Relatório de Estágio na Inficon AG e na PT Inovação & Sistemas

This document focuses the projects developed during two independent internships, which were carried out at Inficon AG and PT Inovação & Sistemas. Since the research areas of both internships are unrelated, individual abstracts are presented.

CUDA-MMP - Codificação de imagens com sistemas com múltiplos núcleos

Hoje em dia, a área de codificação de dados é transversal a diversos tipos de engenharias devido à sua grande importância. Com o aumento exponencial na criação de dados digitais, o campo da compressão de dados ganhou uma grande visibilidade nesta área. São constantemente desenvolvidos e melhorados algoritmos de compressão por forma a obter a maior compressão de dados possível seja com ou sem perda de dados, permitindo sustentar o rápido e constante crescimento dos mesmos. Um dos grandes problemas deste tipo de algoritmos deve-se ao grande poder computacional que por vezes é necessário para obter uma boa taxa de compressão mantendo a qualidade dos dados quando descompactados. Este documento descreve uma estratégia para tentar reduzir o impacto do poder computacional necessário à codificação de imagens utilizando uma implementação heterogénea. O objetivo é tentar efetuar a paralelização das secções que requerem elevado poder computacional reduzindo assim o tempo necessário à compressão de dados. Este documento baseia-se na implementação desta estratégia para o algoritmo de codificação de imagens MMP-Intra. Utilizando inicialmente uma análise teórica, demonstramos que é viável efetuar a paralelização do algoritmo, sendo possível obter elevados ganhos de desempenho. Por forma a provar que o algoritmo MMP-Intra era paralelizavel e identificar os ganhos reais foi desenvolvido um protótipo inicial, o qual obteve um desempenho muito inferiore ao do algoritmo original, necessitando de muito mais tempo para obter os mesmo resultados. Utilizando um processo de otimização iterativo o protótipo passou por várias etapas de refinação. O protótipo refinado final obteve resultados muito superiores ao algoritmo sequencial no qual o mesmo foi baseado chegando a obter desempenhos quatro vezes superior ao original.

Conversação homem-máquina. Caracterização e avaliação do estado actual das soluções de speech recognition, speech synthesis e sistemas de conversação homem-máquina

A comunicação verbal humana é realizada em dois sentidos, existindo uma compreensão de ambas as partes que resulta em determinadas considerações. Este tipo de comunicação, também chamada de diálogo, para além de agentes humanos pode ser constituído por agentes humanos e máquinas. A interação entre o Homem e máquinas, através de linguagem natural, desempenha um papel importante na melhoria da comunicação entre ambos. Com o objetivo de perceber melhor a comunicação entre Homem e máquina este documento apresenta vários conhecimentos sobre sistemas de conversação Homemmáquina, entre os quais, os seus módulos e funcionamento, estratégias de diálogo e desafios a ter em conta na sua implementação. Para além disso, são ainda apresentados vários sistemas de Speech Recognition, Speech Synthesis e sistemas que usam conversação Homem-máquina. Por último são feitos testes de performance sobre alguns sistemas de Speech Recognition e de forma a colocar em prática alguns conceitos apresentados neste trabalho, é apresentado a implementação de um sistema de conversação Homem-máquina. Sobre este trabalho várias ilações foram obtidas, entre as quais, a alta complexidade dos sistemas de conversação Homem-máquina, a baixa performance no reconhecimento de voz em ambientes com ruído e as barreiras que se podem encontrar na implementação destes sistemas.