Ciência da Computação
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Item Uso de informação geográfica voluntária para o enriquecimento do processo de coleta seletiva(Universidade Federal de Viçosa, 2019-12-18) Dias, Vitor Eduardo Concesso; Lisboa Filho, Jugurta; http://lattes.cnpq.br/5872733416428222O crescimento populacional que vem decorrendo nos centros urbanos, e consequentemente o aumento na produção de resíduos, trouxeram grandes desafios à administração municipal. Devido a isso, em 2010 foi instituída no Brasil a Política Nacional de Resíduos Sólidos (PNRS), que definiu diretrizes e ferramentas de execução (como a coleta seletiva e a logística reversa), a fim de colaborar na gestão dos resíduos sólidos. Com a facilidade do acesso a dispositivos equipados com mecanismos de geolocalização e o apoio da Web 2.0, surgiu o termo Informação Geográfica Voluntária (VGI-Volunteered Geographic Information) para caracterizar dados geoespaciais que são fornecidos voluntariamente por usuários comuns. Assim, o principal objetivo deste trabalho é enriquecer o processo de coleta seletiva de resíduos por meio de um método que tenha como fonte de dados as contribuições fornecidas voluntariamente pelo cidadão (VGI), auxiliando a tomada de decisão do processo e incentivando a participação da população. Como resultado dessa pesquisa, foi proposto o Método de Coleta de Resíduos Recicláveis usando VGI (MCR²VGI). Na intenção de testar a execução e mostrar a eficiência do MCR²VGI, foram aplicados estudos de casos e um experimento simulado na cidade de Piranga- MG, em que a população forneceu dados a fim de deixá-lo o mais real possível. No MCR²VGI são geradas rotas de coleta seletiva a partir de VGI fornecida pelo cidadão, buscando otimizar o percurso e reduzir os custos do processo. A plataforma de aplicações VGI ClickOnMap foi adaptada para possibilitar a coleta de dados dos usuários e gerar rotas de coleta seletiva. Palavras-Chave: Informação Geográfica Voluntária. Coleta Seletiva. Resíduos Sólidos. Geração de Rotas. Cidades Inteligentes.Item Classificação estrutural de proteínas por meio de aprendizado não supervisionado(Universidade Federal de Viçosa, 2019-06-25) Monteiro, Cleiton Rodrigues; Silveira, Sabrina de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/7327899182639244A bioinformática estrutural se dedica ao estudo das estruturas tridimensionais de proteínas e macromoléculas. Neste trabalho, o interesse está nas estruturas de pro- teínas. A disponibilização de novas sequências e estruturas proteicas em bases pú- blicas de dados tem ocorrido em um ritmo bastante acelerado, aumentando também a necessidade de métodos automáticos e eficientes para a extração e compreensão desse grande volume de dados. Segundo Gao et al. [2018], a bioinformática é uma ciência de mineração e interpretação de dados biológicos. Para eles, o fluxo con- tínuo e crescente desses dados, assim como a necessidade de abordar problemas biomédicos cada vez mais complexos, tem gerado oportunidades desafiadoras para pesquisadores de mineração de dados e aprendizagem de máquina. Diversas estraté- gias para classificação estrutural de proteínas têm sido propostas nos últimos anos, utilizando descritores baseados em sequência e estrutura. Nesta pesquisa, avaliou-se a possibilidade de classificação estrutural de proteínas utilizando métodos não su- pervisionados associados a características propostas com sucesso em um classificador estrutural bem estabelecido. Foram realizados experimentos utilizando 5 algoritmos de agrupamento de 4 diferentes paradigmas. A qualidade dos grupos foi avaliada por meio do Coeficiente de Silhueta e os rótulos previstos foram comparados às classes e superfamílias da base CATH, por meio do índice Fowlkes Mallows e da verificação de homogeneidade e completude dos grupos. Os resultados mostram a inviabilidade de classificação no nível classe, já que os índices alcançados com Fowlkes Mollows não chegaram a 60%. Por outro lado, eles indicam uma capacidade considerável de classificação no nível superfamília - foi alcançado com o método Complete-Link um índice superior a 70% no agrupamento geral. Os resultados são ainda mais inte- ressantes quando restringe-se o número de grupos, alcançando um índice de 78.5% para topologias com até 25 superfamílias e de 82.8% para topologias com até 5 su- perfamílias. Se considerados ainda, agrupamentos com índice igual ou superior a 85%, eles representam aproximadamente 40% das topologias utilizadas, sendo que deste grupo, quase metade dos agrupamentos (48.19%) obteve um índice de 100% de similaridade, ou seja, em cerca de 20% das topologias, todas as proteínas foram agrupadas corretamente.Item Asymmetric Action