EM - Escola de Minas
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A Escola de Minas de Ouro Preto foi fundada pelo cientista Claude Henri Gorceix e inaugurada em 12 de outubro de 1876.
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Item Identificação de anomalias em edifícios industriais com base em técnicas de inteligência artificial e imagens obtidas com veículos aéreos não tripulados.(2022) Santos, Rafael Lemos dos; Alves, Vinicius Nicchio; Ribeiro, Diogo Rodrigo Ferreira; Alves, Vinicius Nicchio; Ribeiro, Diogo Rodrigo Ferreira; Valença, Jónatas Miguel de Almeida; Rodrigues, Maria Fernanda da SilvaO monitoramento e a inspeção das estruturas garantem segurança aos usuários e representam, muitas vezes, economia para os órgãos fiscalizadores, que assim podem programar manutenções corretivas. O desenvolvimento de novas tecnologias tem possibilitado a realização de inspeções de maneira mais objetiva e menos arriscada para os operadores envolvidos. A detecção de anomalias visíveis pode ser realizada com o auxílio de algoritmos de inteligência artificial (IA) aplicados a imagens, dos quais destaca-se a Mask R-CNN (Mask Region based Convolutional Neural Network), desenvolvido em 2018 e que constitui o algoritmo mais atualizado para a segmentação por instâncias. Conjuntamente com os Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs), a Mask R-CNN se torna uma ferramenta poderosa, podendo, assim, acessar as regiões mais remotas de uma estrutura e fornecer resultados confiáveis. Neste contexto, o presente trabalho se propôs a desenvolver uma aplicação baseada na Mask R-CNN, buscando o melhor ajuste entre os seus hiperparâmentros, para a identificação de corrosões em galpões industriais construídos com painéis sanduíche. O algoritmo para o desenvolvimento da ferramenta foi elaborado com a linguagem de programação Python, utilizando a biblioteca Detectron2. Bancos de dados rotulados são extremamente raros e de difícil construção, para solucionar este problema, no âmbito deste trabalho, coletaram-se imagens com o VANT DJI Mavic Enterprise Advanced que foram rotulados com o VGG Image Annotator (VIA), formando um inédito dataset com 8400 imagens de corrosões em painéis sanduíches em alta resolução, que foi dividido em treino, validação e teste. A avaliação desta solução deu-se pela utilização de métricas consolidadas na IA, como a precisão, o recall e a precisão média. Como resultado, obteve-se uma ferramenta capaz de otimizar as operações de inspeção em grandes edifícios industriais, identificando corrosões com precisão e recall de 83 e 85%, respectivamente, e precisão média de 65% com Intersection Over Union de 50% para a detecção.Item Desenvolvimento de uma solução embarcada para identificação de falhas em sistemas UPS (Uninterruptible Power Supply) por meio de aprendizado de máquina.(2023) Andrade, Patrick Rafael Portes; Pessin, Gustavo; Pessin, Gustavo; Coelho, Bruno Nazário; Rocha Filho, Geraldo PereiraSistemas que utilizam algoritmos de Machine Learning (ML) para classificação e predição de informações são cada vez mais comuns na indústria. Relatórios que unem inteligência analítica e big data são capazes de prover insights preciosos sobre comportamentos de clientes, tendências de mercado e oportunidades de negócio, contudo, o uso de IA embarcado no chão de fábrica ainda é reduzido. Com avanço do poder de processamento de microcontroladores e utilização de técnicas de otimização de algoritmos de ML, surgiram algumas bibliotecas dedicadas para embarcar modelos de ML em placas microcontroladas de baixo custo. O sistema UPS é de extrema importância para o Sistema Elétrico de Potência (SEP), uma vez que é o responsável por garantir monitoramento e comando no caso da falta de tensão primária. O retificador trifásico é a parte mais sensível do sistema UPS e é o mais susceptível a falhas. Os retificadores atuais possuem um sistema de alarmes para indicar falhas, todavia esses alarmes, na maioria das vezes, vêm de forma tardia, quando o equipamento parou de funcionar. Esse trabalho propõe o desenvolvimento de uma solução embarcada utilizando a placa Arduino Nano 33 BLE Sense e algoritmos de ML para identificação de falhas em sistemas UPS através do processamento do som emitido por esses equipamentos. Foram obtidos resultados com acurácia de 99,74% para identificação de retificadores com defeito.Item Controle por aprendizagem por reforço aplicado aos processos : CSTR e Espessador.