Árvores B

Vídeo de apresentação das principais características das árvores B. O vídeo aborda o que são árvores B, em que contexto elas são utilizadas e como funcionam. São apresentadas as estruturas de indexação, o mapeamento dos nós em disco, o cálculo do número de chaves e filhos que cada árvore pode ter, e o balanceamento deste tipo de árvore.

Árvores B [Audiodescrição]

Versão do vídeo com audiodescrição.

Árvores B: Visão Geral

Árvore B é uma estrutura de dados na forma de uma árvore de busca composta por uma organização de nós que permitem buscas eficientes. A videoaula traz uma visão geral deste conceito de Árvore B e explana sobre suas características.

Implementação distribuída de auto-cura em redes inteligentes de distribuição de energia elétrica utilizando árvores de extensão mínima.

A propriedade de auto-cura, em redes inteligente de distribuição de energia elétrica, consiste em encontrar uma proposta de reconfiguração do sistema de distribuição com o objetivo de recuperar parcial ou totalmente o fornecimento de energia aos clientes da rede, na ocorrência de uma falha na rede que comprometa o fornecimento. A busca por uma solução satisfatória é um problema combinacional cuja complexidade está ligada ao tamanho da rede. Um método de busca exaustiva se torna um processo muito demorado e muitas vezes computacionalmente inviável. Para superar essa dificuldade, pode-se basear nas técnicas de geração de árvores de extensão mínima do grafo, representando a rede de distribuição. Porém, a maioria dos estudos encontrados nesta área são implementações centralizadas, onde proposta de reconfiguração é obtida por um sistema de supervisão central. Nesta dissertação, propõe-se uma implementação distribuída, onde cada chave da rede colabora na elaboração da proposta de reconfiguração. A solução descentralizada busca uma redução no tempo de reconfiguração da rede em caso de falhas simples ou múltiplas, aumentando assim a inteligência da rede. Para isso, o algoritmo distribuído GHS é utilizado como base na elaboração de uma solução de auto-cura a ser embarcada nos elementos processadores que compõem as chaves de comutação das linhas da rede inteligente de distribuição. A solução proposta é implementada utilizando robôs como unidades de processamento que se comunicam via uma mesma rede, constituindo assim um ambiente de processamento distribuído. Os diferentes estudos de casos testados mostram que, para redes inteligentes de distribuição compostas por um único alimentador, a solução proposta obteve sucesso na reconfiguração da rede, indiferentemente do número de falhas simultâneas. Na implementação proposta, o tempo de reconfiguração da rede não depende do número de linhas nela incluídas. A implementação apresentou resultados de custo de comunicação e tempo dentro dos limites teóricos estabelecidos pelo algoritmo GHS.

Classificação de cobertura do solo utilizando árvores de decisão e sensoriamento remoto

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)

Uso de hipermídia adaptativa no desenvolvimento de cursos virtuais de computação gráfica

O Ensino à distância (EaD) procura utilizar propostas pedagógicas para desenvolver sistemas inclusivos de ensino e aprendizagem. Estas propostas tem colaborado no sucesso que a EaD tem alcançado no meio empresarial corporativo. Neste meio, a demanda por cursos de formação técnica tem sido tão alta, que as empresas envolvidas no design instrucional de EaD criaram a noção de cursos à distância expressos, ou seja, cursos cuja a concepção e elaboração devem atender as tradicionais necessidades de rapidez do mercado de trabalho. Esta dissertação procura soluções para um tipo de ensino à distância ainda pouco explorado. O cenário que procuramos equacionar é o do ensino de ferramentas (softwares) para desenho vetorial, onde a metodologia de ensino é parte do processo de ensino corporativo. No processo atual de ensino de ferramentas de computação gráfica, o aluno submete ao professor, normalmente pela internet, o seu trabalho para que uma avaliação seja feita. Nesta dissertação sugerimos que este processo seja modificado de duas formas. Primeiro, no design instrucional para esta situação, trabalhamos constantemente a questão de avaliação não só na sua forma tradicional (atribuição de graus e valores) mas também como aperfeiçoamento do processo de ensino. A hipermídia adaptativa entra nesta proposta como facilitador da relação alunoprofessor-conhecimento, permitindo individualização de um ensino voltado para as massas. Em segundo lugar, propomos que a avaliação das tarefas sejam automatizada. O aluno oferece as partes (objetos) da solução que são avaliadas individualmente através de algoritmos computacionais. Isto permite uma menor participação do professor, o que é compatível com a proposta de cursos expressos. Para que isto seja possível a tarefa proposta pelo professor é dividida em objetos componentes, sendo o aluno estimulado a criar cada objeto segundo o modelo padrão oferecido. A comparaçào de cada objeto criado pelo aluno com o padrão a ser alcançado pode ser feita por diversos algoritmos computacionais existentes ou criados especificamente pelo autor do curso. Neste trabalho apresentamos exemplos desta abordagem e um protótipo que demonstra a viabilidade da proposta.

