Arquitetura da rede e regulação: a neutralidade da rede no Brasil

Esta dissertação apresenta um modelo de análise dogmático para a aplicação do princípio da neutralidade da rede no país, na forma como se encontra regulado pela Lei n. 12.965, conhecida como o Marco Civil da Internet. A metodologia utilizada por este trabalho envolve o mapeamento dos principais debates e tensões que emergem sobre a regulação do tema no Brasil e em outros países, bem como a avaliação dos custos e benefícios envolvidos com diferentes aplicações do princípio da neutralidade da rede. O capítulo 1 traz uma revisão e organização da literatura sobre neutralidade da rede, propondo uma classificação de diferentes correntes e posições de acordo com sua perspectiva regulatória. O capítulo 2 apresenta um mapeamento da matriz institucional por trás da discussão sobre o tema no Brasil, avaliando o arcabouço regulatório, o posicionamento dos atores e de que forma essa matriz exerceu influência na construção colaborativa da redação da neutralidade da rede no Marco Civil. O capítulo 3 oferece um exercício de interpretação dogmática da regra aprovada no Marco Civil, utilizando como métodos diferentes modelos de interpretação. O capítulo 4 continua o exercício hermenêutico proposto no capítulo anterior, analisando de que forma a regulação da neutralidade da rede afeta novos modelos de negócio na camada de infraestrutura da rede, e de que maneira atinge a oferta de planos de acesso à internet que estabeleçam diferentes tarifas de acordo com aplicações específicas. Finalmente, o capítulo 5 utiliza as diversas inferências desenvolvidas nos dois capítulos anteriores para construir m modelo propositivo de como a neutralidade da rede pode ser regulamentada pelo Poder Executivo, à luz do princípio da legalidade.

Arquitetura de rede com suporte à mobilidade de fluxo IP e ao gerenciamento de Mobilidade Distribuído (DMM)

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.

Arquitetura de uma rede de interconexão com memória compartilhada baseada na topologia crossbar

Multi-Processor System-on-Chip (MPSoC) possui vários processadores, em um único chip. Várias aplicações podem ser executadas de maneira paralela ou uma aplicação paralelizável pode ser particionada e alocada em cada processador, a fim de acelerar a sua execução. Um problema em MPSoCs é a comunicação entre os processadores, necessária para a execução destas aplicações. Neste trabalho, propomos uma arquitetura de rede de interconexão baseada na topologia crossbar, com memória compartilhada. Esta arquitetura é parametrizável, possuindo N processadores e N módulos de memórias. A troca de informação entre os processadores é feita via memória compartilhada. Neste tipo de implementação cada processador executa a sua aplicação em seu próprio módulo de memória. Através da rede, todos os processadores têm completo acesso a seus módulos de memória simultaneamente, permitindo que cada aplicação seja executada concorrentemente. Além disso, um processador pode acessar outros módulos de memória, sempre que necessite obter dados gerados por outro processador. A arquitetura proposta é modelada em VHDL e seu desempenho é analisado através da execução paralela de uma aplicação, em comparação à sua respectiva execução sequencial. A aplicação escolhida consiste na otimização de funções objetivo através do método de Otimização por Enxame de Partículas (Particle Swarm Optimization - PSO). Neste método, um enxame de partículas é distribuído igualmente entre os processadores da rede e, ao final de cada interação, um processador acessa o módulo de memória de outro processador, a fim de obter a melhor posição encontrada pelo enxame alocado neste. A comunicação entre processadores é baseada em três estratégias: anel, vizinhança e broadcast. Essa aplicação foi escolhida por ser computacionalmente intensiva e, dessa forma, uma forte candidata a paralelização.

