Técnicas de avaliação da confiabilidade em estruturas de concreto armado

Neste trabalho é dado ênfase à inclusão das incertezas na avaliação do comportamento estrutural, objetivando uma melhor representação das características do sistema e uma quantificação do significado destas incertezas no projeto. São feitas comparações entre as técnicas clássicas existentes de análise de confiabilidade, tais como FORM, Simulação Direta Monte Carlo (MC) e Simulação Monte Carlo com Amostragem por Importância Adaptativa (MCIS), e os métodos aproximados da Superfície de Resposta( RS) e de Redes Neurais Artificiais(ANN). Quando possível, as comparações são feitas salientando- se as vantagens e inconvenientes do uso de uma ou de outra técnica em problemas com complexidades crescentes. São analisadas desde formulações com funções de estado limite explícitas até formulações implícitas com variabilidade espacial de carregamento e propriedades dos materiais, incluindo campos estocásticos. É tratado, em especial, o problema da análise da confiabilidade de estruturas de concreto armado incluindo o efeito da variabilidade espacial de suas propriedades. Para tanto é proposto um modelo de elementos finitos para a representação do concreto armado que incorpora as principais características observadas neste material. Também foi desenvolvido um modelo para a geração de campos estocásticos multidimensionais não Gaussianos para as propriedades do material e que é independente da malha de elementos finitos, assim como implementadas técnicas para aceleração das avaliações estruturais presentes em qualquer das técnicas empregadas. Para o tratamento da confiabilidade através da técnica da Superfície de Resposta, o algoritmo desenvolvido por Rajashekhar et al(1993) foi implementado. Já para o tratamento através de Redes Neurais Artificias, foram desenvolvidos alguns códigos para a simulação de redes percéptron multicamada e redes com função de base radial e então implementados no algoritmo de avaliação de confiabilidade desenvolvido por Shao et al(1997). Em geral, observou-se que as técnicas de simulação tem desempenho bastante baixo em problemas mais complexos, sobressaindo-se a técnica de primeira ordem FORM e as técnicas aproximadas da Superfície de Resposta e de Redes Neurais Artificiais, embora com precisão prejudicada devido às aproximações presentes.

Navegação exploratória baseada em problemas de valores de contorno

Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.

ONNIS-GI: uma rede neural oscilatória para segmentação de imagens implementada em arquitetura maciçamente paralela

A presente tese apresenta a concepção de uma rede neural oscilatória e sua realização em arquitetura maciçamente paralela, a qual é adequada à implementação de chips de visão digitais para segmentação de imagens. A rede proposta, em sua versão final, foi denominada ONNIS-GI (Oscillatory Neural Network for Image Segmentation with Global Inhibition) e foi inspirada em uma rede denominada LEGION (Locally Excitatory Globally Inhibitory Oscillator Network), também de concepção recente. Inicialmente, é apresentada uma introdução aos procedimentos de segmentação de imagens, cujo objetivo é o de situar e enfatizar a importância do tema abordado dentro de um contexto abrangente, o qual inclui aplicações de visão artificial em geral. Outro aspecto abordado diz respeito à utilização de redes neurais artificiais em segmentação de imagens, enfatizando as denominadas redes neurais oscilatórias, as quais têm apresentado resultados estimulantes nesta área. A implementação de chips de visão, integrando sensores de imagens e redes maciçamente paralelas de processadores, é também abordada no texto, ressaltando o objetivo prático da nova rede neural proposta. No estudo da rede LEGION, são apresentados resultados de aplicações originais desenvolvidas em segmentação de imagens, nos quais é verificada sua propriedade de separação temporal dos segmentos. A versão contínua da rede, um arranjo paralelo de neurônios baseados em equações diferenciais, apresenta elevada complexidade computacional para implementação em hardware digital e muitos parâmetros, com procedimento de ajuste pouco prático. Por outro lado, sua arquitetura maciçamente paralela apresenta-se particularmente adequada à implementação de chips de visão analógicos com capacidade de segmentação de imagens. Com base nos bons resultados obtidos nas aplicações desenvolvidas, é proposta uma nova rede neural, em duas versões, ONNIS e ONNIS-GI, as quais suplantam a rede LEGION em diversos aspectos relativos à implementação prática. A estrutura dos elementos de processamento das duas versões da rede, sua implementação em arquitetura maciçamente paralela e resultados de simulações e implementações em FPGA são apresentados, demonstrando a viabilidade da proposta. Como resultado final, conclui-se que a rede ONNIS-GI apresenta maior apelo de ordem prática, sendo uma abordagem inovadora e promissora na solução de problemas de segmentação de imagens, possuindo capacidade para separar temporalmente os segmentos encontrados e facilitando a posterior identificação dos mesmos. Sob o ponto de vista prático, a nova rede pode ser utilizada para implementar chips de visão digitais com arquitetura maciçamente paralela, explorando a velocidade de tais topologias e apresentando também flexibilidade para implementação de procedimentos de segmentação de imagens mais sofisticados.

