Detecção e classificação de VTCDs em sistemas de distribuição de energia elétrica usando redes neurais artificiais.

O objetivo deste trabalho é conhecer e compreender melhor os imprevistos no fornecimento de energia elétrica, quando ocorrem as variações de tensão de curta duração (VTCD). O banco de dados necessário para os diagnósticos das faltas foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial através do software PSCAD/EMTDC. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar VTCDs e realizar a estimativa automática da frequência, do ângulo de fase e da amplitude das tensões e correntes da rede elétrica. Nesta pesquisa, desenvolveram-se duas redes neurais artificiais: uma para identificar e outra para localizar as VTCDs ocorridas no sistema de distribuição de energia elétrica. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas desequilibradas, que podem possuir ramais laterais trifásicos, bifásicos e monofásicos. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões e correntes no nó inicial do alimentador e também em alguns pontos esparsos ao longo do alimentador de distribuição. Os desempenhos das arquiteturas das redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das RNAs na obtenção das generalizações que habilitam o sistema para realizar a classificação de curtos-circuitos.

Redes neurais artificiais aplicadas à determinação do tamanho ótimo da malha para o cálculo da intensidade útil

Neste trabalho é apresentado um estudo para a determinação do tamanho ótimo da malha de elementos, utilizando redes neurais artificiais, para o cálculo da intensidade útil. A ideia principal é treinar as redes de modo a possibilitar a aprendizagem e o reconhecimento do melhor tamanho para diversas áreas superficiais em fontes sonoras com geometria plana. A vantagem de se utilizar redes neurais artificiais deve-se ao fato de apresentarem um único tamanho para a obtenção da intensidade útil, consequentemente, uma redução significativa de tempo computacional quando comparado com o tempo de cálculo de uma malha bem refinada. Ensaios numéricos com placas planas - geometria separável que permite uma solução analítica - são utilizados para se realizar comparações. É apresentado um estudo comparativo entre o tempo computacional gasto para a obtenção da intensidade útil e o mesmo com a malha otimizada via redes neurais artificiais. Também é apresentada uma comparação do nível de potência sonora mediante solução numérica, a fim de validar os resultados apresentados pelas redes neurais.

Projeto de redes neurais para determinar os ganhos PID de um sistema de posicionamento dinâmico de uma embarcação.

As sintonias dos Controladores PID existentes em um Sistema de Posicionamento Dinâmico, utilizado em embarcações e plataformas a fim de manter uma posição fixa em alto-mar ou de realizar determinada manobra, sempre tem sido um desafio a ser vencido. Trata-se de uma tarefa demorada, dependente das condições ambientais e com um elevado custo financeiro, uma vez que as horas dedicadas do profissional habilitado são caras. Além disso, a embarcação deve-se manter estabilizada durante o período de tempo no qual determinada função é realizada, como por exemplo, perfuração, abastecimento, ou lançamento de dutos. Foi utilizado um software para simular o posicionamento de uma embarcação em alto-mar sob diversas condições de vento e correnteza, com o qual foi possível verificar a influência da sintonia dos parâmetros PID do Controlador no desempenho do sistema de controle. O Sistema dinâmico abordado possui um comportamento não linear e sujeito a fortes distúrbios não medidos, o que são apenas alguns exemplos de questões avaliadas deste trabalho. Neste contexto, foram projetadas Redes Neurais com o intuito de aprimorar a técnica utilizada para determinar os ganhos de um dos Controladores PID de um Sistema de Posicionamento Dinâmico. Os melhores resultados foram obtidos através da avaliação de desempenho de diversas simulações de Redes Neurais que revelam a viabilidade da implementação da sintonia automática de Controladores em Sistemas de Posicionamento Dinâmico.

Localização de faltas de curta duração em redes de distribuição.

