Avanços no método LTSn para cálculo de criticalidade e desenvolvimento da primeira versão do código LTSn

O objetivo deste trabalho consiste no desenvolvimento de alguns avanços, teóricos e numéricos, no método LTSN visando implementar a primeira versão de um código computacional, para resolver a equação de transporte utilizando formulação LTSN na forma de multigrupos em geometria plana. Os avanços para o método LTSN estão fundamentados na solução iterativa para o sistema de equações que constituem as condições de contorno, um novo método para a busca do valor de keff baseado no método da bissecção. O desenvolvimento desta metodologia permitiu realizar o calculo muito rápido com altas ordens de quadratura e com esforço computacional muito reduzido. Juntos os avanços matemáticos e numéricos, implementados nesta primeira versão de um código fortran, tal como nos códigos já conhecidos permite solucionar a equação de transporte na forma de multigrupos, tanto para o cálculo direto como para o adjunto, com fontes arbitrárias. Este código utiliza de recursos computacionais da linguagem FORTRAN e as bibliotecas LAPACK, para a otimização de seus algoritmos, facilitando o desenvolvimento futuro. A validação deste trabalho foi feita utilizando dois problemas: um relativo ao fluxo angular e escalar, tanto para o fluxo direto como para o adjunto, cuja importância está relacionada com busca de convergência, relação de reciprocidade e comprovação da solução adjunta, e; um problema de criticalidade, para comprovar a eficácia do algoritmo de busca iterativa de keff e espessura crítica. Com este trabalho se abrem muitas possibilidades tanto teóricas como numéricas a investigar com o método LTSN.

Desenvolvimento de regras de pronúncia para a síntese de fala em língua portuguesa

Sabe-se que a fala é a principal maneira de comunicação entre as pessoas. A Síntese de fala (geração automática da fala pelo computador) tem recebido atenção da comunidade acadêmica e profissional por várias décadas. Ela envolve a conversão de um texto de entrada em fala, usando algoritmos e algumas formas de fala codificada. O texto pode ser digitado pelo teclado ou obtido por reconhecimento de caracteres ou, ainda, obtido de um banco de dados. A síntese de fala pode ser usada em vários domínios de aplicação, tais como: auxílio para deficientes visuais, telecomunicações, multimídia, etc. Este trabalho apresenta um estudo sobre a produção da fala e da área de síntese de fala visando servir de subsídio para dissertações e pesquisas futuras, bem como para o Projeto Spoltech, um projeto de cooperação entre os Estados Unidos e o Brasil para o avanço da tecnologia da língua falada no Brasil (Português Brasileiro). Dentro deste estudo serão apresentadas as principais técnicas de síntese de fala, entre as quais destaca-se: Texto para Fala (TPF). Problemas de separação de sílabas, determinação da sílaba tônica, pronunciação das vogais “e” e “o” como um fonema aberto ou fechado, etc, são enfrentados dentro do contexto da área de síntese de fala para o português falado no Brasil. Tendo conhecimento destes problemas, o principal objetivo deste trabalho será criar regras para resolver o problema de pronunciação das vogais “e” e “o” de forma automática, visando obter produção sonora mais inteligível, por intermédio da implementação de um analisador estatístico, o qual verificará a letra anterior e posterior ao “e” ou “o” de uma palavra e, com isso, determinar a pronúncia dos mesmos para aquela seqüência de letras. As mesmas poderão tornar-se regras válidas para a solução do problema se atingirem 80% dos casos de ocorrência no dicionário com fonema “e” ou “o” aberto (limiar), sendo que elas serão lidas por um interpretador Scheme utilizado pelo programa Festival - ferramenta para a construção de sistemas de síntese de fala desenvolvida pelo Centre for Speech Technology Research (University of Edinburgh, Reino Unido), a qual utiliza TPF como método de síntese. Sabendo-se que o Festival gera os fonemas “e” e “o” como fechados se não há uma regra para inferir o contrário, serão consideradas apenas as regras encontradas para os fonemas abertos. Para possibilitar esta análise será utilizado um dicionário eletrônico de pronunciação (com 19.156 palavras), o qual possui a palavra e a sua respectiva pronúncia, conforme pode-se verificar no exemplo do Anexo 1.

