Este trabalho apresenta uma versão aprimorada do Método da Espuma Probabilística (PFM – Probabilistic Foam Method), focada no planejamento de movimento de robôs autônomos. Na sua versão clássica, o PFM é desenvolvido sobre um espaço de configurações estático e previamente conhecido. Nesse contexto, o espaço livre é parcialmente preenchido por bolhas convexas sobrepostas, que formam uma estrutura semelhante a uma espuma, criando uma zona segura para a movimentação e garantindo a segurança durante as manobras. A partir dessa estrutura, uma árvore de busca é construída sobre as bolhas, identificando o caminho ideal entre as configurações inicial e final especificadas. Este trabalho propõe melhorias na estratégia de propagação da espuma do PFM, visando adaptar o método a ambientes dinâmicos. Para lidar com obstáculos móveis, o processo de expansão das bolhas é modificado para considerar requisitos espaciais e temporais. Especificamente, a partir da superfície de uma bolha mãe, são geradas, de forma aleatória, coordenadas para o centro de uma nova bolha, considerando tanto a posição quanto o tempo. O método proposto destaca-se por sua capacidade de determinar rapidamente soluções eficientes para problemas de planejamento de trajetória em ambientes dinâmicos, mesmo na presença de obstáculos móveis com velocidades variadas, mas uniformes. A eficácia do algoritmo é validada por meio de simulações funcionais, nas quais são definidos parâmetros como o raio mínimo das bolhas, a velocidade máxima do robô e as velocidades e direções dos obstáculos móveis. Os resultados das simulações demonstram a viabilidade e eficiência do método proposto, destacando sua capacidade de gerar trajetórias seguras em cenários dinâmicos e previamente conhecidos. Assim, o PFM aprimorado proporciona um planejamento robusto e adaptável a situações sujeitas a mudanças ao longo do tempo.

A inspeção de qualidade (IQ) na indústria têxtil é um processo essencial, mas desafiador, em especial devido à diversidade de defeitos e à dependência de critérios subjetivos de inspetores humanos. Este trabalho propõe uma metodologia baseada em visão computacional e aprendizado profundo para otimizar o processo de IQ em tecidos, aliada ao desenvolvimento de uma plataforma associada para demonstrar sua viabilidade e aplicação em ambientes industriais. A plataforma integra os algoritmos propostos: a detecção em grelha, que segmenta imagens em patches para classificação local de defeitos, e o refinamento em ripple, que melhora a qualidade da detecção analisando células vizinhas.Os resultados experimentais validam a eficácia da metodologia. Um benchmark de modelos de aprendizado de máquina foi realizado, comparando oito abordagens, incluindo variantes do YOLOv5, YOLOv8 e redes populares na literatura, utilizando o dataset TILDA 400, composto por cinco classes distintas. Os modelos da família YOLOv8 destacaram-se, especialmente o YOLOv8 medium, que atingiu 90,35% de acurácia com tempo de inferência de 0,5ms em uma GPU Tesla P100, superando a média de 70% de precisão dos inspetores humanos. O YOLOv8 small também apresentou um desempenho notável, com uma capacidade teórica de inspeção de até 46,875 m/min e acurácia de 86,96%, superando a velocidade manual máxima de 15 a 20 m/min.
A aplicação desta metodologia, juntamente com a plataforma desenvolvida, demonstra potencial para aprimorar a precisão, a velocidade e a organização na IQ, além de reduzir os custos operacionais e fomentar a automação e a eficiência no setor têxtil.

Com os avanços na previsão de séries temporais, o algoritmo N-BEATS (Neural Basis Expansion Analysis Time Series) tem se destacado por sua eficácia em modelar dados complexos. Introduzido por Oreshkin et al. (2020), o N-BEATS supera modelos tradicionais, como os autoregressivos e os MLPs (Multi-Layer Perceptrons), ao lidar com padrões não lineares sem exigir conhecimento prévio detalhado sobre os dados. Sua arquitetura, baseada em blocos empilhados, refina iterativamente as previsões, sendo especialmente útil em cenários críticos, como a previsão do número de vacinados.
Este estudo aplica o N-BEATS para prever semanalmente a quantidade de vacinas a serem aplicadas em sistemas de vacinação, explorando sua capacidade de capturar padrões complexos com mínimo pré-processamento. Dados históricos de vacinação foram coletados dos Estados do Rio Grande do Norte e Espírito Santo, que utilizam, respectivamente, os sistemas RN+VACINA e Vacina e Confia. No Rio Grande do Norte, a previsão foca em uma análise macro, abrangendo esferas estadual e municipal, enquanto no Espírito Santo, a abordagem é mais granular, com previsões específicas por vacina.
A eficácia dessa abordagem está diretamente ligada à arquitetura do N-BEATS, que utiliza redes neurais profundas com blocos de expansão que transformam dados de entrada em previsões por meio de camadas empilhadas. Durante o treinamento, o modelo ajusta parâmetros para minimizar a diferença entre as previsões e os valores reais. O treinamento é feito com janelas de entrada e previsão, e métricas como MAPE e R² são usadas para avaliar o desempenho e ajustar os hiperparâmetros. Essa abordagem permite ao N-BEATS capturar a complexidade dos dados temporais e fornecer previsões precisas.
Os resultados preliminares no Rio Grande do Norte destacaram o desempenho superior do N-BEATS em relação a modelos tradicionais como o XGBoost(usando os mesmos dados). O N-BEATS alcançou um R² de 0,81 e um MAPE de 16,59%, enquanto o XGBoost obteve R² de 0,73. Além disso, o XGBoost exigiu um pré-processamento mais complexo, incluindo a remoção de valores de pico e a suavização dos dados, enquanto o N-BEATS apresentou resultados robustos com apenas a exclusão de valores nulos e a agregação semanal dos vacinados. Ambos os modelos realizaram previsões de uma semana. Em Natal, município do Rio Grande do Norte, o N-BEATS obteve um R² de 0,77 e um MAPE de 21,59%. No Espírito Santo, a análise foi realizada para o estado e o município de Cariacica, com foco na vacina BCG. Os resultados estaduais apresentaram um MAPE de 1,00% e R² de 0,83, enquanto no nível municipal os valores foram MAPE de 2,46% e R² de 0,85.
Essas métricas obtidas demonstram que o N-BEATS é uma solução robusta e eficiente para previsão de séries temporais em sistemas de vacinação. Sua capacidade de lidar com padrões não lineares e complexos, aliada à necessidade de um pré-processamento mínimo, o torna adequado para cenários onde rapidez e precisão são essenciais. Além disso, o desempenho superior em comparação a modelos tradicionais, como o XGBoost, reforça o potencial do N-BEATS como ferramenta confiável para a gestão de campanhas de vacinação, contribuindo para uma distribuição mais eficiente e estratégica dos imunizantes.

O conteúdo de água do solo e a disponibilidade de água são de fundamental importância para as atividades  terrestres, especialmente aquelas que envolvem agricultura, silvicultura, hidrologia e engenharia. Por essa  razão, diversos autores têm se dedicado a propor formas práticas e simples de obter essa informação utilizando as mais diversas técnicas de medição. Das muitas técnicas de determinação do teor de umidade do solo, as técnicas baseadas nas características dielétricas, como a refletometria no domínio do tempo (TDR) e a refletometria no domínio da frequência (FDR), despontam como as mais usadas para medição do teor volumétrico de umidade do solo em campo. Contudo, apesar do bom desempenho dessas técnicas, o custo de aquisição de sensores desse tipo é bastante elevado, impossibilitando o uso extensivo desses dispositivos em campo. Nesse contexto, sensores planares de micro-ondas têm ganhado bastante atenção dos pesquisadores como alternativa para o sensoriamento de umidade do solo em campo, pois, devido a suas características inerentes, como baixo custo de produção, facilidade de manuseio, leveza, tamanho reduzido e velocidade de medição, esses sensores se mostram bastante adequados para aplicações que requerem sensoriamento contínuo e em grandes quantidades in situ. Contudo, apesar das vantagens desses sensores e da boa precisão das medições obtidas por eles, reportadas na literatura, esses dispositivos têm apresentado dificuldade em efetuar medições quando o teor volumétrico de umidade do solo está acima de 20%, limitando em muito a aplicação desses, que são os sensores mais simples e baratos encontrados na literatura. Com isso, este trabalho apresenta o projeto de um sensor planar de umidade de solo baseado em antena de microfita com ampla faixa de medição. O sensor proposto consiste em uma antena de microfita de patch retangular projetada para operar em 1,5 GHz. O dispositivo foi projetado com o substrato dielétrico FR-4 (εr = 4,4 e tan(δ) = 0,02) e um capacitor interdigitado (IDC) integrado ao patch da antena. Os resultados simulados mostraram que o sensor-antena proposto é capaz de efetuar medições da permissividade dielétrica de materiais sólidos sem perda em uma faixa de 1 a 26, com percentual de deslocamento de frequência de ressonância (PRFS) máximo de 57,14% e sensibilidade mínima de aproximadamente 0,04 GHz em εr = 26, indicando que o sensor proposto pode ser capaz de realizar medições de umidade de solo em uma ampla faixa de medição.

Este trabalho apresenta o projeto e a fabricação de duas novas configurações de dispositivos planares de microfita para aplicações em sensoriamento e, para caracterizar de forma não-destrutiva, a permissividade complexa de materiais magneto-dielétricos. Os sensores planares de micro-ondas têm demonstrado importantes funcionalidades em diversas aplicações, como nos setores alimentício, industrial e biomédico. Os sensores de micro-ondas apresentam como vantagens o baixo custo e a facilidade de fabricação, além da possibilidade de integração com outros dispositivos. O primeiro sensor proposto é baseado em um dispositivo planar de microfita de duas portas com a inserção de um Complementary Split Ring Resonator (CSRR) em seu patch, este elemento é responsável por determinar as propriedades elétricas dos materiais em teste (MUT). Foram investigadas duas amostras de materiais amplamente conhecidos na literatura. Com este primeiro sensor foi possível obter a permissividade complexa de dois materiais sólidos. O segundo sensor proposto é baseado em uma antena planar de microfita bioinspirada DGS, com o intuito de caracterizar, também de forma não-destrutiva, as características magneto-dielétricas, ou seja, a permissividade elétrica e a permeabilidade, de nove materiais sólidos também conhecidos na literatura e, utilizando o mesmo ressoador para ambas caracterizações. O sensor proposto possui patch bioinspirado na folha Spondias Tuberosa, e foi inserido um CSRR no centro do plano de terra, responsável pela caracterização da permissividade. A permeabilidade é encontrada através de fendas posicionadas próximas ao CSRR. Neste trabalho também foram analisadas as sensibilidades dos dois sensores propostos, apresentando excelentes resultados. Os sensores foram analisados por meio de simulações no software comercial ANSYS HFSS. Os protótipos foram fabricados utilizando o dielétrico FR-4, que possui permissividade elétrica relativa de 4,4, constante de perdas de 0,02 e espessura de 1,57mm, e as medições foram feitas através do analisador de redes vetorial E5071C (VNA) em nove amostras (MUT) diferentes de materiais dielétricos e magnéticos. Os resultados simulados e medidos foram discutidos e comparados com valores encontrados na literatura, apresentando boa concordância.

A epilepsia é uma condição neurológica que afeta milhões de pessoas em todo o mundo e impacta significativamente a qualidade de vida dos indivíduos. As crises epilépticas, eventos transitórios, variam em manifestações, incluindo alterações motoras, sensoriais e de consciência, e representam um desafio tanto no diagnóstico quanto no manejo. Este trabalho propõe uma metodologia inovadora para a detecção de crises epilépticas, utilizando abordagens de aprendizado de máquina e Inteligência Artificial Explicável (XAI) para otimizar o processo de identificação. A proposta é dividida em duas abordagens: uma generalista, que utiliza modelos simplificados com redução de características e canais, e uma específica, que personaliza a detecção para cada paciente com base em um único canal de EEG. Na abordagem generalista, foi explorada a redução de
características e canais, atingindo desempenho superior a 0,95 em métricas de acurácia, precisão, recall e F1-score, utilizando apenas seis características e cinco canais. A metodologia demonstrou ser eficaz, garantindo boa generalização para a base de dados com diferentes pacientes. Na abordagem específica, um modelo personalizado de aprendizado supervisionado, eXtreme Gradient Boosting, foi desenvolvido para cada paciente, usando apenas um canal de EEG. Os resultados para os três pacientes investigados foram notáveis, com acurácia de 1, 0,99 e 0,88, evidenciando a viabilidade da detecção de crises utilizando um único canal, levando em consideração a localização topográfica das crises em cada indivíduo. Este estudo destaca o potencial de reduzir substancialmente o número de características e canais necessários para a detecção de crises epilépticas, sem comprometer a acurácia, e reforça a importância de modelos personalizados para cada paciente. Além disso, a pesquisa contribui para o avanço de dispositivos vestíveis para o monitoramento contínuo da epilepsia, facilitando a detecção precoce e o acompanhamento em tempo real.

A constante necessidade de realizar mudanças e refatorações nos Sistemas de Informação inegavelmente resultam em dívidas técnicas, sendo algumas delas relacionadas ao gerenciamento de bancos de dados. Alta redundância e complexidade são características recorrentes em bancos de dados e tendem a afetar a performance geral dos sistemas. Neste trabalho, a análise conduzida foi baseada em análise de grafos, que é uma técnica essencial em diversas áreas do gerenciamento de dados. A investigação envolveu o estudo de relações e conexões em um banco de dados de uma organização financeira do mundo real, entre consultas SQL representadas como nós e arestas em uma estrutura de grafo. Ao analisar a estrutura do grafo e suas propriedades, foi possível identificar nós importantes, detectar agrupamentos de dados relacionados e descobrir relações e redundâncias ocultas. Os resultados indicam que 50% das consultas do banco de dados apresentavam similaridade média a alta em subgrafos, o que permite à organização obter insights valiosos sobre seus dados, tomar decisões baseadas em dados e otimizar o desempenho do banco de dados.

A utilização da Robótica Educacional como ferramenta de apoio no processo ensino-aprendizagem de crianças com dificuldades de aprendizagem é o cerne de nossa investigação. No trabalho, tentamos não fazer distinção entre as dificuldades (normais) causadas por desinteresse ou outro problema em sala ou aquelas causadas por transtornos bem definidos na medicina. Em uma revisão sistemática inicial, na qual fizemos uma pesquisa geral de artigos e dissertações em conferências e revistas utilizando um conjunto definido de palavras-chave que abrangessem os problemas de aprendizagem mais conhecidos e que também atendessem à palavra-chave "robótica educacional", identificamos que existem pouquíssimos trabalhos neste tópico, cerca de 14 contribuições. Diante da constatação da novidade do tema, fizemos uma análise mais aprofundada destes e outros trabalhos, incluindo várias questões, não apenas relacionadas com as dificuldades de aprendizagem. Nossa questão principal a ser respondida, a partir de então, foi identificar o quanto e como a robótica educacional consegue ser uma coadjuvante no processo ensino aprendizagem, para esses estudantes ccom dificuldades. Com isso em mente, definimos a metodologia de pesquisa quali-quanti para identificar os pontos restantes, onde adotamos questionários como instrumento de coleta de dados. Disponibilizamos formulários com perguntas para os alunos, professores, e monitores das escolas selecionadas, entre as que possuem atividades de robótica educacional (todas )escolas públicas) do município de Natal, RN, Brasil. Por meio de uma análise dos dados obtidos pelos formulários, observamos um crescimento do uso da robótica na educação, de forma geral. Mas, identificamos principalmente que, apesar de os estudantes com dificuldades ou transtornos de aprendizagem encontrarem-se nas instituições de ensino, eles não estão completamente inseridos nas atividades com robótica. Todavia, após a compilação e análise dos dados, chegamos a resultados positivos, que verificam a possibilidade de aplicação com melhoria do aprendizado nessas crianças. Isto é, maioria dos alunos e uma boa parte dos professores e monitores concordam que a robótica conseguiu melhorar a capacidade dos alunos com dificuldades em apreender, principalmente os conteúdos transversais. Em relação ao "como", notamos que alguns fatores são importantes. O primeiro fator é a facilidade de apreensão da robótica em si, trazida por novas ferramentas de software e hardware desenvolvidas, que facilitam sobremaneira o seu uso como ferramenta de apoio. Ainda, notamos que o interesse dos professores é outro fator no "como" que pode colaborar na tentativa de melhorar a questão da dificuldade do aprendizado. Notamos que o interesse melhora com uso dessas novas ferramentas, desmistificando a robótica, que deixa de ser um bicho de sete cabeças para o professor leigo. Ademais, a existência de sistemas completos de apoio à sua aplicação, gratuitos e livres, envolvendo conteúdos e ferramentas na Web, além de uma política efetiva de educação continuada aos professores, têm colaborado para que a ferramenta se torne mais cada vez mais eficaz, principalmente, como ressaltado, nos conteúdos transversais à robótica.

Os ganhos de eficiência espectral introduzidos pelos sistemas MIMO multiusuário os tornam esquemas relevantes para a atual e para as próximas gerações de redes de comunicação móvel. Devido à complexidade intrínseca aos modelos matemáticos desses sistemas em condições realistas e à interdependência entre as etapas de processamento dos transmissores e receptores, o aprendizado de máquina é uma opção que permite projetar o sistema completo por meio do treinamento de um autoencoder ruidoso. Esse trabalho apresenta uma proposta de arquitetura de rede neural para otimização fim-a-fim de um sistema MIMO multiusuário. O desempenho do sistema, medido em termos de taxa de erro de símbolo, foi comparado a uma referência M-PSK com equalização zero-forçado e estimação por mínimos quadrados. As simulações foram feitas considerando um modelo de canal com desvanecimento Rayleigh, assim como usando o modelo 3GPP TR 38.901. Um estimador de canal bidirecional, baseado na interpolação de pilotos esparsos, foi proposto, reduzindo a sinalização de controle para menos de 3% em troca de um pequeno atraso fixo de 10 ms. Os resultados revelam que é possível obter ganhos significativos ao aplicar o modelo proposto, mas que estes variam conforme os erros de estimação nos instantes de transmissão de pilotos.

