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Acesso aberto (Open Access)
Algoritmos culturais com abordagem memética e multipopulacional aplicados a problemas de otimização
(Universidade Federal do Pará, 2012-04-20) SILVA, Deam James Azevedo da; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
Em muitos problemas de otimização há dificuldades em alcançar um resultado ótimo ou mesmo um resultado próximo ao valor ótimo em um tempo viável, principalmente quando se trabalha em grande escala. Por isso muitos desses problemas são abordados por heurísticas ou metaheurísticas que executam buscas por melhores soluções dentro do espaço de busca definido. Dentro da computação natural estão os Algoritmos Culturais e os Algoritmos Genéticos, que são considerados metaheurísticas evolutivas que se complementam devido ao mecanismo dual de herança cultura/genética. A proposta do presente trabalho é estudar e utilizar tais mecanismos acrescentando tanto heurísticas de busca local como multipopulações aplicados em problemas de otimização combinatória (caixeiro viajante e mochila), funções multimodais e em problemas restritos. Serão executados alguns experimentos para efetuar uma avaliação em relação ao desempenho desses mecanismos híbridos e multipopulacionais com outros mecanismos dispostos na literatura de acordo com cada problema de otimização aqui abordado.
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)
Estratégia de otimização para a melhoria da interpretabilidade de redes bayesianas: aplicações em sistemas elétricos de potência
(Universidade Federal do Pará, 2009-12-10) ROCHA, Cláudio Alex Jorge da; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A investigação de métodos, técnicas e ferramentas que possam apoiar os processos decisórios em sistemas elétricos de potência, em seus vários setores, é um tema que tem despertado grande interesse. Esse suporte à decisão pode ser efetivado mediante o emprego de vários tipos de técnicas, com destaque para aquelas baseadas em inteligência computacional, face à grande aderência das mesmas a domínios com incerteza. Nesta tese, são utilizadas as redes Bayesianas para a extração de modelos de conhecimento a partir dos dados oriundos de sistemas elétricos de potência. Além disso, em virtude das demandas destes sistemas e de algumas limitações impostas às inferências em redes bayesianas, é desenvolvido um método original, utilizando algoritmos genéticos, capaz de estender o poder de compreensibilidade dos padrões descobertos por essas redes, por meio de um conjunto de procedimentos de inferência em redes bayesianas para a descoberta de cenários que propiciem a obtenção de um valor meta, considerando a incorporação do conhecimento a priori do especialista, a identificação das variáveis mais influentes para obtenção desses cenários e a busca de cenários ótimos que estabeleçam valores, definidos e ponderados pelo usuário/especialista, para mais de uma variável meta.
Acesso aberto (Open Access)
Experimentos de mineração de dados aplicados a sistemas scada de usinas hidrelétricas
(Universidade Federal do Pará, 2012-04-13) OHANA, Ivaldo; BEZERRA, Ubiratan Holanda; http://lattes.cnpq.br/6542769654042813
O atual modelo do setor elétrico brasileiro permite igualdade de condições a todos os agentes e reduz o papel do Estado no setor. Esse modelo obriga as empresas do setor a melhorarem cada vez mais a qualidade de seu produto e, como requisito para este objetivo, devem fazer uso mais efetivo da enorme quantidade de dados operacionais que são armazenados em bancos de dados, provenientes da operação dos seus sistemas elétricos e que tem nas Usinas Hidrelétricas (UHE) a sua principal fonte de geração de energia. Uma das principais ferramentas para gerenciamento dessas usinas são os sistemas de Supervisão, Controle e Aquisição de Dados (Supervisory Control And Data Acquisition - SCADA). Assim, a imensa quantidade de dados acumulados nos bancos de dados pelos sistemas SCADA, muito provavelmente contendo informações relevantes, deve ser tratada para descobrir relações e padrões e assim ajudar na compreensão de muitos aspectos operacionais importantes e avaliar o desempenho dos sistemas elétricos de potência. O processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (Knowledge Discovery in Database - KDD) é o processo de identificar, em grandes conjuntos de dados, padrões que sejam válidos, novos, úteis e compreensíveis, para melhorar o entendimento de um problema ou um procedimento de tomada de decisão. A Mineração de Dados (ou Data Mining) é o passo dentro do KDD que permite extrair informações úteis em grandes bases de dados. Neste cenário, o presente trabalho se propõe a realizar experimentos de mineração de dados nos dados gerados por sistemas SCADA em UHE, a fim de produzir informações relevantes para auxiliar no planejamento, operação, manutenção e segurança das hidrelétricas e na implantação da cultura da mineração de dados aplicada a estas usinas.