Aplicação de técnicas de descobrimento de conhecimento em bases de dados e de inteligência artificial em avaliação de imóveis

A comparação de dados de mercado é o método mais empregado em avaliação de imóveis. Este método fundamenta-se na coleta, análise e modelagem de dados do mercado imobiliário. Porém os dados freqüentemente contêm erros e imprecisões, além das dificuldades de seleção de casos e atributos relevantes, problemas que em geral são solucionados subjetivamente. Os modelos hedônicos de preços têm sido empregados, associados com a análise de regressão múltipla, mas existem alguns problemas que afetam a precisão das estimativas. Esta Tese investigou a utilização de técnicas alternativas para desenvolver as funções de preparação dos dados e desenvolvimento de modelos preditivos, explorando as áreas de descobrimento de conhecimento e inteligência artificial. Foi proposta uma nova abordagem para as avaliações, consistindo da formação de uma base de dados, ampla e previamente preparada, com a aplicação de um conjunto de técnicas para seleção de casos e para geração de modelos preditivos. Na fase de preparação dos dados foram utilizados as técnicas de regressão e redes neurais para a seleção de informação relevante, e o algoritmo de vizinhança próxima para estimação de valores para dados com erros ou omissões. O desenvolvimento de modelos preditivos incluiu as técnicas de regressão com superficies de resposta, modelos aditivos generalizados ajustados com algoritmos genéticos, regras extraídas de redes neurais usando lógica difusa e sistemas de regras difusas obtidos com algoritmos genéticos, os quais foram comparados com a abordagem tradicional de regressão múltipla Esta abordagem foi testada através do desenvolvimento de um estudo empírico, utilizando dados fornecidos pela Prefeitura Municipal de Porto Alegre. Foram desenvolvidos três formatos de avaliação, com modelos para análise de mercado, avaliação em massa e avaliação individual. Os resultados indicaram o aperfeiçoamento da base de dados na fase de preparação e o equilíbrio das técnicas preditivas, com um pequeno incremento de precisão, em relação à regressão múltipla.Os modelos foram similares, em termos de formato e precisão, com o melhor desempenho sendo atingido com os sistemas de regras difusas.

Orpheo : uma estrutura de trabalho para integração dos paradigmas de aprendizado supervisionado e não-supervisionado

Esta tese apresenta contribuições ao processo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados (DCBD). DCBD pode ser entendido como um conjunto de técnicas automatizadas – ou semi-automatizadas – otimizadas para extrair conhecimento a partir de grandes bases de dados. Assim, o já, de longa data, praticado processo de descoberta de conhecimento passa a contar com aprimoramentos que o tornam mais fácil de ser realizado. A partir dessa visão, bem conhecidos algoritmos de Estatística e de Aprendizado de Máquina passam a funcionar com desempenho aceitável sobre bases de dados cada vez maiores. Da mesma forma, tarefas como coleta, limpeza e transformação de dados e seleção de atributos, parâmetros e modelos recebem um suporte que facilita cada vez mais a sua execução. A contribuição principal desta tese consiste na aplicação dessa visão para a otimização da descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados. Adicionalmente, são apresentadas algumas contribuições sobre o Modelo Neural Combinatório (MNC), um sistema híbrido neurossimbólico para classificação que elegemos como foco de trabalho. Quanto à principal contribuição, percebeu-se que a descoberta de conhecimento a partir de dados não-classificados, em geral, é dividida em dois subprocessos: identificação de agrupamentos (aprendizado não-supervisionado) seguida de classificação (aprendizado supervisionado). Esses subprocessos correspondem às tarefas de rotulagem dos itens de dados e obtenção das correlações entre os atributos da entrada e os rótulos. Não encontramos outra razão para que haja essa separação que as limitações inerentes aos algoritmos específicos. Uma dessas limitações, por exemplo, é a necessidade de iteração de muitos deles buscando a convergência para um determinado modelo. Isto obriga a que o algoritmo realize várias leituras da base de dados, o que, para Mineração de Dados, é proibitivo. A partir dos avanços em DCBD, particularmente com o desenvolvimento de algoritmos de aprendizado que realizam sua tarefa em apenas uma leitura dos dados, fica evidente a possibilidade de se reduzir o número de acessos na realização do processo completo. Nossa contribuição, nesse caso, se materializa na proposta de uma estrutura de trabalho para integração dos dois paradigmas e a implementação de um protótipo dessa estrutura utilizando-se os algoritmos de aprendizado ART1, para identificação de agrupamentos, e MNC, para a tarefa de classificação. É também apresentada uma aplicação no mapeamento de áreas homogêneas de plantio de trigo no Brasil, de 1975 a 1999. Com relação às contribuições sobre o MNC são apresentados: (a) uma variante do algoritmo de treinamento que permite uma redução significativa do tamanho do modelo após o aprendizado; (b) um estudo sobre a redução da complexidade do modelo com o uso de máquinas de comitê; (c) uma técnica, usando o método do envoltório, para poda controlada do modelo final e (d) uma abordagem para tratamento de inconsistências e perda de conhecimento que podem ocorrer na construção do modelo.