Buracos em vias urbanas representam um problema significativo, afetando tanto a segurança dos usuários quanto a durabilidade dos veículos. Este estudo introduz uma abordagem inovadora que integra aprendizado de máquina em dispositivos de borda, com ênfase nos modelos YOLOv8 e FOMO no contexto do TinyML. Utilizamos um conjunto de dados especializado, contendo imagens anotadas, para treinar esses modelos de forma eficaz na detecção precisa de buracos. O foco da pesquisa está na otimização do desempenho desses modelos para dispositivos com recursos computacionais limitados, visando eficiência em tempo real e redução do consumo de energia. Este trabalho não só fornece modelos eficazmente treinados, mas também introduz um framework adaptável para a detecção de buracos, assegurando uma implementação prática e eficiente. Além disso, ao final, apresentamos um pipeline completo para a detecção de buracos, validando a precisão e eficiência dos modelos. Esta abordagem propõe uma solução robusta e energeticamente eficiente para o reconhecimento automático de buracos, contribuindo significativamente para melhorias na manutenção de infraestruturas urbanas.

Em meio aos avanços crescentes na capacidade de detecção dos sistemas de radar
modernos, a tecnologia stealth visa reduzir a Seção Reta Radar (Radar Cross Section -
RCS) de uma plataforma, tornando-a difícil de ser detectada. Dentre os princípios nos
quais se baseia a tecnologia stealth, os sistemas ativos têm se destacado pelas diversas
vantagens que apresentam. Devido as suas características de filtragem espacial, as Superfícies
Seletivas de Frequência (Frequency Selective Surfaces - FSS) têm sido amplamente
exploradas como sistemas ativos. Considerando as fortes reflexões fora da banda passante
em várias direções, as FSSs passa-banda podem reduzir significativamente a RCS monoestática,
no entanto podem causar grandes RCS bi-estáticas. Nesse contexto, uma nova
estrutura, chamada Radome Absorvedor Seletivo de Frequência (Frequency-Selective Rasorber
- FSR), tem atraído a atenção dos pesquisadores nos últimos anos. Este tipo de
estrutura combina o design de uma FSS passa-banda com uma FSS resistiva absorvedora,
para obter duas bandas de absorção (A) localizadas em ambos os lados de uma banda de
transmissão (T), conhecido também como absoção-transmissão-absorção (A-T-A). Portanto,
é capaz de reduzir reflexões fora da banda passante em outras direções. Neste
trabalho, são propostos dois FSRs A-T-A de polarização dupla baseados em Ressoadores
Interdigitais (Interdigital Resonators - IR), cujos designs das suas FSSs com perdas apresentam
elementos com quatro resistores incorporados e diferentes layouts; anel partido,
dipolo cruzado e quadro quadrado. Os dois rasorbers apresentados fornecem boa largura
de banda operacional, e têm bandas passantes em torno de 9,7 GHz e 4,78 GHz, cujas
Perdas de Inserção (Insertion Losses - IL) mínimas, sob incidência normal, são de 1,0 dB
e 0,77 dB, respectivamente. Os Modelos de Circuito Equivalente (Equivalent Circuit
Models - ECM) para os FSRs propostos são apresentados com o objetivo de explicar a
ressonância paralela em cada caso. Os protótipos dos rasorbers são fabricados com substrato
FR-4 de baixo custo em ambas as camadas, e medidos para demonstração. Os
resultados são muito coerentes quando comparados com aqueles obtidos nas simulações.
Devido as suas simetrias, os FSRs apresentados possuem boa estabilidade angular. Portanto,
verifica-se que os rasorbers propostos são capazes de reduzir a RCS de sistemas
de comunicação operando em diferentes bandas, contribuindo para torná-los furtivos. Por
fim, são apresentadas comparações de desempenho com outros FSRs implementados com
ressonância paralela em trabalhos anteriores.

Sistemas que envolvem múltiplos Veículos Aéreos Não Tripulados (Multi-VANTs) para realizar o procedimento de varredura de área tem despertado atenção nos últimos anos. O desenvolvimento desses sistemas enfrenta desafios significativos, sendo a robustez da rede de comunicação de dados um aspecto crucial para a colaboração eficiente entre os VANTs. Este trabalho se dedica à especificação de um protocolo de transporte de dados para uma rede de comunicação em uma esquadrilha de Veículos Aéreos Não Tripulados, com foco na varredura da área de impacto de foguetes sobre o mar no projeto SPACEVANT 2.
A pesquisa abrange as principais características das redes de comunicação para sistemas multi-VANT, considerando especificidades da aplicação, como o planejamento de caminho e trajetória, e coleta de dados dos sensores. Estratégias são propostas para a varredura da área de impacto de foguetes, analisando características das redes mais adequadas a essas estratégias e definindo um protocolo apropriado para a aplicação. Utilizando módulos Xbee Pro 900HP S3B em uma arquitetura de rede integrada a uma plataforma de hardware controlada por computador embarcado, um plano de testes é concebido e implementado para avaliar o desempenho do protocolo. Aferições de desempenho incluem medições de largura de banda (throughput), latência, e indicadores nos links de comunicação entre os nós da rede, como retransmissão e perda de pacotes, controle de fluxo e congestionamento. Este estudo demonstra a robustez e a confiabilidade do protocolo na arquitetura de rede proposta para sistemas multi-VANTs.

Propomos a criação de um conjunto de variáveis independentes, derivadas da análise de fenômenos, intervenções governamentais e eventos que possam influenciar a disseminação do vírus SARS-CoV-2, seja de forma positiva ou negativa em relação à tendência da curva de casos e óbitos. Esta abordagem visa identificar características e parâmetros relevantes aplicáveis a esses cenários, utilizando técnicas de regressão. Para isso, realizamos estudos utilizando metodologias de aprendizado de máquina para determinar quais variáveis deveriam ser selecionadas e aplicadas aos modelos de regressão. Nossa estratégia incluiu a coleta e limpeza de dados, avaliação da generalização dos modelos, e a aplicação de técnicas de aprendizado de máquina, como regressão com uso de Seasonal ARIMA, clusterização, redução de dimensionalidade por meio da análise de componentes principais e redes neurais, além da criação de visualizações informativas dos dados. Como resultado, compilamos e propomos o uso de um conjunto de variáveis independentes para prever o número de óbitos por COVID-19, visando aumentar a acurácia e reduzir o desvio padrão em relação aos valores reais, e evitar a subespecificação do problema. As principais contribuições deste trabalho incluem a investigação das causas e possíveis relações entre fenômenos, medidas governamentais e eventos na disseminação do vírus em áreas urbanas, como cidades e países. Os resultados deste estudo podem servir como um recurso complementar para auxiliar governos e autoridades na tomada de decisões diante de possíveis cenários futuros de pandemia, como o enfrentado durante a crise da COVID-19, que embora ainda presente, apresenta uma menor taxa de mortalidade.

Este trabalho propõe uma antena integrada com superfície seletiva de frequência (FSS) com substrato têxtil para aplicações em sistemas médicos de monitoramento contínuo com taxa de absorção específica (SAR) reduzida. A antena e o FSS foram fabricados em substratos têxteis de algodão e poliéster, utilizados em produtos têxteis para a saúde, baseados na norma técnica ABNT NBR 13734:2016 - Produtos têxteis para saúde, para operação na faixa de frequências ISM 2,4 GHz.  O sistema opera na frequência de 2,4 GHz. Três materiais têxteis com proporções variadas de algodão e poliéster foram escolhidos para projetar as antenas e FSS. A caracterização elétrica desses materiais foi realizada. A antena foi projetada para um plano de terra preenchido e um patch retangular alimentado por uma linha de microfita. O FSS foi projetado usando espiras quadradas. A operação experimental das superfícies seletivas de frequência dentro da faixa de interesse foi observada através do coeficiente de transmissão em função da frequência. Foram fabricados phantoms para simular os tecidos humanos pele, gordura, sangue e músculo, sendo realizada uma análise térmica para avaliar o impacto da exposição contínua na transmissão do sinal da antena integrada aos phamtos fabricados. Os resultados demonstram uma redução no SAR devido à rejeição efetiva do sinal da banda ISM pelo FSS em torno de 66,67% em comparação com o sistema com a antena ativa sem a presença da FSS.

A Internet das Coisas (IoT) é um paradigma em que a capacidades de processamento e conexão são incorporadas em objetos, conectando-os à Internet. Reconhecida como uma área tecnológica emergente crucial, a IoT possui potencial significativo para melhorar a qualidade de vida, otimizar processos industriais e oferecer mais aplicações a objetos cotidianos. Com o aumento da quantidade de objetos conectados à Internet, surge a necessidade de infraestrutura para gerenciar o grande volume de dados gerado. Nesse contexto, a Computação na Borda (Edge Computing) se destaca ao processar dados próximo à sua fonte geradora, deixando apenas o processamento mais pesado para servidores centrais. O processamento na borda possibilita o desenvolvimento de algoritmos otimizados de aprendizado de máquina, conhecidos como Tiny Machine Learning (TinyML). Ao empregar algoritmos leves e otimizados, o paradigma TinyML oferece vantagens como menor latência, maior eficiência energética e maior autonomia para dispositivos operando em aplicações remotas ou isoladas. No campo do TinyML, a implementação de técnicas de aprendizado de máquina em dispositivos com recursos limitados, como microcontroladores, apresenta desafios significativos, incluindo a detecção e correção de outliers. Este trabalho aborda o problema de outliers, relevante tanto para pesquisa acadêmica quanto para aplicações industriais em áreas como medições de energia, dados de saúde, sistemas industriais e aplicações automotivas. Foram desenvolvidos, portanto, três algoritmos: TEDA-RLS e TEDA-Forecasting para processamento de outliers, com foco em detecção e correção, e TEDA-Ensemble para previsão. Todos os algoritmos estão dentro do campo do Aprendizado Incremental, pois dispõem da capacidade de aprender continuamente com a entrada de novos dados. Os algoritmos propostos foram comparados com técnicas já consolidadas na literatura como XGBoosting, Long Short-Term Memory (LSTM), Linear Regression, k-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, obtendo resultados relevantes por apresentarem baixos erros e pouco consumo de energia. Por fim, os algoritmos de processamento de outliers foram embarcados com êxito em um microcontrolador, confirmando a viabilidade da abordagem TinyML.

A pandemia global de SARS-CoV-2 levou governos, instituições e pesquisadores a avaliar seu impacto e a desenvolver estratégias baseadas em indicadores gerais para alcançar as previsões mais precisas possíveis. Embora os modelos epidemiológicos tenham sido amplamente utilizados, eles frequentemente geravam previsões incertas devido a dados insuficientes ou ausentes. Além das limitações de dados, diversos modelos de aprendizado de máquina, como florestas aleatórias, regressão por vetores de suporte, LSTM, autoencoders e modelos tradicionais de séries temporais, como Prophet e ARIMA, foram empregados, resultando em desempenhos impressionantes, mas com algumas limitações. Alguns desses métodos enfrentam dificuldades de precisão ao lidar com entradas multivariadas, o que é crucial para problemas como a previsão de séries temporais em pandemias, que exigem previsões de curto e longo prazo. Em resposta a esse desafio, propomos uma abordagem inovadora para a previsão de séries temporais que utiliza uma estrutura de autoencoder empilhado. Nosso modelo utiliza $n$ autoencoders internos para processar as entradas e gerar diferentes espaços latentes para essas respectivas entradas. Em seguida, esses diferentes espaços latentes são concatenados e o espaço latente expandido é obtido. Conduzimos um experimento usando um conjunto de series previamente publicados sobre casos de COVID-19, mortes, temperatura, umidade e índice de qualidade do ar (IQAr) na cidade de São Paulo, Brasil. Esse experimento avaliou a adequação do nosso modelo para previsões de curto, médio e longo prazo. Além disso, comparamos diretamente nosso modelo proposto com dois trabalhos existentes na literatura que já passaram pelo escrutínio de especialistas. A primeira comparação posiciona nosso modelo entre aqueles que utilizam uma rede para extração de características e outra para prever tendências da pandemia. A segunda comparação destaca a eficácia do nosso modelo na previsão de múltiplas séries de indicadores pandêmicos. Os resultados sugerem que o modelo proposto possui fortes capacidades tanto na extração de características quanto na previsão de múltiplas séries, oferecendo melhorias em relação aos dois trabalhos comparados. Finalmente, o modelo demonstra uma precisão promissora em previsões e versatilidade em conjuntos de dados de diferentes tamanhos, tornando-se uma opção destacada para tarefas de previsão de séries temporais.

Este trabalho tem por objetivo desenvolver um sistema não destrutivos de medição de umidade através de ondas eletromagnéticas em blocos de concreto utilizados em alvenaria. Este sistema aplica técnica de Monitoramento da Saúde Estrutural – SHM nos blocos analisado. Foram propostas alterações em um sistema de micro-ondas para medição de umidade relativa de blocos ocos de concreto apresentados na literatura, visando melhorar a sensibilidade do sistema. A faixa de frequência de operação foi alterada de 2,5 GHz para 5,8 GHz. Isso reduziu as dimensões dos conjuntos de antenas utilizados no sistema. Cinco amostras de blocos foram utilizadas neste trabalho. A superfície seletiva de frequência (FSS) utilizada como sensor foi modificada, de um anel circular duplo para uma espira quadrada, que apresenta uma resposta de frequência de banda única. Os resultados obtidos neste trabalho mostraram uma alta correlação entre a variação de frequência e o nível de umidade relativa. Funções de primeira, segunda e terceira ordem foram comparadas para ver qual relacionaria melhor a frequência de ressonância com a umidade relativa. A função de segunda ordem apresentou os melhores resultados, considerando o Erro Percentual Absoluto Médio (MAPE), o Erro Quadrático Médio (RMS) e o coeficiente de determinação. Foi realizada uma análise de sensibilidade do sensor mostrando que o novo sistema proposto é mais sensível do que outros apresentados na literatura.

Os sistemas complexos formam uma família de sistemas dinâmicos, geralmente não lineares, cuja principal característica está na presença de múltiplas equações diferenciais acopladas entre si e responsáveis por descrever o comportamento dinâmico de estados internos do sistema e que não podem ser analisadas de forma isolada, pois prejudicaria a leitura do comportamento geral do sistema como um todo. Diversos fenômenos fisio-biológicos podem ser descritos por meio de sistemas complexos, especialmente de patologias associadas a esses fenômenos. Realizar o controle dessa classe de sistemas dinâmicos logo permite o desenvolvimento de novas técnicas que podem futuramente se transformar em novos tratamentos médicos. Neste trabalho é apresentado um controlador inteligente cuja principal estrutura é deduzida por meio do Teorema da Estabilidade Assintótica de Lyapunov. Embutido a este controlador, um termo adaptativo baseado em Redes Neurais Artificiais é implementado no intuito de compensar e prever as incertezas atreladas ao desconhecimento dos parâmetros do modelo, à dinâmica não modelada e perturbações externas. Ao longo do texto, o controlador é testado para diferentes sistemas complexos biológicos utilizados para representar a dinâmica cerebral de pacientes com epilepsia e a dinâmica de patologias cardíacas. Para cada exemplo, o controlador também é testado em diferentes cenários em que podem ocorrer comportamentos aberrantes desses órgãos vitais. Simulações numéricas mostram a eficácia da implementação do controlador, apontando um caminho de viabilidade para o desenvolvimento de novos tratamentos fora da esfera farmacológica.

Os sistemas de regulação do acesso aos serviços de saúde no SUS enfrentam diversos desafios que comprometem a eficiência e a qualidade do atendimento. Entre os principais problemas estão a fragmentação dos sistemas de informação, que impede a troca fluida de dados entre diferentes unidades de saúde, e a falta de interoperabilidade, dificultando a integração e a coordenação do cuidado. Além disso, a gestão inadequada dos dados de saúde, marcada pela incompletude e pela falta de padronização, compromete a tomada de decisões e a alocação eficiente de recursos. Diante deste cenário, a presente tese de doutorado apresenta o desenvolvimento de uma arquitetura tecnológica especializada na regulação do acesso aos serviços de saúde no Brasil. A plataforma proposta visa integrar todas as linhas de cuidado em um sistema único, proporcionando um controle centralizado da Programação Pactuada e Integrada (PPI), a gestão dos contratos com prestadores de serviços, e o cumprimento rigoroso das normas de auditoria. Além disso, a plataforma oferece à população acesso transparente às informações sobre sua posição na fila de espera, promovendo maior equidade e eficiência na distribuição dos serviços de saúde. A arquitetura tecnológica desenvolvida é baseada em padrões internacionais de interoperabilidade, como o HL7 FHIR, assegurando a padronização e a integração dos dados entre diferentes sistemas de saúde. Esta abordagem não apenas facilita a troca de informações em tempo real, mas também garante a segurança e a integridade dos dados compartilhados. Com isso, espera-se transformar a gestão dos serviços de saúde no Brasil, proporcionando melhorias significativas na qualidade do atendimento, na transparência e na confiança dos usuários no sistema de saúde.