Abstractions for Real-Time Strategy Games(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-08) Filho, Rubens de Oliveira Moraes; Lelis, Levi Henrique Santana de; http://lattes.cnpq.br/1137970319452572Action abstractions restrict the number of legal actions available for real-time plan- ning in zero-sum extensive-form games, thus allowing algorithms to focus their search on a set of promising actions. Optimal strategies derived from un-abstracted game trees are guaranteed to be no worse than optimal strategies derived from action-abstracted game trees. In practice, however, due to real-time constraints and the game tree size, one is only able to derive good strategies in un-abstracted trees in small-scale games. In this paper, we introduce an action abstraction scheme we call asymmetric abstraction. Asymmetric abstractions can retain the un-abstracted trees’ theoretical advantage over regularly abstracted trees while still allowing search algorithms to derive effective strategies, even in large-scale games. Further, asym- metric abstractions allow search algorithms to “pay more attention” in some aspects of the game by unevenly dividing the algorithm’s search effort amongst different as- pects of the game. In this paper we also introduce four algorithms that search in asymmetrically-abstracted game trees to evaluate the effectiveness of our abstrac- tion schemes. Two of those are greedy-search approaches and they are called Greedy Alpha-Beta Search and Stratified Alpha-Beta Search. The other two are versions of an algorithm we call Asymmetrically Action-Abstracted NaïveMCTS (A2N and A3N) and combine Monte Carlo Tree Search (MCTS) algorithms, naïve sampling strategy for select actions’ samples, and asymmetric abstraction scheme. In addi- tion to the search algorithms, we also introduce several strategies for generating asymmetric abstractions. An extensive set of experiments in a real-time strategy game developed for research purposes shows that search algorithms using asymmet- ric abstractions are able to outperform all other search algorithms tested.Item Domain-specific and general-purpose acceleration in reconfigurable and Vector processor platforms(Universidade Federal de Viçosa, 2019-10-07) Alves, Fredy Augusto Maciel; Nacif, José Augusto Miranda; http://lattes.cnpq.br/4501720912218424Many heterogeneous CPU-FPGA platforms have emerged in the past few years ranging from large systems to single chip nodes. In this work we present three different papers implemented on this type of heterogeneous platform. The first one explains the implemen- tation of a collision detector accelerator, the second one compares this implementation to a boolean gene regulatory network accelerator and other applications, it derives lessons learned about what to take into consideration before implementing for heterogeneous systems. The third paper compares two different vector processor ISAs, vector register (VR) and vector memory (VM). It shows the advantages of using VM over VR. The focus of the first and second work is on the acceleration of specific applications for a specific platform, the focus of the third one is to compare two different vector ISAs on the same platform for both. Keywords: FPGA. Vector Processor. Hardware Accelerator.Item Cooperação humano-robô através de interações por ações(Universidade Federal de Viçosa, 2019-12-18) Carvalho, Kevin Braathen de; Brandão, Alexandre Santos; http://lattes.cnpq.br/1918730771175641A Interação Humano-Robô vem ganhando mais espaço no meio acadêmico nos últimos anos. Esta é uma área de interesse devido ao seu grande leque de aplicações, tais como busca e resgate, entretenimento, auxílio militar e policial, exploração espacial, tarefas com veículos aéreos não tripulados e robótica socialmente assistiva. O último item pode ser mais detalhado com aplicações como ajuda a idosos, pessoas física ou mentalmente debilitadas, e até mesmo suporte educacional. Esse trabalho propõe um método de reconhecimento de ações para ser utilizado como via de comunicação com uma plataforma robótica para tarefas de robótica socialmente assistiva, tais como auxiliar o usuário em carregar peso, sendo capaz de segui-lo e de ir para pontos predeterminados, enquanto desvia de obstáculos. O método proposto para interação é baseado em redes neurais artificiais e se apoia em redução da dimensionalidade da entrada pelo uso de autovalores. A base de dados utilizada é própria, devido ao fato das bases de dados encontradas na internet não possuírem classes de ações desejadas para a aplicação proposta. A validação do método se da através de comparação com o DTW (Dynamic Time Warping), tanto em desempenho simples quanto em escalabilidade. Testes