Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC

URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2317

O Doutorado Acadêmico inicio-se em 1998 e pertence ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA).

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Acesso aberto (Open Access)
Abordagem Inteligente com Combinação de Características Estruturais para Detecção de Novas Famílias de Ransomware
(Universidade Federal do Pará, 2024-03-22) MOREIRA, Caio Carvalho; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; País de Nacionalidade Brasi
Ransomware é um software malicioso que tem como objetivo criptografar os arquivos do usuá- rio e exigir um resgate para desbloqueá-los. Trata-se de uma ameaça cibernética que pode causar significativos danos financeiros, além do comprometimento de privacidade e integridade dos dados. Embora os scanners de detecção baseados em assinaturas comumente combatam essa ameaça, eles falham na identificação de famílias (variantes) desconhecidas de ransomware. Um método para detectar novas ameaças sem a necessidade de executá-las é a análise estática, que inspeciona o código e a estrutura do software, juntamente com a classificação através de abordagens inteligentes. A Detecção de Novas Famílias de Ransomware (DNFR) pode ser avaliada em um cenário realista e desafiador pela categorização e isolamento de famílias para treinamento e teste. Desta forma, o objetivo desta tese é desenvolver um modelo eficaz de análise estática para a DNFR, que pode ser aplicado em sistemas Windows como uma camada adicional de segurança para verificar os arquivos executáveis no momento do recebimento ou antes de sua execução. A detecção precoce do ransomware é fundamental para reduzir a probabilidade de um ataque bem-sucedido. A abordagem proposta analisa abrangentemente os binários executá- veis, ao extrair e combinar diversas características estruturais, e os distingue entre ransomware ou software benigno empregando um modelo de votação suave que compreende três técnicas de Aprendizado de Máquina: Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) e eXtreme Gradient Boosting (XGB). Os resultados para a DNFR demonstraram médias de 97,53% de acurácia, 96,36% de precisão, 97,52% de recall e 96,41% de F-measure. Além disso, a varredura e a predição de amostras individuais levaram uma média de 0,37 segundos. Essa performance indica sucesso na identificação rápida de variantes desconhecidas de ransomware e na adaptabilidade do modelo ao cenário em constante evolução, o que sugere sua aplicabilidade em sistemas de proteção antivírus, mesmo em dispositivos com recursos limitados. Portanto, o método oferece vantagens significativas e pode ajudar desenvolvedores de sistemas de detecção de ransomware na criação de soluções mais resilientes, confiáveis e com rápido tempo de resposta.
Acesso aberto (Open Access)
Algoritmo memético cultural para otimização de problemas de variáveis reais
(Universidade Federal do Pará, 2019-03-29) FREITAS, Carlos Alberto Oliveira de; SILVA, Deam James Azevedo da; http://lattes.cnpq.br/8540875293894747; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
A tecnologia deu grandes passos nos últimos anos, mas os recursos de computação para certas aplicações precisam de otimização para que os custos envolvidos na solução de alguns problemas não sejam altos. Existe uma área muito ampla de pesquisa para o desenvolvimento de algoritmos eficientes para problemas de otimização multimodal. Nas duas últimas décadas o uso de algoritmos evolutivos em otimização multimodal tem demonstrado ser um sucesso. Dentre esses algoritmos evolutivos, que são algoritmo de busca global, pode-se citar o uso dos Algoritmos Culturais. Um aprimoramento natural do Algoritmo Cultural é a sua hibridização com algum outro algoritmo de busca local, de forma a ter as vantagens da busca global combinada com a busca local. Entretanto os Algoritmos Culturais com busca local usados para otimização multimodal nem sempre são avaliados por testes estatísticos eficientes. O objetivo deste trabalho é analisar o comportamento do Algoritmo Cultural, com populações evoluídas pelo Algoritmo Genético, quando são utilizadas as heurísticas de busca locais: Busca Tabu, Busca de Feixe, Escalada e Recozimento Simulado. Uma das contribuições deste trabalho foi a atualização do conhecimento topográfico do algoritmo cultural pelo uso da área triangular definida pelos melhores resultados encontrados na busca local. Para realizar a análise, um algoritmo memético foi desenvolvido pela hibridização do algoritmo cultural com as heurísticas de busca local citadas, sendo selecionadas uma de cada vez. Os problemas do mundo real costumam ter características multimodais, então as avaliações foram realizadas usando funções de benchmark multimodais, que tiveram seus resultados avaliados por testes não paramétricos. Além disso, o algoritmo memético foi testado em problemas reais de otimização com restrições nas áreas de engenharia. Nas avaliações realizadas, o Algoritmo Cultural Memético desenvolvido apresentou melhores resultados quando comparado com os resultados disponíveis da literatura científica pesquisada.
