Este estudo tem o propósito de analisar o desempenho de redes ópticas elásticas, tomando as características de distribuição de rotas e de tipos de serviços, considerando a distribuição homogênea de rotas, com igual probabilidade na atribuição de rotas entre os nós de rede, em relação à distribuição heterogênea, em que a a probabilidade de atribuição de rotas é ponderada de acordo com a densidade demográfica dos nós de rede. Duas topologias conhecidas são consideradas para o estudo: a NSFNET e a Pan Europeia (PANEUR). Entre os indicadores de desempenho usados neste trabalho, que inclui uma análise de fairness (imparcialidade) nas redes, estão as probabilidades de bloqueio da rede, por tipo de serviço e por tamanho das rotas. A utilização dos recursos e o número médio de hops (saltos) são outros parâmetros também usados neste estudo, que por abordar a imparcialidade em termos de tamanhos de rotas e de tipos de serviços, com adaptações da técnica denominada Trunk Reservation(TR), também incluiu o índice de Jain e a vazão normalizada da rede. As análises gráficas das métricas de desempenho mencionadas (apresentadas neste trabalho de forma conjunta: (a) sem aplicação de TR, (b) com TR inter rotas e (c) com TR interserviços) e os cálculos para a obtenção dos índices de fairness e de vazão foram feitos por meio dos dados obtidos do simulador OfNetSim, que teve como contribuição pontual deste trabalho a implementação de uma distribuição fundamentada na distribuição de rotas orientada pela densidade demográfica dos nós. Os resultados deste estudo mostram que na rede NSFNET os valores de probabilidade de bloqueios foram mais acentuados na distribuição heterogênea de rotas do que na homogênea. Já para a topologia PANEUR foi observado o efeito inverso no que se refere às probabilidades de bloqueio relacionadas às distribuições homogênea e heterogênea para todos os cenários, porém com valores mais próximos entre si do que no caso da NSFNET. Uma análise global, feita por meio de todos os parâmetros de desempenho utilizados neste trabalho foi feita, de forma a apresentar possíveis explicações para este comportamento.

A Rede Óptica Elástica – Elastic Optical Networks (EON) -  surgiu como uma solução para gerenciar diferentes tipos de serviços, melhorando a escalabilidade e eficiência da rede. No entanto, as EONs tendem a apresentar diferenças no desempenho do serviço devido aos requisitos de largura de banda desiguais. Assim, a proposta deste trabalho é abordar o problema da distribuição dos tipos de serviço de maneira heterogênea de acordo com o tamanho da rota, diferentemente da maior parte das análises que são feitas nos dias de hoje com distribuição homogênea dos tipos de serviços, já que divide os tipos de serviços de maneira proporcional independentemente dos tamanhos das rotas. Pode ser que em algumas situações esta distribuição proporcional não seja a mais adequada, como no caso de existir a escolha do formato de modulação, que implica no requisito de largura de banda. Dessa forma, os resultados de distribuição heterogênea, com o uso de simulação, podem ser muito mais próximos daqueles observados quando existe a escolha do formato de modulação em função do tamanho das rotas. A motivação para tal estudo é determinar o impacto que estas variações pontuais nas probabilidades de tráfego tem no desempenho global da rede.

Esta  dissertação propõe-se a apresentar a fundamentação teórica e o processo metodológico que nortearam a elaboração do corpus COVID-19 UFABC. O corpus aqui proposto compõe-se de textos de linguagem especializada do domínio da saúde em língua portuguesa publicados entre os meses de março de 2020 a setembro de 2020, período inicial da pandemia. À época indicada, o conhecimento a respeito do coronavírus era inicialmente restrito à comunidade acadêmica especializada e, em consequência disso, a difusão de conhecimento acerca do COVID-19 e dos seus protocolos de prevenção, como o isolamento social, desempenhou papel de protagonismo no enfrentamento da pandemia. Dessa forma, os conteúdos veiculados nesse contexto continham termos importados de domínios especializados, contendo palavras complexas que trazem ao leitor leigo ou pouco familiarizado com o jargão médico dificuldade em decodificar tais informações. Essa dissertação, portanto, apresenta esforços de um primeiro estudo para elaboração de recursos para viabilizar pesquisas em tarefas de simplificação lexicais e identificação de palavras complexas no contexto de combate à COVID-19 por meio do desenvolvimento do Corpus proposto. A metodologia baseou-se na extração, compilação, armazenamento e categorização de textos da base de dados científicos Pubmed, resultando em 254 textos. O processo de categorização indicou prevalência de cerca de 30% para textos relacionados às áreas de Saúde Coletiva e Epidemiologia, em detrimento de outras especialidades médicas e áreas mais exploratórias de pesquisa que tratam de virologia ou genômica, refletindo os padrões de um recorte do comportamento da comunidade científica na pandemia, em especial no que concerne as publicações em língua portuguesa.

