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Aprendizado de Maquina

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Escreva aqui o assunto de sua pesquisa

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Escreva aqui o tema de sua pesquisa

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Escreva aqui a Hipótese de sua pesquisa

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Escreva aqui a hipótese de sua pesquisa

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Escreva aqui o objetivo geral de sua pesquisa

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Escreva aqui os objetivos específicos de sua pesquisa

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Escreva aqui a justificativa de sua pesquisa - apenas um resumo.

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Simulação numérica de fluxo multifásico em rochas carbonáticas.

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Aplicação do método dos elementos finitos estabilizados para problemas de escoamento em meios porosos carbonáticos através do modelo de Stokes-Brinkman.

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Como simular o escoamento multifásico em meios porosos carbonáticos com a presença de carstes e fraturas através do método dos elementos finitos de maneira eficiente?

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Modelagem do escoamento em meios porosos carbonáticos através das equações de Stokes-Brinkman via método dos elementos finitos com o uso de estabilização submalha Difusão Dinâmica.

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Desenvolver um simulador computacional tridimensional para problemas de escoamento em meios porosos carbonáticos através do modelo de Stokes-Brinkman com o método dos elementos finitos estabilizado.

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●  Descrever as equações do modelo de Stokes-Brinkman para o escoamento em rochas carbonáticas;
●  Aplicar o método dos elementos finitos com estabilização submalha Difusão Dinâmica ao modelo de Stokes-Brinkman;
●  Construir um simluador tridimensional com elementos finitos estabilizados para o modelo de Stokes-Brinkman;
●  Validar os resultados obtidos com o simulador implementado através de comparativos com outra ferramenta para simulação de fluxo em meios porosos utilizando problemas benchmark.

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As rochas carbonáticas estão presentes nas maiores acumulações de pretróleo descobertas nos ultimos anos no pré-sal brasileiro. A robustez na previsibilidade da produção futura de petróleo dos campos com esses tipos de rocha-reservatório é de grande interesse às empresas dos setor devido ao valor significativo associado a esse ativos. Atualmente os modelos de escoamento em meios porosos mais empregados nos simuladores comerciais não contemplam esse tipo de rocha reservatório. Esses modelos são aplicáveis à rochas reservatório compostas por arenitos, cuja estrutura geralmente não apresenta fraturas e carstes(regiões como pequenas cavernas), com é o caso das rochas carbonáticas. A presença dessas fraturas e carstes pode levar à comunicação hidráulica entre regiões que os modelos mais simplificados não consigam prever de forma correta, sendo necessário o uso de modelos específicos para esse tipo de rocha.

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Aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquinas em processos industriais.

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Aplicação de técnicas de Aprendizado de Máquinas para predição de falhas em processo industriais.

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Como detectar com antecedência falhas no processo para que se possa tomar ações que reduzam ou eliminem paradas não planejadas?

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É possível predizer futuras falha em processos industriais com técnicas de Aprendizado de Máquinas desenvolvidas utilizando os dados do processo.

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Desenvolver um método de predição de falhas em processos industriais utilizando técnicas de Aprendizado de Máquinas.

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1) Estudar os métodos de detecção e diagnóstico de falhas para a região de operação;
2) Avaliar o efeito dos modos de operação das variáveis sobre as situações de falha;
3) Aplicar abordagens baseadas em aprendizado de máquina para discriminação dos estados com falha e sem falha, além da predição dos momentos de ocorrência de falhas.

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Processos industriais são suscetíveis a paradas forçadas devido a falhas que não são detectadas com antecedência. A detecção de falhas com antecedência pode permitir que os operadores tomem ações para minimizar ou eliminar a necessidade de paradas para a correção do problema. A maioria dos processos industriais são sistemas multivariáveis que consistem de um grande número de variáveis, muitas correlacionadas entre si. Dados históricos e categorizados do processo podem ser utilizados por algoritmos de Aprendizado de Máquinas para que se possa detectar os diferentes padrões nos dados que permitam discriminar quando o processo está ocorrendo de forma normal e quando uma falha está para ocorrer. Financeiramente, uma técnica que permita a detecção prévia de falhas significa uma grande economia para a indústria, uma vez que paradas não planejadas impactam a cadeia de produção, levando prejuízos tanto de reparo de maquinário quanto de osciedade de linha de produção.

