Avaliação do erro estático da ferramenta de uma máquina fresadora com arquitetura paralela.

Os mecanismos amplamente utilizados em aplicações industriais são de tipo serial, porém há algum tempo vem sendo desenvolvidos estudos sobre as vantagens que os mecanismos de arquitetura paralela oferecem em contraposição com os seriais. Rigidez, precisão, altas frequências naturais e velocidade são algumas características que os mecanismos paralelos atribuem a máquinas já consolidadas na indústria, destinadas principalmente nas operações de manipulação (pick and place). Nesse sentido, é relevante o estudo sobre a funcionalidade em outros tipos de operação como a usinagem e, particularmente o fresamento. Para isto, devem-se ainda explorar e desenvolver as capacidades dos mecanismos paralelos em relação à rigidez e à precisão nas operações mencionadas. Foi desenvolvido previamente o projeto e montagem do protótipo de uma máquina fresadora de arquitetura paralela. Também aracterizado pela redundância na atuação para o posicionamento da ferramenta. Com este intuito, pretende-se no trabalho atual, avaliar o erro estático de posicionamento da ferramenta por métodos experimentais, quantificar os deslocamentos, realizar um mapeamento experimental em diversas configurações dos membros. Por outro lado, pretende-se adaptar um modelo numérico simplificado que possa prever as deformações elásticas em diversas configurações, que contemple o efeito de juntas lineares flexíveis e que de alguma forma ajude a identificar as principais fontes de erro. Para tal, foram elaboradas rotinas de programação que através da cinemática inversa e o uso do método dos elementos finitos tentem prever o que de fato acontece nos experimentos. Foi proposta também uma implementação alternativa para o controle do mecanismo através de um software CNC e a conversão de coordenadas cartesianas em coordenadas dos atuadores, isto ajudaria na geração do código G. Finalmente, foram elaboradas algumas trajetórias que tentam avaliar a exatidão e repetitividade do mecanismo além de descrever outras trajetórias livres.

GEOFIER: um sistema de anotação geográfica de textos com o uso de classificadores de aprendizagem de máquina.

A anotação geográfica de documentos consiste na adoção de metadados para a identificação de nomes de locais e a posição de suas ocorrências no texto. Esta informação é útil, por exemplo, para mecanismos de busca. A partir dos topônimos mencionados no texto é possível identificar o contexto espacial em que o assunto do texto está inserido, o que permite agrupar documentos que se refiram a um mesmo contexto, atribuindo ao documento um escopo geográfico. Esta Dissertação de Mestrado apresenta um novo método, batizado de Geofier, para determinação do escopo geográfico de documentos. A novidade apresentada pelo Geofier é a possibilidade da identificação do escopo geográfico de um documento por meio de classificadores de aprendizagem de máquina treinados sem o uso de um gazetteer e sem premissas quanto à língua dos textos analisados. A Wikipédia foi utilizada como fonte de um conjunto de documentos anotados geograficamente para o treinamento de uma hierarquia de Classificadores Naive Bayes e Support Vector Machines (SVMs). Uma comparação de desempenho entre o Geofier e uma reimplementação do sistema Web-a-Where foi realizada em relação à determinação do escopo geográfico dos textos da Wikipédia. A hierarquia do Geofier foi treinada e avaliada de duas formas: usando topônimos do mesmo gazetteer que o Web-a-Where e usando n-gramas extraídos dos documentos de treinamento. Como resultado, o Geofier manteve desempenho superior ao obtido pela reimplementação do Web-a-Where.

Automatização do processo de seleção de transformações para otimização do tempo de execução por meio de aprendizado de máquina no arcabouço da LLVM.

A rápida evolução do hardware demanda uma evolução contínua dos compiladores. Um processo de ajuste deve ser realizado pelos projetistas de compiladores para garantir que o código gerado pelo compilador mantenha uma determinada qualidade, seja em termos de tempo de processamento ou outra característica pré-definida. Este trabalho visou automatizar o processo de ajuste de compiladores por meio de técnicas de aprendizado de máquina. Como resultado os planos de compilação obtidos usando aprendizado de máquina com as características propostas produziram código para programas cujos valores para os tempos de execução se aproximaram daqueles seguindo o plano padrão utilizado pela LLVM.