A interpretação filosófica da mecânica quântica de Werner Heisenberg: ontologia matemática e a crise nos fundamentos da lógica clássica

Qual a Filosofia da Natureza que podemos inferir da Física Contemporânea? Para Werner Karl Heisenberg, prêmio Nobel de Física de 1932, a ontologia da Ciência Moderna, estruturada no materialismo, no mecanicismo e no determinismo já não pode servir de fundamento para a nova Física. Esta requer uma nova base ontológica, onde o antirrealismo, seguido de um formalismo puro, aparece como o princípio basilar de uma nova Filosofia Natural. Este trabalho visa investigar o pensamento filosófico, a ontologia antirrealista, formalista, a abordagem da tradição filosófica e da história da ciência de Werner Heisenberg e sua contribuição para a interpretação da mecânica quântica.

Avaliação sazonal do grau de trofia em reservatórios do complexo hidrelétrico de Ribeirão das Lajes (Rio de Janeiro)

Com a demanda por energia elétrica nos dias atuais e a grande quantidade de bacias hidrográficas presentes no Brasil, a geração de energia hidrelétrica se tornou a principal forma de suprimento. Dentre as diversas mudanças ocorridas em represamento de rios, a redução na vazão da água influencia no acúmulo de nutrientes afetando diretamente na qualidade da água, podendo acarretar em um processo denominado eutrofização, caracterizado pelo aumento na quantidade de nutrientes em um sistema e contribuindo para o desenvolvimento de produtores primários (fitoplâncton e macrófitas aquáticas) em níveis acima do crescimento natural. Para identificar o estado de trofia dos reservatórios pertencentes ao Complexo Hidrelétrico de Ribeirão das Lajes (RJ) foi utilizada a metodologia de Lu e Lo (2002) de avaliação trófica fuzzy (ou difusa) sintética e não sintética, além da avaliação trófica através do índice de estado trófico de Carlson (1977). As classes de estado trófico utilizadas na metodologia é da OECD (1982) e utiliza transparência, concentrações de fósforo total e de clorofila-a como variáveis. Outras variáveis limnológicas como temperatura, oxigênio dissolvido, condutividade elétrica, turbidez, pH e sólidos dissolvidos totais foram utilizadas para caracterização dos reservatórios. As coletas foram realizadas em três momentos, no período seco de 2011, no período chuvoso de 2012 e no período seco de 2012. As análises fuzzy não sintéticas apontaram os reservatórios de Santana, Vigário e Ponte Coberta como oligotrófico/eutrófico durante o período de estudo. O reservatório de Ribeirão das Lajes foi classificado como oligotrófico nos períodos secos no ano de 2011 e 2012, e como mesotrófico no período chuvoso de 2012, assim como o reservatório de Tocos. Foram observadas diferenças significativas entre o período seco e o chuvoso em relação às concentrações de clorofila-a, transparência e turbidez, demonstrando influência sazonal no grau de trofia dos reservatórios, uma vez que clorofila-a e transparência são variáveis utilizadas em índices de estado trófico

Uma proposta metodológica de integração de técnicas de análise espectral e de inteligência computacional, baseadas em conhecimento, para o reconhecimento de padrões em imagens multiespectrais

Somente no ano de 2011 foram adquiridos mais de 1.000TB de novos registros digitais de imagem advindos de Sensoriamento Remoto orbital. Tal gama de registros, que possui uma progressão geométrica crescente, é adicionada, anualmente, a incrível e extraordinária massa de dados de imagens orbitais já existentes da superfície da Terra (adquiridos desde a década de 70 do século passado). Esta quantidade maciça de registros, onde a grande maioria sequer foi processada, requer ferramentas computacionais que permitam o reconhecimento automático de padrões de imagem desejados, de modo a permitir a extração dos objetos geográficos e de alvos de interesse, de forma mais rápida e concisa. A proposta de tal reconhecimento ser realizado automaticamente por meio da integração de técnicas de Análise Espectral e de Inteligência Computacional com base no Conhecimento adquirido por especialista em imagem foi implementada na forma de um integrador com base nas técnicas de Redes Neurais Computacionais (ou Artificiais) (através do Mapa de Características Auto- Organizáveis de Kohonen SOFM) e de Lógica Difusa ou Fuzzy (através de Mamdani). Estas foram aplicadas às assinaturas espectrais de cada padrão de interesse, formadas pelos níveis de quantização ou níveis de cinza do respectivo padrão em cada uma das bandas espectrais, de forma que a classificação dos padrões irá depender, de forma indissociável, da correlação das assinaturas espectrais nas seis bandas do sensor, tal qual o trabalho dos especialistas em imagens. Foram utilizadas as bandas 1 a 5 e 7 do satélite LANDSAT-5 para a determinação de cinco classes/alvos de interesse da cobertura e ocupação terrestre em três recortes da área-teste, situados no Estado do Rio de Janeiro (Guaratiba, Mangaratiba e Magé) nesta integração, com confrontação dos resultados obtidos com aqueles derivados da interpretação da especialista em imagens, a qual foi corroborada através de verificação da verdade terrestre. Houve também a comparação dos resultados obtidos no integrador com dois sistemas computacionais comerciais (IDRISI Taiga e ENVI 4.8), no que tange a qualidade da classificação (índice Kappa) e tempo de resposta. O integrador, com classificações híbridas (supervisionadas e não supervisionadas) em sua implementação, provou ser eficaz no reconhecimento automático (não supervisionado) de padrões multiespectrais e no aprendizado destes padrões, pois para cada uma das entradas dos recortes da área-teste, menor foi o aprendizado necessário para sua classificação alcançar um acerto médio final de 87%, frente às classificações da especialista em imagem. A sua eficácia também foi comprovada frente aos sistemas computacionais testados, com índice Kappa médio de 0,86.