Acesso aberto (Open Access)
Aplicação de fanets e ca-markov para captura de imagens para o estudo de uso e cobertura da terra em projetos de assentamentos na amazônia
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-06) SOUZA, Jorge Antonio Moraes de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Projetos de assentamentos de reforma agrária são uma das medidas adotadas pelo governo na tentativa de criar um relacionamento sustentável com a natureza. Como a área de assentamentos cobre mais de 77.483.317,86 hectares da Amazônia Legal, é essencial compreender as causas da degradação ambiental desses espaços. Isto posto, foram utilizados, de forma combinada, cadeias de Markov e autômatos celulares (CA-Markov) para, a partir de duas imagens classificadas, prever cenários de mudanças no uso e cobertura da terra (LULC). Esta tese apresenta uma metodologia inovadora que difere daquelas usualmente utilizadas em CA-Markov, pois os aspectos de tempo e espaço são observados pela cadeia de Markov e servem como base para a função de transição do autômato celular (CA). A metodologia também contempla a aquisição de imagens, nesse sentido, como a região de interesse permanece, em boa parte do ano, com uma cobertura de nuvens significativa, a obtenção de imagens por sensores ópticos, fica prejudicada, por conta disso, foi imperativa a busca por uma alternativa. As Flying Ad-hoc Networks (FANETs) podem ser utilizadas para complementar informações da região de estudo, capturando imagens de alta qualidade, sem o inconveniente das nuvens. Por outro lado, os nós da rede precisam manter, pelo maior tempo possível, a conexão entre eles, o que é dificultado pela mobilidade e autonomia de voo dos drones. Por esse motivo, é imprescindível a utilização de um protocolo de roteamento que seja capaz de adaptar-se à dinâmica da rede. Além disso, também foi desenvolvido um algoritmo de roteamento baseado em sistema Fuzzy. Testes e simulações foram realizadas com o intuito de validar tanto a metodologia geral MAPS, quanto o protocolo de roteamento.
Acesso aberto (Open Access)
Aplicação de redes neurais artificiais para predição de RSSI e SNR em ambiente de bosque amazônico
(Universidade Federal do Pará, 2024-06-11) BARBOSA, Brenda Silvana de Souza; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A presença de áreas verdes em cidades urbanizadas é crucial para reduzir os impactos negativos da urbanização. No entanto, essas áreas podem influenciar a qualidade do sinal de dispositivos IoT que utilizam comunicação sem fio, como a tecnologia LoRa. A vegetação atenua as ondas eletromagnéticas, interferindo na transmissão de dados entre dispositivos IoT, resultando na necessidade de modelagem de propagação de sinal que considere o efeito da vegetação em sua propagação. Neste contexto, esta pesquisa foi conduzida na Universidade Federal do Pará, utilizando medições em um ambiente arborizado composto pela espécie Pau-Mulato, típica da Amazônia. Dois modelos de propagação baseados em aprendizado de máquina, GRNN e MLPNN, foram desenvolvidos para considerar o efeito das árvores amazônicas na propagação, analisando diferentes fatores, como a altura do transmissor em relação ao tronco, o início da folhagem e o meio da copa da árvore, bem como o fator de espalhamento LoRa (SF) 12 e a copolarização das antenas do transmissor e do receptor. Os melhores modelos foram os de aprendizado de máquina, GRNN e MLPNN, que demonstraram maior precisão, alcançando valores de erro quadrático médio (RMSE) de 3,86 dB e 3,8614 dB, e desvio padrão (SD) de 3,8558 dB e 3,8564 dB, respectivamente. Por outro lado, comparando com modelos clássicos da literatura, o que teve melhor desempenho foi o modelo Floating Intercept (FI), com erro RMSE e SD em torno de 7,74 dB e 7,77 dB, respectivamente, enquanto o modelo FITU-R teve o maior erro RMSE e SD, em torno de 26,40 dB e 9,65 dB, respectivamente, para todas as alturas e polarizações. Além disso, a importância deste estudo reside em seu potencial para impulsionar as comunicações sem fio em ambientes arborizados, uma vez que, mesmo em distâncias curtas nas alturas de 12 m e 18 m, o SNR (relação sinal ruído) teve valores mais baixos devido à influência das folhagens, porém, foi possível enviar e receber dados. Por fim, foi mostrado que a polarização vertical foi a que obteve os melhores resultados para o ambiente de bosque amazônico
Acesso aberto (Open Access)
Ciência de dados e aprendizado de máquina aplicados ao estudo de variáveis epidemiológica hanseníase na Amazônia
(Universidade Federal do Pará, 2024-12-18) FALCÃO, Igor Wenner Silva; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; SERUFFO, Marcos César da Rocha; http://lattes.cnpq.br/3794198610723464
A hanseníase é um problema de saúde pública significativo que afeta, em grande parte, populações de baixo nível sócioeconômico. Embora a Organização Mundial da Saúde (OMS) estabeleça diretrizes para diagnóstico, prevenção e tratamento, a detecção da doença enfrenta limitacões, frequentemente resultando em diagnósticos tardios ou imprecisos e levando a complicações neurológicas graves e casos multirresistentes. Portanto, o diagnóstico precoce é essencial para reduzir a carga dessa doença. O aprendizado de máquina vem sendo largamente utilizado em diversas áreas da ciência e da indústria, mas especialmente na saúde, área em que desempenha um papel essencial na análise e tratamento de grandes volumes de dados. Neste sentido, esta tese investiga a aplicação de um modelo baseado em Ciência de Dados e Aprendizado de Máquina para atuar na especificação do perfil clínico de possíveis casos da hanseníase na Região Amazônica e, com isso, poder-se agir preventivamente no diagnóstico precoce e tratamento de pacientes em acompanhamento médico. O trabalho leva em consideracão dados clínicos de pacientes provenientes de um conjunto de dados não públicos, coletados entre 2015 e 2020 na região Norte do Brasil. Logo, esta tese propõe um modelo de aprendizado para identificar grupos clinicamente afetados pela doença usando técnicas de Agrupamento e Random Forest. Nos resultados obtidos, o modelo proposto demonstrou eficiência ao avaliar a probabilidade de indivíduos estarem doentes, alcançando uma precisão de 90,39% na avaliação de performance e identificando uma probabilidade de 83,46% de um indivíduo estar doente, considerando um conjunto de variáveis epidemiológicas e não genéricas. Essa abordagem oferece uma visão promissora para o futuro da saúde, permitindo a formulação de estratégias eficazes para a identificação precoce de possíveis casos.
