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Disertaciones |
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TITO CACO CURIMBABA SPADINI
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Generative Adversarial Networks para Aprimoramento de áudio e Voz
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Líder : RICARDO SUYAMA
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Data: 30-ene-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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VINÍCIUS SANTANA DA SILVA
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PROJETO DE ANTENAS PARA RECEPÇÃO SIMULTÂNEA DE ENERGIA E INFORMAÇÃO: UMA ABORDAGEM OUT-OF-BAND
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Líder : CARLOS EDUARDO CAPOVILLA
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Data: 31-ene-2020
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Resumen Espectáculo
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Sistemas de transmissão simultânea de potência e informação sem fio (do acrônimo inglês, SWIPT) são uma das soluções propostas para a utilização em redes de sensores sem fio, tornando-os totalmente ou parcialmente independente de cabos e/ou baterias. Apesar dacrescente demanda de artigos de SWIPT, pouco se debate sobre projetos de hardwares nessa área. Visando preencher essa lacuna, esse trabalho contempla o projeto, síntese e comparação de arquiteturas de recepção baseados em SWIPT em estruturas planares de baixo custo utilizando as bandas de comunicações móveis em 1,8 GHz para comunicação e ISM de 2,4 GHz para harvesting de energia out-of-band. Nesse trabalho são apresentadas as antenas patch dupla e a Dual-Output Quasi-Yagi (DOQY) como arquiteturas do tipo Separated Receiver e Power Splitting, respectivamente. É apresentado também um dispositivo divisor de potência baseado em frequência que integra a DOQY, que se mostra uma alternativa mais eficiente para sistemas de harvesting out-of-band de arquitetura Power Splitting se comparado aos divisores de potência convencionais. Os resultados preliminares apontam um desempenho satisfatório da patch dupla, apresentando bom isolamento entre portas e Pout = 17 uW. A antena DOQY apresentou ganho de 70% em relação a uma antena Quasi-Yagi de mesmas dimensões (QYref), e o mesmo desempenho no quesito harvesting. O desempenho em 1.8 GHz foi elevado a 81% da QYref quando o retificador foi adicionado na sua respectiva porta. Os resultados apresentados pela DOQY a credenciam a topologia de sistemas SWIPT com harvesting out-of-band.
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CAROLINE PIRES ALAVEZ MORAES
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Novas Abordagens Para Separação Cega de Fontes no Contexto Post-Nonlinear
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Líder : ALINE DE OLIVEIRA NEVES PANAZIO
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Data: 03-feb-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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SERGIO POLIMANTE SOUTO
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Evolução multiobjetivo de trajetórias como múltiplas curvas de Bézier para VANTs
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Líder : JOAO HENRIQUE KLEINSCHMIDT
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Data: 29-jun-2020
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Resumen Espectáculo
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Os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) foram inicialmente utilizados em aplicações militares, mas têm se tornado cada vez mais populares em aplicações civis dado o avanço da tecnologia na miniaturização dos componentes e minimização dos custos. Entretanto, os VANTs possuem limitações em sua capacidade de operação dadas pela baixa capacidade energética e restrições cinemáticas, que limitam a autonomia e manobrabilidade do veículo. Portanto, o método de planejamento de trajetória para VANTs deve considerar essas limitações, encontrando trajetórias que respeitem os limites cinemáticos, tenham comprimento minimizado e visitem múltiplos waypoints. Os métodos encontrados atualmente são capazes de encontrar trajetórias válidas para VANTs, mas não fazem minimização do comprimento, ou são incapazes de encontrar a trajetória para múltiplos waypoints. Este trabalho apresenta o TEvol, um algoritmo capaz de encontrar trajetórias que respeitem os limites cinemáticos de curvatura, torção e inclinação para múltiplos waypoints com comprimento minimizado. Além disso, o TEvol também pode considerar restrições cinemáticas de Velocidade e Fator de carga baseadas no diagrama V-n específico de um VANT, o que pode proteger o veículo de falhas estruturais e estolagem. No TEvol, as trajetórias são modeladas como curvas de Bézier e otimizadas utilizando um algoritmo genético de otimização multiobjetivo baseado em seleção não dominante denominado NSGAII. Os resultados mostram que o algoritmo é capaz de encontrar trajetórias que visitem múltiplos waypoints respeitando as restrições de curvatura, torção e inclinação, ou as restrições de velocidade e fator de carga, e também todas as restrições simultaneamente. Foram encontradas trajetórias válidas em até 81.66% dos experimentos realizados.
