QSAR e dinâmica molecular no estudo de sistemas biomoleculares: predição da atividade biológica de antagonistas do receptor sigma-1 e simulações de bicamadas lipídicas

Diferentes abordagens teóricas têm sido utilizadas em estudos de sistemas biomoleculares com o objetivo de contribuir com o tratamento de diversas doenças. Para a dor neuropática, por exemplo, o estudo de compostos que interagem com o receptor sigma-1 (Sig-1R) pode elucidar os principais fatores associados à atividade biológica dos mesmos. Nesse propósito, estudos de Relações Quantitativas Estrutura-Atividade (QSAR) utilizando os métodos de regressão por Mínimos Quadrados Parciais (PLS) e Rede Neural Artificial (ANN) foram aplicados a 64 antagonistas do Sig-1R pertencentes à classe de 1-arilpirazóis. Modelos PLS e ANN foram utilizados com o objetivo de descrever comportamentos lineares e não lineares, respectivamente, entre um conjunto de descritores e a atividade biológica dos compostos selecionados. O modelo PLS foi obtido com 51 compostos no conjunto treinamento e 13 compostos no conjunto teste (r² = 0,768, q² = 0,684 e r²teste = 0,785). Testes de leave-N-out, randomização da atividade biológica e detecção de outliers confirmaram a robustez e estabilidade dos modelos e mostraram que os mesmos não foram obtidos por correlações ao acaso. Modelos também foram gerados a partir da Rede Neural Artificial Perceptron de Multicamadas (MLP-ANN), sendo que a arquitetura 6-12-1, treinada com as funções de transferência tansig-tansig, apresentou a melhor resposta para a predição da atividade biológica dos compostos (r²treinamento = 0,891, r²validação = 0,852 e r²teste = 0,793). Outra abordagem foi utilizada para simular o ambiente de membranas sinápticas utilizando bicamadas lipídicas compostas por POPC, DOPE, POPS e colesterol. Os estudos de dinâmica molecular desenvolvidos mostraram que altas concentrações de colesterol induzem redução da área por lipídeo e difusão lateral e aumento na espessura da membrana e nos valores de parâmetro de ordem causados pelo ordenamento das cadeias acil dos fosfolipídeos. As bicamadas lipídicas obtidas podem ser usadas para simular interações entre lipídeos e pequenas moléculas ou proteínas contribuindo para as pesquisas associadas a doenças como Alzheimer e Parkinson. As abordagens usadas nessa tese são essenciais para o desenvolvimento de novas pesquisas em Química Medicinal Computacional.

Multiclassificador inteligente de falhas no domínio do tempo em motores de indução trifásicos alimentados por inversores de frequência

Os motores de indução desempenham um importante papel na indústria, fato este que destaca a importância do correto diagnóstico e classificação de falhas ainda em fase inicial de sua evolução, possibilitando aumento na produtividade e, principalmente, eliminando graves danos aos processos e às máquinas. Assim, a proposta desta tese consiste em apresentar um multiclassificador inteligente para o diagnóstico de motor sem defeitos, falhas de curto-circuito nos enrolamentos do estator, falhas de rotor e falhas de rolamentos em motores de indução trifásicos acionados por diferentes modelos de inversores de frequência por meio da análise das amplitudes dos sinais de corrente de estator no domínio do tempo. Para avaliar a precisão de classificação frente aos diversos níveis de severidade das falhas, foram comparados os desempenhos de quatro técnicas distintas de aprendizado de máquina; a saber: (i) Rede Fuzzy Artmap, (ii) Rede Perceptron Multicamadas, (iii) Máquina de Vetores de Suporte e (iv) k-Vizinhos-Próximos. Resultados experimentais obtidos a partir de 13.574 ensaios experimentais são apresentados para validar o estudo considerando uma ampla faixa de frequências de operação, bem como regimes de conjugado de carga em 5 motores diferentes.