A tese investiga o significativo desafio de saúde pública representado pela sífilis congênita, uma infecção transmitida da mãe para o feto. A sífilis, causada pela bactéria Treponema pallidum, continua sendo uma questão crítica devido ao seu potencial de causar graves consequências, incluindo infecção congênita, aborto e natimorto. Esta pesquisa foca nas inadequações na notificação e manejo dos casos no Brasil, revelando que uma proporção substancial dos casos de sífilis congênita é registrada com base em critérios subjetivos, levando à notificação equivocadas e à imprecisão dos dados. Utilizando dados do Sistema de Informação de Agravos de Notificação (SINAN) do Sistema Único de Saúde (SUS) e um protocolo de investigação específico aplicado no estado do Rio Grande do Norte, o estudo destaca a necessidade de práticas aprimoradas de vigilância epidemiológica e manejo de casos para controlar a transmissão vertical da sífilis. A metodologia adotada inclui uma análise quantitativa de dados de 2015 a 2020, revelando que 28,70% dos casos notificados continham informações inadequadas, comprometendo a confiabilidade dessas notificações. A tese propõe uma revisão do Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas (PCDT) e defende mudanças na lógica de financiamento do SUS, enfatizando a importância de um cuidado e investigação meticulosos dos casos para garantir dados precisos e uma resposta mais eficaz à epidemia de sífilis congênita no Brasil. Os achados sublinham a necessidade urgente de esforços integrados entre a vigilância epidemiológica e a atenção primária à saúde para alcançar melhorias substanciais na prevenção e manejo da sífilis congênita.

A crescente demanda por capacidade de processamento em sistemas embarcados para nanossatélites tornou comum a utilização de SoCs (Systems-on-Chip) comerciais de prateleira (COTS, Commercial-Off-The-Shelf), os quais são compostos por unidade de processamento hard-core (CPU, Central Processing Unit) e lógica reconfigurável (FPGA, Field-Programmable Gate Arrays) integradas em um mesmo chip. Um ponto de atenção nesses SoCs diz respeito às interfaces de comunicação entre CPU e FPGA, as quais são implementadas na área de lógica reconfigurável e podem sofrer com erros ocasionados pela radiação em ambiente espacial. Diferentes tipos de redundância podem ser empregados para mitigar os efeitos da radiação em barramentos de comunicação on-chip, destacando-se a redundância da informação e a redundância de hardware. Contudo, apesar de apresentarem considerável capacidade de correção, códigos de redundância de informação modernos podem apresentar uma alta complexidade lógica. Ademais, técnicas de redundância de hardware como a TMR (Triple Modular Redundancy) resultam em um aumento da área ocupada pelo sistema e um overhead de energia. Essas características podem impactar o desenvolvimento de sistemas de nanossatélites, os quais possuem restrições de massa, potência, peso e custo. Nesse contexto, neste trabalho é apresentada uma abordagem de Redundância Modular Dupla (DMR, Dual Modular Redundancy) baseada em paridade para aplicação em interfaces de comunicação de SoCs COTS, objetivando o aumento da confiabilidade da transmissão de dados. Para isso, buscou-se propor uma solução com baixa complexidade lógica e com um menor consumo de área e de energia quando comparada com a TMR. Diferentes versões da técnica foram desenvolvidas tomando como base bits de paridade e a DMR. Para cada uma dessas versões, foram desenvolvidas expressões matemáticas para as probabilidades de correção e de erro, bem como para a probabilidade de detecção para duas das versões. A análise matemática foi validada por meio da comparação com resultados de simulações em scripts Python, levando-se em consideração diferentes taxas de erros. Além disso, a técnica proposta foi comparada com a TMR em termos de probabilidades de correção. Os resultados mostram que, para taxas específicas, a abordagem proposta possui valores aproximados aos da TMR e que, mesmo com a retransmissão de dados com possíveis erros, o número total de dados transmitidos é menor. Como forma de verificar a área ocupada e o consumo de energia, foram realizadas implementações em hardware no SoC Xilinx Zynq-7000. Tais implementações evidenciam uma menor utilização de recursos de hardware e um menor consumo energético em comparação com a TMR.

Os motores de indução trifásicos desempenham um papel fundamental nas operações industriais. No entanto, suas falhas podem resultar em sérios problemas operacionais. Este trabalho foca na identificação precoce de falhas por meio de diagnóstico preciso e na classificação de falhas em motores de indução trifásicos, utilizando técnica de Inteligência Artificial (IA), analisando sinais de corrente, temperatura e vibração. Experimentos foram conduzidos em uma bancada de testes, simulando condições reais de operação, incluindo desbalanceamento de fase do estator, danos nos rolamentos e desbalanceamento do eixo. Para a classificação de falhas, foi desenvolvida uma Rede Neural Auto-Regressiva com Entradas Exógenas (NARX), um tipo de rede preditiva que foi adaptada por meio de seus parâmetros para realizar tarefas de classificação. A melhor configuração da rede foi determinada através de um processo de seleção utilizando o método de varredura com múltiplas iterações de treinamento, seguido de introdução de novos dados para validação de sua eficiência. Os resultados dos testes para novos dados mostraram que a rede teve excelente desempenho e generalizou em todas as situações avaliadas, alcançando as seguintes taxas de acurácia: ‘Motor sem defeito’ = 94,2%, ‘Defeito desbalanceamento’ = 95%, ‘Estator com defeito’ = 98% e ‘Estator com falha’ = 95%.

À medida que o uso de dispositivos IoT continua a crescer, garantir uma troca de dados segura e de baixa latência tornou-se uma necessidade essencial, impulsionando pesquisas em soluções baseadas em blockchain para atender a esses requisitos. Em resposta a essa demanda, esta tese apresenta uma arquitetura de hardware reconfigurável para o algoritmo de hash SHA-256, com foco em aplicações de blockchain e IoT, utilizando FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) como hardware alvo para maximizar o desempenho e a eficiência em processos de segurança de dados. A implementação proposta em FPGA oferece adaptabilidade para diferentes ambientes, desde servidores de rede até dispositivos IoT com restrições de energia. As principais inovações desta proposta incluem um sistema de paralelismo multinúcleo que otimiza o uso dos elementos disponíveis na FPGA e uma análise estruturada do consumo desses recursos, considerando tanto a frequência de clock quanto o throughput. Adicionalmente, o projeto contempla uma análise de consumo de energia detalhada, comparando o desempenho de consumo de potência entre diferentes arquiteturas de hardware. O design proposto alcançou a implementação de 16 núcleos paralelos em um FPGA Xilinx Virtex 6 xc6vlx240t-1ff1156, atingindo um throughput máximo de 1,4 Gbps e consumo de potência dinâmica de 0,458 W. Este desempenho representa um speedUp de até 16x em relação a modelos FPGA anteriores e uma redução de até 234,52x no consumo de potência dinâmica quando comparado a implementação de pesquisas anteriores. Comparações adicionais foram realizadas com outras arquiteturas de hardware, como microcontroladores de 8 e 16 bits, processadores de uso geral e GPUs. Os resultados evidenciam a versatilidade e escalabilidade da implementação do SHA-256 em FPGA para aplicações que exigem alto throughput e eficiência no consumo de potência, posicionando este trabalho como uma contribuição significativa à segurança da informação e desempenho computacional em ambientes de IoT no contexto de blockchain.

Este trabalho apresenta a análise e projeto de novas configurações de ressoadores planares de micro-ondas com a proposta de integrar sistemas para alimentação sem fio de dispositivos médicos implantados. Ao longo dos últimos anos, os dispositivos médicos implantáveis (IMD) tornaram-se protagonistas no auxílio de tarefas de diagnóstico, prognóstico e tratamento médico. Grande parte dos IMD necessitam de uma forma de alimentação para operar, o que frequentemente é feita através do uso de baterias, demandando assim manutenções periódicas e procedimentos cirúrgicos invasivos. A tecnologia de transferência de energia sem fio (WPT) empregada neste cenário se apresenta como uma promissora alternativa de solução. Esta tese se situa no contexto de propor novos modelos de ressoadores compatíveis e que possam ser integrados em soluções WPT para alimentação de IMD. Neste trabalho, foram exploradas duas técnicas de WPT: acoplamento indutivo (não-radiativo/campo próximo) e antenas planares (radiativo). A análise e projeto se deram através do estudo analítico e paramétrico dos modelos propostos através de ferramentas computacionais de simulação eletromagnética. Foram verificados uma série de parâmetros técnicos, com destaque a frequência de operação, dimensões físicas, eficiência, sensibilidade ao posicionamento, e parâmetros de segurança, como a taxa de absorção específica (SAR) e faixa de potência admissível. Utilizando substratos dielétricos de baixas perdas (RO3006 e RO3010), foram construídos três protótipos projetados para operação nas faixas de 403 MHz, 0,9 e 2,45 GHz, integrantes das bandas MedRadio e ISM. Via acoplamento indutivo, foi possível obter um sistema com eficiência de transferência superior aos 50% na separação de 8,0 mm de tecido, possibilitando uma potência admissível de até 120 mW para um limite de segurança de 2,0 W/kg de SAR. Com uso de antena planar, obteve-se um modelo com dupla faixa de operação (0,9 e 2,45 GHz) e polarização circular, sendo alcançados níveis de eficiência de 0,57 e 1,12% com dimensões físicas reduzidas. Os resultados medidos experimentalmente demonstraram uma boa concordância com as análises computacionais e conduziram a conclusões promissoras a respeito do desempenho dos ressoadores propostos.

Um Sistema Elétrico de Potência (SEP) tem como função básica fornecer aos consumidores um produto contínuo e de qualidade. Para isso, padrões de desempenho especificados pela ANEEL (Agência Nacional de Energia Elétrica) precisam ser cumpridos pelas empresas concessionárias, de tal forma a garantirem a confiabilidade do fornecimento de energia e a conformidade dos níveis de tensão quando da ocorrência de perturbações e quando da operação normal em regime permanente. Assim, assegura-se que o sistema de energia será capaz de se manter funcionando por mais tempo, inibindo as falhas devido ao desgaste de equipamentos e evitando a ocorrência de perdas financeiras. A fim de atender aos requisitos de confiabilidade e qualidade, os centros de operação de sistemas elétricos possuem servidores de dados com registros oscilográficos oriundos de relés, oscilógrafos e qualímetros instalados nas subestações do sistema. Esses arquivos são, normalmente, utilizados para diversas funções, de proteção ou de análise de qualidade de energia. Com relação à qualidade de energia, os registros oscilográficos são normalmente utilizados para classificação de distúrbios ocorridos na rede elétrica.
Do ponto de vista da proteção, os arquivos costumam ser utilizados para análise pósoperação
do funcionamento adequado de relés de proteção ou por algoritmos de localização de faltas. Para tanto, torna-se indispensável que os registros possuam uma base de tempo confiável, de maneira que possam ser considerados sincronizados, quando mais de um registro for necessário em algum algoritmo específico.
Mesmo considerando que algoritmos eficientes para sincronização de registros e localização de faltas encontram-se disponíveis, não é possível encontrar na literatura um algoritmo para estimar o erro produzido no processo de cálculo da distância de falta, cálculo este realizado segundo a metodologia que adota fasores da frequência fundamental.
Ressalta-se aqui que os registros osciligráficos disponíveis para cálculo dos fasores são oriundos de amostragem de sinais, coletados por meio de TPs e TCs (TIs), que possuem, inerentemente, erros de relação e de fase, que dependem da classe de exatidão desses instrumentos. Além dos relacionados aos TIs, outros erros podem ser introduzidos pelo processo de amostragem ou composição dos fasores representativos dos sinais amostrados. Dessa forma, faz-se necessário o desenvolvimento de um algoritmo para estimar o erro produzido na determinação da distância de falta, mesmo que essa distância tenha sido determinada a partir de algoritmos confiáveis para sincronização dos registros e para localização da falta. Nesta Dissertação, propõe-se um algoritmo baseado em Enxame de Partículas (PSO) para atender a esse propósito.

Propomos o desenvolvimento de uma plataforma composta por um data lake, a ser implementada como um serviço baseado na web. A ideia principal é que ele possa ser usado por cientistas de dados que trabalham em projetos relacionados ao COVID-19 para acessar o máximo de dados possível em um repositório e poder não apenas analisar esses dados, mas também gerenciar e contribuir com novos dados. . Através desta plataforma, é possível agregar dinamicamente diferentes repositórios de dados relacionados com a pandemia de COVID-19, de forma a disponibilizar aos utilizadores, através de uma interface web, ferramentas de utilização, transformação e colaboração de dados, bem como análise e visualização ferramentas integradas a sistemas de informações geográficas.

As comunidades remotas precisam de assistência para manter um sistema de energia confiável que possa fornecer um fluxo de potência eficiente aos seus consumidores, pois muitas vezes não estão conectadas a grandes sistemas de transmissão. Para atender às necessidades energéticas locais são criados pequenos sistemas de potência, denominados de microrredes. Normalmente, essas microrredes utilizam Fontes de Energia Renováveis RESs (do inglês, Renewable Energy Resources) e Sistemas de Armazenamento de Energia (SAEs) para controlar o fluxo de potência e manter a qualidade da energia dentro do especificado. No entanto, devido à intermitência das fontes renováveis, principalmente as fontes eólica e solar, encontrar a topologia adequada e definir um sistema de gerenciamento de potência para essas microrredes têm sido desafiador. Este trabalho de dissertação apresenta uma metodologia para determinar uma topologia adequada para uma microrrede CA monofásica, a fim de fornecer energia à comunidade de Adjarra/Benin. Além disso, propõe um esquema de gerenciamento de energia para garantir um fluxo de energia confiável, levando em consideração os custos mínimos de implantação e operação da microrrede. Por fim, a viabilidade da operação da microrrede em diferentes cenários é avaliada por meio de experimentos de simulação.

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

Em 2015, as Nações Unidas estabeleceram os 17 Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS) para promover o cuidado ambiental, o avanço econômico e a equidade social. Dentro desse contexto, a pesquisa científica desempenha um papel fundamental na abordagem dos desafios abrangidos pelos ODS. Uma ferramenta exemplar, o SciVal, facilita a correlação dos resultados científicos com os ODS por meio de análises especializadas. No entanto, a fim de mitigar a dependência de conhecimento especializado e oferecer uma solução autônoma, este projeto propõe um modelo de classificação multi-alvo baseado em processamento de linguagem natural, aprendizado profundo de máquina, técnicas de interpretabilidade e boas práticas para o desenvolvimento e análise de fluxos de dados. O objetivo é mapear efetivamente as publicações acadêmicas aos ODS. Ao empregar esse modelo proposto, o imenso potencial da pesquisa acadêmica pode ser explorado, alinhando-o diretamente à agenda global para o desenvolvimento sustentável. Pesquisadores, formuladores de políticas e organizações podem navegar habilmente pelo extenso campo de artigos de pesquisa e identificar aqueles que se harmonizam com suas áreas de interesse específicas dentro do quadro dos ODS. Mais de um milhão de publicações científicas foram utilizadas para treinar e avaliar o modelo. O corpus compreendeu títulos de publicações extraídas do banco de dados Scopus, acessado por meio da ferramenta SciVal, e anotadas com relação a 16 dos 17 ODS. Para comprovar a eficácia do modelo proposto, ele foi aplicado para associar as publicações do Congresso Brasileiro de Automação (CBA 2020) aos ODS, mensurando assim a contribuição dos esforços científicos na automação para o alcance dos ODS. Os resultados no contexto do CBA 2020 revelaram temas predominantes relacionados aos ODS 7 e 9, que dizem respeito à energia limpa e à inovação industrial, respectivamente. Considerando o amplo conjunto de dados de treinamento e a abrangência dos ODS abordados, o modelo pode ser aplicado com confiança para relacionar a produção acadêmica de diversas áreas aos ODS.

O presente trabalho de dissertação tem como foco a previsão da Sobreirradiância em intervalos de até cinco minutos, por meio da aplicação de técnicas de aprendizado de máquina. A Sobreirradiância, um fenômeno no qual a irradiância solar observada na superfície terrestre excede as expectativas para um cenário de céu limpo, tem suscitado interesse em estudos relacionados à energia solar e ao seu impacto em sistemas de geração fotovoltaica. Até o momento desta pesquisa, não foram identificados estudos dedicados à utilização de técnicas de Aprendizado de Máquina para prever esse fenômeno.

O âmago deste estudo reside na previsão da ocorrência da Sobreirradiância. Para atingir esse propósito, o desempenho de quatro algoritmos de aprendizado de máquina distintos foi minuciosamente avaliado: Random Forest, SVM (Máquinas de Vetores de Suporte), MLP (Rede Perceptron de Múltiplas Camadas) e LSTM (Redes Neurais Long Short-Term Memory). Este trabalho procura preencher a lacuna de pesquisa ao explorar a viabilidade e eficácia desses algoritmos para prever a Sobreirradiância, contribuindo assim para o entendimento e a aplicação prática desse fenômeno em sistemas solares.

O acompanhamento da umidade desempenha um papel crucial na indústria da construção civil, assegurando a longevidade dos materiais e prevenindo potenciais problemas estruturais. Neste estudo, é feita a análise e o desenvolvimento de estruturas planares utilizando a técnica defect ground structure (DGS) e ressoador de duas portas, para aplicações de sensoriamento. O princípio de funcionamento consiste na variação das frequências de ressonância dos elementos estudados quando a permissividade relativa do material em teste (MUT) é alterada. A efetividade do sensor é comprovada através da análise de materiais com constantes dielétricas previamente conhecidas que validam sua aplicabilidade. Neste projeto, sua aplicação é direcionada para a determinação da porcentagem de água presente em três tipos de agregados e para o monitoramento da perda de água em corpos de prova feitos de argamassa com traços distintos. Os protótipos foram fabricados e os resultados das medições foram comparados para identificar aquele com melhor sensibilidade. Por fim, os dispositivos construídos foram comparados com os resultados de outros estudos, comprovando a eficácia do sensor proposto.

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.

