Proyecto CRR (Control Remoto de Robots).

Se desarrolla un proyecto de innovación educativa que desarrolla un sistema electrónico que controla dispositivos robotizados conectados a un servidor que puede hacerse efectivo desde cualquier parte del mundo a través de un ordenador conectado a Internet. Se crea un sistema electrónico conectable a un servidor, que puede controlar diversos dispositivos robotizados a través de una página Web, ejecutada en cualquier ordenador cliente desde Internet o en la red local, en el que la monitorización de lo que esta ocurriendo en el dispositivo remoto, se realiza desde el equipo cliente, a través de una Webcams, desde la propia aplicación desarrollada para el control remoto. Se trabaja en grupo a través de sesiones presenciales conjuntas en las que se reparten los objetivos propuestos para el desarrollo del proyecto. El proyecto incide en la automatización y el control de sistemas automáticos y es aplicable al Ciclo Formativo de grado superior, al área de tecnología de Eso y de Bachillerato. La aplicación del proyecto favorece el aprendizaje en el alumnado a través del uso de las Nuevas Tecnologías y la creación de materiales educativos multimedia .

Empleo de un laboratorio remoto para promover aprendizajes significativos en la enseñanza de los dispositivos electrónicos.

Se analiza la utilidad de la experimentación real a distancia, mediante el empleo de laboratorios remotos en el campo de la formación de ingenieros, para favorecer aprendizajes significativos en el área de fundamentos científicos y técnicos de dispositivos electrónicos básicos. Se experimenta con 12 estudiantes de segundo curso de Ingeniería Electrónica, de la asignatura Física IV, de la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura (Universidad Nacional de Rosario, Argentina), realizando distintas actividades. Los resultados muestran que todos los estudiantes realizan ensayos con todos los dispositivos habilitados y emiten juicios valorativos sobre la plataforma y los ensayos, aunque no todos los estudiantes realizan informes de evaluación individuales.

Caracterização de microorganismos aquáticos por processamento digital de imagens e redes neurais artificiais

A identificação e o monitoramento de microorganismos aquáticos, como bactérias e microalgas, tem sido uma tarefa árdua e morosa. Técnicas convencionais, com uso de microscópios e corantes, são complexas, exigindo um grande esforço por parte dos técnicos e pesquisadores. Uma das maiores dificuldades nos processos convencionais de identificação via microscopia é o elevado número de diferentes espécies e variantes existentes nos ambientes aquáticos, muitas com semelhança de forma e textura. O presente trabalho tem por objetivo o desenvolvimento de uma metodologia para a caracterização e classificação de microorganismos aquáticos (bactérias e microalgas), bem como a determinação de características cinemáticas, através do estudo da mobilidade de microalgas que possuem estruturas que permitem a natação (flagelos). Para caracterização e reconhecimento de padrões as metodologias empregadas foram: o processamento digital de imagens e redes neurais artificiais (RNA). Para a determinação da mobilidade dos microorganismos foram empregadas técnicas de velocimetria por processamento de imagens de partículas em movimento (Particle Tracking Velocimetry - PTV). O trabalho está dividido em duas partes: 1) caracterização e contagem de microalgas e bactérias aquáticas em amostras e 2) medição da velocidade de movimentação das microalgas em lâminas de microscópio. A primeira parte envolve a aquisição e processamento digital de imagens de microalgas, a partir de um microscópio ótico, sua caracterização e determinação da densidade de cada espécie contida em amostras. Por meio de um microscópio epifluorescente, foi possível, ainda, acompanhar o crescimento de bactérias aquáticas e efetuar a sua medição por operadores morfológicos. A segunda parte constitui-se na medição da velocidade de movimentação de microalgas, cujo parâmetro pode ser utilizado como um indicador para se avaliar o efeito de substâncias tóxicas ou fatores de estresse sobre as microalgas. O trabalho em desenvolvimento contribuirá para o projeto "Produção do Camarão Marinho Penaeus Paulensis no Sul do Brasil: Cultivo em estruturas Alternativas" em andamento na Estação Marinha de Aquacultura - EMA e para pesquisas no Laboratório de Ecologia do Fitoplâncton e de Microorganismos Marinhos do Departamento de Oceanografia da FURG. O trabalho propõe a utilização dos níveis de intensidade da imagem em padrão RGB e oito grandezas geométricas como características para reconhecimento de padrões das microalgas O conjunto proposto de características das microalgas, do ponto de vista de grandezas geométricas e da cor (nível de intensidade da imagem e transformadas Fourier e Radon), levou à geração de indicadores que permitiram o reconhecimento de padrões. As redes neurais artificiais desenvolvidas com topologia de rede multinível totalmente conectada, supervisionada, e com algoritmo de retropropagação, atingiram as metas de erro máximo estipuladas entre os neurônios de saída desejados e os obtidos, permitindo a caracterização das microalgas.

