Desenvolvimento e implementação de uma interface de comunicação para controlador robótico industrial

O presente trabalho trata do desenvolvimento de um sistema para comunicação bidirecional entre um robô ABB IRB 1400, originalmente desprovido de uma interface de comunicação de dados, e um microcomputador PC padrão. Para a implementação utilizou-se a porta paralela do PC e uma Placa E/S Digital para sinais discretos disponível no controlador do robô. Devido à diferença de caracterìsticas elétricas entre as interfaces utilizadas, foi necessáio projetar um dispositivo que permitisse o ajuste dos niveis de tensão entre os sinais. Osistema foi elaborado visando sua utilização por programas desenvolvidos pelos usuários em ambiente Windows, sendo disponibilizadas rotinas para envio e recebimento de dados através de um protocolo próprio. Na plataforma PC as rotinas estão encapsuladas em um arquivo compilado no formato DDL (Dynamic Link Library). No controlador do robô as rotinas foram criadas em linguagem ABB RAPID. O programa desenvolvido pelo usuário é responsável por todo o processamento das informações, que são então enviadas através do sistema de comunicação a um outro programa específico sendo executado no controlador do robô, o qual interpreta os dados e ativa as tarefas correspondentes. Os resultados obtidos foram satisfatórios, sendo a velocidade de transmissão limitada pela velocidade da Placa E/S do robô. Utilizando-se uma placa ABB DSQC 223, atingiram taxas de transmissão da ordem de 12,5 bytes/s para envio e 6,1 bytes/s para o recbimento de informaçãoes a partir do PC. O sistema demonstrou ser uma alternativa viável para o controle do robô através de um microcomputador PC, apresentando boa confiabilidade, baixo custo e faciliadade de implementação.

Metodologia para tratamento e manipulação de informações de comércio eletrônico

A grande disponibilidade de informações oferece um amplo potencial comercial. Contudo, o enorme volume e diversidade de oportunidades gera um problema: limitações comerciais criadas pela seleção e a manipulação manual dessa informação. O tratamento das grandes bases de dados não estruturadas e/ou semi-estruturadas (BDNE/SE), como as trazidas pela Internet, é uma fonte de conhecimento rica e confiável, permitindo a análise de mercados. O tratamento e a estruturação dessa informação permitirá seu melhor gerenciamento, a realização de consultas e a tomada de decisões, criando diferenciais competitivos de mercado. Pesquisas em Recuperação de Informação (RI), as quais culminaram nesta tese, investem na melhoria da posição competitiva de pequenas e médias empresas, hoje inseridas, pelo comércio eletrônico, em um mercado globalizado, dinâmico e competitivo. O objetivo deste trabalho é o desenvolvimento de uma Metodologia de Extração de Informações para o Tratamento e Manipulação de Informações de Comércio Eletrônico. Chamaremos essa metodologia de EI-MNBC, ou seja, Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseada em Conhecimento. Os usuários da EIMNBC podem rapidamente obter as informações desejadas, frente ao tempo de pesquisa e leitura manual dos dados, ou ao uso de ferramentas automáticas inadequadas. Os problemas de volume, diversidade de formatos de armazenamento, diferentes necessidades de pesquisa das informações, entre outros, serão solucionados. A metodologia EI-MNBC utiliza conhecimentos de RI, combinando tecnologias de Recuperação de Documentos, Extração de Informações e Mineração de Dados em uma abordagem híbrida para o tratamento de BDNE/SE. Propõe-se uma nova forma de integração (múltiplos níveis) e configuração (sistema baseado em conhecimento - SBC) de processos de extração de informações, tratando de forma mais eficaz e eficiente as BDNE/SE usadas em comércio eletrônico. Esse tratamento viabilizará o uso de ferramentas de manipulação de dados estruturados, como Sistemas Gerenciadores de Bancos de Dados, sobre as informações anteriormente desestruturadas. A busca do conhecimento existente em bases de dados textuais não estruturadas demanda a compreensão desses dados. O objetivo é enfatizar os aspectos cognitivos superficiais envolvidos na leitura de um texto, entendendo como as pessoas recuperam as informações e armazenando esse conhecimento em regras que guiarão o processo de extração. A estrutura da metodolo gia EI-MNBC é similar a de um SBC: os módulos de extração (máquinas de inferência) analisam os documentos (eventos) de acordo com o conteúdo das bases de conhecimento, interpretando as regras. O resultado é um arquivo estruturado com as informações extraíd as (conclusões). Usando a EI-MNBC, implementou-se o SE-MNBC (Sistema de Extração de Informações em Múltiplos Níveis Baseado em Conhecimento) que foi aplicado sobre o sistema ETO (Electronic Trading Opportunities). O sistema ETO permite que as empresas negociem através da troca de e-mails e o SE-MNBC extrai as informações relevantes nessas mensagens. A aplicação é estruturada em três fases: análise estrutural dos textos, identificação do assunto (domínio) de cada texto e extração, transformando a informação não estruturada em uma base de dados estruturada.