A lógica do índice: a marca como estratégia artística/La lógica del índice: la huella como estrategia artística

244 p.

An approach version of fuzzy metric spaces including an ad hoc fixed point theorem

In this paper, inspired by two very different, successful metric theories such us the real view-point of Lowen's approach spaces and the probabilistic field of Kramosil and Michalek's fuzzymetric spaces, we present a family of spaces, called fuzzy approach spaces, that are appropriate to handle, at the same time, both measure conceptions. To do that, we study the underlying metric interrelationships between the above mentioned theories, obtaining six postulates that allow us to consider such kind of spaces in a unique category. As a result, the natural way in which metric spaces can be embedded in both classes leads to a commutative categorical scheme. Each postulate is interpreted in the context of the study of the evolution of fuzzy systems. First properties of fuzzy approach spaces are introduced, including a topology. Finally, we describe a fixed point theorem in the setting of fuzzy approach spaces that can be particularized to the previous existing measure spaces.

Modelagem automática de sistemas fuzzy utilizando otimização por enxame de partículas.

Esta dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos.

Avaliação da metodologia IQAFAL nas bacias contribuintes da Lagoa Rodrigo de Freitas, RJ, Brasil.

A pressão antrópica crescente impõe a necessidade de um monitoramento sistemático da água e de seus ambientes aquáticos. O desenvolvimento de Índices de Qualidade de Água (IQAs) tem como objetivo transformar dados em informações acessíveis e de fácil entendimento para os gestores e usuários das águas, visando refletir a deterioração deste recurso em nível de bacia hidrográfica e ao longo do tempo. O Instituto Estadual do Ambiente (INEA) adotou um novo Índice de Qualidade de Água para ambiente lótico, baseado em lógica nebulosa, o IQAFAL, desenvolvido no âmbito do rio Paraíba do Sul. O objetivo principal deste estudo consiste em aplicar o IQAFAL aos rios dos Macacos, Cabeça e Rainha, contribuintes da bacia de drenagem da Lagoa Rodrigo de Freitas, de grande interesse sócio-político-ambiental para a cidade do Rio de Janeiro. Busca-se analisar a sua adequação em sintetizar a qualidade de água em bacias hidrográficas de pequeno porte e primordialmente urbana. Para tanto, utilizam-se dados físicos, químicos e biológicos do INEA, no período 2003 - 2010. Os resultados mostraram que o IQAFAL foi capaz de refletir a qualidade da água de modo satisfatório e compatível com os registros disponíveis e a percepção de especialistas acerca da real qualidade dos rios. Ou seja, este Índice se mostrou mais sensível às condições ruins, traduzindo a verdadeira condição destes corpos dágua, ao contrário do IQACETESB, que classifica estas águas como de qualidade mediana. Os resultados confirmam também as vantagens deste índice, observadas em estudos anteriores, sobretudo quanto à capacidade de identificar as variáveis de qualidade de água que são mais determinantes para o resultado final do Índice, através do estudo dos subíndices.

Análise de desempenho dos algoritmos Apriori e Fuzzy Apriori na extração de regras de associação aplicados a um Sistema de Detecção de Intrusos.

A extração de regras de associação (ARM - Association Rule Mining) de dados quantitativos tem sido pesquisa de grande interesse na área de mineração de dados. Com o crescente aumento das bases de dados, há um grande investimento na área de pesquisa na criação de algoritmos para melhorar o desempenho relacionado a quantidade de regras, sua relevância e a performance computacional. O algoritmo APRIORI, tradicionalmente usado na extração de regras de associação, foi criado originalmente para trabalhar com atributos categóricos. Geralmente, para usá-lo com atributos contínuos, ou quantitativos, é necessário transformar os atributos contínuos, discretizando-os e, portanto, criando categorias a partir dos intervalos discretos. Os métodos mais tradicionais de discretização produzem intervalos com fronteiras sharp, que podem subestimar ou superestimar elementos próximos dos limites das partições, e portanto levar a uma representação imprecisa de semântica. Uma maneira de tratar este problema é criar partições soft, com limites suavizados. Neste trabalho é utilizada uma partição fuzzy das variáveis contínuas, que baseia-se na teoria dos conjuntos fuzzy e transforma os atributos quantitativos em partições de termos linguísticos. Os algoritmos de mineração de regras de associação fuzzy (FARM - Fuzzy Association Rule Mining) trabalham com este princípio e, neste trabalho, o algoritmo FUZZYAPRIORI, que pertence a esta categoria, é utilizado. As regras extraídas são expressas em termos linguísticos, o que é mais natural e interpretável pelo raciocício humano. Os algoritmos APRIORI tradicional e FUZZYAPRIORI são comparado, através de classificadores associativos, baseados em regras extraídas por estes algoritmos. Estes classificadores foram aplicados em uma base de dados relativa a registros de conexões TCP/IP que destina-se à criação de um Sistema de Detecção de Intrusos.

