Aprendizagem por imitação através de mapeamento Visuomotor baseado em imagens omnidirecionais

Este trabalho propõe uma metodologia de aprendizagem que permite a um robô aprender uma tarefa adaptando-a e representando-a de acordo com a sua capacidade motora e sensorial. Primeiramente, um mapeamento sensoriomotor é criado e converte informação sensorial em informação motora. Depois, através de imitação, o robô aprende um conjunto de ações elementares formando um vocabulário motor. A imitação é baseada nas representações motoras obtidas com o mapeamento sensoriomotor. O vocabulário motor criado é então utilizado para aprender e realizar tarefas mais sofisticadas, compostas por seqüências ou combinações de ações elementares. Esta metodologia é ilustrada através de uma aplicação de mapeamento e navegação topológica com um robô móvel. O automovimento é utilizado como mapeamento visuomotor, convertendo o fluxo óptico em imagens omnidirecionais em informação motora (translação e rotação), a qual é usada para a criação de um vocabulário motor. A seguir, o vocabulário é utilizado para mapeamento e navegação topológica. Os resultados obtidos são interessantes e a abordagem proposta pode ser estendida a diferentes robôs e aplicações.

Consumidor de mídias móveis : a influência do perfil do adotante na relação entre valor percebido e intenção de compra

O presente estudo tem por objetivo avaliar se o perfil do adotante de inovações altera a relação entre o Valor Percebido e a Intenção de Compra de mídias móveis (smartphones, tablets, ultrabooks e leitores de e-books). Trata-se de uma pesquisa quantitativa que busca explorar a relação estrutural entre as variáveis por meio de Modelagem de Equações Estruturais (SEM – Strutural Equation Modeling). O modelo de pesquisa proposto foi desenvolvido tendo como base a Teoria da Difusão da Inovação (TDI), a Teoria Unificada de Aceitação e Uso de Tecnologia (UTAUT), o Modelo de Aceitação de Tecnologia (TAM), o Modelo Baseado em Valor (VAM), o Modelo de Aceitação de Tecnologia pelo Consumidor (CAT) e o Modelo de Influência Social (IS). Para coletar os dados foi utilizada a técnica snowball sampling ou amostragem em bola de neve, forma de amostragem não probabilística utilizada em pesquisas sociais. Foi feito um levantamento (survey), distribuindo-se questionário disponibilizado pela rede social Facebook, a partir dos contatos do autorsolicitando-se que os respondentes replicassem em suas páginas pessoais o link da pesquisa, ampliando a amostra. A coleta dos dados foi realizada nos meses de setembro e outubro de 2013, obtendo-se um total de 362 questionários respondidos. O estudo apresentou um efeito significativo da variável Valor Percebido na Intenção de Compra (estatística t = 4,506; nível de significância de 1%), além de sustentar a influência moderadora do Perfil do Adotante sobre essa relação (estatística t = 4,066; nível de significância de 1%), apresentando alto impacto sobre a Intenção de Compra (f 2 = 0,582) e relevância preditiva moderada (q2 = 0,290). Entre as variáveis antecedentes relacionadas à adoção de tecnologia, não apresentaram efeito significativo sobre o Valor Percebido: a Facilidade de Uso Percebida, a Complexidade Percebida e o Risco Percebido. O modelo contribuiu significativamente para explicar a influência dos fatores que impactam o Valor Percebido (R2 = 51,7%) o efeito do Valor Percebido na Intenção de Compra (R2 = 49,1%) de equipamentos eletrônicos portáteis. O suporte da presumidade influência moderadora do Perfil do Adotante sobre a relação Valor Percebido e Intenção de Compra indica que as organizações devem conhecer melhor os consumidores desse tipo de equipamento móveis, segmentando e desenvolvendo ações alinhadas com cada perfil de adotante.