Potencialidades da cidade do Rio de Janeiro no contexto da política global do clima: um enfoque em árvores urbanas

Este trabalho objetivou traçar um percurso analítico da base institucional e material da gestão da arborização na cidade do Rio de Janeiro, visando a adoção de procedimentos para a quantificação do carbono armazenado nas árvores na malha urbana para possibilitar o conhecimento sobre o arboreto e o estabelecimento de objetivos quantificáveis, reportáveis e verificáveis de redução de emissões de gases de efeito estufa. Com a instituição da obrigatoriedade em nível nacional da metas de redução das emissões de gases de efeito estufa, através da Lei n 12.187/09, o município do Rio de Janeiro oficializou legalmente, com a Lei Muncipal n 5.248/11, o compromisso de adoção de medidas e programas de incentivo para reduzir as emissões de gases de efeito estufa na cidade. Entretanto, a única ação de mitigação controlada pelo município, com procedimentos regulamentados, é a compensação de emissões nas construções através do plantio de árvores. O acompanhamento da execução dos plantios de árvores, exigidos no licenciamento das construções é a atual forma de estabelecer objetivos quantificáveis, reportáveis e verificáveis de redução de emissões antrópicas de gases de efeito estufa no Município. De forma específica, foi realizada uma análise dos recursos institucionais e materiais disponíveis e potenciais à disposição do sistema de planejamento e gestão ambiental do município, com a proposição de criar um sistema de banco de dados (SGBD) da arborização urbana. O banco de dados estruturado ao longo da pesquisa, foi utilizado em um sistema de informação geográfico (SIG), onde foi possível realizar um estudo exploratório da estimativa de estoque de carbono em árvores em logradouros. A investigação desta pesquisa teve dupla expectativa: contribuir para a eficácia das ações de manejo e controle do arboreto urbano, com base no monitoramento contínuo dos serviços ambientais das árvores; e consolidar critérios analíticos habilitados para quantificar as alterações de fitomassa do arboreto urbano, em uma proposta de um plano de arborização para a cidade, até agora inexistente, que foi delineado ao final do trabalho, que seguramente irá garantir significativos benefícios ambientais, econômicos e sociais à sociedade.

Desenvolvimento de um simulador para espectrometria por fluorescência de raios X usando computação distribuída

A Física das Radiações é um ramo da Física que está presente em diversas áreas de estudo e se relaciona ao conceito de espectrometria. Dentre as inúmeras técnicas espectrométricas existentes, destaca-se a espectrometria por fluorescência de raios X. Esta também possui uma gama de variações da qual pode-se dar ênfase a um determinado subconjunto de técnicas. A produção de fluorescência de raios X permite (em certos casos) a análise das propriedades físico-químicas de uma amostra específica, possibilitando a determinação de sua constituiçõa química e abrindo um leque de aplicações. Porém, o estudo experimental pode exigir uma grande carga de trabalho, tanto em termos do aparato físico quanto em relação conhecimento técnico. Assim, a técnica de simulação entra em cena como um caminho viável, entre a teoria e a experimentação. Através do método de Monte Carlo, que se utiliza da manipulação de números aleatórios, a simulação se mostra como uma espécie de alternativa ao trabalho experimental.Ela desenvolve este papel por meio de um processo de modelagem, dentro de um ambiente seguro e livre de riscos. E ainda pode contar com a computação de alto desempenho, de forma a otimizar todo o trabalho por meio da arquitetura distribuída. O objetivo central deste trabalho é a elaboração de um simulador computacional para análise e estudo de sistemas de fluorescência de raios X desenvolvido numa plataforma de computação distribuída de forma nativa com o intuito de gerar dados otimizados. Como resultados deste trabalho, mostra-se a viabilidade da construção do simulador através da linguagem CHARM++, uma linguagem baseada em C++ que incorpora rotinas para processamento distribuído, o valor da metodologia para a modelagem de sistemas e a aplicação desta na construção de um simulador para espectrometria por fluorescência de raios X. O simulador foi construído com a capacidade de reproduzir uma fonte de radiação eletromagnética, amostras complexas e um conjunto de detectores. A modelagem dos detectores incorpora a capacidade de geração de imagens baseadas nas contagens registradas. Para validação do simulador, comparou-se os resultados espectrométricos com os resultados gerados por outro simulador já validado: o MCNP.