Um sistema de valores de troca para suporte às interações em sociedades artificiais

Este trabalho propõe a definição de um Sistema de Valores de Troca para modelar as trocas sociais entre agentes em sociedade artificiais. Esse sistema é baseado na Teoria das Trocas de Valores de Jean Piaget e é composto por uma algebrá de valores de troca, que indica como esses valores devem ser representados e manipulados, por um mecanismo de raciocínio social baseado em vaores de troca e por estruturas capazes de armazenar e manipular tais valores. Nesse sistema, os valores de troca são vistos tanto como elementos motivadores das interações quanto como elementos reguladores responsáveis pelo equilíbrio e continuidade das trocas sociais. Acredita-se que o istema proposto é capaz de melhorar a modelagem das interações. É mostrado, também, como o sistema de valores proposto pode ser integrado com modelos de interação existentes na literatura de sistemas multiagente; Para isso, foram escolhidos dosi modelos práticos de organização dinâmica - o Redes de Contrato e o Modelo de Coalizões Baseadas em Dependências. Para demonstrar comomo o sistema de valores pode ser aplicado na modelagem e na simuulação de situações reais, é descrito um cenário para experimentação, no qual o sistema proposto é utilizado para modelar, de forma simplificada, o processo de lobby atrtavés de contribuições para campanhas políticas. Com este cenário pretende-se observar, além da dinâmica dos valores de troca, a capacidade do sistema em modelar caraterísticas mais subjetivas das interações (normalmente observadas nas relações humanas), e, ao tempo tempo, prover elementos reguladores, instrurmentos para a continuidade das interações e trocas sociais.

Utilização de inteligência artificial (redes neurais artificiais) no gerenciamento de reprodutoras pesadas.

Uma atividade com a magnitude da avicultura, que usa equipamentos de última geração e serviços atualizados, é levada, na maioria dos casos, a tomar decisões que envolvem todos aspectos de produção, apoiada em critérios subjetivos. A presente tese objetivou estudar a utilização das redes neurais artificiais na estimação dos parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, pertencentes a uma integração avícola sul-brasileira. Foram utilizados os registros de 11 lotes em recria, do período compreendido entre 09/11/97 a 10/01/99 e de 21 lotes em produção, do período compreendido entre 26/04/98 a 19/12/99, para a análise por redes neurais artificiais. Os dados utilizados corresponderam a 273 linhas de registros semanais, do período de recria e 689 linhas de registros semanais, do período de produção. Os modelos de redes neurais foram comparados e selecionados como melhores, baseados no coeficiente de determinação múltipla (R2), Quadrado Médio do Erro (QME), bem como pela análise de gráficos, plotando a predição da rede versus a predição menos o real (resíduo). Com esta tese foi possível explicar os parâmetros de desempenho de matrizes pesadas, através da utilização de redes neurais artificiais. A técnica permite a tomada de decisões por parte do corpo técnico, baseadas em critérios objetivos obtidos cientificamente. Além disso, este método permite simulações das conseqüências de tais decisões e fornece a percentagem de contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Redes neurais artificiais, análise de sensibilidade e o comportamento de funções de comércio exterior do Brasil

