Zinchenko E.E. in her master's thesis looks as widely as possible at the virtual, as the problem appears the uncertainty of the term "virtual". The object of research is the virtual reality and the subject is related aspects of the ontology, psychology, sociology and virtual technologies. The aim is a detailed study of the different approaches to the "virtual" and develop their own unified concept of this problem based on a single modern ontology. The material for the study in addition to literature represents by specific popular computer games, as well as the reviews and opinions of real players. The first chapter is dedicated to the most elaborated concepts in the field of "virtualistics" of S.S. Khoruzhiy and N.A. Nosov, as well as developing own structure of "virtual". The second chapter is devoted to the practical implementation of appropriate technology. The theoretical framework is based on the works of K. Jung, Z. Freud, G. Gibson, I.V. Burlakov and on projects of young game designers developed their ideas to existing games. Particular attention in this chapter is on computer games as the most common means of immersion in the virtual environment. Zinchenko E.E. adheres to a neutral position on the upbeat virtual reality, considering, in particular, the positive aspect of the phenomenon of the virtual. / В своей магистерской диссертации Зинченко Е.Е. максимально широко смотрит на виртуальное, так как проблемой выступает неопределенность самого термина «виртуальное». Объектом исследования выступает виртуальная реальность, а предметом - взаимосвязанные аспекты онтологии, психологии, социологии и технологий виртуального. Целью работы является подробное изучение различных подходов к «виртуальному» и разработка собственной единой концепции данной проблематики на базе единой современной онтологии. В качестве материала для исследования помимо литературных источников используются популярные и специфические компьютерные игры, а также отзывы и мнения реальных игроков. Первая глава посвящена наиболее проработанным концепциям в области «виртуалистики» Хоружего С.С. и Носова Н.А., а также разработке собственной структуры «виртуального». Вторая глава посвящена практической реализации соответствующих технологий. Теоретическая база основана на работах К. Юнга, З. Фрейда, Дж. Гибсона, Бурлакова И.В. и на проектах молодых геймдизайнеров, реально воплощающих свои идеи в существующих играх. Особое внимание в данной главе уделяется компьютерным играм как самому распространенному средству погружения в виртуальную среду. Зинченко Е.Е. придерживается нейтрально-оптимистичной позиции относительно виртуальной реальности, рассматривая, в том числе, положительный аспект феномена виртуального.

Магистерская диссертация Оглуздина К.А. "Когнитивная модель агента в качестве интеллектуальной системы, взаимодействующей с внешней средой" посвящена проблеме моделирования когнитивных агентов. В XX веке разрабатывались особого типа машины, которые могли бы осуществлять мыслительную деятельность, сопоставимую с человеческой. Этот проект был назван искусственный интеллект. Исчерпывающие представления об области искусственного интеллекта можно получить из работ С. Рассела, П. Норвинга, Гаазе-Рапопорт М. Г., Поспелова Д. А., Редько В. Г. и других. Объектом исследования являются искусственные интеллектуальные системы, а предметом - искусственные интеллектуальные агенты. Целью исследования является выявление основных свойств искусственных интеллектуальных агентов. Работа состоит из двух частей, каждая из которых поделена на два раздела. В первой части работы, в первом блоке изучается понятие интеллекта и его особенностей относительно естественных и искусственных систем, а второй блок посвящен анализу понятия агент, рассмотрению классификаций искусственных агентов в целом, и когнитивных агентов в частности. Во второй части работы, в первом блоке мы рассматриваем архитектуры когнитивных агентов, а также проведён их сравнительный анализ. Второй блок посвящен проблеме взаимодействия агентов в многоагентной системе. / Master's thesis of Ogluzdin K.A. "The cognitive agent model as an intellectual system interacting with the external environment" is devoted to the modeling of cognitive agents. In XX century, there was developed a special type of machine that could perform mental activity comparable to that of the human. This project was called artificial intelligence. Comprehensive understanding of the field of artificial intelligence can be obtained from the works of S. Russell, P. Norvinga, M.G. Haase-Rapoport, D.A. Pospelov, V.G. Redko and others. The object of study is the artificial intelligence system, and the subject is artificial intelligent agents. The aim of the study is to identify the basic properties of artificial intelligent agents. The paper consists of two parts, each of which is divided into two blocks. In the first part, in the first block there is studied the concept of intelligence and its features with respect to natural and artificial systems, while the second block is devoted to the analysis of the concept of agent, considering the classification of artificial agents in general, and cognitive agents in particular. In the second part, there is studied in the first section the architecture of cognitive agents, and there is conducted comparative analysis. The second block is devoted to the interaction between agents in multi-agent system.