Desenvolvimento de uma arquitetura em hardware prototipada em FPGA para aplicações genéricas utilizando redes neurais artificiais embarcadas

This work proposes hardware architecture, VHDL described, developed to embedded Artificial Neural Network (ANN), Multilayer Perceptron (MLP). The present work idealizes that, in this architecture, ANN applications could easily embed several different topologies of MLP network industrial field. The MLP topology in which the architecture can be configured is defined by a simple and specifically data input (instructions) that determines the layers and Perceptron quantity of the network. In order to set several MLP topologies, many components (datapath) and a controller were developed to execute these instructions. Thus, an user defines a group of previously known instructions which determine ANN characteristics. The system will guarantee the MLP execution through the neural processors (Perceptrons), the components of datapath and the controller that were developed. In other way, the biases and the weights must be static, the ANN that will be embedded must had been trained previously, in off-line way. The knowledge of system internal characteristics and the VHDL language by the user are not needed. The reconfigurable FPGA device was used to implement, simulate and test all the system, allowing application in several real daily problems

Correlação de poços com múltiplos perfis através da rede neural multicamadas

A correlação estratigráfica busca a determinação da continuidade lateral das rochas, ou a equivalência espacial entre unidades litológicas em subsuperfície, a partir de informações geológico-geofísicas oriundas de poços tubulares, que atravessam estas rochas. Normalmente, mas não exclusivamente, a correlação estratigráfica é realizada a partir das propriedades físicas registradas nos perfis geofísicos de poço. Neste caso, busca-se a equivalência litológica a partir da equivalência entre as propriedades físicas, medidas nos vários poços de um campo petrolífero. A técnica da correlação estratigráfica com perfis geofísicos de poço não é uma atividade trivial e sim, sujeita a inúmeras possibilidades de uma errônea interpretação da disposição geométrica ou da continuidade lateral das rochas em subsuperfície, em função da variabilidade geológica e da ambigüidade das respostas das ferramentas. Logo, é recomendável a utilização de um grande número de perfis de um mesmo poço, para uma melhor interpretação. A correlação estratigráfica é fundamental para o engenheiro de reservatório ou o geólogo, pois a partir da mesma, é possível a definição de estratégias de explotação de um campo petrolífero e a interpretação das continuidades hidráulicas dos reservatórios, bem como auxílio para a construção do modelo geológico para os reservatórios, a partir da interpretação do comportamento estrutural das diversas camadas em subsuperfície. Este trabalho apresenta um método de automação das atividades manuais envolvidas na correlação estratigráfica, com a utilização de vários perfis geofísicos de poço, através de uma arquitetura de rede neural artificial multicamadas, treinada com o algoritmo de retropropagação do erro. A correlação estratigráfica, obtida a partir da rede neural artificial, possibilita o transporte da informação geológica do datum de correlação ao longo do campo, possibilitando ao intérprete, uma visão espacial do comportamento do reservatório e a simulação dos possíveis paleoambientes. Com a metodologia aqui apresentada foi possível a construção automática de um bloco diagrama, mostrando a disposição espacial de uma camada argilosa, utilizando-se os perfis de Raio Gama (RG), Volume de Argila (Vsh), Densidade (ρ_b) e de Porosidade Neutrônica (φ_n) selecionados em cinco poços da região do Lago Maracaibo, na Venezuela.

Detecção de refletores sísmicos por rede neural discreta

As redes neurais artificiais têm provado serem uma poderosa técnica na resolução de uma grande variedade de problemas de otimização. Nesta dissertação é desenvolvida uma nova rede neural, tipo recorrente, sem realimentação (self-feedback loops) e sem neurônios ocultos, para o processamento do sinal sísmico, para fornecer a posição temporal, a polaridade e as amplitudes estimadas dos refletores sísmicos, representadas pelos seus coeficientes de reflexão. A principal característica dessa nova rede neural consiste no tipo de função de ativação utilizada, a qual permite três possíveis estados para o neurônio. Busca-se estimar a posição dos refletores sísmicos e reproduzir as verdadeiras polaridades desses refletores. A idéia básica desse novo tipo de rede, aqui denominada rede neural discreta (RND), é relacionar uma função objeto, que descreve o problema geofísico, com a função de Liapunov, que descreve a dinâmica da rede neural. Deste modo, a dinâmica da rede leva a uma minimização local da sua função de Liapunov e consequentemente leva a uma minimização da função objeto. Assim, com uma codificação conveniente do sinal de saída da rede tem-se uma solução do problema geofísico. A avaliação operacional da arquitetura desta rede neural artificial é realizada em dados sintéticos gerados através do modelo convolucional simples e da teoria do raio. A razão é para explicar o comportamento da rede com dados contaminados por ruído, e diante de pulsos fonte de fases mínima, máxima e misturada.

