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)
Alocação ótima de geração distribuída em redes de distribuição utilizando algoritmo híbrido baseado em cuckoo search e algoritmo genético
(Universidade Federal do Pará, 2018-09-02) OLIVEIRA, Victoria Yukie Matsunaga de; AFFONSO, Carolina de Mattos; http://lattes.cnpq.br/2228901515752720
Esta tese de doutorado propõe um novo algoritmo Cuckoo Search (CS) chamado Cuckoo-GRN (Cuckoo Search with Genetically Replaced Nests), que incorpora benefícios do algoritmo genético (GA) no algoritmo CS. O método proposto trata os ninhos abandonados do CS de maneira mais eficiente, substituindo-os geneticamente. Isto melhora significativamente o desempenho do algoritmo, estabelecendo o equilíbrio ideal entre a diversificação e a intensificação de busca. O novo algoritmo é utilizado para otimizar a localização e o dimensionamento de unidades de geração distribuída em um sistema de distribuição, a fim de minimizar as perdas de energia ativa, melhorando a estabilidade da tensão do sistema e o perfil de tensão. Alocações de uma ou mais unidades de geração distribuída são consideradas. O algoritmo proposto é extensivamente testado em funções matemáticas de benchmark, bem como nos sistemas de distribuição de 33 e 119 barras. Os resultados da simulação mostram que o Cuckoo-GRN pode levar a uma melhora substancial de desempenho em relação ao algoritmo CS original e a outras técnicas atualmente conhecidas na literatura, não apenas em termos de convergência, mas também de precisão da solução.
Acesso aberto (Open Access)
Análise de desempenho de algoritmos para classificação de sequências representando faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão de energia elétrica
(Universidade Federal do Pará, 2019-12-05) FREIRE, Jean Carlos Arouche; MORAIS, Jefferson Magalhães de; http://lattes.cnpq.br/5219735119295290; CASTRO, Adriana Rosa Garcez; http://lattes.cnpq.br/5273686389382860
A manutenção da qualidade de energia em sistemas elétricos de potência depende do tratamento dos principais distúrbios que possam surgir em sua geração, transmissão e distribuição. Dentro deste contexto, muitos estudos vêm sendo desenvolvidos com o objetivo de realizar a detecção e classificação de faltas do tipo curto-circuito em sistemas elétricos através da análise do comportamento do sinal elétrico. Os sistemas de classificação de faltas em linha de transmissão podem ser divididos em dois tipos: sistemas de classificação on-line e pós-falta. No cenário pósfalta as sequências do sinal a serem avaliadas para a classificação possuem comprimento (duração) variável. Na classificação de sequências é possível utilizar classificadores convencionais tais como Redes Neurais Artificiais, Máquinas de Vetores de Suporte, K-vizinhos mais próximos e Árvore de Decisão (Floresta aleatória). Nestes casos, o processo de classificação geralmente requer um pré-processamento das sequências ou um estágio de front end que converta os dados bruto em parâmetros sensíveis para alimentar o classificador, o que pode aumentar o custo computacional do sistema de classificação. Uma alternativa para este problema é a arquitetura de classificação de sequências baseada em quadros (FBSC - Frame Based Sequence Classification). O problema da arquitetura FBSC é que esta possui muitos graus de liberdade na concepção do modelo (front end mais classificador) devendo este ser avaliado usando um conjunto de dados completo e uma metodologia rigorosa para evitar conclusões tendenciosas. Considerando a importância do uso de metodologias para classificação de faltas do tipo curto-circuito eficientes e principalmente com baixo custo computacional, este trabalho apresenta os resultados do estudo desenvolvido de análise do algoritmo KNN (K-vizinhos mais próximo) associado a medida de similaridade de Alinhamento Temporal Dinâmico (DTW) e do algoritmo HMM (Modelo Oculto de Markov) para a tarefa de classificação de faltas. Estas duas técnicas permitem o uso direto dos dados sem a necessidade de utilização de front ends, além de possuírem a capacidade de poder tratar séries temporais multivariadas e de tamanho variável, que é o caso das sequências de sinais para o caso pós-falta. Para desenvolvimento dos dois sistemas propostos para classificação foram utilizados dados simulados de faltas do tipo curto-circuito oriundos da base de dados pública UFPAFaults. Para comparação de resultados com metodologias já apresentadas na literatura para o problema, foi também avaliada, para o mesmo banco de dados, a arquitetura FBSC. No caso da arquitetura FBSC, diferentes front ends e classificadores foram utilizados. A avaliação comparativa foi realizada a partir da medida de taxa de erro, custo computacional e testes estatísticos. Os resultados obtidos mostraram que o classificador baseado no HMM se mostrou mais adequado para o problema de classificação de faltas do tipo curto-circuito em linhas de transmissão.