Compreender o meio através do processamento de informação é uma capacidade que os seres vivos passaram a possuir no período cambriano [542 e 488 mya]. Durante este período, surgiram as células e sistemas nervosos, especialistas em processamento de informação. Desde então, os animais puderam interagir e reagir aos elementos do ambiente sem alterar a estrutura e organização de nossos corpos.
Compreender como o sistema nervoso se organiza e se estrutura é a linha de investigação de muitos pesquisadores. Seja essa investigação por meio da compreensão e/ou descrição dos fenômenos observados, seja uma abordagem interpretativa, ou ainda como inspiração para fins de engenharia.
O presente trabalho se encaixa no grupo dos interpretativos, uma vez que busca entender quais seriam os recursos mínimos computacionais que um sistema, que mimetiza o biológico, precisaria possuir para buscar um objetivo específico em um ambiente com obstáculos.
Uma estrutura mínima é o ponto de partida para a ideação de como as estruturas e organizações devem evoluir para responder às mudanças no ambiente que estão inseridas.
Dessa forma, foi desenvolvida uma estrutura computacional mínima, seguindo todos os requisitos de um sistema neural biológico, capaz de perseguir um objetivo específico em um ambiente com obstáculos.

O avanço tecnológico permite que uma variedade de objetos sejam conectados e controlados remotamente pela Internet, na chamada Internet das Coisas. As redes LoRaWAN possibilitam a comunicação por longas distâncias e com baixo consumo de energia. No entanto, estas redes são suscetíveis a ataques de interferência, em que os atacantes realizam transmissões com o intuito de interferir na comunicação de outros dispositivos na rede. Este trabalho analisa o impacto de jammers em redes LoRaWAN posicionados em diferentes lugares da rede. Os resultados de simulação mostram que os atacantes podem degradar o desempenho da rede, principalmente quando situados próximos ao gateway.

Given the amount of communication devices that make use of wireless networks, it is natural the concerning about their security. Cryptographic mechanisms currently used to protect such networks might no longer be reliable in the near future. In addition to that, low computational power and low power consumption devices, such as the ones devised for Internet of Things (IoT), require new security mechanisms, once the traditional ones might not be feasible in such scenarios. Therefore, physical-layer security arises in order to provide alternative security mechanisms by taking advantage of the random wireless channel characteristics. The present work presents the precoding technique, which does not rely on cryptography to secure information. Instead, it pre-distorts the confidential information using the authentic channel information in such a way that only the authentic receiver is able to recover it. However, it is shown that by using linear precoders, an eavesdropper might recover some information by employing blind equalization techniques. To prevent this, it is proposed the use of a non-linear precoder. Although precoding mechanisms are well documented for multiple antenna systems and for orthogonal frequency division multiplexing modulation, the precoders presented in this work deal with single antenna devices and single carrier modulation, which are important for devices that have energy and space constraints. It is shown that the non-linear precoder outperform the linear one in terms of bit error rate and secrecy capacity in a scenario where the authentic and eavesdropper channels are correlated, and in a scenario where the eavesdropper uses blind equalization to try to recover the confidential information.

A different physical layer security mechanism, also presented in this work, consists in using the channel information to generate encryption keys at the authentic users. Several techniques are presented and some preliminary results are shown.

As Redes Ópticas são a parte mais importante da infraestrutura de telecomunicações sobre a qual funciona a  Internet. No entanto, a demanda por largura de banda, maior a cada ano, exige estratégias para uso mais eficiente dos recursos. Entre as questões abordadas em Redes Ópticas estão os problemas de roteamento e atribuição de recursos, os quais podem ser um comprimento de onda para Redes WDM ou uma porção espectral para Redes Ópticas Elásticas (EON). Este trabalho aborda especificamente o problema do roteamento, tanto em redes WDM como em EONs, a partir do uso de uma estratégia aqui proposta, chamada genericamente de Heurísticas de Ordenamento Ponderado (WOH). Os resultados para roteamento fixo, já publicados, e para roteamento fixo-alternado, mostram um significativo ganho de desempenho e um melhor balanceamento de carga. 