Modelagem Fuzzy para previsão de uma série temporal de energia elétrica.

Esta dissertação testa e compara dois tipos de modelagem para previsão de uma mesma série temporal. Foi observada uma série temporal de distribuição de energia elétrica e, como estudo de caso, optou-se pela região metropolitana do Estado da Bahia. Foram testadas as combinações de três variáveis exógenas em cada modelo: a quantidade de clientes ligados na rede de distribuição de energia elétrica, a temperatura ambiente e a precipitação de chuvas. O modelo linear de previsão de séries temporais utilizado foi um SARIMAX. A modelagem de inteligência computacional utilizada para a previsão da série temporal foi um sistema de Inferência Fuzzy. Na busca de um melhor desempenho, foram feitos testes de quais variáveis exógenas melhor influenciam no comportamento da energia distribuída em cada modelo. Segundo a avaliação dos testes, o sistema Fuzzy de previsão foi o que obteve o menor erro. Porém dentre os menores erros, os resultados dos testes também indicaram diferentes variáveis exógenas para cada modelo de previsão.

Estudo do Controle das Emissões de poluentes em Caldeira Aquatubular de alta pressão com Queimadores Convencionais, Abordagem da Eficiência Versus Custo do Dano.

As emissões atmosféricas têm sido consideradas por especialistas, poder público, iniciativa privada e organizações ambientalistas, um dos maiores impactos ambientais que o planeta vem enfrentando. Neste contexto estão tanto as fontes estacionárias quanto as fontes móveis. Ao mesmo tempo em que se lançam na atmosfera milhões de toneladas de poluentes a cada ano através da indústria, o homem procura soluções alternativas através de fontes de energia limpa. Adicionalmente, procura-se ao diminuir as emissões das fontes fixas exercer melhor controle e tratamento. Apresenta-se nesse trabalho, a possibilidade da implementação de ações que visem minimizar o impacto causado pelas caldeiras geradoras de energia, em especial as que operam com queimadores convencionais. Experimentou-se um procedimento capaz de ser utilizado de imediato pelas indústrias, antes mesmo de se implementar inovações tecnológicas, que demandam tempo e recursos. Desta forma, pode-se reduzir, de maneira imediata, o volume de poluentes lançados diariamente na atmosfera, em especial o monóxido de carbono, CO, os óxidos de nitrogênio, NOx, e o material particulado, MP. Objetivou-se atingir um nível de emissões capaz de minimizar o custo do dano, sem perder a eficiência da combustão. Apresenta-se ainda a base metodológica de um modelo, utilizando-se a lógica difusa, como forma de se obter um controle e confiabilidade na gestão das emissões.

Uma técnica híbrida para geração de rotas em espaço geográfico com obstáculos.

Este trabalho está inserido no campo da Geomática e se concentra, mais especificamente, no estudo de métodos para exploração e seleção de rotas em espaços geográficos sem delimitação prévia de vias trafegáveis. As atividades que poderiam se beneficiar de estudos desse tipo estão inseridas em áreas da engenharia, logística e robótica. Buscou-se, com as pesquisas realizadas nesse trabalho, elaborar um modelo computacional capaz de consultar as informações de um terreno, explorar uma grande quantidade de rotas viáveis e selecionar aquelas rotas que oferecessem as melhores condições de trajetória entre dois pontos de um mapa. Foi construído um sistema a partir do modelo computacional proposto para validar sua eficiência e aplicabilidade em diferentes casos de estudo. Para que esse sistema fosse construído, foram combinados conceitos de sistemas baseados em agentes, lógica nebulosa e planejamento de rotas em robótica. As informações de um terreno foram organizadas, consumidas e apresentadas pelo sistema criado, utilizando mapas digitais. Todas as funcionalidades do sistema foram construídas por meio de software livre. Como resultado, esse trabalho de pesquisa disponibiliza um sistema eficiente para o estudo, o planejamento ou a simulação de rotas sobre mapas digitais, a partir de um módulo de inferência nebuloso aplicado à classificação de rotas e um módulo de exploração de rotas baseado em agentes autônomos. A perspectiva para futuras aplicações utilizando o modelo computacional apresentado nesse trabalho é bastante abrangente. Acredita-se que, a partir dos resultados alcançados, esse sistema possa ajudar a reduzir custos e automatizar equipamentos em diversas atividades humanas.

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.