[pt] À medida que os modelos de aprendizado de máquina penetram áreas críticas como medicina, sistema de justiça criminal e mercados financeiros, sua opacidade, que impede que as pessoas interpretem a maioria deles, se tornou um problema a ser resolvido. Neste trabalho, apresentamos uma nova taxonomia para classificar qualquer método, abordagem ou estratégia para lidar com o problema da interpretabilidade de modelos de aprendizado de máquina. A taxonomia proposta que preenche uma lacuna existente nas estruturas de taxonomia atuais em relação à percepção subjetiva de diferentes intérpretes sobre um mesmo modelo. Para avaliar a taxonomia proposta, classificamos as contribuições de artigos científicos relevantes da área. / [en] As machine learning models penetrate critical areas like medicine, the criminal justice system, and financial markets, their opacity, which hampers humans ability to interpret most of them, has become a problem to be solved. In this work, we present a new taxonomy to classify any method, approach or strategy to deal with the problem of interpretability of machine learning models. The proposed taxonomy fills a gap in the current taxonomy frameworks regarding the subjective perception of different interpreters about the same model. To evaluate the proposed taxonomy, we have classified the contributions of some relevant scientific articles in the area.

[pt] O objetivo deste trabalho é predizer e otimizar o desempenho de motores funcionando no modo bicombustível, diesel-gás natural, fazendo uso da inteligência artificial. Pretende-se determinar a taxa de substituição ótima do combustível original diesel pelo gás natural que minimize custos de operação (combustíveis) e emissões de poluentes, tais como: monóxido de carbono, CO, hidrocarbonetos, HC, e óxidos de nitrogênio, NOx, priorizando-se também a eficiência térmica. Os dados analisados foram obtidos de testes anteriormente realizados. O procedimento envolve treinamento, validação e teste (utilizando redes neurais). Com os dados analisados foram treinadas diferentes redes neurais 06 para a aprendizagem e predição, as quais vão prever mapas de novos valores baseando-se nos dados experimentais já apreendidos. Finalmente, e continuando com o processo de otimização (técnica de Algoritmos Genéticos), é determinada a melhor taxa de substituição de diesel-gás natural, com as menores taxas de emissões dentro dos mapas gerados. Os resultados indicam uma boa concordância entre os dados experimentais e os previstos pela rede neural. O processo de otimização utilizado determina os pontos de trabalho adequados para cada caso analisado. / [en] The purpose of this study is to predict and optimize the internal combustion engine performance using diesel-natural gas fuel using the artificial intelligence. The ultimate goal is to determine the optimal substitution rate of natural gas to minimize the costs of operation and pollutants emissions such as carbon monoxide CO, hydrocarbons HC and nitrogen oxides NOx, considering the values of efficiency. The analyzed data are obtained from tests performed earlier. The procedure involves training, validation and test (using neural networks). Once these data were analyzed with different trained neural networks for learning and prediction, which are maps of the predicted values based on experimental data have been seized. Finally, and continuing with the process of optimization (technique of Genetic Algorithms), is given the best substitution rate of and lower emissions in the maps generated. The results indicate a good agreement between data and neural network, the process of optimization using certain items of work appropriate for each case analyzed.

[pt] Esta tese visa o desenvolvimento de um ambiente integrado para o controle da geração e representação de histórias interativas dinâmicas. A geração é realizada por um processo de simulação, resultando em um conjunto de operações parcialmente ordenado que define o enredo da história. Esta história deve então ser representada graficamente por meio de um motor gráfico. Estão sendo utilizadas técnicas cinematográficas para capturar a essência das cenas, compostas por um ambiente virtual 3D, que possuem personagens e objetos. Para o desenrolar da história, os personagens, implementados como agentes reativos, interagem entre si em um ambiente multiagente e com a cena. Cada agente encapsula recursos que os permitem fazer a representação gráfica dos eventos típicos das histórias. A arquitetura como um todo é projetada para servir como meio de geração de conteúdo para a TV interativa. / [en] This thesis aims at the development of an integrated tool for managing both the generation and representation of dynamic interactive stories (storytelling). The story generation is accomplished by a simulation process resulting in a set of partially ordered operations that define the plot of the story. This story should then be graphically represented by means of a 3D engine. It has been used cinematographic techniques to capture the essence of the scenes, which are composed by a virtual 3D environment, including characters and objects. Characters, implemented as reactive agents, interact among each other in a multi-agent system and with the scene to accomplish the plot of the narrative. Each agent encapsulates resources that allow them to graphically represent typical events of stories. The overall architecture is designed as a source for Interactive TV content.