O objetivo deste trabalho é contribuir com o desenvolvimento de uma técnica baseada em sistemas inteligentes que possibilite a localização exata ou aproximada do ponto de origem de uma Variação de Tensão de Curta Duração (VTCD) (gerada por uma falta) em um sistema de distribuição de energia elétrica. Este trabalho utiliza um Phase-Locked Loop (PLL) com o intuito de detectar as faltas. Uma vez que a falta é detectada, os sinais de tensão obtidos durante a falta são decompostos em componentes simétricas instantâneas por meio do método proposto. Em seguida, as energias das componentes simétricas são calculadas e utilizadas para estimar a localização da falta. Nesta pesquisa, são avaliadas duas estruturas baseadas em Redes Neurais Artificiais (RNAs). A primeira é projetada para classificar a localização da falta em um dos pontos possíveis e a segunda é projetada para estimar a distância da falta ao alimentador. A técnica aqui proposta aplica-se a alimentadores trifásicos com cargas equilibradas. No desenvolvimento da mesma, considera-se que há disponibilidade de medições de tensões no nó inicial do alimentador e também em pontos esparsos ao longo da rede de distribuição. O banco de dados empregado foi obtido através de simulações de um modelo de alimentador radial usando o programa PSCAD/EMTDC. Testes de sensibilidade empregando validação-cruzada são realizados em ambas as arquiteturas de redes neurais com o intuito de verificar a confiabilidade dos resultados obtidos. Adicionalmente foram realizados testes com faltas não inicialmente contidas no banco de dados a fim de se verificar a capacidade de generalização das redes. Os desempenhos de ambas as arquiteturas de redes neurais foram satisfatórios e demonstram a viabilidade das técnicas propostas para realizar a localização de faltas em redes de distribuição.

Um problema inverso em dois passos para estimação de perfis de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite

Esta tese tem por objetivo propor uma metodologia para recuperação de perfis verticais de temperatura na atmosfera com nuvens a partir de medidas de radiância feitas por satélite, usando redes neurais artificiais. Perfis verticais de temperatura são importantes condições iniciais para modelos de previsão de tempo, e são usualmente obtidos a partir de medidas de radiâncias feitas por satélites na faixa do infravermelho. No entanto, quando estas medidas são feitas na presença de nuvens, não é possível, com as técnicas atuais, efetuar a recuperação deste perfil. É uma perda significativa de informação, pois, em média, 20% dos pixels das imagens acusam presença de nuvens. Nesta tese, este problema é resolvido como um problema inverso em dois passos: o primeiro passo consiste na determinação da radiância que atinge a base da nuvem a partir da radiância medida pelos satélites; o segundo passo consiste na determinação do perfil vertical de temperaturas a partir da informação de radiância fornecida pelo primeiro passo. São apresentadas reconstruções do perfil de temperatura para quatro casos testes. Os resultados obtidos mostram que a metodologia adotada produz resultados satisfatórios e tem grande potencial de uso, permitindo incorporar informações sobre uma região mais ampla do globo e, consequentemente, melhorar os modelos de previsão do tempo.

Sistema inteligente para determinação de limite de crédito

A presente dissertação trata da estipulação de limite de crédito para empresas clientes, de modo automático, com o uso de técnicas de Inteligência Computacional, especificamente redes neurais artificiais (RNA). Na análise de crédito as duas situações mais críticas são a liberação do crédito, de acordo com o perfil do cliente, e a manutenção deste limite ao longo do tempo de acordo com o histórico do cliente. O objeto desta dissertação visa a automação da estipulação do limite de crédito, implementando uma RNA que possa aprender com situações já ocorridas com outros clientes de perfil parecido e que seja capaz de tomar decisões baseando-se na política de crédito apreendida com um Analista de Crédito. O objetivo é tornar o sistema de crédito mais seguro para o credor, pois uma análise correta de crédito de um cliente reduz consideravelmente os índices de inadimplência e mantém as vendas num patamar ótimo. Para essa análise, utilizouse a linguagem de programação VB.Net para o sistema de cadastro e se utilizou do MatLab para treinamento das RNAs. A dissertação apresenta um estudo de caso, onde mostra a forma de aplicação deste software para a análise de crédito. Os resultados obtidos aplicando-se as técnicas de RNAs foram satisfatórias indicando um caminho eficiente para a determinação do limite de crédito.

