Uma nova arquitetura para Internet das Coisas com análise e reconhecimento de padrões e processamento com Big Data.

A Internet das Coisas é um novo paradigma de comunicação que estende o mundo virtual (Internet) para o mundo real com a interface e interação entre objetos. Ela possuirá um grande número de dispositivos heteregôneos interconectados, que deverá gerar um grande volume de dados. Um dos importantes desafios para seu desenvolvimento é se guardar e processar esse grande volume de dados em aceitáveis intervalos de tempo. Esta pesquisa endereça esse desafio, com a introdução de serviços de análise e reconhecimento de padrões nas camadas inferiores do modelo de para Internet das Coisas, que procura reduzir o processamento nas camadas superiores. Na pesquisa foram analisados os modelos de referência para Internet das Coisas e plataformas para desenvolvimento de aplicações nesse contexto. A nova arquitetura de implementada estende o LinkSmart Middeware pela introdução de um módulo para reconhecimento de padrões, implementa algoritmos para estimação de valores, detecção de outliers e descoberta de grupos nos dados brutos, oriundos de origens de dados. O novo módulo foi integrado à plataforma para Big Data Hadoop e usa as implementações algorítmicas do framework Mahout. Este trabalho destaca a importância da comunicação cross layer integrada à essa nova arquitetura. Nos experimentos desenvolvidos na pesquisa foram utilizadas bases de dados reais, provenientes do projeto Smart Santander, de modo a validar da nova arquitetura de IoT integrada aos serviços de análise e reconhecimento de padrões e a comunicação cross-layer.

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.

Metodologia para reconhecimento de perfil cognitivo: uma abordagem computacional pautada pela teoria das inteligências múltiplas.

A área da Tecnologia da Informação no Brasil sofre um problema latente com a falta de planejamento e atrasos constantes em projetos, determinando para os profissionais vinculados a ela um ambiente altamente desmotivador para a condução de seus trabalhos. Supõe-se que o que possa corroborar para tal problema seja a formação educacional deficitária dos indivíduos que atuam neste segmento, principalmente aqueles relacionados a cargos executivos e que estejam exercendo atividades de gestão. De acordo com teóricos como Edgard Morin (2004), em se tratando de educação fundamental, média ou superior os aspectos educacionais podem ser considerados deficitários justamente porque, ao segmentar o conhecimento, eles promovem uma alienação do indivíduo, eliminando sua capacidade criativa e reflexiva. Seria interessante, portanto, que ao avaliar a capacidade cognitiva de uma pessoa, a inteligência a ser mensurada não seja abordada através de um único espectro de conhecimento, mas através de muitos deles. A teoria das Inteligências Múltiplas, desenvolvida por Howard Gardner vem de encontro a essa necessidade, pois de acordo com o autor, a inteligência de um indivíduo deve ser mensurada através de uma gama de nove espectros: Linguística, Musical, Lógico-Matemática, Espacial, Corporal Cinestésica, Interpessoal, Intrapessoal, Naturalista e Existencial. Isto posto, este trabalho aborda uma metodologia computacional para classificação e descoberta de padrões em indivíduos, sejam esses alunos ou profissionais graduados, de uma determinada área. Além da metodologia, foi proposto um estudo de caso, considerando cursos superiores relacionados à área de Computação no Brasil.

A methodology for improving computed individual regressions predictions.

This research proposes a methodology to improve computed individual prediction values provided by an existing regression model without having to change either its parameters or its architecture. In other words, we are interested in achieving more accurate results by adjusting the calculated regression prediction values, without modifying or rebuilding the original regression model. Our proposition is to adjust the regression prediction values using individual reliability estimates that indicate if a single regression prediction is likely to produce an error considered critical by the user of the regression. The proposed method was tested in three sets of experiments using three different types of data. The first set of experiments worked with synthetically produced data, the second with cross sectional data from the public data source UCI Machine Learning Repository and the third with time series data from ISO-NE (Independent System Operator in New England). The experiments with synthetic data were performed to verify how the method behaves in controlled situations. In this case, the outcomes of the experiments produced superior results with respect to predictions improvement for artificially produced cleaner datasets with progressive worsening with the addition of increased random elements. The experiments with real data extracted from UCI and ISO-NE were done to investigate the applicability of the methodology in the real world. The proposed method was able to improve regression prediction values by about 95% of the experiments with real data.

Rastreamento do olhar na avaliação de presença em atividades mediadas por vídeo.