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Novo método para prever o esforço de desenvolvimento baseado em histórias de usuários

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Quando falamos de métodos ágeis nem sempre os requisitos vem bem detalhados/especificados, o que acaba dificultando mensurar o esforço no desenvolvimento, que quando feito de maneira erronea pode gerar varios impactos negativos como, má alocação de recursos, perda de oportunidades, queda na reputação e negocios da empresa

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Um novo método de previsão de esforço em Desenvolvimento Ágil, que é baseado apenas em preditores extraídos automaticamente de histórias de usuários

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- Construir modelos de predição de esforço de implementação de uma história de usuário.
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Análise de trajetórias no contexto de Mobilidade Urbana

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Aplicação de encoders para geração de dados sintéticos em bases de dados utilizadas para predição de trajetórias

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Como simular dados com as caracteristícas temporais das bases reais?

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O uso de encoders específicos ao cenário estudado pode preservar características intrínsecas aos dados originais, gerando bases sintéticas mais semelhantes aos dados originais

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Obter base de dados genéricas semelhantes as reais com o uso de enconders no processo de geração dos dados.

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1) Levantamento de encoders que se apliquem ao tema proposto

2) Desenvolver um mecanismo para agregar os enconders com as técnicas de geração de dados

3) Elaborar uma maneira para validar a semelhança dos dados e determinar se as características de natureza própria dos dados foram mantidas

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Com o crescente número de desafios e aplicações em problemas de mobilidade urbana, o uso de dados tornou-se um aliado indispensável. A geração desses dados vem crescendo, viabilizando soluções em problemas da área. Porém, o uso desses dados podem ser limitados devido a presença de informações privadas de usuários. Nesse contexto, a geração de dados sintéticos que sejam fiéis aos dados originais podem ser uma alternativa para uso em novas soluções e disponibilização para outras pesquisas a área.

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Aprendizado em tempo real (online learning) com seleção de amostras

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Redes orientadas a dados e engenharia de sistemas têm usado recentemente o aprendizado de máquina (ML) para ajudar a executar a tarefa de gerenciamento de rede. Os padrões de tráfego são reconhecidos por modelos treinados em ML que usam os dados de medição coletados das redes como entrada.

Os métodos atuais usam modelos que são treinados principalmente offline, esses modelos podem ser caros para construir em termos de custo de comunicação e computação e dependem de dados coletados por longos períodos de tempo. Além disso, eles ficam desatualizados quando ocorrem alterações no sistema.

Com isso se estuda usar o aprendizado on-line para oferecer uma alternativa com a perspectiva de tempos de aprendizado mais curtos e menor sobrecarga, adequado para ambientes de borda. O aprendizado online visa encontrar um equilíbrio entre alto desempenho e recursos computacionais e de memória limitados, ou seja, obter modelos o mais precisos possível com menor overhead computacional, menos memória e tempos de aprendizado mais curtos, comparado ao aprendizado offline.

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Hipótese

Os modelos de “Aprendizado de máquina” ML geralmente são treinados offline com medições coletadas por meio de monitoramento. Este método, apesar de apresentar bons resultados, apresenta vários inconvenientes. Primeiro, o processo leva muito tempo, muitas vezes horas, pois o sistema deve ser observado em vários estados para obter um modelo preciso.

Já o aprendizado online é entendido como um método de aprendizagem em que o conjunto de treinamento é continuamente atualizado.

A abordagem a ser desenvolvida permite tempos de aprendizado mais curtos e custos computacionais mais baixos, adequado para treinamento em ambientes de borda ou outros com recursos limitados.

A maioria dos estudos de processo de seleção de variáveis existentes de aprendizagem online requer o acesso a todos os atributos/variáveis  das instâncias de treinamento. O principal desafio da seleção do processo de seleção de variáveis online é como fazer previsões precisas para uma instância usando um pequeno número de variáveis ativos. Isso contrasta com a configuração clássica do aprendizado on-line, onde todas as variáveis podem ser usadas para previsão.

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O principal objetivo é definir um modelo de aprendizagem
O principal objetivo é definir um modelo de aprendizagem online para sistemas em rede integrando técnicas de amostragem e seleção de variáveis.

Da qual o modelo de aprendizado online será implementado por um protótipo e avaliado usando conjuntos de dados obtidos de um testbed interno KTH.