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LUIZ FERNANDO NUNES VERÍSSIMO
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Simulação de sistemas celulares 5G NR
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Líder : CLAUDIO JOSE BORDIN JUNIOR
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Data: 06-ago-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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JOSE EDSON MORENO JUNIOR
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Análise comparativa de técnicas de aprendizado de máquina implementadas em hardwares de baixo custo.
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Líder : MURILO BELLEZONI LOIOLA
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Data: 07-ago-2020
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Resumen Espectáculo
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Devido à facilidade de acesso a hardwares de alto desempenho, há um crescimento exponencial da utilização dos algoritmos e das técnicas de aprendizado de máquina nos últimos anos. Em paralelo a isso, o acesso à Internet tem se popularizado e a prova disso é que estamos cercados de dispositivos inteligentes como televisores, celulares, assistentes pessoais e outros dispositivos portáteis, como relógios, por exemplo. Além disso, vários equipamentos industriais de baixo custo e com hardware simples para aplicações específicas, como dispositivos de monitoramento ambiental, controles remotos e câmeras, começam a ser dotados de acesso à Internet, o que possibilita a utilização de algoritmos de aprendizado de máquina, rodando em um servidor ou cluster externo (na nuvem), para análise dos dados obtidos. Com este cenário, é útil saber quais são as restrições para execução dos algoritmos de aprendizagem de máquina em hardware de baixo custo, bem como os respectivos desempenhos. Isto se faz necessário, pois nem sempre é possível processar os dados coletados por estes dispositivos em equipamentos de maior poder de processamento. Neste trabalho, é proposta uma avaliação de alguns algoritmos de aprendizado de máquina, analisando as necessidades para execução destes algoritmos, implementando em um conjunto de hardwares de uso comum do mercado, efetuando comparativos e análise do uso do algoritmo com o hardware.
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PAULO OMAR AUGUSTO VIEIRA
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Avaliação do Processo de Fragmentação em Redes Ópticas Elásticas usando Aprendizado de Máquina
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Líder : LUIZ HENRIQUE BONANI DO NASCIMENTO
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Data: 18-dic-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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Tesis |
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THAÍNA APARECIDA AZEVEDO TOSTA
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Algoritmos Computacionais para Normalização de Corantes de Hematoxilina e Eosina em Imagens Histológicas Digitais
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Data: 20-ene-2020
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Resumen Espectáculo
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Diagnósticos de diferentes tipos de câncer podem ser confirmados por análises microscópicas de amostras de tecido retiradas do corpo do paciente. Com a digitalização dessas amostras, é possível obter as chamadas imagens histológicas, que permitem o desenvolvimento de sistemas computacionais que auxiliem patologistas na definição de diagnósticos. Entretanto, essas imagens podem sofrer variações de cores que podem prejudicar o desempenho de métodos computacionais de processamento de imagens histológicas. Para corrigir essas variações, técnicas de normalização são utilizadas para ajustar as cores das imagens. Neste trabalho, são propostos novos algoritmos para a normalização de imagens histológicas coradas com hematoxilina e eosina, corantes comumente utilizados em práticas clínicas. Para isso, conceitos biológicos e dos corantes foram utilizados para estimativas de matrizes de aparência de cores dos corantes e mapas de densidade dos corantes. As matrizes estimadas definem as cores dos corantes no espaço RGB, e os mapas estimam a quantidade de cada corante representada pelos pixels das imagens. Após realizar essas estimativas para as imagens original e de referência, a matriz de referência é combinada ao mapa original para que as cores da imagem de referência sejam transferidas para a imagem original, enquanto a representação de suas estruturas são preservadas. Esta proposta foi avaliada em imagens histológicas de diferentes tipos de câncer, com evidentes variações de cores, demonstrando resultados relevantes pelos critérios de avaliação utilizados. Métricas quantitativas indicaram o bom desempenho do método proposto em comparação a técnicas já publicadas na literatura. Entre essas avaliações, destaca-se o alto desempenho desta proposta para representação da eosina, sua vantajosa aplicação para os resultados da segmentação e da classificação de imagens histológicas, e sua alta eficiência computacional.