Entre os trabalhos de pesquisa realizados com roedores na área de Neurociência, destacam-se os estudos comportamentais. Para a realização desses estudos, são geralmente usadas plataformas fechadas e controladas nas quais o roedor é inserido, sendo elaboradas tarefas, dependendo do estudo, devendo o mesmo realizá-las. Para estudar o aprendizado de comportamentos a partir de discriminação tátil, por exemplo, as tarefas geralmente vêm acompanhadas de uma recompensa normalmente seguindo o modelo de aprendizado por reforço. Essas plataformas são normalmente conhecidas como caixas comportamentais. Na presente proposta, temos como objetivo melhorar as metodologias e técnicas usadas nesta área de pesquisa, desenvolvendo novas técnologias para este tipo de estudo, incluindo automatização de alguns procedimentos com a caixa comportamental voltados para as tarefas de discriminação tátil. Fizemos alguns testes iniciais de uma caixa comportamental, usando um modelo computacional de simulação física, a partir dos quais desenhamos uma nova estrutura para a plataforma, com os espaços e materiais melhor elaborados, e utilizando apenas componentes que podem ser comprados no mercado ou desenvolvidos facilmente. Nossa hipótese demonstrada é que esta nova estruturação para a caixa comportamental melhora o estudo de modelos relativos ao sistema sensoriomotor de maneira mais refinada. Por exemplo, a plataforma pensada possibilita o controle com mais precisão da abertura das barras de discriminação, que atualmente não é feito de modo satisfatório. O modelo final permite também desenhar experimentos mais complexos de tomada de decisões utilizando o sistema de câmeras e sensores, permitindo uma melhor avaliação do desempenho dos roedores. Isso inclui melhorias na determinação da quantidade de acertos nas tarefas realizadas nos estudos em questão. Logo, como contribuição prática principal, acreditamos que o presente estudo proporciona que laboratórios que trabalham com este tipo de pesquisa possam desfrutar de uma ferramenta de baixo custo e com facilidade de desenvolvimento. Todo o material e documentos desenvolvidos estão disponibilizados em uma plataforma colaborativa multiusuário.

Este trabalho apresenta três antenas MIMO (multiple-input multiple-output) para aplicações em sistemas modernos de comunicações sem fio. A primeira antena MIMO proposta possui dimensões compactas, alta isolação entre as portas e pode ser utilizada para aplicações em wireless local area network (WLAN); a segunda antena MIMO proposta é uma antena MIMO miniaturizada, com alta isolação entre as portas e que pode ser utilizada em aplicações de ultra-wideband (UWB); a terceira antena MIMO proposta pode ser utilizada para aplicações em smartphones e dão suporte às bandas inferior e superior do WLAN, assim como também do 5G. Dentre as vantagens que o 5G oferece, pode-se destacar velocidades ultrarrápidas, baixa latência, grande capacidade de canal, alta eficiência espectral e densidade de conexão massiva. Com isso, as antenas MIMO vêm sendo bastante estudadas para aplicações nessa tecnologia, pois elas podem aumentar consideravelmente a taxa de transmissão de dados e a capacidade de canal, devido a capacidade de canal ser proporcional ao número de antenas utilizadas na transmissão e recepção, assim como também pode melhorar a confiabilidade do link de sistemas de comunicações wireless através da transmissão e recepção de dados em múltiplos percursos. As antenas MIMO propostas foram projetadas usando o software ANSYS HFSS para caracterização numérica, e os protótipos foram fabricados com dielétrico FR-4 e medidos, apresentando boa concordância entre os resultados simulados e medidos. Um parâmetro chave de desempenho de antenas MIMO, o envelope correlation coefficient (ECC), é analisado e apresenta bons resultados para as três antenas MIMO propostas. Além disso, para a antena proposta para aplicações em smartphones, o efeito causado pela proximidade das mãos do usuário é investigado, que é um parâmetro de desempenho extremamente importante

Majoritariamente, os controladores existentes nas indústrias são da família PID (Proporcional-Integral-Derivativo) desenvolvidos para sistemas lineares, apesar de os processos serem não lineares. Por isso, apresentam perda de desempenho significativa quando atuam fora do ponto de operação para o qual foram projetados. Uma alternativa de controlador é o chamado PDC (Compensador Paralelo Distribuído) que, a partir de um modelo Fuzzy Takagi-Sugeno, resulta em um controlador não linear.

O modelo Fuzzy Takagi-Sugeno é intrinsecamente não linear, devido às funções de pertinência que compõem sua estrutura. Com isso, esse modelo pode representar sistemas não lineares de tal forma que, a partir do modelo físico do sistema, é possível obter um modelo Fuzzy Takagi-Sugeno que o represente de forma exata, o que contribui para a obtenção do PDC. O modelo Fuzzy Takagi-Sugeno pode ser representado pela composição de modelos locais. Na metodologia do controlador PDC são projetados controladores locais, que pode ser um PID, para cada modelo local, assim apresenta a mesma estrutura de regras do modelo Fuzzy Takagi-Sugeno, ou seja, o controlador compartilha as mesmas funções de pertinência.

Normalmente, a garantia de estabilidade do PDC leva em consideração uma função de Lyapunov quadrática como candidata permitindo assim que seja testada por desigualdades matriciais lineares (LMIs) que são solucionáveis usando algoritmos eficientes de otimização convexa. Entretanto, funções de Lyapunov poliédricas vêm apresentando vantagens em relação à função quadrática, sobretudo no que se refere a satisfação de restrições nas variáveis de estado, entrada e saída mostrando sua potencialidade em ser utilizada para a garantir estabilidade e desempenho de um sistema controlador por PDC. Em vista disso, este trabalho propõe um método baseado em otimização para a sintonia de controladores Proporcional-Integral (PI) para sistemas não lineares sujeitos a restrições na variável controlada e saturação do atuador. São apresentadas condições para que um poliedro contido no conjunto de restrições seja invariante em relação a um sistema em malha fechada com um controlador sujeito a saturação. Estas condições são usadas na formulação de um problema de programação bilinear cuja solução fornece os parâmetros do controlador que satisfaz as restrições e um conjunto invariante associado. Ao longo do desenvolvimento do trabalho foram exploradas diversas variações da técnica principal e mostradas suas vantagem e desvantagem através dos resultados.

Os resultados são apresentados em exemplos numéricos. Começando pelos sistemas lineares e testando os controladores I-P e um PI tradicional com um filtro na referência, explorando os estudos de caso com: permissão de saturação, restrições de estados, sistema com atraso de transporte, sistemas de ordem elevada, problema servo e regulador. Em seguida exploramos os sistemas não lineares testando sistemas com e sem o termo afim e controladores com e sem otermo feedforward, explorando os estudos de caso com: permissão de saturação, restrições nos estados e problema servo. Os resultados mostram que o método desenvolvido obtém uma sintonia para o controlador que não viola nenhuma restrição de estado e permite saturação, ilustrando assim sua eficiência.

Metodologias contemporâneas de Odometria Visual (OV) são geralmente criadas a partir de abordagens baseadas em pontos para estimar a pose da câmera e uma representação do ambiente explorado. Direct Sparse Odometry (DSO) é a técnica baseada em pontos mais popular de uma classe de abordagens chamada de métodos diretos. Muitos trabalhos apresentaram melhorias na área de OV baseada em pontos usando as características da DSO como fundamentos dessas abordagens. No entanto, apenas recentemente, dois novos métodos monoculares, inspirados no DSO e baseados em planos foram apresentados. A primeira abordagem utiliza um estimador de planos baseado em aprendizagem profunda para gerar estimativas iniciais de plano, o que pode levar a problemas de otimização. A segunda abordagem restringe a detecção de planos às orientações horizontal e vertical, o que a torna mais adequada para ambientes estruturados.

Esta tese apresenta uma técnica de OV estéreo baseada em planos - Direct Planar Odometry (DPO) - que emprega planos como características em uma estrutura de otimização de janela deslizante e utiliza quatérnio dual unitário como parâmetro de pose. Nossos experimentos mostram que o método proposto obteve resultados comparáveis aos da abordagem DSO para câmeras estéreo.

Propomos uma arquitetura de controle de alto nível para uma Embarcação Autônoma de Superfície (USV) projetada para superar os desafios associados à execução de missões sob condições climáticas variadas e com autonomia energética. O projeto é construído com base no entendimento de que, embora várias técnicas de controle de baixo nível estejam prontamente disponíveis como código-fonte aberto, ainda existe a necessidade de uma arquitetura de controle de alto nível. Essa arquitetura facilita a criação de um veleiro resiliente e versátil, capaz de lidar com qualquer missão sem exigir que o usuário domine detalhes de navegação, procedimentos navais ou casos de borda. A solução proposta envolve o desenvolvimento de uma arquitetura de controle inspirada na arquitetura subsunção e centrada em comportamentos hierárquicos. Essa estrutura incorpora uma variedade de comportamentos especializados adaptados a diferentes contextos, cada um dos quais é estabelecido usando técnicas de aprendizado por reforço (PPO). Uma combinação do ambiente de simulação Gazebo com o framework ROS para treinamento foi utilizada para validar a arquitetura proposta. Essa simulação permite a replicação digital dos comportamentos da embarcação, o que simplifica o processo de implementação e mitiga os desafios e custos vinculados às operações de navegação no mundo real. Os resultados deste estudo indicam que a arquitetura de controle de alto nível foi bem-sucedida em um veleiro virtual, tanto na verificação de percursos de perímetro quanto nos testes de longa distância. Isso sugere que o USV está equipado para navegar em diversas situações que pode encontrar em missões do mundo real.

Uma variedade de problemas na área da engenharia de controle lida com modelos matemáticos na forma de sistemas de equações diferenciais de segunda ordem, resultantes de análise de primeiros princípios com uso de discretizações (usando o método dos elementos finitos) para obtenção de modelos de dimensão finita. Estes modelos requerem, em geral, um conhecimento acurado dos parâmetros envolvidos como, por exemplo, massas, coeficientes de amortecimento e rigidez em sistemas mecânicos, para projeto de controladores com alto desempenho. A necessidade de considerar atrasos na medição de variáveis ou na atuação nestes tipos de sistemas torna o problema mais desafiador, tendo em vista a natureza transcendente das funções de transferência resultantes. Neste contexto, o conceito de receptância surge como alternativa, possibilitando a modelagem destes sistemas a partir inteiramente de dados experimentais, dispensando o uso de hipóteses simplificadoras e aproximações como é feito recorrentemente em modelos matemáticos a parâmetros discretos. Outra virtude é destacada na dispensa de aproximações para o termo exponencial do atraso, que pode resultar em soluções indesejadas ou funções de transferência de ordem muito elevada. Desde sua introdução, modelos baseados em receptância tem ganhado destaque em diversos trabalhos, com ênfase no controle ativo de vibrações pela alocação de zeros (frequência anti-ressonante) e/ou polos (frequência ressonante). Este trabalho propõe um método para o controle de sistemas de segunda ordem com múltiplas entradas e atrasos utilizando receptância. A estrutura dos controladores usa realimentação de estados e os objetivos de controle incluem alocação parcial de zeros e polos com garantia de estabilidade e robustez, baseado no pico máximo da função de sensibilidade. A estabilidade é garantida a partir do conceito estendido do critério de Nyquist para sistemas com múltiplas entradas. A síntese do controlador é conduzida a partir de um problema de otimização e as soluções são obtidas com o uso de algoritmo baseado na teoria evolutiva, onde as avaliações das populações são definidas conforme funções relacionadas à resposta em frequência dos sistemas. Exemplos numéricos são apresentados para ilustrar e discutir o desempenho das soluções com o uso do método proposto.

A Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA) é uma doença neurodegenerativa rara considerada complexa em virtude da sua heterogeneidade. Apesar de ser conhecida há muitos anos, poucos países têm informações precisas sobre a sua epidemiologia e as características dos indivíduos diagnosticadas com ELA, como dados relacionados ao diagnóstico e progressão da doença. No Brasil, a falta de informação sobre a ELA limita a utilização de dados para o avanço de pesquisas e desenvolvimento de políticas públicas que favoreçam pessoas acometidas por essa condição de saúde. Nesse sentido, esse trabalho tem como objetivo apresentar o desenvolvimento uma solução de saúde digital para gestão do cuidado e monitoramento da doença ELA no Brasil, de forma a munir a vigilância à saúde com informações úteis e oportunas para embasar a formulação de políticas públicas e ao mesmo tempo qualificar e aprimorar o cuidado do acompanhamento dos pacientes com ELA por meio de um prontuário eletrônico. A solução proposta é composta por duas ferramentas: o Registro Nacional Brasileiro da ELA, responsável por coletar de forma estruturada dados epidemiológicos de pacientes com ELA em todo o Brasil; e o Prontuário Eletrônico para pacientes com ELA (PEP ELA), responsável por auxiliar no acompanhamento multidisciplinar dos pacientes com ELA, de maneira segura e adequada, com base nos Protocolos Clínicos e Diretrizes Terapêuticas (PCDT) da ELA. Este trabalho foi norteado pela metodologia de pesquisa-ação e todas as fases de desenvolvimento da plataforma foram realizadas de maneira sequencial em vários ciclos, através da aplicação do modelo iterativo e incremental usando o framework SCRUM. É importante destacar que o desenvolvimento dessa solução contou com o apoio do Ministério da Saúde do Brasil e foi concebido em resposta às necessidades identificadas no cenário epidemiológico relacionado à doença, bem como às limitações relatadas por profissionais de saúde especializados no atendimento a pacientes com ELA. Na perspectiva de promover a segurança no compartilhamento dos dados dos pacientes, uma rede blockchain foi modelada para receber smart contracts referentes às transações realizadas na plataforma, garantindo assim maior nível de privacidade e segurança. A plataforma desenvolvida possui grande potencial para o fortalecimento de políticas públicas, uma vez que os dados armazenados na plataforma poderão ser analisados pelas equipes de especialistas assistenciais e também por gestores da área da saúde pública, tanto no monitoramento individual quanto coletivo das pessoas que vivem com ELA no Brasil. A integração dos dados referente a vigilância e monitoramento podem apresentar benefícios significativos para o desenvolvimento de políticas públicas e o planejamento de estratégias em todos os níveis de atenção à saúde, além de fornecer uma visão realista da situação do país em relação aos casos. Portanto, esta solução de saúde digital pode ser utilizada como ferramenta de pesquisa, intervenção, monitoramento e fortalecimento da resposta à ELA no Sistema Único de Saúde do Brasil. 

Apresenta-se neste trabalho um algoritmo de proteção baseado em ondas viajantes aplicado a linhas de transmissão não-homogêneas de dois terminais, com qualquer número de secções, com diferentes topologias e considerando o efeito da taxa de amostragem. As funções existentes de proteção por onda viajantes de dois terminais existentes não podem proteger a linha em caso de defeitos próximos à barra e apresentam limitações em linhas de transmissão não-homogêneas. No entanto, os efeitos da taxa de amostragem, considerados no método proposto, resultam em zonas de proteção e zonas não protegidas bem definidas, essenciais para a segurança da proteção e para o desenvolvimento de soluções para lidar com a questão das faltas próximas em linhas de transmissão não-homogêneas. Além disso, o algoritmo pode detetar com precisão a secção sob falta, permitindo a sua utilização em funções de proteção avançadas, tais como o religamento automático adaptativo e esquemas de proteção de alta velocidade. Foi modelado um dispositivo de proteção considerando uma frequência de amostragem igual a 1 MHz, incluindo funções para detectar ondas viajantes através da transformada wavelet, e o algoritmo de proteção proposto para discriminar defeitos internos e externos à linha, e para selecionar a secção sob falta. O algoritmo foi avaliado utilizando um grande número de simulações de defeitos utilizando Alternative Transients Program (ATP). Os resultados mostram que o algoritmo é robusto e confiável para utilização em dispositivos de proteção instalados em linhas não-homogêneas.

Devido à crescente competitividade na indústria, torna-se imperativo o uso de técnicas de ajuste mais eficientes e que, de fato, possam encontrar controladores com o desempenho desejado. Com essa proposta, técnicas de otimização podem ser usadas para obter os parâmetros do controlador de acordo com um critério de avaliação, que deve codificar o quão bom é um determinado controlador, expressando adequadamente as especificações desejadas, para que o algorítimo empregado possa encontrar o controlador desejado. Os métodos tradicionalmente utilizados na sintonia apresentam a dificuldade em expressar as especificações pretendidas. A dificuldade encontrada se deve a que os critérios tradicional- mente adotados, no geral, se utilizam apenas a informação do erro total, através de índices como a Integral do Erro Absoluto (Integaral Absolute Error - IAE) ou a Integral do Erro Quadrado (Integral Square Error - ISE), que não descrevem aspectos do comportamento do sistema, como se a resposta está muito agressiva e oscilatória, o erro de regime permanente, tempo de subida e tempo de estabilização, como faria um projetista humano. Algumas dessas impressões não estão bem definidas para referências diferente do degrau, carecendo de generalidade. Desse modo o algoritmo de otimização responsável por obtenção dos parâmetros do controlador de acordo com uma função de avaliação, a qual deve conseguir, de fato, codificar o quão bom é um dado controlador, expressando de forma adequada as especificações desejadas, de modo que o algoritmo de otimização empregado consiga encontrar o controlador que melhor satisfaça tal função. Em vista disso, será apresentada uma metodologia genérica de utilização da análise wavelet juntamente com técnicas de otimização multiobjetivo para se expressar o comportamento que se pretende alcançar pelo sistema controlado, de forma mais precisa e próxima da realizada pelo ser humano, permitindo uma otimização mais eficiente. Na metodologia proposta, a análise wavelet, muito presente na literatura, voltada para outras aplicações, sobretudo na análise de sinais, sons e imagens, é utilizada para obtenção de descritores que caracterizem aspectos do comportamento do sistema, como seu comportamento em regime permanente, comporta- mento no regime transitório, não amplificação de ruídos e rejeição a perturbações, esses descritores passam a constituir objetivos que serão otimizados por técnicas multiobjetivos. O estudo realizado utilizou técnicas de Algoritmo Genético Multiobjetivo (MOGAs) para a otimização, devido a serem amplamente utilizadas na literatura e por serem conhecidas por suas simplicidades e eficiências.