Functional timing analysis of VLSI circuits containing complex gates

The recent advances in CMOS technology have allowed for the fabrication of transistors with submicronic dimensions, making possible the integration of tens of millions devices in a single chip that can be used to build very complex electronic systems. Such increase in complexity of designs has originated a need for more efficient verification tools that could incorporate more appropriate physical and computational models. Timing verification targets at determining whether the timing constraints imposed to the design may be satisfied or not. It can be performed by using circuit simulation or by timing analysis. Although simulation tends to furnish the most accurate estimates, it presents the drawback of being stimuli dependent. Hence, in order to ensure that the critical situation is taken into account, one must exercise all possible input patterns. Obviously, this is not possible to accomplish due to the high complexity of current designs. To circumvent this problem, designers must rely on timing analysis. Timing analysis is an input-independent verification approach that models each combinational block of a circuit as a direct acyclic graph, which is used to estimate the critical delay. First timing analysis tools used only the circuit topology information to estimate circuit delay, thus being referred to as topological timing analyzers. However, such method may result in too pessimistic delay estimates, since the longest paths in the graph may not be able to propagate a transition, that is, may be false. Functional timing analysis, in turn, considers not only circuit topology, but also the temporal and functional relations between circuit elements. Functional timing analysis tools may differ by three aspects: the set of sensitization conditions necessary to declare a path as sensitizable (i.e., the so-called path sensitization criterion), the number of paths simultaneously handled and the method used to determine whether sensitization conditions are satisfiable or not. Currently, the two most efficient approaches test the sensitizability of entire sets of paths at a time: one is based on automatic test pattern generation (ATPG) techniques and the other translates the timing analysis problem into a satisfiability (SAT) problem. Although timing analysis has been exhaustively studied in the last fifteen years, some specific topics have not received the required attention yet. One such topic is the applicability of functional timing analysis to circuits containing complex gates. This is the basic concern of this thesis. In addition, and as a necessary step to settle the scenario, a detailed and systematic study on functional timing analysis is also presented.

