Modelagem computacional da estabilização de sistemas subcríticos segundo o modelo unidimensional de difusão de nêutrons monoenergéticos

Um método numérico espectronodal (END) livre de erros de truncamento espacial é desenvolvido para problemas unidimensionais de difusão de nêutrons monoenergéticos em duas versões. Na versão de problemas de autovalor, o método gera soluções numéricas para o perfil do fluxo escalar e para o fator de multiplicação efetivo (k), que coincidem com a solução analítica dominante, afora os erros da aritmética finita computacional. Na versão de fonte fxa, o método também gera soluções numéricas analíticas para o problema de fonte fixa correspondente, onde a fonte de fissão, com dependência espacial, é obtida analiticamente, a partir da reconstrução espacial do fluxo escalar gerado pelo método END para problemas de autovalor. Alguns experimentos numéricos são apresentados para dois problemas modelos a fim de ilustrar a precisão do método.

Aplicação de Inteligência Computacional para a Solução de Problemas Inversos de Transferência Radiativa em Meios Participantes Unidimensionais

Esta pesquisa consiste na solução do problema inverso de transferência radiativa para um meio participante (emissor, absorvedor e/ou espalhador) homogêneo unidimensional em uma camada, usando-se a combinação de rede neural artificial (RNA) com técnicas de otimização. A saída da RNA, devidamente treinada, apresenta os valores das propriedades radiativas [ω, τ0, ρ1 e ρ2] que são otimizadas através das seguintes técnicas: Particle Collision Algorithm (PCA), Algoritmos Genéticos (AG), Greedy Randomized Adaptive Search Procedure (GRASP) e Busca Tabu (BT). Os dados usados no treinamento da RNA são sintéticos, gerados através do problema direto sem a introdução de ruído. Os resultados obtidos unicamente pela RNA, apresentam um erro médio percentual menor que 1,64%, seria satisfatório, todavia para o tratamento usando-se as quatro técnicas de otimização citadas anteriormente, os resultados tornaram-se ainda melhores com erros percentuais menores que 0,04%, especialmente quando a otimização é feita por AG.

Inteligência computacional aplicada na geração de respostas impulsivas bi-auriculares e em aurilização de salas

Neste trabalho é apresentada uma nova abordagem para obter as respostas impulsivas biauriculares (BIRs) para um sistema de aurilização utilizando um conjunto de redes neurais artificiais (RNAs). O método proposto é capaz de reconstruir as respostas impulsivas associadas à cabeça humana (HRIRs) por meio de modificação espectral e de interpolação espacial. A fim de cobrir todo o espaço auditivo de recepção, sem aumentar a complexidade da arquitetura da rede, uma estrutura com múltiplas RNAs (conjunto) foi adotada, onde cada rede opera uma região específica do espaço (gomo). Os três principais fatores que influenciam na precisão do modelo arquitetura da rede, ângulos de abertura da área de recepção e atrasos das HRIRs são investigados e uma configuração ideal é apresentada. O erro de modelagem no domínio da frequência é investigado considerando a natureza logarítmica da audição humana. Mais ainda, são propostos novos parâmetros para avaliação do erro, definidos em analogia com alguns dos bem conhecidos parâmetros de qualidade acústica de salas. Através da metodologia proposta obteve-se um ganho computacional, em redução do tempo de processamento, de aproximadamente 62% em relação ao método tradicional de processamento de sinais utilizado para aurilização. A aplicabilidade do novo método em sistemas de aurilização é reforçada mediante uma análise comparativa dos resultados, que incluem a geração das BIRs e o cálculo dos parâmetros acústicos biauriculares (IACF e IACC), os quais mostram erros de magnitudes reduzidas.

Otimização computacional e estudo comparativo das técnicas de extração de conhecimento de grandes repositórios de dados.

Ao se realizar estudo em qualquer área do conhecimento, quanto mais dados se dispuser, maior a dificuldade de se extrair conhecimento útil deste banco de dados. A finalidade deste trabalho é apresentar algumas ferramentas ditas inteligentes, de extração de conhecimento destes grandes repositórios de dados. Apesar de ter várias conotações, neste trabalho, irá se entender extração de conhecimento dos repositórios de dados a ocorrência combinada de alguns dados com freqüência e confiabilidade que se consideram interessantes, ou seja, na medida e que determinado dado ou conjunto de dados aparece no repositório de dados, em freqüência considerada razoável, outro dado ou conjunto de dados irá aparecer. Executada sobre repositórios de dados referentes a informações georreferenciadas dos alunos da UERJ (Universidade do Estado do Rio de Janeiro), irá se analisar os resultados de duas ferramentas de extração de dados, bem como apresentar possibilidades de otimização computacional destas ferramentas.