Sistemas inteligentes aplicados em monitoramento de estruturas aeronáuticas.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento de sistemas inteligentes aplicados ao monitoramento de estruturas aeronáuticas abordando dois modelos distintos: o primeiro é a análise e classificação de imagens de ultrassom de estruturas aeronáuticas com objetivo de apoiar decisões em reparo de estruturas aeronáuticas. Foi definido como escopo do trabalho uma seção transversal da asa da aeronave modelo Boeing 707. Após a remoção de material superficial em áreas comprometidas por corrosão, é realizada a medição da espessura ao longo da área da peça. Com base nestas medições, a Engenharia realiza a análise estrutural, observando os limites determinados pelo manual de manutenção e determina a necessidade ou não de reparo. O segundo modelo compreende o método de impedância eletromecânica. É proposto o desenvolvimento de um sistema de monitoramento de baixo custo aplicado em uma barra de alumínio aeronáutico com 10 posições de fixação de porcas e parafusos. O objetivo do sistema é avaliar, a partir das curvas de impedância extraídas do transdutor PZT fixado na barra, sua capacidade de classificar a existência ou não de um dano na estrutura e, em caso de existência do dano, indicar sua localização e seu grau de severidade. Foram utilizados os seguintes classificadores neste trabalho: máquina de vetor de suporte, redes neurais artificiais e K vizinhos mais próximos.

Inteligência computacional aplicada na geração de respostas impulsivas bi-auriculares e em aurilização de salas

Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para obter as respostas impulsivas biauriculares (BIRs) para um sistema de aurilização utilizando um conjunto de redes neurais artificiais (RNAs). O método proposto é capaz de reconstruir as respostas impulsivas associadas à cabeça humana (HRIRs) por meio de modificação espectral e de interpolação espacial. A fim de cobrir todo o espaço auditivo de recepção, sem aumentar a complexidade da arquitetura da rede, uma estrutura com múltiplas RNAs (conjunto) foi adotada, onde cada rede opera uma região específica do espaço (gomo). Os três principais fatores que influenciam na precisão do modelo arquitetura da rede, ângulos de abertura da área de recepção e atrasos das HRIRs são investigados e uma configuração ideal é apresentada. O erro de modelagem no domínio da frequência é investigado considerando a natureza logarítmica da audição humana. Mais ainda, são propostos novos parâmetros para avaliação do erro, definidos em analogia com alguns dos bem conhecidos parâmetros de qualidade acústica de salas. Através da metodologia proposta obteve-se um ganho computacional, em redução do tempo de processamento, de aproximadamente 62% em relação ao método tradicional de processamento de sinais utilizado para aurilização. A aplicabilidade do novo método em sistemas de aurilização é reforçada mediante uma análise comparativa dos resultados, que incluem a geração das BIRs e o cálculo dos parâmetros acústicos biauriculares (IACF e IACC), os quais mostram erros de magnitudes reduzidas.

Sistemas inteligentes adaptativos aplicados a um robô auto-equilibrante de duas rodas.

Com o avanço no desenvolvimento e utilização de veículos e robôs autoequilibrantes, faz-se necessário a investigação de controladores capazes de atender os diversos desafios relacionados à utilização desses sistemas. Neste trabalho foi estudado o controle de equilíbrio e posição de um robô auto-equilibrante de duas rodas. O interesse particular nesta aplicação vem da sua estrutura e da riqueza de sua dinâmica física. Por ser um problema complexo e não trivial há grande interesse em avaliar os controladores inteligentes. A primeira parte da dissertação aborda o desenvolvimento de um controle clássico do tipo PID, para em seguida ser comparado com a implementação de dois tipos de controladores inteligentes: On-line Neuro Fuzzy Control (ONFC) e Proportional-Integral-Derivative Neural-Network (PIDNN). Também é apresentada a implementação dos controladores em uma plataforma de hardware, utilizando o kit LEGO Mindstorm, e numa plataforma de simulação utilizando o MATLAB-Simulink. Em seguida, dois estudos de casos são desenvolvidos visando comparar o desempenho dos controladores. O primeiro caso avalia o controle de equilíbrio e posição do robô auto-equilibrante de duas rodas sobre um terreno plano tendo como interesse observar o desempenho intrínseco do sistema sob ausência de fatores externos. O segundo caso estuda o controle de equilíbrio e posição do robô em terrenos irregulares visando investigar a resposta do sistema sob influência de condições adversas em seu ambiente. Finalmente, o desempenho de cada um dos controladores desenvolvidos é discutido, verificando-se resultados competitivos no controle do robô auto-equilibrante de duas rodas.