online são realizados para assegurar que a base de dados não estava enviesada ou tendenciosa. Os resultados experimentais mostraram que o método de comunicação é eficaz, tendo mais de 99% de acerto nos testes online, para 5 pessoas diferentes na sua basc de dados com 10 amostras de cada pessoa para cada classe. A estratégia é escalável para novos usuários e requer um número reduzido de 5 amostras de treinamento de cada pessoa para cada classe para alcançar taxas de acerto superiores a 96%. Palavras-chave: Reconhecimento de Ações. Interação Humano-Robô. Robótica Social- mente Assistiva. Redes Neurais.Item Uma estratégia hierárquica e escalável para classificação estrutural de proteínas(Universidade Federal de Viçosa, 2019-09-27) Mendes, Vinício Fragoso; Silveira, Sabrina de Azevedo; http://lattes.cnpq.br/0035712800773133A predição da classificação estrutural proteica é uma tarefa relevante, mas desafiadora e complexa, onde os dados estruturais das proteínas possuem grandes quantidades de informação a respeito de suas funções e relação entre proteína e seu gene codificante. Com o aumento dos dados biológicos publicamente disponíveis, há uma demanda por métodos computacionais para organizar, anotar e compreender os dados. Cada vez mais, são necessárias as tentativas de atribuir automaticamente a classificação estrutural ou da função proteica. Com o grande montante de dados reconhecidos e depositados, é difícil ou até mesmo impossível inferir manualmente a classificação proteica. Este trabalho propõe uma estratégia de aprendizado supervisionado para realizar a classificação estrutural de proteínas, com um interesse Particular em modelos hierárquicos. Para avaliar a estratégia proposta, foram realizados três experimentos utilizando dados estruturais de proteínas disponíveis em bancos de dados biológicos (CATH, SCOPe e BRENDA). Cada conjunto de dados está associado a um esquema de classificação hierárquica bem conhecido (CATH, SCOP, EC Number). Primeiro os dados estruturais contendo a posição de cada átomo no espaço 3D foram modelados como uma matriz de distância (CSM - Cutoff Scanning Matrix). Em seguida, a quantidade de dados foi reduzida e parte do ruído removido, ambos a partir da aplicação do SVD (Singular Value Decomposition) à matriz. Em seguida, foi utilizada a matriz reduzida como entrada para o modelo, que é capaz de prever corretamente classificação na maioria das vezes. Foi mostrado que a precisão do modelo varia de 86% a 95% ao prever a classificação de CATH, SCOP e EC Number, valores compatíveis ou superiores ao estado da arte em alguns casos. Palavras-chave: Classificação hierárquica de proteínas. CATH. EC number. SCOP.Item Anotação semântica automática por meio de redes neurais profundas para corpora na língua inglesa(Universidade Federal de Viçosa, 2019-11-28) Silva, Roberta Caroline Rodrigues; Oliveira, Alcione de Paiva; http://lattes.cnpq.br/7236985482391957A anotação semântica permite que pessoas e dispositivos computacionais entendam mais facilmente o significado de uma sentença expressa em linguagem natural. Classificar textos de acordo com seu conteúdo é frequentemente uma das primeiras etapas realizadas por aplicativos voltados para o processamento de linguagem natural. E, apesar de ser um princípio básico, este passo é feito, geralmente, de forma manual, o que faz com que o processo seja lento, custoso e limitado. Para que a anotação seja realizada automaticamente, os métodos devem ser bem definidos por meio de um conjunto de características ou features, elaborado por especialistas, a fim de que o sistema possa atribuir probabilidades e fazer inferências. Nesta dissertação é apresentado um modelo de rede recorrente profunda que anota semanticamente textos escritos em inglês, e manipula como rótulo categorias de uma ontologia de nível topo. Os testes mostraram que é possível obter melhores resultados do que os encontrados em modelos que precisam do fornecimento prévio de features. Palavras-chave: PLN. Anotação Semântica. Rede Neural Recorrente. LSTM. Ontologia.Item Ferramentas e novas arquiteturas para aceleradores reconfiguráveis em plataformas heterogêneas CPU-FPGA com memória compartilhada(Universidade Federal de Viçosa, 2019-02-25) Silva, Lucas Bragança; Nacif, José Augusto MirandaO uso de arquiteturas reconfiguráveis como aceleradores em sistemas heterogêneos de alto desempenho surgiu como uma opção complementar a outras soluções, como por exemplo os processadores gráficos ou GPUs. Arquiteturas reconfiguráveis como FPGAs possuem como principal vantagem o paralelismo intrínseco de sua estrutura, que pode se adaptar à aplicação para alcançar o máximo desempenho com baixo consumo energético. Porém, faltam ferramentas