DesG: uma nova metodologia para intervenção e coleta de dados magnetotelúricos

Esta tese apresenta duas contribuições para a interpretação geofísica, voltadas ao Método Magnetotelúrico. A primeira trata de uma nova abordagem para a interpretação MT, denominada MÉTODO DESCRITIVO-GEOLÓGICO (DesG), em alusão à incorporação explícita de informação a priori de correlação fácil com a descrição geológica tradicional. O intérprete define por meio de elementos geométricos (pontos e linhas) o arcabouço de feições geológicas bem como fornece valores de resistividade aos corpos geológicos presumidos. O método estima a distribuição de resistividade subsuperficial em termos de fontes anômalas próximas aos elementos geométricos, ajustando as respostas produzidas por estes corpos às medidas de campo. A solução obtida fornece então informações que podem auxiliar na modificação de algumas informações a priori imprecisas, permitindo que sucessivas inversões sejam realizadas até que a solução ajuste os dados e faça sentido geológico. Entre as características relevantes do método destacam-se: (i) os corpos podem apresentar resistividade maior ou menor do que a resistividade do meio encaixante, (ii) vários meios encaixantes contendo ou não corpos anômalos podem ser cortados pelo perfil e (iii) o contraste de resistividade entre corpo e encaixante pode ser abrupto ou gradativo. A aplicação do método a dados sintéticos evidencia, entre outras vantagens, a sua potencialidade para estimar o mergulho de falhas com inclinação variável, que merece especial interesse em Tectônica, e delinear soleiras de diabásio em bacias sedimentares, um sério problema para a prospecção de petróleo. O método permite ainda a interpretação conjunta das causas do efeito estático e das fontes de interesse. A aplicação a dados reais é ilustrada tomando-se como exemplo dados do COPROD2, cuja inversão produziu soluções compatíveis com o conhecimento geológico sobre a área. A segunda contribuição refere-se a desenho de experimento geofísico. Por meio de indicadores diversos, em especial a matriz densidade de informação, é mostrado que a resolução teórica dos dados pode ser estudada, que guia o planejamento da prospecção. A otimização do levantamento permite determinar os períodos e as posições das estações de medida mais adequados ao delineamento mais preciso de corpos cujas localizações são conhecidas aproximadamente.

Um programa de intervenção para o estabelecimento de escolha condicional por identidade ao modelo em um macaco-prego (Cebus apella)

O objetivo do presente trabalho foi criar condições para que o desempenho de um macaco-prego ficasse sob controle dos aspectos relevantes de um procedimento de escolha condcional por identidade ao modelo com atraso zero. O sujeito, um macaco-prego, macho adulto com história de reversões repetidas de discriminações simples, não havia demonstrado o desempenho de escolha condicional por identidade ao modelo, provavelmente devido à interferência de topografias de controle de estímulos inconsistentes com aquelas necessárias na tarefa. Foram realizadas intervenções específicas para o estabelecimento da topografia adequada de seleção dos estímulos e de controle por aspectos relevantes do procedimento. Visando eliminar dificuldades com a alternação dos estímulos discriminativos, um procedimento de escolha não-condicional por identidade ao modelo, no qual os estímulos que funcionam como modelos e S+ não são apresentados como S- em uma mesma sessão, foi gradativamente transformado em condicional, por meio de reversões entre sessões das funções discriminativas dos estímulos. O sujeito eventualmente apresentou desempenho preciso de escolha condicional de acordo com o modelo com dois pares de estímulos. Foram realizados testes de generalização com novos estímulos, sem indícios de controle condicional. Foi, então, realizado o treino explícito de escolha por identidade ao modelo com aqueles estímulos, partindo do treino de escolha não-condicional. Quando o sujeito novamente apresentou desempenho de escolha condicional por identidade ao modelo, foi realizado um novo teste de generalização, novamente sem indício de generalização de controle relacional para os novos estímulos. Os resultados sugerem que o programa de intervenção adotado é eficaz para o estabelecimento de controle pelo modelo, embora ainda falte determinar as condições suficientes para o desempenho generalizado. (Financiamento NIH-EEUU, Convênio NIH/UMMS/UFPA/FADESP, através de Bolsa de Mestrado ao autor).

Classificação fonética utilizando Boosting e SVM

Para compor um sistema de Reconhecimento Automático de Voz, pode ser utilizada uma tarefa chamada Classificação Fonética, onde a partir de uma amostra de voz decide-se qual fonema foi emitido por um interlocutor. Para facilitar a classificação e realçar as características mais marcantes dos fonemas, normalmente, as amostras de voz são pré- processadas através de um fronl-en'L Um fron:-end, geralmente, extrai um conjunto de parâmetros para cada amostra de voz. Após este processamento, estes parâmetros são insendos em um algoritmo classificador que (já devidamente treinado) procurará decidir qual o fonema emitido. Existe uma tendência de que quanto maior a quantidade de parâmetros utilizados no sistema, melhor será a taxa de acertos na classificação. A contrapartida para esta tendência é o maior custo computacional envolvido. A técnica de Seleção de Parâmetros tem como função mostrar quais os parâmetros mais relevantes (ou mais utilizados) em uma tarefa de classificação, possibilitando, assim, descobrir quais os parâmetros redundantes, que trazem pouca (ou nenhuma) contribuição à tarefa de classificação. A proposta deste trabalho é aplicar o classificador SVM à classificação fonética, utilizando a base de dados TIMIT, e descobrir os parâmetros mais relevantes na classificação, aplicando a técnica Boosting de Seleção de Parâmetros.