Recuperação com base em Checkpointing : uma abordagem orientada a objetos

Independentemente do modelo de programação adotado, no projeto e implementação de aplicações de alta disponibilidade, faz-se necessário usar procedimentos de tolerância a falhas. Dentre as atividades que trazem consigo interesse de pesquisa na área de Tolerância a Falhas, estão os mecanismos de recuperação em um sistema computacional. Do ponto de vista prático, estes mecanismos buscam manter próximo do mínimo o tempo total de execução de aplicações computacionais de longa duração, ao mesmo tempo em que as preparam para não sofrerem perdas significativas de desempenho, em caso de falhas. Paralelamente à evolução dos sistemas computacionais, foi possível observar também a evolução das linguagens de programação, principalmente as que utilizam o paradigma orientado a objetos. O advento da área de tolerância a falhas na orientação a objetos resultou em novos problemas na atividade de recuperação quanto aos mecanismos de salvamento de estados e retomada da execução, principalmente no que se refere às dificuldades de gerenciamento e controle sobre a alocação de objetos. Entretanto, observa-se que a complexidade de implementação dos mecanismos de recuperação, por parte dos programadores, exige deles conhecimentos mais especializados para o salvamento dos estados da aplicação e para a retomada da execução. Portanto, a simplificação do trabalho do programador, através do uso de uma biblioteca de checkpointing que implemente os mecanismos de salvamento de estados e recuperação é o ponto focal deste trabalho. Diante do contexto exposto, nesta dissertação, são definidas e implementadas as classes de uma biblioteca que provê mecanismos de checkpointing e recuperação. Esta biblioteca, denominada de Libcjp, visa aprimorar o processo de recuperação de aplicações orientadas a objetos escritas na linguagem de programação Java. Esta linguagem foi escolhida para implementação devido à presença dos recursos de persistência e serialização. Para a concepção do trabalho, são considerados ambos os cenários no paradigma orientado a objetos: objetos centralizados e distribuídos. São utilizados os recursos da API de serialização Java e a tecnologia Java RMI para objetos distribuídos. Conclui-se o trabalho com a ilustração de casos de uso através de diversos exemplos desenvolvidos a partir de seus algoritmos originais inicialmente, e incrementados posteriormente com os mecanismos de checkpointing e recuperação. Os componentes desenvolvidos foram testados quanto ao cumprimento dos seus requisitos funcionais. Adicionalmente, foi realizada uma análise preliminar sobre a influência das ações de checkpointing nas características de desempenho das aplicações.

Uma Avaliação de abordagens alternativas para armazenar RDF em banco de dados relacional

O Resource Description Framework (RDF) é uma infra-estrutura, que possibilita a codificação, troca e reuso de metadata estruturado. Metadata é dados sobre dados. O termo refere a qualquer dado usado para ajudar a identificação, descrição e localização de recursos eletrônicos na rede. O RDF permite adicionar declarações, sinônimos e palavras que não estão presentes nos recursos, mas que são pertinentes a eles. Uma declaração RDF pode ser desenhada usando diagramas de arcos e nodos, onde os nodos representam os recursos e os arcos representam as propriedades nomeadas. O modelo básico consiste em recursos, propriedades e objetos. Todas as coisas sendo descritas pelas declarações RDF são chamadas de recursos. Um recurso pode ser uma página da Web inteira ou um elemento específico HTML ou XML dentro de um documento fonte. Uma propriedade é um aspecto específico, característica, atributo, ou relação usada para descrever um recurso. O objeto pode ser um outro recurso ou um literal. Estas três partes, juntas, formam uma declaração RDF. O resultado do parser para recursos com metadata RDF, é um conjunto de declarações referentes aquele recurso. A declaração destas propriedades e a semântica correspondente delas estão definidas no contexto do RDF como um RDF schema. Um esquema não só define as propriedades do recurso (por exemplo, título, autor, assunto, tamanho, cor, etc.), mas também pode definir os tipos de recursos sendo descritos (livros, páginas Web, pessoas, companhias, etc.). O RDF schema, provê um sistema básico de tipos necessários para descrever tais elementos e definir as classes de recursos. Assim, os recursos constituindo este sistema de tipos se tornam parte do modelo RDF de qualquer descrição que os usa. A geração de modelos RDF pode ser conseguida através de algoritmos implementados com linguagens de programação tradicionais e podem ser embutidos em páginas HTML, documentos XML e até mesmo em imagens. Com relação a modelos em imagens, servidores Web específicos são usados para simular dois recursos sobre o mesmo URI, servindo ora a imagem ora a descrição RDF. Uma alternativa para armazenar e manipular grande quantidade de declarações RDF é usar a tecnologia de banco de dados relacional. Abordagens para armazenar declarações RDF em banco de dados relacional foram propostas, mas todas elas mantêm modelos diversos de diferentes fontes. Critérios de avaliação como tempo de carga, proliferação de tabelas, espaço, dados mantidos e custo de instruções SQL foram definidos. Duas abordagens apresentaram resultados satisfatórios. Com uma nova abordagem proposta por este trabalho se obteve melhores resultados principalmente no aspecto de consultas. A nova proposta provê mecanismos para que o usuário faça seu próprio modelo relacional e crie suas consultas. O conhecimento necessário pelo usuário se limita em parte aos modelos mantidos e ao esquema RDF.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Estudo e solução da equação de transporte de nêutrons bidimensionais pelo método LTSn para elevadas ordens de quadraturas angulares : LTSn2D - Diag e LTSn2D - DiagExp

