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TRABALHO Ações
Traçado de raios para superfícies de Bézier em GPU
Curso Mestrado em Ciência da Computação
Tipo Dissertação
Data 12/03/2025
Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
Orientador(es)
  • Paulo Aristarco Pagliosa
Coorientador(es)
    Orientando(s)
    • Felipe Machado da Silva Fujiki
    Banca
    • Jonathan de Andrade Silva
    • Marcio Artacho Peres
    • Paulo Aristarco Pagliosa
    • Renato Porfirio Ishii
    Resumo Superfícies paramétricas são representações de superfícies que utilizam funções de base paramétricas para interpolar sobre um conjunto pré-determinado de pontos no espaço, chamados de pontos de controle. Objetos tridimensionais com silhueta curva e cantos arredondados são representados com maior fidelidade por essas superfícies quando comparados à tradicional malha de triângulos. Portanto, elas são amplamente utilizadas em design assistido por computador (CAD) e na indústria de animação cinematográfica. Recentemente, elas têm sido alvos de estudos no contexto de análise isogeométrica. Dada a importância de visualizar estas representações, este trabalho estuda utilizar o algoritmo de traçado de raios para sintetizar imagens de cenas contendo objetos compostos por superfícies de Bézier, também chamados de retalhos de Bézier, um tipo clássico de superfície paramétrica. Visto que é possível extrair retalhos de Bézier a partir de superfícies como NURBS, T-Spline e superfícies de subdivisão Catmull-Clark utilizando um operador de extração de Bézier definido por uma matriz, o traçado de raios de retalhos de Bézier pode ser estendido para traçar também tais superfícies. O traçado de raios foi implementado em GPU, mais especificamente em CUDA, a fim de utilizar a grande quantidade de núcleos disponibilizados pela placa de vídeo para paralelizar o algoritmo, e em CPU, para fins de comparação. Adaptações para executar o programa em GPU foram descritas, incluindo a travessia da estrutura de aceleração sem pilha. Dois métodos para intersecção entre um raio de luz e um retalho de Bézier foram implementados: subdivisão recursiva e recorte de Bézier. Testes de desempenho mostraram que o traçado de raios em GPU com o método de recorte de Bézier para intersecção raio/retalho foi ao menos oito vezes mais rápido que em CPU.
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    Um Método de Refinamento Local de T-splines Conformes para Análise
    Curso Mestrado em Ciência da Computação
    Tipo Dissertação
    Data 12/03/2025
    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
    Orientador(es)
    • Paulo Aristarco Pagliosa
    Coorientador(es)
      Orientando(s)
      • Gabriel Carvalho Sanches Rocha
      Banca
      • Alexandre Soares da Silva
      • Jonathan de Andrade Silva
      • Paulo Aristarco Pagliosa
      • Renato Porfirio Ishii
      Resumo No contexto de simulação computacional de problemas físicos, a análise isogeométrica (IGA) de um sólido é aquela em que o modelo de análise tem a mesma ordem de continuidade do modelo geométrico do sólido. A representação geométrica mais utilizada na literatura de IGA é baseada em retalhos de superfícies NURBS (non-uniform rational B-splines), visto ser essa a forma de representação mais comumente empregada na indústria de desenho e manufatura assistida por computador (CAD/CAM). Uma superfície NURBS, e, em IGA, o modelo de análise dela derivado, tem sua geometria definida por funções de interpolação racionais que atuam em uma malha estruturada de pontos de controle. Uma alternativa recentemente adotada em softwares de CAD/CAM são T-splines. Estas generalizam superfícies NURBS admitindo formação de superfícies herméticas com malhas de pontos de controle não estruturadas e com junções em T, chamadas T-malhas. Em adição, permitem refinamento local, resultante da adição de vértices e arestas e da subdivisão de faces de uma T-malha.

      Embora diversos trabalhos atestem a viabilidade de T-splines em IGA, ainda existem limitações quanto às características das T-splines utilizadas. Essas restrições motivam a definição de um subconjunto de T-splines ditas conformes para análise. Neste trabalho, exploram-se métodos de refinamento de T-splines conformes para análise sob malhas não estruturadas. Para tanto, emprega-se uma estrutura de dados hierárquica para representação computacional de T-malhas, chamada HBDS (handle-body data structure). Os objetivos desse trabalho incluem desenvolver uma aplicação gráfica interativa capaz de apresentar T-splines, manipular seus elementos topológicos, refinar sua T-malha e prescrever arestas de vinco, além de permitir montagem flexível de cenas, com T-splines geradas pela aplicação desenvolvida, ou importação de malhas prontas de terceiros.
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      Uso de LLMs no apoio à geração de strings de busca para o desenvolvimento de Estudos Secundários
      Curso Mestrado em Ciência da Computação
      Tipo Dissertação
      Data 07/03/2025
      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
      Orientador(es)
      • Bruno Magalhaes Nogueira
      Coorientador(es)
        Orientando(s)
        • MARIA LUÍSA DE BARROS COSTA SILVA
        Banca
        • Bruno Magalhaes Nogueira
        • Edson Takashi Matsubara
        • Jonathan de Andrade Silva
        • Mariana Caravanti de Souza
        Resumo Estudos Secundários (ESs) são uma metodologia amplamente utilizada no meio científico da Engenharia de Software, desde a introdução do conceito de Engenharia de Software Baseada em Evidências. ESs possuem por objetivo coletar todas as informações disponíveis sobre um conceito ou fenômeno. Uma das etapas necessárias para o desenvolvimento de ESs é a definição e execução da estratégia de busca. A busca automatizada é uma das principais estratégias utilizadas no contexto de busca por estudos acadêmicos, e para realizá-la, o processo de geração e refinamento de strings de busca que irão ser aplicadas nas bibliotecas digitais é executado. Nos últimos anos, o
        domínio de tecnologia textual sofreu expressiva evolução com o avanço dos modelos de linguagem, sobretudo a partir dos Large language models (LLMs), que por meio da arquitetura transformers e uma grande gama de parâmetros,
        comportam alto desempenho semântico em conjunto a uma baixa complexidade de utilização. Baseando-se na dificuldade de construção de strings de busca, neste trabalho é proposta a criação da SeSGx-LLM. SeSGx-LLM é uma extensão do trabalho de Alves et al. (2022), responsável pela criação da Search String Generator (SeSG). A versão proposta neste trabalho possui como objetivo integrar LLMs ao framework da SeSG. Em conclusão, foi possível observar que LLMs podem contribuir beneficamente no processo de geração de sinônimos que irão compor as strings, sendo o Mistral 7B o modelo mais consistente testado. Em complemento, foi possível observar que o LDA obteve desempenho superior no processo de extração de palavras-chaves.
