Efectos de la aradura del subsuelo y abonamiento sobre la producción de la caña de azúcar

En un terreno franco-arenoso del Ingenio San Antonio, en el que se venia cultivando caña de azúcar desde hace treinta y cinco años a cuarenta años y en el que se presumía que el continuo trabajo con maquinaria pesada había formado una capa dura en el subsuelo, se sembró un experimento en 1962, en el que se comparó el efecto de seis maneras de arar el terreno y fertilizarlo con una formula completa. Los tratamientos distribuidos según un diseño de bloques al azar fueron A) arado y fertilización del suelo, B) subsolado sin fertilización, C) subsolado y fertilización del suelo, D) subsolado y fertilización del subsuelo, E) subsolado y fertilización del suelo y subsuelo, F) solo arado de suelo sin fertilización. Los tratamientos A y E recibieron también el arado del suelo. La variedad de caña usada fue, trojan. En la cosecha del experimento que se realizó el primer año de vegetación, se tomaron los pesos de caña por parcela y además, de cada una de estas parcelas se tomó una muestra de plantas para determinar el rendimiento de azúcar que fue expresado luego en libras por toneladas y quintales por manzana. Los datos de estos tres caracteres de la caña fueron analizados estadísticamente para medir la significación de las diferencias aparentes encontradas. Los resultados encontrados enseñan un efecto del subsolado en combinación con la fertilización del suelo y subsuelo, tratamiento E, sobre el rendimiento de caña cuando se le compara con todos los tratamientos excepto con el tratamiento A, arado del suelo y fertilización. La diferencia entre los tratamientos E y A sin embargo se aproxima bastante a la significación al nivel de cinco por ciento de probabilidades. Para dilucidar esta duda, se sugiere efectuar otro experimento semejante. No se encontró un efecto significante de los tratamientos del suelo sobre el rendimiento de azúcar expresado en libras por tonelada ni en quintales por manzana. En atención a los anteriores resultados y teniendo en cuenta que es de primera importancia en el cultivo de la caña de azúcar, el rendimiento de azúcar, podemos decir que el presente experimento no proveyó suficiente evidencia en favor de la práctica de arado del subsuelo, cuando menos para las condiciones del terreno en que se realizó el experimento.

Caracterización nutricional de la fermentación en estado sólido de caña de azúcar (Saccharum officinarum) con diferentes niveles de inclusión de harina de granos de Canavalia (Canavalia ensiformis), 2015

Se estudió el efecto de adicionar harina de grano de Canavalia sobre la fermentación en estado sólido (FES) de la caña de azúcar (Sacchacanavalia) como forma de mejorar su valor nutricional, Se utilizó un diseño completamente al azar (DCA) con cuatro tratamientos y tres repeticiones. Caña de azúcar (T1). Los niveles de inclusión de harina de grano de Canavalia (Canavalia ensiformis) fueron 5% (T2), 7% (T3) y 10% (T4). Las variables estudiadas fueron Temperatura ambiental (TA), Temperatura de fermentación (TF), y pH, análisis bromatológicos: materia seca (MS), proteína bruta (PB), fibra detergente neutro (FDN) y digestibilidad In vitro de la materia seca (DIVMS). Los resultados obtenidos mostraron que la TA presentó variación a lo largo del día, afectando más la fermentación de saccharina rústica en comparación a sacchacanavalia. La TF fue más estable en los tratamientos de Sacchacanavalia (<32°C) respecto a saccharina rústica (>32°C). El pH que presentó sacchacanavalia se mantuvo en rangos entre los 9.23 a 9.80 en cambio la saccharina rústica fue inferior a 7. Se encontró diferencias (p<0.01) para MS inicial, no así para MS final (p>0.05). Se encontraron diferencias para PB (p<0.01) siendo mayor para el T4 (12.6%) e inferior para el T1 (2.2%). La FDN mostró una p<0.05, siendo mayor para T4 (42.5%) e inferior para T2 (36.2%), sin embargo T1 (39.2%) no difiere de ningún tratamiento. La DIVMS no mostró diferencias entre los tratamientos (p>0.05). La adición de harina de grano de Canavalia mejora la FES de la caña de azúcar y a su vez mejora el valor nutricional de la misma, lo que lo hace un alimento de mejor valor al compararlo con caña de azúcar.

Desenvolvimento de um simulador numérico empregando o método Smoothed Particle Hydrodynamics para a resolução de escoamentos incompressíveis. Implementação computacional em paralelo (CUDA)

Neste trabalho, foi desenvolvido um simulador numérico baseado no método livre de malhas Smoothed Particle Hydrodynamics (SPH) para a resolução de escoamentos de fluidos newtonianos incompressíveis. Diferentemente da maioria das versões existentes deste método, o código numérico faz uso de uma técnica iterativa na determinação do campo de pressões. Este procedimento emprega a forma diferencial de uma equação de estado para um fluido compressível e a equação da continuidade a fim de que a correção da pressão seja determinada. Uma versão paralelizada do simulador numérico foi implementada usando a linguagem de programação C/C++ e a Compute Unified Device Architecture (CUDA) da NVIDIA Corporation. Foram simulados três problemas, o problema unidimensional do escoamento de Couette e os problemas bidimensionais do escoamento no interior de uma Cavidade (Shear Driven Cavity Problem) e da Quebra de Barragem (Dambreak).

Modelagem computacional aplicada na estimação de parâmetros cinéticos em processos químicos e cromatográficos

A estimação de parâmetros cinéticos em processos químicos e cromatográficos utilizando técnicas numéricas assistidas por computadores tem conduzido para melhoria da eficiência e o favorecimento da compreensão das fenomenologias envolvidas nos mesmos. Na primeira parte deste trabalho será realizada a modelagem computacional do processo de produção de biodiesel via esterificação, sendo que, o método de otimização estocástica Random Restricted Window (R2W) será correlacionado com os dados experimentais da produção de biodiesel a partir da esterificação do ácido láurico com etanol anidro na presença do catalisador ácido nióbico (Nb2O5). Na segunda parte do mesmo será realizada a modelagem computacional do processo de cromatografia de adsorção (batch process) onde serão correlacionados os dados provenientes dos modelos cinéticos de HASHIM, CHASE e IKM2 com os dados experimentais da adsorção de amoxicilina com quitosana, e também serão correlacionados os dados experimentais da adsorção de Bovine Serum Albumin (BSA) com Streamline DEAE com os dados provenientes de uma nova aplicação do método R2W mediante a implementação de um modelo cinético reversível. Ademais, as constantes cinéticas para cada processo supracitado serão estimadas levando em consideração o valor mínimo da função resíduos quadrados.

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.

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