Интеллектуальные системы применяются человеком во всех сферах жизнедеятельности, при этом существенно изменяя жизненные условия людей. В диссертации рассматриваются теоретические и технологические аспекты интеллектуальных систем. Автор понимает интеллектуальную систему как информационно-вычислительную систему с имеющейся базой знаний, алгоритмом действий и решающую задачи без помощи оператора. Для проектирования интеллектуальных систем важен системный подход. В диссертации искусственный интеллект берется в антропологическом измерении и рассматриваются разные подходы к исследованиям искусственного интеллекта. Интеллектуальные системы в диссертации иследованы в технологическом аспекте, в том числе описаны структурные и функциональные компоненты интеллектуальных систем. В ходе проведенного исследования были рассмотрены возможные варианты взаимодействия в системе «человек – техника» и заявлена актуальность проблемы поиска оптимальных взаимоотношений в системе «человек – интеллектуальная система». / Intelligent systems are used in all spheres of life, thus they significantly are changing the conditions of human life. The dissertation is devoted to theoretical and technological aspects of intelligent systems. The author understands the intelligent system as an information processing system with the existing knowledge base, algorithm of actions and solving problems without operator assistance. The systemic approach is important for the design of intelligent systems. The dissertation takes an artificial intelligence in the anthropological dimension and discusses different approaches to investigations of artificial intelligence. Intelligent systems in the dissertation are taken in the technological aspect, including description of the structural and functional components of intelligent systems. In the represent study the possible options for interaction in the system «man - technique» are examined and there is declared the urgency of the problem of finding the optimal relations in the system «man - intelligent system».

В работе производиться анализ многоагентных интеллектуальных систем, их различия, способы и направления применения. Описываются программы и методы создания аудио управляемого синтеза лица. Также обсуждаются различные цифровые голосовые помощники, виртуальные агенты. Рассматривается гипотеза и перспективы создания визуального виртуального цифрового помощника для средств массовой информации. / The paper analyzes multi-agent intelligent systems, their differences, ways and directions of application. Programs and methods for creating audio-controlled face synthesis are described. Various digital voice assistants and virtual agents are also discussed. The hypothesis and prospects of creating a visual virtual digital assistant for mass media are considered.

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.

As redes ópticas passivas (PON), em virtude da oferta de maior largura de banda a custos relativamente baixos, vêm se destacando como possível candidata para suprir a demanda dos novos serviços como, tráfego de voz, vídeo, dados e de serviços móveis, exigidos pelos usuários finais. Uma importante candidata, para realizar o controle de acesso nas PONs, é a técnica de acesso múltiplo por divisão de código óptico (OCDMA), por apresentar características relevantes, como maior segurança e capacidade flexível sob demanda. No entanto, agentes físicos externos, como as variações de temperatura ambiental no enlace, exercem uma influência considerável sobre as condições de operação das redes ópticas. Especificamente, nas OCDMA-PONs, os efeitos da variação de temperatura ambiental no enlace de transmissão, afetam o valor do pico do autocorrelação do código OCDMA a ser detectado, degradando a qualidade de serviço (QoS), além do aumento da taxa de erro de bit (BER) do sistema. O presente trabalho apresenta duas novas propostas de técnicas, utilizando sistemas inteligentes, mais precisamente, controladores lógicos fuzzy (FLC) aplicados nos transmissores e nos receptores das OCDMA-PONs, com o objetivo de mitigar os efeitos de variação de temperatura. Os resultados das simulações mostram que o desempenho da rede é melhorado quando as abordagens propostas são empregadas. Por exemplo, para a distância de propagação de 10 km e variações de temperatura de 20°C, o sistema com FLC, suporta 40 usuários simultâneos com a BER = 10-9, enquanto que, sem FLC, acomoda apenas 10. Ainda neste trabalho, é proposta uma nova técnica de classificação de códigos OCDMA, com o uso de redes neurais artificiais, mais precisamente, mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), importante para que o sistema de gerenciamento da rede possa oferecer uma maior segurança para os usuários. Por fim, sem o uso de técnica inteligente, é apresentada, uma nova proposta de código OCDMA, cujo formalismo desenvolvido, permite generalizar a obtenção de código com propriedades distintas, como diversas ponderações e comprimentos de códigos. / Passive optical networks (PON), due to the provision of higher bandwidth at relatively low cost, have been excelling as a possible candidate to meet the demand of new services, such as voice traffic, video, data and mobile services, as required by end users. An important candidate to perform access control in PONs, is the Optical Code-Division Multiple-Access (OCDMA) technique, due to relevant characteristics, such as improved security and flexible capacity on demand. However, external physical agents, such as variations in environmental temperature on the Fiber Optic Link, have considerable influence on the operating conditions of optical networks. Specifically, in OCDMA-PONs, the effects of environmental temperature variation in the transmission link affect the peak value on the autocorrelation of the OCDMA code to be detected, degrading the quality of service (QoS), in addition to increasing the Bit Error Rate (BER) of the system. This thesis presents two new proposals of techniques using intelligent systems, more precisely, Fuzzy Logic Controllers (FLC) applied on the transmitters and receivers of OCDMA-PONs, in order to mitigate the effects of temperature variation. The simulation results show that the network performance is improved when the proposed approaches are employed. For example, for the propagation distance of 10 kilometers and temperature variations of 20°C, the FLC system supports 40 simultaneous users at BER = 10-9, whereas without the FLC, the system can accommodate only 10. Furthermore, in this work is proposed a new technique of OCDMA codes classification, using Artificial Neural Networks (ANN), more precisely, the Self-Organizing Maps (SOM) of Kohonen, important for the network management system to provide increased security for users. Finally, without the use of intelligent technique, it is presented a new proposal of OCDMA code, whose formalism developed, allows to generalize the code acquisition with distinct properties, such as different weights and length codes.