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        Caracterização e Detecção de Sequestros de Prefixo na Internet
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 07/02/2025
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Ronaldo Alves Ferreira
        Coorientador(es)
        • Carlos Alberto da Silva
        Orientando(s)
        • Adriano Bastos de Carvalho
        Banca
        • Carlos Alberto da Silva
        • Fabrício Sérgio de Paula
        • Pedro de Botelho Marcos
        • Ronaldo Alves Ferreira
        Resumo O protocolo de roteamento BGP (Border Gateway Protocol) não possui mecanismos nativos de segurança, permitindo que atores maliciosos manipulem os anúncios de rota ou anunciem prefixos que não lhe pertencem. Quando um sistema autônomo (AS – Autonomous System) anuncia um prefixo que não lhe pertence, ocorre um sequestro de prefixo, o que pode deixar o AS legítimo inacessível, desviar o tráfego para roubo de informações ou permitir a utilização indevida dos endereços sequestrados (e.g., para envio de spam). Alguns trabalhos propõem soluções para esse problema, como RPKI, BGPSec e ASPA, mas essas soluções ainda não foram amplamente implementadas para eliminar o problema.
        A primeira parte deste trabalho utiliza um conjunto extensivo de simulações, com dados reais, para caracterizar a vulnerabilidade a sequestros de prefixo de 29 redes militares, revelando que redes mais conectadas e com vizinhos distribuídos geograficamente são menos afetadas. O estudo realizado também discute possibilidades para tornar os sistemas de roteamento dessas redes mais robusto.
        Trabalhos recentes utilizam aprendizado de máquina para identificar esses sequestros, mas os modelos são complexos e do tipo caixa-preta, tornando inviável determinar se utilizam as features mais adequadas. A segunda parte deste trabalho aplica técnicas de Inteligência Artificial Explicável (XAI) para avaliar e melhorar um modelo de detecção de sequestros de prefixo proposto recentemente. A partir de uma análise do modelo original com 28 features, foram criados dois modelos reduzidos com 11 e 5 features, que produzem resultados sem diferenças estatísticas do modelo completo, mas reduzem o tempo de processamento em mais de 31% (9 min por dia) e o espaço de armazenamento total necessário em mais de 36% (970 MB em 160 dias). Quando os resultados obtidos pelos modelos reduzidos com base em novos enlaces identificados são avaliados, o modelo de 5 features se mostrou mais preciso em 0,1152 em relação ao modelo original, demonstrando a importância da correta seleção de features. Analisando os sequestros simulados de redes militares, até 77% dos ataques podem passar despercebidos, mesmo com a melhor ferramenta disponível para detectar sequestros com origem forjada. Além da redução de features, duas abordagens que buscam melhorar o modelo também são apresentadas, uma verificando o impacto no modelo caso seja possível a obtenção de novas informações para incrementar os valores obtidos para uma das features de bidirecionalidade e outra verificando o resultado do modelo com uma nova amostragem para o treinamento. A primeira abordagem resultou em aumento no F1-score para ambas as classes e a segunda em aumento no MCC (Matthews Correlation Coefficient) do modelo de -0,0530 para 0,3165.
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        ResGhostU-Net: U-Net compacta para segmentação de eucalipto em imagens multiespectrais da Sentinel-2
        Curso Mestrado em Ciência da Computação
        Tipo Dissertação
        Data 31/01/2025
        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
        Orientador(es)
        • Jonathan de Andrade Silva
        Coorientador(es)
          Orientando(s)
          • MOUNIF HASSAN TORMOS
          Banca
          • Jonathan de Andrade Silva
          • Jose Marcato Junior
          • Wesley Nunes Goncalves
          Resumo O mapeamento do eucalipto utilizando imagens de sensoriamento remoto pode ser um processo impreciso e trabalhoso, especialmente quando se considera a análise multitemporal de imagens em larga escala. Para tentar resolver este problema, novas abordagens de aprendizado de máquina foram propostas. Neste trabalho, propomos uma U-Net modificada compacta (ResGhostUNet) para a tarefa de segmentação semântica de eucalipto utilizando imagens do satélite Sentinel-2. Além da arquitetura simplificada que possui número reduzido de filtros e convoluções de profundidade e downsampling, introduzimos o Bloco Residual Fantasma, que permite reduzir o custo computacional e aumentar a eficiência do treinamento. Este estudo utiliza um novo conjunto de dados que contém imagens de plantações de eucalipto em diferentes cidades do bioma Cerrado brasileiro. Os resultados quantitativos e qualitativos demonstram que o método proposto é altamente competitivo em relação aos métodos populares de segmentação semântica. O estudo de ablação destaca a eficácia do componente proposto do método. Além disso, demonstra que a utilização de pelo menos quatro bandas selecionadas produz resultados ligeiramente melhores em comparação com a utilização de todas as 13 bandas. O método proposto supera consistentemente os métodos populares de segmentação semântica, sendo mais simples em termos de design, leve em termos de parâmetros e rápido em termos de processamento. Devido a estas características, a ResGhostU-Net é potencialmente aplicável para mapeamento de eucalipto em grande escala usando imagens de satélite de acesso aberto.
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          Approximate Computing: Contributions to the Design of Arithmetic Circuits and Instruction-Set Architectures
          Curso Doutorado em Ciência da Computação
          Tipo Tese
          Data 20/12/2024
          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
          Orientador(es)
          • Ricardo Ribeiro dos Santos
          Coorientador(es)
            Orientando(s)
            • Daniela Luiza Catelan
            Banca
            • Edson Antonio Batista
            • Liana Dessandre Duenha Garanhani
            • Lucas Francisco Wanner
            • RICARDO DOS SANTOS FERREIRA
            • Ricardo Ribeiro dos Santos
            Resumo O crescimento da demanda por poder computacional, aliado às limitações do fim da escala de Dennard, desafiou os projetistas a encontrar soluções alternativas para manter o desempenho dentro dos limites de energia e custo. A computação aproximada (CA) emerge como uma abordagem promissora para equilibrar desempenho e eficiência energética em aplicações que toleram erros. No entanto, muitas técnicas de CA focam em problemas específicos ou exigem muita intervenção do programador. Este trabalho identificou lacunas que foram transformadas em oportunidades de pesquisa. Uma delas está relacionada aos circuitos aritméticos aproximados, que focam em operações de um único bit, limitando a análise do comportamento fisico, da precisão e do desempenho desses circuitos em plataformas reais com entradas e saídas maiores. Há também limitações na técnica de perfuração de loops, visto que uma vez que o grau de perfuração (pd) é estabelecido, as métricas do aplicativo melhorarão apenas ao custo da precisão. Ao adotar uma estratégia em que o pd possa usar recursos de hardware aproximado, esta limitação seria mitigada, além de obter uma maior flexibilidade sem forçar nenhuma etapa de compilação adicional. Há pouca exploração sobre o uso de instruções aproximadas, especialmente no contexto de operações de ponto flutuante, deixando uma lacuna de implementação, que poder ser resolvida com a introdução de um nível adicional de aproximação, substituindo instruções precisas (não aproximadas) por instruções aproximadas, oferecendo desta forma, uma técnica aproximada de nível de hardware sobre um código-fonte que já é (ou não) aproximado por uma técnica de nível de software. Desta forma, este trabalho tem por objetivo a exploração do espaço de projeto (DSE) em diferentes níveis de abstração, investigando o impacto da CA em circuitos aritméticos aproximados, instruções aproximadas e técnicas de perfuração de loops e de funções matemáticas aproximadas. Além disso, são projetadas extensões do conjunto de instruções da arquitetura RISC-V com suporte à CA. A integração de técnicas de CA foi realizada em plataformas amplamente utilizadas, como SPIKE e ACCEPT, para proporcionar uma infraestrutura flexível e eficiente no desenvolvimento de sistemas aproximados. Os resultados demonstram que a CA pode melhorar significativamente o desempenho e a eficiência energética, sem comprometer substancialmente a precisão dos sistemas. Este trabalho contribui com novas instruções aproximadas, circuitos aritméticos e um modelo energético para instruções aproximadas, além de explorar a viabilidade dessas técnicas em funções matemáticas e estruturas de controle (loop) em aplicações que exigem alto desempenho, mas que toleram erros controlados.