Nesta tese são estimadas funções não lineares de importação e exportação para o Brasil, utilizando a metodologia de redes neurais artificiais, a partir de dados trimestrais, no período de 1978 a 1999. Com relação às importações, partindo-se da hipótese de país pequeno, as estimações são feitas para a demanda de importações totais, de bens intermediários e de material elétrico. Para as exportações, o pressuposto de país pequeno, num contexto de concorrência monopolística, é utilizado, de maneira que as estimações são feitas para a oferta e demanda por exportações brasileiras. As séries selecionadas são as exportações totais, as exportações de manufaturados e as exportações de material elétrico. A metodologia adotada para as importações procura visualizar a não linearidade presente nas séries de comércio exterior e encontrar a topologia de rede que melhor represente o comportamento dos dados, a partir de um processo de validação do período analisado. Procura observar, também, a sensibilidade das saídas das redes a estímulos nas variáveis de entrada, dado a dado e por formação de clusters. Semelhante método é utilizado para as exportações, com a ressalva que, diante de um problema de simultaneidade, o processo de ajuste das redes e análise da sensibilidade é realizado a partir de uma adaptação do método de equações simultâneas de dois estágios. Os principais resultados para as importações mostram que os dados apresentam-se de maneira não linear, e que ocorreu uma ruptura no comportamento dos dados em 1989 e 1994. Sobretudo a partir dos anos 90, as variáveis que se mostram mais significativas são o PIB e a taxa de câmbio, seguidas da variável utilização de capacidade produtiva, que se mostra com pouca relevância Para o período de 1978 a 1988, que apresenta um reduzido impacto das variáveis, a taxa de câmbio é relevante, na explicação do comportamento das importações brasileiras, seguida da utilização de capacidade produtiva, que demonstra-se significativa, apenas, para a série de bens intermediários. Para as exportações, os dados, também, se apresentam de maneira não linear, com rupturas no seu comportamento no final da década de 80 e meados de 1994. Especificamente, para a oferta e a demanda, as variáveis mais importantes foram a taxa de câmbio real e o PIB mundial, respectivamente. No todo, as séries mais importantes na explicação das importações e exportações foram a importação total e de bens intermediários e a exportação total e de manufaturados. Tanto para as importações, quanto para as exportações, os resultados mais expressivos foram obtidos para os dados mais agregados. Por fim, com relação às equações das exportações brasileiras, houve uma superioridade de ajuste e significância das variáveis das equações de demanda, frente às de oferta, em explicar os movimentos das exportações brasileiras.

Implantação de tecnologia de monitoramento remoto para e-service: um estudo exploratório

The purpose of this study is to define measures to increase customer satisfaction and company competitiveness using a remote monitoring technology, in an exploratory study of Alpha Elevator Company (nick name chosen to the company by the actor of the dissertation). Regarding the competitive market, the service industry is striving to achieve productivity, following the example of the manufacturing industry. Nevertheless, these efforts are limited by the amount of hours worked per week, month or year, since the sector charges its services based on the hours spent working on the equipment of the client or based on the numbers of visits. This study is based in the overcoming of the traditional paradigm of selling number of hours by a system of selling results and performance. Employing a remote monitoring system, the elevators under the company service are monitored continually and defects are detected and transmitted to the customer care center, via phone line. The customers can access this data through the Internet and obtain information like availability rate of their elevators and call back response time rate, besides being able to buy products on the company¿s home page and to send feedback. The results were obtained by participating in conferences among experts of the company, in Japan and the United States. Through the analysis of the business environment and based on the bibliographic reference, a strategy was developed to implement e-service as a competitive differentiation.

Previsão de demanda de energia elétrica por meio de redes neurais artificiais

Este estudo propõe um método alternativo para a previsão de demanda de energia elétrica, através do desenvolvimento de um modelo de estimação baseado em redes neurais artificiais. Tal método ainda é pouco usado na estimativa de demanda de energia elétrica, mas tem se mostrado promissor na resolução de problemas que envolvem sistemas de potência. Aqui são destacados os principais fatores que devem pautar a modelagem de um sistema baseada em redes neurais artificiais, que são: seleção das variáveis de entrada; quantidade de variáveis; arquitetura da rede; treinamento; previsão da saída. O modelo ora apresentado foi desenvolvido a partir de uma amostra de 125 municípios do Estado do Rio Grande do Sul (Brasil), nos anos de 1999 a 2002. Como variáveis de entrada, foram selecionados a temperatura ambiente (média e desvio-padrão anual), a umidade relativa do ar (média e desvio-padrão anual), o PIB anual e a população anual de cada município incluído na amostra. Para validar a proposta apresentada, são mostrados resultados baseados nas simulações com o modelo proposto.