Acesso aberto (Open Access)
Classification and characterization methods of non-tchnical losses on smart grid scenarios
(Universidade Federal do Pará, 2024-03-28) BASTOS, Lucas de Lima; ROSÁRIO, Denis Lima do; http://lattes.cnpq.br/8273198217435163; https://orcid.org/0000-0003-1119-2450; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; ttp://lattes.cnpq.br/1028151705135221
Acesso aberto (Open Access)
Desenvolvimento e avaliacao empirica de um simulador educacional para o apoio ao ensino de ECG, baseado na orientacão espacial do coração.
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-21) PONTES, Paulo André Ignácio; SERUFFO, Marcos Cesar da Rocha; http://lattes.cnpq.br/3794198610723464; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O eletrocardiograma (ECG) e um dos procedimentos de diagnostico mais utilizados na medicina, e assim, e essencial que os alunos de graduacao em medicina aprendam a interpretalo corretamente, enquanto ainda estao em treinamento. Naturalmente, os alunos passam pelo aprendizado classico (Ex: palestras e aulas expositivas). No entanto, geralmente nao são treinados eficientemente na interpretacao de ECG. A este respeito, metodologias e ferramentas de suporte educacional na pratica medica, como o software educacional, devem ser consideradas como abordagem valiosa para fins de treinamento medico. Esta tese de Doutorado aborda o desenvolvimento de um simulador (VETOECG) que permite o ensino experiencial, para que alunos possam relacionar a projecoes dos vetores eletricos cardiacos, por intermedio da manipulacao da orientacao espacial do coracao e as repercussoes em suas respectivas ondas no ECG. Alem disso, esta Tese relata um experimento formal (pre/pos-teste com grupo controle randomizado) para avaliar empiricamente a eficacia educacional (learning effetiveness) da ferramenta e analises dos fatores subjetivos de percepcao dos alunos em relacao a motivacao, experiencia de usuario e aprendizagem recolhidas atraves de questionarios. Os resultados indicaram que o simulador tem eficacia de aprendizado positiva em comparacao com as metodologias tradicionais (diferenca estatisticamente significativa, pvalor <0.0001*, com mediana de 38,5 pontos e intervalo interquartilico 23,1 a 46,2 pontos) utilizadas para aprendizagem no estudo proposto. Pode-se constatar ainda, que o simulador e adequado nas mais diversas dimensoes, pois foram avaliadas positivamente: em termos de motivacao (88,15%), experiencia de usuario (76%) e aprendizagem (96,5%).
Acesso aberto (Open Access)
Designing feasible deployment strategies for cell-free massive MIMO networks : assessing cost-effectiveness and reliability
(Universidade Federal do Pará, 2024-06-14) FERNANDES, André Lucas Pinho; MONTI, Paolo; http://lattes.cnpq.br/4220330196422554; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434
Redes cell-free Massive Multiple-Input Multiple-Outputs (mMIMO) são uma solução promissora para os sistemas móveis de Sexta Geração (6G) e além. Estas redes utilizam múltiplas antenas distribuídas para transmitir e receber sinais de forma coerente, sob um paradigma de comunicação aparentemente não celular que elimina o conceito tradicional de células em redes móveis. Esta mudança apresenta desafios significativos de implementação, pois as ferramentas convencionais projetadas para sistemas celulares são inadequadas para planejar e avaliar arquiteturas cell-free mMIMO. Nesse sentido, a literatura vem desenvolvendo modelos específicos para sistemas cell-free mMIMO que lidam com a coordenação de sistema, a sinalização fronthaul, as complexidades computacionais necessárias de procedimentos de processamento, o fronthaul segmentado, a transição de implementação a partir de redes celulares e a integração com a tecnologia Open Radio Access Network (ORAN). Esses avanços são fundamentais para transformar o cell-free mMIMO de um sistema teórico em uma aplicação prática. Apesar disso, mais estudos são necessários para integrar os modelos existentes e desenvolver ferramentas práticas de avaliação para examinar a viabilidade de cell-free mMIMO e de seus facilitadores. Esta tese visa preencher estas lacunas ao propor novas ferramentas para avaliar a viabilidade de redes cell-free mMIMO em termos de confiabilidade e custos. A primeira ferramenta concentra-se na avaliação da confiabilidade do cellfree mMIMO. Ela é usada para melhorar a compreensão de possíveis impactos de falhas e para desenvolver esquemas de proteção eficazes para o fronthaul de redes cell-free mMIMO. Resultados para uma implementação em escritório indoor com uma área de 100 m2 e espaçamento entre Transmission-Reception Points (TRPs) de 20 m, demonstram que sistemas cell-free com fronthaul segmentado, ou seja, com conexões de fronthaul seriais entre TRPs, necessitam de estratégias de proteção. É mostrado que interconectar cadeias seriais e duplicar parcialmente as cadeias seriais (redundância de 40%) são esquemas de proteção eficazes. Por fim, nos cenários indoor considerados, a interconexção parece ser a alternativa mais viável quando o número de cadeias seriais é maior que três. A segunda ferramenta avalia o Total Cost of Ownership (TCO) de redes cell-free mMIMO, considerando aspectos essenciais, como demandas dos usuários, limitações de largura de banda de fronthaul e capacidades de processamento de hardware. A ferramenta é usada para avaliar os custos de duas divisões funcionais da literatura que são equivalentes a arquiteturas de processamento distribuído e centralizado para redes cell-free mMIMO. Resultados para um cenário urbano ultra denso cobrindo uma área de 0,25 km2 com até 800 TRPs, revelam que processamento centralizado é mais viável para a maioria das demandas dos usuários, configurações de hardware de TRP, e considerações de custo. Apesar disso, processamento distribuído pode ser mais viável em casos limitados de baixa demanda (até 50 Mbps por usuário) e sob enormes reduções de custos relacionadas à implantação dos TRPs.
