Applications of artificial intelligence to condition-based maintenance

In this paper we discuss interesting developments of expert systems for machine diagnosis and condition-based maintenance. We review some elements of condition-based maintenance and its applications, expert systems for machine diagnosis, and an example of machine diagnosis. In the last section we note some problems to be resolved so that expert systems for machine diagnosis may gain wider acceptance in the future.

Agentes ou Jogadores? Os monstros estranhamente reais dos jogos de computadores

Pretendemos mostrar como os sistemas de motion capture permitem transpor para avatares movimentos de pessoas reais para, com o auxílio do processamento gráfico e dos incrementos em Inteligência artificial, criar as planícies de Masahiro Mori, o uncanny valley. Acreditamos que, num futuro próximo, será possível emocionar jogadores se o realismo das interacções no jogo apresentar consistência semelhante às experiências no mundo real.

A adequação do consumo de alimentos de origem animal e sua relação com renda familiar

Foi realizado estudo sobre adequação de consumo de proteínas de alto valor biológico e seu relacionamento com preço e com renda familiar, em diferentes épocas. A diminuição de consumo de origem animal observada, foi causada, por uma modificação na distribuição orçamentária, na qual, a fração destinada à aquisição de carne, leite e ovos, em 1975, foi menor do que em 1969. O ''índice de Consumo de Proteínas de Origem Animal - ICPA", avaliado através da razão entre renda familiar e custo dos alimentos de origem animal recomendados para a família, é indicador eficiente do consumo desses alimentos e indiretamente do estado nutricional. Para sua utilização é necessária a fixação de um ICPA crítico, que permita identificar as famílias quanto à capacidade econômica, uma vez que a fração destinada a compra de alimentos de origem animal varia no decorrer do tempo.

Aspectos ecológicos da leishmaniose tegumentar americana: 2. ecótopo artificial como abrigo de Psychodopygus intermedius e observações sobre alimentação e reprodução sob influência de fatores físicos naturais

As observações levadas a cabo em um galinheiro experimental mostraram que Psychodopygus intermedius tem a capacidade de nele abrigar-se. Para se chegar a este resultado, a metodologia utilizada consistiu na coleta total diurna e exame do estado de alimentação e digestão sangüínea dos Ps. intermedius como parâmetro da sua maior ou menor permanência no ecótopo estudado. Além disso, observou-se paralelamente, os tempos para o repasto sangüíneo, digestão completa, oviposição, sobrevivência e cópula sob a influência direta dos fatores físicos naturais. A importância epidemiológica dos resultados reside em novas elucidações experimentais sobre a viabilidade da transmissão da leshmaniose tegumentar ocorrer em ambiente domiciliar.

Opinião de médicos brasileiros sobre fecundação artificial do ponto de vista ético

Foi realizado levantamento da opinião dos médicos que compareceram ao "XIV Congresso Brasileiro de Reprodução Humana", sob o ponto de vista ético, a respeito da fecundação artificial. Foram analisados os resultados, chegando-se a selecionar alguns itens comportamentais como preliminarmente aceitos. Propõe-se a realização de estudos mais profundos que objetivam abordar os vários aspectos aceitos ou não pela sociedade.

Duration of larval and pupal development stages of Aedes albopictus in natural and artificial containers

Aedes albopictus were reared in different containers: a tree hole, a bamboo stump and an auto tire. The total times from egg hatching to adult emergence were of 19.6,27.3 and 37.5 days, respectively, according to the container. The first, second and third-instar larvae presented growth periods with highly similar durations. The fourth-instar larvae was longer than the others stages. The pupation time was longer than the fourth-instar larvae growth period. The temperature of the breeding sites studied, which was of 18° C to 22° C on average, was also taken into consideration. The mortality of the immature stages was analysed and compared as between the experimental groups; it was lower in the natural containers than in the discarded tire. The average wing length of adult females emerging from tree hole was significantly larger (p < 0.05) than that of those emerging from the tire.

Encontro de Aedes scapularis (Diptera: Culicidae) em criadouro artificial em localidade da região Sul do Brasil

Duas larvas de Aedes scapularis foram encontradas em um criadouro artificial, no Município de Sertaneja, Norte do Estado do Paraná, Brasil, durante atividade de rotina para o controle de vetores da dengue.

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.

Evaluation of the respiratory motion effect in small animal PET images with GATE Monte Carlo simulations

The rapid growth in genetics and molecular biology combined with the development of techniques for genetically engineering small animals has led to increased interest in in vivo small animal imaging. Small animal imaging has been applied frequently to the imaging of small animals (mice and rats), which are ubiquitous in modeling human diseases and testing treatments. The use of PET in small animals allows the use of subjects as their own control, reducing the interanimal variability. This allows performing longitudinal studies on the same animal and improves the accuracy of biological models. However, small animal PET still suffers from several limitations. The amounts of radiotracers needed, limited scanner sensitivity, image resolution and image quantification issues, all could clearly benefit from additional research. Because nuclear medicine imaging deals with radioactive decay, the emission of radiation energy through photons and particles alongside with the detection of these quanta and particles in different materials make Monte Carlo method an important simulation tool in both nuclear medicine research and clinical practice. In order to optimize the quantitative use of PET in clinical practice, data- and image-processing methods are also a field of intense interest and development. The evaluation of such methods often relies on the use of simulated data and images since these offer control of the ground truth. Monte Carlo simulations are widely used for PET simulation since they take into account all the random processes involved in PET imaging, from the emission of the positron to the detection of the photons by the detectors. Simulation techniques have become an importance and indispensable complement to a wide range of problems that could not be addressed by experimental or analytical approaches.