Interpretação do gráfico de Hingle através de rede competitiva angular

A saturação de água é a principal propriedade petrofísica para a avaliação de reservatórios de hidrocarbonetos, pois através da análise dos seus valores é definida a destinação final do poço recém perfurado, como produtor ou poço seco. O cálculo da saturação de água para as formações limpas é, comumente, realizado a partir da equação de Archie, que envolve a determinação da resistividade da zona virgem, obtida a partir de um perfil de resistividade profunda e o cálculo de porosidade da rocha, obtida a partir dos perfis de porosidade. A equação de Archie envolve ainda, a determinação da resistividade da água de formação, que normalmente necessita de definição local e correção para a profundidade da formação e da adoção de valores convenientes para os coeficientes de Archie. Um dos métodos mais tradicionais da geofísica de poço para o cálculo da saturação de água é o método de Hingle, particularmente útil nas situações de desconhecimento da resistividade da água de formação. O método de Hingle estabelece uma forma linear para a equação de Archie, a partir dos perfis de resistividade e porosidade e a representa na forma gráfica, como a reta da água ou dos pontos, no gráfico de Hingle, com saturação de água unitária e o valor da resistividade da água de formação é obtido a partir da inclinação da reta da água. Independente do desenvolvimento tecnológico das ferramentas de perfilagem e dos computadores digitais, o geofísico, ainda hoje, se vê obrigado a realizar a interpretação de ábacos ou gráficos, sujeito a ocorrência de erros derivados da sua acuidade visual. Com o objetivo de mitigar a ocorrência deste tipo de erro e produzir uma primeira aproximação para a saturação de água em tempo real de perfilagem do poço, insere-se o trabalho apresentado nesta dissertação, com a utilização de uma conveniente arquitetura de rede neural artificial, a rede competitiva angular, capaz de identificar a localização da reta da água, a partir da identificação de padrões angulares presentes nos dados dos perfis de porosidade e resistividade representados no gráfico de Hingle. A avaliação desta metodologia é realizada sobre dados sintéticos, que satisfazem integralmente a equação de Archie, e sobre dados reais.

Demonstrador para rede tempo-real HaRTES

A utilização de sistemas embutidos distribuídos em diversas áreas como a robótica, automação industrial e aviónica tem vindo a generalizar-se no decorrer dos últimos anos. Este tipo de sistemas são compostos por vários nós, geralmente designados por sistemas embutidos. Estes nós encontram-se interligados através de uma infra-estrutura de comunicação de forma a possibilitar a troca de informação entre eles de maneira a concretizar um objetivo comum. Por norma os sistemas embutidos distribuídos apresentam requisitos temporais bastante exigentes. A tecnologia Ethernet e os protocolos de comunicação, com propriedades de tempo real, desenvolvidos para esta não conseguem associar de uma forma eficaz os requisitos temporais das aplicações de tempo real aos requisitos Quality of Service (QoS) dos diferentes tipos de tráfego. O switch Hard Real-Time Ethernet Switching (HaRTES) foi desenvolvido e implementado com o objetivo de solucionar estes problemas devido às suas capacidades como a sincronização de fluxos diferentes e gestão de diferentes tipos de tráfego. Esta dissertação apresenta a adaptação de um sistemas físico de modo a possibilitar a demonstração do correto funcionamento do sistema de comunicação, que será desenvolvido e implementado, utilizando um switch HaRTES como o elemento responsável pela troca de informação na rede entre os nós. O desempenho da arquitetura de rede desenvolvida será também testada e avaliada.

Campus-Rede

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Arquitectura, apresentada na Universidade de Lisboa - Faculdade de Arquitectura.

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.