Acesso aberto (Open Access)
Um framework para a previsão de cenários com o uso de sistemas híbridos neurogenéticos para compra e venda de energia elétrica no mercado futuro
(Universidade Federal do Pará, 2012-05-04) CONDE, Guilherme Augusto Barros; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
No contexto da previsão de séries temporais, é grande o interesse em estudos de métodos de previsão de séries temporais que consigam identificar as estruturas e padrões existentes nos dados históricos, possibilitando gerar os próximos padrões da série. A proposta defendida nesta tese é a de desenvolvimento de um framework que utilize ao máximo as potencialidades das técnicas de previsão (redes neurais artificiais) com as técnicas de otimização (algoritmos genéticos) em um sistema híbrido intercomunicativo que aproveite bem as vantagens de cada uma dessas técnicas para a geração de cenários futuros que possam mostrar, além das previsões normais com base nos valores históricos, percursos alternativos das curvas das séries temporais analisadas.
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.
Acesso aberto (Open Access)
Métricas de QoE/QoS de vídeo em redes sem fio para auxilio ao planejamento de ambientes indoor utilizando uma abordagem bayesiana
(Universidade Federal do Pará, 2015-03-30) CARVALHO, André Augusto Pacheco de; CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos; http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
A evolução das aplicações em redes sem fio tem crescido nos últimos anos, devido ao aumento do número de usuários de smartphone, tablets e outros. A disponibilidade de serviços exigentes, como a transmissão de vídeo, afeta a Qualidade de Experiência (QoE) e Qualidade de Serviço (QoS) provida aos usuários domésticos e comerciais, isto tem estimulado ao estudo de novas técnicas de gerência de recursos de redes, tendo como objetivo proporcionar serviços com qualidade a um cliente cada vez mais exigente. Essa dissertação apresenta uma metodologia de Inteligência Artificial, utilizando uma Rede Bayesiana, com uma estratégia híbrida de avaliação analisando o comportamento de métricas de QoE e QoS, no projeto de redes locais sem 50. Para isto houve a necessidade da realização de campanhas de medições, para a geração de uma base de medidas reais, e com o artificio da simulação utilizando uma Radial Base Function (RBF), realizou-se a extensão dos dados, para que tivesse o volume de dados ideal para inserção na Rede Bayesiana. A diversidade do local de medições escolhido, composto de materiais como: tijolo, vidros, madeiras e concreto. Foi necessário realizar previamente um mapeamento de todos os pontos a serem medidos, posicionando propositalmente antes e depois de cada barreira ultrapassada pelo sinal. As Métricas como nível de sinal Receiver Signal Strength Intensity (RSSI), Jitter, atraso fim a fim da rede durante a transmissão do vídeo, PeakSígnal-to-NoíseRatío (PSNR) e Structural Símz'larízj/ (SSIM) foram coletadas durante as medições realizadas. E utilizando a Rede Bayesiana foram feitas inferências para cada métrica e foi possível encontrar resultados satisfatórios para que a solução proposta auxilie o planejamento de redes sem fio em ambientes indoor. Possibilitando demonstrar que até 10 metros de distância do transmissor, o sinal tem sua melhor potência, e a métrica de atraso fim a fim tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa de atraso e acompanhando este ótimo desempenho o Jítter tem mais de 65% de probabilidade de esta na menor faixa. E as métricas de QoE, PSRN e SSIM possuem um comportamento similar e tem mais de 80% de probabilidade de obter seu maior valor, e consequentemente o vídeo tem a sua melhor qualidade de recepção. Resultados estes demonstram que não exclui a possibilidade do uso desta proposta em outras situações.