Acesso aberto (Open Access)
Detecção de danos em superfícies geotécnicas com redes neurais convolucionais de baixa complexidade
(Universidade Federal do Pará, 2024-05-29) ARAÚJO, Thabatta Moreira Alves de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; ttp://lattes.cnpq.br/7458287841862567
A maioria dos desastres naturais resulta de eventos geodinâmicos, como deslizamentos de terra e colapso de estruturas geotécnicas. Essas falhas causam catástrofes que impactam diretamente o meio ambiente e causam perdas financeiras e humanas. A inspeção visual é o principal método para detectar falhas em superfícies de estruturas geotécnicas. Todavia, as visitas no local podem ser arriscadas devido à possibilidade de solo instável. Além disso, o design do terreno e as condições de instalação hostis e remotas inviabilizam o acesso a essas estruturas. Quando uma avaliação rápida e segura é necessária, a análise por visão computacional torna-se uma alternativa. No entanto, estudos em técnicas de visão computacional ainda precisam ser explorados neste campo devido às particularidades da engenharia geotécnica, como dados públicos limitados, redundantes e escassos. Neste contexto, esta tese apresenta uma abordagem com Redes Neurais Convolucionais para a identificação de defeitos na superfície de estruturas geotécnicas com o objetivo de reduzir a dependência de inspeções no local conduzidas por humanos. Para tanto, foram coletadas imagens de taludes às margens de uma rodovia brasileira, com o auxílio de veículo aéreo não tripulado (VANT) e dispositivos móveis. Em seguida, foram exploradas arquiteturas de baixa complexidade para construir um classificador binário capaz de detectar em imagens falhas aparentes a olho nu humano. A arquitetura composta por 3 camadas convolucionais, cada uma com 32 filtros, seguidas por duas camadas densas de 128 neurônios cada, e saída com um neurônio apresentou acurácia de 94,26%. A avaliação de desempenho com o conjunto de teste obteve índice AUC de 0,99, matriz de confusão e precisão-revocação (AUPRC) que indicam desempenho robusto do classificador mesmo com desequilíbrio de classes, ao mesmo tempo que mantém uma baixa complexidade computacional, tornando-a adequada para aplicações práticas em campo. As contribuições da tese incluem a disponibilização de banco de imagens, a obtenção de um modelo de classificação adequado para dados escassos e desequilibrados e recursos computacionais limitados, e uma estratégia para automação da inspeção em estruturas geotécnicas.
Acesso aberto (Open Access)
Development of machine learning-based frameworks to predict permeability of peptides through cell membrane and blood-brain barrier
(Universidade Federal do Pará, 2024-03-27) OLIVEIRA, Ewerton Cristhian Lima de; LIMA, Anderson Henrique Lima e; http://lattes.cnpq.br/2589872959709848; https://orcid.org/0000-0002-8451-9912; SALES JUNIOR, Claudomiro de Souza de; http://lattes.cnpq.br/4742268936279649
Peptídeos compreendem uma classe versátil de biomoléculas com diversas propriedades físicoquímicas e estruturais, além de inúmeras aplicações farmacológicas e biotecnológicas. Alguns grupos de peptídeos podem cruzar membranas biológicas, como a membrana celular e a barreira hematoencefálica humana. Pesquisadores tem explorado esta propriedade ao longo dos anos como uma alternativa ao desenvolvimento de novos medicamentos mais poderosos, tendo em vista que alguns peptídeos são carreadores de fármacos. Embora existam ferramentas baseadas em aprendizado de máquina desenvolvidas para prever cell-penetrating peptides (CPPs) e blood-brain barrier penetrating peptides (B3PPs), alguns pontos ainda não foram explorados dentro deste tema. Estes pontos abrangem o uso de técnicas de redução de dimensionalidade (RD) na etapa de pré-processamento, de descritores moleculares relacionados à biodisponibilidade de drogas, e de estrutura de dados que codificam peptídeos com modificações químicas. Portanto, a proposta principal desta tese é desenvolver e testar dois frameworks baseados em RD, o primeiro para prever CPPs e o segundo para prever B3PPs, avaliando também os descritores moleculares e estrutura de dados de interesse. Os resultados desta tese mostram que para a predição de penetração na membrana celular, o framework proposto atingiu 92% de acurácia no melhor desempenho em um teste independente, superando outras ferramentas criadas para o mesmo propósito, além de evidenciar a contribuição entre a junção de descritores baseado em sequência de aminoácidos e os relacionados a biodisponibilidade e citados na regra dos cinco de Lipinski. Além do mais, a predição de B3PPs pelo framework proposto revela que o melhor modelo que utiliza descritores moleculares estruturais, elétricos e associados a biodisponibilidade de compostos alcançou valores que superam 93% de acurácia média no 10-fold cross-validation e acurácia entre 75% e 90% no teste independente para todos as simulações, superando outras ferramentas de machine learning (ML) desenvolvidas para predizer B3PPs. Estes resultados mostram que os frameworks propostos podem ser usado como ferramenta adicional na predição de penetração de peptídeos através dessas duas biomembranas e estão disponíves como web servers gratuitos para uso.
