Controlo e optimização de sistemas AVAC recorrendo a técnicas de inteligência artificial

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Mecânica

Aplicação de métodos de inspiração biológica em sistemas computacionais

A crescente interactividade e complexidade dos sistemas computacionais tem levado à exploração de métodos alternativos para a abordagem de diferentes tipos de problemas. Particularmente relevante tem sido a utilização de métodos de inspiração biológica em diferentes áreas, desde métodos genéricos, a comportamentos sociais e a emoção artificial. Este trabalho tem por objectivo, o estudo e a aplicação de soluções de inspiração biológica no contexto da implementação de sistemas computacionais capazes de navegação autónoma. O trabalho envolve três vertentes principais: (i) estudo de abordagens de base biológica para resolução de problemas no âmbito de sistemas computacionais; (ii) estudo e concepção de uma abordagem de inspiração biológica para implementação de sistemas computacionais capazes de navegação autónoma; (iii) concepção e implementação de um protótipo ilustrativo da abordagem proposta.

Manutenção proactiva de sistemas AVAC com recurso aos sistemas inteligentes multiagente

Nos tempos actuais os equipamentos para Aquecimento Ventilação e Ar Condicionado (AVAC) ocupam um lugar de grande importância na concepção, desenvolvimento e manutenção de qualquer edifício por mais pequeno que este seja. Assim, surge a necessidade premente de racionalizar os consumos energéticos optimizando-os. A alta fiabilidade desejada nestes sistemas obriga-nos cada vez mais a descobrir formas de tornar a sua manutenção mais eficiente, pelo que é necessário prevenir de uma forma proactiva todas as falhas que possam prejudicar o bom desempenho destas instalações. Como tal, torna-se necessário detectar estas falhas/anomalias, sendo imprescíndivel que nos antecipemos a estes eventos prevendo o seu acontecimento num horizonte temporal pré-definido, permitindo actuar o mais cedo possível. É neste domínio que a presente dissertação tenta encontrar soluções para que a manutenção destes equipamentos aconteça de uma forma proactiva e o mais eficazmente possível. A ideia estruturante é a de tentar intervir ainda numa fase incipiente do problema, alterando o comportamento dos equipamentos monitorizados, de uma forma automática, com recursos a agentes inteligentes de diagnóstico de falhas. No caso em estudo tenta-se adaptar de forma automática o funcionamento de uma Unidade de Tratamento de Ar (UTA) aos desvios/anomalias detectadas, promovendo a paragem integral do sistema apenas como último recurso. A arquitectura aplicada baseia-se na utilização de técnicas de inteligência artificial, nomeadamente dos sistemas multiagente. O algoritmo utilizado e testado foi construído em Labview®, utilizando um kit de ferramentas de controlo inteligente para Labview®. O sistema proposto é validado através de um simulador com o qual se conseguem reproduzir as condições reais de funcionamento de uma UTA.

Modelação e simulação de sistemas fotovoltaicos

Os sistemas fotovoltaicos produzem energia eléctrica limpa, e inesgotável na nossa escala temporal. A Agência Internacional de Energia encara a tecnologia fotovoltaica como uma das mais promissoras, esperando nas suas previsões mais optimistas, que em 2050 possa representar 20% da produção eléctrica mundial, o equivalente a 18000 TWh. No entanto, e apesar do desenvolvimento notável nas últimas décadas, a principal condicionante a uma maior proliferação destes sistemas é o ainda elevado custo, aliado ao seu fraco desempenho global. Apesar do custo e ineficiência dos módulos fotovoltaicos ter vindo a diminuir, o rendimento dos sistemas contínua dependente de factores externos sujeitos a grande variabilidade, como a temperatura e a irradiância, e às limitações tecnológicas e falta de sinergia dos seus equipamentos constituintes. Neste sentido procurou-se como objectivo na elaboração desta dissertação, avaliar o potencial de optimização dos sistemas fotovoltaicos recorrendo a técnicas de modelação e simulação. Para o efeito, em primeiro lugar foram identificados os principais factores que condicionam o desempenho destes sistemas. Em segundo lugar, e como caso prático de estudo, procedeu-se à modelação de algumas configurações de sistemas fotovoltaicos, e respectivos componentes em ambiente MatlabTM/SimulinkTM. Em seguida procedeu-se à análise das principais vantagens e desvantagens da utilização de diversas ferramentas de modelação na optimização destes sistemas, assim como da incorporação de técnicas de inteligência artificial para responder aos novos desafios que esta tecnologia enfrentará no futuro. Através deste estudo, conclui-se que a modelação é não só um instrumento útil para a optimização dos actuais sistemas PV, como será, certamente uma ferramenta imprescindível para responder aos desafios das novas aplicações desta tecnologia. Neste último ponto as técnicas de modelação com recurso a inteligência artificial (IA) terão seguramente um papel preponderante. O caso prático de modelação realizado permitiu concluir que esta é igualmente uma ferramenta útil no apoio ao ensino e investigação. Contudo, convém não esquecer que um modelo é apenas uma aproximação à realidade, devendo recorrer-se sempre ao sentido crítico na interpretação dos seus resultados.