Neste trabalho, busca-se realizar uma análise técnico-econômica para se avaliar os ganhos que o compartilhamento de infraestrutura na implantação da rede móvel 5G no Brasil. Com efeito, são avaliadas arquiteturas de compartilhamento da rede de acesso de rádio e de redes neutras para alcançar este objetivo tendo como base a rede móvel já instalada para a tecnologia 4G. Nesse contexto, são apresentados os possíveis ganhos de compartilhamento de infraestrutura para as Estações Rádio Base (ERBs) e para a rede de backhaul. Também é apresentada uma ferramenta de visualização para as ERBs 4G implantadas no Brasil e para a hipotética rede de backhaul necessária para atendimento dos requisitos do 5G.

Nos últimos anos, um novo conceito, fundamentado nas recentes funcionalidades da Internet
of Things (IoT), vem sendo implantado nas indústrias. Este denominado de Indústria 4.0,
traz a necessidade de monitorar e/ou controlar uma grande quantidade de dispositivos
e processos à distância, em áreas importantes como, por exemplo, as redes de energia e
as redes industriais. Sua implementação é baseada no uso de diferentes tecnologias de
comunicação, entretanto, o uso das tecnologias sem fio de Low Power Wide Area (LPWA)
tem se destacado recentemente por apresentar um baixo custo, grande flexibilidade de
instalação e manutenção, gerenciamento de uma grande quantidade de dispositivos, além
do baixo consumo de energia e longo alcance. Dentre as tecnologias sem fio de LPWA
existentes, a tecnologia Long Range (LoRa) tem se mostrado bastante promissora por
utilizar uma modulação por Chirp Spread Spectrum (CSS), que a torna mais robusta a
interferências e aos efeitos degradantes do canal de propagação. Em função disto, este
trabalho apresenta uma análise do desempenho de um sistema de comunicação ponto-aponto
que opera na faixa de 915 MHz, baseado na tecnologia LoRa, para aplicações da
Indústria 4.0 em plantas de pequeno e médio porte.

A verificação de locutores é uma das principais tarefas na modelagem de reconhecimento de locutor, sendo realizada a partir de dados do principal meio de comunicação entre os seres humanos, a voz. Caracterizada como uma das formas de biometria, a verificação de locutores destaca-se principalmente pela forma não intrusiva e amplamente disponível de se coletar dados. Este tipo de tecnologia é de extrema importância para controle de acessos, segurança e análise forense em geral.

A verificação de locutores é feita através da confirmação, ou não, da identidade de um locutor, com base na comparação de características extraídas de segmentos de voz diferentes. Graças ao grande avanço tecnológico, tanto de infraestrutura, quanto de modelagem, a utilização de aprendizado profundo de redes neurais aplicado a este problema vem crescendo muito. Uma destas técnicas é chamada de \emph{d-vectors}, que são representações da voz em tamanho fixo, extraídas a partir de camadas anteriores à camada de saída de uma rede neural profunda, e que tem se tornado o estado da arte na resolução deste problema.

Diferente de redes neurais treinadas para classificar locutores específicos, com a utilização de \emph{d-vector} é possível realizar a verificação de locutores inexistentes nas bases de treinamento. Neste contexto, notou-se a necessidade de comparar estas técnicas de forma padronizada, em situações onde há dados para treinamento que não foram obtidos da mesma origem que a base de teste, representando um problema real, onde necessita-se escolher um modelo, porém não há dados de treinamento e teste com as mesmas características. Foram realizados três experimentos: O primeiro foi feito comparando-se os modelos SincNet e GE2E treinados em diferentes bases de treinamento, também utilizando estratégias de \emph{data augmentation}, e testados na mesma base de dados. O segundo experimento foi feito utilizando-se uma única combinação de treino e teste do primeiro experimento, porém desta vez são utilizados mais dois tipos de modelos: redes ResNet, com função de custo triplet loss, e também um modelo proposto neste trabalho, chamado SincNet + GE2E, em que foi adaptada a rede SincNet para ser treinada com a função de custo GE2E. O Terceiro e último experimento foi feito utilizando-se os modelos já treinados dos experimentos anteriores, em uma única base de treino, mas desta vez testados em diferentes outras bases de teste, extraídas a partir de fontes de dados de origens diferentes.

Os resultados obtidos no primeiro experimento mostraram que a SincNet apresentou melhor desempenho em todas as bases de treinamento, em comparação com o modelo GE2E. As estratégias de \emph{data augmentation} foram menos efetivas para diminuir o EER do que a possibilidade de aumentar a base de dados de treinamento com dados da mesma origem que a base de teste. A variação grande de EER relativo a modelagem em relação ao esforço de aumentar os dados, motivou o segundo experimento, onde foram utilizadas formas diferentes de modelagem. o modelo SincNet + GE2e teve um desempenho melhor que o do GE2E original, porém não superou a SincNet padrão, nem as redes ResNet com função de custo triplet loss.