Estudo de níveis de ozônio troposférico usando métodos de estatística univariada e multivariada para duas localidades da cidade do Rio de Janeiro

Com cada vez mais intenso desenvolvimento urbano e industrial, atualmente um desafio fundamental é eliminar ou reduzir o impacto causado pelas emissões de poluentes para a atmosfera. No ano de 2012, o Rio de Janeiro sediou a Rio +20, a Conferência das Nações Unidas sobre Desenvolvimento Sustentável, onde representantes de todo o mundo participaram. Na época, entre outros assuntos foram discutidos a economia verde e o desenvolvimento sustentável. O O3 troposférico apresenta-se como uma variável extremamente importante devido ao seu forte impacto ambiental, e conhecer o comportamento dos parâmetros que afetam a qualidade do ar de uma região, é útil para prever cenários. A química das ciências atmosféricas e meteorologia são altamente não lineares e, assim, as previsões de parâmetros de qualidade do ar são difíceis de serem determinadas. A qualidade do ar depende de emissões, de meteorologia e topografia. Os dados observados foram o dióxido de nitrogênio (NO2), monóxido de nitrogênio (NO), óxidos de nitrogênio (NOx), monóxido de carbono (CO), ozônio (O3), velocidade escalar vento (VEV), radiação solar global (RSG), temperatura (TEM), umidade relativa (UR) e foram coletados através da estação móvel de monitoramento da Secretaria do Meio Ambiente (SMAC) do Rio de Janeiro em dois locais na área metropolitana, na Pontifícia Universidade Católica (PUC-Rio) e na Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) no ano de 2011 e 2012. Este estudo teve três objetivos: (1) analisar o comportamento das variáveis, utilizando o método de análise de componentes principais (PCA) de análise exploratória, (2) propor previsões de níveis de O3 a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos, comparando a eficácia dos métodos não lineares, como as redes neurais artificiais (ANN) e regressão por máquina de vetor de suporte (SVM-R), a partir de poluentes primários e de fatores meteorológicos e, finalmente, (3) realizar método de classificação de dados usando a classificação por máquina de vetor suporte (SVM-C). A técnica PCA mostrou que, para conjunto de dados da PUC as variáveis NO, NOx e VEV obtiveram um impacto maior sobre a concentração de O3 e o conjunto de dados da UERJ teve a TEM e a RSG como as variáveis mais importantes. Os resultados das técnicas de regressão não linear ANN e SVM obtidos foram muito próximos e aceitáveis para o conjunto de dados da UERJ apresentando coeficiente de determinação (R2) para a validação, 0,9122 e 0,9152 e Raiz Quadrada do Erro Médio Quadrático (RMECV) 7,66 e 7,85, respectivamente. Quanto aos conjuntos de dados PUC e PUC+UERJ, ambas as técnicas, obtiveram resultados menos satisfatórios. Para estes conjuntos de dados, a SVM mostrou resultados ligeiramente superiores, e PCA, SVM e ANN demonstraram sua robustez apresentando-se como ferramentas úteis para a compreensão, classificação e previsão de cenários da qualidade do ar

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

Determinação de posicionamento de nós roteadores em redes sem fio utilizando redes imunológicas.