Sorte? Lógica? Modelos de significação e a noção de acaso de adultos alunos do Proeja

Esta tese se propôs investigar a lógica inferencial das ações e suas significações em situações que mobilizam as noções de composição probabilística e acaso, bem como o papel dos modelos de significação no funcionamento cognitivo de adultos. Participaram 12 estudantes adultos jovens da classe popular, voluntários, de ambos os sexos, de um curso técnico integrado ao Ensino Médio da Educação de Jovens e Adultos. Foram realizados três encontros, individualmente, com registro em áudio e planilha eletrônica, utilizando-se dois jogos, o Likid Gaz e o Lucky Cassino, do software Missão Cognição (Haddad-Zubel, Pinkas & Pécaut, 2006), e o jogo Soma dos Dados (Silva, Rossetti & Cristo, 2012). Os procedimentos da tarefa foram adaptados de Silva e Frezza (2011): 1) apresentação do jogo; 2) execução do jogo; 3) entrevista semiestruturada; 4) aplicação de três situações-problema com intervenção segundo o Método Clínico; 5) nova partida do jogo; e 6) realização de outras duas situações-problema sem intervenção do Método Clínico. Elaboraram-se níveis de análise heurística, compreensão dos jogos e modelos de significação a partir da identificação de particularidades de procedimentos e significações nos jogos. O primeiro estudo examinou as implicações dos modelos de significação e representações prévias no pensamento do adulto, considerando que o sujeito organiza suas representações ou esquemas prévios relativos a um objeto na forma de modelos de significação em função do grau de complexidade e novidade da tarefa e de sua estrutura lógico matemática, que evoluem por meio do processo de equilibração; para o que precisa da demanda a significar esse aspecto da 13 realidade. O segundo estudo investigou a noção de combinação deduzível evidenciada no jogo Likid Gaz, identificando o papel dos modelos de significação na escolha dos procedimentos, implicando na rejeição de condutas de sistematização ou enumeração. Houve predominância dos níveis iniciais de análise heurística do jogo. O terceiro estudo examinou a noção de probabilidade observada no jogo Lucky Cassino, no qual a maioria dos participantes teve um nível de compreensão do jogo intermediário, com maior diversidade de modelos de significação em relação aos outros jogos, embora com predominância dos mais elementares. A síntese das noções de combinação, probabilidade e acaso foi explorada no quarto estudo pelo jogo Soma dos Dados (Silva, Rossetti & Cristo, 2012), identificando-se que uma limitação para adequada compreensão das ligações imbricadas nessas noções é a implicação significante – se aleatório A, então indeterminado D (notação A  D), com construção de pseudonecessidades e pseudo-obrigações ou mesmo necessidades locais, generalizadas inapropriadamente. A resistência ou obstáculos do objeto deveria provocar perturbações, mas a estrutura cognitiva, o ambiente social e os modelos culturais, e a afetividade podem interferir nesse processo.

Interface Multimodal com Predição de Movimentos para Uso em Reabilitação de Membros Inferiores

Esta dissertação apresenta o desenvolvimento de uma plataforma multimodal de aquisição e processamento de sinais. O projeto proposto insere-se no contexto do desenvolvimento de interfaces multimodais para aplicação em dispositivos robóticos cujo propósito é a reabilitação motora adaptando o controle destes dispositivos de acordo com a intenção do usuário. A interface desenvolvida adquire, sincroniza e processa sinais eletroencefalográficos (EEG), eletromiográficos (EMG) e sinais provenientes de sensores inerciais (IMUs). A aquisição dos dados é feita em experimentos realizados com sujeitos saudáveis que executam tarefas motoras de membros inferiores. O objetivo é analisar a intenção de movimento, a ativação muscular e o início efetivo dos movimentos realizados, respectivamente, através dos sinais de EEG, EMG e IMUs. Para este fim, uma análise offline foi realizada. Nessa análise, são utilizadas técnicas de processamento dos sinais biológicos e técnicas para processar sinais provenientes de sensores inerciais. A partir destes, os ângulos da articulação do joelho também são aferidos ao longo dos movimentos. Um protocolo experimental de testes foi proposto para as tarefas realizadas. Os resultados demonstraram que o sistema proposto foi capaz de adquirir, sincronizar, processar e classificar os sinais combinadamente. Análises acerca da acurácia dos classificadores utilizados mostraram que a interface foi capaz de identificar intenção de movimento em 76, 0 ± 18, 2% dos movimentos. A maior média de tempo de antecipação ao movimento foi obtida através da análise do sinal de EEG e foi de 716, 0±546, 1 milisegundos. A partir da análise apenas do sinal de EMG, este valor foi de 88, 34 ± 67, 28 milisegundos. Os resultados das etapas de processamento dos sinais biológicos, a medição dos ângulos da articulação, bem como os valores de acurácia e tempo de antecipação ao movimento se mostraram em conformidade com a literatura atual relacionada.