Modelos causais no cálculo de capital para risco operacional: investigação do uso de redes neurais artificiais como modelo avançado de mensuração de capital

A gestão e a mensuração do risco operacional é uma preocupação crescente da comunidade bancária, de modo que a escolha adequada do modelo de alocação de capital para risco operacional pode tornar-se um diferencial competitivo. Este trabalho apresenta as vantagens da adoção de modelos causais para a gestão e mensuração do risco operacional e, ao investigar a aplicação de Redes Neurais Artificiais para tal propósito, comprova que o modelo causal chega a valores de capital mais alinhados à exposição ao risco da instituição financeira. Além disso, há a vantagem de que, quanto mais sensível a risco a metodologia de cálculo de capital for, maior será o incentivo para uma gestão apropriada dos riscos no dia-a-dia da instituição financeira, o que não apenas reduz sua necessidade de alocação de capital, quanto diminui suas perdas esperadas. Os resultados, portanto, são positivos e motivam estudos futuros sobre o tema.

Utilização de inteligência artitificail (redes neurais artificiais) no gerenciamento do incubatório de uma empresa avícola do sul do Brasil.

O estudo foi feito através de séries históricas de dados de um incubatório pertencente a uma integração avícola do Rio Grande do Sul, durante os anos de 1999 a 2003, com os quais foram feitas análises do tipo observacional analítico e transversal. Primeiramente usou-se os registros de 5 linhagens de frangos utilizadas pela empresa no transcorrer do período de 23 de fevereiro de 1995 a 25 de janeiro de 2002. As linhagens foram identificadas da seguinte forma: COBB, HIGH YIELD, MPK, ROSS308, e X. Esses 81 lotes analisados foram estudados através dos seus respectivos registros que continham: o número inicial de fêmeas, número inicial de machos, ração total/cabeça, ração/cabeça/inicial/recria, ração/cabeça/inicial/postura, ovos postos, ração p/ovo posto, pintos nascidos, percentagem viabilidade postura fêmea, percentagem viabilidade postura machos. O método aqui proposto provou ser capaz de classificar as linhagens a partir das entradas escolhidas. Na linhagem que apresentava uma grande quantidade de amostras a classificação foi muito precisa. Nas demais, com menor número de dados, a classificação foi efetuada, e, como era de se esperar, os resultados foram menos consistentes. Com o mesmo banco de dados dos lotes fechados, realizou-se a segunda etapa da dissertação. Nela, procedeu-se o treinamento das redes neurais artificiais onde foram utilizadas as seguintes variáveis de saída: ovos incubáveis, percentagem de ovos incubáveis, ovos incubados, percentagem de ovos incubados, pintos nascidos e pintos aproveitáveis. Os resultados apresentaram R2 oscilando entre 0,93 e 0,99 e o erro médio e o quadrado médio do erro ajustados, demonstrando a utilidade das redes para explicar as variáveis de saída. Na terceira e última etapa da dissertação, destinada à validação dos modelos, foram usados quatro arquivos distintos denominados da seguinte forma: INPESO (3.110 linhas de registros de pesos dos reprodutores), ININFO (56.018 linhas de registros com as informações diárias do ocorrido nas granjas de reprodução até o incubatório), INOVOS (35.000 linhas de registros com informações sobre os ovos processados), INNASC: 43.828 linhas de registros com informações sobre os nascimentos. O modelo gerado para o ano de 1999 foi capaz de predizer corretamente os resultados deste mesmo ano e dos anos de 2000, 2001, 2002 e 2003. O mesmo procedimento foi repetido criando modelo com os registros do ano em questão e validando-o com os registros dos anos subseqüentes. Em todas as ocasiões foram obtidos bons resultados traduzidos por um alto valor no R2. Concluindo, os fenômenos próprios do incubatório puderam ser explicados através das redes neurais artificiais. A técnica, seguindo a mesma tendência das dissertações que anteriormente já haviam demonstrado que esta metodologia pode ser utilizada para o gerenciamento de reprodutoras pesadas e de frangos de corte, pode realizar simulações, predições e medir a contribuição de cada variável no fenômeno observado, tornando-se uma poderosa ferramenta para o gerenciamento do incubatório e num suporte cientificamente alicerçado para a tomada de decisão.