Reconhecimento de caracteres alfanuméricos de placas em imagens de veículos

Sistemas de visão artificial são cada vez mais usados para auxiliar seres humanos a realizar diferentes tarefas. Estes sistemas são capazes de reconhecer padrões em imagens complexas. Técnicas de visão computacional têm encontrado crescente aplicação em estudos e sistemas de controle e monitoração de tráfego de automóveis. Uma das áreas de pesquisa que tem sido objeto de estudo por diferentes grupos é a leitura automática de placas de matrículas como forma de detectar transgressores, encontrar carros roubados ou efetuar estudos de origem/destino [BAR99]. Com o constante crescimento do volume de tráfego de automóvel e a limitada capacidade dos sensores convencionais, especialistas da área recorrem a técnicas de identificação automática de veículos para obter dados relativos ao escoamento de tráfego. A identificação automática de veículos tem tido essencialmente duas abordagens distintas: a utilização de transponders e a utilização de técnicas de visão computacional [INI85] . Estas são essencialmente úteis em casos em que não é viável obrigar os motoristas a instalar transponders em seus automóveis. No entanto, essas técnicas são mais sensíveis às condições atmosféricas e de iluminação tais como nevoeiros, chuva intensa, luz noturna, reflexos em superfícies, etc. Este trabalho apresenta um estudo de diversas técnicas de processamento de imagem objetivando o aperfeiçoamento de um sistema de identificação automática de placas de veículos. Este aperfeiçoamento está relacionado com a diminuição do tempo de execução necessário à localização e reconhecimento dos caracteres contidos nas placas dos veículos bem como a melhorar a taxa de sucesso no seu reconhecimento. A primeira versão do sistema de identificação da placas de veículos descrito em [SOU2000], desenvolvido no CPG-EE da UFRGS, denominado SIAV 1.0, localiza e extrai 91,3% das placas corretamente mas apresenta uma taxa de reconhecimento das placas de 37,3%, assim como um tempo de processamento não satisfatório. Neste trabalho, cujo sistema desenvolvido é denominado SIAV 2.0, a imagem é previamente processada através da aplicação de técnicas de realce da imagem. O principal objetivo das técnicas de realce é processar a imagem de modo que o resultado seja mais apropriado para uma aplicação específica do que a imagem original [GON93]. O sistema busca melhorar a qualidade da imagem eliminando ou suavizando sombras e reflexos presentes na cena em virtude da iluminação não controlada. Visando um menor tempo de execução durante o tratamento e análise da imagem um estudo estatístico baseado na distribuição gaussiana foi realizado de maneira a restringir a área de análise a ser processada. O SIAV possui duas redes neurais como ferramentas de reconhecimento de caracteres. A partir da análise dos diferentes modelos de redes neurais empregados na atualidade, foi desenvolvida uma nova arquitetura de rede a ser utilizada pelo SIAV 2.0 que oferece uma taxa de reconhecimento superior a rede neural usada no SIAV 1.0. Visando um melhor tempo de execução, a implementação em hardware dedicado para este modelo é abordado. Os testes foram realizados com três bancos de imagens obtidas por câmeras diferentes, inclusive por dispositivo "pardal" comercial. Estes testes foram realizados para verificar a efetividade dos algoritmos aperfeiçoados.

Redes-em-Chip : arquiteturas e modelos para avaliação de área e desempenho

Com o advento dos processos submicrônicos, a capacidade de integração de transistores tem atingido níveis que possibilitam a construção de um sistema completo em uma única pastilha de silício. Esses sistemas, denominados sistemas integrados, baseiam-se no reuso de blocos previamente projetados e verificados, os quais são chamados de núcleos ou blocos de propriedade intelectual. Os sistemas integrados atuais incluem algumas poucas dezenas de núcleos, os quais são interconectados por meio de arquiteturas de comunicação baseadas em estruturas dedicadas de canais ponto-a-ponto ou em estruturas reutilizáveis constituídas por canais multiponto, denominadas barramentos. Os futuros sistemas integrados irão incluir de dezenas a centenas de núcleos em um mesmo chip com até alguns bilhões de transistores, sendo que, para atender às pressões do mercado e amortizar os custos de projeto entre vários sistemas, é importante que todos os seus componentes sejam reutilizáveis, incluindo a arquitetura de comunicação. Das arquiteturas utilizadas atualmente, o barramento é a única que oferece reusabilidade. Porém, o seu desempenho em comunicação e o seu consumo de energia degradam com o crescimento do sistema. Para atender aos requisitos dos futuros sistemas integrados, uma nova alternativa de arquitetura de comunicação tem sido proposta na comunidade acadêmica. Essa arquitetura, denominada rede-em-chip, baseia-se nos conceitos utilizados nas redes de interconexão para computadores paralelos. Esta tese se situa nesse contexto e apresenta uma arquitetura de rede-em-chip e um conjunto de modelos para a avaliação de área e desempenho de arquiteturas de comunicação para sistemas integrados. A arquitetura apresentada é denominada SoCIN (System-on-Chip Interconnection Network) e apresenta como diferencial o fato de poder ser dimensionada de modo a atender a requisitos de custo e desempenho da aplicação alvo. Os modelos desenvolvidos permitem a estimativa em alto nível da área em silício e do desempenho de arquiteturas de comunicação do tipo barramento e rede-em-chip. São apresentados resultados que demonstram a efetividade das redes-em-chip e indicam as condições que definem a aplicabilidade das mesmas.