Síntese evolucionária de circuitos sequenciais inspirada nos princípios da computação quântica.

Esta dissertação investiga a aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica na síntese de circuitos sequenciais. Os sistemas digitais sequenciais representam uma classe de circuitos que é capaz de executar operações em uma determinada sequência. Nos circuitos sequenciais, os valores dos sinais de saída dependem não só dos valores dos sinais de entrada como também do estado atual do sistema. Os requisitos cada vez mais exigentes quanto à funcionalidade e ao desempenho dos sistemas digitais exigem projetos cada vez mais eficientes. O projeto destes circuitos, quando executado de forma manual, se tornou demorado e, com isso, a importância das ferramentas para a síntese automática de circuitos cresceu rapidamente. Estas ferramentas conhecidas como ECAD (Electronic Computer-Aided Design) são programas de computador normalmente baseados em heurísticas. Recentemente, os algoritmos evolucionários também começaram a ser utilizados como base para as ferramentas ECAD. Estas aplicações são referenciadas na literatura como eletrônica evolucionária. Os algoritmos mais comumente utilizados na eletrônica evolucionária são os algoritmos genéticos e a programação genética. Este trabalho apresenta um estudo da aplicação dos algoritmos evolucionários inspirados na computação quântica como uma ferramenta para a síntese automática de circuitos sequenciais. Esta classe de algoritmos utiliza os princípios da computação quântica para melhorar o desempenho dos algoritmos evolucionários. Tradicionalmente, o projeto dos circuitos sequenciais é dividido em cinco etapas principais: (i) Especificação da máquina de estados; (ii) Redução de estados; (iii) Atribuição de estados; (iv) Síntese da lógica de controle e (v) Implementação da máquina de estados. O Algoritmo Evolucionário Inspirado na Computação Quântica (AEICQ) proposto neste trabalho é utilizado na etapa de atribuição de estados. A escolha de uma atribuição de estados ótima é tratada na literatura como um problema ainda sem solução. A atribuição de estados escolhida para uma determinada máquina de estados tem um impacto direto na complexidade da sua lógica de controle. Os resultados mostram que as atribuições de estados obtidas pelo AEICQ de fato conduzem à implementação de circuitos de menor complexidade quando comparados com os circuitos gerados a partir de atribuições obtidas por outros métodos. O AEICQ e utilizado também na etapa de síntese da lógica de controle das máquinas de estados. Os circuitos evoluídos pelo AEICQ são otimizados segundo a área ocupada e o atraso de propagação. Estes circuitos são compatíveis com os circuitos obtidos por outros métodos e em alguns casos até mesmo superior em termos de área e de desempenho, sugerindo que existe um potencial de aplicação desta classe de algoritmos no projeto de circuitos eletrônicos.

Lógica nebulosa aplicada a um sistema de detecção de intrusos em computação em nuvem.

O objetivo deste trabalho é avaliar os riscos de ocorrências de intrusos em um sistema de computação em nuvem para sistemas distribuídos utilizando lógica nebulosa. A computação em nuvem é um tema que vem sendo bastante abordado e vem alavancando discussões calorosas, tanto na comunidade acadêmica quanto em palestras profissionais. Embora essa tecnologia esteja ganhando mercado, alguns estudiosos encontram-se céticos afirmando que ainda é cedo para se tirar conclusões. Isto se deve principalmente por causa de um fator crítico, que é a segurança dos dados armazenados na nuvem. Para esta dissertação, foi elaborado um sistema distribuído escrito em Java com a finalidade de controlar um processo de desenvolvimento colaborativo de software na nuvem, o qual serviu de estudo de caso para avaliar a abordagem de detecção de intrusos proposta. Este ambiente foi construído com cinco máquinas (sendo quatro máquinas virtuais e uma máquina real). Foram criados dois sistemas de inferência nebulosos, para análise de problemas na rede de segurança implementados em Java, no ambiente distribuído. Foram realizados diversos testes com o intuito de verificar o funcionamento da aplicação, apresentando um resultado satisfatório dentro dessa metodologia.