Por meio da técnica de Acesso Múltiplo Não-Ortogonal (NOMA, Non-Orthogonal Multiple Access) pretende-se viabilizar a transmissão de dois ou mais usuários compartilhando os mesmos recursos de tempo, frequência e código, e assim melhorar significativamente a eficiência espectral de redes de comunicação sem fio em gerações futuras. A multiplexação de sinais pode ser conseguida no domínio da potência (PD-NOMA, Power Domain NOMA), onde a transmissão de sinais sobrepostos é feita com níveis de potência suficientemente diferentes. A eficiência deste método depende fundamentalmente de duas etapas prévias de processamento: um agrupamento adequado de usuários (candidatos à transmissão) com diferentes ganhos de canal e a escolha dos níveis de potência que serão utilizados para transmitir cada sinal. As soluções apresentadas na literatura para resolver o problema de agrupamento de usuários não consideram a dinâmica dos sistemas de comunicação, ou seja, a variação temporal do número de usuários e as condições do canal. Para levar em conta essas características dinâmicas no agrupamento de usuários em sistemas NOMA, este trabalho propõe uma nova técnica de clusterização baseada em uma modificação do algoritmo evolucionário DenStream, escolhido por sua capacidade evolutiva, robustez ao ruído e processamento online. Os resultados mostram que a técnica de agrupamento proposta consegue acompanhar a dinâmica do sistema, clusterizando todos os usuários e favorecendo a uniformidade da taxa de transmissão entre os clusters.

A competitividade no mercado impulsiona as organizações a buscar o desenvolvimento tecnológico com o objetivo de aprimorar a qualidade dos produtos e reduzir os custos de produção, ao mesmo tempo em que atendem às demandas socioambientais dos consumidores. No entanto, os processos industriais podem apresentar desafios no monitoramento e controle em tempo real de variáveis críticas. Uma solução para esse problema é a utilização de soft sensors, que consistem em algoritmos capazes de estimar variáveis difíceis de serem medidas a partir de variáveis secundárias de fácil medição. Um desafio comum em projetos de soft sensors é a falta de dados rotulados, o que torna os métodos semi-supervisionados mais promissores do que os métodos tradicionais. Nesse contexto, a arquitetura de rede neural denominada Autoencoder Empilhado tem sido amplamente empregada. Essa arquitetura é treinada de forma não supervisionada e posteriormente ajustada de forma supervisionada. No entanto, a definição adequada dos hiperparâmetros do Autoencoder Empilhado, tais como tamanho do lote, taxa de aprendizado e número de características ocultas, representa um desafio. Os métodos tradicionais, como Grid Search e Random Search, são computacionalmente intensivos e podem não encontrar rapidamente a melhor combinação de hiperparâmetros. Uma alternativa mais eficiente é o uso de algoritmos meta-heurísticos, como a Otimização por Enxame de Partículas. Esses algoritmos exploram o espaço de busca de maneira mais inteligente e são mais eficazes em espaços de alta dimensionalidade. Uma abordagem promissora consiste em incorporar a Informação Mútua na função de avaliação da Otimização por Enxame de Partículas, em conjunto com o Erro Médio Quadrado. A Informação Mútua captura relações não lineares entre as saídas do Autoencoder Empilhado e as saídas reais do sistema, enquanto o Erro Médio Quadrado mede a diferença entre essas saídas. Neste contexto, a presente tese propõe o método Representação Baseada no Autoencoder Empilhado Otimizado por Enxame de Partículas, o qual utiliza a Otimização por Enxame de Partículas com uma função de avaliação modificada para otimizar os hiperparâmetros de um soft sensor baseado no Autoencoder Empilhado. Espera-se que essa abordagem aprimore a precisão e a capacidade de representação do Autoencoder Empilhado em comparação com as abordagens convencionais, que utilizam apenas o Erro Médio Quadrado. Com o objetivo de avaliar o desempenho dos modelos gerados pelo método proposto, foram selecionados dois processos não-lineares amplamente utilizados na indústria. Os resultados obtidos demonstram que a incorporação da Informação Mútua na função de avaliação permite uma busca mais eficiente e equilibrada, resultando em um Autoencoder Empilhado com melhor desempenho e capacidade de representação.

Esta tese apresenta uma abordagem robusta de controle por realimentação de saída projetada para lidar com o rastreamento de referência constante em sistemas lineares afetados por incertezas, perturbações e ruído. Nossas contribuições de pesquisa giram em torno de três aspectos principais. Em primeiro lugar, estabelecemos as condições para alcançar a propriedade de Invariância Controlada por Realimentação de Saída (OFCI) no contexto de sistemas lineares que incorporam incertezas politópicas. Essa propriedade OFCI garante a satisfação robusta das restrições por meio da realimentação de saída, mesmo na presença de incertezas. Em segundo lugar, introduzimos um controlador dinâmico por realimentação de saída adaptado a modelos incertos, que emprega observadores por associação a conjuntos (set-membership observers}. Esses observadores reduzem efetivamente o conjunto de estados admissíveis, aprimorando o desempenho de rastreamento ao minimizar erros. Em terceiro lugar, para reduzir ainda mais os erros de rastreamento, propomos um procedimento de atualização do modelo que ajusta o modelo nominal usado para rastreamento com base em medidas da saída. Apresentamos diversos experimentos numéricos para avaliar a eficácia do controlador, demonstrando sua capacidade de alcançar o rastreamento de referência com erros significativamente reduzidos para os sistemas incertos considerados. Nossa pesquisa oferece entendimentos valiosos sobre como lidar com o rastreamento de referência constante em sistemas lineares com realimentação de saída, controle e variáveis de estado sujeitos a restrições, levando em consideração incertezas, perturbações e ruído. As aplicações potenciais de nossa abordagem prometem fazer avançar as estratégias de controle em sistemas práticos que operam em condições incertas.

 Este trabalho apresenta um estudo sobre Superfícies Seletivas de Frequência (FSS) ultraminiaturizadas, para aplicações em sistemas de sensoriamento de temperatura. São propostas duas FSS 2,5D com elementos inspirados em linhas metálicas convolucionadas impressas em um substrato dielétrico de FR-4. As vias inseridas contribuem com os efeitos capacitivos e indutivos na estrutura, proporcionando a ultraminiaturização das dimensões das células unitárias. As FSS têm o tamanho das células unitárias iguais a 4,68 % e 6,80 % dos comprimentos de ondas no espaço livre para as frequências de 2,34 GHz e 2,72 GHz (frequências de ressonância), respectivamente, com a segunda estrutura apresentando comportamento dual-band. Dois modelos de circuito equivalente são propostos para entender melhor o princípio operacional das FSS. A aplicação dessas estruturas para uso em sensoreamento de temperatura é estudada. De acordo com a literatura a permissividade elétrica do material dielétrico utilizado sofre alteração com a mudança da temperatura do material, com essa relação as simulações foram feitas e as FSS apresentaram uma relação linear de frequência de ressonância e temperatura. Os dois sensores propostos foram construídos e medidos desde a temperatura ambiente até 120 °C, ambos apresentaram uma ótima sensibilidade as mudanças de temperatura. Os resultados numéricos simulados para os protótipos projetados foram obtidos pelo software ANSYS HFSS e pelo modelo de circuito equivalente. Os protótipos dos sensores foram construídos e foi realizada a caracterização experimental dos coeficientes de transmissão, largura de banda e frequência de ressonância. Os valores obtidos nos experimentos foram comparados e discutidos com os resultados das simulações, os quais apresentaram boa concordância.

Power transformer differential protection schemes have been widely studied in recent years to improve their accuracy and speed. Researches have been developed by using the most varied digital signal processing techniques. Internal faults may cause critical damages to the power transformer, and they need special attention for this kind of disturbance, mainly in faults on the winding of the power transformer that is not too sensitive to the principal differential protections. This work aims to present a restricted earth fault protection based on the wavelet transform (REFW) for detecting ground faults close to the transformer neutral point (turn-to-ground faults) and supporting the conventional phase differential protection, which presents limitations in this kind of faults. The proposed REFW protection uses only high-frequency components instead of traditional low-frequency components obtained by means of phasor estimation methods, speeding up the detection of turn-to-ground faults.

Programar sistemas embarcados com múltiplos núcleos de processamentos não é uma tarefa trivial pois, em muitos casos, esses sistemas não têm suporte a interfaces de programação paralela que requerem o suporte de um sistema operacional. Esse trabalho implementa uma versão da interface de programação paralela Open Multi Processing (OpenMP) para o sistema operacional Nanvix. A OpenMP é uma interface de desenvolvimento de aplicações paralelas que permite a abstração intuitiva do paralelismo e da divisão da carga de trabalho nos processos. Na utilização de projetos com códigos embarcados, é comum haver limitações de memória nas plataformas utilizadas. Isto pode inviabilizar o uso de sistemas operacionais que implementam interfaces amigáveis para a programação. Os sistemas operacionais utilizados em plataformas de processamento embarcado costumam ser limitados em programabilidade, exigindo que o programador tenha um vasto conhecimento de processos do sistema operacional e da arquitetura de hardware utilizada. O Nanvix é um sistema operacional desenvolvido para plataformas embarcadas de múltiplos núcleos de processamento com foco em ser leve o suficiente para a utilização em ambientes com restrição de memória, mas, ao mesmo tempo, com foco na utilização de padrões que facilitam a programação. O Nanvix possui interfaces de programação paralela nativas que se inspiram no padrão Portable Operating System Interface (POSIX) utilizado para a implementação de algumas versões de OpenMP, sendo então esperado que seja possível criar uma versão para o Nanvix que resultará em uma com maior facilidade de programação em paralelo para o sistema operacional. Nesse trabalho a versão de OpenMP implementada utiliza o compilador do Nanvix para traduzir as diretivas de compilação e foi criada uma biblioteca para as rotinas de execução, sendo esta testada através de um emulador de arquitetura RISC-V. Para validação, foram utilizadas aplicações com a versão de OpenMP e versões equivalentes na biblioteca de programação paralela nativa do Nanvix. Os resultados mostraram que, em alguns casos, o OpenMP possui maior eficiência que a interface de programação paralela nativa do Nanvix e, em outros casos tem mais alto desempenho. A programabilidade do Nanvix foi melhorada com OpenMP diminuindo o tempo de desenvolvimento de aplicações paralelas sem grande perda de desempenho e, em alguns casos, com ganho de eficiência.

O sistema de lodo ativado é um método de tratamento de águas residuais doméstico e industrial capaz de remover compostos poluentes, por meio do metabolismo das bactérias aeróbicas. A Taxa de Consumo de Oxigênio (TCO) é um parâmetro importante na avaliação e monitoramento do sistema de lodo ativado, uma vez que a TCO permite avaliar a biodegradação da matéria orgânica poluente. Neste trabalho, propomos um método para medir a TCO baseada na arquitetura do modulador sigma delta de primeira ordem no domínio biológico. Nesse método, as funções operacionais do modulador sigma delta serão desempenhadas por processos biológicos e por circuitos eletrônicos. O método proposto possui algumas vantagens sobre os métodos existentes de medição da TCO. Quando comparado ao método clássico, melhora a resposta dinâmica, diminui e fixa o tempo de
amostragem; quando comparado ao método PWM, introduz os benefícios de modelagem de ruído e sobreamostragem. O desempenho do modelo proposto é demonstrado através de simulações.

A poluição atmosférica é um problema que está cada vez mais presente em nossa sociedade devido ao crescente desenvolvimento dos países. No estudo de poluentes atmosféricos, métodos de estatística multivariada são comumente utilizados, porém a aprendizagem de máquina tem se mostrado uma ótima alternativa, dispondo de técnicas capazes de lidar com problemas de grande complexidade, como é o caso da poluição do ar. Neste trabalho, a técnica de aprendizagem de máquina, Mapas Auto-Organizáveis (SOM), foi utilizada para exploração e análise de dados de poluentes atmosféricos e parâmetros metereológicos de uma rede de monitoramento da qualidade do ar, com estações localizadas na cidade de Salvador - Bahia. O SOM oferece diversos recursos capazes de tornar o estudo de dados mais abragente, os quais foram utilizados tanto para o desenvolvimento de uma análise individual quanto conjunta sobre as estações, que poderam também ser comparados brevemente com uma análise de componentes principais. A partir da visualização dos planos de componentes, padrões entre as variáveis de qualidade do ar poderam ser identificados, assim como a observação das correlações apresentadas, as quais foram mais especificamente descritas por uma análise hierárquica de similaridade, permitindo levantar premissas sobre a sua influência, formações e possíveis fontes de emissão, com uma melhor descrição dos resultados. Além disso, com base na disposição dos neurônios no mapa, um estudo no que se refere a agrupamentos dos dados pôde ser efetuado, possibilitando um balanço sobre as amostras e formação de lusters, caracterizando dessa forma informações ligadas às concentrações de poluentes, com suas especificidades e como elas podem estar relacionadas a cada estação de monitoramento de acordo com a divisão e disposição dos neurônios.

O novo Beta Coronavírus, oficialmente nomeado como SARS-CoV-2 (Síndrome Respiratória Aguda Grave Coronavírus - 2 - SARS-CoV-2) é o vírus causador da doença COVID-19. Pertencente à família de vírus Coronaviridae, o SARS-CoV-2, é um vírus envelopado de RNA e fita simples de sentido positivo que contém quase 30.000 pares de base base-pair - bp). Vírus de RNA  tendem a sofrer mais modificações do que os vírus de DNA. Assim, quando um vírus está circulando amplamente numa população e ocasionando muitas infecções,  a probabilidade de seu genoma sofrer modificações aumenta, podendo afetar negativamente algumas de suas propriedades,  tornando-se mais transmissíveis  e/ou ainda mais letais. Dentro desse contexto, este trabalho propõe uma ferramenta, baseada em aprendizado de máquina, na qual faz uso de uma rede neural convolucional (CNN) profunda de uma dimensão (1D), destinada à classificação e comparação de genomas virais do novo SARS-CoV-2. Como entrada, foram utilizadas amostras genômicas completas de DNAc (DNA complementar), cujo tamanho varia entre 26342 e 31029 pares de base (base-pair - bp) de comprimento. Ao contrário da maioria das abordagens apresentadas na literatura, os resultados obtidos por esta ferramenta envolvendo a classificação do vírus, da mesma família, revelam valores altos para as métricas de desempenho mostrando-se mais confiáveis se comparados com os trabalhos discutidos no estado da arte. O modelo proposto, também foi utilizado para verificar possíveis alterações nas sequências genômicas das principais variantes de preocupação (alpha, beta, gamma), ao longo de um período de tempo, por meio de seus valores de acurácia, obtidos por meio da classificação entre as variantes. Para este experimento, foram utilizadas amostras genômicas do GISAID  (Global Initiative on Sharing All Influenza Data - GISAID) que hospeda, também, dados epidemiológicos e clínicos referentes a todas as variantes relacionadas ao SARS-CoV-2. Os resultados obtidos neste experimento, indicam que o modelo pode ser utilizado, não somente para a classificação do vírus da família Coronaviridae, como também para prever o  comportamento das variantes do SARS-CoV-2  ao longo do tempo.

Neste trabalho é proposto um método de sintonia de controladores PID, baseado em otimização, para sistemas lineares multivariáveis de tempo discreto sujeitos a restrições nas variáveis de saída e saturação dos atuadores. A partir de uma modelagem politópica da saturação, são apresentadas condições para que um poliedro contido no conjunto de restrições seja positivamente invariante em relação a um sistema em malha fechada com um controlador PID multivariável. Tais condições são usadas na formulação de um problema de otimização não-linear, cuja solução fornece os parâmetros dos controladores que satisfazem as restrições, garante estabilidade local e otimiza o desempenho do sistema em malha fechada. São analisados tanto um controlador centralizado quanto um descentralizado. A eficiência do método proposto é avaliada a partir de resultados de simulação numérica.

Nos últimos anos, o desenvolvimento tecnológico e os avanços nos estudos de sistemas de comunicação baseados em rádio-frequência (RF) têm fomentado diversas pesquisas, com destaque para a propagação de sinais de RF no ambiente indoor. No entanto, ainda há um espaço não preenchido no que diz respeito à pesquisa sobre a influência de materiais da construção civil no desempenho de propagação desses sinais de rádio. Este trabalho tem como objetivo estudar o comportamento dos sinais de RF ao alcançarem obstáculos de elementos construtivos baseados em blocos cerâmicos e de gesso, e determinar experimentalmente a atenuação provocada por esses materiais, que são usualmente empregados no cenário da construção civil. Um setup de medição é proposto neste trabalho e amostras desses materiais foram submetidas aos sinais de RF na faixa de frequência entre 700 MHz a 2500 MHz. Foram analisadas 03 amostras de cada tipo de material e os resultados medidos para a atenuação dos sinais foram estatisticamente tratados e comparados. Os resultados indicam que a atenuação do sinal de RF depende do tipo de material empregado e de sua composição, sendo, portanto, necessário desenvolver estudos na tentativa de propor novos materiais que atendam aos requisitos de resistência demandados pela construção civil e minimize as perdas de propagação desses sinais no ambiente indoor. 