Ato infracional: o fator entorpecente e o papel do Judiciário como gestor de informações

A presente pesquisa visou abordar de forma empírica e prática o envolvimento dos adolescentes com os entorpecentes para que se pudesse sugerir um sistema de gestão de informações processuais e extraprocessuais implementado no momento do atendimento pelo Poder público ao adolescente que comete o ato infracional. A pesquisa participante consistiu num levantamento de dados juntos a 550 processos analisados no período de novembro de 2009 a maio de 2010. Foram feitas visitas às Unidades de Internação para a observação direta, bem como se utilizou de entrevistas diretas e informais para a coleta de dados. Os relatórios de atos infracionais dos anos de 2008, 2009 e 2010 este, até o mês de maio foram analisados. O método dedutivo foi utilizado também no momento da análise dos dados coletados, com a perspectiva do cenário de utilização de entorpecentes por adolescentes no Brasil e da realidade na cidade de Porto Velho – Rondônia e pesquisa realizada no interior do Estado sobre o tema. Os resultados obtidos mostram que de 2008 para 2009 houve uma redução nos índices de atos ilícitos relacionados aos entorpecentes da ordem de 22%. Nenhuma mudança houve na contagem ou forma de registro processual que pudesse se afigurar variável interferente. Atribuiu-se tal fato a ampliação do mercado de trabalho para adolescente no Estado em decorrência da construção das chamadas “Usinas do Madeira”. Considera-se que o percentual de infrações até maio de 2010, porém, demanda atenção do poder público posto o fato de que e 2010 os atos infracionais que dizem respeito a entorpecentes somam 263 processos enquanto o total de 2009 apresentou 364 processos.

Implementação em hardware de uma Rede Neuronal com ummicroprocessador embebido em FPGA

O objectivo deste trabalho é a implementação em hardware de uma Rede Neuronal com um microprocessador embebido, podendo ser um recurso valioso em várias áreas científicas. A importância das implementações em hardware deve-se à flexibilidade, maior desempenho e baixo consumo de energia. Para esta implementação foi utilizado o dispositivo FPGA Virtex II Pro XC2VP30 com um MicroBlaze soft core, da Xilinx. O MicroBlaze tem vantagens como a simplicidade no design, sua reutilização e fácil integração com outras tecnologias. A primeira fase do trabalho consistiu num estudo sobre o FPGA, um sistema reconfigurável que possui características importantes como a capacidade de executar em paralelo tarefas complexas. Em seguida, desenvolveu-se o código de implementação de uma Rede Neuronal Artificial baseado numa linguagem de programação de alto nível. Na implementação da Rede Neuronal aplicou-se, na camada escondida, a função de activação tangente hiperbólica, que serve para fornecer a não linearidade à Rede Neuronal. A implementação é feita usando um tipo de Rede Neuronal que permite apenas ligações no sentido de saída, chamado Redes Neuronais sem realimentação (do Inglês Feedforward Neural Networks - FNN). Como as Redes Neuronais Artificiais são sistemas de processamento de informações, e as suas características são comuns às Redes Neuronais Biológicas, aplicaram-se testes na implementação em hardware e analisou-se a sua importância, a sua eficiência e o seu desempenho. E finalmente, diante dos resultados, fez-se uma análise de abordagem e metodologia adoptada e sua viabilidade.