Acesso aberto (Open Access)
Predição de falhas em redes de grades OBS com plano de controle GMPLS
(Universidade Federal do Pará, 2013-01-09) BECHARA, Mariana Castro; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; http://lattes.cnpq.br/1028151705135221
Este trabalho apresenta uma proposta para predição de falhas em rede de grade OBS com plano de controle GMPLS que auxilia as aplicações em ambientes de colaboração, como exemplo a E-Science. Os agentes de monitoração de tráfego, denominado DQMA-Fuzzy, verificam parâmetros relacionados à QoS e às imperfeições nos enlaces ópticos. Por apresentar uma solução mais rápida e facilmente implementável, foi desenvolvido um sistema baseado em lógica Fuzzy para dar mais robustez às decisões dos agentes. Simulações no NS-2 (Network Simulator – 2) demonstram que a proposta minimiza bloqueios na rede e balanceia o uso dos recursos da grade, garantindo níveis de serviços bem definidos, auxiliando na engenharia de tráfego e na predição de falhas.
Acesso aberto (Open Access)
Predição de qualidade de experiência para internet do futuro em arquiteturas heterogêneas de redes sem fio móveis
(Universidade Federal do Pará, 2013-12-06) FERREIRA JUNIOR, José Jailton Henrique; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
As Redes da Próxima Geração consistem no desenvolvimento de arquiteturas que viabilizem a continuidade de serviços que proporcionem sempre a melhor conectividade (Always Best Connectivity - ABC) aos usuários móveis com suporte adequado à Qualidade de Experiência (QoE) para aplicações multimídia de alta definição, nesse novo contexto as arquiteturas têm perspectiva orientada a serviços e não a protocolos. Esta tese apresenta uma arquitetura para redes da próxima geração capaz de fornecer acesso heterogêneo sem fio e handover vertical transparente para as aplicações multimídia. A tese considera diferentes tecnologias sem fio e também adota o padrão IEEE 802.21 (Media Independent Handover – MIH) para auxiliar na integração e gerenciamento das redes heterogêneas sem fio. As tecnologias que a arquitetura possui são: IEEE 802.11 (popularmente denominada de WiFi), IEEE 802.16 (popularmente denominada de WiMAX) e LTE (popularmente denominada de redes 4G). O objetivo é que arquitetura tenha a capacidade de escolher entre as alternativas disponíveis a melhor conexão para o momento. A arquitetura proposta apresenta mecanismos de predição de Qualidade de Experiência (Quality of Experience - QoE) que será o parâmetro decisivo para a realização ou não do handover para uma nova rede. A predição para determinar se haverá ou não mudança de conectividade será feita com o uso da inteligência computacional de Redes Neurais Artificiais. Além disso a arquitetura também apresenta um mecanismo de descarte seletivo de pacotes especifico para aplicações multimídia. A proposta é avaliada via simulação utilizando-se o ns-2 (Network Simulator) e os resultados de desempenho são apresentados através das métricas de QoS, de QoE e também visualmente através da exibição de frames dos vídeos transmitidos na arquitetura.