A estimativa precisa de movimento é uma tarefa essencial realizada na navegação de agentes móveis autônomos (aéreos ou terrestres) e na navegação de robôs. Nesta tese, propomos reduzir o erro da odometria visual estéreo ao usar poses de 6 graus de liberdade por meio de uma abordagem de fusão de odometria visual baseada na otimização por grafos usando informações redundantes capturadas do ambiente. Nossa abordagem usa dois conjuntos de imagens estéreo conseguidas a partir de um conjunto de dados público capturado com uma plataforma móvel montada no topo de um robô Pioneer 3AT para calcular a odometria estéreo independente empregando o algoritmo LIBVISO e, posteriormente, fundindo-os. Nossos resultados são comparados com dois modelos de SLAM muito conhecidos, o ORB-SLAM2 e o UCOSLAM, tendo como entrada para o algoritmo o par de odometria estéreo. O erro de pose relativo, das poses fundidas, diminui em até 94 \% em relação ao erro da odometria estéreo e em até 91 \% em comparação com os resultados do UCOSLAM. Nossas implementações são de código aberto e usam bibliotecas públicas.

Os sistemas fotovoltaicos (FV) têm apresentado um crescimento na matriz elétrica mundial. Contudo, a natureza não linear dos arranjos FV e sua forte dependência das condições ambientais são fatores que diminuem o fornecimento da máxima potência que eles são capazes de oferecer e, consequentemente, reduz seu desempenho e atratividade comercial. Para minimizar esses problemas, técnicas de Rastreamento do ponto de máxima potência (MPPT) têm sido estudadas ao longo dos anos. Dentre as diversas técnicas de controle que podem ser utilizadas para rastreio do ponto e máxima potência, àquelas que utilizam algoritmos inteligentes para controle do chaveamento dos conversores CC-CC têm mostrado um alto potencial de uso. Assim sendo, o presente trabalho se propõe a desenvolver técnicas de MPPT baseadas nos algoritmos inteligentes Rede neural artificial (RNA), fuzzy e Sistema de inferência neuro-fuzzy adaptativo (ANFIS), para serem aplicados à sistemas FV que tem o buck-boost como conversor CC-CC. Três propostas de arquiteturas foram desenvolvidas para cada algoritmos. Elas foram comparadas entre si e com o algoritmo clássico Perturba e Observa (P&O). As propostas diferenciam-se pelas variáveis de entrada utilizadas, a saber: irradiância e temperatura do ambiente, para a Proposta 1, com variáveis de entrada puramente ambiental; irradiância e potência de saída instantânea do arranjo FV, para a Proposta 2, com variáveis de entrada que misturou parâmetros ambiental e elétrico; e potência de saída instantânea e do instante anterior do arranjo FV, para a Proposta 3, que teve variáveis de entrada com parâmetros puramente elétrico. Para auxiliar no estudo do desempenho dos algoritmos inteligentes, dois cenários de sistemas FV, compostos por arranjo FV, conversor buck-boost, MPPT e carga, foram modelados, o Cenário 1 e o Cenário 2. Os cenários se diferenciaram pela potência total do sistema. Ao término das análises, percebeu-se que os algoritmos inteligentes tiveram uma alta velocidade de rastreamento e foram mais estáveis que os algoritmos P&O. Os sistemas FV controlados pelos algoritmos inteligentes da Proposta 1 apresentaram a maior eficiência em atingir o ponto de máxima potência, sendo os algoritmos ANFIS e RNA os maiores destaques. Na geração de energia, a RNA conseguiu recuperar até 12,05% da energia perdida ao utilizar o P&O. No estudo da Proposta 2, os sistemas FV também tiveram bom desempenho, mas inferior aos algoritmos da Proposta 1. A maior energia gerada também foi alcançada pelo RNA. Ele gerou 12,01% a mais de energia que o P&O. Na Proposta 3, os algoritmos inteligentes tiveram sua eficiência comprometida devido à sobreposição de alguns valores do banco de dados. De todo modo, sob Condição randômica, os algoritmos inteligentes ainda mostraram ser superior ao P&O no rastreamento do ponto de máxima potência, recuperando 8,27% da energia gerada. Assim sendo, os algoritmos inteligentes, em especial a RNA e o ANFIS, mostraram a relevância do seu uso em aplicações fotovoltaicas, sobretudo em regiões com variações randômicas das condições do ambiente. Ademais, os algoritmos inteligentes propostos são mais atrativos à medida que a potência do sistema FV a ser utilizado é elevada.

Este trabalho tem como objetivo realizar o controle da posição radial do rotor de uma máquina trifásica de indução sem mancal, com bobinado dividido e estrutura de acionamento otimizada, através da técnica ADRC (Active Disturbance Rejection Control). A fim de diminuir o número de eventos de manutenção e outros problemas como ruído e vibrações, diversas pesquisas vêm sendo realizadas para o desenvolver e otimizar as estruturas de máquinas com suspensão magnética. Esse tipo especial de máquina elétrica tem sua operação fortemente dependente da aplicação de sistemas de controle em malha fechada. Por ser um sistema multivariável, não-linear, variante no tempo e com variáveis acopladas, demanda estratégias mais avançadas de controle para uma operação eficiente e com bom desempenho dinâmico. A técnica ADRC tem se mostrado eficiente em sistemas com essas características. O controlador ADRC considera o distúrbio total (composto por pelas dinâmicas não modeladas, não-linearidades, incertezas e variações de carga) como um novo estado do sistema, a ser estimado em tempo real através de um observador de estado estendido. Deste modo, esses distúrbios podem ser compensados em tempo real, eliminando erros de regime e com boa resposta a distúrbios de formal geral. Por ser uma técnica ainda em desenvolvimento, a sua aplicação vem sendo avaliada em sistemas de diferentes naturezas. Este trabalho mostrou que é possível controlar a posição radial de um motor de indução com bobinado dividido e estimar os distúrbios envolvidos no processo utilizando a técnica ADRC.  

As Superfícies Seletivas em Frequências (Frequency Selective Surface - FSS) estão cada vez mais sendo utilizadas em sistemas de telecomunicações devido às inúmeras vantagens apresentadas por esse tipo de estrutura, dentre elas se destacam o baixo custo, facilidade de fabricação e baixo perfil. Assim como as superfícies seletivas em frequência, os absorvedores de ondas eletromagnéticas também vêm sendo muito utilizados, principalmente, com o objetivo de solucionar o problema dos múltiplos percursos. Absorvedores são estruturas que têm como objetivo absorver ondas eletromagnéticas em uma determinada faixa de frequência, enquanto que permitem a passagem dessas ondas fora dela. Assim, nesse trabalho se propõe a investigação da utilização de FSS, para o projeto de absorvedores multicamada, para se obter absorção em banda larga. O estudo consiste na aplicação de FSS do tipo resistiva combinadas com FSS do tipo condutora, que utilizam espiras quadradas como geometria da célula unitária, para projetar uma estrutura do tipo absorve/transmite com resposta em frequência do tipo banda larga. A estrutura proposta deverá operar na faixa de frequências entre 2 GHz e 6 GHz. Uma análise paramétrica extensa foi efetuada para se otimizar a resposta desejada. Ao final dessa análise, duas FSS resistivas e duas condutoras foram projetadas e cascateadas, para se obter a largura de banda desejada. As análises mostraram que o absorvedor de banda larga possui independência de polarização e estabilidade angular. Os resultados obtidos mostram que o absorvedor apresenta estabilidade angular até 30◦. Além disso, resultados experimentais mostram que a estrutura proposta pode absorver sinais em uma faixa de frequências de 2,4 a 6,13 GHz. A absorção acima de 80% ocorre em toda a faixa de frequência proposta. A estrutura pode absorver sinais para toda a banda ISM (2,4 – 2,4835 GHz), 5G a 3,5 GHz e UNII (5 – 6 GHz), sem bloquear as demais frequências, evitando múltiplos percursos nas proximidades onde o absorvedor está instalado.

Devido ao desenvolvimento da construção civil, há uma maior necessidade de que haja métodos para indicar falhas e danos de diversas naturezas que possam comprometer as funcionalidades das edificações. Dentro desse aspecto, o conceito de monitoramento da saúde estrutural (Structural Health Monitoring - SHM) é utilizado para definir o uso de tecnologias com o fim de estabelecer avaliações que possibilitam o diagnóstico das condições de uma estrutura.  Existem tecnologias disponíveis para tal finalidade, tais como sensores ópticos, resistivos e baseados em ondas mecânicas, porém, apresentam dificuldades quanto a complexidade e custo.  Dessa forma, este trabalho tem como objetivo principal, apresentar um estudo preliminar do uso de superfícies seletivas em frequência (Frequency Selective Surface - FSS) no desenvolvimento de um sistema de sensor de umidade relativa baseado no coeficiente de transmissão, aplicado a estruturas de concreto. Possibilitando assim uma medição no espaço livre (não invasiva) e com menor complexidade do que os métodos atuais. Para isso, se faz necessário o entendimento do comportamento da permissividade elétrica do meio e da relação entre essa e a frequência de ressonância da FSS. Portanto, foram analisadas as permissividades elétricas de diversos materiais utilizados na construção civil. Em seguida foram projetadas duas FSS distintas e medidas as suas respostas em frequência para diversos níveis de umidade relativa de blocos de concreto de uso comercial. Os resultados apresentam boa conformidade com o comportamento discutido na literatura quanto ao deslocamento da frequência central, sendo verificado que é possível determinar uma correlação direta entre a variação da frequência e o nível de umidade relativa para o objeto de estudo escolhido.

O avanço da eletrônica de potência e das restrições ambientais têm possibilitado a inserção,naformadegeradoresdistribuídos(GD),defontesdeenergiasrenováveisnarede elétrica, sendo as principais as que utilizam a energia solar e eólica como fontes primária de energia. A conexão dessas fontes com a rede elétrica é geralmente feita por conversores VSC (do inglês, Voltage Source Converter) e filtros do tipo LC ou LCL, sendo denominadosdesistemasLC-VSCouLCL-VSC.Taissistemaspossuemumageraçãode energia muito variável, o que pode causar flutuação de tensão e desvio de frequência na rede elétrica. Os sistemas LC-VSC são controlados para operar como uma fonte de tensão controlada conectados à rede elétrica e podem regular a amplitude e a frequência da tensão do ponto de acoplamento comum (PAC). Já os sistemas LCL-VSC operam como uma fonte de corrente controlada conectada à rede elétrica e ainda são os sistemas mais empregados atualmente. Sendo assim, nessa qualificação de doutorado, são propostas estratégias de controle baseadas na técnica de impedância virtual aplicadas em sistemas LCL-VSC para regulação da tensão do PAC. A impedância virtual é utilizada para modificar a impedância equivalente do sistema GD conectado à rede elétrica e regular o fluxo de potência de tais sistemas para garantir a regulação de tensão desejada.

AEste trabalho é uma contribuição às técnicas de medição da vazão em poços injetores d’água
nos campos de produção de petróleo, tendo como foco os primeiros instantes da operação. Foi
escolhida a técnica desenvolvida por Ramey (RAMEY JR et al., 1962), que, embora seja voltada para o cálculo da temperatura no fluido de injeção, vem sendo adaptada para o cálculo da
vazão. Nesta técnica, o cálculo se baseia na relação entre o fluxo de calor estabelecido no poço
e a diferença de temperatura entre o fluido de injeção e a temperatura geotérmica, estabelecida
naturalmente no reservatório. Devido à complexidade matemática envolvida nos mecanismos
de transferência de calor e massa, muitas simplificações foram adotadas no desenvolvimento
da teoria, limitando sua aplicação nos primeiros momentos do ciclo de operação. Nos tempos
considerados, a negligência da transferência de calor na completação constitui a principal fonte
de erro sistemático inerente à metodologia de Ramey. Em menor intensidade, mas ainda significativo, a inobservância da variação temporal do fluido de injeção também resulta em um erro
sistemático que precisa ser endereçado. A redução dos erros sistemáticos listados é o produto
principal desta tese.

Os piranômetros são dispositivos utilizados medir a radiação incidente por unidade de área. Este tipo de dispositivo é encontrado em diversas aplicações na área de energia solar, tratamento UV, pesquisas atmosféricas, etc. Alguns destes dispositivos baseiam-se no princípio da equivalência elétrica, ao qual a potência radiante é equiparada com uma potência elétrica em um balanço termoelétrico. O equilíbrio deste balanço costuma ocorrer pela compensação da potência radiante por uma potência elétrica para manter uma termorresistência em temperatura constante. Esta configuração, todavia, apresentam limitações quando a temperatura ambiente varia, variando parâmetros como a sensibilidade, tensão útil de saída, consumo de potência, dentre outros. Neste trabalho é proposto a substituição da configuração que mantém a temperatura do sensor constante para a configuração de diferença constante de temperatura. A proposta é formulada por meio modificação da arquitetura da ponte de Wheatstone realimentada para que funcione com diferença de temperatura constante. A proposta implementada é, então, validada por meio de simulações computacionais em ambiente SPICE e por meio e experimentos em campo. Neste trabalho foi desenvolvido um protótipo que foi testado em 3 condições climáticas diferentes, sendo estas: céu claro, céu parcialmente nublado e céu nublado. Resultados deste trabalho apontam para uma melhoria na faixa útil de tensão em 5 vezes, redução da influência da variação da temperatura ambiente na tensão de saída, redução no consumo elétrico e aumento na sensibilidade à radiação incidente.

Este trabalho apresenta um estudo comparativo de algoritmos criptográficos a serem aplicados em Redes de Sensores sem Fio. Tendo como motivação a escassez de pesquisas com resultados práticos, o principal objetivo desta pesquisa é verificar a viabilidade da inserção de algoritmos estudados em um ambiente real, baseado em um sistema de rádio definido por software. Devido às limitações internas de cada nó, eficiência é um aspecto tão importante quanto a qualidade criptográfica, a fim de garantir um bom desempenho da técnica de segurança. Para isso, serão analisados dados como tempo de execução, espaço ocupado em memória, custo de processamento e consumo de energia. Assim, espera-se aumentar a segurança em Redes de Sensores sem Fio, tendo em vista suas restrições de desempenho, memória e energia.

Situações que geram fluxo de dados contínuo, como são os casos de tráfego TCP/IP, e-commerce e monitoramento industrial, podem tornar inviável a utilização de algoritmos que possuem estratégias de aprendizagem de máquina  off-line. Isto se deve à necessidade de armazenamento dos dados em função do crescimento infindável da geração dos dados e às restrições como memória limitada. Para tratar essa classe de problemas, surgiram os algoritmos que possuem a aprendizagem totalmente ou parcialmente on-line. Dentre eles, há os algoritmos evolutivos, os quais têm sido alvo de interesse pelo fato de possuírem a capacidade de se desenvolverem e atualizarem em ambientes desconhecidos, como também a habilidade de detecção de mudanças e desvios dos dados de entrada ao longo do tempo. Diante da vasta gama de possíveis aplicações de algoritmos evolutivos em problemas reais, neste trabalho propomos um novo algoritmo evolutivo denominado de Macro SOStream. Esse algoritmo possui aprendizagem on-line e é baseado em densidade para agrupamento auto-organizável de fluxo de dados. O Macro SOStream tem como origem o algoritmo SOStream, porém aqui foi incorporado o conceito de macroclusters, os quais são formados pelos microclusters. Enquanto que os microclusters possuem formas esféricas, os macroclusters têm formas arbitrárias. Além disso, a performance do Macro SOStream é comparada com o SOStream e o DenStream. Para isso, foi utilizado bases de dados juntamente com a métrica de desempenho de clusterização Adjusted Rand Index (ARI).

A evolução dos sistemas robóticos se tornou evidente no decorrer do tempo. Tanto pelos avanços em fabricação mecânica quanto pelos novos algoritmos utilizados, os robôs móveis têm se tornado cada vez mais independentes em suas ações. No que tange às estratégias de aprendizagem de máquina, uma atenção especial vem sendo dada aos algoritmos de aprendizagem por reforço, em virtude de suas semelhanças com o processo de aprendizado biológico. Neste trabalho propõe-se o desenvolvimento de um agente autônomo, combinando estratégias de controle inteligente com algoritmos de tomada de decisão. Para a implementação da estratégia proposta, será utilizado o robô móvel omnidirecional Robotino. Foram realizadas simulações de atuação do robô que tem por objetivo a exploração espacial de um ambiente, sendo para isso aplicado um modelo matemático específico. Para o controle do sistema, a estratégia de Linearização por Realimentação foi combinada a um compensador baseado em Redes Neurais Artificiais para lidar com as incertezas, eventuais perturbações externas e compensar a dinâmica não modelada. O algoritmo epsilon-greedy, por sua vez, foi escolhido para capacitar o robô no processo de tomada de decisão. Os resultados da implementação experimental mostram que a estratégia de controle inteligente foi eficiente e o agente inteligente proposto foi capaz de explorar o ambiente de maneira efetiva, obtendo uma alta recompensa média.

Este trabalho tem como proposta a utilização da técnica de controle em um ciclo para controlar um retificador trifásico baseado na topologia boost, sem a utilização de sensores de tensão no ponto de acoplamento do sistema. Além disso, diferentemente da maioria dos trabalhos desenvolvidos com a técnica OCC foi utilizada a implementação digital utilizando DSP TMS 320F28335 da Texas Instruments. O objetivo da implementação proposta consiste em obter na entrada do retificador uma corrente drenada da fonte senoidal e com fator de potência o mais próximo possível da unidade ao mesmo tempo em que a saída do retificador é controlada em um valor de tensão fixo. Para avaliação do sistema proposto foram realizadas simulações nos softwares Matlab e PSIM e os resultados práticos foram verificados utilizando um protótipo laboratorial.