Utilização de inteligência artificial - (Redes neurais artificiais) no gerenciamento da produção de frangos de corte

Este estudo objetivou demonstrar que é possível explicar os fenômenos que ocorrem na criação de frangos de corte através de redes neurais artificiais. A estatística descritiva e a diferença entre as médias das variáveis dos dados iniciais foram calculadas com o programa computacional SigmaStat® Statistical Software para Windows 2.03. Foi utilizada uma série histórica de dados de produção de frangos de corte, obtidos nos anos de 2001 e 2002, fornecidos por uma Integração Avícola do Rio Grande do Sul, contendo informações de 1.516 criadores com lotes alojados em 2001 e 889 criadores com lotes alojados em 2002. Nos arquivos estavam registrados, para cada lote, suas variáveis de produção, tais como número do lote, data do alojamento, data do abate, idade ao abate, número de pintos alojados, quilogramas de ração consumidos, quilogramas de frangos produzidos, número de aves abatidas, custo do frango produzido, mortalidade, peso médio, ganho de peso diário, índice de conversão alimentar, índice de eficiência, quilogramas líquido de frangos, quilogramas de ração inicial, quilogramas de ração crescimento, quilogramas de ração abate, além de outros. Para a construção das redes neurais artificiais foi utilizado o programa computacional NeuroShell®Predictor, desenvolvido pela Ward Systems Group. Ao programa foi identificado as variáveis escolhidas como “entradas” para o cálculo do modelo preditivo e a variável de “saída” aquela a ser predita. Para o treinamento das redes foram usados 1.000 criadores do banco de dados do alojamento de frangos de corte de 2001. Os restantes 516 criadores de 2001 e todos os 889 criadores de 2002 serviram para a validação das predições, os quais não participaram da etapa de aprendizagem, sendo totalmente desconhecidos pelo programa. Foram gerados 20 modelos na fase de treinamento das redes neurais artificiais, com distintos parâmetros de produção ou variáveis (saídas). Em todos estes modelos, as redes neurais artificiais geradas foram bem ajustadas apresentando sempre, um Coeficiente de Determinação Múltipla (R²) elevado e o menor Quadrado Médio do Erro (QME). Ressalta-se que o R² perfeito é 1 e um coeficiente muito bom deve estar próximo de 1. Todos os 20 modelos, quando validados com os 516 lotes de 2001 e com 889 de 2002, apresentaram também Coeficientes de Determinação Múltipla (R²) elevados e muito próximos de 1, além de apresentarem o Quadrado Médio do Erro (QME) e Erro Médio reduzidos. Foi comprovado não haver diferenças significativas entre as médias dos valores preditos e as médias dos valores reais, em todas as validações efetuadas nos lotes abatidos em 2001 e em 2002, quando aplicados os 20 modelos de redes neurais gerados. Como conclusão, as redes neurais artificiais foram capazes de explicar os fenômenos envolvidos com a produção industrial de frangos de corte. A técnica oferece critérios objetivos, gerados cientificamente, que embasarão as decisões dos responsáveis pela produção industrial de frangos de corte.Também permite realizar simulações e medir a contribuição de cada variável no fenômeno em estudo.

Classificação de sinais de voz utilizando a transformada Wavelet Packet e redes neurais artificiais

Este trabalho apresenta um sistema de classificação de voz disfônica utilizando a Transformada Wavelet Packet (WPT) e o algoritmo Best Basis (BBA) como redutor de dimensionalidade e seis Redes Neurais Artificiais (ANN) atuando como um conjunto de sistemas denominados “especialistas”. O banco de vozes utilizado está separado em seis grupos de acordo com as similaridades patológicas (onde o 6o grupo é o dos pacientes com voz normal). O conjunto de seis ANN foi treinado, com cada rede especializando-se em um determinado grupo. A base de decomposição utilizada na WPT foi a Symlet 5 e a função custo utilizada na Best Basis Tree (BBT) gerada com o BBA, foi a entropia de Shannon. Cada ANN é alimentada pelos valores de entropia dos nós da BBT. O sistema apresentou uma taxa de sucesso de 87,5%, 95,31%, 87,5%, 100%, 96,87% e 89,06% para os grupos 1 ao 6 respectivamente, utilizando o método de Validação Cruzada Múltipla (MCV). O poder de generalização foi medido utilizando o método de MCV com a variação Leave-One-Out (LOO), obtendo erros em média de 38.52%, apontando a necessidade de aumentar o banco de vozes disponível.

Localização de faltas de alta impedância em sistemas de distribuição de energia : uma metodologia baseada em redes neurais artificiais

O presente trabalho apresenta uma nova metodologia de localização de faltas em sistemas de distribuição de energia. O esquema proposto é capaz de obter uma estimativa precisa da localização tanto de faltas sólidas e lineares quanto de faltas de alta impedância. Esta última classe de faltas representa um grande problema para as concessionárias distribuidoras de energia elétrica, uma vez que seus efeitos nem sempre são detectados pelos dispositivos de proteção utilizados. Os algoritmos de localização de faltas normalmente presentes em relés de proteção digitais são formulados para faltas sólidas ou com baixa resistência de falta. Sendo assim, sua aplicação para localização de faltas de alta impedância resulta em estimativas errôneas da distância de falta. A metodologia proposta visa superar esta deficiência dos algoritmos de localização tradicionais através da criação de um algoritmo baseado em redes neurais artificiais que poderá ser adicionado como uma rotina adicional de um relé de proteção digital. O esquema proposto utiliza dados oscilográficos pré e pós-falta que são processados de modo que sua localização possa ser estimada através de um conjunto de características extraídas dos sinais de tensão e corrente. Este conjunto de características é classificado pelas redes neurais artificiais de cuja saída resulta um valor relativo a distância de falta. Além da metodologia proposta, duas metodologias para localização de faltas foram implementadas, possibilitando a obtenção de resultados comparativos. Os dados de falta necessários foram obtidos através de centenas de simulações computacionais de um modelo de alimentador radial de distribuição. Os resultados obtidos demonstram a viabilidade do uso da metodologia proposta para localização de faltas em sistemas de distribuição de energia, especialmente faltas de alta impedância.

Simulação multi agente em mercados financeiros artificiais utilizando algoritmos genéticos

Com o objetivo de estabelecer uma metodologia capaz segregar momentos de mercado e de identificar as características predominantes dos investidores atuantes em um determinado mercado financeiro, este trabalho emprega simulações geradas em um Mercado Financeiro Artificial baseado em agentes, utilizando um Algoritmo Genético para ajustar tais simulações ao histórico real observado. Para tanto, uma aplicação foi desenvolvida utilizando-se o mercado de contratos futuros de índice Bovespa. Esta metodologia poderia facilmente ser estendida a outros mercados financeiros através da simples parametrização do modelo. Sobre as bases estabelecidas por Toriumi et al. (2011), contribuições significativas foram atingidas, promovendo acréscimo de conhecimento acerca tanto do mercado alvo escolhido, como das técnicas de modelagem em Mercados Financeiros Artificiais e também da aplicação de Algoritmos Genéticos a mercados financeiros, resultando em experimentos e análises que sugerem a eficácia do método ora proposto.

Utilização de mercados artificiais com formadores de mercado para análise de estratégias

Na modelagem de sistemas complexos, abordagens analíticas tradicionais com equações diferenciais muitas vezes resultam em soluções intratáveis. Para contornar este problema, Modelos Baseados em Agentes surgem como uma ferramenta complementar, onde o sistema é modelado a partir de suas entidades constituintes e interações. Mercados Financeiros são exemplos de sistemas complexos, e como tais, o uso de modelos baseados em agentes é aplicável. Este trabalho implementa um Mercado Financeiro Artificial composto por formadores de mercado, difusores de informações e um conjunto de agentes heterogêneos que negociam um ativo através de um mecanismo de Leilão Duplo Contínuo. Diversos aspectos da simulação são investigados para consolidar sua compreensão e assim contribuir com a concepção de modelos, onde podemos destacar entre outros: Diferenças do Leilão Duplo Contínuo contra o Discreto; Implicações da variação do spread praticado pelo Formador de Mercado; Efeito de Restrições Orçamentárias sobre os agentes e Análise da formação de preços na emissão de ofertas. Pensando na aderência do modelo com a realidade do mercado brasileiro, uma técnica auxiliar chamada Simulação Inversa, é utilizada para calibrar os parâmetros de entrada, de forma que trajetórias de preços simulados resultantes sejam próximas à séries de preços históricos observadas no mercado.