Sobrevivência: jogo interactivo para estudo de arquitecturas de agentes autónomos

Trabalho de projeto para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Biblioteca de navegação autónoma baseada em campos de potencial

Trabalho de Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Integração de reacção e deliberação em agentes inteligentes

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Relatório de estágio na Empresa Biodroid Entertainment

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Interação social entre agentes em ambientes de recursos limitados

Trabalho final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

TRFS: desenvolvimento de um protótipo para simulação microscópica de tráfego

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Civil na Área de Especialização de Vias de Comunicação e Transportes

Procura distribuída de soluções com restrições locais e globais

Esta dissertação aborda a procura distribuída de soluções baseando-se em cenários cuja informação não esteja totalmente disponível, por não ser possível ou mesmo porque não é desejável. Os dois tipos de problemas abordados neste trabalho são: i) o problema de atribuição de tarefas, e ii) o problema de agendamento de eventos. O problema de atribuição de tarefas é ilustrado num cenário de catástrofe (atribuição de incêndios a bombeiros) cujos agentes tentam encontrar a melhor solução global de acordo com as capacidades de cada um. O problema do agendamento de eventos com múltiplos recursos, ocorre numa organiza- ção que pretende maximizar o valor do tempo dos seus empregados, enquanto preserva o valor individual (privacidade) atribuído ao evento (valor da importância relativa do evento). Estes problemas são explorados para confrontar os dois tipos de abordagem na sua resolução: centralizada e distribuída. Os problemas são formulados para resolução de maneira distribuída e centralizada, de modo a evidenciar as suas características e as situações em que fará mais sentido a utilização de cada abordagem. O desempenho a nível de tempo de execução e consumo de memória, bem como o conceito de privacidade são os pontos considerados no comparativo das abordagens centralizada e distribuída. Para analisar o problema de atribuição de tarefas e o problema de agendamento de eventos, é proposto um modelo que integra dois tipos de formulação de problemas distribuídos, e que utiliza um algoritmo distribuído para a resolução dos mesmos.

As razões e implicações das empresas nacionais na escolha de modelos de inteligência colectiva como o crowdsourcing – O Caso Idea Hunting

Dissertação apresentada à Escola Superior de Comunicação Social para obtenção de grau de mestre em Publicidade e Marketing

An artificial neural network approach for short-term wind power forecasting in Portugal

This paper presents an artificial neural network approach for short-term wind power forecasting in Portugal. The increased integration of wind power into the electric grid, as nowadays occurs in Portugal, poses new challenges due to its intermittency and volatility. Hence, good forecasting tools play a key role in tackling these challenges. The accuracy of the wind power forecasting attained with the proposed approach is evaluated against persistence and ARIMA approaches, reporting the numerical results from a real-world case study.

Estudo do recife artificial a construir na Leirosa: aplicação de modelação numérica para simulação da propagação da agitação marítima

A temática dos recifes artificiais multifuncionais é relativamente recente, sendo que o primeiro recife artificial multifuncional construído data do ano de 1999 (Perth, Austrália). A palavra multifuncional está associada aos múltiplos propósitos que se podem atingir com a construção de uma estrutura destas, sendo eles, a proteção costeira, o aumento da biodiversidade local, a melhoria da qualidade das ondas para o Surf e a promoção do turismo ligado aos desportos de ondas. Para dar resposta a um caso de proteção costeira, na zona marítima adjacente à praia de Leirosa, Portugal, foi pensada uma construção de um recife artificial que funcione como obra de proteção do sistema dunar local e que, adicionalmente melhore as condições locais para a prática de Surf. Este trabalho descreve a análise de duas soluções de recife (em forma de “V”, formando um ângulo de 45º e 66º, entre si), através dos valores das características das ondas (altura, período e direção) e parâmetros de surfabilidade (linha de rebentação, número de Iribarren e ângulo de rebentação), para uma gama alargada de condições de agitação frequente. Para tal, foi necessário caracterizar a agitação marítima, através do modelo numérico SWAN para determinação dos casos de agitação mais frequentes na zona marítima adjacente ao local de implantação do recife e para, posteriormente, se proceder à sua utilização no modelo numérico DREAMS, que permitiu a simulação da propagação das ondas sobre o recife. A comparação dos resultados do modelo numérico DREAMS para as situações de com e sem recife (para as duas soluções de recife) permitiu avaliar a influência do mesmo em termos de alturas de onda, linha de rebentação e ângulo de rebentação, tendo-se chegado a resultados satisfatórios do ponto de vista do melhoramento das condições locais para a prática do Surf.