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            Scaling Stateful Network Services on Multicore Architectures
            Curso Doutorado em Ciência da Computação
            Tipo Tese
            Data 07/11/2024
            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
            Orientador(es)
            • Ronaldo Alves Ferreira
            Coorientador(es)
              Orientando(s)
              • Fabricio Barbosa de Carvalho
              Banca
                Resumo Nos últimos anos, as velocidades de rede aumentaram enquanto as velocidades de CPU se estabilizaram, tornando as pilhas de rede baseadas em kernel cada vez mais impraticáveis, particularmente para servidores multicore em datacenters. Consequentemente, pilhas de rede de sistemas de kernel-bypass e aplicações multicore se tornaram necessárias para acompanhar redes de datacenter mais rápidas. Um grande número de aplicações ainda requer TCP para interoperabilidade com aplicações legadas. No entanto, o processamento TCP consome muitos recursos em comparação com aplicações em escala de microssegundos, e seu estado por conexão complica o escalonamento em arquiteturas multicore. A interação entre a pilha de rede e o escalonamento de aplicações, seja em trabalhadores compartilhados ou não (por exemplo, núcleos), impacta fortemente o desempenho ao afetar o uso do cache, a eficiência do pipeline da CPU e os padrões de acesso à memória. Dadas as demandas de redes de alta velocidade, otimizar essas arquiteturas é essencial, mas muitos sistemas existentes falham em abordar o desempenho do TCP e suas interações com a aplicação em condições do mundo real.

                Um dos objetivos desta tese é investigar o escalonamento efetivo de uma pilha TCP juntamente com aplicações em arquiteturas multicore, enfatizando as compensações envolvidas na alocação de trabalhadores para processamento TCP e de aplicações. Esta tese analisa com base em princípios a relação entre um protocolo de rede com estado e garantias fortes para escalonamento de tal pilha com aplicações multicore. Para permitir comparações justas, projetamos e implementamos o Demieagle, um framework de benchmark que inclui (i) uma pilha TCP flexível, com kernel-bypass e em escala de microssegundos que escalona o processamento de rede e as solicitações de aplicações com diferentes arquiteturas multicore e (ii) um conjunto de benchmark com cargas de trabalho em uma variedade de características que enfatizam diferentes compensações no escalonamento multicore. O Demieagle permite a execução de experimentos comparáveis para descobrir as compensações de diferentes políticas e arquiteturas de escalonamento multicore; assim, orientando os programadores de aplicações em direção a uma política de escalonamento ideal para sua carga de trabalho.

                Nesta tese, também abordamos a complexidade do dimensionamento de funções de rede. A Virtualização de Funções de Rede (NFV) promete melhor utilização de recursos computacionais ao dimensionar dinamicamente os recursos sob demanda. No entanto, a maioria das funções de rede são com estados e exigem atualizações de estado por pacote. Durante uma operação de dimensionamento, os trabalhadores precisam sincronizar o acesso a um estado compartilhado para evitar condições de corrida e garantir que as funções de rede processem os pacotes na ordem de chegada. Infelizmente, a abordagem clássica para controlar o acesso simultâneo a um estado compartilhado com locks não é escalável para os requisitos de taxa de transferência e latência atuais. Para abordar esses desafios, projetamos, implementamos e avaliamos o Dyssect, um sistema que permite o dimensionamento dinâmico de funções de rede com estados ao desagregar seus estados. Ao coordenar cuidadosamente as ações entre os trabalhadores e um controlador central, o Dyssect migra fragmentos e fluxos entre os trabalhadores para balanceamento de carga ou priorização de tráfego sem usar locks ou reordenar pacotes. Além disso, a desagregação de estado do Dyssect permite o offloading de funções de rede com estado para NICs programáveis ​​e torna mais fácil explorar compensações de hardware-software que se adaptam melhor a funções de rede específicas e cargas de tráfego. Nossa avaliação experimental mostra que o Dyssect reduz a latência de cauda em até 32,04% e aumenta o vazão em até 19,36% em comparação com soluções estado da arte.
                Automatic Inference of BGP Community Semantics
                Curso Doutorado em Ciência da Computação
                Tipo Tese
                Data 24/09/2024
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Ronaldo Alves Ferreira
                Coorientador(es)
                • Ítalo Fernando Scotá Cunha
                Orientando(s)
                • Brivaldo Alves da Silva Junior
                Banca
                • Antonio Marinho Pilla Barcellos
                • Carlos Alberto da Silva
                • Edmundo Albuquerque de Souza e Silva
                • Ítalo Fernando Scotá Cunha
                • Pedro de Botelho Marcos
                • Ronaldo Alves Ferreira
                Resumo O Border Gateway Protocol (BGP) orquestra as comunicações de Internet entre Sistemas Autônomos (ASes). A flexibilidade do BGP permite que os operadores expressem políticas complexas e implantem sistemas avançados de engenharia de tráfego. Um mecanismo essencial para essa flexibilidade é marcar anúncios de rota com comunidades BGP, que têm semântica arbitrária definida pelo operador, para passar informações ou solicitações de roteador para roteador. Os usos típicos das comunidades BGP incluem anexar metadados a anúncios de rota, como onde uma rota foi aprendida ou se foi recebida de um cliente, e controlar a propagação de rota, por exemplo, para direcionar o tráfego para caminhos preferenciais ou bloquear ataques DDoS usando comunidades de blackhole. No entanto, não há um padrão para especificar a semântica nem um repositório centralizado que catalogue o significado das comunidades BGP. A falta de padrões e repositórios centrais dificulta o uso de comunidades pelo operador e comunidades de pesquisa.

                O principal objetivo desta tese é desenvolver técnicas para inferir a semântica das comunidades BGP usando dados disponíveis publicamente por coletores BGP. Primeiro, propomos um conjunto de técnicas para inferir comunidades de localização. Nossas técnicas inferem comunidades relacionadas às entidades ou locais ​​por onde uma rota atravessa correlacionando comunidades com os AS-path. Também propomos um conjunto de heurísticas para filtrar inferências incorretas introduzidas por redes com comportamento inadequado, compartilhamento de comunidades BGP entre sistemas autônomos siblings e dumps BGP inconsistentes. Aplicamos nossas técnicas a bilhões de registros de roteamento de coletores BGP públicos e disponibilizamos um banco de dados público com mais de 15 mil comunidades de localização. Nossa comparação com bancos de dados construídos manualmente mostra que nossas técnicas fornecem alta precisão (93%), melhor cobertura (81% de recall) e atualizações dinâmicas, complementando a compreensão dos operadores e pesquisadores de sobre a semântica das comunidades BGP.