Compressão de Imagens Usando a Função de Peano e a Transformada Wavelet 1D

In this work, spoke about the importance of image compression for the industry, it is known that processing and image storage is always a challenge in petrobrás to optimize the storage time and store a maximum number of images and data. We present an interactive system for processing and storing images in the wavelet domain and an interface for digital image processing. The proposal is based on the Peano function and wavelet transform in 1D. The storage system aims to optimize the computational space, both for storage and for transmission of images. Being necessary to the application of the Peano function to linearize the images and the 1D wavelet transform to decompose it. These applications allow you to extract relevant information for the storage of an image with a lower computational cost and with a very small margin of error when comparing the images, original and processed, ie, there is little loss of quality when applying the processing system presented . The results obtained from the information extracted from the images are displayed in a graphical interface. It is through the graphical user interface that the user uses the files to view and analyze the results of the programs directly on the computer screen without the worry of dealing with the source code. The graphical user interface, programs for image processing via Peano Function and Wavelet Transform 1D, were developed in Java language, allowing a direct exchange of information between them and the user

Implementação e avaliação de máquinas de comitê em um ambiente com múltiplos processadores embarcados em um único chip

The number of applications based on embedded systems grows significantly every year, even with the fact that embedded systems have restrictions, and simple processing units, the performance of these has improved every day. However the complexity of applications also increase, a better performance will always be necessary. So even such advances, there are cases, which an embedded system with a single unit of processing is not sufficient to achieve the information processing in real time. To improve the performance of these systems, an implementation with parallel processing can be used in more complex applications that require high performance. The idea is to move beyond applications that already use embedded systems, exploring the use of a set of units processing working together to implement an intelligent algorithm. The number of existing works in the areas of parallel processing, systems intelligent and embedded systems is wide. However works that link these three areas to solve any problem are reduced. In this context, this work aimed to use tools available for FPGA architectures, to develop a platform with multiple processors to use in pattern classification with artificial neural networks

Um sistema de visão para navegação robusta de uma plataforma robótica semi-autônoma

Large efforts have been maden by the scientific community on tasks involving locomotion of mobile robots. To execute this kind of task, we must develop to the robot the ability of navigation through the environment in a safe way, that is, without collisions with the objects. In order to perform this, it is necessary to implement strategies that makes possible to detect obstacles. In this work, we deal with this problem by proposing a system that is able to collect sensory information and to estimate the possibility for obstacles to occur in the mobile robot path. Stereo cameras positioned in parallel to each other in a structure coupled to the robot are employed as the main sensory device, making possible the generation of a disparity map. Code optimizations and a strategy for data reduction and abstraction are applied to the images, resulting in a substantial gain in the execution time. This makes possible to the high level decision processes to execute obstacle deviation in real time. This system can be employed in situations where the robot is remotely operated, as well as in situations where it depends only on itself to generate trajectories (the autonomous case)

Uma análise de aspectos relacionados ao desenvolvimento e adoção de Enterprise Resources Planning livre de código aberto

Sistemas Integrados de Gestão ou Enterprise Resources Planning - ERP possibilitam o processamento das informações necessárias em uma empresa usando um único banco de dados. Muito tem se escrito sobre este tipo de software, abordando questões como o alto custo da aquisição de licenças, e a dependência de consultoria para a sua adaptação e implantação nas empresas. Atualmente vem crescendo o desenvolvimento e uso de ERP Livre de Código Aberto (FOS-ERP). Porém verifica-se que este tipo de sistema ainda não é suficientemente explorado, mesmo no meio acadêmico. Este artigo relata alguns trabalhos publicados sobre o assunto e levanta questões que devem ser tratadas por pesquisadores e demais interessados para adequar e viabilizar o uso desses sistemas conforme a realidade nacional. Assim, após uma introdução ao tema, são apresentadas algumas diferenças entre o FOS-ERP e seus equivalentes proprietários (Proprietary ERP ou P-ERP) em termos de modelos de negócios, seleção, customização e evolução. em seguida são elencados alguns desafios e oportunidades que o FOS-ERP pode oferecer a usuários, fornecedores, pesquisadores e colaboradores individuais. Concluindo, este artigo busca ampliar a discussão sobre FOS-ERP, destacando fatores tais como seu potencial de inovação tecnológica e estratégias de negócios.

