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

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Acesso aberto (Open Access)
Clusterização de padrões espaço-temporais de precipitação na Amazônia via deep convolutional autoencoder
(Universidade Federal do Pará, 2023-07-07) SILVA, Vander Augusto Oliveira da; TEIXEIRA, Raphael Barros; http://lattes.cnpq.br/4902824086591521; https://orcid.org/0000-0003-2993-802X
Estudos utilizando diferentes métodos de aprendizado de máquina para descoberta de conhecimento e reconhecimento de padrões em séries temporais de precipitação são cada vez mais frequentes na literatura. Identificar e analisar padrões em séries temporais de precipitação em uma determinada região é fundamental para seu desenvolvimento socioeconômico. Logo, pode-se afirmar que o conhecimento e compreensão das características pluviométricas das regiões são importantes para viabilizar o planejamento do uso, manejo e conservação dos recursos hídricos. O fenômeno natural da precipitação é um processo fundamental de impacto direto nas bacias hidrográficas e no desenvolvimento humano e ambiental. A variabilidade desse fenômeno produz implicações importantes na navegabilidade dos rios, sobre a abundância do indivíduo e a riqueza das espécies. Nos últimos anos muitos estudos com essa abordagem foram realizados no Brasil, principalmente na região amazônica. Esta pesquisa teve como objetivo desenvolvimento de um método computacional para análise de séries temporais de precipitação utilizando técnicas de machine learning com aprendizado não supervisionado, afim de propor um método capaz de realizar a extração de características complexas dos dados, obtendo um mapa de atributos em baixa dimensionalidade para reconhecimento de padrões, descoberta de regiões homogêneas com relação à precipitação e reconstrução aproximada de séries temporais de precipitação da Amazônia Legal. O modelo de rede neural de aprendizado profundo proposto é treinado para aprender as principais e mais complexas características dos dados originais e apresentá-los em baixa dimensionalidade no espaço latente. Após o treinamento os resultados se mostram promissores, as observações dos dados reconstruídos apresentaram um bom desempenho conforme avaliação da métrica de RMSE e NRMSE com valores resultantes iguais a 0.06610 e 0.3355 respectivamente. A análise da representação dos dados em baixa dimensão foi aplicada e analisada por uma estrutura de clustering usando aglomerativo hierárquico com método de Ward. Essa metodologia também apresentou bons resultados, pois realizou agrupamentos consistentes caracterizando regiões homogêneas com relação aos dados de precipitação. Desta forma, demonstrando que a representação em baixa dimensionalidade carregava as características principais das séries temporais dos dados analisados. Destaca-se que o método desenvolvido nesse estudo pode ser aplicado não apenas na região amazônica, mas também em outras áreas com desafios semelhantes relacionados à análise de séries temporais.
Acesso aberto (Open Access)
ICM Space Game: uma interface baseada na imaginação de movimentos
(Universidade Federal do Pará, 2023-03-10) CALVINHO, Jhoanyn Valois Fantin; MERLIN, Bruno; http://lattes.cnpq.br/7336467549495208; HTTPS://ORCID.ORG/0000-0001-7327-9960; SILVA, Cleison Daniel; http://lattes.cnpq.br/1445401605385329; https://orcid.org/0000-0001-8280-2928
A Interface Cérebro-Máquina (ICM) pode auxiliar os usuários na participação de tarefas rotineiras, como o ato de se locomover. A comunidade científica trabalha diariamente na tentativa de oferecer sistemas de ICM cada vez mais robustos, com melhores respostas aos comandos dos usuários. No entanto, estes trabalhos, geralmente focam na melhoria do sistema em si. Com base nesta afirmação, o objetivo deste trabalho é desenvolver um jogo virtual como parte de uma ferramenta computacional com a intenção de oferecer uma alternativa aos usuários para auxiliar no aprendizado da utilização de equipamentos de uma ICM baseada na imaginação de movimentos. Para isso o jogo é projetado e programado como tentativa de melhorar a precisão dos usuários no controle dos dispositivos destes sistemas. Os resultados mostram que o jogo funciona quando conectado a uma ICM, e pode servir como alternativa no processo de coleta de sinais de EEG. Ao longo deste trabalho são utilizadas linguagens de programação dedicadas a ICMs, como o OpenVibe, assim como uma linguagem bastante utilizada na programação de jogos eletrônicos, Python. No experimento realizado com 8 voluntários, não há uma diferença discrepante entre as taxas de classificação realizada com o auxílio do protocolo convencional e do ICM Space Game, aproximadamente 56% para ambos os casos, contudo, o ICM Space Game foi o escolhido pela maioria dos participantes deste experimento.

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