                Também projetamos e avaliamos algoritmos para descobrir automaticamente comunidades BGP de ação e ASes que violam práticas padrão usando consistentemente as comunidades de informação de outros ASes, revelando relacionamentos não documentados entre eles (ex: siblings). Nossa avaliação experimental com bilhões de anúncios de rotas de coletores de rotas BGP públicos de 2018 a 2023 revela relacionamentos entre ASes que eram desconhecidos e mostra que nosso algoritmo para identificar comunidades de ação atinge precisão média e recall de 92,5% e 86,5%, respectivamente.
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                Unsupervised Domain Adaptation applied to Agriculture and Urban Forests using Transformers, GANs and Diffusion Models
                Curso Doutorado em Ciência da Computação
                Tipo Tese
                Data 30/08/2024
                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                Orientador(es)
                • Wesley Nunes Goncalves
                Coorientador(es)
                  Orientando(s)
                  • Alessandro dos Santos Ferreira
                  Banca
                  • Hemerson Pistori
                  • Jonathan de Andrade Silva
                  • LUCAS CORREIA RIBAS
                  • Lucas Prado Osco
                  • Wesley Nunes Goncalves
                  Resumo Arquiteturas de aprendizado profundo, como Redes Neurais Convolucionais, representaram um enorme avanço na área de aprendizado de máquina e vèm continuamente quebrando recordes em inúmeras áreas da inteligência artificial como o reconhecimento de imagens. Todavia, o sucesso dessas arquiteturas é dependente de uma grande quantidade de dados rotulados. Essa anotação dos dados de treinamento consiste em um processo dispendioso e frequentemente realizado de forma manual. Nos problemas relacionados à agricultura e florestas urbanas,devido a diferenças nas condições de aquisição das imagens, por fatores como altura de captura, diferentes sensores, condição do solo, estágios da cultura e iluminação, é comum que os modelos precisem ser novamente treinados a medida que são realizadas novas capturas. Nesse contexto, a adaptação de domínio se apresenta como uma alternativa promissora para lidar com esse problema. A adaptação de domínio consiste em adaptar o conhecimento aprendido em um domínio de origem para aplicá-lo a um domínio destino diferente mas relacionado ao original. O objetivo desse trabalho é utilizar a abordagem de adaptação de domínio para encontrar soluções que lidem com problemas que necessitam de grandes quantidades de dados anotados. Nosso foco consiste em problemas relacionados à agricultura e florestas urbanas, utilizando recentes arquiteturas usadas na adaptação de domínio não supervisionada como as Redes Adversárias Generativas e Vision Transformers e Diffusion Models. Neste trabalho, propomos uma abordagem para resolver o problema de detecção de faixas de plantação e falhas em lavouras, usando dilatação para gerar mapas de segmentação aproximados a partir de linhas anotadas com um pixel de largura. Utilizamos DAFormer, um modelo baseado em transformers, para avaliar a capacidade de transferir o conhecimento aprendido em conjuntos de dados de origem para conjuntos de dados de destino. Além disso, propomos um método para segmentação de árvores que integra adaptação de domínio com modelos de tradução de imagem para imagem e redes de super-resolução para melhorar a qualidade de imagens aéreas de baixa resolução. Nosso método também visa enfrentar o desafio da limitação de dados rotulados, empregando aumento de dados para gerar amostras adicionais de treinamento em alta resolução a partir dos dados rotulados existentes, melhorando assim o desempenho do modelo e reduzindo a necessidade de processos custosos de rotulagem.
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                  O Problema do Mapeamento de Sequências em Grafos de De Bruijn
                  Curso Doutorado em Ciência da Computação
                  Tipo Tese
                  Data 06/08/2024
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Said Sadique Adi
                  Coorientador(es)
                  • Francisco Eloi Soares de Araujo
                  Orientando(s)
                  • Lucas Barbosa Rocha
                  Banca
                  • Diego Padilha Rubert
                  • Fabio Henrique Viduani Martinez
                  • Felipe Alves da Louza
                  • Francisco Eloi Soares de Araujo
                  • Guilherme Pimentel Telles
                  • Luis Antonio Brasil Kowada
                  • Luiz Carlos da Silva Rozante
                  • Said Sadique Adi
                  Resumo Um problema relevante na Biologia Computacional consiste na tarefa de mapear uma sequência em outra, visando a comparação entre elas. Normalmente, esse processo utiliza uma sequência de referência de alta qualidade construída a partir de um conjunto específico de sequências. No entanto, a limitação dessa abordagem é evidente, pois a sequência de referência tende a ser enviesada, representando apenas um conjunto restrito de sequências e sendo incapaz de abranger todas as possibilidades. Para contornar esse viés, uma boa estratégia é representar múltiplas sequências por meio de estruturas mais robustas, como o grafo de sequências ou o grafo de De Bruijn, e mapear sequências nesses grafos. O grafo de sequência é um grafo na qual cada vértice é rotulado com um ou mais caracteres. No grafo de De Bruijn, de ordem k, cada vértice é rotulado com uma sequência distinta de comprimento k e há uma arco de um vértice para outro vértice se e somente se existe uma sobreposição de comprimento k-1 do sufixo do primeiro vértice com o prefixo do segundo vértice. Dadas como entrada uma sequência s e um grafo de sequência (ou De Bruijn) G, mapear s em G consiste em encontrar um percurso p em G tal que a sequência induzia s' por p seja a mais semelhante possível a s. Essa definição dá origem aos problemas abordados nesta tese, a saber o Problema do Mapeamento de Sequências em Grafos de Sequência -- PMSG e o Problema do Mapeamento de Sequências em Grafos de De Bruijn - PMSB. Ambos os problemas admitem três variantes: 1) mudanças apenas na sequência, 2) mudanças no grafo e 3) mudanças na sequência e no grafo. Apresentamos neste trabalho uma análise aprofundada do PMSB. Para a variante 1, temos a implementação e avaliação de algoritmos exatos que a resolvem. Propomos, ainda, heurísticas para o PMSB e conduzimos testes comparativos entre os algoritmos exatos, nossas heurísticas e aquelas encontradas na literatura. Além disso, realizamos um estudo demonstrando que é possível converter um grafo de De Bruijn em um grafo de sequência simples, de tal forma que todas as sequências do grafo de De Bruijn também são induzidas no grafo de sequência simples. No que diz respeito à variante 2, abordamos o problema considerando a capacidade de induzir novos arcos quando um k-mer é modificado no grafo de De Bruijn. Essa abordagem torna o problema mais fácil, permitindo-nos apresentar uma solução polinomial exata para essa variante.