No terceiro experimento, as comparações realizadas continuaram com a SincNet como o melhor modelo, porém em uma das condições de teste, o modelo utilizando ResNet obteve melhor desempenho. Este resultado indica que, entre todos os modelos, experimentos e banco de dados apresentados nesta dissertação, mesmo com o problema de variabilidade nos dados de voz, a rede SincNet é a melhor escolha na maioria deles.

Na ultima década observou-se um grande movimento de virtualização e “softwarização” promovendo a ampla adoção do paradigma de computação em nuvem, reduzindo despesas operacionais e tornando o mercado de serviços digitais mais acessível e competitivo. Esta revolução apresenta novas oportunidades, mas também novos desafios para a gestão, demandando a esperada gestão autonômica. O encadeamento de funções de serviço (SFC) promove estudos de como automatizar e otimizar o uso de tecnologias como virtualização de funções de rede (NFV) e redes definidas por software (SDN), e neste cenário, identificar funções sobrecarregadas, ou gargalos, torna-se essencial. Tradicionalmente esta identificação é realizada por métricas de hardware como CPU e memória, ou através de informações fornecidas pelas próprias aplicações. Além de sofrerem influência do ambiente de virtualização e da qualidade da implementação do algoritmo, o que compromete a confiabilidade destas métricas, a coleta de informações dos usuários e rastreamento de tráfego se faz necessário para observar a qualidade do serviço ofertado. Neste trabalho, apresentamos a técnica de Avaliação de Enfileiramento de Rede (NQA) para detecção de gargalos. Esta técnica permite identificar o gargalo sem o feedback do usuário ou qualquer interferência no tráfego de rede, independente da composição do SFC. Uma ampla avaliação experimental é apresentada para suportar as conclusões deste trabalho.   

Os testes baseados em computador são amplamente usados em avaliações educacionais em larga escala, no âmbito mundial. No entanto, a participação efetiva de pessoas com deficiência visual (PcDvs) nestas avaliações, por meio do uso de Tecnologia Assistiva (TA) de forma equitativa e independente, ainda é um desafio. O Exame Nacional do Ensino Médio (ENEM) é o principal instrumento de acesso à Educação Superior brasileira, sendo seus resultados utilizados por políticas públicas para ofertas de vagas subsidiadas pelo Estado. Assim, qualquer barreira ou dificuldade encontrada pela PcDv, ao realizar o exame, pode comprometer o seu acesso à Educação Superior. Neste contexto, o objetivo desta tese foi investigar a transição do Ensino Médio para a Educação Superior da PcDv, por meio do ENEM, procurando identificar fatores sociais que possam estar relacionados ao seu desempenho no exame, bem como buscar soluções tecnológicas acessíveis e mecanismos que promovam a acessibilidade no ENEM para esta população. Assim, este trabalho foi estruturado em três estudos, com finalidades e metodologias distintas, conforme o objetivo de pesquisa.

No Estudo 1, foi realizada uma revisão sistemática de literatura investigando as experiências internacionais do uso de soluções tecnológicas acessíveis e TAs, para participação da PcDv em avaliações em larga escala. Na sequência, no Estudo 2, foram analisados os fatores sociais relacionados ao desempenho acadêmico na prova do ENEM e, consequentemente,nao acesso à Educação Superior pelo candidato com deficiência visual, por meio da análise quantitativa dos microdados das edições de 2017 e 2018 do exame. Por fim, para entendimento e análise do  contexto o qual a PcDv  realiza o exame, foi efetuada a análise documental dos documentos oficiais do ENEM e averiguada a validade social do processo atual para acessibilização do exame, dando voz a 29 PcDvs, de 10 estados diferentes, através da pesquisa qualitativa sobre acessibilidade no ENEM realizada no Estudo 3.

Os resultados dos três estudos demonstraram a viabilidade do uso de TAs em avaliações em larga escala para PcDvs, bem como apontaram propostas e recomendações para promover o acesso à Educação Superior deste público. Espera-se que os avanços no tema, identificados na pesquisa detalhada e minuciosa realizada nesta tese, com foco específico na PcDv e baseado na avaliação do ENEM, possa apoiar na decisão de formulação de políticas públicas e colaborar no avanço de pesquisas futuras no tema. Por fim, pretende-se que este trabalho possa contribuir para promover acessibilidade e condições de igualdade no ENEM e demais avaliações educacionais em larga escala, garantindo  assim o direito educacional da  PcDv e  demais estudantes brasileiros com repertórios diversos.