[pt] As descargas atmosféricas são de grande importância para o setor elétrico, sendo frequentemente responsáveis por desligamentos de linhas de transmissão, que podem desencadear uma sequência de eventos que levem o sistema elétrico interligado ao colapso. As longas extensões de linhas de transmissão, expostas a intemperes climáticas, determinam uma probabilidade significativa de incidência direta de descargas atmosféricas nestes equipamentos. Devido ao caráter estratégico das linhas para o fornecimento de energia e a constatação de que descargas atmosféricas estão entre as principais causas de desligamentos, torna-se importante o estudo do comportamento das descargas atmosféricas, antes do instante da ocorrência do desligamento das linhas de transmissão, para compreender os padrões característicos potenciais causadores destes desligamentos. Os estudos encontrados atualmente estão orientados na eficiência das redes de detecção de descargas atmosféricas e na identificação de condições climáticas que indiquem a ocorrência de raios de forma preditiva, sem correlação a ocorrências em linhas de transmissão. Assim, essa dissertação consiste na determinação do risco de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas, visando fornecer informações antecipadas e possibilitar ações operativas para manter a segurança do sistema elétrico. O modelo desenvolvido nesse estudo, denominado Risco de Desligamentos de Linhas de Transmissão por Raios (RDLR), é composto de dois módulos principais, sendo o primeiro o agrupamento do conjunto amostral de descargas atmosféricas, realizado através de um método baseado em densidade. Nesse módulo, os ruídos são eliminados de forma eficiente e são formados grupos representativos de descargas atmosféricas. O segundo módulo consiste em uma etapa classificatória, baseado em redes neurais artificiais para identificar padrões de grupos de descargas que representem riscos de desligamentos de linhas de transmissão. Visando a otimização do modelo, foi aplicado um método de seleção das variáveis, através de componentes principais, para determinar aquelas que mais contribuem na caracterização desses eventos. O modelo RDLR foi testado com dados reais dos registros de desligamentos de linhas de transmissão, associado a outro banco com dados reais contendo milhões de registros de descargas atmosféricas oriundos das redes de detecção de raios, sendo obtidos excelentes resultados na determinação dos riscos de desligamentos de linhas de transmissão por descargas atmosféricas. / [en] Atmospheric discharges are of great importance to power systems, and are often responsible for outages of transmission lines, which can trigger a sequence of events that leads to a system collapse. The long extensions of transmission lines, exposed to climatic conditions, create significant probability of direct incidence of atmospheric discharges in these equipments. Due to the strategic nature of power supply lines and the fact that atmospheric discharges are among the main causes of outages, it is important to study atmospheric discharges characteristics before failure of transmission lines and understand patterns that are responsible for interruptions. Current studies focus on efficiency of lightning detection networks and on identification of climatic conditions that indicate lightning occurrence in a predictive approach, without any correlation with transmission lines outages. Therefore, this thesis consists on real-time risk determination of transmission lines outage by lightning, providing early information to enabling operational procedures for power system safety. The proposed model, named Transmission Lines Outage Risk by Lightning (TLORL) is composed of two main modules: Atmospheric Discharge Data Clustering and Classification. In the atmospheric discharges data-clustering module, performed by a density-based method, the outages are efficiently eliminated and representative groups of atmospheric discharges are formed. The second module consists of a classification step, based on artificial neural networks, to identify patterns of discharges groups that represent risks to cause transmission lines outages. Aiming at improving the proposed model, principal components analysis (PCA) was applied to determine the input variables that most contribute to the events characterization. The TLORL model was tested with real data transmission line outages, associated to another database with millions lightning records from the detection networks, producing excellent results of transmission lines outages caused by atmospheric discharges.