Modelo neuro-evolutivo de coordenação adaptativa em ambientes dinâmicos

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas, deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuro-evolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Em vista disto, neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Mais detalhadamente, desenvolveu-se uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração, além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Um ambiente de simulação foi desenvolvido e uma série de experimentos realizados com o objetivo de avaliar o modelo proposto e identificar quais os melhores valores para os diversos parâmetros do modelo. O modelo proposto foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.

Categorização no modelo de Hopfield : efeitos de ruído sináptico e de diluição simétrica

Nesta tese estudamos os efeitos de diluição simétrica gradual das conexões entre neurônios e de ruído sináptico sobre a habilidade de categorização de padrões no modelo de Hopfield de redes neurais, mediante a teoria de campo médio com simetria de réplicas e simulações numéricas. Utilizamos generalizações da regra de aprendizagem de Hebb, para uma estrutura hierárquica de padrões correlacionados em dois níveis, representando os ancestrais (conceitos) e descendentes (exemplos dos conceitos). A categorização consiste no reconhecimento dos conceitos por uma rede treinada unicamente com exemplos dos conceitos. Para a rede completamente conexa, obtivemos os diagramas de fases e as curvas de categorização para vários níveis de ruído sináptico. Observamos dois comportamentos distintos dependendo do parâmetro de armazenamento. A habilidade de categorização é favorecida pelo ruído sináptico para um número finito de conceitos, enquanto que para um número macroscópico de conceitos este favorecimento não é observado. Entretanto a performance da rede permanece robusta contra o ruído sináptico. No problema de diluição simétrica consideramos apenas um número macroscópico de conceitos, cada um com um número finito de exemplos. Os diagramas de fases obtidos exibem fases de categorização, de vidro de spin e paramagnética, bem como a dependência dos parâmetros de ordem com o número de exemplos, a correlação entre exemplos e conceitos, os ruídos sináptico e estocástico, e a conectividade. A diluição favorece consideravelmente a categorização, particularmente no limite de diluição extrema.

Modelagem da composição química do leite através de indicadores metabólicos em vacas leiteiras de alta produção

A lactação é um processo fisiológico complexo que ainda não foi compreendido na sua totalidade. Inúmeros fatores intervêm na síntese e secreção do leite, sendo os mais importantes a nutrição e o metabolismo endógeno dos nutrientes. A qualidade do leite é valorizada tanto pela sua composição química, como pelo conteúdo de células somáticas. No entanto, visando a comercialização do leite, as maiores mudanças e melhoras na qualidade podem ser atingidas através da manipulação da dieta dos animais, em especial em vacas leiteiras de alta produção. Avaliar os processos de absorção de alimentos, bem como o metabolismo catabólico e anabólico direcionado para a síntese do leite, têm sido uma grande preocupação na pesquisa de nutrição e bioquímica da produção animal. O principal objetivo da presente pesquisa foi gerar modelos matemáticos que pudessem explicar a participação de diferentes metabólitos sobre a composição química do leite. Neste intuito foram coletadas amostras de fluído ruminal, sangue, urina e leite de 140 vacas da raça Holandesa nas primeiras semanas de lactação e mantidas sob sistema semi-intensivo de produção e dieta controlada. Os animais foram selecionados de sistemas de produção no ecossistema do Planalto Médio de Rio Grande do Sul e foram amostrados em dois períodos climáticos críticos. No fluido ruminal foram avaliados o pH e o tempo de redução do azul de metileno. No sangue foram determinados os metabólitos: glicose, colesterol, β-hidroxibutirato (BHB), triglicerídeos, fructosamina, ácidos graxos não esterificados (NEFA), proteínas totais, albumina, globulina, uréia, creatinina, cálcio, fósforo e magnésio. As enzimas: aspartato amino transferase (AST), gama glutamil transferase (GGT) e creatina kinase (CK). Os hormônios: cortisol, insulina, triiodotironina (T3), tiroxina (T4), e leptina. Foi efetuado hemograma, para conhecer: hematócrito, hemoglobina, e contagem total e diferencial de células brancas. Na urina foram dosados: corpos cetônicos, pH e densidade. No leite foi determinada: proteína, gordura, lactose, sólidos totais, sólidos não gordurosos, contagem de células somáticas e uréia. Para a determinação de cada um dos metabólitos ou compostos foram usadas técnicas específicas validadas internacionalmente. Os diferentes valores obtidos constituíram os parâmetros básicos de entrada para a construção dos diversos modelos matemáticos executados para predizer a composição do leite. Mediante procedimentos de regressão linear múltipla algoritmo Stepwise, procedimentos de correlação linear simples de Pearson e procedimentos de análise computacional através de redes neurais, foram gerados diferentes modelos para identificar os parâmetros endógenos de maior relevância na predição dos diferentes componentes do leite. A parametrização das principais rotas bioquímicas, do controle endócrino, do estado de funcionamento hepático, da dinâmica ruminal e da excreção de corpos cetônicos aportou informação suficiente para predizer com diferente grau de precisão o conteúdo dos diferentes sólidos no leite. O presente trabalho é apresentado na forma de quatro artigos correspondentes aos parâmetros energéticos, de controle endócrino, modelagem matemática linear múltipla e predição através de Artificial Neural Networks (ANN).