Em todo um universo de aplicações multimídia, a observação de informações tende a ser uma composição tipicamente resultante de algum processo de mistura. Para algumas aplicações, tal Status quo pode ser justamente o que se almeja, contudo, como nem sempre é o caso, é desejável que cada fonte geradora seja representada em um canal diferente de informação; a tarefa que realiza tal processo é conhecida como separação de fontes (ou separação de sinais), independentemente do que representam esses sinais. Tal tarefa não é limitada a um único método; existem muitas formas distintas para se realizar o processo de separação.

Neste trabalho, foram explorados arcabouços de GANs (Generative Adversarial Networks) aliados a técnicas mais tradicionais para se realizar a tarefa de separação de fontes com o objetivo de se provocar um efeito de aprimoramento de áudio para sinais de vozes humanas, o que inclui um processo de atenuação de ruído.

Na área de processamento de sinais, o problema de separação cega de fontes
(BSS, do inglês Blind Source Separation) ocupa uma posição de notoriedade em vista
de sua versatilidade e de possíveis aplicações práticas. Apesar de contar com um sólido
arcabouço teórico em sua vertente linear, a abordagem não linear genérica ainda
carece de metodologias que possam garantir a separação das fontes, tornando este
tópico de pesquisa bastante atual e desafiador. Este trabalho propõe duas abordagens
empregando o modelo Post-Nonlinear (PNL), uma baseada na minimização da
informação mútua e a outra baseada em estatísticas de segunda ordem. Na primeira
abordagem, é necessária a estimação da distribuição das fontes, que podem ser
estimadas usando funções kernel. Frequentemente, a função kernel Gaussiana é
utilizada. No entanto, outras funções kernel com propriedades interessantes podem
ser aplicadas, como o kernel Epanechnikov. Com base nisso, aplicamos o kernel
Epanechnikov para estimar as distribuições, a fim de recuperar as fontes. Além disso,
comparamos um kernel Gaussiano clássico com o kernel Epanechnikov, mostrando
que este último tem um desempenho melhor que o anterior. Ainda dentro do contexto
de misturas não lineares, o conhecimento prévio de algumas informações adicionais
como a estrutura temporal e o conhecimento a priori de certas características das
fontes podem auxiliar no desenvolvimento de novos métodos de separação que
sejam mais robustos. A maioria das técnicas de separação envolvem estatísticas de
ordem superior e algoritmos que utilizam redes neurais ou metaheurísticas. Com o
intuito de facilitar o processo de recuperação, na segunda abordagem tratada neste
trabalho, desenvolvemos um algoritmo de separação chamado A-SOBIPNL, baseado
no gradiente descendente, que utiliza apenas estatísticas de segunda ordem para
explorar a estrutura temporal dos sinais das fontes. Para isso, combinamos dois
algoritmos clássicos, o AMUSE e o SOBI, para atuarem na parte linear e não linear,
respectivamente, obtendo um bom desempenho.

Nesta dissertação, avalia-se o desempenho de sistemas celulares 5G NR operando em ondas milimétricas através de simulações numéricas. As simulações empregam dados sintéticos e utilizam modelos estatísticos para a geração de parâmetros de canais de comunicação que reflitam condições realistas de propagação, nas bandas de 28 e 73GHz.
Os cenários simulados consideram um modelo MIMO Massivo operando em TDD (time-division duplexing).
Os receptores utilizam diferentes equalizadores e formatadores de feixe lineares cujos cálculos levam em consideração a ocorrência de interferência intercelular e uso de parâmetros de canal estimados.
Resultados de simulação mostram que a interferência intercelular é o principal fator limitante de desempenho em tais sistemas, que pode, porém, ser mitigada com o emprego de algoritmos de equalização e formatação de feixe cooperativos.

Redes óticas elásticas (Elastic Optical Network - EON) são uma proposta para aumentar a eficiência no uso do espectro óptico em comparação com a forma como é usado pelas redes WDM convencionais, de grade fixa. Porém, 
ao permitir o estabelecimento de canais com larguras de banda variadas, aumenta-se o potencial de fragmentação espectral da rede. Apesar de muitos esforços de pesquisa para a solução desse problema, até hoje não existem técnicas universalmente aceitas como ótimas. Este trabalho busca apresentar uma proposta que utiliza um algoritmo de aprendizado de máquina para entender quais estados da rede, ou combinações de estados, tem maior impacto sobre a fragmentação e, com base nestas informações, buscar maneiras mais eficientes para tratar esse problema.

A Internet das Coisas (IoT) é um ambiente dinâmico e distribuído composto por diversos dispositivos inteligentes que detectam características e mudanças do ambiente. Devido a esses dispositivos, é possível monitorar o ambiente externo, coletar informações sobre o mundo real e criar um tipo de computação onipresente que permite que cada dispositivo se comunique com qualquer outro dispositivo do mundo, de qualquer lugar. A sinergia dos componentes computacionais e físicos levou ao avanço das implementações da Internet das Coisas.

