COMFALA : modelo computacional do processo de compreensão da fala

Esta Tese apresenta a investigação de técnicas computacionais que permitam a simulação computacional da compreensão de frases faladas. Esta investigação é baseada em estudos neurocognitivos que descrevem o processamento do cérebro ao interpretar a audição de frases. A partir destes estudos, realiza-se a proposição do COMFALA, um modelo computacional para representação do processo de compreensão da fala. O COMFALA possui quatro módulos, correspondentes às fases do processamento cerebral: processamento do sinal de fala, análise sintática, análise semântica e avaliação das respostas das análises. Para validação do modelo são propostas implementações para cada módulo do COMFALA. A codificação do sinal se dá através das transformadas ondeletas (wavelets transforms), as quais permitem uma representação automática de padrões para sistemas conexionistas (redes neurais artificiais) responsáveis pela análise sintática e semântica da linguagem. Para a análise sintática foi adaptado um sistema conexionista de linguagem escrita. Por outro lado, o sistema conexionista de análise semântica realiza agrupamentos por características prosódicas e fonéticas do sinal. Ao final do processo, compara-se a saída sintática com a semântica, na busca de uma melhor interpretação da fala.

Investigação de ganhos na aprendizagem de conceitos físicos envolvidos em circuitos elétricos por usuários da ferramenta computacional Modellus

O objetivo deste trabalho de pesquisa foi investigar o desempenho de alunos que trabalharam com atividades de simulação e modelagem computacionais no estudo de circuitos elétricos, utilizando o software Modellus, comparado com alunos expostos apenas ao sistema tradicional de ensino. A fundamentação teórica adotada esteve baseada no referencial de trabalho de Halloun sobre modelagem esquemática e na teoria de Ausubel sobre aprendizagem significativa. O estudo envolveu 193 alunos de cursos de Engenharia, da disciplina de Física-II oferecida pela UFRGS no 2° semestre de 2004. O procedimento didático ocorreu em duas etapas. Na primeira, os alunos do grupo experimental trabalharam com um conjunto de atividades sobre circuitos elétricos simples durante cinco aulas e na etapa seguinte, com um conjunto de atividades sobre circuitos RLC durante quatro aulas. Cada aula teve duração de 1h40min. Os resultados quantitativos mostram que houve melhorias estatisticamente significativas no desempenho dos alunos do grupo experimental, quando comparado aos alunos dos grupos de controle, expostos apenas ao método tradicional de ensino. Os resultados de nossa análise qualitativa sugerem que muitos dos alunos atingiram uma aprendizagem significativa. Nossas observações e o levantamento de opiniões mostraram que o procedimento didático adotado exigiu muita interação dos alunos com as atividades computacionais, dos alunos entre si e com o professor, tornando-se um elemento motivador na aprendizagem dos alunos.

Análise computacional dos determinantes de atividades meio- e neurotóxicas de fosfolipases A2 do veneno de serpentes

A superfamília das fosfolipases A2 (FLA2) é composta por proteínas dotadas de propriedades diferenciadas que as tornam capazes de apresentar distintas atividades biológicas, além de sua atividade catalítica. Esta diversidade funcional é intrigante devido à alta similaridade de seqüência primária e de estrutura entre essas proteínas. O principal objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma metodologia para a predição de atividades biológicas específicas em FLA2 de peçonha de serpentes a partir da análise de seqüências primárias. A metodologia desenvolvida compreende: a) seleção de seqüências anotadas quanto à função ou atividade biológica que desempenham; b) detecção e validação estatística de motivos de seqüência relacionados à atividade estudada; e c) construção de Modelos Ocultos de Markov (MOMs) representando cada motivo. MOM consiste em uma modelagem estatística que tem sido aplicada com sucesso em diversas áreas onde se faz necessária a detecção e representação de padrões de informação; por sua base matemática robusta e formal, pode ser utilizada na automação deste tipo de processo. A metodologia foi testada para duas atividades de FLA2 de peçonha de serpente: neurotoxicidade e miotoxicidade. Para as FLA2 neurotóxicas, foram detectados seis motivos conservados, dos quais três foram validados estatisticamente como sendo adequados na discriminação de seqüências neurotóxicas de não neurotóxicas. Para as FLA2 miotóxicas, foram detectados seis motivos conservados, dos quais quatro foram validados. Os MOMs dos motivos validados podem ser usados na predição de atividade neurotóxica e miotóxica. As relações entre seqüência, estrutura, função e evolução das FLA2s são discutidas. Os dados obtidos foram coerentes com a hipótese apresentada por Kini (2003), da existência de diferentes sítios farmacológicos na superfície das FLA2, interagindo independente ou cooperativamente com diferentes receptores, para gerar as diversas funções biológicas observadas. Por não haver, até o momento, qualquer ferramenta automatizada para a predição de função biológica de FLA2, os resultados deste trabalho foram a base para a construção de uma ferramenta (disponível em www.cbiot.ufrgs.br/bioinfo/phospholipase) para a identificação de miotoxicidade e neurotoxicidade em FLA2.