Este trabalho tem como objetivo investigar mecanismos de Adaptação da Taxa de Transmissão (ADR) em redes com dispositivos LoRa como solução para cenários dinâmicos  IoT e também  propor uma nova solução com base nas investigações realizadas. A estratégia de ADR padrão, definida no protocolo de rede LoRaWAN, é uma técnica simples que permite o ajuste da taxa de transmissão por meio da leitura do valor de SNR (Relação Sinal-Ruído) e/ou RSSI (Indicador de Intensidade do Sinal Recebido). Devido a multiplicidade e dinamicidade de cenários IoT, é necessária a investigação de técnicas de ADR que estabeleçam um bom compromisso entre cobertura e capacidade. Esta dissertação visa investigar cenários IoT de criação de gado em semi-confinamento, principalmente quando o cenário é variante com o tempo (surgimento de demanda concentrada de tráfego, rede com sensores móveis, por exemplo). Resultados preliminares usando o simulador ns-3 demonstram a necessidade de adaptar dinamicamente os parâmetros do ADR, pois cada cenário requer diferentes estratégias de ADR (ou diferente parametrização de estratégias pré-existentes).  Por fim, se propõe a adaptação de algoritmos clássicos de ADR para promover flexibilidade entre cobertura e capacidade em tais cenários

A quinta geração (5G NR) da rede de comunicação do 3GPP propõe uma variedade de casos de uso, que vão desde as comunicações móveis em banda larga melhoradas (eMBB) até comunicações ultra confiáveis e de baixíssimo atraso (URLLC), além das comunicações massivas entre máquinas (mMTC). A introdução da flexibilização na utilização da largura de banda é um dos requisitos críticos das tecnologias 5G. Como tal, o conceito de partições de largura de banda, as \acp{bwp}, foi introduzido para dar flexibilidade, mudanças rápidas de configurações e economia de energia para os UEs, que não precisam de toda a largura de banda disponível para suas aplicações, usando assim apenas uma parte dela. O caso de uso que mais pode se beneficiar desse recurso é o mMTC, caracterizado por seu grande número de dispositivos e pela necessidade de baixo consumo de energia. Este trabalho propõe uma solução de aprendizado por reforço de adaptação de parte da largura de banda em cenários mMTC para economizar energia e melhorar as estatísticas do sistema. Primeiramente, é apresentado o assunto tratado, além de apresentar uma seção completa de trabalhos relacionados com os trabalhos mais recentes, destacando a lacuna nesta área de pesquisa. Além disso, uma breve abordagem teórica do 5G é apresentada como parte da base deste trabalho. Em seguida, o modelo do sistema e os principais parâmetros do sistema são descritos, juntamente com a ferramenta de simulação utilizada, o ns-3 NR 5G-LENA, no qual campanhas de calibração são realizadas para validar o seu uso. Em seguida, é detalhado o cenário de investigação no qual é possível aplicar a solução baseada na abordagem de aprendizado por reforço (RL). Na sequência, o uso de soluções descentralizadas e centralizadas é proposto, bem como novas campanhas usando ambas as soluções propostas de adaptação de parte da largura de banda baseada em RL. A campanha dos resultados finais mostra os ganhos obtidos em relação a abordagem tradicional fixa. Por fim, os artigos publicados e as principais discussões desta tese são reunidas ao final.

Devido à sua grande eficiência, segurança e flexibilidade, os robôs móveis estão sendo cada vez mais utilizados na indústria. Entretanto, o controle de posicionamento dos mesmos se trata de um grande desafio dada a natureza não linear dessa planta e a dificuldade de estimar determinados parâmetros, como os efeitos do atrito. Neste trabalho, um controladores inteligentes são propostos para o rastreamento de trajetória de um robô móvel omnidirecional sujeito a dinâmicas não modeladas. As abordagens de controle utilizadas foram os controladores não lineares Linearização por Realimentação (FBL) e Modos Deslizantes (SMC), ambos acoplados de um compensador inteligente que utiliza Redes Neurais Recorrentes com o objetivo de lidar com as incertezas. A arquitetura da rede neural escolhida se baseou na necessidade de compensação de dinâmicas complexas e ao mesmo tempo restrição de complexidade computacional para que o mesmo pudesse ser embarcado no hardware de um robô móvel. As propriedades de estabilidade dos controladores foram provadas de acordo com o princípio de estabilidade assintótica segundo Lyapunov e o desempenho das estratégias foi avaliado tanto em simulações quanto em experimentos com o Robotino, um robô móvel omnidirecional produzido pela Festo Didatics e foi observado um ganho de desempenho no controlador quando comparado com redes neurais sem a recorrência.

Nascimento prematuro (PTB) é um fenômeno que traz riscos e desafios à sobrevivência de um recém-nascido. Apesar de muitos avanços na pesquisa, nem todas as causas do PTB estão bem definidas. Atualmente, entende-se que risco de PTB é multifatorial e que pode, também, estar associado a fatores socioeconômicos. Objetivando analisar essa possível relação, este trabalho busca estratificar o risco de PTB no Brasil utilizando-se apenas de dados socioeconômicos, extraindo e analisando clusters que apresentarem divergência relevante de PTB, todos os quais serão descobertos por processos de clusterização automáticos usando uma série de métodos de aprendizagem de máquina não-supervisionada. Através do uso de bancos de dados públicos disponibilizados pelo Governo Federal do Brasil, um novo banco de dados foi gerado com dados socioeconômicos a nível municipal e uma taxa de ocorrência de PTB. Esse banco de dados foi processado utilizando dois métodos de clusterização distintos, ambos construídos através da união de métodos de aprendizagem não-supervisionada, tais como $k$-médias, análise de componentes principais (PCA), clusterização espacial baseada em densidade de aplicações com ruído (DBSCAN), mapas auto-organizáveis (SOM) e clusterização hierárquica. Os clusters com alto PTB foram formados majoritariamente por municípios com baixos níveis educacionais, com pior qualidade de serviços públicos -- como saneamento básico e coleta de lixo -- e com populações mais brancas. A distribuição dos clusters também foi observada, com clusters com alto PTB concentrados nas regiões Norte e Nordeste. Os resultados indicam, uma influência positiva da qualidade de vida e da oferta de serviços públicos na redução do risco de PTB.

Com o crescimento de tecnologias para automatização de sistemas elétricos é importante criar formas de manter o fornecimento de energia elétrica mesmo em situações anormais, com resoluções rápidas e de baixo custo, utilizando a restrição de carga apenas como último recurso. A técnica de Chaveamentos Corretivos é uma ferramenta capaz de realizar o controle de fluxo de potência de redes malhadas através da mudança da topologia da rede. A principal vantagem dessa metodologia de controle é que ela não envolve custos adicionais, haja vista que sua implementação depende de manobras de elementos já presentes na rede. Em trabalhos anteriores, diversas técnicas e metodologias foram desenvolvidas para diminuir o tempo computacional necessário para a implementação da técnica, vislumbrando sua aplicação na operação de sistemas em tempo real. O presente trabalho objetiva a elaboração de um programa computacional capaz de identificar sobrecargas em ramos do sistema e reconfigurar a rede em tempo real através da técnica de Chaveamentos Corretivos. As simulações de redes elétricas em tempo real serão realizadas através de um RTS (Real Time Simulator). O programa computacional com as técnicas e metodologias utilizadas para escolha da variante de chaveamento será desenvolvido no software Scilab, que realiza a troca de informações com a simulação em tempo real no RTS. Para que a técnica pudesse ter um bom desempenho nas simulações, também são utilizadas técnicas de linearização para reduzir o tempo computacional. Por fim, apresentam-se análises dos resultados obtidos com a simulação da técnica de chaveamentos corretivos em tempo real.

Em dezembro de 2019, o primeiro caso de COVID-19 foi descrito em Wuhan, na China, e em abril de 2021, já haviam 136 milhões de casos confirmados. Devido a rápida propagação do vírus, esforços vêm sendo
realizados pela comunidade científica para o desenvolvimento de técnicas de classificação viral do SARS-CoV-2. Neste trabalho, foi desenvolvido, utilizando um conjunto de técnicas de Processamento de Sinais Genômicos, uma nova proposta de representação dos dados genéticos de amostras de seis vírus da família Coronaviridae, a qual pertence o vírus SARS-CoV-2. Em seguida, o mapeamento realizado foi empregado a uma arquitetura de aprendizagem profunda para a classificação das amostras virais, obtendo acurácia de 94% e 91% para os tamanhos 64 e 128 da redimensão das sequências, respectivamente, além de obter 100% de sensibilidade para os vetores com tamanho 64. Por fim, dada a taxa de mutação de vírus de RNA, novas variantes surgiram e com elas a possibilidade de aumento de casos. Foi então realizado, utilizando a técnica desenvolvida, uma análise da evolução de quatro variantes de preocupação em três procedimentos de classificação viral, os resultados obtidos auxiliam na compreensão das relações filogenéticas entre as variantes.

Este trabalho propõe o desenvolvimento, calibração e validação de um dispositivo capaz de capturar ativamente dados relacionados à aferição de qualidade do ar para uma futura prevenção e comparação com índices de dados pandêmicos/endêmicos por localização utilizando sensores PM2.5, temperatura e umidade, juntamente com um microcontrolador capaz de enviar todas as informações necessárias para um banco de dados. Por ser um projeto que necessita de grande escala para que seja possível capturar índices de qualidade do ar na maior quantidade de pontos possível visando obter dados com uma granularidade muito alta, o desenvolvimento está sendo pensado sempre visualizando o custo-benefício dos componentes utilizados para que seja possível replicar, e também o desenvolvimento faz parte de um projeto maior, que deverá disponibilizar à comunidade uma plataforma completa, capaz de fornecer dados de qualidade do ar em tempo real.

Os sistemas de geração distribuída, que utilizam fontes renováveis de energia, estão cada vez
mais presentes devido à necessidade de suprir a demanda de energia e as restrições
ambientais. Geralmente, tais sistemas de geração são conectados à rede elétrica por meio de
conversores de potência e, a sua integração à, pode produzir instabilidade no sistema elétrico.
Com o avanço da eletrônica de potência e a vasta gama de aplicações que envolvem os
conversores monofásicos de tensão, é possível, com a estratégia de controle adequada,
contornar os problemas de instabilidade e, também, oferecer melhorias na qualidade da
energia. Para isso, diversas técnicas de controle têm sido estudadas com esse intuito, no
entanto, as técnicas clássicas falham por não possuir robustez a incertezas paramétricas e são
dependentes do modelo do sistema. Assim, o controle por modos deslizantes tem ganhado
espaço no controle de conversores por se tratar de uma técnica robusta a incertezas
paramétricas e ser independente do modelo do sistema, mas a presença de ondulações na
variável controlada em regime permanente é sua principal desvantagem. Esta dissertação
apresenta uma estratégia de controle por modos deslizantes aplicada à conversores
monofásicos formadores de rede. A estratégia proposta emprega ferramentas analíticas de
sistemas lineares para determinar a localização adequada dos polos em malha fechada quando
restritos a superfície e deslizamento. Além disso, é utilizando uma estrutura simplificada para
o controle interno de corrente. Resultados de simulação obtidos de um VSI monofásico
conectado à rede operando em diferentes condições operacionais demonstram a eficácia da
solução proposta.

O controle seletivo em frequência do fluxo de ondas eletromagnéticas torna as superfícies seletivas em frequência (FSS) um contínuo objeto de estudo por cientistas da área de eletromagnetismo aplicado. Com diversas possibilidades de uso em variados contextos da engenharia, as FSS podem ser utilizadas desde como uma ferramenta na melhoria da eficiência de antenas, passando por blindagem eletromagnética seletiva de ambientes, e até na detecção de falhas em estruturas de concreto, como pilares de pontes, além de muitas outras aplicações. Uma classe em específico das FSS são as superfícies complementares seletivas em frequência (CFSS, Complementary Frequency Selective Surface) que possuem características em conjunto muito interessantes como: alta estabilidade angular, possibilidade de múltiplas bandas de transmissão e/ou reflexão e a aplicação da técnica de miniaturização no projeto das mesmas. A análise e o projeto desse tipo estrutura são comumente realizados por meio de softwares comerciais que implementam os chamados métodos de onda completa (FWM, Full wave method) que, apesar de apresentarem respostas confiáveis e precisas, demandam um alto esforço computacional, impactando em um maior tempo para a obtenção dos resultados, além de exigirem licença para uso. O modelo do circuito equivalente (ECM, Equivalent circuit model) traz equações aproximadas que, por meio do cálculo de impedâncias relacionadas à geometria da célula unitária, modelam o comportamento de uma FSS no domínio da frequência de forma mais rápida devido à simplicidade das fórmulas que podem ser implementadas em softwares livres em diversas linguagens de programação, exibindo respostas com uma boa concordância quando comparado aos métodos de onda completa. Este trabalho tem como objetivo a otimização do ECM quando aplicado a superfícies seletivas em frequência complementares formadas por anéis, unindo as interessantes características tanto da estrutura cascateada quanto da geometria. O estudo se desenvolve paralelamente com técnicas vindas da teoria de linhas de transmissão e de algoritmos genéticos para maior eficácia do método.

A realização de controle de sistemas dinâmicos não lineares desempenha um papel crucial, pois na prática, a maioria dos sistemas físicos são não lineares. No entanto, realizar o controle de sistemas não lineares não é uma tarefa simples, embora muitos métodos tenham sido desenvolvidos. Existem ainda alguns problemas a serem resolvidos como o controle dos movimentos e equilíbrio em robôs humanoides e as imprecisões de modelagem de um veículo subaquático autônomo, que possui um ângulo de inclinação pequeno. Para realizar o projeto de controle e estabilidade de um sistema não linear, geralmente, uma função de Lyapunov é usada. O procedimento para obter uma função de Lyapunov não é uma tarefa simples. Existem métodos numéricos na literatura que lidam com o problema de obter as funções de Lyapunov para vários tipos de sistemas. Uma fer- ramenta útil para aproximar ou gerar funções é uma rede neural artificial. Neste contexto, neste trabalho é explorada a capacidade de uma rede neural em aproximar funções de Lya- punov para sistemas não lineares. Além disso, é proposto a utilização de uma rede neural profunda para calcular uma função de Lyapunov de controle sem qualquer aproximação linear para sistemas não lineares. Ademais, neste trabalho é desenvolvido um controle baseado em aprendizagem, em que a estabilidade do ponto de equilíbrio e uma estimativa de sua região de atração contida no conjunto de estados são obtidas. Simulações de ex- emplos numéricos e experimentos com o pendulo invertido e rotacional são realizados e comparações com métodos convencionais são apresentadas.