Muitos componentes de software precisam ser projetados do zero para abordar problemas fragmentados, exigindo assim uma grande quantidade de esforço, pois os desenvolvedores devem ter uma compreensão profunda das tecnologias, do novo domínio de aplicação e da interação com os sistemas legados. Além disso, esses sistemas enfrentam muitos desafios, como lidar com um grande número de sensores e atuadores, como aplicações que exigem ações em tempo real e com a necessidade de sistemas automatizados baseados em gerenciamento de contexto para adaptar seu comportamento as condições do ambiente atual.

Desenvolvedores de aplicativos IoT precisam usar um ambiente de desenvolvimento integrado (IDE) baseado em uma linguagem de alto nível de domínio específico na qual suas entidades e definições de componentes, conexões entre outras entidades serão abstraídas. Combinadas com um compilador, as linguagens de alto nível podem oferecer conhecimento para facilitar a tomada de decisões melhores, por parte dos desenvolvedores de aplicações de IoT, na escolha da arquitetura de software.

Interfaces Cérebro-Computador (Brain-Computer Interfaces - BCI) são utilizadas em geral para reabilitar funções motoras deficientes no indivíduo, a partir da modelagem de padrões de sinais cerebrais. Um dos paradigmas mais utilizado em sistemas BCI é a imagética motora (Motor Imagery – MI), onde a aquisição do sinal de eletroencefalografia (EEG) é feita durante a execução de tarefas que exigem a concentração na intenção de realizar movimentos corporais específicos, mas sem executá-los de fato. A correta identificação da atividade cerebral associada à imaginação motora é crucial para o desenvolvimento de sistemas MI-BCI funcionais. Este trabalho tem como objetivo principal o aprimoramento do processamento de sinais de EEG para aplicação em MI-BCI, focando nas etapas de pré-processamento, extração de características e classificação. Para isso, investigamos diversas metodologias em cada uma das etapas citadas, a saber: no pré-processamento, investigamos a técnica de filtragem no domínio frequência de modulação para melhorar a relação sinal-ruído dos sinais de EEG. Os resultados obtidos mostraram que a solução proposta superou em 3,5% os melhores resultados do estado da arte. Na etapa de extração de características utilizou-se dois métodos principais, um baseado no Padrão Espacial Comum (Common Spatial Patterns - CSP) e outro baseado na técnica de localização de fontes de sinais de EEG, denominada Tomografia Eletromagnética Cerebral de Baixa Resolução (Low-Resolution Brain Electromagnetic Tomography - LORETA). Com a técnica CSP, os resultados foram significativamente superiores aos resultados do estado da arte em MI-BCI. No entanto, usando LORETA, os resultados ficaram levemente abaixo dos resultados obtidos com CSP na literatura. Finalmente, na etapa de classificação, foi proposto um modelo de MI-BCI independente do sujeito (Subject Independent BCI – SI-BCI) que foi comparado ao modelo tradicional de BCI para um sujeito específico (Subject Specific BCI – SS-BCI). Nossos resultados mostraram que SI-BCI é uma opção totalmente viável e possível, e que seu uso pode ser relevante em determinadas condições, como por exemplo quando os participantes não estão disponíveis para realizar longas sessões de treinamento ou para uma rápida avaliação do analfabetismo BCI, reduzindo custos operacionais e recursos humanos, bem como o estresse dos sujeitos envolvidos. Em todos os estudos anteriormente citados, utilizou-se bases de dados públicas de imagética motora, disponíveis na internet.

O sincronismo de sistemas ocorre atrav&eacute s de acoplamento ou itera&ccedil &atilde o entre os mesmos e uma das formas de acoplamento entre sistemas &eacute o mestre-escravo, em que o sistema mestre influencia o comportamento do sistema escravo. Dois tipos de sincronismo s&atilde o apresentados nesse trabalho, o sincronismo completo, em que os sistemas convergem para a mesma trajet&oacute ria com o passar do tempo e o sincronismo de fase, em que as fases dos sistemas permanecem correlacionadas mas as suas amplitudes ficam distintas. O objetivo desse trabalho &eacute mostrar a possibilidade de utilizar o sincronismo de fase entre dois osciladores ca&oacute ticos acoplados como mestre-escravo para transmitir informa&ccedil &atilde o. Sistemas de comunica&ccedil &atilde o que utilizam sincronismo completo j&aacute foram explorados e funcionam no caso ideal. Esse trabalho explora um sistema de comunica&ccedil &atilde o baseado no sistema de R&ouml ssler em que o sincronismo de fase &eacute uma aternativa mais robusta ao sincronismo total nos casos em que h&aacute ru&iacute do.