Síntese de árvores de padrões Fuzzy através de Programação Genética Cartesiana.

Esta dissertação apresenta um sistema de indução de classificadores fuzzy. Ao invés de utilizar a abordagem tradicional de sistemas fuzzy baseados em regras, foi utilizado o modelo de Árvore de Padrões Fuzzy(APF), que é um modelo hierárquico, com uma estrutura baseada em árvores que possuem como nós internos operadores lógicos fuzzy e as folhas são compostas pela associação de termos fuzzy com os atributos de entrada. O classificador foi obtido sintetizando uma árvore para cada classe, esta árvore será uma descrição lógica da classe o que permite analisar e interpretar como é feita a classificação. O método de aprendizado originalmente concebido para a APF foi substituído pela Programação Genética Cartesiana com o intuito de explorar melhor o espaço de busca. O classificador APF foi comparado com as Máquinas de Vetores de Suporte, K-Vizinhos mais próximos, florestas aleatórias e outros métodos Fuzzy-Genéticos em diversas bases de dados do UCI Machine Learning Repository e observou-se que o classificador APF apresenta resultados competitivos. Ele também foi comparado com o método de aprendizado original e obteve resultados comparáveis com árvores mais compactas e com um menor número de avaliações.

Mineração de dados para previsão de eventos extremos de precipitação

No presente trabalho foram desenvolvidos modelos de classificação aplicados à mineração de dados climáticos para a previsão de eventos extremos de precipitação com uma hora de antecedência. Mais especificamente, foram utilizados dados observacionais registrados pela estação meteorológica de superfície localizada no Instituto Politécnico da Universidade do Estado do Rio de Janeiro em Nova Friburgo RJ, durante o período de 2008 a 2012. A partir desses dados foi aplicado o processo de Descoberta de Conhecimento em Banco de Dados (KDD Knowledge Discovery in Databases), composto das etapas de preparação, mineração e pós processamento dos dados. Com base no uso de algoritmos de Redes Neurais Artificiais e Árvores de Decisão para a extração de padrões que indicassem um acúmulo de precipitação maior que 10 mm na hora posterior à medição das variáveis climáticas, pôde-se notar que a utilização da observação meteorológica de micro escala para previsões de curto prazo é suscetível a altas taxas de alarmes falsos (falsos positivos). Para contornar este problema, foram utilizados dados históricos de previsões realizadas pelo Modelo Eta com resolução de 15 km, disponibilizados pelo Centro de Previsão de Tempo e Estudos Climáticos do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais CPTEC/INPE. De posse desses dados, foi possível calcular os índices de instabilidade relacionados à formação de situação convectiva severa na região de Nova Friburgo e então armazená-los de maneira estruturada em um banco de dados, realizando a união entre os registros de micro e meso escala. Os resultados demonstraram que a união entre as bases de dados foi de extrema importância para a redução dos índices de falsos positivos, sendo essa uma importante contribuição aos estudos meteorológicos realizados em estações meteorológicas de superfície. Por fim, o modelo com maior precisão foi utilizado para o desenvolvimento de um sistema de alertas em tempo real, que verifica, para a região estudada, a possibilidade de chuva maior que 10 mm na próxima hora.

Planejamento do número de árvores na composição de sistemas de integração lavoura-pecuária-floresta (ILPF).

2008

Compreendendo a dinâmica das árvores no Pantanal.

2010

Computação da Seleção Genômica Ampla (GWS).

Métodos para GWS; Teoria dos métodos de regressão; Computação do método Random (Ridge) Regression BLUP (RR-BLUP/GWS); Fenótipos corrigidos; Frequências alélicas, variância dos marcadores e herdabilidade; Marcadores codominantes (SNP) ? Modelo genotípico; Marcadores dominantes (DArT) - Modelo genotípico; Marcadores codominantes (SNP) ? Modelo gamético ou alélico; Número de marcadores com efeitos significativos; Populações de estimação, validação e seleção; População de validação e Jacknife; Correlação e regressão entre valores genéticos preditos e fenótipos na população de validação; Análise de associação na GWAS; Software Selegen Genômica: Random (Ridge) Regression BLUP: RR-BLUP/GWS; Exemplo aplicado ao melhoramento do eucalipto.