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                  SeSGx-BT: Modelagem de Tópicos utilizando Transformers aplicada em Estudos Secundários
                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                  Tipo Dissertação
                  Data 01/08/2024
                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                  Orientador(es)
                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                  Coorientador(es)
                    Orientando(s)
                    • DEMETRIUS MOREIRA PANOVITCH
                    Banca
                    • Bruno Magalhaes Nogueira
                    • Edson Takashi Matsubara
                    • Ricardo Marcondes Marcacini
                    Resumo Estudos secundários agregam literatura relevante à algum tema para avaliá-los, fornecer uma visão geral, interpretá-los, entre outros fins. No entanto, seu desenvolvimento tem um custo elevado em termos de tempo e recurso, além de estar sujeito ao viés do pesquisador em algumas etapas, como na identificação de estudos primários. Isso pode comprometer a qualidade e acurácia da revisão. Neste trabalho, é proposta uma abordagem automatizada para uma das etapas principais de um estudo secundário: formulação e refinamento de strings de busca. A abordagem, chamada SeSGx-BT, utiliza de um algoritmo baseado em aprendizado profundo, chamado BERTopic, para modelagem de tópicos em um conjunto de estudos utilizado como um Quasi-Gold Standard. Os tópicos são utilizados para construir strings de busca para serem aplicadas em uma estratégia de busca híbrida, que inclui as estratégias de busca em bases e snowballing. Os resultados mostraram que a SeSGx-BT é capaz de encontrar um alto número de estudos relevantes, e um baixo número de estudos irrelevantes em ambientes de busca híbrida, resultando numa maior revocação e precisão, respectivamente, quando comparada à SeSGx-LDA, uma abordagem similar que utiliza o LDA para extração de tópicos. Esses resultados sugerem que abordagens baseadas em aprendizado profundo podem capturar tópicos com maior semântica, minimizando o esforço humano na etapa de identificação de estudos primários. Com base nas métricas de precisão e revocação obtidas a partir de experimentos executados com 10 bases de dados, a SeSGx-BT se apresenta como uma solução promissora para a automação da formulação e refinamento de strings de busca para estudos secundários, obtendo um aumento de até 270% na precisão, e de até 20% na revocação.
                    Abordagem baseada em Cenários para Extração de Requisitos de Interoperabilidade de Sistemas-de-Sistemas a partir de Processos-de-Processos de Negócio
                    Curso Mestrado em Ciência da Computação
                    Tipo Dissertação
                    Data 30/04/2024
                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                    Orientador(es)
                    • Maria Istela Cagnin Machado
                    Coorientador(es)
                      Orientando(s)
                      • Murilo Gustavo Nabarrete Costa
                      Banca
                      • Awdren de Lima Fontao
                      • Marcelo Fantinato
                      • Maria Istela Cagnin Machado
                      • Valdemar Vicente Graciano Neto
                      Resumo Contexto: A partir da concepção de novas alianças de organizações que podem ocorrer por meio de parcerias, fusões ou aquisições, é visto um desafio para integrar os processos de negócios de suas organizações-membro com a finalidade de alcançar os objetivos de negócios mais amplos que antes não poderiam ser viabilizados. Essa integração resulta na criação de novos processos de negócio complexos e dinâmicos, conhecidos como Processos-de-Processos de Negócio (PoP). Geralmente, esses processos são automatizados por sistemas de software distintos, que, durante o processo de integração, passam a interoperar entre si para executar funcionalidades mais amplas do que aquelas que poderiam ser executadas por um único sistema de software, resultando assim, na formação de Sistemas-de-Sistemas (SoS). Problema: O domínio de SoS apresenta novos desafios para a extração de requisitos, de modo especial, requisitos de interoperabilidade devido às características destes tipos de sistema, como independência gerencial e operacional, bem como a sua arquitetura dinâmica. Os requisitos de interoperabilidade são fundamentais para garantir uma comunicação adequada entre os sistemas constituintes que compõem o SoS. No entanto, os trabalhos encontrados na literatura geralmente fornecem soluções para a extração de requisitos de interoperabilidade em fases mais avançadas do ciclo de vida do SoS, como a fase de projeto arquitetural. Esses trabalhos também tendem a não considerar as informações contidas em nível de negócio como fonte de informação para a extração dos requisitos, uma vez que são essenciais para uma compreensão adequada da interoperabilidade e para garantir alinhamento com o nível técnico. Objetivo: A principal contribuição deste trabalho de mestrado é propor uma abordagem baseada em cenários na notação BPMN (Business Process Model and Notation) para a extração sistemática de requisitos de interoperabilidade. Modelos que representam PoP foram utilizados como fonte de informação. A abordagem inclui um metamodelo, que contém classes para representar a interoperabilidade entre os processos de negócio do PoP utilizando elementos da notação BPMN, e um conjunto de diretrizes para a extração sistemática e automatizada de requisitos de interoperabilidade com base em classes desse metamodelo. Método de pesquisa: O trabalho foi conduzido utilizando o método de pesquisa Design Science Research, resultando na produção dos seguintes artefatos: seis cenários abstratos, uma variante dos cenários abstratos, um metamodelo e um conjunto de diretrizes para extração de requisitos de interoperabilidade de SoS. Resultado: Abordagem automatizada para a extração e especificação de requisitos de interoperabilidade durante a Engenharia de Requisitos de SoS. Essa abordagem utiliza modelos do PoP em conformidade com cenários abstratos de interoperabilidade definidos neste trabalho que visam mitigar os desafios existentes ao realizar o tratamento adequado do dinamismo da interoperabilidade entre os processos do PoP e, consequentemente, entre os constituintes do SoS. Com isso, a abordagem garante alinhamento entre os níveis de negócio e técnico, contribuindo diretamente para o alcance de seus objetivos estratégicos de negócio.
