Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Redes de mapas acoplados em sistemas biológicos de reação-difusão

Em modelos em que a distribuição espacial da população não é con- siderada, isto é, quando se supõe que haja uma homogeneidade espacial, e se estuda a evolução temporal do sistema, há uma única variável independente: o tempo. Caso a população seja constituída de duas espécies, do tipo parasitóide-hospedeiro, e a variável independente tempo for considerada discreta, teremos um sistema de equações a diferenças, como por exemplo o modelo de Nicholson-Bailey cujas soluções são apresentadas neste trabalho. Populações espacialmente distribuídas, em um espaço de natureza discreta, juntamente com a dinâmica vital em tempo discreto, têm o seu comportamento estudado através de redes de mapas acoplados. Após estudar o modelo de Hassell (dinâmica vital de Nicholson-Bailey com movimentação por difusão) e o modelo planta-herbívoro com movimentação por taxia, deduzimos e simulamos um modelo incluindo movimentação por taxia, difusão e convecção. É também apresentado neste trabalho, um paralelo entre estes modelos de redes de mapas acoplados e aqueles com as equações diferenciais correspondentes.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Filtragem de imagens com preservação das bordas usando a Transformada Wavelet

A filtragem de imagens visando a redução do ruído é uma tarefa muito importante em processamento de imagens, e encontra diversas aplicações. Para que a filtração seja eficiente, ela deve atenuar apenas o ruído na imagem, sem afetar estruturas importantes, como as bordas. Há na literatura uma grande variedade de técnicas propostas para filçtragem de imagens com preservação de bordas, com as mais variadas abordagens, deentrte as quais podem ser citadas a convolução com máscaras, modelos probabilísticos, redes neurais, minimização de funcionais e equações diferenciais parciais. A transformada wavelet é uma ferramenta matemática que permite a decomposição de sinais e imagens em múltiplas resoluções. Essa decomposição é chamada de representação em wavelets, e pode ser calculada atrravés de um algorítmo piramidal baseado em convoluções com filtros passa-bandas e passa-baixas. Com essa transformada, as bordas podem ser calculadas em múltiplas resoluções. Além disso, como filtros passa-baixas são utilizados na decomposição, a atenuação do ruído é um processo intrínseco à transformada. Várias técnicas baseadas na transformada wavelet têm sido propostas nos últimos anos, com resultados promissores. Essas técnicas exploram várias características da transformada wavelet, tais como a magnitude de coeficientes e sua evolução ao longo das escalas. Neste trabalho, essas características da transformada wavelet são exploradas para a obtenção de novas técnicas de filtragem com preservação das bordas.

Redes-em-Chip : arquiteturas e modelos para avaliação de área e desempenho

Com o advento dos processos submicrônicos, a capacidade de integração de transistores tem atingido níveis que possibilitam a construção de um sistema completo em uma única pastilha de silício. Esses sistemas, denominados sistemas integrados, baseiam-se no reuso de blocos previamente projetados e verificados, os quais são chamados de núcleos ou blocos de propriedade intelectual. Os sistemas integrados atuais incluem algumas poucas dezenas de núcleos, os quais são interconectados por meio de arquiteturas de comunicação baseadas em estruturas dedicadas de canais ponto-a-ponto ou em estruturas reutilizáveis constituídas por canais multiponto, denominadas barramentos. Os futuros sistemas integrados irão incluir de dezenas a centenas de núcleos em um mesmo chip com até alguns bilhões de transistores, sendo que, para atender às pressões do mercado e amortizar os custos de projeto entre vários sistemas, é importante que todos os seus componentes sejam reutilizáveis, incluindo a arquitetura de comunicação. Das arquiteturas utilizadas atualmente, o barramento é a única que oferece reusabilidade. Porém, o seu desempenho em comunicação e o seu consumo de energia degradam com o crescimento do sistema. Para atender aos requisitos dos futuros sistemas integrados, uma nova alternativa de arquitetura de comunicação tem sido proposta na comunidade acadêmica. Essa arquitetura, denominada rede-em-chip, baseia-se nos conceitos utilizados nas redes de interconexão para computadores paralelos. Esta tese se situa nesse contexto e apresenta uma arquitetura de rede-em-chip e um conjunto de modelos para a avaliação de área e desempenho de arquiteturas de comunicação para sistemas integrados. A arquitetura apresentada é denominada SoCIN (System-on-Chip Interconnection Network) e apresenta como diferencial o fato de poder ser dimensionada de modo a atender a requisitos de custo e desempenho da aplicação alvo. Os modelos desenvolvidos permitem a estimativa em alto nível da área em silício e do desempenho de arquiteturas de comunicação do tipo barramento e rede-em-chip. São apresentados resultados que demonstram a efetividade das redes-em-chip e indicam as condições que definem a aplicabilidade das mesmas.

