PPGCC - Mestrado (Dissertações)
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Resultados da Pesquisa
Item Desenvolvimento de algoritmos de IA para dispositivos vestíveis utilizando computação de borda.(2023) Silva, Jonathan Cristovão Ferreira da; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva, Mateus Coelho; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Silva, Saul Emanuel Delabrida; Nacif, José Augusto Miranda; Amorim, Vicente José Peixoto deOs dispositivos vestíveis estão cada vez mais presentes em nossas vidas. Além disso, os algoritmos de inteligência artificial vêm se tornando essenciais para com- por estes dispositivos. Como os dispositivos vestíveis são restritos de recursos, tec- nologias que exigem grande capacidade computacional podem ser inviáveis para aplicações neste contexto, principalmente quando se trata da computação de borda. Visto isso, o trabalho propõe o desenvolvimento de algoritmos de inteligência arti- ficial para integração nestes dispositivos com o processamento dos dados na borda, sem utilizar recursos em nuvem. Esta proposta é validada com base em dois estudos de casos. O primeiro estudo de caso é a aplicação de técnicas de Machine Learning e Deep Learning na agricultura, com o objetivo de desenvolver um capacete inte- ligente para realizar inspeção de doençãs em laranjas. No segundo estudo de caso ́e desenvolvida uma nova solução vestível para o reconhecimento de atividade de caminhada. Com o auxílio de três algoritmos de IA, este estudo de caso apresentou novas perspectivas para autoavaliação do usuário a partir dos dados coletados na atividade realizada. Dessa maneira, esse trabalho apresenta uma análise de aspec- tos do desenvolvimento de algoritmos de IA para integração em dois dispositivos vestíveis através da computação de borda.Item Uma abordagem centrada em dados para reconhecimento de fala em português : modelo de língua e suas implicações.(2023) Alvarenga, João Paulo Reis; Luz, Eduardo José da Silva; Luz, Eduardo José da Silva; Merschmann, Luiz Henrique de Campos; Silva, Rodrigo César PedrosaOs avanços mais recentes no Reconhecimento Automático de Fala permitem alcançar uma qualidade jamais antes vista em línguas com dados abundantes, tais como o inglês, e em línguas com dados limitados, como o português. Em particular, abordagens baseadas em modelos de Transformers permitem realizar a tarefa de reconhecimento de fala diretamente a partir da representação do sinal bruto. Alguns estudos já indicam que a qualidade da transcrição pode ser melhorada ainda mais com o uso de modelos de linguagem. No entanto, o impacto real destes modelos ainda não está claro para o português brasileiro, assim como a importância da qualidade dos dados usados para treinar os modelos. Por isso, este trabalho explora o impacto dos modelos de linguagem aplicados ao reconhecimento de fala para língua portuguesa, tanto em termos de qualidade de dados quanto de desempenho computacional, com uma abordagem centrada em dados. Uma abordagem para medir a similaridade entre conjuntos de dados é proposta para auxiliar na tomada de decisão durante o treinamento. Os resultados mostram que é possível reduzir o tamanho do modelo de linguagem em ~80% e ainda alcançar taxas de erro por palavra em torno de 7,17% para o conjunto de dados Common Voice.Item Uma rede U-Net modificada para segmentação de lesões de pele em imagens dermatoscópicas.(2022) Araujo, Graziela Silva; Cámara Chávez, Guillermo; Oliveira, Roberta Barbosa; Cámara Chávez, Guillermo; Oliveira, Roberta Barbosa; Ferreira, Anderson Almeida; Saúde, André VitalO diagnóstico auxiliado por computador pode ser viável para o diagnóstico precoce de câncer de pele. Para isso a tarefa de segmenta- ção de imagem desempenha um papel importante. A segmentação de uma imagem é um processo do qual a imagem é dividida, e a região de interesse é destacada, nesse caso, a lesão de pele pigmentada é segmentada. A segmentação de imagens dermatoscópicas é um desa- fio para os métodos tradicionais de segmentação e também para os métodos de aprendizado de máquina devido às diferentes condições de imagem. Há uma variação significativa na cor, textura, forma, tamanho e localização nas imagens dermatoscópicas. Além disso, po- dem conter imagens com variação de iluminação e diversos artefatos, como pelos, régua, bolhas de ar/óleo e amostra de cor. As imagens dermatoscópicas são adquiridas a partir de um dermatoscópio que permite que eventuais lesões possam ser visualizadas considerando estruturas nas camadas mais profundas da pele. Enfim, a arquitetura U-Net, é amplamente utilizada na literatura para segmentar imagens dermatoscópicas. O presente trabalho propõe um modelo baseado na arquitetura U-Net para segmentação de lesão de pele em imagens dermatoscópicas. Ainda, apresenta um estudo de ablação para jus- tificar as modificações feitas no modelo U-Net original, sendo elas, o número de épocas de treinamento, tamanho da imagem, funções de ativação e otimização, dropout e número de blocos convolucionais. Experimentos foram realizados nos conjuntos de dados ISIC 2017 e ISIC 2018 e mostram que é possível chegar a um modelo simples capaz de apresentar resultados competitivos em relação a outros trabalhos de última geração com os devidos ajustes em seus parâmetros.Item Uma nova formulação para otimização multi-objetivo em redes de filas finitas gerais e com único servidor.(2020) Souza, Gabriel Lima de; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Moreira, Gladston Juliano Prates; Duarte, Anderson Ribeiro; Cruz, Frederico Rodrigues Borges da; Silva, Ivair RamosUma nova formulação de programação matemática é proposta para um problema de otimização em redes de filas. A soma das probabilidades de bloqueio de uma rede de filas acíclicas finitas de servidor único e tempo de serviço geral é minimizada juntamente com o tamanho total da área de espera e as taxas gerais de serviço. Um algoritmo genético multiobjetivo (MOGA) e um algoritmo multiobjetivo de otimização por enxame de partículas (MOPSO) é adaptado para resolver esse difícil problema estocástico. O algoritmo resultante produz um conjunto de soluções eficientes para mais de um objetivo. A implementação dos algoritmos de otimização depende do método de expansão generalizado (GEM), uma ferramenta clássica usada para avaliar o desempenho de redes de filas finitas. Um conjunto de experimentos computacionais é apresentado para evidenciar a eficácia e eficiência da abordagem proposta. As informações obtidas a partir da análise de uma rede complexa podem ajudar no planejamento desses tipos de redes de filas.