O principal objetivo dessa tese consiste em determinar uma solução numéricada equação bidimensional do transporte de nêutrons para elevadas ordens de quadratura angular. Diagonalizando a matriz de transporte LTSN bidimensional , construímos dois algoritmos que se diferenciam pela forma de representar os termos de fuga transversal, que surgem nas equações LTSN integradas transversalmente. Esses termos no método LTSN2D − Diag são expressos como combinação linear dos autovetores multiplicados por exponenciais dos respectivos autovalores. No método LTSN2D − DiagExp os termos de fuga transversal são representados por uma função exponencial com constante de decaimento heuristicamente identificada com parâmetros materiais característicos do meio. A análise epectral desenvolvida permite realizar a diagonalização. Um estudo sobre o condicionamento é feito e também associamos um número de condicionamento ao termo de fuga transversal. Definimos os erros no fluxo aproximado e na fórmula da quadratura, e estabelecemos uma relação entre eles. A convergência ocorre com condições de fronteira e quadratura angular adequadas. Apresentamos os resultados numéricos gerados pelos novos métodos LTSN2D − Diag e LTSN2D − DiagExp para elevadas ordens de quadratura angular para um problema ilustrativo e comparamos com resultados disponíveis na literatura.

Protocolo de recuperação por retorno, coordenado, não determinístico

O uso da recuperação de processos para obter sistemas computacionais tolerantes a falhas não é um assunto novo. Entretanto, a discussão de algoritmos para a recuperação em sistemas distribuídos, notadamente aqueles que se enquadram na categoria assíncrona, ainda encontra pontos em aberto. Este é o contexto do presente trabalho. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de recuperação por retorno, em sistemas distribuídos. O algoritmo proposto é do tipo coordenado, e seus mecanismos componentes determinam que seja classificado como um algoritmo baseado em índices (index-based coordinated). Desta forma, a tolerância a falhas é obtida através do estabelecimento de linhas de recuperação, o que possibilita um retorno consideravelmente rápido, em caso de falha. Seu desenvolvimento foi feito com o objetivo de minimizar o impacto ao desempenho do sistema, tanto quando este estiver operando livre de falhas como quando ocorrerem as falhas. Além disso, os mecanismos componentes do algoritmo foram escolhidos visando facilitar a futura tarefa de implementação. A satisfação dos objetivos decorre principalmente de uma importante característica assegurada pelos mecanismos propostos no algoritmo: o não bloqueio da aplicação, enquanto é estabelecida uma nova linha de recuperação. Esta característica, associada ao rápido retorno, oferece uma solução promissora, em termos de eficiência, para a recuperação, um vez que o impacto no desempenho tende a ser reduzido, quando o sistema encontra-se operando em ambas condições: livre de erros ou sob falha. Diferentemente da maioria dos algoritmos coordenados encontrados na literatura, o algoritmo proposto neste trabalho trata as mensagens perdidas. A partir da análise das características das aplicações, bem como dos canais de comunicação, quando estes interagem com o algoritmo de recuperação, concluiu-se que os procedimentos usados para recuperação de processos devem prever o tratamento desta categoria de mensagens. Assim, o algoritmo proposto foi incrementado com um mecanismo para tratamento das mensagens que têm o potencial de tornarem-se perdidas, em caso de retorno, ou seja, evita a existência de mensagens perdidas. Uma das decisões tomadas durante o desenvolvimento do algoritmo foi a de permitir um processamento não determinístico. Na realidade, esta escolha visou o aumento do espectro das falhas que poderiam ser tratadas pela recuperação. Tradicionalmente, a recuperação por retorno é empregada para tolerar falhas temporárias. Entretanto, a diversidade de ambiente, freqüente nos SDs, também pode ser usada para tolerar algumas falhas permanentes. Para verificar a correção do algoritmo, decidiu-se empregar um formalismo existente. Assim, a lógica temporal de Lamport (TLA) foi usada na especificação dos mecanismos do algoritmo bem como em sua demonstração de correção. O tratamento referente às mensagens perdidas, atrav´es do uso de mensagens de resposta, associado com o uso de uma lógica temporal, levou à necessidade de rever os critérios de consistência. Esta revisão gerou um conjunto de fórmulas de consistência ajustadas à existência de mensagens de diferentes classes: mensagens da aplicação e mensagens de resposta.