Aplicação de técnicas inteligentes com análise no domínio do tempo para reconhecimento de defeitos em motores de indução trifásicos

Os motores de indução trifásicos são os principais elementos de conversão de energia elétrica em mecânica motriz aplicados em vários setores produtivos. Identificar um defeito no motor em operação pode fornecer, antes que ele falhe, maior segurança no processo de tomada de decisão sobre a manutenção da máquina, redução de custos e aumento de disponibilidade. Nesta tese são apresentas inicialmente uma revisão bibliográfica e a metodologia geral para a reprodução dos defeitos nos motores e a aplicação da técnica de discretização dos sinais de correntes e tensões no domínio do tempo. É também desenvolvido um estudo comparativo entre métodos de classificação de padrões para a identificação de defeitos nestas máquinas, tais como: Naive Bayes, k-Nearest Neighbor, Support Vector Machine (Sequential Minimal Optimization), Rede Neural Artificial (Perceptron Multicamadas), Repeated Incremental Pruning to Produce Error Reduction e C4.5 Decision Tree. Também aplicou-se o conceito de Sistemas Multiagentes (SMA) para suportar a utilização de múltiplos métodos concorrentes de forma distribuída para reconhecimento de padrões de defeitos em rolamentos defeituosos, quebras nas barras da gaiola de esquilo do rotor e curto-circuito entre as bobinas do enrolamento do estator de motores de indução trifásicos. Complementarmente, algumas estratégias para a definição da severidade dos defeitos supracitados em motores foram exploradas, fazendo inclusive uma averiguação da influência do desequilíbrio de tensão na alimentação da máquina para a determinação destas anomalias. Os dados experimentais foram adquiridos por meio de uma bancada experimental em laboratório com motores de potência de 1 e 2 cv acionados diretamente na rede elétrica, operando em várias condições de desequilíbrio das tensões e variações da carga mecânica aplicada ao eixo do motor.

Um método de otimização da relação desempenho/consumo de energia para arquiteturas multi-cores heterogêneas em FPGA

Devido às tendências de crescimento da quantidade de dados processados e a crescente necessidade por computação de alto desempenho, mudanças significativas estão acontecendo no projeto de arquiteturas de computadores. Com isso, tem-se migrado do paradigma sequencial para o paralelo, com centenas ou milhares de núcleos de processamento em um mesmo chip. Dentro desse contexto, o gerenciamento de energia torna-se cada vez mais importante, principalmente em sistemas embarcados, que geralmente são alimentados por baterias. De acordo com a Lei de Moore, o desempenho de um processador dobra a cada 18 meses, porém a capacidade das baterias dobra somente a cada 10 anos. Esta situação provoca uma enorme lacuna, que pode ser amenizada com a utilização de arquiteturas multi-cores heterogêneas. Um desafio fundamental que permanece em aberto para estas arquiteturas é realizar a integração entre desenvolvimento de código embarcado, escalonamento e hardware para gerenciamento de energia. O objetivo geral deste trabalho de doutorado é investigar técnicas para otimização da relação desempenho/consumo de energia em arquiteturas multi-cores heterogêneas single-ISA implementadas em FPGA. Nesse sentido, buscou-se por soluções que obtivessem o melhor desempenho possível a um consumo de energia ótimo. Isto foi feito por meio da combinação de mineração de dados para a análise de softwares baseados em threads aliadas às técnicas tradicionais para gerenciamento de energia, como way-shutdown dinâmico, e uma nova política de escalonamento heterogeneity-aware. Como principais contribuições pode-se citar a combinação de técnicas de gerenciamento de energia em diversos níveis como o nível do hardware, do escalonamento e da compilação; e uma política de escalonamento integrada com uma arquitetura multi-core heterogênea em relação ao tamanho da memória cache L1.

Metodologia para execução de aplicações paralelas baseadas no modelo BSP com tarefas heterogêneas.

A computação paralela permite uma série de vantagens para a execução de aplicações de grande porte, sendo que o uso efetivo dos recursos computacionais paralelos é um aspecto relevante da computação de alto desempenho. Este trabalho apresenta uma metodologia que provê a execução, de forma automatizada, de aplicações paralelas baseadas no modelo BSP com tarefas heterogêneas. É considerado no modelo adotado, que o tempo de computação de cada tarefa secundária não possui uma alta variância entre uma iteração e outra. A metodologia é denominada de ASE e é composta por três etapas: Aquisição (Acquisition), Escalonamento (Scheduling) e Execução (Execution). Na etapa de Aquisição, os tempos de processamento das tarefas são obtidos; na etapa de Escalonamento a metodologia busca encontrar a distribuição de tarefas que maximize a velocidade de execução da aplicação paralela, mas minimizando o uso de recursos, por meio de um algoritmo desenvolvido neste trabalho; e por fim a etapa de Execução executa a aplicação paralela com a distribuição definida na etapa anterior. Ferramentas que são aplicadas na metodologia foram implementadas. Um conjunto de testes aplicando a metodologia foi realizado e os resultados apresentados mostram que os objetivos da proposta foram alcançados.