Projetos

Processamento Inteligente de Sinais em Ambientes Multidisciplinares

O presente projeto lida com aplicações de processamento inteligente de sinais para áreas multidisciplinares, com possíveis ramificações mais específicas nas indústrias de serviços de telecomunicações, entretenimento, óleo & gás, além das áreas de saúde, educação e defesa. Dentro desse contexto amplo, os principais temas que norteiam a pesquisa em questão envolvem: (i) automatização e melhoria do reconhecimento de padrões recorrentes, em diversas aplicações, e que são mormente utilizados para dar suporte a decisões tidas como críticas, tais como a identificação de ameaças realizada por submarinos por meio de sistemas de sonar passivo, ou o suporte ao acompanhamento, diagnóstico e posterior tratamento de pacientes suspeitos de tuberculose; (ii) desenvolvimento de mecanismos que auxiliem o atendimento a pessoas com deficiências físicas, entre eles, visando a mitigar barreiras na educação de deficientes auditivos, como é o caso de sistemas que interpretam a linguagem de sinais em tempo real, ou ainda, provendo a única forma de comunicação a indivíduos portadores de esclerose lateral amiotrófica através de sistemas de rastreamento ocular; (iii) desenvolvimento de novos algoritmos para o processamento de sinais adquiridos por diversos agentes, possivelmente heterogêneos, que se encontram geograficamente distribuídos, visando a aplicações práticas em dispositivos conectados à internet das coisas, em redes de sensores, em redes celulares e em enxames de abelhas; (iv) desenvolvimento de algoritmos acurados e computacionalmente eficientes para o processamento estatístico de sinais que permitem a identificação de sistemas nas mais variadas aplicações, tais como cancelamento de eco acústico, fundamental em sistemas de comunicações modernos, ou comunicação acústica subaquática, essencial para monitorar fenômenos que ocorrem no fundo do mar (e.g. deslocamento de placas tectônicas que podem acarretar em catástrofes e monitoramento de poços de petróleo em águas profundas); (v) melhoria da qualidade dos sinais (especialmente acústicos) captados de forma redundante por diversos sensores por meio da localização das fontes geradoras desses sinais, ou ainda, calibração automática das posições dos sensores, sempre tendo em vista a própria natureza redundante dos sinais em questão durante a recuperação e eventual separação em sinais de interesse e possíveis interferências; e (vi) implementação das soluções propostas de forma computacionalmente eficiente em ambientes paralelos e em tempo real. Em relação às técnicas empregadas na solução de tais problemas, citam-se técnicas avançadas de inteligência computacional e aprendizagem de máquinas, incluindo redes profundas (do inglês, deep networks), além de técnicas avançadas de processamento digital de sinais, tais como filtragem adaptativa, modelos estocásticos, representações tempo-frequência, processamento em grafos, amostragem compressiva (do inglês, compressive sensing), separação de matrizes não-negativas em matrizes não-negativas, dentre outras, passando ainda por técnicas específicas para implementação computacional em tempo real das soluções propostas.

Equipe: Diego Haddad, Diego Brandão, Gabriel Matos Araujo, Raphael Guerra (UFF), Wallace Alves Martins (UFRJ), João Baptista de Oliveira e Souza Filho (UFRJ), Markus Vinícius dos Santos Lima (UFRJ).

Modelagem Computacional Aplicada a Problemas de Ciências e Engenharia

O presente projeto visa o desenvolvimento de modelos computacionalmente eficientes para simulação de problemas nas áreas de Ciências e Engenharia. A redução do custo computacional nesses problemas será obtida pela utilização de técnicas de otimização, de abordagens adaptativas e de alto desempenho. O primeiro grupo de técnicas envolve a representação do problema por meio de modelos de programação linear, inteira ou mista e, nesse caso, serão utilizados métodos exatos e/ou heurísticos para resolução dos problemas. O segundo grupo utiliza uma abordagem baseada no refinamento local do domínio computacional do problema e técnicas baseadas em grafos serão estudadas. Já no que tange a abordagem de alto desempenho, técnicas de processamento paralelo serão investigadas para redução do tempo de simulação das técnicas estudadas pelos outros dois grupos. Esse projeto envolve a utilização de heurísticas, metaheurísticas, métodos exatos e numéricos. Enquadram-se neste projetos a abordagem de problemas como: otimização em redes, com ênfase em problemas de roteamento e atribuição de comprimento de onda e escalonamento de tarefas divisíveis; pesquisa operacional, com ênfase em problemas de otimização no setor de energia, agrupamento capacitado, problemas de otimização combinatória; abordagens adaptativas e de alto desempenho com ênfase em métodos numéricos para simulação de problemas ambientais, financeiros, tráfego, identificação de danos e crescimento de câncer.

Equipe: Diego Brandão, Julliany Brandão, Laura Assis

 

Modelagem Computacional Aplicada em Problemas Ambientais: Aspectos Teóricos e de Simulação

O presente projeto visa o desenvolvimento de modelos computacionalmente eficientes para simulação de problemas da área ambiental, especificamente serão estudados modelos que descrevem o comportamento de um poluente em um corpo hídrico. A redução do custo computacional dos métodos clássicos será obtida pela utilização de duas técnicas: refinamento adaptativo de malhas e técnicas de processamento paralelo. O primeiro grupo de técnicas envolve a representação de modelos baseados em árvores para representação do domínio computacional. Nestas o custo para a obtenção de informações relativas a vizinhança é elevado quando comparado a representação uniforme do domínio. Com o intuito de reduzir esse custo objetiva-se o desenvolvimento de técnicas baseadas em representação por grafos. No quesito paralelismo o objetivo será a utilização do método Hopmoc com controlador de fluxo numérico. Por fim, técnicas de reconhecimento de padrões serão empregadas visando determinar os melhores parâmetros a serem utilizados para calibrar os métodos desenvolvidos.
Equipe: Diego Haddad, Diego Brandão,  Julliany Brandão, Raphael Machado (INMETRO), Sanderson Gonzaga (UFLA), Ueverton Souza (UFF)

Modelagem Computacional e Redes de Sensores para Problemas Ambientais e de Engenharia

O principal objetivo desta pesquisa é desenvolver um sistema de monitoramento utilizando redes de sensores. Os dados obtidos por esse sistema serão utilizados no processo de calibração de modelos matemáticos que descrevem problemas ambientais e de engenharia. As Redes de Sensores Sem Fio (RSSF) constituem uma tecnologia emergente, em que pequenos dispositivos denominados sensores possuem como principal funcionalidade o monitoramento de áreas de difícil acesso ou inóspitas, como oceanos, desertos, florestas, nichos aquáticos, complexos industriais, entre outros. O uso de RSSF para monitoramento vem sendo fortemente desenvolvido nas últimas décadas. Essa abordagem é bem interessante quando comparada com as tradicionais. No caso do monitoramento da qualidade da água de rios, por exemplo, o processo de coleta de dados é quase manual. O sistema desenvolvido fornecerá alguns dados necessários para a simulação dos modelos computacionais e a formulação e simulação de problemas inversos na área ambiental e de engenharia.

Equipe: Diego Brandão, Antonio José da Silva Neto (UERJ), Jader Lugon (IFF), Raphael Oliveira Guerra (UFF)