Operadores aritméticos de baixo consumo para arquiteturas de circuitos DSP

Este trabalho tem como foco a aplicação de técnicas de otimização de potência no alto nível de abstração para circuitos CMOS, e em particular no nível arquitetural e de transferência de registrados (Register Transfer Leve - RTL). Diferentes arquiteturas para projetos especificos de algorítmos de filtros FIR e transformada rápida de Fourier (FFT) são implementadas e comparadas. O objetivo é estabelecer uma metodologia de projeto para baixa potência neste nível de abstração. As técnicas de redução de potência abordadas tem por obetivo a redução da atividade de chaveamento através das técnicas de exploração arquitetural e codificação de dados. Um dos métodos de baixa potência que tem sido largamente utilizado é a codificação de dados para a redução da atividade de chaveamento em barramentos. Em nosso trabalho, é investigado o processo de codificação dos sinais para a obtenção de módulos aritméticos eficientes em termos de potência que operam diretamente com esses códigos. O objetivo não consiste somente na redução da atividade de chavemanto nos barramentos de dados mas também a minimização da complexidade da lógica combinacional dos módulos. Nos algorítmos de filtros FIR e FFT, a representação dos números em complemento de 2 é a forma mais utilizada para codificação de operandos com sinal. Neste trabalho, apresenta-se uma nova arquitetura para operações com sinal que mantém a mesma regularidade um multiplicador array convencional. Essa arquitetura pode operar com números na base 2m, o que permite a redução do número de linhas de produtos parciais, tendo-se desta forma, ganhos significativos em desempenho e redução de potência. A estratégia proposta apresenta resultados significativamente melhores em relação ao estado da arte. A flexibilidade da arquitetura proposta permite a construção de multiplicadores com diferentes valores de m. Dada a natureza dos algoritmos de filtro FIR e FFT, que envolvem o produto de dados por apropriados coeficientes, procura-se explorar o ordenamento ótimo destes coeficientes nos sentido de minimizar o consumo de potência das arquiteturas implementadas.

Desenvolvimento de arquitetura para sistemas de reconhecimento automático de voz baseados em modelos ocultos de Markov