Precificação e hedge dinâmico de opções de Telebrás utilizando redes neurais

As redes neurais podem ser uma alternativa aos modelos paramétricos tradicionais para a precificação de opções quando a dinâmica do ativo primário não for conhecida ou quando a equação associada à condição de não-arbitragem não puder ser resolvida analiticamente. Este trabalho compara a performance do modelo tradicional de Black-Scholes e as redes neurais. Os modelos foram utilizados para precificar e realizar a cobertura dinâmica das opções de compra das ações de Telebrás. Os resultados obtidos sugerem que as redes neurais deveriam ser consideradas pelos operadores de opções como uma alternativa aos modelos tradicionais.

Rede de modelos termodinâmicos locais

A simulação computacional de processos é uma ferramenta valiosa em diversas etapas da operação de uma planta química, tais como o projeto, a análise operacional, o estudo da estratégia de controle e a otimização, entre outras. Um programa simulador requer, freqüentemente, o cálculo das propriedades termofísicas que fazem parte das equações correspondentes aos balanços de massa, energia e quantidade de movimento. Algumas dessas quantidades, típicas de operações baseadas no equilíbrio de fases (tais como a destilação fracionada e a separação flash), são as fugacidades e entalpias das fases líquida e vapor em equilíbrio. Contudo, o uso de modelos e correlações cada vez mais sofisticadas para representar acuradamente as propriedades termofísicas dos sistemas reais fez com que grande parte do tempo gasto numa simulação de processos seja devida à avaliação destas propriedades. Muitas estratégias têm sido propostas na literaturas a fim de se reduzir a carga computacional envolvida na simulação, estática e dinâmica, dos problemas de Engenharia Química. Esta diminuição do tempo de processamento pode muitas vezes ser determinante na aplicação ou não da simulação de processos na prática industrial, como, por exemplo, no controle automático. Esta dissertação aborda uma das alternativas para a redução do tempo computacional gasto na simulação de processos: a aproximação das funções que descrevem as propriedades termofísicas através de funções mais simples, porém de fácil avaliação. Estas funções, a fim de se garantir uma aproximação adequada, devem ser corrigidas ou atualizadas de alguma forma, visto que se tratam de modelos estritamente válidos em uma pequena região do espaço das variáveis, sendo, por isto, chamados de modelos locais. Partindo-se do estado atual desta técnica, é proposta nesta dissertação uma nova metodologia para se efetuar esta aproximação, através da representação global da propriedade mediante múltiplas funções simples, constituindo, desse modo, uma rede de modelos locais. Algumas possibilidades para a geração efetiva destas redes são também discutidas, e o resultado da metodologia é testado em alguns problemas típicos de separação por equilíbrio de fases.