Uma Simulação computacional do passeio aleatório simples

Em 1828 foi observado um fenômeno no microscópio em que se visualizava minúsculos grãos de pólen mergulhados em um líquido em repouso que mexiam-se de forma aleatória, desenhando um movimento desordenado. A questão era compreender este movimento. Após cerca de 80 anos, Einstein (1905) desenvolveu uma formulação matemática para explicar este fenômeno, tratado por movimento Browniano, teoria cada vez mais desenvolvida em muitas das áreas do conhecimento, inclusive recentemente em modelagem computacional. Objetiva-se pontuar os pressupostos básicos inerentes ao passeio aleatório simples considerando experimentos com e sem problema de valor de contorno para melhor compreensão ao no uso de algoritmos aplicados a problemas computacionais. Foram explicitadas as ferramentas necessárias para aplicação de modelos de simulação do passeio aleatório simples nas três primeiras dimensões do espaço. O interesse foi direcionado tanto para o passeio aleatório simples como para possíveis aplicações para o problema da ruína do jogador e a disseminação de vírus em rede de computadores. Foram desenvolvidos algoritmos do passeio aleatório simples unidimensional sem e com o problema do valor de contorno na plataforma R. Similarmente, implementados para os espaços bidimensionais e tridimensionais,possibilitando futuras aplicações para o problema da disseminação de vírus em rede de computadores e como motivação ao estudo da Equação do Calor, embora necessita um maior embasamento em conceitos da Física e Probabilidade para dar continuidade a tal aplicação.

Modelos de agrupamento e classificação para os bairros da cidade do Rio de Janeiro sob a ótica da Inteligência Computacional: Lógica Fuzzy, Máquinas de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos

A partir de 2011, ocorreram e ainda ocorrerão eventos de grande repercussão para a cidade do Rio de Janeiro, como a conferência Rio+20 das Nações Unidas e eventos esportivos de grande importância mundial (Copa do Mundo de Futebol, Olimpíadas e Paraolimpíadas). Estes acontecimentos possibilitam a atração de recursos financeiros para a cidade, assim como a geração de empregos, melhorias de infraestrutura e valorização imobiliária, tanto territorial quanto predial. Ao optar por um imóvel residencial em determinado bairro, não se avalia apenas o imóvel, mas também as facilidades urbanas disponíveis na localidade. Neste contexto, foi possível definir uma interpretação qualitativa linguística inerente aos bairros da cidade do Rio de Janeiro, integrando-se três técnicas de Inteligência Computacional para a avaliação de benefícios: Lógica Fuzzy, Máquina de Vetores Suporte e Algoritmos Genéticos. A base de dados foi construída com informações da web e institutos governamentais, evidenciando o custo de imóveis residenciais, benefícios e fragilidades dos bairros da cidade. Implementou-se inicialmente a Lógica Fuzzy como um modelo não supervisionado de agrupamento através das Regras Elipsoidais pelo Princípio de Extensão com o uso da Distância de Mahalanobis, configurando-se de forma inferencial os grupos de designação linguística (Bom, Regular e Ruim) de acordo com doze características urbanas. A partir desta discriminação, foi tangível o uso da Máquina de Vetores Suporte integrado aos Algoritmos Genéticos como um método supervisionado, com o fim de buscar/selecionar o menor subconjunto das variáveis presentes no agrupamento que melhor classifique os bairros (Princípio da Parcimônia). A análise das taxas de erro possibilitou a escolha do melhor modelo de classificação com redução do espaço de variáveis, resultando em um subconjunto que contém informações sobre: IDH, quantidade de linhas de ônibus, instituições de ensino, valor m médio, espaços ao ar livre, locais de entretenimento e crimes. A modelagem que combinou as três técnicas de Inteligência Computacional hierarquizou os bairros do Rio de Janeiro com taxas de erros aceitáveis, colaborando na tomada de decisão para a compra e venda de imóveis residenciais. Quando se trata de transporte público na cidade em questão, foi possível perceber que a malha rodoviária ainda é a prioritária

Desenvolvimento de ferramenta computacional para metrologia com microtomografia computadorizada