Este trabalho foi realizado dentro da área de reconhecimento automático de voz (RAV). Atualmente, a maioria dos sistemas de RAV é baseada nos modelos ocultos de Markov (HMMs) [GOM 99] [GOM 99b], quer utilizando-os exclusivamente, quer utilizando-os em conjunto com outras técnicas e constituindo sistemas híbridos. A abordagem estatística dos HMMs tem mostrado ser uma das mais poderosas ferramentas disponíveis para a modelagem acústica e temporal do sinal de voz. A melhora da taxa de reconhecimento exige algoritmos mais complexos [RAV 96]. O aumento do tamanho do vocabulário ou do número de locutores exige um processamento computacional adicional. Certas aplicações, como a verificação de locutor ou o reconhecimento de diálogo podem exigir processamento em tempo real [DOD 85] [MAM 96]. Outras aplicações tais como brinquedos ou máquinas portáveis ainda podem agregar o requisito de portabilidade, e de baixo consumo, além de um sistema fisicamente compacto. Tais necessidades exigem uma solução em hardware. O presente trabalho propõe a implementação de um sistema de RAV utilizando hardware baseado em FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) e otimizando os algoritmos que se utilizam no RAV. Foi feito um estudo dos sistemas de RAV e das técnicas que a maioria dos sistemas utiliza em cada etapa que os conforma. Deu-se especial ênfase aos Modelos Ocultos de Markov, seus algoritmos de cálculo de probabilidades, de treinamento e de decodificação de estados, e sua aplicação nos sistemas de RAV. Foi realizado um estudo comparativo dos sistemas em hardware, produzidos por outros centros de pesquisa, identificando algumas das suas características mais relevantes. Foi implementado um modelo de software, descrito neste trabalho, utilizado para validar os algoritmos de RAV e auxiliar na especificação em hardware. Um conjunto de funções digitais implementadas em FPGA, necessárias para o desenvolvimento de sistemas de RAV é descrito. Foram realizadas algumas modificações nos algoritmos de RAV para facilitar a implementação digital dos mesmos. A conexão, entre as funções digitais projetadas, para a implementação de um sistema de reconhecimento de palavras isoladas é aqui apresentado. A implementação em FPGA da etapa de pré-processamento, que inclui a pré-ênfase, janelamento e extração de características, e a implementação da etapa de reconhecimento são apresentadas finalmente neste trabalho.

ORPIS: um modelo de consistência de conteúdo replicado em servidores Web distribuídos

O surgimento de novas aplicações que utilizam o protocolo HTTP nas suas transações e a crescente popularidade da World Wide Web (WWW) provocaram pesquisas pelo aumento do desempenho de servidores Web. Para tal, uma das alternativas propostas neste trabalho é utilizar um conjunto de servidores Web distribuídos que espalham a carga de requisições entre vários computadores, atuando como um só associado a uma estratégia de replicação de conteúdo. Um dos problemas centrais a ser resolvido em servidores Web distribuídos é como manter a consistência das réplicas de conteúdo entre os equipamentos envolvidos. Esta dissertação apresenta conceitos fundamentais envolvendo o tema replicação de conteúdo em servidores Web distribuídos. São mostrados detalhes sobre arquitetura de servidores Web distribuídos, manutenção da consistência em ambientes de servidores Web distribuídos, uso de replicação e formas de replicação. Além disso, são citados alguns trabalhos correlatos ao propósito de manter réplicas consistentes em ambientes de servidores Web distribuídos. Este trabalho tem por objetivo propor um modelo de manutenção da consistência de conteúdo em servidores Web distribuídos com características de transparência e autonomia. O modelo, denominado One Replication Protocol for Internet Servers (ORPIS), adota uma estratégia de propagação otimista porque não existe sincronismo no envio das atualizações para as réplicas. Este trabalho apresenta os principais componentes tecnológicos empregados na Web, além dos problemas causados pela escalabilidade e distribuição inerentes a esse ambiente. São descritas as principais técnicas de aumento de desempenho de servidores Web que atualmente vêm sendo utilizadas. O modelo ORPIS é descrito, sendo apresentados seus pressupostos, elencados seus componentes e detalhados os seus algoritmos de funcionamento. Este trabalho dá uma visão geral sobre a implementação e os testes realizados em alguns módulos do protótipo do modelo, caracterizando o ambiente de desenvolvimento do protótipo e detalhes da implementação. São enumerados os atributos e métodos das classes do protótipo e definidas as estruturas de dados utilizadas. Além disso, apresentam-se os resultados obtidos da avaliação funcional dos módulos implementados no protótipo. Um ponto a ser salientado é a compatibilidade do modelo ORPIS aos servidores Web existentes, sem a necessidade de modificação em suas configurações. O modelo ORPIS é baseado na filosofia de código aberto. Durante o desenvolvimento do protótipo, o uso de software de código aberto proporcionou um rápido acesso às ferramentas necessárias (sistema operacional, linguagens e gerenciador de banco de dados), com possibilidade de alteração nos códigos fonte como uma alternativa de customização.

