[pt] Esta dissertação propõe uma nova plataforma reconfigurável analógica destinada à síntese de circuitos analógicos utilizando Algoritmos Genéticos. Plataformas Reconfiguráveis pretendem estabelecer uma nova tendência na síntese de circuitos eletrônicos, digitais ou analógicos. Grande interesse é mostrado por parte dos pesquisadores em relação às características de auto-reconfiguração e auto-adaptação presentes nestas plataformas. Estas são características essenciais aos sistemas que precisam funcionar por muito tempo em ambientes hostis, como por exemplo nas missões de exploração espacial. Industrialmente, estas características são desejáveis na produção de equipamentos em chips reconfiguráveis, a fim de diminuir a taxa de equipamentos descartados por estarem fora das especificações, já que neste caso ele seria reconfigurado. Finalmente, de maneira genérica, estas características de auto-reconfiguração e auto-adaptação da plataforma permitem que circuitos sejam sintetizados, otimizados ou reparados através de métodos evolutivos. O desenvolvimento desta dissertação foi realizado em 4 etapas: pesquisa bibliográfica, especificação e implementação da plataforma e estudo de casos. Na primeira etapa buscou-se estudar a área de Eletrônica Evolutiva, verificando suas maiores conquistas e necessidades. Foi dada ênfase à síntese de circuitos analógicos por evolução extrínseca e consequentemente às plataformas reconfiguráveis analógicas desenvolvidas comercialmente e em laboratórios de pesquisa. A especificação e implementação da plataforma por sua vez ocorreu em três fases ou versões, estando envolvidos o projeto conceitual, a implementação e a obtenção e análise dos resultados em cada uma delas. Na primeira versão buscou- se consolidar o projeto inicial, puramente teórico, implementando um protótipo limitado, que pudesse comprovar a capacidade de reconfiguração e evolução e também as desejáveis características de robustez e transparência. Na segunda versão, implementou-se um Circuito Reconfigurável Analógico maior, permitindo que um número maior de blocos construtores fosse conectado à plataforma, consequentemente permitindo que uma variedade maior de circuitos fosse sintetizada. Na terceira versão, com a técnica estudada e devidamente comprovada pelas versões anteriores, buscou-se melhorar o desempenho da plataforma, implementando uma nova interface entre o Circuito Reconfigurável Analógico e o Algoritmo Genético. Realizou- se um estudo de casos em cada uma das versões descritas acima, objetivando comprovar as características e limitações da plataforma proposta. Na primeira versão, diferentes configurações de inversores foram sintetizadas. Na segunda versão sintetizou-se um ou-exclusivo, que serviu como base de comparação de desempenho com a terceira versão. Nesta última versão sintetizou-se um ou-exclusivo, um multiplexador, um amplificador e um amplificador controlado por tensão. Em relação à síntese, os circuitos sintetizados possuem configurações não convencionais, comprovando a capacidade da técnica de explorar características da física do silício. Além disso, os resultados mostram que a plataforma proposta possui as características desejáveis de uma FPAA, tais como robustez, transparência, flexibilidade e a capacidade de auto- reconfiguração. / [en] This dissertation investigates a new analog reconfigurable platform, developed to supply an environment to evolve generic analog circuits based on discrete components, without the need of simulators. Automatic reconfiguration of programmable devices may potentially be driven by Evolutionary Computation techniques such as Genetic Algorithms. Reconfigurable Platforms promise to establish a new trend in electronic design, where a single device now has the flexibility to implement a wide range of electronic circuits, analog or digital. A major interest is shown by researches towards those platforms characteristics of self- adaptation and self- repairing through automatic reconfiguration. These are essential features for systems that need to perform for a long time in harsh environments such as those employed in space exploration missions. Industrially, those features can be applied on analog Evolvable Hardware chip, with the aim to improve the yield rate and produce smaller circuits. This research had four steps: a study of related works, the concept of the platform, it`s implementation and cases studies. In the first step, the focus was to study about Evolvable Hardware, it`s main researches and published work, eferences, and the area actual position. An emphasis has been given to intrinsic evolution, and consequently, to the study of the analog reconfigurable platforms. The concept of the platform and it`s implementation had three steps, and each one of these had its own concept, implementation and experiments steps. The first step aimed at proving the initial concept, totally