Acesso aberto (Open Access)
Proposta de arquitetura para o estabelecimento dinâmico de conexões determinísticas e busca de recursos multidomínio em redes grid OBS baseadas no GMPLS
(Universidade Federal do Pará, 2011-06-17) NUNES, Anderson Marques; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; http://lattes.cnpq.br/1028151705135221
A capacidade de processamento das instituições de pesquisa vem crescendo significativamente à medida que processadores e estações de trabalho cada vez mais poderosos vão surgindo no mercado. Considerando a melhoria de desempenho na área de redes de computadores e visando suprir a demanda por processamento cada vez maior, surgiu a ideia de utilizar computadores independentes conectados em rede como plataforma para execução de aplicações paralelas, originando assim a área de computação em grade. Em uma rede que se encontra sob um mesmo domínio administrativo, é comum que exista o compartilhamento de recursos como discos, impressoras, etc. Mas quando a rede ultrapassa um domínio administrativo, este compartilhamento se torna muito limitado. A finalidade das grades de computação é permitir compartilhamento de recursos mesmo que estes estejam espalhados por diversos domínios administrativos. Esta dissertação propõe uma arquitetura para o estabelecimento dinâmico de conexões multidomínio que faz uso da comutação de rajadas ópticas (OBS – Optical Burst Switching) utilizando um plano de controle GMPLS (Generalized Multiprotocol Label Switching). A arquitetura baseia-se no armazenamento de informações sobre recursos de grade de sistemas autônomos (AS -Autonomous Systems) distintos em um componente chamado Servidor GOBS Raiz (Grid OBS) e na utilização do roteamento explícito para reservar os recursos ao longo de uma rota que satisfaça as restrições de desempenho de uma aplicação. A validação da proposta é feita através de simulações que mostram que a arquitetura é capaz de garantir níveis de desempenho diferenciados de acordo com a classe da aplicação e proporciona uma melhor utilização dos recursos de rede e de computação.
Acesso aberto (Open Access)
Reconstrução e modelagem in silico da via de biossíntese de ácidos graxos da bactéria psicotrófica Exiguobacterium antarticum linhagem B7
(Universidade Federal do Pará, 2016-04-04) FRANCÊS, Regiane Silva Kawasaki; SCHNEIDER, Maria Paula Cruz; http://lattes.cnpq.br/3901112943859155
A modelagem matemática in silico baseada em restrições é uma abordagem adotada pela Biologia de Sistemas para analisar redes metabólicas. A bactéria Gram-positiva Exiguobacterium antarticum B7 é um extremófilo capaz de sobreviver em ambientes frios como gelo glacial e permafrost. A capacidade de adaptação ao frio desses micro-organismos vem despertando grande interesse biotecnológico. Um fator importante para o entendimento do processo de adaptação ao frio está relacionado à modificação química de ácidos graxos que constituem a membrana celular das bactérias psicotróficas. A finalidade é manter a fluidez da membrana para evitar o congelamento da bactéria. Neste trabalho, a via metabólica de biossíntese de ácidos graxos da bactéria E. antarticum B7 foi reconstruída a partir do genoma anotado disponível. As ferramentas de software KEGG (Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes) e RAST (The Rapid Annotation Server) foram utilizadas para gerar o modelo preliminar da rede. O passo seguinte foi a etapa de cura manual baseada na combinação de informações genômicas, bioquímicas e fisiológicas disponíveis em diversos bancos de dados e literatura especializada. Durante este processo, as enzimas FabZ e DesK, responsáveis por adicionar insaturações na cadeia carbono-carbono ao longo da síntese de ácidos graxos, foram identificadas no genoma, entretanto de forma truncada. O fluxoma da via metabólica foi definido com a descrição das rotas das principais reações, desde o metabólito de entrada, o Acetil-CoA, até o produto final, o ácido Hexadecenóico. A modelagem computacional foi feita com o uso do software MATLAB® juntamente com toolboxes e funções específicos para biologia de sistemas. A quantificação de metabólitos produzidos pela via foi realizada por meio do método baseado em restrições Análise de Balanço de Fluxos (ABF). Para avaliar a influência da expressão gênica na análise do fluxoma, o método ABF foi calculado usando os valores de log2FC obtidos na análise transcriptoma a 0ºC e 37ºC. A via de biossíntese de ácido graxos possui um total de 13 rotas identificadas pelo método Modo Elementar, quatro das quais apresentam caminhos para a produção de ácido hexadecenóico. A via reconstruída demonstrou a capacidade da E. antarcticum B7 em produzir moléculas de ácidos graxos. Sob a influência do transcriptoma, o fluxoma foi alterado, estimulando a produção de cadeia curta em ácidos graxos. Os modelos obtidos contribuem para um melhor entendimento da adaptação bacteriana a ambientes frios.