Navegando por Autor "Thiago Filho, Alexandre Magno de S."

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    A hybrid deep learning forecasting model using GPU disaggregated function evaluations applied for household electricity demand forecasting.
    (2016) Coelho, Vitor Nazário; Coelho, Igor Machado; Rios, Eyder; Thiago Filho, Alexandre Magno de S.; Reis, Agnaldo José da Rocha; Coelho, Bruno Nazário; Alves, Alysson; Gaigher Netto, Guilherme; Souza, Marcone Jamilson Freitas; Guimarães, Frederico Gadelha
    As the new generation of smart sensors is evolving towards high sampling acquisitions systems, the amount of information to be handled by learning algorithms has been increasing. The Graphics Processing Unit (GPU) architectures provide a greener alternative with low energy consumption for mining big-data, harnessing the power of thousands of processing cores in a single chip, opening a widely range of possible applications. Here, we design a novel evolutionary computing GPU parallel function evaluation mechanism, in which different parts of time series are evaluated by different processing threads. By applying a metaheuristics fuzzy model in a low-frequency data for household electricity demand forecasting, results suggested that the proposed GPU learning strategy is scalable as the number of training rounds increases.
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    Inspeção robótica de tubulações : dispositivo de baixo custo e sistema de navegação.
    (2023) Thiago Filho, Alexandre Magno de S.; Freitas, Gustavo Medeiros; Perez Imaz, Héctor Ignacio Azpúrua; Freitas, Gustavo Medeiros; Pessin, Gustavo; Becker, Marcelo; Medeiros, Vivian Suzano
    A inspeção de tubulações de pequenos diâmetros é uma atividade comum na indústria e desempenha um papel fundamental na garantia do fluxo eficiente de materiais. Problemas como obstruções, rachaduras e descontinuidades podem prejudicar a capacidade de transporte, tornando necessário realizar inspeções regulares em sistemas industriais. O Instituto Tecnológico Vale (ITV) propõe uma plataforma robótica para a inspeção de tubulações com um diâmetro a partir de 14 polegadas. Este dispositivo é fabricado principalmente com materiais de baixo custo, incluindo peças de polímero produzidas por meio de impressão 3D. A locomoção do robô é garantida por esteiras ajustáveis, capazes de se adaptar a diferentes condições de tubulação. O robô utiliza câmeras e diversos sensores para identificar possíveis anomalias. O software do robô é desenvolvido com base no ROS, tornando mais fácil a incorporação de funcionalidades autônomas. Esta dissertação fornece detalhes sobre a criação da plataforma robótica e apresenta resultados que abordam o projeto mecânico, eletrônico e o software incorporado no robô. Além disso, o documento descreve a implementação de um sistema de navegação autônomo que utiliza máquinas de estados e controle com base em campos vetoriais artificiais, projetados para seguir paredes e navegar no centro de corredores. Por fim, simulações e experimentos de campo realizados com o dispositivo robótico demonstram um grande potencial de uso para a realização de inspeções.