Dissertações em Computação Aplicada (Mestrado) - PPCA/NDAE/Tucuruí

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Acesso aberto (Open Access)
AutoBCI: interface cérebro-máquina com configuração hiperparamétrica automatizada
(Universidade Federal do Pará, 2021-03-11) VILAS BOAS, Vitor Mendes; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928
Interfaces Cérebro-Máquina baseadas em Imagética Motora (ICM-IM) permitem o controle de dispositivos independente do uso de nervos e músculos periféricos, a partir da modulação voluntária da atividade eletrofisiológica do cérebro. O desafio imposto à ICM-IM não invasivas típicas é extrair padrões que descrevam a intenção motora nos sinais coletados por eletroencefalografia (EEG) e classificá-los a fim de se gerar comandos confiáveis à aplicação. Para tanto a seleção de técnicas de processamento adequadas assim como a parametrização correta do sistema são fundamentais no ajuste de modelos de classificação eficazes. A configuração dos múltiplos hiperparâmetros na cadeia de processamento, comumente realizada de forma manual e inespecífica do usuário, tende a gerar modelos rígidos e incapazes de generalizar bem em diferentes indivíduos, em especial pela alta variabilidade dos padrões de IM observada entre eles. O uso de estratégias para estimativa desses hiperparâmetros conforme as especificidades do sujeito apresenta-se como uma abordagem mais eficaz e tem sido explorada em estudos recentes. Este trabalho propõe uma estrutura baseada em aprendizado Bayesiano para configuração automática de hiperparâmetros incorporada à uma nova plataforma computacional ICM-IM de código aberto. O sistema integra todas as etapas básicas da arquitetura de ICM-IM de sub-bandas, desde a aquisição até o controle de uma aplicação virtual. Múltiplas técnicas de processamento compõem um amplo espaço de configuração para busca de instâncias hiperparamétricas particulares que maximizam a performance do sistema e abstraem do usuário a tarefa de ajuste manual. Dados de 72 sujeitos em três conjuntos públicos de EEG foram usados em simulações off-line e on-line cujo intuito foi validar o funcionamento dos módulos implementados e investigar os efeitos da configuração automática no desempenho de classificação e no controle efetivo da aplicação. Uma melhora expressiva na acurácia de classificação foi observada ao usar modelos provenientes da configuração automática do sistema em comparação à modelos gerados a partir de configurações frequentes na literatura. Os resultados sugerem que a otimização dos hiperparâmetros produz modelos mais assertivos na classificação dos padrões de IM de diferentes usuários e tende a contribuir para um controle mais eficaz da aplicação. Conclui-se que este estudo contribui com o projeto de ICM-IM mais eficazes no reconhecimento dos padrões de IM particulares do usuário ao fornecer um ambiente experimental completo, personalizável e de uso descomplicado pela configuração automatizada. A opção por técnicas mais eficientes no processamento dos sinais também mostrou-se viável e também são consideradas contribuições deste trabalho.
Acesso aberto (Open Access)
Sistematização de um mecanismo de busca especializado em conteúdos das séries iniciais do ensino fundamental: uma abordagem baseada em mineração de texto
(Universidade Federal do Pará, 2021-11-08) PONTIN JUNIOR, Laercio; VERAS, Adonney Allan de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/2201652617167877; HTTPS://ORCID.ORG/0000-0002-7227-0590; FÜLBER, Heleno; http://lattes.cnpq.br/5018616409948511
A tecnologia está inserida nos mais diversos ambientes da sociedade, porém, em alguns momentos seu uso pode ser melhorado, como no caso dos mecanismos de busca web. Ferramentas de pesquisa na web, quando utilizadas por crianças do ensino fundamental, podem acarretar um ambiente complexo e que desfavoreça a aprendizagem. Tal ocorrência ocorre devido a pouca familiaridade de crianças em formular perguntas relacionadas ao que precisa aprender e a dificuldade em interpretar os resultados. Devido a essa dificuldade, este trabalho propõem um mecanismo de busca que aperfeiçoa a string de busca considerando o que rege a Base Nacional Comum Curricular. Para implementar este mecanismo é utilizada a mineração de texto, de forma a tornar o ambiente aprimorado para aprendizagem infantil. Como forma de avaliação foram utilizados alunos do ensino fundamental juntamente com a colaboração de professores do mesmo perfil. Deste modo é possível avaliar a utilização da ferramenta e concluir a ocorrência de melhoramento nos resultados de buscas educacionais ao se utilizar uma ferramenta que aplique técnicas de mineração de texto em um motor de busca.

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