theoretical. Due to that a limited prototype has been implemented, and the features of self- adaptation through automatic reconfiguration, tranparency and robustness were studied. In the second step, a bigger Reconfigurable Analog Circuit has been developed, allowing the evolution of a wider range of circuits. In the third step, the initial concept of the plataform was already well proved, so the aim was at developing a better interface between the software and the reconfigurable platform to make the evolution faster. In each one of the steps described above a case study has been done. The focus was to study and prove the platform`s characteristics and drawbacks. The experiments taken in the first step were inverter circuit topologies. In the second step an exclusive-or has been synthetized. The evolution time of this experiment was compared to the evolution time of the same experiment evolved in the third step of implementation of the platform. And in this third step, due to the faster interface, other experiments were evolved, such as a multiplexer circuit and an amplifier. The evolved circuits has shown no conventional designs, proving that the evolutionary algorithms can explore some of the regions beyond the scope of conventional me thods, raising the possibility that better designs can be found. The results have also shown that the proposed platform has the desired features of self-adaptation and self-repairing through automatic reconfiguration, transparency, flexibility and robustness. / [es] Esta disertación propone una nueva plataforma analógica reconfigurable destinada a la síntesis de circuitos analógicos utilizando Algoritmos Genéticos. Las Plataformas Reconfigurables pretenden establecer una nueva tendencia en la síntesis de circuitos electrónicos, digitales o analógicos. Existe gran interés por parte de los investigadores en relación a las características de autoreconfiguración y autoadaptación presentes en estas plataformas. Estas características son esenciales en sistemas que necesitan funcionar por mucho tiempo en ambientes hostiles, como por ejemplo en las misiones de exploración espacial. Industrialmente, estas características son deseables en la producción de equipos en chips reconfigurables, A fin de disminuir la tasa de equipos descartados por estar fuera de las especificaciones, ya que en este caso él sería reconfigurado. Finalmente, de manera genérica, estas características de autoreconfiguración y autoadaptación de la plataforma permiten que la sintetización de los circuitos, otimizados o reparados a través de métodos evolutivos. Esta disertación fue realizada en 4 etapas: investigación bibliografía, especificación e implementación de la plataforma y estudio de casos. En la primera etapa se desarrolla un estudio sobre temas de Electrónica Evolutiva, que contempla las mayores conquistas y necesidades de ésta área. Se enfatizó en la síntesis de circuitos analógicos por evolución extrínseca y como consecuencia en las plataformas reconfigurables analógicas desarrolladas comercialmente y en laboratórios de investigación. La especificación e implementación de la plataforma por su vez ocurrió en tres fases o versiones, que involucra el proyecto conceptual, la implementación, obtención y análisis de los resultados en cada una de ellas. En la primera versión se consolida el proyecto inicial, puramente teórico, implementando un prototipo limitado, que pudiese comprobar la capacidad de reconfiguración y evolución y también las características deseables de robustez y transparencia. En la segunda versión, se implementó un Circuito Reconfigurable Analógico mayor, permitiendo conectar un número mayor de bloques constructores, permitiendo así que una variedad mayor de circuitos fuese sintetizada. En la tercera versión, con la técnica estudiada y comprobada por las versiones anteriores, se buscó mejorar el desempeño de la plataforma, implementando uma nueva interfaz entre el Circuito Reconfigurable Analógico y el Algoritmo Genético. Se realizó un estudio de casos en cada una de las versiones descritas acima, con el objetivo de comprobar las características y limitaciones de la plataforma propuesta. En la primera versión, diferentes configuraciones de inversores fueron sintetizadas. En la segunda versión se sintetizó un o-exclusivo, que sirvió como base de comparación del desempeño con la tercera versión. En esta última versión se sintetizó un o-exclusivo, un multiplexador, un amplificador y un amplificador controlado por tensión. En relación a la síntesis, los circuitos sintetizados poseen configuraciones no convencionales, comprobando la capacidad de la técnica de explorar características de la física del silício. Además, los resultados muestran que la plataforma propuesta posee las características deseables de una FPAA, tales como robustez, transparencia, flexibilidad y la capacidad de auto reconfiguración.