Aquisição e otimização de mapas de navegação usando redes neurais

A capacidade de encontrar e aprender as melhores trajetórias que levam a um determinado objetivo proposto num ambiente e uma característica comum a maioria dos organismos que se movimentam. Dentre outras, essa e uma das capacidades que têm sido bastante estudadas nas ultimas décadas. Uma consequência direta deste estudo e a sua aplicação em sistemas artificiais capazes de se movimentar de maneira inteligente nos mais variados tipos de ambientes. Neste trabalho, realizamos uma abordagem múltipla do problema, onde procuramos estabelecer nexos entre modelos fisiológicos, baseados no conhecimento biológico disponível, e modelos de âmbito mais prático, como aqueles existentes na área da ciência da computação, mais especificamente da robótica. Os modelos estudados foram o aprendizado biológico baseado em células de posição e o método das funções potencias para planejamento de trajetórias. O objetivo nosso era unificar as duas idéias num formalismo de redes neurais. O processo de aprendizado de trajetórias pode ser simplificado e equacionado em um modelo matemático que pode ser utilizado no projeto de sistemas de navegação autônomos. Analisando o modelo de Blum e Abbott para navegação com células de posição, mostramos que o problema pode ser formulado como uma problema de aprendizado não-supervisionado onde a estatística de movimentação no meio passa ser o ingrediente principal. Demonstramos também que a probabilidade de ocupação de um determinado ponto no ambiente pode ser visto como um potencial que tem a propriedade de não apresentar mínimos locais, o que o torna equivalente ao potencial usado em técnicas de robótica como a das funções potencias. Formas de otimização do aprendizado no contexto deste modelo foram investigadas. No âmbito do armazenamento de múltiplos mapas de navegação, mostramos que e possível projetar uma rede neural capaz de armazenar e recuperar mapas navegacionais para diferentes ambientes usando o fato que um mapa de navegação pode ser descrito como o gradiente de uma função harmônica. A grande vantagem desta abordagem e que, apesar do baixo número de sinapses, o desempenho da rede e muito bom. Finalmente, estudamos a forma de um potencial que minimiza o tempo necessário para alcançar um objetivo proposto no ambiente. Para isso propomos o problema de navegação de um robô como sendo uma partícula difundindo em uma superfície potencial com um único ponto de mínimo. O nível de erro deste sistema pode ser modelado como uma temperatura. Os resultados mostram que superfície potencial tem uma estrutura ramificada.

Modelos para o mapeamento de aplicações em infra-estruturas de comunicação intrachip

O projeto de sistemas intrachip (SoCs) é uma atividade de alto grau de complexidade, dados a dimensão de SoCs, na ordem do bilhão de transistores, os requisitos de tempo de desenvolvimento e de consumo de energia, entre outros fatores. A forma de dominar a complexidade de projeto de SoCs inclui dividir a funcionalidade do sistema em módulos de menor complexidade, denominados de núcleos de propriedade intelectual (núcleos IP), interligados por uma infra-estrutura de comunicação. Enquanto núcleos IP podem ser reusados de outros projetos ou adquiridos de terceiros, a infra-estrutura de comunicação deve sempre ser desenvolvida de forma personalizada para cada SoC. O presente trabalho volta-se para o projeto de infraestruturas de comunicação eficientes. Questões importantes neste contexto são a eficiência da comunicação, refletida e.g. em medidas de vazão e latência, a redução de área de silício para implementar a comunicação, e a redução da energia consumida na comunicação. Estas questões dependem da escolha da infra-estrutura de comunicação. Barramentos são as infra-estruturas mais usadas nas comunicações intrachip, mas têm sido consideradas como pouco adequadas para servir a necessidade de comunicação de SoCs futuros. Redes intrachip vêm emergindo como um possível melhor candidato. Nesta infra-estrutura de comunicação, um problema a ser resolvido é o posicionamento relativo de núcleos IP dentro da rede, visando otimizar desempenho e reduzir o consumo de energia, no que se denomina aqui problema de mapeamento. Dada a complexidade deste problema, considera-se fundamental dispor de modelos para capturar as características da infra-estrutura de comunicação, bem como da aplicação que a emprega A principal contribuição deste trabalho é propor e avaliar um conjunto de modelos de computação voltados para a solução do problema de mapeamento de núcleos de propriedade intelectual sobre uma infra-estrutura de comunicação. Três modelos são propostos (CDM, CDCM e ECWM) e comparados, entre si e com três outros disponíveis na literatura (CWM, CTM e ACPM). Embora os modelos sejam genéricos, os estudos de caso restringem-se aqui a infra-estruturas de comunicação do tipo rede intrachip. Dada a diversidade de modelos de mapeamento, propõe-se uma segunda contribuição, o metamodelo Quantidade, Ordem, Dependência (QOD), que relaciona modelos de mapeamento usando os critérios expressos na denominação QOD. Considerando o alto grau de abstração dos modelos empregados, julga-se necessário prover uma conexão com níveis inferiores da hierarquia de projeto. Neste sentido, uma terceira contribuição original do presente trabalho é a proposta de modelos de consumo de energia e tempo de comunicação para redes intrachip. Visando demonstrar a validade de todos os modelos propostos, foram desenvolvidos métodos de uso destes na solução do problema de mapeamento, o que constitui uma quarta contribuição. Estes métodos incluem algoritmos de mapeamento, estimativas de tempo de execução, consumo de energia e caminhos críticos em infra-estruturas de comunicação. Como quinta contribuição, propõe-se o framework CAFES, que integra os métodos desenvolvidos e os modelos de mapeamento em algoritmos computacionais. Uma última contribuição do presente trabalho é um método habilitando a estimativa de consumo de energia para infra-estruturas de comunicação e sua implementação como uma ferramenta computacional.