para popularizar o uso dos FPGAs como aceleradores, reduzir o tempo de projeto, sem exigir dos programadores conhecimentos aprofundados no desenvolvimento de hardware. Nesta dissertação são apresentados três trabalhos que permitem a geração automática de código de aceleradores para sistemas heterogêneos com FPGA, além de propor uma nova arquitetura reconfigurável, que permite a execução no modelo MIMT (Multiple Instruction Multiple Threads) com troca de contexto em um ciclo de relógio. O primeiro trabalho apresenta uma ferramenta capaz de gerar automaticamente todo código de um acelerador para auxiliar na exploração de Redes Reguladoras de Genes, esta aborda- gem obteve um ganho de desempenho de duas ordens de grandeza em comparação com processador de uso geral. O segundo trabalho apresenta um arcabouço para facilitar a implantação de aceleradores em FPGA, deixando para o desenvolvedor apenas a implementação da aplicação, sem a necessidade de codificar os mecanismos de controle de comunicação entre o acelerador e a aplicação executada em software. Por fim, no terceiro trabalho é proposta uma nova arquitetura reconfigurável que permite a execução de múltiplas threads, fazendo o uso de paralelismo temporal e espacial para acelerar aplicações descritas na forma de grafos de fluxo de dados.Item Ferramentas para geração automática de aceleradores em plataformas heterogêneas de alto desempenho com FPGA(Universidade Federal de Viçosa, 2018-07-27) Penha, Jeronimo Costa; Ferreira, Ricardo Santos; http://lattes.cnpq.br/5528839436463884A era Big Data e a estagnação da evolução dos processadores devido aos desafios de eficiência energética, motiva o surgimento de novas arquiteturas de domínios específicos buscando aumentar o desempenho. Juntamente ao desenvolvimento das placas de vídeo (Graphics Processing Unit - GPU ), arquiteturas híbridas CPU-FPGA tem surgido e demonstrado potencial para utilização em computação de alto desempenho com eficiência energética para processamento de fluxo de dados. Apesar de serem promissores, os FPGAs (Field-Programmable Gate Array) ainda são pouco utilizados devido a baixa velocidade de chaveamento (clock), complexidade de desenvolvimento e taxas de transferência de dados limitadas. Ferramentas, como OpenSPL e OpenCL, têm sido desenvolvidas com o objetivo de reduzir a complexidade de desenvolvimento. Porém, os FPGAs ainda requerem conhecimento de arquitetura de computadores e hardware para o desenvolvimento de soluções. Este trabalho tem como objetivo a redução da complexidade no desenvolvimento de algoritmos baseados em fluxo de dados para a execução em arquiteturas heterogêneas com processadores e FPGAs. São propostas duas ferramentas para desenvolvimento e execução de algoritmos. A primeira, “ADD”, é uma ferramenta de desenvolvimento de algoritmos com grafos de fluxo de dados que auxilia no projeto, simulação, geração e execução dos arquiteturas desenvolvidas. A segunda ferramenta é um gerador automático específico para um domínio de classificação não supervisionada de da- dos, implementada com o algoritmo K-means capaz de gerar soluções em FPGA. A ferramenta gera também o K-means para execução em GPU. Duas plataformas CPU-FPGA foram utilizadas para a validação das ferramentas. Ambas as plataformas foram desenvolvidas pela Altera/Intel, denominadas HARP 1 e HARP 2. Os resultados obtidos pelas ferramentas desenvolvidas foram promissores e mostram o potencial da utilização de aceleradores com FPGA nos quesitos tempos de execução e eficiência energética.Item Mixed-Initiative tool to speed Up content creation in physics-based games(Universidade Federal de Viçosa, 2017-07-26) Gennaro Campos, Cesar Ruben Francisco; Lelis, Levi Henrique Santana deIn this work we introduce a mixed-initiative tool to speed up the process of con- tent generation for physics-based games. Our system uses exhaustive search and computational geometry to allow the game designer to focus on the creative process of content creation by not needing to worry about the manual construction of the game structures. We use a clone of Angry Birds called Science Birds as testbed for our research. A user study shows the advantages of employing our mixed-initiative tool for creating Angry Birds levels. Namely, our study showed that people are able to create Angry Birds levels much more quickly using our mixed-initiative tool than a baseline system. Moreover, the levels created with our mixed-initiative tool are comparable in terms of quality with those created with the baseline system. Finally, the participants of our study reported to be easy to use our tool and that they were more satisfied with their experience than the participants who used the baseline.