Os avanços na eletrônica de potência deram suporte a grande penetração dos sistemas de conversão de energia eólica (WECS) no sistema elétrico de potência. Nesse sentido, o sistema baseado no Gerador de Indução Duplamente Alimentado (DFIG) possui uma parcela significativa da tecnologia utilizada para geração de energia elétrica nos parques eólicos instalados, nessa configuração o estator é diretamente conectado à rede elétrica e o rotor é interfaceado por meio de dois conversores de potência back-to-back, que possuem papel crucial no controle da máquina por meio de tensões aplicadas ao terminais do rotor de forma a garantir que as tensões e correntes do estator possuam a mesma frequência da rede elétrica, além disso controlam as potências ativa e reativa e estão diretamente relacionados aos níveis de distorção harmônica, stress térmico e mecânico no WECS. Atualmente, diversas topologias de conversores de potência vem sendo empregadas de forma a melhorar o desempenho e aumentar a capacidade de potência processada dos WECS para suportar a demanda da rede, nesse sentido, as topologias de conversores multiníveis destacam-se e podem ser apropriadamente utilizadas para atender esses requisitos. Por outro lado, uma das principais características do WECS baseado em DFIG é a sua alta sensibilidade à distúrbios elétricos, especialmente a afundamentos de tensão, devido ao fato da conexão direta do estator à rede elétrica, essa característica evidencia um desafio fundamental que é prover suportabilidade a faltas e especificamente afundamentos de tensão ao DFIG. Considerando a relevância desse problema, esta tese apresenta uma proposta direcionada ao melhoramento da suportabilidade do DFIG a um afundamento de tensão na rede por meio de uma recente topologia de conversor multinível, o Conversor Modular Multinível (MMC). A proposta baseia-se no aproveitamento das características específicas do MMC por meio da presença das impedâncias internas, de forma a prover o amortecimento significativo das componentes transitórias das correntes de falta do rotor e do estator do DFIG durante um afundamento de tensão na rede elétrica, contribuindo efetivamente para a permanência da conexão do DFIG, mantendo a controlabilidade e evitando o acionamento da proteção, sem a necessidade de modificações estruturais ou malhas de controle adicionais. Além disso, a estrutura proposta empregando o MMC contribui diretamente para a melhoria do desempenho do sistema por meio da redução da taxa de distorção harmônica e oscilação de torque eletromagnético, reduzindo o aquecimento e as perdas internas nos enrolamentos do DFIG e aumentando a vida útil da caixa de engrenagens, além de conferir maior robustez, eficiência e confiabilidade ao conjunto de conversores back-to-back. Resultados obtidos por meio de simulação indicam a capacidade efetiva do MMC de amortecimento das correntes do DFIG e o aumento da suportabilidade durante uma falta na rede elétrica.

A Internet das Coisas (IoT, do inglêsInternet of Things) é uma rede crescente de objetos — sensores, dispositivos, sistemas, entre outros — que capturam, transferem dados e se comunicam entre si, por meio de protocolos de comunicação. Além disso, tais objetos possuem capacidade de produzir sequências potencialmente ilimitadas de dados, denominadas de fluxo de dados. Neste sentido, percebe-se que a IoT está criando novas oportunidades para diversos setores, como pode ser visto de uma maneira não convencional no setor automobilístico. Sabe-se que como consequência do avanço das arquiteturas, os veículos vêm se tornando cada vez mais equipados com diversos sensores e poder computacional. E, a partir de interfaces disponíveis, torna-se possível capturar e extrair, de forma automatizada, informações por meio de sensores e protocolos de comunicação presentes nos veículos e habilitando um cenário conhecido por Internet dos Veículos Inteligentes (IoIV, do inglêsInternet of Intelligent Vehicles). Um dos benefícios da IoIV é a criação de aplicações de diagnóstico, como a caracterização do comportamento de motoristas. Este tipo de diagnóstico é um requisito essencial, visto que o modo de dirigir pode impactar em diferentes contextos, a exemplo da segurança no trânsito, consumo de combustível, emissões, manutenção, entre outros.Ademais, soluções em geral disponíveis na literatura para a análise do comportamento de motoristas se concentram em modelos supervisionados de aprendizagemoffline, alimentados com todo o conjunto de dados para seu treinamento e teste. Por outro lado, tais soluções não tratam os fluxos de dados adequados para a aprendizagemonline, isto é, sem conhecimento dos dados subsequentes. Em face dessa realidade, o objetivo deste trabalho é identificar padrões sobre o comportamento de motoristas, a partir de uma metodologia orientada a fluxos de dados e algoritmos não-supervisionadoonline. A metodologia é adaptável e flexível, e considera a relação histórico-temporal entre as amostras, se adaptando de forma autônoma e evolutiva, sem a necessidade de uma fase supervisionada de treinamento. A fim de validar a metodologia proposta, realizou-se um estudo de caso em cenário real com condições diversas, na qual permitiu identificar operações de conduções presentes no dia-a-dia. Os resultados indicaram a factibilidade da proposta no que tange a identificação de detecção de eventos e indicadores do comportamento de motorista. Logo, a metodologia pode contribuir para diversas aplicações, como a indústria 4.0 — manutenções personalizadas, detecção de falhas — cidades inteligentes e mobilidade urbana — melhoria de pavimentações, aumento do número de redutores de velocidades e faixa de pedestres, diminuir a velocidade máxima de vias, entre outros.

A sífilis é uma doença infectocontagiosa crônica que continua como um sério problema de saúde pública em grande parte do mundo. No Brasil, foi criado no ano de 2018 o projeto de resposta rápida à sífilis, Sífilis Não. Esse projeto possui diversas estratégias para o combate à sífilis, entre elas, a criação de um grupo de pesquisadores de campo que atuaram nos municípios prioritários e produziram milhares de relatos de textos e adicionaram-os na plataforma. O objetivo do trabalho é utilizar as produções textuais da plataforma dos pesquisadores de campo do projeto Sífilis Não, LUES, para mineração de textos com objetivo de compreender o impacto da Sífilis no território. Os textos serão analisados utilizando alguns algoritmos de Mineração de dados. Além disso, utilizar-se-á as respostas de questionários do projeto Sífilis Não! com a finalidade de encontrar relações entre as produções realizadas e os questionários na contribuição da redução da sífilis. São testadas associações dos dados extraídos dos questionários e relatórios com indicadores de sífilis e seu impacto da epidemia no território. Com isso é possível compreender os processos mais efetivos para redução da sífilis nos territórios a partir da estratégia de apoio e da plataforma LUES. 

Na indústria de óleo e gás, um dispositivo conhecido como Pipeline Inspection Gauge (PIG) percorre oleodutos e gasodutos realizando diversas operações de manutenção. A eficiência dessas operações pode ser aumentada com o emprego de um sistema de controle de velocidade em malha fechada. Para obter a velocidade, costuma-se recorrer ao uso de odômetros. Embora tal método seja relativamente simples, ele pode ocasionar determinados problemas de medição decorrentes do escorregamento entre a roda do odômetro e o duto. Visando contribuir para a solução desses problemas, o objetivo deste trabalho é desenvolver um soft sensor (sensor virtual) para medir a velocidade de PIGs a partir da diferença de pressão a qual o dispositivo é submetido no duto. Um soft sensor é constituído basicamente de dois elementos: um modelo matemático do sistema e os sensores que medem as variáveis físicas requeridas pelo modelo. Para a obtenção do modelo, pretende-se utilizar redes neurais artificiais. Esse modelo será embarcado em um Raspberry Pi a ser instalado no PIG, que será responsável também por obter os dados dos sensores. O duto de testes de PIGs do Laboratório de Avaliação e Medição em Petróleo (LAMP/UFRN) será utilizado para avaliar os resultados. Espera-se que o sistema proposto seja capaz de complementar o uso dos odômetros, aumentando assim a confiabilidade da medição de velocidade. 

O risco envolvendo o uso de Veículos Aéreos não Tripulados (UAV) tem crescido diretamente com a sua popularização. É uma preocupação mundial das agências reguladoras diminuir esses riscos. No Brasil a Agência Nacional de Aviação Civil (ANAC) dispensa a maioria das exigências para UAVs com até 0,250 Kg. Nesta perspectiva, o presente estudo tem como objetivo propor o projeto e desenvolvimento de um micro UAV modelo asa voadora com capacidade de pilotagem remota ou autônoma de baixo risco de colisão às pessoas e instalações (Micro-Brosh). Com uma envergadura máxima de 0,30 m e peso final de 0,160 Kg, o UAV Micro-Brosh tem como principal característica a operação fácil e segura, podendo ser lançado manualmente e com a realização do pouso em capo gramado, sem causar danos à aeronave. Introduzimos o projeto arquitetônico proposto, com análises aerodinâmica e de desempenho, demonstrando parâmetros como sustentação, empuxo, arrasto, velocidade de estol e tempo de voo. Em nossos testes, o protótipo demonstrou ser superior a quase todos os outros UAV da literatura estudados, menos um que possui características de tamanho e tempo de voo similars, porém com peso e tamanho maiores que o Micro-Brosh. Ao todo, foram construídos e analisados mais detalhadamente 6 protótipos, resultando no modelo final que foi validado através de testes de voo e testes de bancada. Além das vantagens de segurança, outro aspecto importante é que os custos associados com a construção e manutenção do Micro-Brosh fica abaixo de \$500, um valor considerando baixo em relação aos UAVs tradicionais pesquisados.

Atualmente os projetos desenvolvidos em sistemas de redes wireless evidenciam também os estudos do confinamento de sinais. Com a necessidade de aumentar a segurança e a restrição de uso dos serviços, no qual, os dados das redes devem se manter apenas no local delimitado de utilização, sem interferências externas. Consequentemente, diversas pesquisas são desenvolvidas utilizando absorvedores de micro-ondas com superfície seletiva em frequência (Frequency selective surfaces – FSS) como forma de permitir a redução das interferências eletromagnéticas (Electromagnetic Interference- EMI) e manter a conformidade dos sistemas. Com características e desempenho distinto dos absorvedores passivos convencionais de Salisbury e Jaumann, que apresentam boa absorção na banda de parada, porém, baixa transmissão nas faixas externas. Os absorvedores com FSS propõem atuar com transparência ás ondas eletromagnéticas do plano incidente na banda passante, enquanto absorvem as ondas nas bandas de frequência desejadas. Diante disso, este trabalho tem como objetivo projetar uma estrutura absorvedora de micro-ondas integrada a superfícies seletivas em frequência com atuação em multibanda. São analisados estudos descritos na literatura para obtenção de tais características de absorção desejadas, posteriormente são projetadas estruturas com variação de seus respectivos parâmetros. Demonstrando domínio na utilização do software comercial empregado nas simulações, e compreensão dos efeitos das variações paramétricas dos dispositivos examinados.

Neste trabalho, foram avaliadas e otimizadas geometrias simplificadas para antenas de microfita, para selecionar uma geometria adequada, visando sua aplicação de detecção de descarga parcial (PD), como um sensor UHF. Para melhorar o desempenho da antena proposta, superfícies seletivas de frequência em cascata (FSS), usando espiras quadradas duplas como elemento de célula unitária, foram projetadas e avaliadas. As medições do coeficiente de reflexão da antena sem e com as FSS integradas foram realizadas e comparadas com os resultados simulados. Os resultados mostram que a inserção das FSSs não impactou na largura de banda operacional da antena, que compreende 100% da faixa de frequência característica, da atividade PD (300 – 1500 MHz). A inserção das FSSs resultou em um ganho médio de 4 dBi, referente à antena isolada, aumentando a sensibilidade para detecção de PD, dentro da faixa de frequência proposta. Avaliamos a detecção de PD da estrutura através de medições em três dispositivos, uma barra de um hidrogerador, um tanque de óleo com eletrodos na configuração de ponta-plano e um transformador potencial (PT). O sensor UHF proposto para detecção foi capaz de detectar a atividade de PDs em todos os três cenários com níveis inferiores a 10 mV.

Este trabalho propõe uma metodologia para detecção e identificação de falhas em sistemas dinâmicos, através de uma abordagem on-line e evolutiva. A proposta é dividida em três estágios, na qual são realizados o pré-processamento e pós-processamento dos dados com o intuito de aumentar a robustez da metodologia na presença de outliers  e ruídos, no pré-processamento é realizada a seleção de características, normalização dos dados, filtragem e adição de regressores, já no pós-processamento é realizada uma filtragem de tempo. No estágio de processamento é aplicada uma abordagem adaptável e não-supervisionado,  por meio do algoritmo Auto-Cloud, que realiza agrupamento e classificação de streams de dados. Para validação desta proposta foram utilizadas diferentes métricas de avaliação, como  Adjusted Rand Index (ARI), homogeneidade, completude, precisão, f1_score, recall, sendo obtidos resultados satisfatórios. Por fim, é apresentada a conclusão deste trabalho, além de propostas para trabalhos futuros.

Inteligência artificial, aprendizagem de máquina e aprendizagem profunda têm se mostrado técnicas poderosas para resolver problemas em áreas como processamento de linguagem natural, visão computacional e outras. No entanto, seu desempenho computacional e estatístico depende além de outros fatores dos algoritmos usados para o treinamento, da plataforma de computação usada e até mesmo da precisão numérica usada para representar os dados. Um dos principais algoritmos de aprendizagem de máquina é o Support Vector Machine (SVM) sendo mais comumente treinada por meio da otimização sequencial mínima, o que contribui para um baixo desempenho computacional. Como uma alternativa, algoritmos baseados em Stochastic Gradient Descent (SGD) apresentam melhor escalabilidade e podem ser utilizados como boas opções para o treinamento de algoritmos de aprendizado de máquina. Porém, mesmo com o uso de algoritmos baseados no gradiente estocástico, os tempos de treinamento e inferência podem se tornar grandes dependendo da plataforma de computação empregada. Por esse motivo, aceleradores baseados em Field Programmable Gate Arrays (FPGAs) podem ser utilizados para melhorar o desempenho em termos de velocidade de processamento. Este trabalho propõe uma implementação em FPGA de uma SVM, totalmente paralela com treinamento baseado no SGD. Resultados associados a ocupação em hardware, velocidade de processamento (throughput), e acurácia para o treinamento e inferência em vários formatos de quantização são apresentados.