Uma contribuição ao estudo de sinais de EEG para avaliar estados emocionais e mentais de crianças com autismo na interação com robô móvel

O Transtorno do Espectro do Autismo (TEA) caracteriza-se por uma série de distúrbios cognitivos e neurocomportamentais e sua prevalência mundial é estimada em 1 criança com TEA a cada 160 crianças com típico desenvolvimento (TD). Indivíduos com TEA apresentam dificuldade em interpretar as emoções alheias e em expressar sentimentos. As emoções podem ser associadas à manifestação de sinais fisiológicos, e, dentre eles, os sinais cerebrais têm sido muito abordados. A detecção dos sinais cerebrais de crianças com TEA pode ser benéfica para o esclarecimento de suas emoções e expressões. Atualmente, muitas pesquisas integram a robótica ao tratamento pedagógico do TEA, através da interação com crianças com esse transtorno, estimulando habilidades sociais, como a imitação e a comunicação. A avaliação dos estados mentais de crianças com TEA durante a sua interação com um robô móvel é promissora e assume um aspecto inovador. Assim, os objetivos deste trabalho foram captar sinais cerebrais de crianças com TEA e de crianças com TD, como grupo controle, para o estudo de seus estados emocionais e para avaliar seus estados mentais durante a interação com um robô móvel, e avaliar também a interação dessas crianças com o robô, através de escalas quantitativas. A técnica de registro dos sinais cerebrais escolhida foi a eletroencefalografia (EEG), a qual utiliza eletrodos colocados de forma não invasiva e não dolorosa sobre o couro cabeludo da criança. Os métodos para avaliar a eficiência do uso da robótica nessa interação foram baseados em duas escalas internacionais quantitativas: Escala de Alcance de Metas (do inglês Goal Attainment Scaling - GAS) e Escala de Usabilidade de Sistemas (do inglês System Usability Scale - SUS). Os resultados obtidos mostraram que, pela técnica de EEG, foi possível classificar os estados emocionais de crianças com TD e com TEA e analisar a atividade cerebral durante o início da interação com o robô, através dos ritmos alfa e beta. Com as avaliações GAS e SUS, verificou-se que o robô móvel pode ser considerado uma potencial ferramenta terapêutica para crianças com TEA.

O Impacto dos transtornos mentais no trabalho : resultados do estudo epidemiológico de transtornos mentais São Paulo Megacity