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FABRIZIO FERREIRA BORELLI
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BIoTA : Uma plataforma de desenvolvimento de software para IoT
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Líder : CARLOS ALBERTO KAMIENSKI
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Data: 11-may-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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ANDRÉ LUIZ DOS SANTOS
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Protocolo para Estudo de Estabilidade de Proteínas por meio da Perturbação local de Ângulos Diedros
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Líder : ANA LIGIA BARBOUR SCOTT
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Data: 28-jul-2020
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Resumen Espectáculo
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Neste trabalho investigamos a aplicação de um protocolo para estudar perturbar estrturas protéicas por meio dos ângulos diedrais (Cα e Cβ) do backbone localmente por meio de janelas deslizantes ao longo da sequência da macromolécula. Esse tipo de protocolo pode ser útil no estudo de estabilidade de proteínas e no estudo de processos de mudança conformacional. O protocolo é inspirado na MDeNM (Molecular Dynamics with excited Normal Modes), na qual a excitação é calculada a partir dos ângulos diedrais ao invés de modos normais. As duas etapas fundamentais são: i) excitação por meio de perturbação dos diedros e a ii) a perturbação é feita através do método de janelas deslizantes. A primeira etapa está relacionada com varredura local do espaço conformacional, e a segunda está associada com uma maior contribuição dos primeiros vizinhos para estabilidade local. Para validação do protocolo, aplicamos a nova metodologia a 4 sistemas: SH3, mioglobina, lisozima e Prion. As três primeiras são amplamente utilizadas na validação de novas metodologias por possuir suas propriedades estruturais e termodinâmicas bem caracterizadas. A comparação com dados experimentais e teóricos (in silico) indicou que esse novo protocolo é capaz de prever regiões estáveis e não estáveis.
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ELIANA MARIA DOS SANTOS
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Aprimoramento do Pré-Processamento, Extração de Características e Classificação para Interfaces Cérebro-Computador no Paradigma de Imagética Motora
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Líder : FRANCISCO JOSE FRAGA DA SILVA
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Data: 13-ago-2020
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Resumen Espectáculo
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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.
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RODRIGO CAMPOS BORTOLETTO
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Métodos Analíticos para o Estudo do Desempenho de Redes Ópticas Elásticas
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Data: 16-oct-2020
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Resumen Espectáculo
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A crescente demanda por largura de banda por parte dos usuários da rede mundial de computadores tem gerado mudanças na abordagem do uso do espectro das redes ópticas, que atualmente constituem o principal meio de transmissão de dados por longas distâncias. Sendo assim, as Redes Ópticas Elásticas surgiram com o objetivo de aumentar a eficiência de uso do espectro, por meio da alteração da grade de frequências igualmente espaçadas, legada pelas redes ópticas baseadas em Multiplexação por Divisão de Comprimento de Onda desde a virada do século. Uma das questões de pesquisa em Redes Ópticas Elásticas tem relação com o problema da atribuição de rota, espectro e modulação pelos enlaces que constituem a rede. Este trabalho tem o objetivo de estudar o problema de atribuição de espectro nesse contexto, modelando matematicamente um enlace avulso que recebe múltiplas classes de requisições por slots em uma Rede Óptica Elástica. O enlace avulso foi estudado tanto sob tráfego incremental como dinâmico utilizando duas abordagens analíticas diferentes, com a intenção de desenvolver políticas e algoritmos de atribuição de espectro capazes de gerar eficiência espectral e imparcialidade entre os serviços que compartilham a rede. No caso do tráfego incremental, foi adotada uma abordagem baseada em programação dinâmica, admitindo tanto políticas vorazes como não-vorazes de alocação a fim de obter algoritmos capazes de minimizar a ociosidade esperada do sistema até a exaustão do espectro. Foram obtidos algoritmos capazes de prevenir impasses durante a ocupação do espectro sempre que possível, bem como promover a minimização da ociosidade esperada até a exaustão completa do espectro.
No contexto dos sistemas sujeitos a tráfego dinâmico, a abordagem analítica foi baseada no uso de cadeias de Markov em tempo contínuo. As dependências tanto da ocupação espectral como da vazão com o perfil do tráfego foram analisadas, considerando seus efeitos sobre a probabilidade de bloqueio e sobre a receita potencial, respectivamente. A reversibilidade das cadeias associadas ao enlace desfragmentado foi demonstrada, e o aparecimento de estados assintóticos ineficientes associados à forte incidência de parcialidade associada ao congestionamento da rede foi identificada. Foi proposta uma solução para este problema, baseada no truncamento das correspondentes cadeias de Markov reversíveis com o fim de eliminar os estados parcialmente bloqueantes, identificados como os únicos responsáveis pela parcialidade do sistema. Foi possível caracterizar a penalidade de eficiência associada à eliminação total da parcialidade tanto no congestionamento como fora dele, bem como as penalidades associadas à mitigação da parcialidade. Finalmente, os métodos estudados foram usados num ensaio de validação cruzada entre um simulador e um enlace irreversível sujeito à fragmentação espectral, com vistas à futura extensão dos resultados através de futuras simulações sobre instâncias analiticamente intratáveis.
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