A tecnologia sem fio (wireless) vem tomando conta do mundo. A cada dia mais pessoas estão trocando seus equipamentos com fio por equipamentos com a tecnologia wireless. Isso vem crescendo, devido as suas vantagens, tais como: facilidade de instalação e manutenção, redução de tempo de instalação de dispositivos, inexistência de estrutura de cabeamento, economia no custo de projetos, economia em infraestrutura, flexibilidade de configuração de dispositivos, economia no custo de montagem, flexibilidade na alteração de arquiteturas existentes e outros. Por essas facilidades supracitadas a área de automação industrial está também aumentando o seu interesse nessa tecnologia wireless. Nessa área, a segurança, confiabilidade e robustez dos dados são de suma importância. Então, para minimizar os efeitos das interferências geradas nesse meio são usadas técnicas de espalhamento em frequência e topologia em malha ou árvore para transmissão dos dados enviados pelos sensores aos nós roteadores até chegar ao gateway. Sendo assim, o posicionamento dos nós roteadores na rede em malha garantirá a menor influência dessas interferências. Esse trabalho propõe uma ferramenta de posicionamento de nós roteadores intermediários, chamado POSIMNET (Positioning Immune Network Rede Imunológica de Posicionamento), que auxilia o projetista da rede de automação industrial a encontrar a melhor configuração da rede sem fio. O POSIMNET é baseado nas redes imunológicas artificiais, que propõe criar n caminhos quaisquer ou disjuntos para as informações enviadas pelos nós sensores chegarem ao gateway, através da supressão, clonagem e reconfiguração de nós roteadores intermediários. Além disso, o algoritmo também é capaz de atender os critérios de baixo grau de falha e baixo número de retransmissão pelos roteadores. Esses critérios podem ser habilitados individualmente ou combinados com pesos iguais ou diferentes para cada um, a critério do usuário. A ferramenta POSIMNET é formada por dois módulos: (i) Rede Imunológica agrega elementos de dois modelos de redes imunológicas (SSAIS e AiNet); (ii) Campos Potenciais - posiciona os nós roteadores pelos campos potenciais, onde os sensores críticos os atraem enquanto que os obstáculos e outros roteadores os repelem.

Estudo do comportamento de modelo de circuito de memória imediata

A modelagem matemática e computacional é uma ferramenta que tem sido bastante utilizada no campo da Biologia e das Ciências Biomédicas. Nos dias de hoje, uma quantidade significativa de dados experimentais nessa área pode ser encontrada na literatura, tornando possível o desenvolvimento de modelos que combinem a experimentação e hipóteses teóricas. O objetivo do presente projeto é implementar um modelo matemático de transmissão sináptica conectando neurônios em um circuito de descargas repetitivas ou reverberativo, a fim de investigar o seu comportamento diante de variações paramétricas. Através de simulações computacionais, utilizando um programa desenvolvido em linguagem C++, pretende-se utilizá-lo para simular um circuito de memória imediata. Afora o considerável avanço da Neurofisiologia e Neurociência computacional no sentido do entendimento das características fisiológicas e comportamentais das habilidades do Sistema Nervoso Central, muitos mecanismos neuronais ainda permanecem completamente obscuros. Ainda não se conhece definitivamente o mecanismo pelo qual o cérebro adquire, armazena e evoca as informações. Porém, o postulado de Hebb referente às redes reverberantes, onde a idéia de que redes de reverberação facilitariam a associação de dados coincidentes entre informações sensoriais, temporalmente divergentes, tem sido aceito para explicar a formação de memória imediata (Johnson et al., 2009). Assim, com base no postulado de Hebb, os resultados observados no modelo neuromatemático-computacional adotado possuem características de um circuito de memória imediata.

Responsabilidade civil por danos à pessoa humana oriundos do uso de perfis falsos em sites de redes sociais

As transformações sociais advindas da popularização de Tecnologias da Informação e Comunicação (TICs) como a Internet são flagrantes. E a regulamentação destas novas práticas deve ser condizente com as peculiaridades das relações jurídicas desenvolvidas neste âmbito. Este trabalho visa analisar o problema da responsabilidade civil por danos à pessoa humana sofridos no âmbito dos sites de redes sociais pela criação e uso de perfis falsos. Assim, primeiramente, faz-se uma análise introdutória do fenômeno da Internet e das visões sobre as possíveis formas de regulamentação jurídica das condutas praticadas por meio da Rede. Posteriormente, adstringe-se à temática dos danos morais, buscando-se conceituá-los sob a ótica civil constitucional, como danos à pessoa humana. Finalmente, chega-se ao estudo dos perfis falsos, enfrentando-se a problemática dos danos morais sofridos por seu manejo. São desdobradas em três subproblemas: se são ou não capazes civilmente os usuários, chegando-se ao estudo dos perfis de menores de idade; se existem ou não as pessoas representadas nos perfis, subdividindo-se a análise nas hipóteses de perfis criados em roubo de identidade e perfis que representem criações intelectuais e; se estão ou não vivas as pessoas descritas nos perfis, trazendo-se à baila a hipótese dos perfis de pessoas falecidas.