Esta tese apresentada uma proposta de desenvolvimento de uma ferramenta computacional para metrologia com microtomografia computadorizada que possa ser implantada em sistemas de microtomógrafos convencionais. O estudo concentra-se nas diferentes técnicas de detecção de borda utilizadas em processamento de imagens digitais.Para compreender a viabilidade do desenvolvimento da ferramenta optou-se por utilizar o Matlab 2010a. A ferramenta computacional proposta é capaz de medir objetos circulares e retangulares. As medidas podem ser horizontais ou circulares, podendo ser realizada várias medidas de uma mesma imagem, uma medida de várias imagens ou várias medidas de várias imagens. As técnicas processamento de imagens digitais implementadas são a limiarização global com escolha do threshold manualmente baseado no histograma da imagem ou automaticamente pelo método de Otsu, os filtros de passa-alta no domínio do espaço Sobel, Prewitt, Roberts, LoG e Canny e medida entre os picos mais externos da 1 e 2 derivada da imagem. Os resultados foram validados através de comparação com os resultados de teste realizados pelo Laboratório de Ensaios Mecânicos e Metrologia (LEMec) do Intstituto Politécnico do Rio de Janeiro (IPRJ), Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ), Nova Friburdo- RJ e pelo Serviço Nacional da Indústria Nova Friburgo (SENAI/NF). Os resultados obtidos pela ferramenta computacional foram equivalentes aos obtidos com os instrumentos de medição utilizados, demonstrando à viabilidade de utilização da ferramenta computacional a metrologia.

TabVida: sistema computacional para cálculo de parâmetros biológicos e de crescimento populacional de afídeos.

2010

Uso do programa computacional Gotas para avaliação da deposição de pulverização aérea sob diferentes condições climáticas.

Este trabalho avaliou o programa Gotas, desenvolvido pela Embrapa Informática Agropecuária e Embrapa Meio Ambiente, para comparação de resultados de deposição de pulverização aérea, em diferentes situações de temperatura e umidade relativa. Constatou-se que o programa permite estimativas fidedignas de parâmetros imprescindíveis à tomada de decisão sobre a calibração da pulverização. As pulverizações com aeronaves realizadas em condições de temperatura 36 ºC e 25% de umidade relativa foram totalmente inadequadas.

Analise computacional para estudo de genômica funcional. I. Identificação do domínio de ligação de calmodulina em proteinas HSP70 e BIP.

2003

Sistema computacional de reação de genótipos de trigo ao crestamento do trigo.

2004

Desenvolvimento de ferramenta computacional para estudo de variabilidade espacial e temporal por meio de geoestatística: uma proposta.

Este trabalho visa o desenvolvimento de um sistema computacional que implemente os conceitos geoestatísticos para estudo de viabilidade temporal e espacial, de maneira amigável, rápida e consistente, em ambiente Windows e integrado à Web.

Um modelo computacional para estudar a influência dos anticorpos na manutenção da memória imunológica.

Este artigo apresenta um modelo computacional para estudar a evolução temporal do repertório clonal, incluindo populações de anticorpos. O modelo proposto também foi utilizado para estudar o comportamento da memória imunológica quando populações antigênicas são inoculadas aleatoriamente para simular um processo de mutação viral. Os resultados das simulações realizadas sugerem que um decréscimo na produção de anticorpos favorece a manutenção global da memória imunológica. O modelo aqui exposto permite representar a geração, manutenção e regulação da memória imunológica de uma forma mais completa, através de uma rede de memória, que combina as características da teoria de seleção clonal de F. M. Burnet e a hipótese de rede de N. K. Jerne, considerando somente interações idiotípicas?anti-idiotípicas.

Pesquisa computacional de inibidores de fatores de virulência de bacillus anthracifs

Projeto de Pós-Graduação/Dissertação apresentado à Universidade Fernando Pessoa como parte dos requisitos para obtenção do grau de Mestre em Ciências Farmacêuticas

Dificultades conceptuales en estudiantes referentes a operaciones con enteros, conceptos de álgebra y trigonometría

La investigación se realiza en el Instituto Tecnológico Metropolitano de Medellín con estudiantes de 8º, 9º y 10º, en el marco de reconocimiento de los procesos de prueba propuestos por Nicolás Balacheff, analizando los procesos que realizan, y buscando identificar si la ausencia de éstos al interior del aula se debe al poco o mal manejo de los conceptos matemáticos, por esto se realiza una categorización de los errores y las dificultades que comenten los estudiantes; basados en el marco de la Enseñanza para la Comprensión, por último se establecerán estrategias didácticas que permitan a los estudiantes superar las dificultades, mejorando el dominio de los conceptos.