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                      Abordagem baseada em Cenários para Extrair Requisitos de Tolerância a Falhas de Sistemas-de-Sistemas a partir de Processos-de-Processos de Negócio
                      Curso Mestrado em Ciência da Computação
                      Tipo Dissertação
                      Data 29/04/2024
                      Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                      Orientador(es)
                      • Maria Istela Cagnin Machado
                      Coorientador(es)
                        Orientando(s)
                        • Sidny de Almeida Molina Pereira
                        Banca
                        • Debora Maria Barroso Paiva
                        • Elisa Yumi Nakagawa
                        • Maria Istela Cagnin Machado
                        • Rodrigo Pereira dos Santos
                        Resumo Contexto: Sistemas-de-Sistemas (do inglês, Systems-of-Systems ou SoS) se referem a um agrupamento de sistemas de software, denominados sistemas constituintes, de diversas organizações que têm seus processos de negócios específicos. Quando esses processos são reunidos para alcançar objetivos estratégicos de alianças de organizações (tais como parcerias, fusões ou aquisições de empresas), surgem processos de negócios complexos e dinâmicos que são normalmente automatizados por SoS e são denominados Processos-de-Processos de Negócio (do inglês, Processes-of-Business Processes ou PoP). Sob essa perspectiva, para alcançar os objetivos estratégicos das alianças, os sistemas constituintes interoperam entre eles para obter comportamentos não fornecidos por um único sistema de software. Problema: Falhas podem ocorrer durante essa interoperabilidade afetando o funcionamento e a confiabilidade do SoS como um todo. Apesar da importância dos requisitos de tolerância a falhas para a estabilidade do SoS, eles ainda não são muito explorados na literatura. Os trabalhos existentes geralmente consideram esses requisitos apenas durante o design arquitetural, negligenciando a importância do tratamento de requisitos ao longo de todo o ciclo de vida do SoS, bem como o alinhamento entre os níveis técnico e de negócio. Objetivo: Este trabalho de mestrado visa definir uma abordagem baseada em cenários na notação BPMN (Business Process Model and Notation) para extrair sistematicamente requisitos de tolerância a falhas de SoS, relacionados a problemas de comunicação entre sistemas constituintes, a partir de informação útil de PoP. Essa abordagem consiste de um metamodelo baseado em elementos de tratamento de exceções da notação BPMN, comumente utilizados para representar falhas de comunicação entre processos de negócio de alianças de organizações, e de um conjunto de diretrizes de extração automática de requisitos de tolerância a falhas de SoS baseadas em elementos desse metamodelo. Os elementos de tratamento de exceções desse metamodelo foram identificados a partir da análise de cenários abstratos de tratamento de exceção de envio e de recebimento de mensagens, que foram construídos com base no conhecimento adquirido a partir da modelagem de cinco cenários concretos de PoP reais de quatro domínios distintos (ou seja, educacional, agronegócio, emergência e saúde hospitalar). Método de pesquisa: O trabalho foi desenvolvido com base no método de pesquisa Design Science Research, obtendo-se os seguintes artefatos: dois cenários abstratos, um metamodelo e um conjunto de diretrizes de extração de requisitos de tolerância a falhas de SoS. Resultado: O trabalho apoia especialmente as etapas de extração e especificação de requisitos de tolerância a falhas durante a Engenharia de Requisitos de SoS, a partir de informações obtidas em modelos de PoP. Com isso, é possível alcançar alinhamento entre os níveis técnico e de negócio sob a perspectiva de tolerância a falhas durante a comunicação entre os constituintes, podendo favorecer a competitividade e lucratividade de alianças de organizações.
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                        Buriti: um framework para apoiar a tomada de decisão a partir de dados educacionais públicos na Educação Básica
                        Curso Doutorado em Ciência da Computação
                        Tipo Tese
                        Data 26/03/2024
                        Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                        Orientador(es)
                        • Edson Norberto Caceres
                        Coorientador(es)
                          Orientando(s)
                          • Doglas Wendll Sorgatto
                          Banca
                          • Amaury Antonio de Castro Junior
                          • Edson Norberto Caceres
                          • Nalvo Franco de Almeida Junior
                          • Vanessa Araujo Borges
                          • Wellington Santos Martins
                          Resumo A Educação Básica é o período de ensino obrigatório para os cidadãos brasileiros entre 4 e 17 anos e os conhecimentos aprendidos em suas três etapas (Educação Infantil, Ensino Fundamental e Ensino Médio) repercutem pela vida dos educandos e por toda a sociedade. Assim, analisar os dados disponíveis sobre a Educação Básica, especialmente aqueles relacionados à qualidade dessa educação, podem oferecer informações importantes para apoiar a tomada de decisão. Por isso, utilizando os dados educacionais públicos, e outras bases de dados, analisou-se algumas etapas da educação nacional em busca de padrões, anomalias e tendências. Para isso, foi criado o framework Buriti, inspirado em modelos de referência de Learning Analytics e de modelagem de dimensional de dados, e um framework de apoio a tomada de decisão na educação. O Buriti foi utilizado, neste trabalho, para analisar os dados de desempenho do SAEB, em seus valores nacional, comparativamente por Unidade da Federação, detalhadamente para o Estado de Mato Grosso do Sul e para um conjunto de escolas. Estas análises, conduzidas em cinco estudos de caso, comprovaram haver problemas de proficiência na Educação Básica que causam uma involução no aprendizado, especialmente entre o 5º e o 9º anos do Ensino Fundamental, que não são sanados no Ensino Médio e têm impacto o ingresso dos jovens no Ensino Superior. Também verificou-se que há uma relação forte entre o desempenho no SAEB e o nível socioeconômico, uma relação mais fraca entre o desempenho no SAEB e a formação dos professores. Assim, este trabalho contribuiu com a identificação de problemas na Educação Básica, a criação do Buriti e com a ampliação da aplicação dos processos de Learning Analytics.
                          Classificação da Disponibilidade de Vagas de Estacionamento Usando Aprendizagem Profunda
                          Curso Mestrado em Ciência da Computação
                          Tipo Dissertação
                          Data 25/03/2024
                          Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                          Orientador(es)
                          • Wesley Nunes Goncalves
                          Coorientador(es)
                            Orientando(s)
                            • Calebe Pereira Lemos
                            Banca
                            • Jose Marcato Junior
                            • Patrik Ola Bressan
                            • Wesley Nunes Goncalves
                            Resumo A emissão proveniente de veículos automotores é uma das mais consideráveis para poluição atmosférica. Neste contexto, conhecer a disponibilidade de vagas de estacionamento desempenha um papel importante para redução da poluição do ar, pois o tempo de busca é menor. Além disso, esses sistemas podem contribuir para a melhoria da eficiência do tráfego, pois evitam que os motoristas circulem sem necessidade em busca de uma vaga. Entretanto, a automatização dessa tarefa apresenta desafios, principalmente relacionados com a captura da imagem com diferentes iluminações, estações climáticas e visão obstruída. Este trabalho tem como objetivo avaliar métodos recentes de aprendizagem profunda para classificação de vagas de estacionamento disponíveis a partir de imagens. Os resultados mostraram destaque para o Res2Net, com acurácia superior a 99% nos experimentos com o dataset público (CNR-Park+EXT) e 100% para o dataset construído (UFMS-Park).