Utilização de inteligência artitificail (redes neurais artificiais) no gerenciamento do incubatório de uma empresa avícola do sul do Brasil.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Redes-em-chip de baixo custo

Com as recentes tecnologias de fabricação é possível integrar milhões de transistores em um único chip, permitindo a criação dos chamados System-on-Chip (SoCs), que integram em um único chip um grande número de componentes (tipicamente blocos reutilizáveis conhecidos por núcleos). Quanto mais complexos forem estes sistemas, melhores técnicas de projeto serão necessárias para também reduzir o tempo e custo do projeto. Uma destas técnicas, chamada de Network-on-Chip (NoC), permite melhorar a performance da comunicação entre os núcleos e, ao mesmo tempo, fornecer uma plataforma de comunicação escalável e que pode ser reutilizada para um grande número de sistemas. Uma NoC pode ser definida como uma estrutura de roteadores e canais ponto-a-ponto que interconectam os núcleos de um sistema, provendo o suporte de comunicação entre eles. Os dados são transmitidos pela rede na forma de mensagens, que podem ser divididas em unidades menores chamadas de pacote. Uma das desvantagens desta plataforma de comunicação é o impacto na área do sistema causado pelos roteadores. Dentro deste contexto, este trabalho apresenta uma arquitetura de roteador de baixo custo, com o objetivo de permitir o uso de NoCs em sistemas onde a área do roteador representará um grande impacto no custo do sistema. A arquitetura deste roteador, chamado de Tonga, é baseada em um roteador chamado RASoC, um soft-core para SoCs. Nesta dissertação será apresentada também uma rede heterogênea, baseada na rede SoCIN, e composta por dois tipos de roteadores – RASoC e Tonga. Estes roteadores visam diferentes objetivos: Rasoc alcança uma maior performance comparada ao Tonga, mas ocupa área consideravelmente maior. Potencialmente, uma NoC heterogênea otimizada pode ser desenvolvida combinando estes roteadores, procurando o melhor compromisso entre área e latência. Os modelos desenvolvidos permitem a estimativa de área e do desempenho das arquiteturas de comunicação propostas e são apresentados resultados de performance para algumas aplicações.