Em sistemas modernos, a tecnologia de transmissão de corrente contínua de alta tensão multiterminal (MTDC) tem sido considerada a tecnologia-chave para a transmissão de energia elétrica em grandes distâncias, interconexões de rede assíncronas e sistemas conversores de energia eólica offshore (WECS). O objetivo principal de uma rede MTDC é compartilhar a energia entre as redes CA. Porém, esta tecnologia apresenta desafios em sua operação e controle. Portanto, para seu controle é necessário o uso de estratégias de sistema de controle adequadas, como mestre-escravo, tensão de margem, queda de tensão e suas combinações. Neste trabalho, é proposta uma modificação na malha de controle de tensão DC da estratégia de controle de tensão de margem com o objetivo de evitar a degradação do controle de corrente e aumentar a suportabilidade a distúrbios na rede elétrica. Esta modificação é baseada no controle de malha fechada da energia e na compensação do feed-forward da energia da rede CC. O desempenho do método proposto foi avaliado em uma topologia de sistema MTDC em malha de quatro terminais baseado no conversor modular multinível (MMC) sob condições de operação anormais e uma comparação com as estratégias de controle de queda de tensão e tensão de margem. Os cenários de operação consideram falhas comuns e desafiadoras para sistemas de controle de rede MTDC, como variação do fluxo de energia em uma estação conversora, circuito aberto de uma linha de transmissão CC e falha de uma estação conversora. O controle proposto apresentou o melhor desempenho, obtendo um novo equilíbrio do fluxo de potência com menos oscilações de potência e tensão.

Este trabalho tem como objetivo analisar o ruído acústico presente no interior de um veículo em várias situações de tráfego, realizando uma comparação de diferentes modelos estatísticos usados para se caracterizar a impulsividade do ruído. Inicialmente, apresenta-se a importância do estudo de qualidade sonora para o desenvolvimento de aplicações de multimídia e controle e de veículos inteligentes. Em seguida, são discutidos estudos já realizados sobre o canal acústico dentro de veículos, bem como as abordagens usadas para se modelar estatisticamente esse tipo de canal. O setup de medição utilizado e uma análise dos dados coletados são apresentados, demonstrando quais dos fatores estudados mais contribuem para os níveis e para o grau de impulsividade do ruído interno.

Neste trabalho pretende-se propor uma melhoria no projeto de controladores por realimentação de saída usando conjuntos invariantes. Conjuntos invariantes controlados têm sido muito utilizados para a solução de problemas de sistemas com restrições. Apesar de já ter sido bem estudado no controle por realimentação de estados, o uso de conjuntos invariantes controlados para realimentação de saída ainda é pouco explorado. O observador de estados é incorporado à estrutura do compensador, a fim de obter um compensador dinâmico. O conjunto invariante controlado por realimentação de saída proposto é construído a partir de um conjunto invariante condicionado e um conjunto invariante controlado. A incerteza dos estados é reduzida usando a contração do conjunto invariante condicionado. Uma estratégia de controle por realimentação de saída é minimizar a um passo a distância dos estados admissíveis para a origem. Aqui propomos a otimização desta estratégia a partir do uso do resultado do problema de programação linear como uma informação adicional no cálculo da próxima ação de controle de forma a acelerar a convergência. Também são analisados os resultados obtidos a partir da estratégia de otimização usando o conjunto invariante condicionado como alvo para a otimização da distância à origem. Primeiro é apresentada a teoria de conjuntos invariantes e sua aplicação no controle por realimentação de estados. Em seguida são apresentadas as estratégias para a realimentação de saída estática e dinâmica sem o uso da informação adicional no cálculo da ação de controle. Por fim, é apresentado o projeto de controladores por realimentação de saída dinâmica e estática usando as estratégias de otimização com a informação adicional e são comparados os resultados obtidos com ambas as estratégias.

Os nanossatélites se tornaram a solução padrão para a maioria dos sistemas espaciais que operam em órbita terrestre baixa (LEO). No entanto, esta categoria de satélite impõe fortes restrições ao consumo de energia de seus subsistemas devido ao pequeno tamanho de seus painéis solares. Este trabalho apresenta um receptor Phase Shift Keying (PSK) multiusuário definido por software paralelo para uma carga útil de nanossatélite que servirá o Global Open coLlecting Data System (GOLDS), um sistema de armazenamento e encaminhamento de mensagens. Para isso, escolhemos o GAP8, um  microprocessador de múltiplos núcleos RISC-V. Utilizamos uma abordagem paralela e a escala dinâmica de tensão e frequência (DVFS) para implementar processamento de sinal complexo garantindo baixo consumo de energia e atendendo às condições de operação em tempo real. Os sinais de entrada do receptor são sinais de rajada ±π/3-PSK codificados em 400 bps de plataformas terrestres, e o canal de comunicação foi modelado como AWGN com um desvanecimento plano independente por sinal PSK. Um modelo de referência MATLAB foi usado para validação funcional da implementação proposta. Até 12 sinais podem ser decodificados simultaneamente, exigindo um consumo máximo de potência de 41 mW. O uso de DVFS proporcionou uma economia máxima de 43% na potência dissipada e 12% no consumo de energia.

Estudos sobre a genômica comportamental empregando o verme Caenorhabditis elegans têm auxiliado a descoberta de novas associações gene-comportamentais e a triagem de  novas drogas. Os experimentos envolvendo esse verme são gravados por câmeras de alta resolução, gerando vídeos que serão posteriormente processados por soluções computacionais para análise comportamental automatizada. Devido o grande volume de dados para ser processado, essas análises são geralmente realizadas offline. Contudo, deseja-se desenvolver uma implementação de alto throughput capaz de operar em tempo real, buscando reduzir a ocupação de memória pelo armazenamento dos vídeos e permitir a realização de novos tipos de experimentos. Uma maneira de acelerar os algoritmos empregados é através do uso de computação reconfigurável. Diante disso, este trabalho propõe o desenvolvimento em hardware do método de Otsu para a segmentação dos vermes em tempo real. A implementação proposta foi desenvolvida em Field Programmable Gate Array (FPGA) utilizando uma estratégia totalmente paralela com representação em ponto fixo. Os detalhes da arquitetura são apresentados, assim como resultados de síntese relacionados a área de ocupação, tempo de processamento e consumo de potência dinâmica. Também são fornecidos resultados sobre a validação da implementação utilizando imagens dos vermes. Os dados mostram que a arquitetura proposta consegue obter elevados speedups em comparação com trabalhos semelhantes apresentados na literatura, além de permitir a segmentação dos vermes em tempo real.

A classificação de modulação automática (AMC) permite identificar o tipo de modulação do sinal recebido, sendo parte fundamental no desenvolvimento de dispositivos de rádio cognitivos que adaptam o tipo de modulação às características do ambiente de comunicação. Vários tipos de pesquisas sobre AMC foram feitas com base na análise dos sinais de modulação e usando seus parâmetros para desenvolver descritores de recursos poderosos a serem usados nesta classificação automática. Recentemente, uma nova tendência apareceu relacionada ao uso de arquiteturas baseadas em aprendizado profundo para esta classificação. Assim, neste trabalho propomos a utilização de métodos baseados em deep learning para classificar o tipo de modulação de um sinal em um ambiente com desvanecimento doppler e ruído impulsivo. Estudamos e propomos um modelo baseado na CNN que se mostrou comparável aos métodos do estado da arte.

Com a alta penetração de sistemas de geração distribuída (DG) baseados em fontes de energia eólica, é necessário desenvolver tecnologias para melhorar a eficiência de operação do sistema. Dentre as soluções propostas na literatura, o dispositivo Regulador de Frequência Eletromagnética (REF) tem se mostrado uma solução atrativa para melhorar o desempenho dos sistemas eólicos. Este trabalho propõe uma modelagem dinâmica e projeto de controle para o REF aplicado a um sistema eólico. Os parâmetros dos controladores do sistema são projetados usando o método lugar das raízes (MLR) para obter o desempenho dinâmico desejado. Além disso, uma análise de estabilidade para sistema em malha fechada é avaliada para obtenção dos limites operacionais. Finalmente, os resultados da simulação demonstram a eficácia da modelagem dinâmica proposta e o desempenho dos controladores do sistema.

A internet tátil é o atual avanço tecnológico para a Internet. Os dispositivos associados a este novo paradigma da internet serão responsáveis por aplicações do tipo homem-máquina com envio de informações de toque, bem como os demais estímulos já antes enviados. Dessa forma, é preciso garantir uma latência muito baixa entre os dispositivos que compõem a interação tátil. Essa latência está associada ao tempo de propagação da informação pelo canal de comunicação, poder de processamento dos dispositivos locais, complexidade das técnicas em execução, entre outros. Nesse viés, este trabalho propõe o uso de hardwares dedicados baseados em computação reconfigurável para reduzir a latência em sistemas de controle e predição aplicados a internet tátil. São propostas duas abordagens para tratar a problemática da latência. Na primeira abordagem é proposto um hardware reconfigurável para um sistema de controle inteligente baseado em lógica Fuzzy. O sistema é um controlador do tipo Takagi - Sugeno Fuzzy-PI que se propõe a reduzir a latência associada ao processamento dos dados controle de uma ferramenta tátil. A implementação usa uma estratégia totalmente paralela associada a um esquema de formato de bit híbrido (ponto fixo e ponto flutuante). Na segunda abordagem é proposta a implementação em hardware reconfigurável de técnicas de predição lineares e não-lineares. No caso não-linear é utilizada uma técnica baseada em redes neurais artificiais do tipo Perceptron de múltiplas camadas. Nesta abordagem as técnicas de predição são utilizadas para minimizar os impactos causados por atrasos e perda de informações associados a internet tátil. As propostas foram testadas para uma field programmable gate array (FPGA) na plataforma Virtex 6 xc6vlx240t-1ff1156. São apresentados dados relacionados a ocupação em hardware e throughput associados a plataforma alvo, bem como comparação entre resultados através de simulação e implementações em hardware dedicado. Os resultados se mostram superiores aos apresentados em outros trabalhos presentes na literatura.

Esta tese propõe um sistema holográfico completo para ser aplicado em pesquisa científica e em monitoramento, que é capaz de detectar micropartículas a partir da projeção holográfica de amostras de água, usando uma abordagem de deep learning. O sistema proposto nesta tese utiliza técnicas de holografia digital para adquirir hologramas dessas partículas (um dispositivo foi construído para isso), reconstruí-las numericamente obtendo informações de fase e intensidade, e classificá-las usando modelos de aprendizado de máquina. Além disso, desenvolvemos um aplicativo na web capaz de realizar todas as etapas da reconstrução do holograma e do processo de classificação uitlizando-se dos modelos treinados, que também está disponível. A necessidade de estudos sobre partículas que são invisíveis a olho nu e que podem ser perigosas para a saúde dos seres vivos é um tema cada vez mais importante de pesquisa e há muitas preocupações a respeito. Um exemplo são os diversos tipos de microplásticos encontrados em grande escala em diferentes partes do planeta, até mesmo dentro do corpo humano. Outra partícula que pode ajudar a identificar microplásticos e que pode ser usada para calcular bioindicadores de qualidade da água são as diatomáceas. A detecção de microplásticos e diatomáceas está sujeita a estudos difíceis devido ao seu tamanho, na ordem do micrômetro.

As antenas de microfita são objeto de estudo em diversos campos de pesquisa devido a suas vantagens como: pequena espessura, peso reduzido e facilidades de integração a circuitos eletrônicos. Analogamente, a evolução observada no desenvolvimento de antenas de microfita, também foi notada em relação às metasuperfícies, versão bidimensional de um metamaterial. As metasuperfícies são materiais artificiais que não são encontrados na natureza e apresentam características eletromagnéticas não convencionais, como o índice de refração e os coeficientes de permissividade elétrica e permeabilidade magnética negativos, além disso, possuem a capacidade de utilização em estruturas planares, tais como a microfita, sem interferir em sua geometria tradicional. O objetivo desse trabalho é aumentar a largura de banda de uma antena de microfita usando um novo modelo de metasuperfície. Esta nova geometria é usada para gerar modos de alta ordem na antena e com rotação da metasuperfície em relação à antena podemos sobrepor os modos e obter uma grande largura de banda. A antena proposta apresentou largura de banda de 5,1 GHz a 8,0 GHz podendo ser aplicada em Wi-Fi 5 e 6. Resultados numéricos foram obtidos com o software Ansys HFSS. Um protótipo foi construído e medições para S11 e ganho foram realizadas. Os resultados numéricos e experimentais estão de acordo.

Atualmente, os incentivos à geração de energia elétrica a partir das fontes consideradas limpas vêm aumentando consideravelmente devido à escassez dos combustíveis fósseis, até então utilizados em abundância. Dentre essas fontes alternativas, a energia eólica é a que vêm recebendo especial atenção do setor energético e da comunidade científica e, no Brasil, que no ano de 2017 assumiu a 8ª posição do ranking mundial dos países com maior capacidade instalada em usinas eólicas, a participação desse recurso natural na matriz energética apresenta um crescimento exponencial.
A multiplicação de velocidade é uma das etapas mais importantes nos sistemas de geração de energia eólica e, tradicionalmente, é realizada por meio de caixas de engrenagens mecânicas. Contudo, devido à sua reduzida vida útil, elevado índice de falhas e por ser considerada uma fonte intermitente de ruídos, a busca por novos meios de multiplicação de velocidade para a substituição das caixas de engrenagens se tornou uma área de pesquisa importante para o aumento da eficiência de sistemas eólicos. O Regulador Eletromagnético de Frequência (REF) é um exemplo de aplicação alternativa que possibilita um elevado ganho de velocidade ao passo que faz uso das principais vantagens de uma máquina de indução com rotor do tipo gaiola de esquilo. O atual sistema de controle do REF consiste na estratégia PID convencional, que possui diversas limitações amplamente discutidas na literatura. A referida estratégia também limita a atuação do REF em diferentes pontos de operação. Com isso, nesse trabalho será adotada uma estratégia de controle baseada em inteligência artificial (IA) de lógica fuzzy para a regulação de velocidade do REF, objetivando eliminar a dependência do sistema de controle em relação aos parâmetros físicos do protótipo. Resultados de simulação e experimentais serão apresentados para a validação da eficiência da estratégia de controle proposta.

Com o advento da Indústria 4.0 a comunicação sem fio se tornou uma tendência para a transmissão de sinais em ambientes industriais, poupando recursos e possibilitando novas aplicações quando comparada com sistemas de comunicações cabeados. Neste contexto, a transmissão de dados entre sensor e controlador dentro de malhas de controle que utilizam nós interconectados por enlace sem fio fica susceptível aos efeitos degenerativos produzidos pelos múltiplos percursos de propagação. No entanto, a maioria dos padrões das redes de sensores sem fio industrial não fornecem nenhum controle de correção erro, o que seria útil para melhorar a confiabilidade e eficiência da comunicação, visto que são baseados no protocolo IEEE 802.15.4. Com o objetivo de minimizar esses efeitos destrutivos característicos dos canais sem fio, várias técnicas têm sido investigadas recentemente. Dentre elas, a codificação wavelet se apresenta como uma boa alternativa para os nós interconectados por enlace sem fio devido sua robustez aos efeitos do canal sem fio e por sua baixa complexidade computacional. Este trabalho é baseado em uma abordagem que explora as matrizes wavelets para o projeto de filtros de resposta ao impulto finita (Finite Impulse Response - FIR) utilizados na codificação dos sinais complexos gerados
pela camada física do protocolo IEEE 802.15.4. Com isso, é proposto um novo sistema de transmissão que ainda é baseado no protocolo IEEE 802.15.4, o que permite manter a interoperabilidade com sistemas legados e ainda alcançar desempenho superior a estes quanto aos requisitos necessários para o estabelecimento de sistemas de controle por redes sem fio. Especificamente, espera-se que o sistema proposto aumente a confiabilidade da comunicação e assim diminua os eventos de retransmissão por erros provocados pelo canal sem fio sobre os pacotes de dados transmitidos. Em particular, os atrasos de comunicação derivados destes eventos de retransmissão interferem gravemente no sistema de controle, por não garantir as restrições temporais do sinal de controle. Além disso, um ponto importante quanto ao desempenho do sistema proposto é a possibilidade de melhorar a confiabilidade da comunicação sem diminuição da eficiência espectral. Aliado a isso, o sistema proposto também possibilita uma atuação adaptativa em termos da taxa de codificação e parâmetros da matriz wavelet, sem aumento significativo da complexidade de implementação. O sistema de comunicação proposto será implementado utilizando-se o conceito de rádio definido por software no ambiente de desenvolvimento GNU Radio. O desempenho do sistema de comunicação será avaliado em termos de probabilidade de erro de bit (bit error rate, BER) versus E b /N0 e de eficiência espectral, considerando um modelo de canal variante no tempo com desvanecimento Rayleigh plano. Além disso, os efeito do sistema de transmissão serão considerados na análise de controlabilidade de um sistema de controle.

As superfícies seletivas de frequência, ou simplesmente FSS, desempenham um papel fundamental na otimização de sistemas de telecomunicações, possibilitando, entre outras aplicações, a redução de sinais indesejáveis. Combinar as dimensões e a disposição dos elementos e definir as características físicas desses dispositivos, como espessura e permissividade do substrato, pode gerar conflito de objetivos e complexidade na análise e síntese da FSS. Nesse contexto, este trabalho realiza um estudo sobre a aplicação do aprendizado de máquina supervisionado, com o algoritmo árvore de decisão, na síntese de superfícies seletivas de frequência. Para isso, utilizou-se a flor de girassol (Helianthus annuus) como elemento base, tratando-se de uma geometria original e simplificada, com características de resposta em frequência semelhantes às de estruturas fractais. O trabalho é dividido em duas partes: caracterização do elemento proposto e síntese da FSS multibanda. Inicialmente, a evolução da geometria e as equações de projeto são apresentadas. As estruturas intermediárias e a proposta são caracterizadas numericamente pelo programa comercial Ansoft Designer, fabricadas e caracterizadas experimentalmente, verificando-se boa concordância entre os resultados simulados e medidos. Na segunda etapa, a geometria flor de girassol é parcialmente modificada para definir variáveis de parametrização. O Ansoft Designer caracteriza numericamente cada valor de variável da nova geometria e gera as respostas em frequência sem repetição. O algoritmo árvore de decisão realiza a classificação e avaliação do conjunto de dados, e o algoritmo floresta aleatória valida e confirma os resultados. Este processo e a síntese da FSS usando o algoritmo árvore de decisão ocorrem em menos de 10 segundos, com acurácia maior que 90 %, atendendo aos critérios desejáveis, sob dois cenários distintos. Com base nestes cenários, duas FSS são fabricadas e caracterizadas experimentalmente, obtendo resultados simulados e medidos com boa concordância. Além disso, observa-se que a agilidade e a precisão deste algoritmo de classificação tornam a síntese das estruturas particularmente interessante. Destacam-se implementação intuitiva, simplicidade no treinamento e validação, e modelo de análise de dados eficiente.