Métodos de discriminação entre grupos: aplicação ao problema da concessão de crédito

Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

Fatores intervenientes na capacidade de atendimento de praças de pedágio

Este trabalho tem como objetivo o levantamento e análise de fatores intervenientes na capacidade de processamento de veículos em cabines de praças de pedágio com o recolhimento manual de tarifas. Buscando o entendimento de como estes fatores interferem nos tempos de atendimento nas cabines foi realizada uma análise estatística e posterior modelagem, que utilizou redes neurais artificiais. Redes neurais artificiais são úteis no entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam diversas variáveis de entrada com relações não-lineares entre si. As variáveis de entrada escolhidas para a modelagem foram forma de pagamento, intensidade de fluxo, valor das tarifas e classes de veículos. A variável de saída foi o tempo de atendimento nas cabines de cobrança de pedágios. Foram obtidos três modelos que buscaram refletir a variação dos tempos de atendimento para um mesmo conjunto de dados de entrada: Modelo de Tempos Mínimos de Atendimento; Modelo de 85° Percentil de Tempos de Atendimento, e; Modelo de Tempos Máximos de Atendimento. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que tempos de atendimento são fortemente influenciados pelo fluxo de veículos nas praças. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, tempos mínimos de atendimento tendem a sofrer leve aumento, indicando pequena perda de rendimento do processo. Perda de rendimento pode ser resultado de (i) necessidade de digitação das placas de licença dos veículos no sistema operacional das praças-dificuldade de visualização das mesmas em situação de filas, e (ii) desgaste físico dos arrecadadores. O desgaste físico dos arrecadadores também se apresenta como provável causa para o aumento de tempos mínimos de atendimento para fluxos altos. Quanto mais intenso o fluxo de veículos, menores são os tempos máximos de atendimento. Quanto maior o fluxo de veículos nas praças, as modelagens indicam uma maior estabilidade do sistema com relação ao processamento de veículos.

Análise de técnicas de data mining na aquisição de clientes de cartão de crédito não correntistas

O trabalho busca analisar e entender se a aplicação de técnicas de Data mining em processos de aquisição de clientes de cartão de crédito, especificamente os que não possuem uma conta corrente em banco, podem trazer resultados positivos para as empresas que contam com processos ativos de conquista de clientes. Serão exploradas três técnicas de amplo reconhecimento na comunidade acadêmica : Regressão logística, Árvores de decisão, e Redes neurais. Será utilizado como objeto de estudo uma empresa do setor financeiro, especificamente nos seus processos de aquisição de clientes não correntistas para o produto cartão de crédito. Serão mostrados resultados da aplicação dos modelos para algumas campanhas passadas de venda de cartão de crédito não correntistas, para que seja possível verificar se o emprego de modelos estatísticos que discriminem os clientes potenciais mais propensos dos menos propensos à contratação podem se traduzir na obtenção de ganhos financeiros. Esses ganhos podem vir mediante redução dos custos de marketing abordando-se somente os clientes com maiores probabilidades de responderem positivamente à campanha. A fundamentação teórica se dará a partir da introdução dos conceitos do mercado de cartões de crédito, do canal telemarketing, de CRM, e das técnicas de data mining. O trabalho apresentará exemplos práticos de aplicação das técnicas mencionadas verificando os potenciais ganhos financeiros. Os resultados indicam que há grandes oportunidades para o emprego das técnicas de data mining nos processos de aquisição de clientes, possibilitando a racionalização da operação do ponto de vista de custos de aquisição.