Air contaminants in animal production: the poultry case

A descriptive study was developed in order to assess air contamination caused by fungi and particles in seven poultry units. Twenty seven air samples of 25 litters were collected through impaction method. Air sampling and particle concentration measurement were performed in the pavilions’ interior and also outside premises, since this was the place regarded as reference. Simultaneously, temperature and relative humidity were also registered. Regarding fungal load in the air from the seven poultry farms, the highest value obtained was 24040 CFU/m3 and the lowest was 320 CFU/m3. Twenty eight species/genera of fungi were identified, being Scopulariopsis brevicaulis (39.0%) the most commonly isolated species and Rhizopus sp. (30.0%) the most commonly isolated genus. From the Aspergillus genus, Aspergillus flavus (74.5%) was the most frequently detected species. There was a significant correlation (r=0.487; p=0.014) between temperature and the level of fungal contamination (CFU/m3). Considering contamination caused by particles, in this study, particles with larger dimensions (PM5.0 and PM10) have higher concentrations. There was also a significant correlation between relative humidity and concentration of smaller particles namely, PM0.5 (r=0.438; p=0.025) and PM1.0 (r=0.537; p=0.005). Characterizing typical exposure levels to these contaminants in this specific occupational setting is required to allow a more detailed risk assessment analysis and to set exposure limits to protect workers’ health.

Plano de Comunicação SOS Animal – Grupo de Socorro Animal de Portugal

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

Dynamic artificial neural network for electricity market prices forecast

This paper presents an artificial neural network applied to the forecasting of electricity market prices, with the special feature of being dynamic. The dynamism is verified at two different levels. The first level is characterized as a re-training of the network in every iteration, so that the artificial neural network can able to consider the most recent data at all times, and constantly adapt itself to the most recent happenings. The second level considers the adaptation of the neural network’s execution time depending on the circumstances of its use. The execution time adaptation is performed through the automatic adjustment of the amount of data considered for training the network. This is an advantageous and indispensable feature for this neural network’s integration in ALBidS (Adaptive Learning strategic Bidding System), a multi-agent system that has the purpose of providing decision support to the market negotiating players of MASCEM (Multi-Agent Simulator of Competitive Electricity Markets).

Rede neural artificial para detecção de sobremortalidade atribuível à cólera no Ceará

OBJETIVO: Avaliar as redes neurais recorrentes enquanto técnica preditiva para séries temporais em saúde. MÉTODOS: O estudo foi realizado durante uma epidemia de cólera ocorrida no Estado do Ceará, em 1993 e 1994, a partir da sobremortalidade tendo como causa básica as infecções intestinais mal definidas (CID-9). O número mensal de óbitos por essa causa, referente ao período de 1979 a 1995 no Estado do Ceará, foram obtidos do Sistema de Informação de Mortalidade (SIM) do Ministério da Saúde. Estruturou-se uma rede com dois neurônios na camada de entrada, 12 na camada oculta, um neurônio na camada de saída e um na camada de memória. Todas as funções de ativação eram a função logística. O treinamento foi realizado pelo método de backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,01 e momentum de 0,9, com dados de janeiro de 1979 a junho de 1991. O critério para fim do treinamento foi atingir 22.000 epochs. Compararam-se os resultados com os de um modelo de regressão binomial negativa. RESULTADOS: A predição da rede neural a médio prazo foi adequada, em dezembro de 1993 e novembro e dezembro de 1994. O número de óbitos registrados foi superior ao limite do intervalo de confiança. Já o modelo regressivo detectou sobremortalidade a partir de março de 1992. CONCLUSÕES: A rede neural se mostrou capaz de predição, principalmente no início do período, como também ao detectar uma alteração concomitante e posterior à ocorrência da epidemia de cólera. No entanto, foi menos precisa do que o modelo de regressão binomial, que se mostrou mais sensível para detectar aberrações concomitantes à circulação da cólera.

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.

Scheduling distributed energy resources in an isolated grid - an artificial neural network approach

Power Systems (PS), have been affected by substantial penetration of Distributed Generation (DG) and the operation in competitive environments. The future PS will have to deal with large-scale integration of DG and other distributed energy resources (DER), such as storage means, and provide to market agents the means to ensure a flexible and secure operation. Virtual power players (VPP) can aggregate a diversity of players, namely generators and consumers, and a diversity of energy resources, including electricity generation based on several technologies, storage and demand response. This paper proposes an artificial neural network (ANN) based methodology to support VPP resource schedule. The trained network is able to achieve good schedule results requiring modest computational means. A real data test case is presented.