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Investigar diferentes técnicas de amostragem online e seleção de recursos.

Identifique combinações de amostragem online e métodos de seleção de recursos com maior  desempenho preditivo.

Propor e avaliar uma abordagem de aprendizado incremental para amostragem online e  seleção de recursos.

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Esta proposta se concentra em encontrar maneiras de integrar métodos atuais de amostragem on-line e seleção de recursos em sistemas em rede e como estratégias de aprendizado incremental podem ser usadas para tornar o aprendizado on-line ainda mais eficaz

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Estrutura de blockchain voltado para controle de saúde (ramo da E-health)

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Aplicação de blockchain para armazenamento e compartilhamento de dados de saúde coletados por wearables de forma segura e rápida.

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Melhorar as transações por níveis de importância através de classificação das mesmas, aplicando assim os níveis de confirmação(commit), síncrono e assíncrono.

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Como melhorar a forma de transações de dados de wearables para uma estrutura de blockchain, que receba-os em curtos espaços de tempo, valide e confirme de forma segura e rápida.

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Tornar os dados mais confiáveis e disponíveis em uma plataforma em que apenas terão acesso as pessoas que tiverem a chave privada. Levando em consideração a escalabilidade das transações de ferramenta blockchain

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Analisar ferramentas que desempenham a mesma função verificando o tempo de resposta de cada uma para a confirmação da persistência dos dados.

Conseguir mais dados para fazer testes de transmissão e geração de blocos nas ferramentas, para avaliação de escalabilidade.

Propor uma classificação de dados em níveis de importância de gravação para níveis distintos de prioridades.

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A utilização de dispositivos que utilizamos no nosso dia a dia podem além de auxiliar nos afazeres, acompanhar o estado de nossa saúde através de alguns indicadores. Armazenar esses dados, de forma segura, e compartilhar com quem é necessário pode fazer diferença na qualidade de vida e na prevenção de doenças e até mesmo no acompanhamento de algumas dessas doenças.

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Deep Learning para classificação de imagens

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Extração de features e utilização de redes de mapeamento para aperfeiçoar a classificação de imagens de câncer de pele

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Como resolver o problema de falsos positivos na classificação de imagens clinicas de câncer de pele, em especial nevo vs. melanoma?

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Extração de recursos importantes presente nas imagens se mostraram promissores, junto a uma redução de dimensionalidade.

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Atualmente, a Organização Mundial da Saúde (OMS) estima que 2-3 milhões de cânceres não melanoma e 132.000 melanomas ocorram a cada ano no mundo. Assim, abordagens para detectar/reconhecer automaticamente o câncer de pele são muito desejadas por meio do Diagnóstico Auxiliado por Computador (CAD). Estudos já foram realizados na detecção de imagens clinicas obtendo uma boa acurácia, entretanto, alguns casos ainda sofrem para serem discriminados corretamente, como no caso de nevo (NEV) e melanoma (MEL), isso acaba gerando Falsos Positivos e Falsos Negativos, prejudicando o diagnóstico correto do câncer de
pele. Nosso estudo consiste em utilizar as imagens clínicas em conjunto com as imagens histopatológicas, onde é realizado um mapeamento entre esses dois domínios de modo a obter uma melhor discriminação de casos difíceis.

# data[].attributes.body
Tornar os resultados mais confiáveis, reduzindo ao máximo falsos positivos e falsos negativos, sendo assim, possível de ser disponível para o público.

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-> Realizar uma geração sintética das imagens disponíveis e extrair partes importantes das imagens;
-> Utilizar arquiteturas já existentes e realizar modificações para adequar ao nosso objetivo;
-> Conseguir com os dados gerados e os reais, resultados superiores aos observados na literatura.

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Engenharia de Software - Usabilidade e Experiência do Usuário

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Relação entre designers de UI/UX e desenvolvedores de software.

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Quais são as dificuldades técnicas, de comunicação, de conhecimento entre designers e desenvolvedores, e como podem ser tratadas?

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Produtos de softwares de sucesso necessitam de colaboração efetiva e comunicação aberta entre as áreas de design e desenvolvimento.

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Criar metodologia para melhorar a relação entre designers de UI/UX e desenvolvedores, com intuito de criarem softwares de maneira mais assertiva em relação aos requisitos e expectativas do usuário final.