As redes definidas por software tem como principal característica a separação do papel de tomada de decisão, chamado plano de controle, e do papel de encaminhamento dos pacotes, chamado plano de dados. Essa separação permitiu que se introduzisse o conceito de programabilidade da rede, com isto novas aplicações puderam ser implementadas para interagir diretamente com o funcionamento das redes. Hoje, essas aplicações permitem que ambientes de datacenters adaptem-se à demanda de maneira elástica, viabilizando os serviços de computação em nuvem. Nesse cenário, os datacenters são os grandes provedores de serviços e um de seus principais custos é o consumo de energia na infraestrutura de servidores e de equipamentos de rede. Muitos trabalhos indicam que o uso da SDN em redes de datacenter permite uma melhor eficiência energética, especialmente no plano de dados. Neste trabalho apresenta-se uma estratégia de uso do processamento paralelo e processamento distribuído com diminuição de frequência dos elementos processadores buscando diminuição de consumo de energia nos controladores de redes definidas por software. A implementação de um controlador paralelo executando em um ambiente multi-core homogêneo, bem como uma implementação distribuída que oferece maior tolerância a falha são apresentadas com foco na eficiência energética.

Planejar um caminho para que um robô navegue entre dois pontos em um dado ambiente, sem colidir com obstáculos, é um dos principais problemas no âmbito da robótica autônoma. A busca por caminhos curtos e com um tempo de busca reduzido são características da maioria dos métodos de planejamento, mas para aplicações onde há uma atuação direta com seres humanos, como na robótica assistiva, a garantia de um maior grau de segurança nos movimentos é um requisito fundamental. Nesse contexto, esta tese de doutorado apresenta um conjunto de estratégias para a realização do planejamento de caminhos seguros para robôs autônomos. As estratégias desenvolvidas baseiam-se fundamentalmente nos conceitos do Método da Espuma Probabilística (PFM), um planejador global baseado em amostragem capaz de gerar caminhos limitados por um conjunto de bolhas conectadas, garantindo assim uma região volumétrica no espaço livre para manobrabilidade segura. O PFM necessita da representação explícita da região de obstáculos no espaço de configurações para computação das bolhas, o que inviabiliza, na prática, sua aplicação para a maioria dos problemas robóticos. Dessa forma, foi desenvolvida uma nova estratégia para o cálculo das bolhas sem necessitar da computação dos obstáculos no espaço de configurações, além disso, foi realizada uma análise para a diminuição do número de parâmetros do método. A fim de melhorar a qualidade dos caminhos planejados, foram implementadas estratégias de otimização para diminuir o comprimento e aumentar a suavidade do caminho, mantendo a principal característica da abordagem que é a segurança. Foram desenvolvidas novas variantes do PFM com a intenção de explorar diferentes mecanismos para a propagação da espuma, e com isso, garantir o planejamento de caminhos mais curtos, com menor tempo de busca e mais seguros. Para ilustrar as principais linhas de contribuição dessa tese, alguns experimentos simulados foram realizados considerando o planejamento para dois robôs assistivos: O primeiro trata-se de um exoesqueleto para membros inferiores, com as tarefas de transpor obstáculos, subir e descer um degrau, obtendo assim caminhos suaves, representando movimentos que se aproximam do padrão antropomórfico. Esses resultados ilustraram a capacidade dos métodos baseados em espuma probabilística em planejar caminhos seguros e suaves para robôs com cadeia cinemática, sem a necessidade do cálculo da região de obstáculos. O segundo dispositivo considerado nos experimentos foi um Andador Inteligente, onde foi possível observar o planejamento de caminhos seguros para um robô com rodas de acionamento diferencial, além de evidenciar alguns aspectos dos caminhos planejados pelos novos métodos desenvolvidos.

A análise da qualidade de energia elétrica é uma questão essencial na integração de fontesdistribuídas de energia. Devido ao aumento da penetração de tais fontes interligadas à rede elétrica, empregando conversores de potência, novos limites das perturbações harmônicas são regulados por normas técnicas.Este trabalho tem como objetivo analisar a qualidade da energia elétrica de um sistema de energia eólica interligado à rede elétrica. Esse sistema ébaseado em um Gerador de Indução tipo Gaiola de Esquilo (GIGE),e acionado por um Regulador Eletromagnético de Frequência (REF). O modelo harmônicode regime permanente do REF é desenvolvido a partir doreferencial estacionário,conforme a modelagem da máquina de induçãoconvencional. Assim, é possível analisar as perturbações harmônicas ocorridas nas grandezas elétricas e mecânicas devido ao inversor de tensão de armadura do REF. A conexão elétrica entre o REF e o GIGE é inexistente, e os resultados demonstram que a inércia inerente do sistema contribui para a mitigação do conteúdo harmônicono lado da rede, oriundo do chaveamento do conversor. Além dos resultados de regime permanente, a distorção nominal total (DNT), que inclui os componentes harmônicos e inter-harmônicos, foi calculada e apresentou melhor desempenho em comparação com o padrão IEEE 1547-2018 e com dados reais, extraídos de um único Gerador de Indução Duplamente Alimentado (GIDA). Por fim, o desempenho harmônico do sistema proposto foi avaliado levando em consideração o impacto da impedância equivalentede Thévenin da rede elétrica no Ponto de Acoplamento Comum (PAC).

A alta integração da Geração Distribuída (GD) ao sistema elétrico convencional traz
muitos desafios ao setor operacional, haja vista o fato de que aumentam as preocupações
com a confiabilidade do sistema e com a qualidade da energia gerada. As GD não possuem
controle sobre a energia gerada, embora possuam uma dinâmica de potência muito
rápida, com pouca ou nenhuma inércia. Logo, para mitigar os impactos causados pela
integração entre a GD e o sistema existente, é imprescindível lançar mão do conceito de
máquina síncrona virtual, cujo fundamento busca emular o comportamento de uma máquina
síncrona real através do controle do VSI (Voltage Source Inverter). Neste contexto,
este trabalho propõe o desenvolvimento de uma estratégia de controle que vise controlar
o aerogerador DFIG (Doubly Fed Induction Generator) de modo a que se possam suprir
todos os requisitos necessários à manutenção da estabilidade da rede. A finalidade
almejada será atingida partindo-se do pressuposto de que o VSI ligado à rede possuirá
comportamento semelhante a um gerador síncrono, uma vez que será utilizada a técnica
de controle Synchronverter. Com isso, além de um maior controle sobre as potências
ativa e reativa geradas, é possível obter também uma contribuição com os serviços ancilares.
Além disso, o barramento CC do conversor back-to-back deverá estar conectado
a um banco de baterias, fato que possibilitará um maior controle sobre o despacho de
energia. Logo, será possível carregar as baterias nos horários de maior geração e menor
consumo de energia da rede, como também descarregar as baterias nos momento de
demanda de suporte à frequência da rede. Resultados preliminares obtidos confirmam o
funcionamento reportado na literatura, comprovando a eficácia da técnica, com potencial
para melhoramentos que o trabalho almeja. E, por fim, com a utilização do Synchronverter,
será possível operar o DFIG de forma autônoma em uma microrrede na ocorrência
de um Blackout no sistema e, após cessar o colapso no sistema, sincronizar o VSI à rede
sem a necessidade de utilizar um PLL (Phase Locked Loop).

Nesta tese abordamos um problema de roteamento de veículos onde o sistema de distribuição das rotas deve considerar tanto o seu custo efetivo como sua atratividade visual. Os métodos de agrupamento em princípio não são feitos para o Problema de Roteamento de Veículos, mas sendo utilizados, podem prover soluções atrativas visualmente e possivelmente boas em relação ao custo. Dessa forma, nossa proposta é trabalhar de forma integrada em um método bi-objetivo, que são a minimização de custo da rota e a otimização de um critério de agrupamento, fazendo assim com que os clientes sejam melhor particionados nas diferentes rotas. Para isso, fazemos uso de um algoritmo evolucionário multi-objetivo baseado em ordenação por não-dominância, a fim de aproximar sua Fronteira de Pareto. Mostramos através de experimentos computacionais que nosso modelo é capaz de gerar soluções para roteamento de veículos que possuem um baixo custo e ao mesmo tempo são atrativas visualmente de acordo com as métricas propostas na literatura. Além disso, o modelo foi testado com um grupo de instâncias baseado em dados de uma malha viária real.

A osteoporose é uma doença osteometabólica sistêmica, que ataca uma parcela cada vez maior da população brasileira, que gera custos significativos ao Sistema Único de Saúde (SUS) brasileiro. No entanto, com um diagnóstico prévio, é possível implantar medidas preventivas, que podem evitar a ocorrência de fraturas e reduzir os custos do SUS. Com o intuito de possibilitar os exames necessários para identificar a patologia e observar sua evolução durante o tratamento, mantendo a agilidade e baixos custos, foi proposto o desenvolvimento do Osseus, um instrumento que combina técnicas e conceitos de diversas áreas como: engenharia de software, elétrica, eletrônica, computação e biomédica. Além disso, o equipamento foi proposto para ser desenvolvido com baixo custo, para ser de fácil acessibilidade à população e não invasivo, sendo desenvolvido no Laboratório do inovações e tecnologias da saúde (LAIS). A última versão do Osseus, a versão 3.0, apresentou alguns problemas que o impedem de ser implementado em escala industrial. Esses problemas estão relacionados a algumas instabilidades de funcionamento observadas na parte das antenas de radiofrequência (RF), as quais são antenas planares de microfita. Portanto, esse trabalho propõe a implementação de melhorias no Osseus, visando eliminar essas instabilidades e propor o uso de novos algoritmos de inteligência computacional, para serem utilizados no equipamento. Espera-se, com isso, melhorar o equipamento e fornecer um dispositivo de baixo custo, ajudando ao LAIS cumprir sua missão, que é fazer da ciência um instrumento de amor ao próximo. 

O objetivo deste trabalho foi desenvolver uma antena de microfita compacta para uso em CubeSats, um tipo de  satélite miniaturizado usado principalmente por universidades para a exploração e pesquisa espacial,  yipicamente em órbita terrestre baixa. O tamanho reduzido desses satélites apresenta um grande desafio ao  projeto. Sendo um dos principais componentes a bordo dos satélites, a antena determina o desempenho de todos os sistemas sem fio, incluindo: telemetria, rastreamento e controle (TT&C); downlink de dados de alta velocidade; navegação; comunicações entre satélites; radares; e sensores. Para a função de TT&C, antenas de fio expansíveis são frequentemente empregadas em V-UHF. Entretanto, o uso do mecanismo de liberação dessas antenas podem falhar e comprometer a missão. Portanto, uma antena de microfita compacta é desejável. O trabalho apresenta uma revisão bibliográfica abordando alguns conceitos sobre o padrão CubeSat, os fundamentos da teoria de antenas, as principais técnicas de miniaturização de antenas, os fundamentos das antenas eletricamente pequenas e os principais trabalhos já desenvolvidos sobre o assunto. Uma investigação adicional foi realizada sobre o método de Wheeler para medição da eficiência de radiação de antenas compactas, sendo esse método aplicado para medir a eficiência de radição do protótipo construído. A metodologia do trabalho consistiu em, a partir dos fundamentos da revisão bibliográfica, projetar, simular, construir e caracterizar uma antena de microfita operando em duas frequências (401,6 MHz e 435,0 MHz). Essas frequências foram escolhidas para atenderem aos requisitos da maioria dos CubeSats em uso, mas em particular atende a duas das frequências planejadas para CONASAT, um projeto do Centro Regional Nordeste (CRN) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE), localizado em Natal, em parceria com a Univer- sidade Federal do Rio Grande do Norte (UFRN). A contribuição desse trabalho está na capacidade do protótipo desenvolvido operar em duas frequências com um único ponto de alimentação e dessa forma reduzir o peso, a complexidade e o risco de falhas nos sistemas de comunicações dos CubeSats.

Os dispositivos sem fio apresentam-se, nas mais recentes pesquisas, como alternativas para o monitoramento de vários parâmetros médicos, com aplicações nas bandas de frequências designadas para Medical Device Radiocommunications Service - MedRadio (401 – 405 MHz), Medical Implant Communication Services – MICS (402 – 405 MHz) e Industrial, Scientific and Medical – ISM (433 – 435,8 MHz; 2,4 – 2,5 GHz). Esta dissertação apresenta uma análise das respostas em frequência de antenas planares de microfita com aplicações médicas na banda ISM para as três faixas de frequências (433 - 435.8 MHz; 902 – 928 MHz; 2.4 – 2.5 GHz). Foram projetadas três antenas retangulares com fendas posicionadas próximas as bordas do patch. Os resultados das simulações foram obtidos pelo software Ansoft HFSS para frequência de ressonância, largura de banda e coeficiente de reflexão. As medições foram realizadas com amostras sólidas de carne suína. Os resultados simulados e medidos apresentaram excelente concordância.

Migração reversa no tempo (RTM do ingles - reverse time migration) é um algoritmo amplamente usado na indústria de petróleo e gás para processar dados sísmicos. O processamento do RTM é uma tarefa computacionalmente intensiva que se adapta bem a computadores paralelos. Por ser massivo e regular, esse tipo de tarefa geralmente é distribuído igualmente e estaticamente entre os processadores paralelos disponíveis. No entanto, essa estratégia geralmente não é ótima. Quando os processadores são heterogêneos, e mesmo quando a maioria tem poder de processamento semelhante, muitos deles ainda precisam esperar ociosamente pelos processadores mais lentos. Neste artigo, mostramos que mesmo pequenas diferenças de desempenho entre núcleos homogêneos podem afetar consideravelmente o desempenho geral de um aplicativo 3D RTM. Mostramos que a distribuição dinâmica de carga tem uma vantagem significativa sobre a distribuição estática convencional, e outras distribuições padrões do OpenMP, auto e guiado. No entanto, a granularidade do trabalho que é dividido e distribuído dinamicamente desempenha um papel fundamental na obtenção dessa vantagem. Para encontrar a granularidade ideal, propomos uma estratégia de autoajuste baseado em Coupled simulated Annealing (CSA) que ajusta a quantidade de interações dos loops paralelos que o OpenMP atribue dinamicamente as threads o durante a inicialização de um aplicativo 3D RTM. Experimentos realizados em sistemas computacionais com diferentes especificações de processador e RAM e para diferentes tamanhos de entrada mostram que o método proposto é consistentemente melhor do que os escalonadores padrões do OpenMP.

Um dos dilemas globais refere-se à acelerada transição urbana vivida nas últimas décadas. Por isso, é de suma importância a promoção de um desenvolvimento urbano sustentável para acomodar esse crescimento populacional. Nesse sentido, surge o conceito de habitabilidade, um princípio que combina atributos econômicos, sociais e ambientais a fim de promover a qualidade de vida e o bem-estar, e que é amplamente tratado na Nova Agenda Urbana (NAU) adotada pela Organização das Nações Unidas (ONU) em 2016. A NAU define políticas para promover a consolidação dos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável (ODS), particularmente o Objetivo 11, focado em um futuro pró-urbano. Para efetivar tais objetivos é preciso acompanhar o andamento da sua implementação através de indicadores, contexto em que a habitabilidade pode se enquadrar como um indicador para esse propósito. Todavia, há um impasse relacionado à indisponibilidade, má qualidade e agregação dos dados existentes, dificultando esse monitoramento. Nesse cenário, este trabalho propõe a criação de um indicador de habitabilidade que, além dos dados tradicionais dos censos, também utilize fontes de dados alternativas, como as disponibilizadas pela Uber, um serviço popular de viagens. Presumindo que o comportamento do serviço da Uber possa refletir a dimensão da habitabilidade, uma abordagem orientada à dados (ciência de dados) baseada na análise exploratória e espacial dos dados foi então conduzida, utilizando as Estimativas de Tempo até o Embarque (ETE) da Uber coletadas para o município brasileiro de Natal (RN). Essa abordagem objetiva, por fim, a criação de um indicador composto que possa representar, em algum nível, a habitabilidade para a cidade natalense. A metodologia proposta foi aplicada em dois diferentes níveis de agregação espacial: bairros e Unidades de Desenvolvimento Humano (UDH). Os resultados das análises mostraram como o serviço da Uber varia espacialmente e como ele reage a mudanças climáticas, festividades e outros eventos, além de apresentarem as relações desses dados com indicadores sociais e infraestruturais. Observou-se também que diferentes níveis de agregação espacial causam influências sobre as ETE da Uber e seu relacionamento com as variáveis socioeconômicas. Por fim, o indicador proposto foi criado para as UDH, podendo ser aplicado no monitoramento do desenvolvimento sustentável. Concluiu-se ainda que nas regiões administrativas Oeste e Norte de Natal há uma predominância de localidades com os piores indicadores de habitabilidade.