O problema da remoção de realces especulares em dados de imagem refere-se a um problema em aberto em visão computacional relativo à estimativa dos componentes de reflexão especular e à remoção dos mesmos. Em aplicações recentes, métodos de remoção de realces especulares têm sido empregados para a reprodução de realces especulares em monitores de alta faixa dinâmica (HDR); para aumentar o brilho das imagens em tecnologias de controle de reflexão especular; para melhorar a qualidade da imagem em dispositivos de visualização como TVs; e para melhorar a faixa dinâmica de imagens de baixa faixa dinâmica (LDR). No entanto, o processamento subjacente exigido pelos métodos do estado da técnica é computacionalmente dispendioso e não atende aos requisitos operacionais de processamento em tempo real de pipelines de processamento de imagem encontrados em aplicações em eletrônica de consumo. Além disso, essas aplicações podem exigir que os métodos trabalhem com um único quadro em circuitos de processamento de imagens ou de vídeos. Consequentemente, este trabalho tem o objetivo de propor um novo método para a remoção em tempo real de realces especulares em uma única imagem. A essência do método proposto consiste em casar o histograma do componente de luminância de uma representação pseudolivre de especularidades, usando como referência o componente de luminância da imagem de entrada. As operações realizadas pelo método proposto têm, no máximo, complexidade de tempo linear. Nas avaliações experimentais, o método proposto é capaz de igualar ou melhorar os resultados do estado da técnica na tarefa de estimativa do componente de reflexão difusa a partir de uma única imagem, sendo 5X mais rápido do que o método com o melhor tempo computacional e 1500X mais rápido do que o método com os melhores resultados. O método proposto tem alta aplicabilidade industrial, e as aplicações visadas podem usufruir das contribuições desse trabalho, incorporando o método proposto como um componente básico em pipelines de processamento de imagem.

Propomos neste trabalho estudar e verificar as potencialidades de utilização da Robótica Educacional em sala de aula para melhorar funções cognitivas e ao mesmo tempo atuar na prevenção à ocorrência de transtornos mentais, problema que tem dificultado o desenvolvimento sócio-cultural de muitos jovens atualmente. Convém ressaltar que existem estudos verificando a eficácia da Robótica Educacional com crianças e adolescentes visando auxiliar no diagnóstico e tratamento do espectro autista e em deficiência visual, mas não achamos na literatura um estudo parecido com o proposto neste trabalho. Ademais, já é demonstrado na literatura que a Robótica Educacional melhora as funções cognitivas da criança e também a autoestima deles e dos professores. Durante o trabalho, a partir da análise de dados coletados, conseguimos verificar fortes indícios de que crianças e adolescentes que têm aulas de robótica educacional são menos susceptíveis a problemas maiores de depressão, estresse, entre outros tipos de transtornos mentais. Para chegar a tal inferência, elaboramos e aplicamos questionários para professores e alunos, a partir dos quais foram determinadas variáveis a serem analisadas, tais como psicomotoras, cognitivas e afetivas. Os questionários foram aplicados na etapa prática da Olimpíada Brasileira de Robótica que ocorreu no Instituto Federal do Rio Grande do Norte, Natal, Brasil. Esses dados foram submetidos a uma análise e posterior verificação através de metodologias qualitativas e quantitativas sobre a ferramenta da robótica educacional utilizada.

A Indústria 4.0 mudou completamente o paradigma de monitoramento e controle de processos industriais. Foram instalados sensores em diversas partes da planta, conectando os processos com a Internet das Coisas e a Computação na nuvem. Todavia, a geração de dados cresceu vertiginosamente, demandando que engenheiros construam ambientes apropriados para o processamento de todos esses dados. Esse crescimento aumentou o consumo de energia e a complexidade computacional, que podem acentuar a degradação ambiental e as perdas econômicas. De forma a atender a essas demandas, esta dissertação propõe metodologias eficientes para Detecção e Identificação de Falhas nos processos industriais. O primeiro consiste em comprimir as variáveis de processo utilizando o algoritmo Symbolic Aggregate Approximation (SAX) com o objetivo de reduzir a carga em casas de armazenamento de dados. Em seguida, treinamos uma rede neural Long Short-Term Memory (LSTM) para a detecção de falhas industriais nesses dados comprimidos. Finalmente, a segunda metodologia é endereçada para sistemas de computação de ponta eficientes, comprimindo redes neurais LSTM com a técnica de podagem. A compressão dos modelos de detecção reduzem o uso de memória e o número de operações realizados, economizando energia e acelerando a velocidade de inferência dessas redes em sistemas de ponta. Para avaliar ambas as propostas, utilizamos o benchmark Tennessee Eastman Process (TEP) com as métricas de classificação de acurácia, precisão, sensibilidade e F1-Score. Também analisaremos a eficiência de compressão de ambas as metodologias, estudando sua viabilidade e redução de parâmetros nas redes LSTM.

O gerador de indução em gaiola de esquilo é uma alternativa robusta e de baixo custo aos sistemas de conversão

de energia eólica de velocidade variável. Para este tipo de gerador, o controle de torque direto, o controle direto

orientado ao campo do rotor, o controle direto do rotor orientado ao campo, o controle de escorregamento e o

controle de escorregamento do fluxo do rotor podem ser usados para rastreamento do ponto de potência máxima.

O controle de escorregamento de fluxo do estator e o controle de torque direto possuem esquemas simples com

respostas dinâmicas rápidas, uma vez que não possuem controladores de corrente internos. No entanto, o controle

de escorregamento do fluxo do estator apresenta alta corrente de inrush e resposta dinâmica pobre e o controle de

torque direto apresenta ondulações de alto torque e baixo desempenho em baixas velocidades. Por outro lado, o 

controle de deslizamento do fluxo do rotor, o controle orientado ao campo do estator direto e o controle orientado 

ao campo do rotor direto têm uma resposta dinâmica rápida, baixa corrente de inrush e baixo erro no 

rastreamento do ponto de potência máxima, mas têm controladores de corrente e oferecem um maior

 complexidade no projeto de controle. O objetivo deste trabalho é definir a estratégia de controle mais adequada

 avaliando os seguintes índices de desempenho simultaneamente: rastreamento do ponto de potência máxima,

distorção harmônica total, corrente de inrush e resposta dinâmica. Simulações são realizadas para analisar o

 desempenho das estratégias de controle. Os testes foram realizados para as cinco estratégias de controle e o

 controle direcionado ao campo rotor direto apresentou o melhor trade off considerando o rastreamento do ponto

 de potência máxima, distorção harmônica total e desempenho dinâmico, apesar de não ter a melhor corrente de

 inrush.

Com o avanço e adoção em massa de soluções no campo de Internet das Coisas (IoT) e cidades conectadas, o número de dispositivos e sensores conectados à rede tende a crescer exponencialmente. Nesse cenário, a transmissão e armazenamento do crescente volume de dados trazem novos desafios. Quando dispositivos transmitem dados potencialmente irrelevantes ou redundantes, há um maior gasto de energia e processamento, além do uso desnecessário do canal de comunicação. Dessa forma, soluções de compressão de dados  localmente nos próprios dispositivos de IoT se tornam cada vez mais atrativas, possibilitando a eliminação de amostras que teriam pouca ou nenhuma contribuição para a aplicação, de forma a reduzir significativamente o volume de dados necessários para representar as informações. No entanto, tais dispositivos presentes hoje no mercado tem sérias limitações de armazenamento e poder de processamento. A fim de circundar tais limitações, surge o campo de TinyML, que busca maneiras de implementar modelos de aprendizado de máquina em dispositivos de baixa potência. Dado esse contexto, um dos setores que mais pode se beneficiar dessas novas tecnologias é a indústria automobilística, pois atualmente todos os carros produzidos devem ser instrumentados com uma série de sensores. Dessa forma, ao conectar um dispositivo inteligente no veículo, é possível fazer um processamento local dos dados e transmiti-los para um servidor remoto posteriormente. Nesse contexto, o presente trabalho propõe o desenvolvimento de um novo algoritmo de compressão de dados online, não supervisionado, e automaticamente adaptável para aplicações de IoT.  A abordagem proposta é chamada de Tiny Anomaly Compressor (TAC) e é baseada na excentricidade de dados e não requer modelos matemáticos previamente estabelecidos ou quaisquer suposições sobre a distribuição de dados. Para testar a eficácia da solução e validá-la foram realizados dois testes com diferentes objetivos. Primeiramente foi desenvolvida uma análise comparativa em dois conjuntos de dados do mundo real com dois outros algoritmos da literatura, o Swing Door Trending (SDT) e o Discrete Cosine Transform (DCT). Por fim, a proposta foi embarcada em um dispositivo IoT baseado em um Arduino e conectado a um carro com o propósito de verificar o impacto do algoritmo no tempo de processamento das operações primárias do sistema. Resultados preliminares mostram ser possível alcançar significativas taxas de compressão sem impactos significativos no erro gerado e no processamento do sistema.

Este trabalho propõe uma técnica para contagem de pessoas em um ambiente já povoado. Incialmente, é feito um levantamento das tecnologias e soluções concebidas para este fim. Como prova de conceito, é feita a análise de uma solução de contagem para um número reduzido de pessoas, aplicando aprendizado de máquina à estatística descritiva de um sinal RF. Finalmente, são apresentados os resultados de classificação para um cenário mais realista, com até 350 pessoas no ambiente, utilizando um sistema de medição de rádio definido por software para a coleta de dados. Os resultados demostram precisão significativa na contagem do número de pessoas por classificação em grupos de indivíduos.

A levitação magnética atrai muito interesse da comunidade acadêmica, atualmente, por possuir um grande potencial em apresentar tecnologias promissoras ao mercado, principalmente no setor de transporte de passageiros e cargas e na área industrial, gerando umgrande impacto positivo para a sociedade e contribuindo para o seu bem-estar. Sob essa premissa este trabalho propõe analisar a a aplicação do controle fuzzy intervalar do tipo-2 como uma melhor alternativa para a concepção de controladores para sistemas dessa classe, analisando as características positivas da aplicação desta técnica de controle em face da técnica fuzzy do tipo-1. Os controladores foram projetados e sintonizados manualmente, afim de observar se o grau de liberdade extra provido pela técnica fuzzy intervalar apresenta uma performance superior. Os resultados experimentais mostram que o controlador fuzzy intervalar proporciona um desempenho superior a sua contraparte do tipo-1 em diversos aspectos. Com essa metodologia as melhores características das diversas classes dos sistemas de controle podem ser combinadas para a realização de um esquema de controle mais eficiente e inteligente.

O ambiente aeroespacial pode ser bastante agressivo com circuitos digitais.  O efeito de radiação espacial em circuitos pode resultar em falhas e, como consequência, pode por em risco a segurança e execução das missões aeroespaciais, tripuladas ou não.  Portanto,foi forçoso o desenvolvimento de circuitos digital que podem resistir à ação de partículas radioativas e, atualmente, existem diversas tecnologias de processadores que conseguem de fato trabalhar de forma segura sob essas condições. Contudo, essas tecnologias geralmente envolvem a utilização de processos confidenciais de fabricação de transistores ou a utilização de bibliotecas de células proprietárias, que inibem a utilização e desenvolvimento por outros pesquisadores. Todavia existe outro conjunto de métodos em maior grau de abstração que pode operar de forma confiável em condições espaciais definidas.  Este trabalho pretende usar esses métodos para desenvolver o CEVERO, um processador de propósito geral baseado na plataforma existente PULP e que usa modificações arquiteturais como redundância e outros métodos de detecção e correção de falhas, para ser enviado em missões aeroespaciais.

Com o aumento do interesse por energias renováveis no mundo cresceu a importância das pesquisas em energia eólica, métodos e tecnologias associados. O incremento de turbinas eólicas conectadas aos sistemas elétricos também trouxe consigo novos desafios relacionados a estabilidade do sistema e proteção de seus componentes. A proteção diferencial é utilizada em muitos componentes de sistemas elétricos e para turbinas eólicas baseados em DFIG esta proteção foi proposta recentemente. Logo, neste trabalho propõe critérios na tomada de decisão da proteção diferencial baseada na transformada de Park, que além da corrente de restrição usa também o nível de tensão e direcional de correntes nos terminais do estator. Em uma simulação com DFIG operando com 1,51 MW foram realizados testes de faltas internas e externas à zona de proteção, do tipo monofásica e trifásica com diversos níveis de quedas de tensão. Faltas entre espiras no rotor e estator da máquina também foram testadas com vários níveis de defeitos. Assim, com a devida definição da lógica de operação, foi possível mostrar a eficácia da proteção, havendo detecção para todas as faltas monofásicas e trifásicas dentro da zona de proteção, detecção de faltas em enrolamentos no estator com 10% de defeito ou mais e detecção de faltas no rotor com defeito de 20% ou mais.

Problemas de otimização multiobjetivo retratam situações reais e por isso, esta classe de problemas é extremamente importante. No entanto, mesmo já sendo estudada há décadas, esta classe de problemas continua a proporcionar situações desafiadoras, ainda mais pela persistente carência de técnicas eficazes. Dentre todas as dificuldades que podemos encontrar na otimização de múltiplos objetivos simultaneamente, sejam eles conflitantes ou não, uma das principais dificuldades encontradas pelos algoritmos e abordagens existentes é a necessidade de conhecimento a priori do problema, ocasionando em uma predefinição da importância para cada um dos objetivos. Já quando tratamos esta classe de problemas por meio da aprendizagem por reforço, duas abordagens são predominantes: política única (single-policy) e múltiplas políticas (multi-policy). Algoritmos e técnicas que utilizam a primeira abordagem sofrem com a necessidade de conhecimento prévio do problema, característica inerente dos problemas multiobjetivo. Já a segunda abordagem possui outras dificuldades, tais como: limitação do conjunto de soluções e elevado custo computacional. Diante deste contexto apresentado, o trabalho propõe dois algoritmos híbridos, chamados de Q-Managed with reset e Q-Managed without reset. Ambos são uma hibridização do algoritmo Q-Learning e à abordagem ε−constraint, respectiva- mente pertencentes à aprendizagem por reforço e otimização multiobjetivo. De forma resumida, os algoritmos propostos atuam da seguinte forma: o Q-Learning é utilizado para a exploração do ambiente, enquanto que à abordagem ε−constraint é utilizada para a delimitação dinâmica do ambiente, permitindo manter intacta a essência de como o algoritmo Q-Learning atua. Essa delimitação tem a seguinte finalidade: impor que o agente de aprendizagem possa aprender outras soluções por meio do bloqueio de ações que o levem a soluções já aprendidas e sem melhoria das mesmas, ou seja, soluções para qual o agente de aprendizagem já convergiu. Tal característica do bloqueio de ações é realizada pela figura de um gerente (Manager), onde o mesmo é responsável por observar tudo o que ocorre no ambiente. Com relação a diferença entre os algoritmos propostos, basicamente trata-se da escolha de aproveitar ou não o conhecimento já adquirido do ambiente após uma solução ser considerada aprendida, ou seja, o agente de aprendizado ter convergido para uma determinada solução. Como forma de testar a eficácia das duas versões do Q-Managed, foram utilizados benchmarks tradicionais, os quais também foram adotados em outros trabalhos, permitindo assim uma comparação mais justa. Assim, duas abordagens comparativas foram adotadas, sendo a primeira delas por meio da implementação dos algoritmos de terceiros para uma comparação direta, enquanto que a segunda se deu por meio de uma métrica comum a todos que utilizaram os mesmos benchmarks. Em todos os testes possíveis, os algoritmos aqui propostos se mostraram eficazes, sempre encontrando toda a Fronteira de Pareto.