[pt] Elementos sensores baseados no efeito GMI são uma nova família de sensores magnéticos que apresentam grande quando submetidos a campos magnéticos externos. Estes sensores têm sido utilizados no desenvolvimento de magnetômetros de alta sensibilidade, destinados à medição de campos ultra fracos. Por sua vez, a sensibilidade de um magnetômetro está diretamente associada à sensibilidade de seus elementos sensores. No caso de amostras GMI, esta sensibilidade é otimizada buscando-se a maximização da variação do módulo ou da fase da impedância em função do campo magnético ao qual a amostra é submetida. Estudos recentes mostram que transdutores GMI baseados na variação de fase podem exibir sensibilidades até 100 vezes superiores às apresentadas por transdutores baseados na leitura do módulo do elemento sensor, o que fez com que os trabalhos conduzidos nesta dissertação focassem na maximização da sensibilidade de fase, a qual é majoritariamente dependente de quatro fatores: o comprimento da amostra, o campo magnético externo, o nível DC e a frequência da corrente de excitação. Contudo, a busca do conjunto de parâmetros que otimiza a sensibilidade das amostras é geralmente empírica e muito demorada. Esta dissertação propõe uma nova técnica de otimização da sensibilidade, baseada no uso de algoritmos genéticos evoluindo em hardware, a fim de se definir qual o conjunto de parâmetros responsável pela maximização da sensibilidade das amostras. Ressalta-se que, além dos parâmetros de otimização anteriormente explicitados, também foram realizados testes considerando a amplitude da corrente de excitação como uma variável livre, sendo que os resultados obtidos são apresentados e discutidos. Foi implementada uma bancada de testes e desenvolvida uma interface gráfica em LabVIEW, para monitorar e medir o comportamento da impedância de amostras GMI em função de variações nos parâmetros de interesse. Por sua vez, implementou-se um módulo de otimização em Matlab, baseado em algoritmos genéticos, responsável por encontrar a combinação de parâmetros que maximiza a sensibilidade dos sensores GMI avaliados (ponto ótimo de operação). / [en] GMI sensors are a new family of magnetic sensors that exhibit a huge variation of their impedance when subjected to external magnetic fields. These sensors have been used in the development of high sensitivity magnetometers, aimed at measuring ultra-weak magnetic fields. In turn, the sensitivity of a magnetometer is directly associated with the sensitivity of their sensor elements. In the case of GMI samples, this sensitivity is optimized by maximizing the variation of the impedance magnitude or phase as a function of the magnetic field applied to the sample. Recent studies show that GMI transducers based on phase variation can exhibit sensitivities up to 100 times higher than those presented by transducers based on impedance magnitude readings. The results obtained in these previous studies made the current work focusing on the maximization of phase sensitivity, which is mostly dependent on four factors: sample length, external magnetic field, DC level and frequency of the excitation current. However, the search for the set of parameters that optimizes the sensitivity of the samples is usually empirical and very time consuming. Thus, this dissertation proposes a new optimization technique, based on the use of genetic algorithms evolving on hardware, in order to define which set of parameters is responsible for maximizing the sensitivity of the samples. It should be noted that in addition to the optimization parameters previously described, this work also carried out tests considering the amplitude of the excitation current as a free variable, and the results obtained are presented and discussed. A test bench was implemented and a graphical interface was developed in LabVIEW to monitor and measure the impedance behavior of GMI samples due to variations in the parameters of interest. In turn, a Matlab optimization module based on genetic algorithms was implemented, in order to find the combination of parameters that maximizes the impedance phase sensitivity of the evaluated GMI sensors (optimum operating point).