Acesso aberto (Open Access)
Estratégia de planejamento e otimização do handover em redes móveis densificadas
(Universidade Federal do Pará, 2018-06-29) SILVA, Ketyllen da Costa; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O crescente aumento no uso de dispositivos e aplicações móveis nos últimos anos, tem levado a uma sobrecarga da infraestrutura da rede responsável pelo escoamento desse tráfego, afetando tanto o desempenho da rede quanto a experiência do usuário. As redes móveis heterogêneas já são realidade e sua densificação tem sido apontada como uma das soluções propostas para atendimento das demandas esperadas para as redes celulares de quinta geração (5G). Nas redes atuais, no entanto, ainda é comum o uso de parâmetros fixos na configuração da rede, mas esta estratégia nem sempre se mostra eficiente. É dentro deste contexto que se consolida o conceito de redes auto organizáveis nas quais os vários parâmetros da rede são ajustados automaticamente com base em medições em tempo real e sistemas inteligentes. Esta tese apresenta uma estratégia para otimização de handover em redes LTE com densa implantação de small cells. Com base em medições e lógica fuzzy são propostos algoritmos para o auto ajuste de parâmetros da rede. A partir de simulação discreta utilizando o MATLAB, os resultados são obtidos e apresentados através das principais métricas de avalição de desempenho de handover.
Acesso aberto (Open Access)
Geração de tarefas de ensino adaptadas através de algoritmos bio-inspirados para crianças em fase inicial da alfabetização
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-14) SOUZA JÚNIOR, Gilberto Nerino; MONTEIRO, Dionne Cavalcante; http://lattes.cnpq.br/4423219093583221; SANTANA, Ádamo Lima de; http://lattes.cnpq.br/4073088744952858
Avanços em sistemas de aprendizagem ao longo das últimas duas décadas permitiram o desenvolvimento de tecnologias que auxiliam no engajamento de alunos. Embora esses sistemas possam usar procedimentos comportamentais para melhorar as habilidades em leitura, melhores resultados para cada aluno são obtidos na elaboração manual de um conjunto de tarefas por um especialista educacional. Todavia, o uso de um processo manual acaba acarretando demasiado tempo, esforço e subjetividade para a criação das tarefas de ensino. Adicionalmente, a geração automática de tarefas para o ensino da leitura pode ser inviável devido ao alto espaço de busca das possíveis combinações de tarefas. Este processo poderia considerar a adaptação da dificuldade de uma tarefa ao conhecimento do aluno, algo pouco explorado em trabalhos educacionais para crianças no início do aprendizado da leitura. A presente Tese apresenta uma abordagem para gerar tarefas do procedimento Matching-to-Sample para o ensino da leitura, adaptando suas dificuldades através de meta-heurísticas de otimização bio-inspiradas. Esta abordagem utiliza-se de resultados de pré-testes aplicados a alunos e da configuração de conteúdos de ensino determinados por tutores educacionais; esses dados permitem a utilização dos algoritmos de geração de tarefas e em seguida as tarefas podem ser apresentadas em softwares de aprendizagem. Experimentos demonstraram uma melhor convergência do algoritmo genético para este domínio, sendo que este algoritmo foi capaz de gerar tarefas em um nível de dificuldade adaptadas aos alunos e de acordo com pré-testes e configurações de atributos das tarefas definidas por psicólogos comportamentais. Como validação para este estudo, as tarefas foram aplicadas a um grupo de alunos em estágios iniciais da alfabetização obtendo efeitos satisfatórios no processo individual de aprendizagem. Adicionalmente foram implementados dois softwares interativos de de aprendizagem, um por meio do jogo digital e o outro por um aplicativo web, onde o uso do jogo digital com características lúdicas demostrou aceitação superior no uso de tarefas de ensino adaptadas para crianças em fase inicial da alfabetização.
