Banca de DEFESA: RUTE SOUZA DE ABREU

Uma banca de DEFESA de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : RUTE SOUZA DE ABREU
DATA : 29/02/2024
HORA: 14:30
LOCAL: Remoto
TÍTULO:

Otimização da Predição de Falhas em Modelos de Redundância: Uma Nova Abordagem com Redes de Petri Estocásticas Generalizadas e Redes Neurais Pulsadas

PALAVRAS-CHAVES:

Redes Neurais Pulsadas, Dependabilidade, Predição de Falhas.

PÁGINAS: 90
RESUMO:

A previsão de falhas desempenha um papel importante em diversos setores, como indústria, tecnologia, setor médico, entre outros. Esta tarefa pode auxiliar na redução de custos de manutenção de equipamentos, prevenção
de acidentes e desastres e melhoria da confiabilidade do sistema, uma vez que pode aumentar a disponibilidade reduzindo o tempo de inatividade do sistema. Este trabalho apresenta uma metodologia para previsão de falhas em modelos de redundância projetados utilizando a formalidade de Redes de Petri Estocásticas Generalizadas. A abordagem compreende as etapas de modelagem e simulação de sistemas com redundância ativa e passiva sob diferentes cenários de falhas, como switches não perfeitos, falhas em standby e falhas de causa comum, bem como geração de conjuntos de dados de falhas e implementação de um modelo de aprendizado de máquina para realizar a previsão de falhas. Para esta última, esta pesquisa utiliza Redes Neurais Pulsadas (RNPs), que foram reconhecidas como a terceira geração de Redes Neurais Artificiais. Assim como as redes neurais artificiais típicas, as RNPs inspiram-se na dinâmica biológica do cérebro, incorporando a topologia interconectada dos neurônios em sua arquitetura. No entanto, enquanto as redes neurais convencionais focam na minimização de erros por meio do ajuste de pesos, as RNPs visam replicar o processo de aprendizagem simulando o comportamento dos neurônios, levando em consideração elementos do processo biológico, como sinapse, acúmulo de energia, disparo de impulso elétrico e períodos refratários entre as emissões. Devido à capacidade de capturar aspectos temporais dos dados, as RNPs são amplamente utilizadas em problemas que possuem dinâmicas de tempo. Além disso, a literatura tem mostrado que essas redes são eficientes em termos de tarefas e energia, servindo como uma alternativa de baixo custo em comparação com RNAs convencionais.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2885532 - IVANOVITCH MEDEIROS DANTAS DA SILVA
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Externo ao Programa - 3083298 - RENAN CIPRIANO MOIOLI - UFRNExterno à Instituição - DANIEL GOUVEIA COSTA - FEUP
Externo à Instituição - JUAN MOISES MAURICIO VILLANUEVA - UFPB