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- Identificar os problemas de relação entre designers e desenvolvedores;
- Definir processos/ações para minimizar os problemas encontrados;
- Aplicar metodologia em ambiente real e validar resultados.

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Tradicionalmente, designers e desenvolvedores têm perspectivas diferentes ao analisar o desenvolvimento de software. Designers são vistos como pessoas criativas, que fazem a pergunta "Por quê?" para identificar o problema correto e explorar as muitas opções para resolvê-lo. Por outro lado, os desenvolvedores são práticos e analíticos. Eles fazem a pergunta "Como?" para encontrar uma solução satisfatória e continuar refinando-a.
Por causa dessas diferenças, designers e desenvolvedores podem entender a importância do trabalho um do outro, mas ainda lutam para cooperar de forma eficiente diariamente.
Encontrar uma maneira eficaz de se comunicar entre as equipes de design e desenvolvimento é, portanto, crucial, pois um entendimento compartilhado reduz o gargalo e ajuda a produzir softwares melhores mais rapidamente.

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Inteligência Artifical (IA) na área de Aprendizado de Maquinas (AM)

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Diagnóstico Inteligente de Falhas em Equipamentos Industriais

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Como identificar a técnicas de aprendizado de máquina que melhor se adequam ao problema de diagnóstico de falhas.

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Técnicas de aprendizado profundo podem ser usadas para extração e seleção de características diretamente dos dados obtidos por sensores.

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Investigar técnicas inovadoras de aprendizado de máquina que permitam usá-las em aplicações reais de diagnóstico inteligente de falhas em equipamentos industriais

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1. Desenvolvimento e adaptação de benchmarks com disponibilização pública de bases de dados aplicáveis a diagnóstico inteligente de falhas;
2. Investigar e desenvolver métodos para extração e seleção de características das bases de dados relevantes para o diagnóstico inteligente de falhas, em particular, mas não exclusivamente, técnicas de aprendizado profundo para extração dessas características;
3. Investigar e desenvolver métodos de classificação baseados em aprendizado de máquina para diagnóstico inteligente de falhas, tais como, técnicas baseadas em comitês de classificadores, redes neurais profundas, aprendizado ativo, adaptação de domínio e transferência de conhecimento e aplicá-las em problemas de classificação de uma única classe, classificação binária, multiclasse ou multi-rótulo.

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Aprendizado de Máquina fornecem meios para aumentar a confiabilidade de sistemas inteligentes de diagnóstico de falhas e resultam em um desempenho mais confiável dos equipamentos e da indústria.

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Roteamento de Multicaminhos

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Orquestração de caminhos com mecanismos de roteamento e encaminhamentos disruptivos para migração ao vivo de containers.

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Como orquestrar múltiplos caminhos com mecanismos de roteamento e encaminhamentos disruptivos (M-PolKA) para aprimorar a migração ao vivo de containers com roteamento de origem (Source Routing)?

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1. Caso um nó apresente falha, em uma transferência de dados com roteamento de origem, os múltiplos caminhos podem prevenir inconsistências no container?

2. A utilização de aceleração de pacotes Intel/DPDK, em conjunto com o roteamento de múltiplos caminhos, trará benefícios para migração ao vivo de containers?

3. A orquestração de caminhos com M-PolKA suportará a migração ao vivo de containers com desempenho operacional aceitável?

# data[].attributes.body
Analisar e avaliar a orquestração de múltiplos caminhos com mecanismos de roteamento e encaminhamentos disruptivos para migração ao vivo de containers.

# data[].attributes.body
1. Realizar o experimento de migração ao vivo de containers;

2. Definir a topologia com múltiplos caminhos e roteamento de origem;

3. Analisar os benefícios da aceleração de pacotes (DPDK) em migração ágil de caminhos;

4. Definir uma técnica de migração ao vivo de container;

5. Avaliar aplicações convencionais usando a migração ágil de caminhos.

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As plataformas modernas de nuvem em larga escala exigem técnicas de migração ao vivo em contêineres do Docker com carga de trabalho com estado para dar suporte ao balanceamento de carga, manutenção de host e melhoria da qualidade de serviço (QoS). [5]

Funções e serviços inovadores de engenharia de tráfego exigem que os mecanismos de roteamento e encaminhamento sejam executados com baixa sobrecarga em topologias de rede complexas. [2]