Nos últimos anos, os avanços observados nos sistemas de comunicações sem fio (wireless communication systems) e o crescimento do número de suas aplicações tornaram atrativo o uso de antenas compactas de multibanda e de banda larga, tanto para aplicações em sistemas de comunicações comerciais como militares. Os exemplos mais comuns são encontrados na variedade de aparelhos portáteis de comunicação sem fio, tais como: smartphones, handsets, palmtops e laptops, dentre outros. O desenvolvimento de diferentes tecnologias sem fio, a exemplo do GSM (Sistema Global para Comunicações Móveis), RFID (Identificação por Rádio Frequência), Bluetooth, Wi-Fi e WiMAX, tem servido de motivação para impulsionar as pesquisas na busca por dispositivos mais leves, compactos e de custo reduzido, como é o caso das antenas planares em microfita. O desenvolvimento de antenas com estas características ainda é um desafio às pesquisas atuais. Este trabalho objetiva o estudo, o projeto, a fabricação e a medição de novas geometrias de antenas planares, com aberturas no plano de terra e utilização de FSS (Frequency Selective Surface), visando à redução das suas dimensões, volume e peso bem como aumento do ganho das antenas, para atender às demandas dos serviços ofertados pelos Sistemas Móveis 5G, por exemplo. A inserção de camadas de ar entre a antena e a estrutura FSS também foi utilizada visando um maior grau de liberdade para ajuste das frequências de ressonâncias. Simulações computacionais com objetivo de predizer os valores dos parâmetros que caracterizem as estruturas propostas foram realizadas através dos softwares CST e HFSS 13.0. Protótipos foram fabricados e medidos. Uma boa concordância foi observada entre os resultados simulados e medidos.

A sífilis no Brasil cresceu mais de 5000% entre 2012 e 2017, isso chamou a atenção do Ministério da Saúde que no ano de 2017 declarou que o Brasil vivia uma epidemia de sífilis. A face mais dura da sífilis está na transmissão vertical, ou seja, quando uma mulher gestante transmite o Treponema Pallidum para o seu bebê. O tribunal de Contas da União (TCU), por meio de uma auditoria séria e profunda a respeito do aumento dos casos de sífilis no Brasil, fez vários apontamentos e recomendações, dentre eles a necessidade de desenvolver ferramentas e tecnologias que possibilitem monitorar com maior eficiência a evolução da sífilis. Todavia, quando se trata de monitoramento é importante observar para além das questões epidemiológicas, diagnóstico, o cuidado, o tratamento e a cura. Esse fatores são importantes, por exemplo, para eliminar a transmissão vertical da sífilis e, consequentemente, a sífilis congênita, sendo esta última um dos maiores desafios para o Brasil. Neste contexto, é necessário, portanto, que as ações para o enfrentamento da sífilis no Brasil estejam coadunadas entre a Vigilância e a Atenção a Saúde. Essas duas áreas apesar de serem concebidas pelo Sistema Único de Saúde (SUS) como essencialmente articuladas entre si, atuam em grande parte do país de forma dicotômica, inclusive no próprio Ministério da Saúde. Isso ocorre algumas vezes pela falta de integração entre as equipes que atuam em espaço diferentes da saúde, ou porque as tecnologias disponibilizadas pelo DATASUS estão muito longe de compreenderem a necessidade de mediar uma lógica de integração entre essas áreas estratégicas do SUS. A presente tese de doutorado está, portanto, situada nesta dimensão, ela traz em sua discussão o desenvolvimento de uma arquitetura tecnológica que de fato é uma solução de saúde digital que média por meio tecnologia a integração entre a Vigilância e a Atenção a Saúde. Para tanto, incorpora em seu fluxo a gestão de casos da Sífilis no território, ou seja, no município, locais onde saúde mais se aproxima da população. Ao mesmo produz indicadores epidemiológicos e assistenciais sobre a sífilis. A construção e a validação desta arquitetura foi realizada no município de Natal-RN e toda a discussão entorno do desenvolvimento e aplicação são apresentadas nesta tese de doutorado.                   

O crescimento expressivo de conjuntos de dados modernos, combinado à dificuldade de obter informações sobre rótulos, tornou o aprendizado semissupervisionado um dos problemas de importância prática na análise moderna de dados. Na maioria dos casos, obter conjunto de dados com a quantidade de exemplos suficientes para induzir um classificador, pode ser oneroso, pois é necessário que seja realizada uma rotulação dos dados por um especialista. Dados não rotulados são mais fáceis de serem obtidos, porém mais difíceis de serem analisados e interpretados. No problema do aprendizado semissupervisionado, têm-se uma base de dados formada por uma pequena parte rotulada e uma parte maior não rotulada, sendo possível duas vertentes: classificação semissupervisionada e agrupamento semissupervisionado. A partir disso, o objetivo deste trabalho baseia-se na aplicação de modelos que utilizam técnicas de Deep Learning no aprendizado semissupervisionado, onde treina-se uma rede neural, neste caso um auto encoder utilizando dados não rotulados. Então, acopla-se uma camada a mais no encoder. Esta nova camada tem seus pesos inicializado pelo algoritmo K-means++, e ajustados por meio do backpropagation utilizando aprendizado por teoria da informação. Os dados rotulados são atribuídos aos grupos gerados pelo encoder, influenciando os não rotulados, grupo à grupo, desta forma rotulando os dados não rotulados que foram previamente agrupados. Com os experimentos realizados notou-se que o desempenho satisfatório do modelo proposto quando comparados com outros algoritmos semissupervisionados, tantos os clássicos como selftraining e co-training, como outros trabalhos mais recente, mostrando a viabilidade do modelo proposto para o problema de aprendizagem semissupervisionada.

O incessante desenvolvimento dos sensores biométricos implantados ou vestíveis, proporcionaram o crescimento da tecnologia WBAN (Wireless Body Area Network). Uma WBAN pode ser usada para muitas aplicações, como monitoramento de sinais fisiológicos e aplicativos de comunicação industrial. Nesse contexto, a antena têxtil é um importante elemento na comunicação sem fio em tecidos inteligentes, sendo objeto de pesquisa recorrente em aplicações industriais, militares e médica. Essas antenas são flexíveis e, por esse motivo, torna-se conveniente em aplicações onde a rigidez das antenas tradicionais é considerada um entrave. A utilização de metamaterias em antenas pode proporcionar entre outras características redução de SAR (Specific Absorption Rate) e miniaturização do dispositivo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de antenas planares com substrato metamaterial têxtil na faixa de frequência 5G para aplicações WBAN, mostrando desde confecção dos substratos até a fabricação e testes das antenas. Foram selecionados três tipos de substrato têxtil com estrutura e composição diferentes, e em cada um deles foi inserido um fio condutivo através de técnicas distintas (inserção manual, malharia e costura automática). A caracterização dos materiais foi realizada através de simulações no HFSS e do método da sonda coaxial, para obtenção dos parâmetros elétricos. Posteriormente a etapa de caracterização, as antenas foram projetadas e simuladas para operar em 3,5 GHz, sendo os melhores resultados fabricados e testados em um Analisador de Redes Vetorial (ARV). Os resultados obtidos nas simulações e testes, foram analisados e constatou-se a presença de característica metamaterial nas geometrias de laçada e ponto reto. As antenas com substrato metamaterial têxtil apresentaram frequência de ressonância menor em relação as que possuíam substrato têxtil dielétrico, indicando a possibilidade de redução das dimensões do dispositivo. 

Na era multicores, o tamanho do espaço de operação do software, ou seja, configurações de hardware que fornecem diferentes desempenho e consumo energético de um software, é significativamente maior. Além disso, torna-se ainda mais complexo escolher uma configuração que otimize o desempenho e o consumo de energia de processadores heterogêneos. Arquiteturas heterogêneas de vários núcleos oferecem flexibilidade em diferentes tipos de núcleos e de tensão e frequência, definindo um vasto espaço de design a ser explorado. Além do mais, soluções de eficiência energética é crucial em dispositivos menores, pois pode levar a uma vida útil mais longa da bateria e uma melhor experiência do usuário, incluindo aplicativos mais complexos. Esta tese propõe uma metodologia para encontrar balanços entre performance e energia para aplicações paralelas com cargas de trabalho balanceadas dinamicamente, rodando em sistemas multiprocessado heterogêneo com uma arquitetura de conjunto de instruções único (ISA). Nosso método concebe novos modelos analíticos para desempenho e consumo de energia cujos parâmetros podem ser ajustados usando apenas algumas medições off-line estrategicamente amostradas. Esses modelos são então usados para estimar o desempenho de um aplicativo e o consumo de energia para todo o espaço de configuração. Por sua vez, essas predições realizadas off-line definem a escolha das configurações de Pareto-ótimas estimadas do modelo, que são usadas para informar a configuração que o aplicativo deve executar. A metodologia foi validada em uma placa ODROID-XU3 para oito programas dos aplicativos PARSEC Benchmark, Phoronix Test Suite e Rodinia. Foram observadas economias de energia de até 59,77%, 61,38% e 17,7% em comparação com os governadores do Linux performance, ondemand e powersave, respectivamente, com desempenho superior ou semelhante. Este método visa fornecer um ponto de partida ideal para um gerenciador de energia para tomar melhores decisões de acordo com o desempenho do aplicativo e requisitos de consumo de energia e sistema em execução. Dessa forma, esta tese também propõe uma estratégia usando a configuração Pareto-ótima selecionada por nossos modelos como um ponto de partida apropriado para um runtime support framework, chamado Nornir. Esse framework realiza dinamicamente uma busca local por uma configuração mais desejável de núcleos e frequência adaptando às flutuações da carga de trabalho e interferência externa. Além disso, estendemos nosso modelo de energia para prever o consumo de todo o dispositivo, ou seja, a soma do consumo de todos os componentes internos. Esta abordagem híbrida foi empregada em uma placa ODROID-XU3 em  dois aplicativos multi-thread. Nornir começando com a configuração de Pareto pode alcançar até 50% de economia de energia em comparação com configurações de partida aleatórias. Também observamos que o governador Linux performance e interactive consumiu até 1,62X mais energia do que Nornir usando Pareto.

Esta tese propõe uma metodologia versátil para medir, modelar e estimar erros como o RMSE na profundidade e o RPE no posicionamento da câmera utilizando dados capturados de uma câmera RGB-D montada no topo de uma plataforma robótica móvel de baixo custo. O método proposto é dividido em três etapas, sendo que a primeira consiste na criação de dados que expressam a verdade (ground truth), tanto para pontos 3D (mapeamento) quanto para poses de câmera (localização). A próxima etapa é a aquisição de um conjunto de dados para cálculo dos erros RMSE e RPE utilizando a plataforma móvel com câmera RGB-D. Por fim, a terceira etapa consiste em modelar e estimar os erros nas medidas de profundidade e posicionamento da câmera em função da distância, velocidade e vibração. Para este estágio de modelagem e estimação, uma abordagem simples baseada em redes neurais do tipo MLP é usada. Isso resulta em duas redes, N rmse Z para a predição do erro de profundidade e N RPE para a previsão do erro de posicionamento da câmera. Experimentos mostram que as redes N rmse Z e N RPE têm uma precisão de ± 1% e ± 2,5%, respectivamente. A metodologia proposta pode ser usada diretamente nas técnicas que requerem uma estimativa da dinâmica do erro, como por exemplo a robótica probabilística para localização e mapeamento, usando câmeras RGB-D montadas em UAVs, UGVs e também USVs (incluindo veleiros robóticos). Tarefas que usam sensores RGBD, tais como monitoramento ambiental, manutenção de obras de engenharia e segurança pública, podem contar com esta abordagem para obter informações sobre o erro associado às medições da câmera (profundidade e posicionamento).

A equação da onda tem uso frequente na física matemática e na engenharia, e temos de resolvê-la repetidamente para simular propagações de onda via software. O método dos elementos espectrais, uma das várias abordagens utilizadas na solução numérica da equação da onda, discretiza o domínio subjacente através de uma malha feita de elementos e nós, e percorre todos os elementos e todos os nós a cada intervalo de tempo para avançar a equação de interesse ao longo do tempo. Propomos um algoritmo de reordenação de memória, projetado para ser usado com o método dos elementos espectrais, que reorganiza informações da malha para reduzir o número de falhas de cache e incrementar a localidade de referência de dados, o que melhora o tempo de execução ao percorrer a malha. Elaboramos uma formulação do método dos elementos espectrais para ondas 2D sobre malhas não estruturadas compostas de triângulos, e associamos a ela nosso algoritmo de reordenação de memória para construir um simulador de propagação de ondas acústicas. Nossos experimentos mostram que a técnica de reordenação baseada em curvas de preenchimento de Hilbert tem bom desempenho em malhas de diversas granularidades, e também quando a variação no tamanho dos elementos é pequena ou grande. Além disso, comparamos a abordagem proposta a três outros procedimentos de reordenação de memória, e verificamos que o tempo de execução de nosso algoritmo é de 9% a 25% mais rápido do que as alternativas testadas. Recomendamos a adoção deste algoritmo de reordenação de memória em qualquer aplicação que demande percorrer domínios repetidamente.

Os registros (logs) de alarmes e eventos compõem um volumoso e dormente repositório de dados históricos de natureza tabular, comumente sub-valorada ou negligenciada na indústria. Embora constituam fontes potencialmente ricas em informações relevantes sobre a planta ou processo monitorado, esses registros são tomados para análise apenas como último recurso, sobretudo devido às dificuldades impostas pelo grande volume e baixa expressividade dessas bases. Tal indiligência não se mostra mais admissível no cenário contemporâneo de orientação a dados, já ubíquo em diversos setores produtivos e que vem se apresentando fortemente na manufatura tradicional, sobretudo pelo advento do paradigma da Indústria 4.0. Propõe-se, assim, a transposição dessas bases para um domínio de representação mais expressivo e flexível, propiciando uma exploração mais proativa dos episódios narrados nos registros e, consequentemente, ensejando tarefas de análise de incidentes, de anormalidades, de conformidade e de desempenho mais céleres. Para isso, a partir do reconhecimento de uma ontologia, entidades, atributos e associações virtualmente imersas no contexto operacional historiado nos registros são mapeados em um grafo de conhecimento (do inglês, Knowledge Graph - KG). A abordagem utiliza técnicas de Análise Exploratória de Dados, Processamento de Linguagem Natural, Análise de Redes, Análise Multivariada e Indicadores Compostos para derivar dos dados uma miríade de aspectos, propriedades e relacionamentos (arestas) de natureza hierárquica, temporais e de similaridade instituídos entre as entidades (nós) identificadas. A visualização do KG se dá de forma dinâmica e interativa, com diferentes modos de visualização e níveis de detalhamento. Cenários de avaliação são desenhados para demonstrar a eficácia da abordagem.