Orientador: Marcos Julio Rider Flores / Resumo: Nesta tese são utilizados algoritmos de Inteligência Computacional para resolver quatro problemas da área de sistemas elétricos de potência, com o intuito de automatizar a tomada de decisões em processos que normalmente são realizados por especialistas humanos ajudados de métodos computacionais clássicos. Nesta tese são utilizados os algoritmos de aprendizado de máquina: árvores de decisão, redes neurais artificiais e máquinas de vetor de suporte, para realizar o processo de aprendizado dos sistemas inteligentes e para realizar a mineração de dados. Estes algoritmos podem ser treinados a partir das medições disponíveis e ações registradas nos centros de controle dos sistemas de potência. Sistemas Inteligentes foram utilizados para realizar: a) o controle centralizado Volt-VAr em modernos sistemas de distribuição de energia elétrica em tempo real usando medições elétricas; b) a detecção de fraudes nas redes de distribuição de energia elétrica realizando um processo de mineração de dados para estabelecer padrões de consumo que levem a possíveis clientes fraudadores; c) a localização de faltas nos sistemas de transmissão de energia elétrica automatizando o processo de localização e ajudando para que uma ação de controle da falta seja realizada de forma rápida e eficiente; e d) a coordenação de carga inteligente de veículos elétricos e dispositivos de armazenamento em tempo real utilizando a tecnologia V2G, nos sistemas de distribuição de energia elétrica a partir de medições elé... (Resumo completo, clicar acesso eletrônico abaixo) / Abstract: In this thesis Computational Intelligence algorithms are used to solve four problems of the area of power electrical systems, in order to automate decision making in processes that are usually performed by human experts aided by classical computational methods. In this thesis the machine learning algorithms are used: decision trees, artificial neural networks and support vector machines to carry out the learning process of Intelligent Systems and to perform Data Mining. These algorithms are trained from the available measurements and actions recorded in the control centers of the systems. Intelligent Systems were used to perform: a) the centralized control Volt-VAr in modern systems of distribution of electrical energy in real time using electrical measurements; b) detection of fraud in electricity distribution networks by performing a data mining process to establish patterns of consumption that lead to possible fraudulent customers; c) fault location in electric power transmission systems by automating the localization process and helping to ensure that a fault control action is performed quickly and efficiently; and d) coordination of intelligent charging of electric vehicles and storage devices using V2G technology in real-time, in electric power distribution systems using electrical measurements. For the centralized control problem Volt-VAr was tested in 42-node distribution system, for the problem of loading electric vehicles and storage devices the tests were performed... (Complete abstract click electronic access below) / Doutor

Este trabalho apresenta um sistema computacional que utiliza técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para auxiliar o diagnóstico oftalmológico. Trata-se de um sistema de medidas objetivas e automáticas dos principais vícios de refração ocular, astigmatismo, hipermetropia e miopia. O sistema funcional desenvolvido aplica técnicas convencionais de processamento a imagens do olho humano fornecidas por uma técnica de aquisição chamada Hartmann-Shack (HS), ou Shack-Hartmann (SH), com o objetivo de extrair e enquadrar a região de interesse e remover ruídos. Em seguida, vetores de características são extraídos dessas imagens pela técnica de transformada wavelet de Gabor e, posteriormente, analisados por técnicas de AM para diagnosticar os possíveis vícios refrativos presentes no globo ocular representado. Os resultados obtidos indicam a potencialidade dessa abordagem para a interpretação de imagens de HS de forma que, futuramente, outros problemas oculares possam ser detectados e medidos a partir dessas imagens. Além da implementação de uma nova abordagem para a medição dos vícios refrativos e da introdução de técnicas de AM na análise de imagens oftalmológicas, o trabalho contribui para a investigação da utilização de Máquinas de Vetores Suporte e Redes Neurais Artificiais em sistemas de Entendimento/Interpretação de Imagens (Image Understanding). O desenvolvimento deste sistema permite verificar criticamente a adequação e limitações dessas técnicas para a execução de tarefas no campo do Entendimento/Interpretação de Imagens em problemas reais. / This work presents a computational system that uses Machine Learning (ML) techniques to assist in ophthalmological diagnosis. The system developed produces objective and automatic measures of ocular refraction errors, namely astigmatism, hypermetropia and myopia from functional images of the human eye acquired with a technique known as Hartmann-Shack (HS), or Shack-Hartmann (SH). Image processing techniques are applied to these images in order to remove noise and extract the regions of interest. The Gabor wavelet transform technique is applied to extract feature vectors from the images, which are then input to ML techniques that output a diagnosis of the refractive errors in the imaged eye globe. Results indicate that the proposed approach creates interesting possibilities for the interpretation of HS images, so that in the future other types of ocular diseases may be detected and measured from the same images. In addition to implementing a novel approach for measuring ocular refraction errors and introducing ML techniques for analyzing ophthalmological images, this work investigates the use of Artificial Neural Networks and Support Vector Machines (SVMs) for tasks in Image Understanding. The description of the process adopted for developing this system can help in critically verifying the suitability and limitations of such techniques for solving Image Understanding tasks in \"real world\" problems.