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                            An IoT Architectural Framework for Dynamic Cattle Supplementation
                            Curso Doutorado em Ciência da Computação
                            Tipo Tese
                            Data 21/03/2024
                            Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                            Orientador(es)
                            • Ricardo Ribeiro dos Santos
                            Coorientador(es)
                              Orientando(s)
                              • Guilherme Augusto Defalque
                              Banca
                              • Davi Jose Bungenstab
                              • Gumercindo Loriano Franco
                              • Mário Manuel de Miranda Furtado Campos Cunha
                              • Paulo Sérgio Lopes de Souza
                              • Renato Porfirio Ishii
                              • Ricardo Ribeiro dos Santos
                              Resumo O crescimento da população mundial desafia a demanda de produção de carne bovina no mundo. Nesse contexto, há de se considerar o processo de nutrição animal como primordial para alcançar o desempenho desejado de produção do rebanho. Nos maiores países produtores e exportadores de carne bovina do mundo, embora a forragem seja a principal fonte de nutrição dos animais, a degradação das pastagens obriga pecuaristas a fornecerem ao rebanho a suplementação como fonte complementar à nutrição animal. Além de ser um processo que necessita de grande carga de trabalho e tempo, a atividade de suplementação bovina é impactada pelas perdas ocasionadas por dosagens incorretas oriundas de programas nutricionais imprecisos. Implementos agrícolas vêm sendo utilizados por pecuaristas para auxiliar no processo de suplementação, como os Alimentadores Automáticos Programados (Programmable Automatic Feeders - PAFs), que têm a função de fornecer doses pré-determinadas de ração ao rebanho de maneira programada, diminuindo a mão de obra que seria empregada no trato. Apesar de todo aparato tecnológico que PAFs podem possuir, como antenas de rádio frequência para identificação (RFID) dos animais, sensores de chuva, para evitar que o suplemento seja fornecido em períodos chuvosos, etc, PAFs atualmente não possuem integração com sistemas de apoio à decisão (Decision Support Systems - DSS) e com tecnologias que levem em consideração as características dos animais, o desempenho da pastagem, e os parâmetros ambientais para auxiliar no processo de tomada de decisão otimizada para suplementação. Observa-se uma lacuna tecnológica sobre a automação e dinamização do processo de tomada de decisão sobre a suplementação bovina. Tendo em vista tais aspectos, o objetivo deste trabalho é propor um arcabouço de arquiteturas IoT capaz de integrar tecnologias de monitoramento do bem-estar animal (colares de bioacústica, acelerômetros, etc), tecnologias de monitoramento de condições da pastagem (sensores espectrais), e sensores ambientais (sensores de temperatura e umidade, por exemplo), e programas nutricionais com o intuito de desenvolver o processo de suplementação dinâmica em rebanhos de bovinos. Essa tese é composta por uma coletânea de cinco artigos acadêmicos, onde: Capítulos 1 e 2, propõem um conjunto de conteúdos de referência para motivação do desenvolvimento do trabalho; Capítulo 3 apresenta um artigo de revisão de literatura, que detalha as principais técnicas e tecnologias existentes que contribuem para o aprimoramento do processo de suplementação e demonstra o primeiro projeto de uma arquitetura IoT para o processo de suplementação dinâmica; Capítulo 4 apresenta dois artigos, sendo que o primeiro detalha o projeto e desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina para predição de condições da forragem e o segundo, demonstra como foi o processo de coleta de dados para criação de um dataset para validação da proposição das arquiteturas IoT projetadas nas seções posteriores; Capítulo 5 consolida e valida projetos de arquiteturas IoT para suplementação dinâmica de bovinos por meio de dois artigos; e Capítulo 6 apresenta as conclusões e contribuições desta tese.
                              Detecção de Desmatamento no Estado de Mato Grosso do Sul utilizando Segmentação Semântica em imagens bi-temporais dos satélites Landsat 8 e Sentinel 2
                              Curso Mestrado em Ciência da Computação
                              Tipo Dissertação
                              Data 29/02/2024
                              Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                              Orientador(es)
                              • Edson Takashi Matsubara
                              Coorientador(es)
                                Orientando(s)
                                • Paulo Augusto Arantes Vilela
                                Banca
                                • Anderson Bessa da Costa
                                • Edson Takashi Matsubara
                                • Jose Marcato Junior
                                Resumo A supressão da vegetação nativa sem autorização no Estado de Mato Grosso do Sul tem ameaçado a conservação dos biomas locais como o Cerrado e a Mata Atlântica. Neste contexto, é relevante salientar que a Constituição Brasileira de 1988 fixou como dever do Estado e da Coletividade a defesa do meio ambiente, atribuindo ao Ministério Público funções de atuação para a proteção ambiental. A exemplo, o Ministério Público do Estado de Mato Grosso do Sul, por meio do Programa DNA Ambiental, têm monitorado e identificado pontos de desmatamento sem autorização ambiental, em seu Núcleo de Geotecnologias (NUGEO), promovendo ações e providências para a punição e reparação de eventuais danos causados. Atualmente, este mapeamento tem sido realizado através da análise visual, não automatizada, de imagens de diversos satélites, especialmente dos satélites Landsat-8 e Sentinel-2, demandando consideráveis horas de trabalho e mão de obra especializada. Entretanto, com a evolução de técnicas de Deep Learning, novos algoritmos podem ser capazes de automatizar o processo de análise multitemporal de imagens de satélites, promovendo agilidade, ganho de eficiência e possibilitando a alocação de recursos humanos para outros serviços. Este trabalho tem por objetivo apresentar uma proposta de automatização do processo de identificação de desmatamentos utilizando as redes neurais profundas DeepLabv3+, U-Net e Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation, para segmentação semântica em imagens bi-temporais de satélite, disponibilizando um modelo de inteligência artificial treinado, com a capacidade de mapear áreas desmatadas em qualquer cena dos biomas Cerrado e Mata Atlântica. Para tanto, buscou-se um conjunto de dados apropriado para essa finalidade. O primeiro dataset foi gerado a partir de arquivo shapefile com polígonos de áreas desmatadas pré-determinadas, associado ao recorte manual de duas cenas do satélite Landasat-8, resultando em um conjunto de dados com poucas amostras e muito ruído. O segundo dataset foi obtido a partir de um novo arquivo shapefile de desmatamentos e cenas do satélite Sentinel-2, cujo download e recortes foram realizados de forma automatizada utilizando-se um framework desenvolvido com APIs e infraestrutura em nuvem do projeto Planetary Computer, associadas a aplicação de uma curadoria especializada, produzindo um conjunto com maior número de amostras e ruído reduzido, com o qual obteve-se os melhores resultados nos treinamentos preliminares utilizando-se a rede neural U-net, adotada como baseline, sendo então escolhido para o treinamento das demais redes neurais artificiais avaliadas neste estudo. Ainda, foi realizado experimento para mitigar o problema do balanceamento dos dados, empregando-se diferentes funções de perda. Assim sendo, as principais contribuições desta dissertação são: (1) um conjunto de dados de desmatamento público rotulado e com curadoria; (2) uma avaliação experimental usando as redes neurais U-Net, DeepLabv3+ e Multi-Scale Attention para segmentação semântica em imagens bi-temporais do satélite Sentinel 2; e (3) uma avaliação experimental das funções de perda Binary-Cross-Entropy, Weighted Binary-Cross-Entropy e Focal Loss. Os resultados mais favoráveis foram obtidos com a arquitetura Multi-Scale Attention for Semantic Segmentation, com a função de perda Weighted Binary Cross-Entropy. Por fim, esse modelo foi disponibilizado ao MPMS, que procederá a sua implantação e implementação de procedimentos para validação dos resultados, bem como aprimoramento da amostra e evolução do modelo.