O Multipath Routing é uma estratégia eficaz para alcançar robustez, balanceamento de carga, redução de congestionamento e aumento do throughput em redes de computadores. [4]

O roteamento de origem (SR) é uma alternativa proeminente ao roteamento baseado em tabela para reduzir o número de estados de rede [1]. O protocolo PolKA possibilita a utilização de técnicas de rápida reação a falhas e migração ágil de caminhos (fast failure reaction and agile path migration) [1]. Com base nos benefícios de cada tópico apresentado, esta pesquisa se torna relevante e atual a partir destes referenciais, o que pode proporcionar uma contribuição significativa para a academia.

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Redes ópticas de telecomunicações

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Identificar a relação causal entre características físicas da rede e bloqueio de informação em redes ópticas de telecomunicações.

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O bloqueio de requisições em redes ópticas impede o tráfego da informação e consequentemente afeta o desempenho da rede. Assim, é necessário identificar os aspectos que impactam no desempenho da rede.

# data[].attributes.body
O tráfego da informação é dinâmico e imprevisível, e depende da forma com que a topologia da rede se conecta. Alterar as características da topologia impactam diretamente no tráfego da informação, podendo melhorar ou não o desempenho da rede.

# data[].attributes.body
Encontrar a relação entre invariantes de grafos e de desempenho da rede a partir da análise dos resultados bloqueio do tráfego de informações em redes ópticas de telecomunicações com características topológicas diferentes.

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• Identificar invariantes que possuem alguma relação positiva ou negativa com o bloqueio de banda da rede;
• Identificar relações causais entre as invariantes, relativamente ao bloqueio de banda em topologias de redes ópticas de transporte de telecomunicações.

# data[].attributes.body
As redes de telecomunicações são um dos principais meios para o tráfego de informações, e possuem como objetivo garantir que as informações trafeguem de forma segura e rápida. Com o aumento da demanda de dados surgiu a necessidade de atualização das redes, tanto fisicamente quanto logicamente, sendo necessária a implementação de técnicas que auxiliem na tomada de decisões. Encontrar as relação entre aspectos da rede que podem contribuir ou não para o seu desempenho é crucial para tomar essas decisões de forma inteligente e assertiva.

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Inteligência Artificial para análise e classificação de imagens.

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Identificação de padrões nas imagens e utilização de redes neurais convulacionais para a classificação de chapas de rochas ornamentais.

# data[].attributes.body
Como classificar chapas de rochas ornamentais através de análise de imagens (visão computacional), evitando o alto nível de subjetividade na classificação realizada pela análise visual?

# data[].attributes.body
A identificação de padrões presentes nas imagens de rochas ornamentais permite uma classificação precisa e isenta de subjetividade.

# data[].attributes.body
Tornar o processo de classificação de chapas de mármores e granitos automatizado, mais preciso e isento de subjetividade, possibilitando ser utilizado pelas empresas do setor de rochas ornamentais.

# data[].attributes.body
·      Realizar a análise de imagens existentes e classificadas e identificando os padrões conhecidos pelo setor;

·      Promover o aprendizado de máquina a partir de imagens existentes e da acuracidade dos dados gerados pelas análises;

·      Atingir um nível de precisão e padronização superior às análises realizadas de forma visual.

# data[].attributes.body
As empresas que beneficiam (executam polimento) de chapas de rochas ornamentais, mais comumente mármores e granitos, ao final do polimento, fazem um processo de avaliação visual da chapa e, baseado nos padrões e/ou defeitos observados no material, a classificam em, por exemplo: Extra, Comercial, Refugo (essas classificações podem variar bastante de uma empresa para outra, principalmente na sua nomenclatura).

Ocorre que, apesar de a classificação seguir critérios pré-definidos, a análise do material é realizada baseada na observação de uma pessoa. Portanto, com alto grau de subjetividade e possibilidade de erro.

Nosso estudo busca identificar esses padrões utilizando-se de redes neurais convulacionais e, a partir dos critérios definidos, propor a classificação daquele material.

# data[].attributes.body
Goal-Oriented Requirements Engineering em sistemas ERP

# data[].attributes.body
Aplicação de engenharia de requisitos orientada a objeto elencado com os requisitos dos clientes