As redes ópticas passivas (PON), em virtude da oferta de maior largura de banda a custos relativamente baixos, vêm se destacando como possível candidata para suprir a demanda dos novos serviços como, tráfego de voz, vídeo, dados e de serviços móveis, exigidos pelos usuários finais. Uma importante candidata, para realizar o controle de acesso nas PONs, é a técnica de acesso múltiplo por divisão de código óptico (OCDMA), por apresentar características relevantes, como maior segurança e capacidade flexível sob demanda. No entanto, agentes físicos externos, como as variações de temperatura ambiental no enlace, exercem uma influência considerável sobre as condições de operação das redes ópticas. Especificamente, nas OCDMA-PONs, os efeitos da variação de temperatura ambiental no enlace de transmissão, afetam o valor do pico do autocorrelação do código OCDMA a ser detectado, degradando a qualidade de serviço (QoS), além do aumento da taxa de erro de bit (BER) do sistema. O presente trabalho apresenta duas novas propostas de técnicas, utilizando sistemas inteligentes, mais precisamente, controladores lógicos fuzzy (FLC) aplicados nos transmissores e nos receptores das OCDMA-PONs, com o objetivo de mitigar os efeitos de variação de temperatura. Os resultados das simulações mostram que o desempenho da rede é melhorado quando as abordagens propostas são empregadas. Por exemplo, para a distância de propagação de 10 km e variações de temperatura de 20°C, o sistema com FLC, suporta 40 usuários simultâneos com a BER = 10-9, enquanto que, sem FLC, acomoda apenas 10. Ainda neste trabalho, é proposta uma nova técnica de classificação de códigos OCDMA, com o uso de redes neurais artificiais, mais precisamente, mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), importante para que o sistema de gerenciamento da rede possa oferecer uma maior segurança para os usuários. Por fim, sem o uso de técnica inteligente, é apresentada, uma nova proposta de código OCDMA, cujo formalismo desenvolvido, permite generalizar a obtenção de código com propriedades distintas, como diversas ponderações e comprimentos de códigos. / Passive optical networks (PON), due to the provision of higher bandwidth at relatively low cost, have been excelling as a possible candidate to meet the demand of new services, such as voice traffic, video, data and mobile services, as required by end users. An important candidate to perform access control in PONs, is the Optical Code-Division Multiple-Access (OCDMA) technique, due to relevant characteristics, such as improved security and flexible capacity on demand. However, external physical agents, such as variations in environmental temperature on the Fiber Optic Link, have considerable influence on the operating conditions of optical networks. Specifically, in OCDMA-PONs, the effects of environmental temperature variation in the transmission link affect the peak value on the autocorrelation of the OCDMA code to be detected, degrading the quality of service (QoS), in addition to increasing the Bit Error Rate (BER) of the system. This thesis presents two new proposals of techniques using intelligent systems, more precisely, Fuzzy Logic Controllers (FLC) applied on the transmitters and receivers of OCDMA-PONs, in order to mitigate the effects of temperature variation. The simulation results show that the network performance is improved when the proposed approaches are employed. For example, for the propagation distance of 10 kilometers and temperature variations of 20°C, the FLC system supports 40 simultaneous users at BER = 10-9, whereas without the FLC, the system can accommodate only 10. Furthermore, in this work is proposed a new technique of OCDMA codes classification, using Artificial Neural Networks (ANN), more precisely, the Self-Organizing Maps (SOM) of Kohonen, important for the network management system to provide increased security for users. Finally, without the use of intelligent technique, it is presented a new proposal of OCDMA code, whose formalism developed, allows to generalize the code acquisition with distinct properties, such as different weights and length codes.