(2022) Bitarães, Santino Martins; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Silva, Moisés Tavares da; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Silva, Moisés Tavares da; Braga, Marcio Feliciano; Cota, Luciano Perdigão; Araújo, José MárioO controle por aprendizagem por reforço busca melhorar seu desempenho pelo aprendizado obtido ao interagir com o processo. As ações de controle deste tipo de controlador são norteadas unicamente por uma função de recompensa. O algoritmo Augmented Random Search (ARS) é uma método de aprendizagem por reforço baseado em busca aleatória simples com melhorias no processamento das recompensas e dos estados. As características apresentadas pela aprendizagem por reforço permitirá sua utilização em processos complexos e não lineares, como o tanque com agitação contínua (CSTR) e o espessador. Esses dois processos são complexos e apresentam comportamentos diferentes nos pontos de operação. Para o problema do CSTR, os estados são as referências do processo (referência atual e uma mudança de referência), as ações são os parâmetros do controlador PI e a recompensa foi definida em função do erro entre a referência e variável do processo (temperatura do reator). No caso do espessador os estados são o erro e a concentração do underflow, a ação é o ajuste direto da vazão de underflow e a função de recompensa foi definida em função do erro e da variação da ação de controle. Para o simulador do CSTR foi utilizado o python e para o espessador, utilizamos o Matlab. A sintonia proposta pelo ARS para o problema do CSTR apresenta uma melhoria de 8,3% (IAE), considerando o mesmo ponto de operação, em comparação com o benchmark. Já o o algoritmo ARS foi 19% (IAE) melhor na tarefa de controlar diretamente o espessador.Item Análise multiescalar dos condicionantes da gênese e evolução de voçorocas nas bacias do Rio das Velhas e do Rio Paraopeba, MG.(2022) Lana, Júlio Cesar; Castro, Paulo de Tarso Amorim; Lana, Cláudio Eduardo; Castro, Paulo de Tarso Amorim; Morais, Fernando de; Parisi, Maria GiovanaAs voçorocas são mundialmente reconhecidas como uma das principais formas de expressão da erosão hídrica e estão frequentemente associadas a danos ambientiais e sócio-econômicos. Por este motivo, diversos pesquisadores têm centrado esforços para compreender os fatores e mecanismos que atuam na sua deflagração e desenvolvimento. No entanto, a maior parte dos estudos sobre o tema adotam uma abordagem estritamente local, a qual contrasta com a ampla distribuição destas feições no território. Assim, na busca de contribuir para a redução desta lacuna, este trabalho apresenta uma análise multiescalar dos fatores e mecanismos envolvidos na gênese e evolução de voçorocas. Para tanto, as investigações em escala regional se embasaram em técnicas de aprendizado de máquina e estatística bivariada para construir modelos preditivos e avaliar a influência de quinze fatores geo-ambientais na suscetibilidade ao voçorocamento nas bacias do Rio das Velhas e do Rio Paraopeba. As análises locais foram realizadas no alto Rio das Velhas e no alto Rio Paraopeba e compreenderam o monitoramento da evolução de duas voçorocas com emprego de veículo aéreo não tripulado, além da investigação da erodibilidade, composição química e distribuição granulométrica de solos derivados de gnaisses e granitoides, utilizando, respectivamente, as técnicas de peneiramento a úmido, fluorescência de raios-X e difração de raios laser. Sob a ótica regional, os resultados obtidos mostram que as atividades antrópicas apresentam baixa influência na distribuição das voçorocas, as quais se desenvolvem naturalmente sob condições ambientais específicas, condicionadas principalmente pelas características litoestruturais, elevação, pluviosidade e declividade da região. Em adição, as áreas mais suscetíveis ao voçorocamento estão localizadas em regiões que experimentaram eventos de soerguimento epirogenético durante o Cenozoico, os quais podem ter provocado a intensificação dos processos de incisão e erosão remontante, a partir do rebaixamento relativo do nível de base regional. A evolução inicial das voçorocas parece ocorrer predominantemente por processos de incisão, até que o exutório da feição se conecte ao nível de base local. A partir desta etapa, passam a dominar os mecanismos de alargamento e retração das bordas, que provocam o preenchimento gradativo da forma erosiva. Além disso, mesmo durante a fase de incisão, as voçorocas podem experimentar pulsos de preenchimento provocados pelo excesso de solo erodido durante eventos pluviométricos intensos. Foi constatado que a erodibilidade dos solos analisados aumenta em profundidade e apresenta forte correlação positiva com a presença de silte e de minerais primários, o que corrobora informações disponíveis na literatura. Assim, o horizonte C do solo é mais vulnerável à desagregação que os horizontes superficiais, especialmente quando exposto ao impacto das gotas de chuva e à ação dos fluxos superficiais turbulentos. Por fim, os solos investigados apresentam índices similares de estabilidade dos agregados, o que mostra que a grande diferença de concentração de voçorocas entre os terrenos que constituem o embasamento cristalino da região de estudo não tem relação com o grau de erodibilidade.Item Proposta de sensores virtuais baseados em aprendizado de máquina para estimativa de parametros de qualidade na etapa de pelotamento de minério de ferro.