelos de aplicação e plataforma, bem como um conjunto de regras de mapeamento que mescla modelos de aplicação e plataforma em um modelo virtual de implementação. Ambas as ontologias de aplicação e plataforma são gerais o suficiente para serem usadas como sistemas de classificação para diversos modelos de computação e plataformas comerciais de prateleira, respectivamente. Esta tese também apresenta a modelagem de aplições com reconfiguração em tempo de execução usando os modelos de computação síncrono e scenario-aware dataflow Ver menos

Abstract: Embedded systems are ubiquitous in today’s life. Many systems rely on some kind of programmable electronic device to operate properly. The expected and correct execution of the system relies on the correct implementation of many different needed features, each one depending on several implementation details and properties that must be dealt with in design time. However, dealing with all implementation details at the early stages of the design process is not productive, sometimes not even possible. For runtime reconfigurable systems, a type of embedded system that can reconfigure itself in runtime, the design process is even more challenging due to the reconfiguration process, which is yet another feature to be taken into consideration. Up until today, in most cases, the design of runtime reconfigurable systems is done via ad hoc procedures, lacking a formal methodology. Starting the design in a high level of abstraction, with application and platform models, and progressively reducing the abstraction by incorporating implementation details to the models is a well-known strategy to cope with the high level of complexity in the design of embedded systems. Such a strategy could be also applied to runtime reconfigurable systems. As the main contribution, this thesis provides the first steps towards a formal design methodology for runtime reconfigurable systems through the development of a classification system, in the form of domain ontologies, for both application and platform models, as well as a set of mapping rules that merges application and platform models into a virtual implementation model. Both application and platform domain ontologies are general enough to be used as classification systems for many different models of computation (MoCs) and commercial off-the-shelf platforms, respectively. This thesis also presents the modeling of runtime reconfigurable applications using the synchronous and scenario-aware dataflow MoCs Ver menos