Acesso aberto (Open Access)
Intent-based radio resource scheduling in ran slicing scenarios using reinforcement learning
(Universidade Federal do Pará, 2024-11-04) NAHUM, Cleverson Veloso; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
O fatiamento da rede móvel no domínio da rede de acesso requer elasticidade, compartilhamento de recursos de forma eficiente e customização para lidar com a escassez e limitação dos recursos de rádio enquanto cumpre as intenões das fatias de rede definidas em um contrato de nível de servico. Nesse cenário, o alocador de recursos de rádio é essencial para prover a administração de recursos a fim de prevenir as violações de intenções de rede, e consequentemente oferecer recursos de rádio suficientes para as fatias de rede de acesso cumprirem seus objetivos. A grande variedade de cenaários suportados nas redes 5G e pós-5G torna o problema da alocação de recursos de rádio em cenários de fatiamento da rede de acesso ainda mais desafiador. Essa tese propõe investigar um alocador de recursos de rádio baseado nas intenções das fatias de rede de acesso, utilizando aprendizado por reforço para cumprir as intenções de rede. O método proposto tem por objetivo prevenir as violações de intenções de rede através da administração de recursos de rádio disponíveis entre as fatias de rede de acesso e usuários usando um alocador de recursos de rádio entre as fatias de rede e outro para os usuários dentro da fatia de rede. Esta tese também descreve uma estrutura para priorização de fatias de rede para assegurar os requisitos definidos nas intenções de rede para as fatias mais importantes quando os recursos de rádio não são suficientes para garantir todas as intenções de rede requisitadas. Esta tese apresenta os resultados obtidos usando um alocador de recursos de rádio baseado nas intenções das fatias de rede de acesso, utilizando aprendizado por reforco para um número fixo de fatias de rede e também para múltiplos cenários de rede para evitar violações de intenções de rede, e demonstra a importância de um alocador de recursos de rádio baseado nas intenções das fatias de rede em cenário com fatiamento da rede de acesso. O método proposto apresentou melhor desempenho em comparação aos métodos da literatura avaliados tanto na proteção de slices prioritários quanto na minimização do número total de violações.
Acesso aberto (Open Access)
Investigação e desenvolvimento de um framework para testes de estratégias de controle automático visando melhoria de desempenho em servidores web apache
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-29) BARRETO, Marcos Vinicius Sadala; BARRA JUNIOR, Walter; http://lattes.cnpq.br/0492699174212608
Neste trabalho, é realizado um estudo para o desenvolvimento de um ambiente computacional para testes de controle automático em sistemas computacionais de resposta às requisições “HTTP” “Apache”. Em particular, são discutidos os detalhes de implementação e resultados parciais em um ambiente para controle digital de desempenho do sistema de resposta HTTP”. Desta forma, foi necessário projetar e desenvolver um ambiente para a coleta de dados no sistema computacional que fornece o serviço de resposta a solicitações “HTTP” e faz intervenções nos valores dos parâmetros disponíveis para controlar o sistema automaticamente em malha fechada. Os parâmetros a serem obtidos como variáveis endógenas do sistema computacional são “MaxRequestWorks” (“MaxClient”), e o exógeno é a quantidade de memória consumida. A ferramenta desenvolvida não modifica nem o código-fonte do software de resposta para as solicitações “HTTP” dos clientes nem o código do sistema operacional do computador “host”, não sendo intrusivos em relação à configuração original do sistema. Um controlador proporcional integral (PI) foi projetado para manter a média de resposta do tempo percebido de mensagens “HTTP” reguladas. Testes experimentais realizados em um servidor “Apache” mostram a melhoria obtida na resposta temporal do sistema.
Acesso aberto (Open Access)
Uma metodologia para aferição da acurácia de modelos de projeção de longo prazo para a Previdência Social no Brasil
(Universidade Federal do Pará, 2017-12-01) SILVA, Carlos Patrick Alves da; PUTY, Claudio Alberto Castelo Branco; http://lattes.cnpq.br/5885474167011571; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
As projeções estatísticas de longo prazo do resultado previdenciário publicadas na Lei de Diretrizes Orçamentárias são recorrentemente usadas como subsídios para as propostas de reforma da Previdência Social no Brasil. Entretanto, a confiabilidade dos resultados possui um alto grau de incerteza, já que não há, da parte do governo ou de outros setores da sociedade, qualquer avaliação sistemática e minimamente científica das projeções que tenham sido publicadas. Este trabalho apresenta um estudo minucioso e criterioso dos instrumentos utilizados pelo governo brasileiro para projetar os resultados atuariais de longo prazo. Mais especificamente, investigam-se quais seriam as fonte de dados, pressupostos, equações, variáveis, parâmetros e métodos de estimação que serviram de base para os resultados divulgados pelo governo federal. Uma análise empírica demonstra que as projeções do governo são sistematicamente viesadas no curto prazo e apresentam erros de elevada magnitude, que as tornam sem significado e acurácia no longo prazo. Além disso, as tentativas de reprodução dos resultados das LDOs de 2012 e 2018 demonstram a falta de transparência nos documentos oficiais, tanto nas equações descritas quanto nos bancos de dados supostamente utilizados. A partir de um modelo matemático desenvolvido, mostrou-se que as projeções de longo prazo de variáveis como o PIB, receita e despesa da Previdência, possuem um grande componente de volatilidade e incerteza que tornam a sua previsão desafiadora a curto prazo e praticamente impossível, com um nível de confiança aceitável, a longo prazo. Uma análise de sensibilidade para os parâmetros de produtividade e alíquota média, mostrou o impacto destes nos resultados da Previdência, mostrando um ganho de até 72% na receita para um crescimento na produtividade do trabalho de 3% ao ano, por exemplo. Por fim, é apresentado um software de domínio público, desenvolvido no âmbito desta pesquisa, que implementa o atual modelo de projeção de receitas e despesa do governo, além de acrescentar diversas opções de parâmetros no processo de projeção, como a possibilidade de simular alterações no mercado de trabalho.