As necessidades de novos sistemas de comunicações sem fio exigem que os dispositivos radiantes sejam cada dia mais estáveis e confiáveis. Nos últimos anos, várias de propostas de soluções são observadas na literatura para melhorar o desempenho das antenas planares aplicadas nos sistemas modernos de comunicações sem fio. Esse trabalho apresenta o uso de substratos ceríferos como uma solução biodegradável, de baixo custo, estável eletricamente e com diversas possibilidades de aplicações para melhorar a operação de antenas planares em sistemas de comunicações sem fio. Embora a utilização de substratos orgânicos não seja uma novidade, pois vários fabricantes têm linhas de placas para circuitos planares a base de compostos orgânicos. Esse trabalho propõe de maneira inovadora o uso de substratos ceríferos para o desenvolvimento de antenas de microfitas miniaturizadas. Foram desenvolvidas antenas planares para aplicações em serviços do protocolo IEEE 802,11 ax. Ao longo deste trabalho será apresentado o processo de caracterização do material proposto, confecção dos substratos, projeto e fabricação das antenas propostas, análise numérica e caracterização experimental. Foram selecionados 4 tipos substratos ceríferos baseados na cera de carnaúba, e determinadas as principais características por meio de análises das propriedades elétricas do material, difração de raios-x e termogravimetria. Com resultados da caraterização dos substratos os dispositivos radiantes foram projetados e numericamente analisados pelo método dos Elementos Finitos, utilizando o software Ansys HFSS^®. As antenas foram experimentalmente caracterizadas na faixa frequência de 1GHz a 8,5 GHz, onde foi possível constatar que o material empregado como substrato apresentou estabilidade e boas propriedades para aplicações em circuitos planares como o caso de antenas de microfita. Acrescenta-se ainda a possibilidade de miniaturização dos elementos radiantes com o uso da cera de carnaúba como substrato, quando comparadas com a mesma estrutura projetada em um substrato comercial padrão como o FR4, foi alcançado um fator de miniaturização de 44,5% no volume da antena miniaturizada em substrato de cera. 

Energia solar fotovoltaica tem se mostrado como alternativa viável que vem a contribuir não somente com o desenvolvimento sustentável, como também na garantia de suprimento energético ao redor do mundo. O crescimento exponencial da capacidade instalada nos últimos anos tem evidenciado a necessidade de garantir a operação segura e confiabilidade dos sistemas fotovoltaicos. Neste contexto, a ocorrência de faltas em tais sistemas é uma questão crucial, uma vez que podem impactar significativamente na potência gerada, diminuir a vida útil e causar potenciais riscos na operação. Desta forma, esta pesquisa aplicou de técnicas de inteligência artificial para detecção e diagnóstico de faltas em módulos fotovoltaicos. As faltas identificadas pelos métodos proposto são: módulos em curto-circuito, desconexão de strings e sombreamento parcial. Foram desenvolvidos algoritmos de rede neural perceptron de múltiplas camadas, rede neural probabilística e um método neuro-fuzzy, que combina o uso de uma rede neural com lógica fuzzy. Todos os algoritmos treinados utilizado dos simulados e testados com dados experimentais de três sistemas fotovoltaicos diferentes. Adicionalmente, ainda foram consideradas situações de treinamento em que o conjunto de dados está contaminado por ruídos aleatórios. Os resultados indicaram acurácia máxima de 99,1% para a falta de módulos em curto-circuito, 100% para desconexão de strings e 82,2% para a falta de sombreamento parcial. Além disso, as análises permitiram reafirmar a robustez da rede perceptron de múltiplas camadas para detecção de faltas em sistemas fotovoltaicos, mesmo com a presença de ruído dos dados de treinamento.

Nesse trabalho foram propostas novas metodologias de sincronização entre registros oscilográficos e de localização de faltas, baseados na teoria de fasores fundamentais, independente dos parâmetros elétricos da linha de transmissão e de processos iterativos. No algoritmo de sincronização de medições proposto o efeito capacitivo da linha é levado em consideração e apenas a análise dos fasores de tensão e corrente em regime permanente é necessária, eliminando a necessidade de ajustes baseados nos parâmetros elétricos da linha. Além disso, identifica ângulos de sincronização em qualquer quadrante, e é insensível às condições de operação do sistema. Condições reais de operação do sistema brasileiro são consideradas para avaliar o desempenho do algoritmo em diferentes cenários, incluindo casos de linhas com carregamento leve, moderado e pesado; e diferentes fatores de potência e comprimentos de linha. Os resultados obtidos mostram que a solução de sincronização  proposta é confiável, direta e precisa, sendo útil para aplicações práticas baseadas em fasores de dois terminais quando as fontes tradicionais de referência de tempo comuns não estão disponíveis. A ferramenta desenvolvida para localização de falta necessita de fasores de corrente e tensão pré e pós falta, funciona para todos os tipos de faltas (simétricas e assimétricas), e para LTs transpostas e não transpostas. A avaliação do algoritmo de localização de falta é realizada por meio de simulações de faltas através do software ATPDraw. Os resultados obtidos comprovam a eficiência do método em  encontrar o local de falta com boa precisão.

A organização das tarefas entre os nós computacionais impacta diretamente no desempenho da aplicação. Considerando aplicações computacionalmente caras como os problemas geofísicos o impacto é mais significante. O desbalancemanto causado por um escalonamento ineficiente das tarefas pode tornar a aplicação não escalavel. Sendo assim esse trabalho investiga o escalonamento de tarefas em métodos geofísicos.

Esse trabalho compara três tipos de escalonadores: centralizado dinâmico (CD), descentralizado estático (DS, do inglês Decentralized Static), descentralizado dinâmico (DD). O CD foi implementado através da técnica mestre-escravo o qual possui um nó mestre responsável pela distribuição das tarefas entre os outros nós chamados de escravos. O DS é a divisão igualitária da quantidade de tarefas entre os nós. O DD utilizado implementa o método  work-stealing proposto por Assis et al. 2019, o qual o nó ocioso rouba a tarefa de um nó sobrecarregado.

O principal método geofísico utilizado foi a inversão completa da forma de onda (FWI, do inglês Full Waveform Inversion) 2D com a onda acústica. Para analisar a desempenho dos escalonadores de tarefas foram gerados gráficos de speedup, eficiência e distribuição das tarefas entre os nós. O tamanho do problema foi definido a partir de modelos de velocidades sintéticos de diferentes tamanhos executados para diferentes quantidades de nós. O código do FWI e do escalonadores foram implementados em C em memória distribuída usando a biblioteca MPI.

A partir dos resultados do FWI, foi aplicado o  work-stealing (por ter apresentado comportamento mais eficiente) em outro problema geofisico: a migração por mínimos quadrados  (LSM, do inglês Least Square Migration). Para comparar a implemetação LSM com  work-stealing usamos o LSM com DS proposto por Chauris et al. 2017. O código do LSM e DS utilizado neste problema foram implementados em Fortran e o  work-stealing em C. A comunicação entre os nós foi implementado usando MPI. Para analisar a desempenho do escalonador em LSM, usamos modelo de velocidades marmousi.

As atividades motoras do corpo humano, assim como aquelas relacionadas a tomada de
decisões e questões emocionais e psíquicas, podem ser compreendidas por meio da análise
dos sinais elétricos provenientes do cérebro, também conhecidos como sinais
eletroencefalográficos (EEG). O estudo e aplicação desses dados vem crescendo dentro da
comunidade científica. Sabe-se que o emprego desses sinais constitui a base do
desenvolvimento das Interfaces Cérebro Computador (ICC), e que essas representam o futuro
das tecnologias assistivas, especialmente aquelas direcionadas às pessoas que não possuem
controle motor. Contudo, a extração de características e padrões desses sinais ainda é um
processo complexo. Algoritmos de aprendizagem de máquina vem mostrando excelentes
resultados na interpretação de sinais EEG, sendo empregados como ferramenta para
classificação e análise. Suas aplicações abrangem desde estudos na área de neurociências,
engenharia neural e até mesmo aplicações comerciais. Com isso, a proposta desse trabalho é
analisar os sinais advindos da atividade neural de indivíduos submetidos a protocolos que
envolvem tarefas do tipo motora e imagética. Entende-se que tarefas de imagética,
especificamente imagética motora, são técnicas neurocognitivas nas quais o sujeito imagina a
realização de uma ação motora sem executar o devido movimento, ou seja, trata-se de um
processo mental no qual se imagina o movimento do corpo sem executa-lo. A interpretação e
classificação desse tipo de sinal permite desenvolver ferramentas de controle que podem ser
ativadas por meio de processos cognitivos. Desta forma, utilizou-se como
instrumentação dois tipos de sensores para coleta dos sinais, um eletroencefalograma de 16
canais e um sensor de baixo-custo, de um eletrodo, com tecnologia de conexão sem
fio, wireless. Como resultados, identificou-se que os algoritmos empregados para análise dos
sinais EEG dos indivíduos submetidos a tarefas motoras e imagéticas mostraram-se bastante
eficientes no processo de classificação. Os resultados permitiram atestar a viabilidade de
utilizar esses sinais em aplicações envolvendo controle de dispositivos, especialmente aqueles
empregados para pessoas com deficiência motora.

O crescimento do acesso à internet por meio dos dispositivos móveis de quarta geração (4G), aliado ao crescimento da utilização de smartphones, o uso massivo de serviços de streaming por parte destes dispositivos e a chegada da quinta geração (5G), faz com que a demanda por transmissão móvel de dados atinja altos patamares, e requeiram mais largura de banda. Entretanto, o espectro eletromagnético utilizado para essas aplicações é limitado, acarretando escassez frente à demanda, além dos altos custos e burocracia para outorga de novas bandas. Uma das soluções encontradas para tal problema é a utilização do espectro não-licenciado, uma vez que é gratuito e possui, em certas faixas, largura de banda maior que o licenciado, além de possuir porções com subutilização, indicando menos possibilidade de interferência entre tecnologias. Nesse contexto, surgem as tecnologias LTE-LAA e LTE-U para o uso do espectro não-licenciado na banda Industrial, Scientific and Medical (ISM) em 5 GHz, com modificações no mecanismo de acesso ao meio do LTE. Essas tecnologias devem coexistir com a já consolidada e bem-sucedida tecnologia Wi-Fi, que utiliza o espectro não-licenciado desde sua criação. Entretanto, como cada tecnologia implementa um mecanismo de acesso ao meio diferente, estudos devem ser realizados para indicar os impactos que cada sistema tem nos demais quando coexistem. Além do estudo da coexistência, surge a oportunidade da aplicação de técnicas de Machine Learning para o ajuste automático dos parâmetros de acesso ao meio, controlando o impacto gerado de uma tecnologia em outra. Estudos de tal cenário em ambientes de uma única célula foram bastante explorados na literatura, restando como desafio o estudo e a concepção de soluções para o ambiente multicelular. Por tudo supracitado, este trabalho tem como objetivos: (1) o estudo da coexistência entre as tecnologias LTE-U e Wi-Fi em um cenário multicelular, com interferência co-canal e inter-RAT (mesma tecnologia); (2) aplicação de algoritmos de Machine Learning (aprendizado por reforço) para ajuste de parâmetros, visando otimizar o acesso ao meio de uma, ou ambas tecnologias, e consequentemente atingir melhoria na coexistência na forma de aumento de taxa e diminuição de perdas de pacotes.

Nos últimos anos, vem aumentando a demanda por altas taxas de transmissão de dados nas comunicações sem fio. Um dos casos de uso dos sistemas de comunicações móveis de quinta geração (5G), o Enhanced Mobile Broadband (eMBB), prevê vazão de dados mínima de 20 Gbps de pico, utilizando a técnica de agregação de portadoras (carrier aggregation) para atingir larguras de banda ultra-largas. Contudo, os sinais transmitidos em banda larga e ultra-larga são mais susceptíveis à degradação por espalhamento no tempo e na frequência, devido à propagação do sinal por múltiplos caminhos e à movimentação relativa entre os transceptores, respectivamente. Nesse contexto, a sondagem de canal é de grande relevância, pois permite estimar as características do meio de transmissão, possibilitando a concepção de soluções de combate à degradação de desempenho imposta pelo canal de comunicação. Nessa perspectiva, o presente trabalho desenvolve uma pesquisa sobre as principais técnicas de sondagem do canal banda larga, tendo por objetivo principal a concepção em software de um simulador de sondagem de canal e de uma ferramenta de pós-processamento e análise para a caracterização de canais banda larga sem fio. Além disso, é feita uma análise comparativa das sondagens por correlação cruzada direta, utilizando 6 diferentes sequências como sinal de sondagem. Entre elas, estão as sequências PN, Frank-Zadoff-Chu e Golay.

O emprego de Redes Neurais Artificiais (RNAs) têm sido de alto interesse para diversos setores: indústria, marketing, investimentos, medicina, dentre outros. Porém, aplicações embarcadas de RNAs sofrem com requerimentos de alta capacidade de processamento, armazenamento de dados e custo das plataformas que implementam essa tecnologia, tornando o uso comercial inviável. Este trabalho tem como objetivo propor uma implementação de RNAs Multilayer Perceptron (MLP) em microcontroladores de 8-bit, com treinamento e inferência embarcados. São demonstradas análises de convergência do treinamento, tempo gasto para inferência e ocupação de código de programa nas memórias internas do microcontrolador. Além disso, é demonstrada uma técnica de utilização de memória de programa para possibilitar o embarque de RNAs-MLP de arquiteturas maiores. Outra análise demonstra um comportamento que possibilita prever o tempo de inferência e ocupação de memória da RNA de acordo com o número de hiper parâmetros, habilitando-se um dimensionamento com comportamento esperado de uma implementação de RNA, baseado na sua arquitetura, para microcontroladores utilizando essa proposta.