Análise do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas

Esta dissertação apresenta um modelo conceitual do padrão de comportamento de pedestres em travessias semaforizadas. O modelo propõe uma estrutura de classificação dos pedestres de acordo com suas atitudes ao atravessar uma via. A análise envolve a consideração de fatores que podem influenciar as decisões dos pedestres sobre onde e quando iniciar a trajetória de travessia. O uso adequado das travessias semaforizadas é definido como conformidade de travessia. A conformidade de travessia pode ser de dois tipos: espacial, relacionada à localização em que o pedestre atravessa a via e, temporal, relacionada ao momento em que o pedestre decide iniciar a travessia. O modelo conceitual foi aplicado na área central da cidade de Porto Alegre. Com o objetivo de estimar as conformidades de travessia foram realizadas modelagens com redes neurais artificiais. Esta ferramenta proporciona o entendimento de problemas com alto grau de complexidade, que agregam variáveis com relações não-lineares entre si. As variáveis utilizadas na modelagem foram (i) gap máximo, (ii) gap crítico, (iii) 85° percentil de gaps, (iv) volume de pedestres, (v) volume de veículos, (vi) velocidade de veículos, (vii) largura da via, (viii) largura da travessia e, (ix) tempo de espera pelo verde no semáforo. Os resultados demonstraram que as características particulares de cada local têm influência nas conformidades de travessia. As análises de sensibilidade dos modelos indicaram que as variáveis relacionadas às características locais de geometria e condições de entorno das travessias exercem maior influência sobre a conformidade de travessia espacial. Por outro lado, a modelagem indicou que as características do regime do tráfego são os aspectos mais importantes na determinação da conformidade de travessia temporal.

Inteligência artificial popperiana

A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.

Detecção de fusos de sono em adultos jovens por meio de transformadas wavelet

A análise do sono está baseada na polissonogra a e o sinal de EEG é o mais importante. A necessidade de desenvolver uma análise automática do sono tem dois objetivos básicos: reduzir o tempo gasto na análise visual e explorar novas medidas quantitativas e suas relações com certos tipos de distúrbios do sono. A estrutura do sinal de EEG de sono está relacionada com a chamada microestrutura do sono, que é composta por grafoelementos. Um destes grafoelementos é o fuso de sono (spindles). Foi utilizado um delineamento transversal aplicado a um grupo de indivíduos normais do sexo masculino para testar o desempenho de um conjunto de ferramentas para a detecção automática de fusos. Exploramos a detecção destes fusos de sono através de procura direta, Matching Pursuit e uma rede neural que utiliza como "input"a transformada de Gabor (GT). Em comparação com a análise visual, o método utilizando a transformada de Gabor e redes neurais apresentou uma sensibilidade de 77% e especi cidade de 73%. Já o Matching Pursuit, apesar de mais demorado, se mostrou mais e ciente, apresentando sensibilidade de 81,2% e especi cidade de 85.2%.

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.

Who is the cowboy in Washington?: beating google at their own game with neuroscience and cryptography

Who was the cowboy in Washington? What is the land of sushi? Most people would have answers to these questions readily available,yet, modern search engines, arguably the epitome of technology in finding answers to most questions, are completely unable to do so. It seems that people capture few information items to rapidly converge to a seemingly 'obvious' solution. We will study approaches for this problem, with two additional hard demands that constrain the space of possible theories: the sought model must be both psychologically and neuroscienti cally plausible. Building on top of the mathematical model of memory called Sparse Distributed Memory, we will see how some well-known methods in cryptography can point toward a promising, comprehensive, solution that preserves four crucial properties of human psychology.

Desempenho do value-at-risk nos países emergentes e desenvolvidos

O estudo teve como objetivo avaliar a capacidade preditiva dos modelos de estimação do risco de mercado em momentos de crises financeiras. Para isso, foram testados modelos de estimação do Value-at-Risk (VaR) aplicados aos retornos diários de carteiras compostas por índices de ações de países desenvolvidos e emergentes. Foram testados o modelo VaR de Simulação Histórica, modelos ARCH multivariados (Bekk, Vech e CCC), Redes Neurais Artificiais e funções Cópulas. A amostra de dados refere-se aos períodos de duas crises financeiras internacionais, Crise Asiática, de 1997, e Crise do Sub Prime dos EUA, de 2008. Os resultados apontaram que os modelos ARCH multivariados (Vech e Bekk) e Cópula - Clayton tiveram desempenho semelhantes, com bons ajustes em 100% dos testes. Diferentemente do que era esperado, não foi possível perceber diferenças significativas entre os ajustes para países desenvolvidos e emergentes e os momentos de crise e normal.