Acesso aberto (Open Access)
Orquestração de recursos multicamadas para arquiteturas de próxima geração
(Universidade Federal do Pará, 2024-11-29) PAIXÃO, Ermínio Augusto Ramos da; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734
Devido ao aumento significativo no tráfego de dados e ao grande número de dispositivos com Internet Protocol (IP), operadoras e pesquisadores estão buscando soluções para atender a maior demanda. Uma das mais atrativas delas é a Heterogeneous Cloud Radio Access Networks (HCRAN), que tem a capacidade de solucionar problemas da geração atual e agregar diversas melhorias, como processamento centralizado e maior eficiência energética. O problema central reside na complexidade de gerenciar e otimizar esses recursos de forma eficiente, principalmente em cenários de alta demanda e densidade de dispositivos. No entanto, a orquestração de recursos como rádio, mapeamento entre rádio e BaseBand Unit (BBU) e balanceamento de carga no pool de BBU ainda são de extrema importância. Esta tese apresenta um framework que visa reconfigurar a rede móvel em áreas que sofrem com a variabilidade de tráfego tidal effect, de modo a obter alta disponibilidade, economia de energia e maior eficiência no processamento de dados. Os resultados obtidos foram comparados com outras abordagens da literatura e mostraram que o Framework proposto consegue otimizar os recursos da Peak Remote Radio Head (PRRH) e da BBU sem afetar o QoS mínimo do usuário, os mesmos evidenciam uma redução de até 9% no número de antenas ativas durante um período de 24h, vale ressaltar que a solução proposta consome ate 14% menos que a principal referência dessa tese.
Acesso aberto (Open Access)
Projeto e implementação de um sistema de controle numérico computadorizado: trajetórias suaves através da limitação de snap
(Universidade Federal do Pará, 2019-10-31) ROCHA JÚNIOR, Paulo Augusto Sherring; TOSTES, Maria Emília de Lima; http://lattes.cnpq.br/4197618044519148
O Controle Numérico Computadorizado (CNC) é uma tecnologia composta por diversos blocos, dentre os quais se encontra o bloco de Planejamento de Trajetória, responsável pela geração de perfis de referência que alimentam as malhas de controle de posição. A necessidade por Planejamento de Trajetória advém das restrições mecânicas inerentes a qualquer planta na qual a tecnologia CNC seja aplicada. Os limites operacionais da máquina devem ser respeitados, com o objetivo de evitar e mitigar diversos problemas, como: perda de precisão, desgaste prematuro dos elementos de máquina e vibração excessiva. Este trabalho propõe uma nova técnica de geração de trajetórias suaves em tempo real baseadas em uma plataforma de sistema embarcado. Um algoritmo de trajetórias limitadas em jerk e snap é proposto, de modo a atingir perfis contínuos e suaves de movimento em arquivos tradicionais de Controle Numérico. A técnica proposta lida com linhas e arcos. Um algoritmo local de mescla de trajetórias, aplicável ao método proposto, também é apresentado. O algoritmo proposto foi implementado na plataforma embarcada BeagleBone Black - baseado na tecnologia System-On-Chip -, e testado com uma máquina-protótipo router de três graus de liberdade. Foi realizada uma comparação do método proposto contra os algoritmos tradicionais de sete segmentos e aceleração trapezoidal, tanto em termos do desempenho como da sua viabilidade computacional considerando as restrições de tempo real. Resultados de simulação e experimentais são apresentados e demonstram a efetividade do método proposto em gerar perfis limitados em velocidade, aceleração, jerk e snap, para três dimensões. Observou-se redução do erro RMS em até 8:2% e 22:38% quando comparados aos métodos de sete segmentos e ao de aceleração trapezoidal, respectivamente. Ao estudar o erro em ângulos retos, o método proposto produziu erros em área de até 24% e 80% menores quando comparados aos métodos de sete segmentos e ao de aceleração trapezoidal, respectivamente.
Acesso aberto (Open Access)
Um Protocolo de roteamento colaborativo para transmissão de vídeo com computação em névoa em redes ad hoc veiculares
(Universidade Federal do Pará, 2019-03-22) BEZERRA, Paulo Henrique Gonçalves; CERQUEIRA, Eduardo Coelho; ROSÁRIO, Denis Lima do; http://lattes.cnpq.br/8273198217435163
Redes ad-hoc veiculares (VANETs) desempenham um papel importante na eficiência do tráfego rodoviário, melhorando a segurança e servindo como facilitador de serviços aos passageiros, motoristas e agentes de segurança pública. As recentes melhorias nos protocolos de roteamento e topologias para as redes veiculares vêm contribuindo para permitir melhor escalabilidade, confiabilidade e qualidade da experiência no compartilhamento de informações. Os veículos podem cooperar entre si para transmitir fluxos de vídeo de acidentes ou desastres e fornecer informações visuais com maior precisão da área monitorada neste contexto. Esta tese de doutorado propõe um protocolo de roteamento colaborativo para transmissão de vídeos (CRPV) com computação em névoa em redes ad hoc veiculares para transmitir vídeo. Para decisão de encaminhamento é calculado um indicador que combina os parâmetros de velocidade, localização e ângulo de gravação de cada veículo que realiza a colaboração veicular, para diminuir a troca de vídeos desnecessária na comunicação veículo para veículo. Os resultados das simulações mostram que o protocolo proposto tem um desempenho favorável quando comparados com outros protocolos de roteamento em termos de disponibilidade da comunicação fim-a-fim e Qualidade de Experiência.