(2021) Dias, Fabricio Bertholi; Pessin, Gustavo; Pessin, Gustavo; Euzebio, Thiago Antonio Melo; Coelho, Bruno Nazário; Souza, Jefferson Rodrigo deO processo industrial de pelotização de minério de ferro foi desenvolvido objetivando-se o beneficiamento e aproveitamento comercial dos finos de minério. O pelotamento é a etapa deste processo responsável pela formação das pelotas, sendo influenciado por diversas variáveis, com reflexos diretos sobre a qualidade do produto. Logo, é importante que certas características físicas, desejadas para as pelotas, sejam continuamente monitoradas durante o processo produtivo. Atualmente o processo de garantia da qualidade é feito através de ensaios em laboratórios, atividade com alta latência de resposta. Dada a necessidade de aumento de eficiência deste processo e o respectivo impacto em toda a cadeia produtiva, este trabalho propõe a aplicação de um sensor virtual para estimar parâmetros de qualidade na etapa de pelotamento em uma usina de pelotização de minério de ferro. Foram comparadas 3 técnicas de aprendizado de máquinas: Redes Neurais Artificias, Random Forests e KNN – K Nearest Neighbors. Foi proposto um modelo de regressão baseado na coletânea nos melhores modelos individuais comparados. A identificação das variáveis que mais influenciam nos parâmetros de qualidade de pelotas cruas de minério de ferro é descrita, fundamentando-se na teoria da metalurgia do processo de pelotização. As variáveis de processo candidatas (features / targets) ao modelo foram tratadas, formando a base de dados para a geração do modelo de predição. Os modelos dos sensores virtuais foram validados com sucesso, obtendo-se R2 de 0,944 e RMSE de 0,075 para o modelo de coletânea, comprovando a importância de variáveis, tais como dosagens de aglomerantes, taxas de dosagem e rotação dos discos de pelotamento, volumes de produção e retorno. A validação dos modelos evidencia seu potencial para aplicação em um ambiente real, e abre espaço para continuidade de estudos futuros.Item Modelo de integração de conhecimentos geológicos para auxílio à decisão sobre uso da terra em zonas de recarga de aquíferos.(2006) Martins Júnior, Paulo Pereira; Endo, Issamu; Carneiro, João Álvaro; Novaes, Leandro Arb d’Abreu; Pereira, Marco Aurélio Sequetto; Vasconcelos, Vitor VieiraGeociências agrárias e ambientais (GAA) implicam em integrar diversas ciências e conhecimentos que subsidiem a prática da agricultura, silvicultura e zoocultura, de modo conservacionista, no âmbito da gestão de bacia hidrográfica. Uma das áreas protegidas por lei, mas comumente ocupadas, inclusive por desconhecimento de onde se situam nas muitas bacias, são as zonas de recarga de aqüíferos. São áreas sensíveis, nas quais uma simples proibição de atividades agrícolas pode não ser produtivo, visto que existem soluções ecológico-econômicas que seriam não somente viáveis quanto desejáveis. A integração de conhecimentos em Geologia estrutural, Hidrogeologia, Geomorfologia, Geotecnia, Pedologia, Aptidão de solos, Agronomia, Engenharia florestal, Lito-estratigrafia compõe um dos quadros de conhecimentos das GAA. Alguns aspectos da lógica de integração desses conhecimentos é aqui exposta de modo a se evidenciar esse novo ramo das Geociências. A Bacia do Rio Paracatu é alvo de estudo por ser uma região de frente agrícola intensiva. Os conceitos de segurança química, segurança do terreno e de uso agro-florestal intensivo e/ou orgânico compõem o quadro lógico para o auxílio à decisão na gestão de bacia. Decidir simplesmente com a aptidão de solos é limitado do ponto de vista geo-ambiental. Nesse trabalho, essa limitação é proposta a ser ultrapassada com um sistema de auxílio à decisão com uso de Inteligência artificial.Item Lógica para Modelos de Integração de conhecimentos para auxílio à decisão - plantios florestais ecológico-econômicos em zonas de recarga de aqüíferos.(2010) Martins Júnior, Paulo Pereira; Carneiro, João Álvaro; Endo, Issamu; Marques, António Francisco Sá e Melo; Vasconcelos, Vitor Vieira; Novaes, Leandro Arb d’Abreu; Gomes, Lawrence de Andrade Magalhães; Jano, Douglas RezendeAs Geociências Agrárias e Ambientais (GAA) integram ciências e conhecimentos para as práticas da agricultura, silvicultura e zoocultura na gestão agrogeológica e ambiental. Interligar ciências perfaz um conjunto de operações para constituir as: (1) bases de conhecimentos (2) articulações lógicas entre essas bases (3) e entre os modelos dos processos naturais e tecnológicos e (4) previsões de impactos que advenham a Zonas de Recarga de Aqüíferos (ZRAs), à circulação hídrica, a qualidade da água e a estabilidade dos terrenos. Para o ato de decidir, a questão central é internalizar nos procedimentos lógicos “os aspectos de corte para a decisão” entre as diversas ciências, técnicas, sistemas naturais e temas de segurança. Quatro questões geo-ambientais estão no centro deste processo de auxílio à decisão para integrar as: (1) variáveis paramétricas medidas (2) condicionantes estruturais (3) condicionantes geodinâmicos e (4) sensibilidade a intervenções. Evidenciou-se passos lógicos para estabelecer um programa de auxílio à decisão que trate do conjunto de questões que envolvem esses temas para uso de áreas sensíveis como as ZRAs.