O objetivo deste estudo é estimar a prevalência de transtornos mentais de acordo com a situação de emprego por sexo, analisar associações entre os transtornos mentais e situação de emprego, bem como entre a busca de tratamento e situação de emprego dentre os respondentes com transtornos mentais nos últimos 12 meses. Além disso, pretende-se analisar a perda de dias de trabalho devido ao absenteísmo e ao presenteísmo associando-os com os transtornos mentais, dentre os trabalhadores. Os dados foram analisados a partir do Estudo São Paulo Megacity, um estudo de base populacional que avaliou os transtornos mentais em uma amostra probabilística de 5.037 adultos residentes na Região Metropolitana de São Paulo, utilizando a versão do Composite International Diagnostic Interview da Organização Mundial de Saúde. A amostra foi dividida em grupos de acordo com a situação de trabalho – trabalhadores, economicamente inativos e desempregados. A prevalência dos transtornos mentais foi estimada estratificada por sexo, bem como, as associações com as situações de emprego, características sócio-demográficas e procura por tratamento. O número médio de dias perdidos por absenteísmo e presenteísmo na população de trabalhadores foi estimado baseado na Escala de Avaliação de Incapacidade Organização Mundial de Saúde. Os efeitos a nível populacional e os custos financeiros também foram estimados. As associações foram medidas pelo Odds Ratio e calculada através do modelo de regressão logística multinomial. Do total da amostra (n= 5.035), 63% eram trabalhadores, 25% economicamente inativos e 12% desempregados. Os trabalhadores foram associados ao sexo masculino, menor idade, maior número de anos estudados e maior renda. As mulheres apresentaram maior prevalência de transtornos de humor e ansiedade. Os homens foram associados a qualquer transtorno mental, transtorno de humor e transtorno de ansiedade, as mulheres foram associadas a situação de emprego economicamente inactivas e desempregadas. Os homens cuja situação de emprego era trabalhador mostrou maiores prevalências nos transtornos de impulso-controle e nos transtornos por uso de substâncias psicoativas. As mulheres cuja situação de emprego era trabalhador e os homens cuja situação de emprego era economicamente inativos, tiveram maiores prevalências de transtornos mentais. Dentre respondentes com algum transtorno mental, os respondentes economicamente inativos apresentaram associação com a procura de tratamento de saúde geral e de saúde mental. A presença de algum transtorno mental foi associado com 26,8 dias/ano devido ao absenteísmo, 92,2 dias/ano devido ao presenteísmo e 125,9 dias/ano de perda total de trabalho. Os custos anuais da perda de trabalho foram estimados em R$ 2,6 bilhões por ano, correspondentes a R$ 690 milhões por ano devido ao absenteísmo, e R$ 1,9 bilhões por ano devido ao presenteísmo. Nossos resultados fornecem importantes informações epidemiológicas sobre os transtornos mentais e o impacto no trabalho que devem ser levadas em consideração na definição de prioridades para os cuidados em saúde e alocação de recursos.

Um algoritmo PSO híbrido para planejamento de caminhos em navegação de veículos utilizando A*

Utilizar robôs autônomos capazes de planejar o seu caminho é um desafio que atrai vários pesquisadores na área de navegação de robôs. Neste contexto, este trabalho tem como objetivo implementar um algoritmo PSO híbrido para o planejamento de caminhos em ambientes estáticos para veículos holonômicos e não holonômicos. O algoritmo proposto possui duas fases: a primeira utiliza o algoritmo A* para encontrar uma trajetória inicial viável que o algoritmo PSO otimiza na segunda fase. Por fim, uma fase de pós planejamento pode ser aplicada no caminho a fim de adaptá-lo às restrições cinemáticas do veículo não holonômico. O modelo Ackerman foi considerado para os experimentos. O ambiente de simulação de robótica CARMEN (Carnegie Mellon Robot Navigation Toolkit) foi utilizado para realização de todos os experimentos computacionais considerando cinco instâncias de mapas geradas artificialmente com obstáculos. O desempenho do algoritmo desenvolvido, A*PSO, foi comparado com os algoritmos A*, PSO convencional e A* Estado Híbrido. A análise dos resultados indicou que o algoritmo A*PSO híbrido desenvolvido superou em qualidade de solução o PSO convencional. Apesar de ter encontrado melhores soluções em 40% das instâncias quando comparado com o A*, o A*PSO apresentou trajetórias com menos pontos de guinada. Investigando os resultados obtidos para o modelo não holonômico, o A*PSO obteve caminhos maiores entretanto mais suaves e seguros.