Acesso aberto (Open Access)
Scalable AP selection strategies for user-centric cell-free massive MIMO networks
(Universidade Federal do Pará, 2024-06-06) FREITAS, Marx Miguel Miranda de; COSTA, Daniel Benevides da; http://lattes.cnpq.br/0644241968356756; https://orcid.org/0000-0002-5439-7475; VALCARENGHI, Luca; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434
Sistemas user-centric (UC) cell-free (CF) massive multiple-input multiple-output (MIMO) são tecnologias promissoras para as próximas gerações de redes de banda larga móvel. Nesses sistemas, o equipamento do usuário (UE - user equipment) é associado a um subconjunto de pontos de acesso (APs - access points) distribuídos na área de cobertura, resultando em melhorias na macrodiversidade e na eficiência espectral (SE - spectral efficiency) da rede, quando comparado com sistemas celulares convencionais. Apesar dos benefícios provenientes destes sistemas, desafios como métodos escaláveis de seleção de APs, complexidade computacional (CC) e intercoordenação entre unidades centrais de processamento (CPU - central processing units) ainda podem existir nos mesmos. Neste sentido, esta tese propõe um novo framework de seleção de APs que fornece escalabilidade a sistemas UC, possibilitando um uso mais eficiente dos recursos da rede, tais como potência de transmissão e demandas de processamento. A solução é baseada em uma decisão casada que visa estabelecer as conexões que sejam mais vantajosas tanto para os UEs quanto para os APs. Além disso, são propostas três estratégias que modificam os grupos de APs dos UEs, com o objetivo de reduzir o número de APs conectados a cada UE sem comprometer a SE. Resultados de simulação revelam que o framework de decisão casada pode melhorar a SE dos 95% likely UEs em até 163% quando comparado com as soluções de referência. Uma abordagem heurística que reduz os efeitos da inter coordenação entre CPUs também é proposta. A mesma diminui o número de UEs inter coordenados (i.e., UEs conectados a múltiplas CPUs) em cada CPU para reduzir as demandas de sinalização nos links de backhaul. Resultados numéricos indicam que o método proposto mitiga os impactos da inter coordenação entre CPUs, enquanto gera perdas marginais na SE e melhora a eficiência energética (EE). Por fim, investiga-se o desempenho de sistemas UC com capacidade de processamento limitada. Especificamente, assume-se que a CC de realizar a estimativa de canal e precodificação de sinais não cresce com o número de APs. Assim, o UE só pode ser associado a um número finito de APs. Além disso, propõe-se um método para ajustar os grupos de APs de acordo com a implementação da rede, ou seja, centralizada ou distribuída. Os resultados mostram que os sistemas UC podem manter a SE sob pequena degradação mesmo reduzindo a CC em até 96%. Além disso, o método proposto para ajustar o grupo de APs leva à reduções adicionais na CC.
Acesso aberto (Open Access)
Sistema fuzzy para decisão de handover vertical e maximização da vida útil da bateria em redes multimídia sem fio heterogêneas
(Universidade Federal do Pará, 2019-03-15) COQUEIRO, Thiago Antônio Sidônio; FERREIRA JÚNIOR, José Jailton Henrique; http://lattes.cnpq.br/9031636126268760; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
Aplicativos que consomem elevada largura de banda e energia vem aumentando consideravelmente em ritmo acelerado em redes móveis. No entanto, os dispositivos móveis sofrem com a falta de capacidade de bateria suficiente para o uso intensivo/contínuo de tais aplicativos. Em adição, as redes móveis atualmente possuem alto grau de heterogeneidade e compreendem uma grande variedade de redes com diferentes tecnologias, como LTE, Wi-Fi e WiMAX. Portanto, deve haver o necessário tradeoff de garantir que a qualidade da experiência (QoE — Quality of Experience) seja fornecida para os usuários neste cenário, assim como uma estratégia de eficiência energética projetada para estender a vida útil da bateria de dispositivos móveis. Esta tese propõe uma arquitetura inteligente baseado na lógica Fuzzy, capaz de fornecer subsídios para apoio à tomada de decisões visando a economizar a energia de dispositivos móveis dentro de uma rede LTE e Wi-Fi integrada. Considerando a satisfação do usuário, os ganhos obtidos através das métricas de PSNR, SSIM e VQM foram respectivamente 32%, 31% e 91% superior a arquitetura sem a lógica Fuzzy. Assim, os experimentos simulados mostram os benefícios e a viabilidade da solução proposta.