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Inúmeras possibilidades de aplicação em Internet das Coisas colocaram esse recurso no topo da transformação digital nos negócios. Um equipamento muito importante neste meio é o gateway, que atua como roteador de tráfego de dados entre dispositivos de diferentes redes. Apesar de exercer funções de controle e como outros dispositivos presentes na Internet das Coisas, ele é afetado por vulnerabilidades em nível de software e hardware. Pouco exploradas, as vulnerabilidades relacionadas ao ataque físico dos gateways são comuns e as soluções demandam altos custos com uso de elementos seguros proprietários que muitas vezes inviabilizam a implementação do dispositivo. O presente projeto tem por objetivo estudar os desafios existentes na implementação de meios de segurança adequados em dispositivos de alta complexidade em Internet das Coisas, especialmente gateways, e propor uma alternativa viável de baixo-custo e de fácil implementação que possa ser utilizada nesses dispositivos para melhoria na proteção e privacidade de dados. Para atingir este objetivo, foram realizados estudos sobre sistemas operacionais seguros que possam ser utilizados em gateways para segurança em nível de software; o uso de elementos para segurança em nível de hardware; funcionamento de processos de inicialização segura para garantia de integridade do dispositivo. O estudo propõe a implementação de arquitetura de baixo custo que faz uso do sistema operacional Ubuntu Core 16, elemento seguro UICC e inicialização segura que, em conjunto, verificam a integridade e segurança do dispositivo. Os resultados obtidos por simulação e outros testes relacionados demonstram que a implementação da arquitetura não requer altos investimentos em software e hardware, entretanto ela é capaz de garantir identificação única ao dispositivo e detectar mudanças físicas e virtuais no sistema operacional que comprometam a segurança do dispositivo.

A métrica tipicamente utilizada para avaliar a destreza de usuários que utilizam sistemas de Interface Cérebro-Computador (Brain Computer Interface - BCI) no paradigma de imagética motora (Motor Imagery – MI) é o coeficiente de acurácia (CA), que pode até ser adequada para avaliar o sistema MI-BCI como um todo, mas não para avaliar isoladamente a destreza do usuário, já que o CA avalia o desempenho conjunto do usuário e do classificador. Os autores Fabien Lotte e Camille Jeunet propuseram novas métricas para avaliação dos usuários isoladamente, isto é, sem depender dos demais blocos do sistema BCI. Este trabalho tem como primeiro objetivo utilizar e aferir a eficiência destas métricas, que avaliam apenas os usuários, e que são: a “distintividade” entre o sinal de eletroencefalografia (EEG) de repouso e de uma determinada tarefa motora, a distintividade entre os sinais de EEG de duas tarefas, a estabilidade do sinal de EEG de repouso, e a estabilidade dos sinais de EEG de cada tarefa motora. Como segundo objetivo, pretende-se utilizar estas métricas de avaliação de destreza para verificar se, no caso de usuários sem deficiência motora, a execução do movimento antes de sua imaginação pode servir como indução para melhorar a eficácia da sua imagética motora, ou seja, para melhorar a sua capacidade de imaginar movimentos distintos. Para isso duas bases de dados com protocolos diferentes são comparadas e avaliadas. Pode ser intuitivo que, em todo sistema BCI, o treinamento melhora significativamente a destreza do usuário para controlar o sistema, isto é, quanto mais sessões de treinamento o sujeito realizar, melhor será seu controle. Assim, utilizando estas novas métricas pode ser possível avaliar se isso está realmente ocorrendo e em que medida.

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A computação neuromórfica representa um paradigma de arquitetura
computacional que, baseando-se na complexa mecânica de atividades de um
sistema neural biológico, objetiva ser uma alterativa mais eficiente
para o processamento de informações em larga escala, “ameaçando” a
preponderante hegemonia da consolidada Arquitetura de von Neumann.
Historicamente, a redução do custo energético de operações
computacionais sempre foi um fator de suma relevância no desenvolvimento
de novas tecnologias e esta talvez seja a principal força motriz da
computação neuromórfica. Nesta arquitetura bioinspirada, toda a
manipulação de informação é efetuada por intermédio de redes neurais
artificiais, constituídas por “neurônios” e inúmeras interconexões
(sinapses) entre os mesmos, que contribuem para que os dados sejam
paralelamente processados e persistidos de maneira rápida, acurada,
energeticamente eficiente e resistente a eventuais falhas locais.