Efeito imediato e contínuo da informação somatossensorial adicional na sensibilidade plantar e nos parâmetros do andar de indivíduos com doença de Parkinson

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Conversão grafema-fone para um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o português brasileiro

O processamento de voz tornou-se uma tecnologia cada vez mais baseada na modelagem automática de vasta quantidade de dados. Desta forma, o sucesso das pesquisas nesta área está diretamente ligado a existência de corpora de domínio público e outros recursos específicos, tal como um dicionário fonético. No Brasil, ao contrário do que acontece para a língua inglesa, por exemplo, não existe atualmente em domínio público um sistema de Reconhecimento Automático de Voz (RAV) para o Português Brasileiro com suporte a grandes vocabulários. Frente a este cenário, o trabalho tem como principal objetivo discutir esforços dentro da iniciativa FalaBrasil [1], criada pelo Laboratório de Processamento de Sinais (LaPS) da UFPA, apresentando pesquisas e softwares na área de RAV para o Português do Brasil. Mais especificamente, o presente trabalho discute a implementação de um sistema de reconhecimento de voz com suporte a grandes vocabulários para o Português do Brasil, utilizando a ferramenta HTK baseada em modelo oculto de Markov (HMM) e a criação de um módulo de conversão grafema-fone, utilizando técnicas de aprendizado de máquina.

Desenvolvimento de recursos para a construção de um sistema texto-fala para o português brasileiro

Sistema Texto-Fala (TTS) é atualmente uma tecnologia madura que é utilizada em muitas aplicações. Alguns módulos de um sistema TTS são dependentes do idioma e, enquanto existem muitos recursos disponíveis para a língua inglesa, os recursos para alguns idiomas ainda são limitados. Este trabalho descreve o desenvolvimento de um sistema TTS completo para português brasileiro (PB), o qual também apresenta os recursos já disponíveis. O sistema usa a plataforma MARY e o processo de síntese da voz é baseado em cadeias escondidas de Markov (HMM). Algumas das contribuições deste trabalho consistem na implementação de silabação, determinação da sílaba tônica e conversão grafema-fonema (G2P). O trabalho também descreve as etapas para a organização dos recursos desenvolvidos e a criação de uma voz em PB junto ao MARY. Estes recursos estão disponíveis e facilita a pesquisa na normalização de texto e síntese baseada em HMM par o PB.

Avaliação da usabilidade de representações cartográficas em diferentes escalas para sistema de navegação e guia de rota em automóvel

Pós-graduação em Ciências Cartográficas - FCT

DISLEXIA E ATENÇÃO

Dislexia é uma condição neurológica associada a deficiências na aquisição e processamento da linguagem. Variando em graus de gravidade, que se manifesta por dificuldades na linguagem receptiva e expressiva, incluindo processamento fonológico, na leitura, escrita, ortografia, caligrafia, e por vezes em aritmética. Dislexia é uma condição hereditária associada a diversas anormalidades neurológicas em áreas corticais visuais e auditivas. Uma das mais influentes teorias para explicar os sintomas disléxicos é a chamada hipótese magnocelular. Segundo esta hipótese, a dislexia resulta de processamento de informações visuais anormais, devido principalmente a disfunção no sistema magnocelular. Esta dissertação explora esta hipótese comparando quinze indivíduos com dislexia e quinze controles, com idades compreendidas entre os 18 e os 30 anos através de dois testes visuais de atenção. Ambos os experimentos avaliam tempo de reação a estímulos que apareciam em toda tela do computador, enquanto os indivíduos permaneciam instalados, com a cabeça apoiada por um chin rest e com os olhos fixos em um alvo central. O experimento I consistiu de estímulos (pequenos círculos) brancos apresentados em um fundo preto. No experimento II, a mesma metodologia foi utilizada, mas agora com os estímulos (pequenos círculos) verdes sobre um fundo vermelho. Os resultados foram analisados levando em consideração os quadrantes onde os estímulos foram apresentados. Pacientes e controles não diferiram em relação ao tempo de reação a estímulos apresentados no campo visual inferior, em comparação ao quadrante superior de um mesmo indivíduo. Considerando todos os quadrantes, disléxicos tiveram tempo de reação mais lento no experimento I, mas apresentaram tempos de reação semelhantes aos controles no experimento II. Estes resultados são compatíveis com anormalidades no sistema magnocelular. As implicações destes achados para a fisiopatologia da dislexia, bem como para o seu tratamento devem ser mais discutidos.(AU)