Neste trabalho uma metodologia para o cálculo de poliedros invariantes controlados robustos de complexidade fixa, baseado em otimização bilinear, é proposto para sistemas lineares de tempo discreto, sujeitos a restrições nos estados e nas entradas de controle e a perturbações de amplitude limitada. Em inúmeras aplicações da vida real, determinadas variáveis de um sistema devem obedecer a certas restrições. Em geral, estas restrições são especificadas por desigualdades lineares que definem conjuntos poliédricos limitados e fechados. Um conjunto é invariante controlado robusto se qualquer trajetória do estado iniciada dentro do conjunto pode ser mantido dentro dele por meio de uma ação de controle adequada, apesar das perturbações. Dessa forma, o cálculo de um conjunto invariante controlado robusto é um passo importante na solução de vários problemas de controle sob restrições. Os métodos convencionais de cálculo destes poliedros podem resultar em conjuntos de alta complexidade, definidos por um grande número de vértices. A metodologia proposta nesse trabalho possui condições de invariância bilineares e poliedros representados por vértices, cuja quantidade é fixada a priori. Busca-se também maximizar o volume do poliedro invariante controlado robusto. Por meio de exemplos numéricos, verifica-se que a metodologia é capaz de calcular poliedros de volume maior do que os de métodos recentes que buscam também conjuntos com complexidade reduzida. Além disso, a metodologia mostra-se eficiente do ponto de vista numérico, aplicável a sistemas de dimensões maiores do que aquelas tratadas pelos métodos disponíveis na literatura.

O uso de bancos de dados relacionais está cada vez mais presente na indústria. Aplicações em medicina, IoT e Indústria 4.0 são exemplos disso. Apesar da grande capacidade e eficiência no armazenamento e recuperação de dados, esse tipo de banco de dados requer conhecimentos técnicos em linguagens de consulta específicas para o acesso a essas informações, o que afasta esses tipos de aplicativos do público não especializado. Neste trabalho, propomos uma aplicação de modelos recentes em processamento de linguagem natural que utiliza mecanismos de atenção para tradução da linguagem natural em inglês para SQL aplicada a um banco de dados que armazena dados de sensores, com foco no conceito de Indústria 4.0. Exemplos pareados de frases de linguagem natural foram gerados com sua consulta SQL correspondente para serem usados para treinamento e validação. O modelo foi agnóstico em relação ao esquema de banco de dados, de forma que só lida com as sequências de entrada e saída independentemente da estrutura do banco de dados. Os dados vêm de historiadores de processo típico usado nos cenários industriais. Ao treinar a rede neural profunda, obtivemos um modelo de linguagem com uma precisão de aproximadamente 99% no conjunto de validação.

Dois sensores para a caracterização da constante dielétrica de diferentes tipos de materiais foram implementados e um deles aplicado na determinação do teor de água no solo (θ), enquanto que o outro é uma antena bio inspirada baseada na folha de Shiso. Os sensores propostos consistem em: A forma do patch da antena é inspirada na folha Shiso, cujo nome científico é Perilla Frutescens. Um capacitor interdigital complementar (CIDC) é inserido na geometria; Uma antena de microfita com patch circular com um recipiente impresso em filamento ABS, baseado na estrutura de complementary splitring resonator (CSRR). O princípio de funcionamento está baseado no deslocamento das frequências de ressonância do elemento ao ser alterado a permissividade relativa do material em teste (MUT). Diversas simulações foram realizadas, com os dados obtidos, dois modelos empíricos são propostos. Para a validação de sua eficácia, foram feitas medições com substratos dielétricos que possuem a constante dielétrica conhecida na literatura. O segundo sensor pode ser aplicado para diversos tipos de materiais, neste trabalho foi utilizado para a determinação do percentual de água contida em diferentes tipos de solos. Os protótipos foram construídos e os resultados obtidos nas medições foram confrontados com resultados de outros estudos, validando assim a eficácia dos sensores propostos.

O problema dos k-servos em um grafo ponderado (ou espaço métrico) é definido pela necessidade de mover eficientemente k servos para atender uma sequência de requisições que surgem de maneira online em cada nó do grafo. Este é talvez o problema mais influente de computação online cuja solução continua em aberto servindo de abstração para diversas aplicações, como a compra e venda de moedas, reatribuição de processos em processamento paralelo para balanceamento de carga, serviços de transporte online, gerenciamento de sondas de produção de petróleo, dentre outros. Sua simplicidade conceitual contrasta com sua complexidade computacional que cresce exponencialmente com o aumento do número de nós e servos. Anteriormente a este trabalho, o algoritmo Q-learning foi utilizado na solução de pequenas instâncias do problema dos k-servos. A solução ficou restrita à pequenas dimensões do problema pois sua estrutura de armazenamento cresce exponencialmente com o aumento do número de nós e servos. Este problema, conhecido como maldição de dimensionalidade, torna ineficiente ou até impossibilita a execução do algoritmo para certas instâncias do problema. Para lidar com maiores dimensões, o Qlearning em conjunto com o algoritmo guloso foi aplicado a um número reduzido de nós separados por um processo de agrupamento (abordagem hierárquica). A política local obtida em cada agrupamento, em conjunto com a política gulosa, foi utilizada na formação de uma política global, abordando de maneira satisfatória grandes instâncias do problema. Os resultados foram comparados a importantes algoritmos da literatura, o Work function, o Harmonic e o guloso. As soluções até então propostas dão ênfase ao aumento do número de nós, porém se analisarmos o crescimento da estrutura de armazenamento definida por Cn;k ' O(nk), é possível perceber que o aumento do número de servos pode torná-la rapidamente limitada pelo problema da maldição da dimensionalidade. Para contornar esta barreira, o problema dos k-servos foi modelado como um problema de aprendizagem por reforço profundo cuja a função de valor estado-ação foi definida por uma rede neural perceptron de múltiplas camadas capaz de extrair as informações do ambiente a partir de imagens que codificam a dinâmica do problema. A aplicabilidade do algoritmo proposto foi ilustrada em um estudo de caso no qual diferentes configurações do problema foram consideradas. O comportamento dos agentes foi analisado durante a fase de treinamento e sua performance foi avaliada a partir de testes de desempenho que quantificaram a qualidade das políticas de deslocamento dos servos geradas. Os resultados obtidos fornecem uma visão promissora de sua utilização como solução alternativa ao problema dos
k-servos.

Com o crescimento da educação a distância (EAD) no Brasil em seus níveis de ensino, seja ele médio, técnico ou superior e o aumento da oferta de cursos online disponibilizados através dos Ambientes Virtuais de Aprendizagem (AVA), surge uma preocupação com o desenvolvimento deste aluno durante o curso e o seu aprendizado. Com objetivo de associar os recursos e atividades oferecidos no AVA as classes de Estilos de Aprendizagem, este trabalho propõe criar um algoritmo que possa identificar os padrões de comportamento dos alunos da EAD através do uso ferramentas disponíveis no AVA e associa-los a uma classificação de Estilos de Aprendizagem com intuito de auxiliar o professor na confecção dos seus planos de aula, sugerindo recursos e atividades avaliativas dispostas no AVA que irão favorecer o aprendizado dos seus alunos de acordo com o Estilo de Aprendizado característico de cada um deles.

Em sistemas celulares, os sinais de informação devem ser transmitidos com altas taxas de transmissão de dados e elevada confiabilidade. Uma das possíveis soluções para atingir esses critérios desejados consiste na utilização de sistemas com múltiplas antenas transmissoras e/ou receptoras, caracterizando um sistema MIMO (Multiple Input - Multiple Output). Todavia, as técnicas de processamento de sinais em sistemas MIMO geralmente supõem gaussianidade do canal de transmissão, diminuindo sua eficiência em cenários de comunicação não-gaussianos. Neste trabalho é proposto uma nova técnica de detecção sinais em sistemas MIMO em cenários caracterizados por ruído não-gaussiano. A técnica de recepção proposta é denominada de Maximum Correntropy Detector (MCD), sendo provado trata-se de uma generalização do detector MLD (Maximum Likelihood Detector) através do uso da correntropia complexa. O detector MCD é analisado em canais Gaussianos e não Gaussianos, sendo observado um desempenho superior aos detectores clássicos nós experimentos realizados, sem aumento significativo da complexidade computacional. Conjuntamente, este trabalho também apresenta um novo método de sensoriamento espectral adequado a detecção de sinais que apresentam variação de fase não-linear ao longo do tempo. O método proposto basea-se no uso da teoria de sinais cicloestacionários em ângulo-tempo, o qual emprega transformações do sinal a ser sensoriado de forma a mitigar o efeito da variação não-linear da fase. A arquitetura proposta é avaliada no sensoriamento de sinais BPSK e é comparada a técnica de sensoriamento por cicloestacionariedade temporal. Os resultados de simulação obtidos comprovam a eficiência da arquitetura proposta, apresentando ganhos na taxa de detecção de usuários primários na ordem de 8 dB.

Os sistemas de informação em saúde no Brasil foram projetados e desenvolvidos de maneira heterogênea e com base nas características loco-regionais, resultando em falta de integridade das informações em saúde. Neste contexto, o Ministério da Saúde brasileiro apontou a necessidade de soluções de interoperabilidade dos sistemas de informação em saúde, destacando a importância da integração com bancos de dados nacionais e alinhamento às leis brasileiras de proteção de dados, bem como sua aplicação no contexto da educação para auxiliar na formação continuada dos profissionais de saúde. Assim, este trabalho apresenta o Sabiá, uma plataforma para autenticação, autorização e entrega de dados baseada no consentimento do usuário para sistemas de informação em saúde no Brasil e que atualmente está presente no contexto de ecossistemas educacionais em saúde. A arquitetura do Sabiá foi projetada para atingir os seguintes requisitos: R1) Fornecer uma identidade federada; R2) Ser um gerenciador de recursos federados; R3) Coletar dados do usuário de diferentes sistemas de informação e; R4) Entregar dados do usuário a sistemas com base no consentimento do usuário. O Sabiá consiste em três componentes principais: 1) Sabiá Authorization Server, responsável pela implementação da autenticação aberta; 2) Sabiá Collector, responsável por coletar dados de diferentes sistemas de informação e; 3) Sabiá Resource Server, responsável por fornecer dados previamente autorizados pelo usuário aos sistemas. Após analisar os dados históricos, a funcionalidade R4 foi selecionada para ser submetida ao teste de desempenho, porque é o processo que mais afeta o desempenho geral do sistema. Os testes tiveram como objetivo analisar o comportamento de Sabiá no cenário mais pesado, com base em dados históricos. Os resultados não mostraram falhas e indicaram escalabilidade e consistência do sistema, nas quais o usuário percebe uma reação instantânea do sistema, cujas médias de tempo de resposta permaneceram abaixo de 100 ms.

Propomos neste trabalho uma metodologia para estimação do desempenho e comparação de sistemas de controle para veleiros autônomos. Um dos problemas que mais dificulta a pesquisa em robótica móvel na atualidade é a ausência de metodologia padrão e plataformas para distribuição/verificação das implementações e resultados obtidos. Nossa solução consiste em definir uma metodologia para comparação formada por três partes: escopo, métricas e cenários. O escopo define quais partes do sistema são comparáveis e também cria uma forma compreensiva de definir o sistema de navegação básico de um veleiro autônomo. Métricas quantitativas devem ser extraídas dos dados obtidos durante o experimento no cenário e serão usadas para uma avaliação de características esperadas de um sistema de controle, como estabilidade, consumo energético, robustez e eficácia, resultando em uma primeira classificação do sistema de controle. Uma implementação inicial desta metodologia é feita usando o ambiente Ardupilot, onde várias técnicas de controle e métricas foram implementadas e testes em simulação foram realizados. O sistema pode ser gradativamente ampliado com a adição de mais técnicas de controle e métricas.

Os sistemas modernos de distribuição utilizam fontes de energias renováveis (FER) como geração distribuída que acarretam problemas nos sistemas de proteção, ilhamentos não-intencionais e reversibilidade no fluxo de potência. As características intermitentes das FER podem provocar desvios de frequência e, consequentemente, instabilidades na rede elétrica. Em geral, estruturas de controle hierárquicas implementam o gerenciamento do fluxo de potência dessas microrredes. Ele é normalmente composto por três camadas de controle, denominadas de: primário, secundário e terciário. A camada de controle primário é responsável pela implementação das malhas internas, utilizadas para regulação das tensões e correntes dos sistemas de geração distribuída. Elas são tipicamente implementadas por meio técnicas de controle por controle por decaimento e tem como finalidade, a manutenção da estabilidade de tensão e de frequência desses sistemas. Eles também são responsáveis pela distribuição de potência entre os elementos da microrrede. As principais desvantagens do controle por decaimento referem-se aos desvios de frequência e de tensão verificados em regime permanente. Para compensar esses desvios, é inserida uma camada de controle secundário responsável pela restauração dos valores de tensão e de frequência nos pontos de acoplamento. O conhecimento preciso dos desvios de frequência da microrrede permite a implementação da restauração efetiva da sua frequência de operação. Além disso, essas microrredes podem operar nos modos conectado ou ilhado. Desta forma, para manter a integridade do sistema, ocorrência de ilhamentos ou faltas devem ser detectadas e tratadas para assegurar a estabilidade do sistema. Neste sentido, a transformada wavelet contínua se mostra uma ferramenta útil para implementação de um sistema de detecção da ocorrência de ilhamentos.  Esse sistema pode ser concebido segundo diferentes metodologias, dentre as quais, destaca-se o sistema híbrido, composto pela integração de sistemas passivos e ativos. O referido sistema é capaz de monitorar a frequência da rede elétrica, e por meio deste, gerar informação suficiente para promover a identificação segura de condições de ilhamento. Nesta tese, utiliza-se as potencialidades da transformada wavelet contínua para o desenvolvimento dos sistemas de detecção e identificação da condição de ilhamento e o do monitoramento da frequência das microrredes. A eficácia dos métodos propostos é avaliada e validada por meio de resultados experimentais, obtido em uma microrrede CA, experimental.