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.

A imersão social da ação econômica dos atores do setor coureiro-calçadista do Vale do Sinos : uma análise a partir dos mecanismos estrutural, cultural, cognitivo e político

Este trabalho consiste em um estudo sobre o setor coureiro-calçadista do Vale do Sinos/RS, cuja questão central investiga como os mecanismos de imersão social influenciam na ação econômica do setor. O objetivo é analisar como os mecanismos, estrutural, cognitivo, cultural e político afetam/afetaram a ação econômica do setor, criando tanto oportunidades como limites. O método adotado foi o estudo de caso, cuja abordagem longitudinal permite uma análise histórica desde a colonização da região até os dias atuais. Dados primários e secundários foram utilizados, possibilitando identificar mudanças na dinâmica competitiva do setor, nos principais atores e nas características organizacionais. A perspectiva da imersão permitiu compreender a natureza contingente da ação econômica, com foco nas assimetrias de poder existentes entre os diferentes atores (privados e público) e suas conseqüências (imersão política), bem como nas estruturas de rede sociais e na qualidade de suas relações (imersão estrutural); na forma com que o exercício da ação econômica foi limitado pelas regularidades estruturais do processo mental, produzindo categorias coletivas de julgamento (imersão cognitiva); e no processo de mediação dos atores, visando à legitimidade de suas ações e à produção de símbolos visíveis (imersão cultural). Conclui-se que as assimetrias de poder são melhor compreendidas quando inseridas no contexto social mais amplo, ou seja, inseridas na cadeia mundial de calçados que tanto criou oportunidades para o Vale do Sinos, como também limitou o upgrade dos produtores. No que se refere à imersão estrutural, aspectos concernentes tanto à posição na rede quanto à arquitetura da rede mostraram-se relevantes para a ação econômica. A constituição e os tipos de laços foram importantes para compreender decisões sobre com quem formar sociedade, com quem fazer negócios, sobre a relação entre empresários e entre estes e os operários. Observou-se, também, que categorias coletivas, oriundas da interação social entre os atores, eram utilizadas para julgamento. Tais categorias produziam limites para além daqueles considerados no conceito de racionalidade limitada. Por fim, observou-se como os elementos culturais constituíram e foram constituídos pela ação econômica dos diferentes atores, bem como tais ações são constituídas por aspectos do contexto local e mundial, denotando mudanças no processo de imersão do setor.

Sistema inteligente para estimar a porosidade em sedimentos a partir da análise de sinais GPR

This Thesis presents the elaboration of a methodological propose for the development of an intelligent system, able to automatically achieve the effective porosity, in sedimentary layers, from a data bank built with information from the Ground Penetrating Radar GPR. The intelligent system was built to model the relation between the porosity (response variable) and the electromagnetic attribute from the GPR (explicative variables). Using it, the porosity was estimated using the artificial neural network (Multilayer Perceptron MLP) and the multiple linear regression. The data from the response variable and from the explicative variables were achieved in laboratory and in GPR surveys outlined in controlled sites, on site and in laboratory. The proposed intelligent system has the capacity of estimating the porosity from any available data bank, which has the same variables used in this Thesis. The architecture of the neural network used can be modified according to the existing necessity, adapting to the available data bank. The use of the multiple linear regression model allowed the identification and quantification of the influence (level of effect) from each explicative variable in the estimation of the porosity. The proposed methodology can revolutionize the use of the GPR, not only for the imaging of the sedimentary geometry and faces, but mainly for the automatically achievement of the porosity one of the most important parameters for the characterization of reservoir rocks (from petroleum or water)