DISLEXIA E ATENÇÃO

Dislexia é uma condição neurológica associada a deficiências na aquisição e processamento da linguagem. Variando em graus de gravidade, que se manifesta por dificuldades na linguagem receptiva e expressiva, incluindo processamento fonológico, na leitura, escrita, ortografia, caligrafia, e por vezes em aritmética. Dislexia é uma condição hereditária associada a diversas anormalidades neurológicas em áreas corticais visuais e auditivas. Uma das mais influentes teorias para explicar os sintomas disléxicos é a chamada hipótese magnocelular. Segundo esta hipótese, a dislexia resulta de processamento de informações visuais anormais, devido principalmente a disfunção no sistema magnocelular. Esta dissertação explora esta hipótese comparando quinze indivíduos com dislexia e quinze controles, com idades compreendidas entre os 18 e os 30 anos através de dois testes visuais de atenção. Ambos os experimentos avaliam tempo de reação a estímulos que apareciam em toda tela do computador, enquanto os indivíduos permaneciam instalados, com a cabeça apoiada por um chin rest e com os olhos fixos em um alvo central. O experimento I consistiu de estímulos (pequenos círculos) brancos apresentados em um fundo preto. No experimento II, a mesma metodologia foi utilizada, mas agora com os estímulos (pequenos círculos) verdes sobre um fundo vermelho. Os resultados foram analisados levando em consideração os quadrantes onde os estímulos foram apresentados. Pacientes e controles não diferiram em relação ao tempo de reação a estímulos apresentados no campo visual inferior, em comparação ao quadrante superior de um mesmo indivíduo. Considerando todos os quadrantes, disléxicos tiveram tempo de reação mais lento no experimento I, mas apresentaram tempos de reação semelhantes aos controles no experimento II. Estes resultados são compatíveis com anormalidades no sistema magnocelular. As implicações destes achados para a fisiopatologia da dislexia, bem como para o seu tratamento devem ser mais discutidos.(AU)

Contexto e modularização em redes neurais recorrentes para aprendizagem de seqüências temporais

Este trabalho apresenta um sistema neural modular, que processa separadamente informações de contexto espacial e temporal, para a tarefa de reprodução de sequências temporais. Para o desenvolvimento do sistema neural foram considerados redes neurais recorrentes, modelos estocásticos, sistemas neurais modulares e processamento de informações de contexto. Em seguida, foram estudados três modelos com abordagens distintas para aprendizagem de seqüências temporais: uma rede neural parcialmente recorrente, um exemplo de sistema neural modular e um modelo estocástico utilizando a teoria de modelos markovianos escondidos. Com base nos estudos e modelos apresentados, esta pesquisa propõe um sistema formado por dois módulos sucessivos distintos. Uma rede de propagação direta (módulo estimador de contexto espacial) realiza o processamento de contexto espacial identificando a seqüência a ser reproduzida e fornecendo um protótipo do contexto para o segundo módulo. Este é formado por uma rede parcialmente recorrente (módulo de reprodução de sequências temporais) para aprender as informações de contexto temporal e reproduzir em suas saídas a seqüência identificada pelo módulo anterior. Para a finalidade mencionada, este mestrado utiliza a distribuição de Gibbs na saída do módulo para contexto espacial de forma que este forneça probabilidades de contexto espacial, indicando o grau de certeza do módulo e possibilitando a utilização de procedimentos especiais para os casos de dúvida. O sistema neural foi testado em conjuntos contendo trajetórias abertas, fechadas, e com diferentes situações de ambigüidade e complexidade. Duas situações distintas foram avaliadas: (a) capacidade do sistema em reproduzir trajetórias a partir de pontos iniciais treinados; e (b) capacidade de generalização do sistema reproduzindo trajetórias considerando pontos iniciais ou finais em situações não treinadas. A situação (b) é um problema de difícil ) solução em redes neurais devido à falta de contexto temporal, essencial na reprodução de seqüências. Foram realizados experimentos comparando o desempenho do sistema modular proposto com o de uma rede parcialmente recorrente operando sozinha e um sistema modular neural (TOTEM). Os resultados sugerem que o sistema proposto apresentou uma capacidade de generalização significamente melhor, sem que houvesse uma deterioração na capacidade de reproduzir seqüências treinadas. Esses resultados foram obtidos em sistema mais simples que o TOTEM.