Este trabalho trata do projeto de controladores por realimentação de saída para sistemas lineares de tempo discreto restritos por meio de técnicas de invariância de conjuntos. A esse propósito, poliedros Invariantes Controlados por Realimentação de Saída
(sigla em inglês OFCI) são usados para garantir que as restrições de estado e controle sejam satisfeitas a todo tempo, mesmo na presença de distúrbios aditivos e ruídos de medição. São apresentadas condições necessárias e suficientes para que um conjunto poliédrico seja OFCI, que pode ser verificado pela solução de um conjunto de problemas de Programação Linear (PL). Então, um compensador dinâmico por realimentação saída (possivelmente não-linear) é proposto, através da construção de um conjunto OFCI, a partir de um par composto por um poliedro invariante condicionado e um poliedro invariante controlado. Com base nas medições disponíveis e no estado do compensador, o qual constitui uma estimativa do estado do sistema, uma sequência de controle adequada pode ser calculada para impor as restrições. A incerteza no estado é progressivamente reduzida usando informações sobre a contração do conjunto invariante condicionado. Um problema de PL é formulado para calcular uma ação de controle que impõe as restrições e minimiza, um passo à frente, uma distância garantida dos estados admissíveis para a origem. Também é considerado o problema de rastrear um sinal de referência constante na presença de perturbações constantes para o qual a concepção do controlador correspondente é motivada a partir do controlador aplicado à estabilização. Com a abordagem proposta, conforme ilustrado através de exemplos numéricos, incorporando o estimador na estrutura do compensador e usando o conceito de conjuntos OFCI, é possível obter soluções com conjuntos maiores de estados iniciais admissíveis e erros de estimativa inicial admissíveis, em comparação com outras abordagens disponíveis na literatura.

O rápido crescimento de aplicações suportadas por sistemas de comunicações sem-fio impulsiona a busca por novos sistemas de comunicações que permitam explorar eficientemente o espectro de frequências, como os sistemas baseados em rádio cognitivo. O rádio cogntivo pode ser definido como um sistema de comunicações inteligente, capaz de se adaptar autonomamente ao canal de comunicação, por meio da reconfiguração dos seus parâmetros de operação. Uma importante propriedade dos rádios cognitivos é a capacidade de reconhecer automaticamente o tipo de modulação empregada em um sinal de RF, possibilitando assim, a interoperabilidade entre sistemas, a melhoria da eficiência espectral, ou mesmo, viabilizando a vigilância eletrônica (em contextos de aplicações militares). Esse atributo é conhecido como classificação automática de modulações (AMC). Dentre as técnicas de AMC que caracterizam o estado-da-arte, estão as que se baseiam em detecção de padrões obtidos a partir da análise de características cicloestacionárias de segunda ordem. Embora muito difundidas, essas técnicas não são capazes de reconhecer alguns tipos modulações digitais, tais como modulações M-QAM e M-PSK de alta ordem. Em contra partida, as técnicas de análise cicloestacionárias de ordem superior, usadas para extração de descritores singulares dessas modulações, possuem um custo computacional muito elevado e são adequadas apenas para ambientes de comunicação com ruído AWGN. Embora o modelo de ruído AWGN seja amplamente empregado para caracterizar canais de comunicação sem-fio, existem diversos cenários práticos que são melhor modelados por distribuições não-gaussianas, como por exemplo a comunicação em HF, cujo ambiente apresenta uma forte contaminação por ruídos impulsivos. Recentemente, duas novas funções de análise cicloestacionária, a  função de autocorrelação cíclica fracionária de ordem inferior (FLOCAF), e a função de correntropia cíclica (CCF), foram definidas e avaliadas para o propósito de sensoriamento espectral em ambientes impulsivos, sendo o sensoriamento espectral um problema de menor complexidade em relação à classificação automática de modulações. De fato, sabendo que não existia na literatura uma solução satisfatória para a classificação automática de modulações de alta ordem em canais com ruído impulsivo, este problema foi abordado neste trabalho. Em particular, foram desenvolvidas aqui arquiteturas de classificação automática de modulações baseadas nas funções cicloestacionárias FLOCAF e CCF, combinadas com técnicas de classificação por árvore de decisão e por regressão logística. As arquiteturas foram desenvolvidas para o reconhecimento das modulações digitais BPSK, QPSK, 8-QAM, 16-QAM, e 32-QAM, e avaliadas em diferentes contextos de contaminação por ruído aditivo alfa-estável. Os resultados mostraram que todas as arquiteturas foram capazes de operar em ambientes impulsivos, sendo as arquiteturas baseadas na CCF as mais eficientes.

O constante crescimento do potencial de geração de energia a partir de fonte eólica tem sido destaque no cenário mundial. Mudanças globais de comportamento em busca do desenvolvimento e consumo sustentáveis, substituindo combustíveis fósseis visando a melhoria à qualidade de vida e à preservação do planeta, são fatores importantes para a continuidade desse crescimento, devido à necessidade cada vez maior por fontes renováveis de energia. O desenvolvimento de pesquisas e estudos que propõem diferentes tipos de tecnologias para melhorar a eficiência e a qualidade da energia gerada por turbinas eólicas são cada vez mais incentivadas e necessárias, devido à sua participação cada vez maior nas matrizes energéticas de muitos países. Tornam-se, também, necessárias a revisão e a atualização dos códigos de rede, para que se adaptem à imprevisibilidade da geração por meio desse tipo de fonte energética e à necessidade operacional de maior controlabilidade. Além de definir as regras para a operação normal em regime permanente, os códigos de rede mais atuais demandam auxílio, por parte dos parques eólicos, nos controles de tensão e frequência, contribuindo para a manutenção da qualidade da operação da rede à qual estão conectados. Os sistemas de conversão de energia eólica que utilizam o Gerador de Indução Duplamente Alimentado, mais comumente chamado de DFIG, do inglês Doubly Fed Induction Generator, são os mais populares atualmente. Vantagens como redução da carga mecânica, controle de picth mais simples, amplo controle de potência ativa e reativa, conversores de menor potência que implica em menores perdas por chaveamento, redução de custos com conversores, menor injeção de harmônicos na rede, o colocam à frente de topologias de turbinas com geradores síncronos ou geradores de indução com rotor em gaiola. Esta tese tem o objetivo de apresentar e demonstrar a viabilidade da utilização de uma nova abordagem sobre os controles de tensão, potência ativa e reativa e fator de potência por meio do controle direto da tensão aplicada ao rotor do DFIG, pelo conversor do lado do rotor (do inglês, Rotor Side Converter – RSC). Essa tensão é determinada analiticamente, resolvendo um processo de otimização restrito em tempo real. Um sistema de equações derivado do circuito equivalente é adotado para representar o ponto de operação desejado do DFIG, e a solução desse sistema define os valores das coordenadas de tensão de alimentação do rotor, em regime permanente. Uma nova estratégia de controle é proposta para alcançar os valores de referência de tensão do rotor, sem violar os limites existentes em outras variáveis. Esta estratégia é desenhada de forma que a velocidade de evolução da tensão aplicada ao rotor seja governada pela evolução dinâmica da velocidade mecânica do rotor. Um processo de otimização foi formulado para minimizar o tempo de convergência da velocidade do rotor, restringindo variações transitórias na potência líquida gerada, de forma a acelerar a máquina, sem ultrapassar os limites nominais de corrente DFIG. Seguindo as tendências recentes de soluções com reduzido número de sensores, apenas as medições obtidas dos sensores do estator (tensões e correntes) são usadas. Dessa forma, a velocidade angular e as correntes do rotor são estimadas em tempo real. Um algoritmo para estimativa de indutância também está incluído, evitando que desvios do valor nominal possam levar a falsas tensões de referência ou alterações no controle de reativo. Além disso, é proposto um método para definição do ângulo de passo e da velocidade de referência, utilizando o método de solução numérica de Newton-Raphson.

Os avanços nas aplicações de internet das coisas tem proporcionado o desenvolvimento de novos paradigmas nessa área, como a internet das coisas para aplicações subterrâneas (IoUT, do inglês Internet of Underground Things). Pesquisas demonstram o potencial de sistemas IoUT principalmente na agricultura de precisão, em que dados são coletados por diferentes dispositivos interconectados em uma rede de comunicação. Esses dados podem facilitar a tomada de decisões sobre o manejo de atividades agrícolas. Um componente importante na arquitetura da IoUT é o UT (do inglês, Underground Things) responsável pelo sensoriamento de parâmetros do solo, como temperatura e umidade. Diante disso, a tecnologia de identificação por rádio frequência (RFID, do inglês Radio Frequency Identification) tem se mostrado promissora no desenvolvimento de UTs, sobretudo devido a possibilidade da TAG RFID operar como sensor. Entretanto, a adaptação de tecnologias sem fio em sistemas IoUT para utilização em condições subterrâneas, ainda representa um desafio. Neste contexto, a proposta desse trabalho é desenvolver uma UT baseada na tecnologia RFID para sensoriamento da umidade do solo. A UT proposta é formada por uma antena de microfita com patch retangular projetada para operar em frequências ultra altas (UHF, do inglês Ultra High Frequency), conectada a um chip de tag UHF RFID passiva. A tag RFID é enterrada no solo e funciona como um sensor de umidade. Para diminuir os efeitos da umidade do solo sobre a tag RFID, a antena de microfita projetada no sistema, foi encapsulada em um Atenuador Dielétrico do Solo (ADS). O ADS é formado por multicamadas constituídas de cera natural da carnaúba e aplicadas sobre a antena. Resultados simulados e experimentais foram analisados para verificar a eficácia do ADS sobre os parâmetros da antena em diferentes níveis de umidade e tipos de solos. Os valores obtidos mostram que o ADS reduz variações nos parâmetros da antena como ganho e coeficiente de reflexão (S₁₁), causados pela umidade do solo. Análises estatísticas das medidas de RSSI indicam que a UT pode ser usada como sensor de umidade do solo.

Propomos uma aplicação de EBG (Eletromagnetic BandGap) para supressão ou redução de modos ressoantes de ordem superior em FSS (Superfície Seletiva em Frequência) ainda não estudado na literatura.

O estudo consiste na aplicação de um arranjo periódico retangular de furos circulares de ar em substrato dielétrico FSS para criar bandas de rejeição e suprimir ou reduzir modos de frequência ressonante específicos. Outro tipo de furo de ar não convencional utilizado foram os furos em formato quadrado, visando reduzir o esforço computacional durante as simulações.

Otimizações com algoritmos genéticos foram implementadas para otimização dos parâmetros físicos dos furos, objetivando a supressão na faixa de frequência desejada.

Para comprovar que as bandas proibidas ocorreram nas faixas de frequências desejadas, um diagrama de dispersão de Brillouin foi construído constatando que as estruturas atuaram como EBG.

Sete protótipos foram fabricados e os resultados medidos comparados com os resultados simulados obtidos no ANSYS HFSS. Uma boa concordância entre os resultados é observada. Simulações e medições mostram níveis de supressão de até 6 dB. O tempo de simulação do FSS com EBG de furos quadrados mostrou uma redução de 70% em relação ao tempo de simulação do FSS com EBG de furos cilíndricos.

A Internet das Coisas Industrial (IIoT) é frequentemente apresentada como um conceito que está mudando significativamente o cenário tecnológico das indústrias, através de procedimentos de automação e identificação de objetos relevantes. Para isso, no entanto, problemas de confiabilidade e desempenho devem ser considerados ao fornecer serviços de comunicação previsto.  Ao empregar a Identificação por Radiofrequência (RFID)no contexto IIoT, diversas pesquisas anteriores atuaram para melhorar a eficiência dos sistemas de comunicações em RFID, geralmente definindo modelos matemáticos para o planejamento e avaliação da qualidade. No entanto, tais modelos são projetados com base em comunicações livres de erros, o que de fato é irreal quando se considera a natureza propensa a erros das comunicações sem fio em plantas industriais. Portanto, esta tese propõe um novo algoritmo anticolisão para RFID juntamente com um modelo formal baseado em Redes de Petri Estocásticas Generalizadas (GSPN) para avaliar as comunicações RFID, modelando diferentes possibilidades de erros entre leitores e etiquetas RFID. Uma vez que esta proposta emprega os parâmetros EPCglobal UHF Classe 1 Gen2como referência, que já são adotados pelo protocolo anticolisão Dynamic Frame Slotted Aloha para sistemas RFID passivos, este modelo pode ser explorado para avaliar a performabilidade de diferentes protocolos de acesso ao meio RFID ao assumir canais ruidosos, suportando melhores comparações entre diferentes algoritmos e protocolos.  Os resultados demonstraram que o algoritmo proposto, consegue apresentar uma melhor performabilidade em relação aos demais protocolos avaliados, principalmente na presença de canais ruidoso se grande número de etiquetas para serem lidas. Os cenários de simulação são definidos para apresentar resultados de confiabilidade e desempenho ao avaliar as leituras da etiqueta RFID, que são valiosas ao projetar e manter aplicações IIoT.

O modelo dos k-medoides é um dos métodos de agrupamento de dados mais populares na literatura. Neste trabalho, propomos o Problema Convexo Fuzzy dos k-Medoides (CFKM), que não apenas possibilita que um objeto seja atribuído simultaneamente a diferentes grupos, mas também permite que um grupo seja representado por múltiplos medoides. O modelo proposto é convexo e consequentemente sua resolução é robusta à inicialização. Para verificar a importância do CFKM, comparamos com outros dois modelos fuzzy de k-medoides: o Problema Fuzzy dos k-Medoides (FKM) e o Problema de agrupamento de dados Fuzzy com Múltiplos Medoides (FMMdd), ambos resolvidos por meio de heurísticas devido à sua complexidade computacional. Os experimentos realizados tanto com dados sintéticos como com dados reais, assim como uma pesquisa com usuários, revelam que o CFKM não só é mais robusto à escolha de parâmetros de modelos fuzzy, como também é o único capaz de revelar aspectos importantes em dados inerentemente fuzzy.

As plantas industriais são compostas por processos que somam milhares de variáveis. Visando garantir segurança e qualidade à operação, esses processos são monitorados e alarmes são configurados de modo a indicar algum possível mau funcionamento. Dentre os problemas mais comuns associados aos alarmes industriais podemos citar: alta ocorrência de falsos alarmes, alarmes perdidos e alarmes ruidosos, sobrecarga dos operadores e enxurrada de alarmes. Estes problemas estão relacionados com o processo de seleção das variáveis monitoradas, as técnicas de ativação e desativação de alarmes, entre outras características do processo e do sistema de alarme. Este trabalho tem como foco definir uma abordagem para configurar alarmes eficientes e significativos para o operador. A abordagem aqui proposta tem inspiração no fluxo de trabalho de um cientista de dados que inicialmente precisa identificar as características das bases de dados utilizadas para então aplicar transformações que tornem os dados mais adequados possibilitando a extração de informações valiosas. Muitas vezes o cientista está interessado em criar um modelo que descreve os dados ou possibilita predições. Esta é uma tarefa muito similar a de configuração de alarmes onde é necessário selecionar as variáveis relevantes e definir as configurações de cada alarme de maneira a classificar o funcionamento do processo como adequado ou não e auxiliar a identificar a falha. A abordagem proposta aqui é constituída de quatro partes: descrição dos dados, seleção de variáveis, sintonia e avaliação de desempenho. Durante a etapa de descrição são obtidas informações relevantes sobre os dados como presença de eventos, quantidade de eventos distintos, duração de eventos, etc. Na etapa de seleção são definidas as variáveis relevantes para detecção de anormalidades. A sintonia dos alarmes é similar a um processo de treinamento, onde um modelo é construído para descrever o comportamento dos dados. Finalmente durante a avaliação, as configurações encontradas são aplicadas a um histórico do processo para aferir se as configurações se comportam de maneira a atender restrições de segurança e qualidade. Como estudo de caso, uma configuração de alarmes industriais foi obtida para o Tennessee Eastman Process que é um simulador amplamente usado pela comunidade acadêmica.