Alicerçando-se nestes conceitos, este trabalho propõe um novo modelo de
neurônio, estimulado por impulsos (spikes) codificados por PRBS
(Pseudorandom Binary Sequence) e modulados por PWM (Pulse Width
Modulation), cuja memristência e ativação são baseadas no comportamento
das dinâmicas térmicas e não-lineares de transição de fase do composto
inorgânico óxido-metálico Dióxido de Vanádio (VO2). É conjecturado que
este novo paradigma de neurônio, quando implementado em uma rede neural
artificial, seja capaz de estabelecer um maior índice de economia
energética, plasticidade sináptica e resistência a ruídos, tornando o
sistema neural mais robusto e conectivo.

As simulações realizadas neste trabalho demonstraram que a implementação
e combinação de operadores lógicos pré-sinápticos, em conjunto com
variações reguladas de não-correlação entre as sequências de entrada,
fazem com que exista um maior controle para com a ativação do neurônio,
produzindo uma maior taxa de eficiência energética no processamento de
informações.

A doença de Alzheimer (DA) é uma síndrome neurodegenerativa que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Além disso, pessoas com comprometimento cognitivo leve (CCL) estão em um grupo de risco que deve ser seguido atentamente, pois há uma alta probabilidade de evolução para DA. Nesta pesquisa, três estudos foram delineados para aprimorar e validar biomarcadores topográficos baseados na análise computacional do eletroencefalograma (EEG) coletado durante a execução de tarefas de memória operacional N-back, com o objetivo de fornecer suporte ao diagnóstico precoce do CCL e da DA. Os participantes foram 15 pacientes com diagnóstico de DA, 21 indivíduos com diagnóstico de CCL e 27 idosos saudáveis (IS) para o grupo controle. Os sujeitos foram submetidos a uma tarefa N-back visual de três níveis, com dificuldade ascendente na carga de memória operacional, durante as quais foram registrados sinais de EEG (32 canais).

O primeiro estudo teve por objetivo explorar o uso de potenciais evento-relacionados (Event-Related Potentials - ERP) e sincronização/dessincronização evento-relacionadas (Event-Related Synchronization/ Desynchronization - ERS/ERD). Diferenças significativas foram encontradas entre os grupos de pacientes (CCL e DA) e controle (IS) no ERP durante a execução das tarefas N-back, predominantemente nos eletrodos fronto-centro-parietais. A maioria das diferenças foi observada nos 400-700 ms pós-estímulo, onde o grupo controle mostrou amplitudes maiores que os pacientes (CCL e DA), ou seja, foram observadas diferenças na amplitude do componente P450, tipicamente relacionado à atualização da memória de trabalho. Adicionalmente, as medidas de ERD/ERS revelaram que os indivíduos do grupo IS elicitaram respostas ERD-alfa consistentemente maiores que os pacientes com CCL e DA durante a execução da tarefa no nível 1-back na condição de coincidência (match trials), com diferenças localizadas nas regiões frontal, central e occipital. Além disso, na condição de não-coincidência (non-match trials), foi possível distinguir entre pacientes com CCL e DA no nível 0-back, com CCL apresentando mais ERD-teta do que DA nas áreas temporal e fronto-temporal.

O segundo estudo teve por objetivo analisar registros de EEG no espaço das fontes com foco na análise dos segmentos do EEG antes e depois das mesmas tarefas N-back de memória operacional, visando desta vez exclusivamente o suporte ao diagnóstico do CCL. Para esse fim, a partir dos dados de EEG, o software LORETA forneceu a localização das regiões de Brodmann nas quais houve uma diferença significativa na comparação de CCL com IS. Diferenças significativas foram encontradas nesta comparação em todas as tarefas de memória operacional, localizadas principalmente nas regiões do lobo frontal e temporal.

Finalmente, o terceiro estudo teve por objetivo extrair características no espaço das fontes, identificadas como biomarcadores topográficos oriundos da análise de EEG captado durante tarefas N-back, para classificar automaticamente os participantes nas categorias CCL e IS. Para esse fim, utilizou-se técnicas de aprendizado de máquina com classificadores implementados através da biblioteca Scikit-learn em linguagem Python. A previsão do classificador atingiu acurácia, sensibilidade e especificidade em torno de 95%. Isso mostra que este método de extração de características no espaço das fontes, com foco na análise dos segmentos do EEG antes e depois de tarefas N-back, consegue superar os melhores desempenhos relatados na literatura, o que indica que essa técnica pode representar uma ferramenta clinicamente relevante para suporte ao diagnóstico precoce de CCL e DA.

 

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