Gestão estratégica de custos em empresas de terceirização de serviços de instalação e manutenção de redes de telecomunicações

Este trabalho identifica as principais características e relevância do setor de serviços no cenário econômico brasileiro, discutindo a importância do desenvolvimento dos sistemas gerenciais, em especial aqueles dedicados ao gerenciamento estratégico dos custos e da cadeia de valor. Para o desenvolvimento do tema discute-se inicialmente as características do setor de serviços e os principais métodos de acumulação de custos e a partir deste referencial teórico é apresentada, em estudo de caso, a realidade de um importante grupo empresarial e a necessidade de revisão de seus modelos gerenciais no que se refere a metodologia utilizada e suas deficiências. Aplica-se, no desenvolvimento deste estudo de caso, os conceitos da gestão estratégica de custos e conclui-se que para a manutenção de diferenciais competitivos sustentáveis é indispensável construir um sistema adequado de custeio, servindo como referencial o sistema de custos baseado em atividades.

Análise e estimativa de desempenho de redes profibus

Durante a evolução da comunicação, diversos fatores contribuíram para melhorar a qualidade dos sistemas computacionais (Hardware e Software) em um ambiente industrial, onde o fator desempenho é um dos pontos importantes a ser considerado em um projeto de automação industrial. Nos últimos vinte anos, surgiram diversas propostas de padronização de protocolos para automação industrial e aplicações de tempo real, cada qual com características e tempos de resposta diferentes. Um estudo detalhado sobre as características técnicas de controle de tempo é de extrema importância, visto que esses sistemas, muitas vezes são implementados em situações de missão crítica, nas quais o tempo de resposta é um fator crucial para a aplicação. Nesta dissertação, apresentamos as etapas de evolução das técnicas de controle de acesso ao barramento, culminando inicialmente com o surgimento da proposta do protocolo FIELDBUS e em seguida com a proposta alemã, o PROFIBUS. O principal objetivo deste trabalho é propor um modelo analítico para a realização de avaliação de desempenho em uma rede PROFIBUS. O trabalho apresenta uma descrição das características funcionais do protocolo, bem como uma descrição detalhada dos tempos de controle utilizado pelo protocolo para controle e supervisão da rede. Uma descrição dos experimentos e o cruzamento dos dados obtidos na simulação com os dados obtidos através do modelo analítico demonstram a razão pela qual os modelos analíticos é uma ferramenta de extrema importância devido a sua agilidade em estimar o desempenho de uma rede PROFIBUS. Palavras-chave: Avaliação de desempenho, automação industrial, redes de campo, protocolos.

Redes neurais aplicadas ao reconhecimento de regiões promotoras na família Mycoplasmataceae

Este trabalho apresenta o estudo, investigação e realização de experimentos práticos, empregados na resolução do problema de reconhecimento de regiões promotoras em organismos da família Mycoplasmataceae. A partir disso, é proposta uma metodologia para a solução deste problema baseada nas Redes Neurais Artificiais. Os promotores são considerados trechos de uma seqüência de DNA que antecedem um gene, podem ser tratados como marcadores de uma seqüência de letras que sinalizam a uma determinada enzima um ponto de ligação. A posição onde se situa o promotor antecede o ponto de início do processo de transcrição, onde uma seqüência de DNA é transformada em um RNA mensageiro e, este potencialmente, em uma proteína. As Redes Neurais Artificiais representam modelos computacionais, inspirados no funcionamento de neurônios biológicos, empregadas com sucesso como classificadores de padrões. O funcionamento básico das Redes Neurais está ligado ao ajuste de parâmetros que descrevem um modelo representacional. Uma revisão bibliográfica de trabalhos relacionados, que empregam a metodologia de Redes Neurais ao problema proposto, demonstrou a sua viabilidade. Entretanto, os dados relativos à família Mycoplasmataceae apresentam determinadas particularidades de difícil compreensão e caracterização, num espaço restrito de amostras comprovadas. Desta forma, esta tese relata vários experimentos desenvolvidos, que buscam estratégias para explorar o conteúdo de seqüências de DNA, relativas à presença de promotores. O texto apresenta a discussão de seis experimentos e a contribuição de cada um para consolidação de um framework que agrega soluções robustas consideradas adequadas à solução do problema em questão.