Diante da evolução dos padrões de sistemas de comunicações sem fio, em que há a necessidade de atuação em diversas faixas de frequências, é indispensável a concepção de dispositivos capazes de atender aos requisitos que esse progresso demanda. As antenas são elementos que desempenham papel primordial nesses sistemas, no qual as antenas planares de microfita têm se demonstrado com elevada evidência devido ao seu baixo perfil, dispositivos miniaturizados, baixo custo de fabricação e são de fácil integração aos dispositivos. Com o objetivo de otimizar a ocupação de espaço físico nos transceptores e nos dispositivos finais dos usuários, este trabalho apresenta a proposta de uma antena de microfita baseada em um monopolo planar com plano de terra com fendas para operação em múltiplas bandas para atender novos sistemas de comunicações sem fio, tais como, IEEE 802.11ah, IEEE 802.11ax (banda inferior em 2,45 GHz) e o CBRS. Após isso, será implementada a reconfiguração em frequência através da utilização de diodos PIN. Será apresentado o processo de formação do projeto e design da estrutura, considerando as pesquisas mais recentes na literatura especializada. Para fins de análise, foram realizadas simulações pelo método dos Elementos Finitos implementado por meio do software comercial Ansoft HFSS. Alguns protótipos iniciais foram fabricados para fins de validação dos resultados preliminares deste trabalho. A caracterização experimental desses protótipos foi realizada mediante um analisador de redes vetorial.  Diante das comparações entre resultados teóricos simulados e os experimentos preliminares, pode-se afirmar que uma boa concordância entre eles é observada, corroborando com os estudos até então desenvolvidos.

Este trabalho apresenta uma análise de Superfícies Seletivas de Frequência Bioinspiradas (Bioinspired Frequency Selective Surfaces - BFSSs), para aplicações em sistemas de comunicações sem fio, operando na banda C, na banda Ku e em UWB (ultra-wideband). São consideradas estruturas de BFSS simples e acopladas. As BFSS possuem os elementos patches dos arranjos com os formatos do trevo de quatro folhas e da folha maple, e apresentaram resposta dual-band, com as frequências de operação nas bandas C e Ku. Para o desenvolvimento das BFSS com a banda ultra larga, foi desenvolvida uma estrutura em cascata, em que uma FSS com elementos patches com o formato de espiras quadradas foi acoplada às BFSS. Além disso, foi desenvolvida a síntese da BFSS no trevo de quatro folhas, utilizando uma rede neural artificial com arquitetura feedforward em cascata e com algoritmo de treinamento regularização Bayesiana, para obtenção das especificações de frequências de ressonância e respectivas larguras de bandas desejadas. Os valores numéricos encontrados por meio de simulações para os protótipos projetados foram obtidos pelo software ANSYS HFSS. Protótipos foram fabricados e caracterizados experimentalmente. Os resultados medidos foram comparados com os simulados e uma boa concordância foi observada.

Durante a vida produtiva da maioria dos poços de gás ocorre um acúmulo de líquidos no fundo do poço que causa uma pressão contrária à vazão do reservatório, reduzindo a produção do poço, podendo até, em casos extremos, interromper completamente a produção. Dessa forma, um dos possíveis métodos de elevação artificial para solucionar este problema é representado pelo Plunger Lift. Consiste em uma técnica de baixos custos de instalação e manutenção que utiliza um pistão para, dentre outros usos, aumentar a eficiência de remoção de líquidos do sistema. No entanto, este método necessita de um controlador bem ajustado para definição apropriada dos períodos de abertura e fechamento de um válvula motora instalada na cabeça do poço para regulagem da produção. O controle preditivo é uma técnica que pode ser aplicada para realizar tal tarefa, realizando predições do comportamento futuro da planta a fim de obter seu desempenho ótimo. Neste trabalho, foi realizada a implementação e aplicação de um controlador preditivo linear a um poço simulado operando por Plunger Lift. O controlador foi aplicado sob condições diferentes de habilidade de drenagem, com e sem, do gás presente no espaço anular. Os resultados do MPC sem drenagem foram comparados com versões convencionais de controle de Plunger Lift existentes na indústria de petróleo através de análise gráfica e de observação de parâmetros de desempenho. Este controlador obteve melhores resultados quanto ao controle de velocidade média de subida do pistão e de produção acumulada. Na comparação dos MPC com e sem drenagem, a versão capaz de manipular os gases do espaço anular conseguiu levar o sistema a operar com velocidades de subida do pistão em faixas mais seguras.

Este trabalho apresenta uma proposta de um amplificador de instrumentação de baixo consumo, utilizando a tecnologia CMOS 0,6 μm. É inicialmente apresentado um referencial teórico acerca da aplicação escolhida: tratamento de biopotenciais. Em seguida, são apresentadas as arquiteturas de amplificadores de instrumentação presentes na literatura voltados para biopotenciais, bem como, configurações de baixo consumo e baixo ruído. É realizado ainda um estudo acerca dos tipos de pseudo-resistores presentes em literatura. Feito isso, é apresentada toda a metodologia empregada para a realização desse trabalho, como a escolha da arquitetura utilizada, como é realizado o dimensionamento do sistema e quais os tipos de simulações utilizadas para avaliar o desempenho do mesmo. Por fim, pode-se concluir que utilizar circuitos integrados com tecnologia CMOS pode viabilizar inúmeras aplicações de baixo consumo portáteis que utilizem a aquisição de biopotenciais, justificando assim tal projeto.

O sombreamento parcial diminui a potência gerada pelos arranjos de painéis solares. Nessa condição, alguns painéis acabam recebendo irradiação solar diferente de outros, causando múltiplos picos em P-V e I-V, resultando em perdas. Este trabalho tem como objetivo reduzir as perdas causadas pelo sombreamento parcial a partir de reconfigurações dos arranjos de painéis, em conjunto com um algoritmo de MPPT P&O adaptativo.  A modelagem dos painéis solares é realizada em ambiente de simulação Matlab & Simulink. É realizada também a modelagem do método de MPPT P&O adaptativo. Os arranjos testados são do tipo Total Cross-Tied (TCT), Série Paralelo Total Cross-Tied (SP-TCT), Bridge - Linked – Total Cross-Tied (BL-TCT), Bridge - Linked  - Honey - Comb (BL-HC), além de um equivalente Magic Square (MS) para cada um dos arranjos apresentados. O Magic Square é uma forma de rearranjar os painéis solares em posições diferentes, com o intuito de atenuar as perdas causadas pelo sombreamento. As performances de todas as configurações são testadas para situações diferentes de sombreamento e demonstradas a partir de gráficos V-P. Além do MS, com o intuito de tornar o sistema mais eficiente, é implementado o MPPT P&O adaptativo que possui um tempo de resposta mais rápido em relação ao P&O padrão.

A Atribuição de autoria, a ciência de inferir um autor para um determinado texto com base em suas características de escrita é um problema com uma longa história. Neste trabalho, está sendo proposto o estudo do problema de atribuição de autoria para fins de torná-lo uma ferramenta de uso na plataforma de ensino a distância do Ministério da Saúde (MS), AVASUS, e será apresentada as técnicas de análise de texto e características estilométricas dos autores que permitem que a autoria seja determinada em índices significativamente melhores, no qual os textos são maiores que 140 caracteres. Esta proposta tem como alvo o AVASUS, onde os  estudantes fazem os cursos da plataforma, compartilham seus interesses e pensamentos em forma de mensagens nos fóruns e fazem atividades que exigem redações sobre determinados temas na área da saúde, essas produções escritas são o foco da aplicação de atribuição de autoria. As técnicas estudadas como proposta são um processo de dois estágios, onde no primeiro estágio, informações estilométricas são extraídas do conjunto de dados coletados e no segundo estágio diferentes algoritmos de classificação são treinados e técnicas de análise léxica são aplicadas para prever os autores dos textos. O esforço é para maximizar a precisão das previsões com quantidade ideal de dados e usuários em consideração.

Neste trabalho é proposto o desenvolvimento de um simulador digital em tempo real de sistemas de potência utilizando uma plataforma customizada de baixo custo baseada em FPGA (field-programmable gate array) adequada para realizar a validação em tempo real de proteções de linhas de transmissão baseadas em ondas viajantes. A descrição do simulador se desenvolve a partir das etapas de modelagem, implementação e simulação de um sistema de transmissão, que é usado para destacar a capacidade do simulador de representar fenômenos transitórios de alta freqüência em linhas de transmissão. Assim, inicialmente, apresenta-se o equacionamento matemático dos modelos implementados bem como o desenho geral do solver, que é desenvolvido tomando como referência o programa de transitórios eletromagnéticos (EMTP) proposto por Dommel. Em seguida, são apresentadas as características do simulador, como a arquitetura de hardware, software de desenvolvimento, estratégias de comunicação, interface gráfica, módulos de entrada/saída e exportação de dados, bem como os estágios de implementação do sistema de teste. Adicionalmente, neste trabalho propõe-se a implementação de um relé protótipo usando um dispositivo de hardware baseado em DSP (digital signal processing), executando um esquema de proteção baseado na teoria ondas viajantes, além de sua integração em malha fechada com a simulação. Uma interface gráfica (GUI - graphical user interface) é desenvolvida para definir os parâmetros de simulação, incluindo as condições para aplicação de faltas elétricas, e monitorar a dinâmica do sistema de potência utilizado como estudo de caso. Simulações offline obtidas por meio do Matlab/Simulink são usadas para validar os resultados em tempo real.

Espera-se que a demanda mundial de energia aumente consideravelmente nas próximas décadas, o que tem impulsionado a inserção de unidades de Geração Distribuída baseada em Fontes Renováveis de Energia (GD-FRE) no modelo atual do sistema de potência, organizadas por meio de microrredes. As referidas microrredes baseadas em GD-FRE podem atender a cargas locais em um sistema isolado (operação ilhada) ou conectados à rede elétrica (operação conectada à rede). Idealmente, esses sistemas GD-FRE devem ter a capacidade de fazer uma transição suave entre os modos de operação, de forma que o fornecimento contínuo de energia seja garantido, independentemente do estado da rede elétrica.  Neste trabalho é proposta uma estratégia de controle para um sistema GD-FRE de baixa tensão que não utiliza comunicação entre as unidades de GD, capaz de operar nos modos ilhado e conectado à rede com transição suave entre os modos conectado e ilhado. No trabalho desenvolvido, não é utilizado sistemas de armazenamento de energia, uma vez que o balanço de energia no modo ilhado é alcançado por meio da alteração do ponto de operação da fonte renovável de energia.  A estratégia de controle proposta é dividida em três partes:  (a) o controle do conversor conectado ao ponto de acoplamento comum (PAC) (controle de corrente, tensão e potência), (b) unidade de gestão do modo de operação (constituída pelos controles da tensão barramento CC do sistemas GD, controle de tensão e de frequência angular do PAC) e (c) o subsistema de sincronismo e detecção de ilhamento.  A estratégia de controle é validada através da simulação de um sistema trifásico de GD-FRE. Com a utilização da estratégia o sistema apresenta uma transição suave entre os modos, com baixa perturbação na tensão do PAC, e um processo de sincronização rápido do modo ilhado para o conectado à rede. Além disso, também apresenta um tempo de resposta rápido do controle da tensão do barramento CC que é capaz de manter o transitório pequeno, mesmo quando ocorrem elevados desequilíbrios de potência durante a transição dos modos.

Este trabalho apresenta um estudo sobre Superfícies Seletivas de Frequência (FSS) 2,5D, para aplicações em sistemas modernos de comunicações sem fio. Inicialmente são analisadas estruturas simples e 2,5D, do tipo patch. As FSS simples são formadas por elementos em espira quadrada e em espira baseada no fractal Minkowski. O uso da curva fractal ocasionou uma miniaturização do circuito, aparecimento de uma nova banda de transmissão e diminuição da largura de banda, na faixa de frequência analisada.  As FSS 2,5D são formadas a partir das estruturas simples que, para a formação dos seus elementos, as espiras foram seccionadas em partes, onde foram impressas na face superior e inferior do dielétrico e interligadas com fios condutores de cobre cilíndricos de 0,5 mm de diâmetro. As superfícies 2,5D proporcionaram miniaturização do circuito em comparação com a fractal, sem aparecimento de novas bandas de transmissão e sem diminuir a largura de banda relativa. Com a comprovação da eficiência dessa técnica de miniaturização, foram propostas duas estruturas ultraminiaturizadas para sistemas de Wi-Fi Halow (na banda de 900 MHz) e Wi-Fi 6 (dual-band  2,45 GHz e 5,00 GHz), as duas com dimensões iguais a 10 mm x 10 mm de célula unitária.  Todas as FSS se mostraram estáveis com relação ao ângulo de incidência da onda plana sobre a superfície do circuito. Os resultados numéricos simulados para os protótipos projetados foram obtidos pelo software ANSYS HFSS. Os protótipos foram construídos e foi realizada a caracterização experimental dos coeficientes de transmissão, largura de banda e frequência de ressonância, valores obtidos foram comparados e discutidos com os resultados das simulações, os quais apresentaram boa concordância.

Este trabalho propõe a inserção de ressonadores de anéis fendidos complementares (CSRR - Complementary Split-ring Resonators), no plano de terra de filtros planares. A intenção é melhorar alguns parâmetros de filtros encontrados na literatura, que possuam aplicação prática, considerando a crescente demanda por maior desempenho, menor tamanho, menor peso e custo dos dispositivos que integram os sistemas de comunicação. Os filtros escolhidos foram, um filtro passa-faixa que utiliza geometria matrioska para aplicações na faixa ISM (Industrial Scientific and Medical) de 2,45 GHz. O outro filtro foi um filtro passa-baixa para aplicações em Tv digital. A ideia é inserir o CSRR no plano de terra das estruturas, para aumentar a atenuação livre do filtro rejeita-faixa matrioska e para redução das dimensões do filtro passa-baixa. No trabalho são apresentados os resultados numéricos e experimentais, para efeito de validação da técnica proposta. Um boa concordância entre os resultados é observada, esses resultados mostram que as propostas apresentadas foram alcançadas.