                                Rede neural com conexões densas para previsão de séries temporais de longo prazo
                                Curso Doutorado em Ciência da Computação
                                Tipo Tese
                                Data 02/02/2024
                                Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                Orientador(es)
                                • Edson Takashi Matsubara
                                Coorientador(es)
                                  Orientando(s)
                                  • André Quintiliano Bezerra Silva
                                  Banca
                                  • Bruno Magalhaes Nogueira
                                  • Diego Furtado Silva
                                  • Edson Takashi Matsubara
                                  • Jonathan de Andrade Silva
                                  • Wesley Nunes Goncalves
                                  Resumo Previsões de séries temporais são essenciais para compreender e antecipar padrões em dados que variam ao longo do tempo. Essas previsões aplicam-se em uma variedade de campos, desde a meteorologia, onde são usadas para prever condições climáticas futuras, até o mercado financeiro, para antecipar movimentos de ações e moedas. Esta tese detalha a inovação trazida pela integração de redes densas, que visa melhorar tanto a modelagem quanto a precisão das previsões. Superando o modelo SCINet, que já era reconhecido por seus bons resultados em séries temporais univariadas e multivariadas, o estudo introduz o DESCINet. Este novo modelo resolve problemas identificados no SCINet, particularmente aqueles decorrentes do uso de downsampling, uma técnica que, apesar de útil, podia levar à perda de informações críticas e dependia fortemente do ajuste fino de hiperparâmetros. Além disso, a tese aborda a dificuldade do SCINet em manter a precisão em previsões de longo prazo devido à sua limitada capacidade de capturar padrões complexos em várias escalas temporais. O DESCINet, com sua abordagem de conexões residuais densas, promete superar essas barreiras, preservando informações detalhadas e aprimorando a capacidade de modelar dependências temporais complexas. Essa abordagem inovadora permite ao modelo manter um desempenho consistente ao longo de horizontes de previsão estendidos. A aplicação prática do DESCINet foi testada em uma ampla gama de conjuntos de dados, como ETT, Weather, Electricity, Illness, Traffic, and Exchange Rate. Em todos esses casos, o DESCINet demonstrou superioridade em relação ao SCINet, validando sua eficácia em contextos variados e complexos. A seleção desses conjuntos de dados ilustra a diversidade dos desafios inerentes à previsão de séries temporais e destaca a adaptabilidade e robustez do DESCINet. Este estudo adiciona uma contribuição para o campo de séries temporais ao explorar o potencial ainda pouco aproveitado das redes densas. A integração dessas redes em modelos de previsão de séries temporais abre caminho para avanços importantes, tanto em termos acadêmicos quanto em aplicações práticas. A proposta do DESCINet indica uma direção promissora para futuras pesquisas, sugerindo que a superação de limitações atuais na previsão de séries temporais está ao alcance. Ao concluir, esta tese oferece uma melhor compreensão sobre o impacto das conexões densas na previsão de séries temporais, encorajando a comunidade científica a investigar mais profundamente o DESCINet. Espera-se que o trabalho estimule pesquisas contínuas nesta área, pavimentando o caminho para novas inovações e práticas que aprimorem a modelagem de séries temporais, tornando-as mais eficazes e precisas.
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                                  Uma Ferramenta para Ensino e Aprendizado de Exploração de Espaço de Projeto de Arquiteturas de Processadores na Era de Dark-Silicon
                                  Curso Mestrado em Ciência da Computação
                                  Tipo Dissertação
                                  Data 15/12/2023
                                  Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                  Orientador(es)
                                  • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                                  Coorientador(es)
                                    Orientando(s)
                                    • Erick Rocha Amorim
                                    Banca
                                    • Amaury Antonio de Castro Junior
                                    • Awdren de Lima Fontao
                                    • Liana Dessandre Duenha Garanhani
                                    • Ricardo Ribeiro dos Santos
                                    Resumo A exploração de espaço de projeto é uma atividade útil em diversos contextos de engenharia, e especificamente considerada crucial para o projeto de MPSoCs, usualmente empregados em dispositivos eletrônicos portáteis e sistemas embarcados. Portanto, o tópico é relevante para a formação dos futuros profissionais da indústria brasileira de microeletrônicos. O MultiExplorer é uma ferramenta inicialmente proposta para auxiliar a pesquisa no campo de exploração de espaço de projeto de arquiteturas de processadores na era de dark-silicon. Uma série de estudos foram publicados em periódicos científicos e conferências internacionais, utilizando o MultiExplorer em uma gama de aplicações, desde a mitigação de dark-silicon em arquiteturas multi-núcleo, exploração de espaço de projeto com arquiteturas heterogêneas baseadas em utilização de unidades de processamento gráfico para computação de propósito geral (GPGPU), até alocação de recursos de computação em nuvem. Entretanto, a despeito de sua relevância para o desenvolvimento industrial, e das recomendações curriculares da ACM (Association for Computing Machinery), o tópico de exploração de espaço de projeto não parece ser abordado com frequência nos programas de graduação em Engenharia de Computação e Ciência da Computação no Brasil. Dado o contexto, este trabalho tem como objetivo fomentar a abordagem do tópico a nível de graduação a partir da disponibilização de uma versão aberta da ferramenta MultiExplorer
                                    que permita a exposição do tópico em um nível de abstração acessível para os alunos. O trabalho resultou no amadurecimento da arquitetura de software da ferramenta, abertura do código-fonte, estabelecimento de uma interface gráfica para melhor interação dos alunos com a ferramenta. Um estudo de caso avaliou o uso da ferramenta para aprendizado na graduação, por meio de um minicurso, e o prospecto foi positivo.
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                                    Um modelo baseado em habilidades para formação de profissionais de DevRel
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                                    Tipo Dissertação
                                    Data 15/09/2023
                                    Área CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
                                    Orientador(es)
                                    • Awdren de Lima Fontao
                                    Coorientador(es)
                                      Orientando(s)
                                      • ANA ELISA DA SILVA CUNHA
                                      Banca
                                      • Awdren de Lima Fontao
                                      • Bruno Barbieri de Pontes Cafeo
                                      • Davi Viana dos Santos
                                      • Rodrigo Pereira dos Santos
                                      Resumo Developer Relations (DevRel, em português, Relações com desenvolvedores) é uma área organizacional responsável por manter a sinergia entre comunidades de desenvolvedores e organizações. Essa área é presente em empresas como Amazon, Apple, Google e Microsoft, como uma estratégia de governança de desenvolvedo- res em ecossistemas de Software (ECOS). A falta de clareza quanto à natureza e conjunto de habilidades necessárias para um profissional DevRel pode impactar negativamente no desempenho das atividades relacionadas ao profissional e, conse- quentemente, na saúde do ECOS. Tanto a indústria como a academia trouxeram definições sobre DevRel. Contudo, não há estudos suficientes para consolidar um modelo de formação para DevRel. Neste sentido, a proposta deste trabalho de mes- trado é estabelecer um modelo envolvendo um conjunto de passos, dimensões, pa- péis e habilidades para a formação de profissionais de DevRel que seja entendível, compreensível e ajustável para que qualquer pessoa ou organização seja capaz de desenvolver as habilidades inerentes à profissão.
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