A percepção de presença (PP), evolução do conceito de telepresença, pode ser definida como ilusão perceptiva de não mediação e/ou a percepção ilusória da realidade. O método mais utilizado para a avaliação da PP faz uso de questionários aplicados aos sujeitos, após sua participação numa experiência. Além de não fornecer informações em tempo real esse método sofre muitas interferências advindas tanto dos sujeitos submetidos ao experimento como dos avaliadores dos questionários. Os métodos que poderiam ser mais efetivos para a avaliação da PP, em tempo real, fazem uso de sinais fisiológicos que variam independentemente da vontade dos sujeitos, como batimento cardíaco, eletrocardiograma, eletroencefalograma, resistividade e umidade da pele. Os sinais fisiológicos, no entanto, só variam de forma significativa em situações de estresse, inviabilizando sua utilização em atividades normais, sem estresse. Outra forma de avaliar a PP é utilizar sistemas de rastreamento do olhar. Estudados e desenvolvidos desde o século 19, os sistemas de rastreamento do olhar fornecem um mapeamento do movimento dos olhos. Além de indicar para onde os sujeitos estão olhando, podem também monitorar a dilatação da pupila e as piscadas. Atualmente existem sistemas de rastreamento do olhar comerciais de baixo custo, que apesar de terem menos precisão e frequência que os equipamentos de alto custo são mais práticos e possuem software de plataforma aberta. No futuro serão tão comuns e simples de usar como são hoje as câmeras em dispositivos móveis e computadores, o que viabilizará a aplicação das técnicas e métodos aqui propostos em larga escala, principalmente para monitorar a atenção e envolvimento de atividades mediadas por vídeo. É apresentada uma ferramenta que faz uso do rastreamento do olhar para avaliar a percepção de presença em atividades mediadas por vídeo (com estímulos sonoros). Dois experimentos foram realizados para validar as hipóteses da pesquisa e a ferramenta. Um terceiro experimento foi executado para verificar a capacidade da ferramenta em avaliar a percepção de presença em atividades não estressantes mediadas por vídeo.

Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de padrões de escoamento bifásico

O escoamento bifásico de gás-líquido é encontrado em muitos circuitos fechados que utilizam circulação natural para fins de resfriamento. O fenômeno da circulação natural é importante nos recentes projetos de centrais nucleares para a remoção de calor. O circuito de circulação natural (Circuito de Circulação Natural - CCN), instalado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, IPEN / CNEN, é um circuito experimento concebido para fornecer dados termo-hidráulicos relacionados com escoamento monofásico ou bifásico em condições de circulação natural. A estimativa de transferência de calor tem sido melhorada com base em modelos que requerem uma previsão precisa de transições de padrão de escoamento. Este trabalho apresenta testes experimentais desenvolvidos no CCN para a visualização dos fenômenos de instabilidade em ciclos de circulação natural básica e classificar os padrões de escoamento bifásico associados aos transientes e instabilidades estáticas de escoamento. As imagens são comparadas e agrupadas utilizando mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), aplicados em diferentes características da imagem digital. Coeficientes da Transformada Discreta de Cossenos de Quadro Completo (FFDCT) foram utilizados como entrada para a tarefa de classificação, levando a bons resultados. Os protótipos de FFDCT obtidos podem ser associados a cada padrão de escoamento possibilitando uma melhor compreensão da instabilidade observada. Uma metodologia sistemática foi utilizada para verificar a robustez do método.

Avaliação do reconhecimento de melodias tradicionais em crianças normo-ouvintes

A contribuição da música no campo das ciências humanas vem sendo valorizado pelas ciências da saúde nas últimas décadas, favorecendo relações entre a Fonoaudiologia e a Musicoterapia. A avaliação da percepção musical busca compreender princípios básicos como a discriminação de timbres, melodias, ritmos, intensidade, altura, duração das notas, densidade, entre outros, além de conhecimentos inerentes em relação a audição, bem como as experiências musicais no decorrer da vida. O objetivo deste estudo foi elaborar um teste informatizado de avaliação do reconhecimento de melodias tradicionais brasileiras e verificar o desempenho de crianças com audição normal neste instrumento. Foi realizada a elaboração de um teste, denominado Avaliação do Reconhecimento de Melodias Tradicionais em Crianças normo-ouvintes (ARMTC), em formato de website, composto por 15 melodias tradicionais da cultura brasileira, gravadas com timbre sintetizado de piano, padronizadas com andamentos variáveis, intensidades similares, tonalidade de acordo com a partitura utilizada, reprodução de 12 segundos cada melodia e pausas de quatro segundos entre cada melodia. A casuística foi composta por 155 crianças, com faixa etária entre oito e 11 anos, de ambos os sexos, com limiares auditivos nas frequências de 500 Hz a 4000 Hz dentro dos padrões de normalidade e curva timpanométrica tipo A. Todas as crianças foram submetidas à triagem audiológica (frequências de 500 Hz, 1 KHz, 2 KHz e 4 KHz), Timpanometria e ao ARMTC. O ARMTC foi aplicado em campo livre com intensidade de 65 dBNA, com caixa de som posicionada a 0o azimute, à uma distância de um metro do participante que se manteve sentado. As crianças foram instruídas a clicar na tela do notebook no ícone correspondente ao nome e ilustração da melodia a qual ouviram e prosseguir dessa forma até o término das 15 melodias apresentadas. Na maioria das melodias selecionadas não houve diferença significante entre número de erros/acertos e tempo de reação quando estas variáveis foram correlacionadas ao sexo, idade e local em que o teste foi aplicado. As melodias mais reconhecidas foram: Cai, cai balão, Boi da cara preta, que teve igual score a Caranguejo, Escravos de Jó, O cravo, Parabéns a você e Marcha soldado, as quais obtiveram reconhecimento superior à 70% de acertos e a melodia com menor reconhecimento foi Capelinha de melão.