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)
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)
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)
Network slice admission using reinforcement learning and information-centric networking for mobile networks
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-21) BATISTA, Pedro dos Santos; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
A evolução das redes móveis mais populares atualmente (4G), as 5G, tem como um dos objetivos suportar aumento de tráfego e ao mesmo tempo diminuir o custo. Assim otimização na entrega de conteúdo é importante para essa nova rede; um outro aspecto é que 5G tem a ambição de ser uma rede altamente adaptável, isto é, ela deve ser confiável o suficiente para ser utilizada em automação industrial e ao mesmo tempo barata o suficiente para ser usada em serviços de banda larga. Nesse contexto, esta tese estuda dois aspectos do 5G, o primeiro é o emprego de redes orientadas a conteúdo (ICN) para melhorar a eficiência de entrega de conteúdo multimídia em serviços de banda larga móvel; o segundo é o desenvolvimento de um agente que utiliza aprendizado por reforço como um facilitador para as novas redes altamente configuráveis, as quais podem se tornar um desafio para serem entendidas e configuradas manualmente. O ICN tem como objetivo circunver vários problemas do atual protocolo de internet, dentre eles, uma entrega de conteúdo mais eficiente. Dado significativa taxa de crescimento de transmissão de vídeos em redes móveis, é sensível avaliar como as redes 4G/5G podem se beneficiar de ICN. Existem muitos trabalhos que avaliam o emprego de ICN em redes fixas e para o núcleo das redes móveis. Menos atenção tem sido dedicada ao emprego de ICN nas redes de acesso a rádio (RAN) ou ICN-RAN. Este trabalho descreve o emprego de ICN na RAN de 4G/5G, e também apresenta uma bancada de testes que permite o desenvolvimento de provas de conceitos usando ICN-RAN em 4G. Os resultados indicam, por exemplo, que a avaliação de diversas funcionalidades de ICN podem ser realizadas, mas que a falta de aceleradores de hardware e código otimizado limitam a taxa de bit que pode ser alcançada em tempo real. No contexto de adaptação da rede, a tecnologia mais promissora é o fatiamento da rede. Fatia de rede pode ser entendida como parte da rede que é personalizada para determinados serviços. Os requisitos de cada serviço são impostos pelo inquilino, o qual adquire fatias do provedor de infraestrutura. O provedor de infraestrutura 5G tem que otimizar a utilização de seus recursos, costumeiramente essa utilização é aumentada ao admitir fatias, porém, os recursos na infraestrutura são finitos e admitir todas as fatias pode aumentar o risco de violação de acordos de prestação de serviços, o que implica em multas que podem diminuir o lucro. Nesta tese, é investigado o uso de um agente treinado por aprendizado por reforço que aprende como aumentar o lucro do provedor de infraestrutura. Tal agente, baseado em redes neurais, aprende as consequências da admissão de fatias na rede baseado no inquilino e no seu perfil de utilização de recursos, aprendendo assim, a balancear os benéficos da admissão em contraste com os custos de orquestração e gerenciamento de recursos.
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)
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.
Acesso aberto (Open Access)
Uso de algoritmo genético com operadores modificados para otimização de funções de variáveis reais
(Universidade Federal do Pará, 2019-04-26) YASOJIMA, Edson Koiti Kudo; TEIXEIRA, Otávio Noura; http://lattes.cnpq.br/5784356232477760; OLIVEIRA, Roberto Célio Limão de; http://lattes.cnpq.br/4497607460894318
Este trabalho apresenta um Algoritmo Genético que utiliza uma nova operação de crossover (ADX – Adjusted Crossover) e um novo método de mutação através do ajuste baseado em correlação (CAM – Correlation Adjustment Mutation). Ambos os operadores propostos são executados na população do AG, otimizando soluções já existentes (ADX) e aumentando o poder exploratório global do algoritmo através do ajuste correlacional (CAM). Heurísticas puramente baseadas em solução oferecem um bom nível de otimização local (intensificação), no entanto, possuem baixo nível de exploração global do espaço de busca. Por outro lado, algoritmo evolutivos oferecem capacidades exploratórias globais melhores. A partir deste pressuposto, os métodos que buscam o aumento de tais capacidades exploratórias são vastamente utilizados para otimização de problemas com restrições de variáveis, devido à utilização vantajosa do poder de busca das duas abordagens (baseado em solução e evolutivos). Os métodos propostos neste trabalho aumentaram o poder de exploração e intensificação do algoritmo genético utilizado. De acordo com os testes executados, o algoritmo genético com os operadores propostos apresentou resultados melhores para a maioria os problemas clássicos de engenharia quando comparados a outros métodos presentes na literatura. Além disso, obteve bons resultados em problemas de robótica e performance mediana quando utilizados com benchmarks propostos no evento CEC’2015.

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Navegando Teses em Engenharia Elétrica (Doutorado) - PPGEE/ITEC por Linha de Pesquisa "INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL"