A research framework for coastal fisheries co-management institutions

The article highlights objectives and activities of ICLARM's research project on co-management featuring the first step of the project which is the development of a research framework for coastal fisheries co-management institutions. The three components of the research framework are presented.

O Amálgama: especulações acerca da proposta colaborativa Atrocidades Maravilhosas

A presente dissertação trata de propostas artísticas destinadas ao espaço público e que se organizam enquanto trabalhos colaborativos. Pretendemos situar a ação Atrocidades Maravilhosas (2000) enquanto proposta modificada e modulada conforme o interesse dos artistas participantes, bem como as condições ambientais as quais a ação estava sujeita. Por essa via, a investigação problematiza contextos culturais dos anos 1990 e 2000, mais especificamente, às unidades discursivas que contribuem para refletirmos sobre as ações coletivas. Pelas considerações de autores como Clair Bishop, MiwonKwon, André Mesquita e Steward Home, pretende-se pensar o espaço artístico contemporâneo ante à mercantilização da cultura vigente. Nesse ínterim, será questionada a identificação e a identidade entre atores sociais, bem como a relação entre os artistas e os espaços culturais os quais se destinam algumas propostas artísticas. Essa investigação adentra o território brasileiro do início do anos 2000 e, aponta por esse contexto, as afinidades de alguns coletivos com propostas artísticas em outras partes do mundo. Essa pesquisa trata ainda de assuntos tangente às negociações e conflitos inerentes aos projetos colaborativos a partir deles pretendemos repensar o espaço comunicacional ativado por esses grupos, buscando na descentralização dos discursos, a potência dos dissensos. Pretendemos, com esse panorama iluminar nas ações de participação efetiva, não as novas respostas ao projeto de democratização ou inclusão de culturas periféricas, mas novas perguntas sobre o antigo problema acerca da colonização cultural da arte

Localização colaborativa em robótica de enxame.

Diversas das possíveis aplicações da robótica de enxame demandam que cada robô seja capaz de estimar a sua posição. A informação de localização dos robôs é necessária, por exemplo, para que cada elemento do enxame possa se posicionar dentro de uma formatura de robôs pré-definida. Da mesma forma, quando os robôs atuam como sensores móveis, a informação de posição é necessária para que seja possível identificar o local dos eventos medidos. Em virtude do tamanho, custo e energia dos dispositivos, bem como limitações impostas pelo ambiente de operação, a solução mais evidente, i.e. utilizar um Sistema de Posicionamento Global (GPS), torna-se muitas vezes inviável. O método proposto neste trabalho permite que as posições absolutas de um conjunto de nós desconhecidos sejam estimadas, com base nas coordenadas de um conjunto de nós de referência e nas medidas de distância tomadas entre os nós da rede. A solução é obtida por meio de uma estratégia de processamento distribuído, onde cada nó desconhecido estima sua própria posição e ajuda os seus vizinhos a calcular as suas respectivas coordenadas. A solução conta com um novo método denominado Multi-hop Collaborative Min-Max Localization (MCMM), ora proposto com o objetivo de melhorar a qualidade da posição inicial dos nós desconhecidos em caso de falhas durante o reconhecimento dos nós de referência. O refinamento das posições é feito com base nos algoritmos de busca por retrocesso (BSA) e de otimização por enxame de partículas (PSO), cujos desempenhos são comparados. Para compor a função objetivo, é introduzido um novo método para o cálculo do fator de confiança dos nós da rede, o Fator de Confiança pela Área Min-Max (MMA-CF), o qual é comparado com o Fator de Confiança por Saltos às Referências (HTA-CF), previamente existente. Com base no método de localização proposto, foram desenvolvidos quatro algoritmos, os quais são avaliados por meio de simulações realizadas no MATLABr e experimentos conduzidos em enxames de robôs do tipo Kilobot. O desempenho dos algoritmos é avaliado em problemas com diferentes topologias, quantidades de nós e proporção de nós de referência. O desempenho dos algoritmos é também comparado com o de outros algoritmos de localização, tendo apresentado resultados 40% a 51% melhores. Os resultados das simulações e dos experimentos demonstram a eficácia do método proposto.