Um Algoritmo para indução de árvores e regras de decisão

A classificação é uma das tarefas da Mineração de Dados. Esta consiste na aplicação de algoritmos específicos para produzir uma enumeração particular de padrões. Já a classificação é o processo de gerar uma descrição, ou um modelo, para cada classe a partir de um conjunto de exemplos dados. Os métodos adequados e mais utilizados para induzir estes modelos, ou classificadores, são as árvores de decisão e as regras de classificação. As regras e árvores de decisão são populares, principalmente, por sua simplicidade, flexibilidade e interpretabilidade. Entretanto, como a maioria dos algoritmos de indução particionam recursivamente os dados, o processamento pode tornar-se demorado, e a árvore construída pode ser muito grande e complexa, propensa ao overfitting dos dados, que ocorre quando o modelo aprende detalhadamente ao invés de generalizar. Os conjuntos de dados reais para aplicação em Mineração de Dados são, atualmente, muito grandes, e envolvem vários milhares de registros, sendo necessária, também, uma forma de generalizar estes dados. Este trabalho apresenta um novo modelo de indução de classificadores, em que o principal diferencial do algoritmo proposto é a única passada pelo conjunto de treinamento durante o processo de indução, bem como a sua inspiração proveniente de um Sistema Multiagente. Foi desenvolvido um protótipo, o Midas, que foi validado e avaliado com dados de repositórios. O protótipo também foi aplicado em bases de dados reais, com o objetivo de generalizar as mesmas. Inicialmente, foi estudado e revisado o tema de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados, com ênfase nas técnicas e métodos de Mineração de Dados. Neste trabalho, também são apresentadas, com detalhes, as árvores e regras de decisão, com suas técnicas e algoritmos mais conhecidos. Finalizando, o algoritmo proposto e o protótipo desenvolvido são apresentados, bem como os resultados provenientes da validação e aplicação do mesmo.

Estimativa da precipitação através de técnicas de sensoriamento remoto : estudo de caso para o estado do Rio Grande do Sul

A quantificação da precipitação é dificultada pela extrema aleatoriedade do fenômeno na natureza. Os métodos convencionais para mensuração da precipitação atuam no sentido de espacializar a precipitação mensurada pontualmente em postos pluviométricos para toda a área de interesse e, desta forma, uma rede com elevado número de postos bem distribuídos em toda a área de interesse é necessária para um resultado satisfatório. No entanto, é notória a escassez de postos pluviométricos e a má distribuição espacial dos poucos existentes, não somente no Brasil, mas em vastas áreas do globo. Neste contexto, as estimativas da precipitação com técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento pretendem potencializar a utilização dos postos pluviométricos existentes através de uma espacialização baseada em critérios físicos. Além disto, o sensoriamento remoto é a ferramenta mais capaz para gerar estimativas de precipitação nos oceanos e nas vastas áreas continentais desprovidas de qualquer tipo de informação pluviométrica. Neste trabalho investigou-se o emprego de técnicas de sensoriamento remoto e geoprocessamento para estimativas de precipitação no sul do Brasil. Três algoritmos computadorizados foram testados, sendo utilizadas as imagens dos canais 1, 3 e 4 (visível, vapor d’água e infravermelho) do satélite GOES 8 (Geostacionary Operational Environmental Satellite – 8) fornecidas pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais. A área de estudo compreendeu todo o estado do Rio Grande do Sul, onde se utilizaram os dados pluviométricos diários derivados de 142 postos no ano de 1998. Os algoritmos citados buscam identificar as nuvens precipitáveis para construir modelos estatísticos que correlacionem as precipitações diária e decendial observadas em solo com determinadas características físicas das nuvens acumuladas durante o mesmo período de tempo e na mesma posição geográfica de cada pluviômetro considerado. Os critérios de decisão que norteiam os algoritmos foram baseados na temperatura do topo das nuvens (através do infravermelho termal), reflectância no canal visível, características de vizinhança e no plano de temperatura x gradiente de temperatura Os resultados obtidos pelos modelos estatísticos são expressos na forma de mapas de precipitação por intervalo de tempo que podem ser comparados com mapas de precipitação obtidas por meios convencionais.