[pt] Na tentativa de reduzir os efeitos das emissões de dióxido de carbono, há uma necessidade por maior utilização de fontes de energia renováveis, tal como energia proveniente de biomassa. Para geração de energia a partir da biomassa, destaca-se o processo de gaseificação, por meio do qual é possível gerar um combustível nobre. Objetivou-se simular no software Matlab (marca registrada) a gaseificação da biomassa usando técnicas de inteligência artificial que são as Redes Neurais Artificiais (RNA). Particularmente, objetivou-se desenvolver modelos abrangentes de RNA com dez variáveis de entrada (carbono, hidrogênio, oxigênio, nitrogênio, material volátil, teor de umidade, cinzas, razão de equivalência, temperatura e razão vapor/biomassa), aplicáveis a uma diversidade de biomassa, com diversos tipos e concentrações de agentes de gaseificação em diferentes tipos de gaseificadores, capazes de predizer a composição do gás de síntese (CO2, CO, CH4 e H2). Para treinamento, teste e validação dos modelos, foram preparados bancos de dados robustos, a partir de informações coletadas em estudos anteriores disponíveis na literatura e do tratamento dos dados obtidos dos artigos. Foram avaliadas 33 topologias das redes neurais para eleger a melhor delas de acordo com quatro critérios referente a robustez do treinamento e do teste. A rede considerada como tendo a melhor topologia possui 10 neurônios na camada de entrada; 2 camadas intermediárias, com funções de ativação logsig e 10 neurônios em cada camada intermediária; função de ativação purelin na camada final; 4 neurônios na camada final; e algoritmo de treinamento trainbr. Tal rede possui um bom desempenho, com valores de R2 de treinamento e de teste maiores que 0,88 e 0,70, respectivamente, para cada uma das quatro saídas. Para avaliação do modelo, uma validação foi executada, cujo desempenho não foi muito adequado, mas foi possível identificar com uma métrica quantitativa simples as regiões mais confiáveis onde há uma maior densidade de dados no treinamento. / [en] In an attempt to reduce the effects of carbon dioxide emissions, there is a need for greater use of renewable energy sources, such as energy from biomass. In order to generate energy from biomass, the gasification process, by means of which it is possible to generate a noble fuel, can be highlighted. This work aimed to simulate the biomass gasification using artificial intelligence techniques, namely Artificial Neural Networks (ANN), using Matlab (trademark) software. Particularly, the objective was the development of ANN models with ten inputs (carbon, hydrogen, oxygen, nitrogen, volatile matter, moisture content, ash, equivalence ratio, temperature and steam/biomass ratio), applicable to a broad variety of biomass, with different types and concentrations of gasification agents in different types of gasifiers, capable of predicting the syngas composition (CO2, CO, CH4 and H2). Robust databases were built for training, testing and validation of the models, based on information collected in previous studies available in the literature and on the treatment of data obtained from the papers. Thirty-three neural network topologies were evaluated in order to choose the best one according to four criteria regarding training and test robustness. The network considered to have the best topology has 10 neurons in the input layer; 2 hidden layers, with logsig activation functions and 10 neurons in each hidden layer; the activation function is purelin in the output layer; 4 neurons in the output layer; and the training algorithm is trainbr. Such network has a good performance, with R2 values greater than 0.88 and 0.70 for training and test, respectively, for each of the four outputs. To evaluate the model, a validation was carried out, whose performance was not very appropriate, but it was possible to identify through a simple quantitative metric the more reliable regions where there is a greater density of training data.

[pt] Este trabalho considera o problema de Regressão com Tempo Limitado. Dados um dataset, um algoritmo de aprendizado (Learner) a ser treinado e um tempo limitado, não sabemos se seria possível treinar o modelo com todo o dataset dentro deste tempo. Queremos então elaborar a estratégia que extraia o melhor modelo possível deste algoritmo de aprendizado respeitando o limite de tempo. Uma estratégia consiste em interagir com o Learner de duas formas: enviando exemplos para o Learner treinar e enviando exemplos para o Learner rotular. Nós definimos o que é o problema de Regressão com Tempo Limitado, decompomos o problema de elaborar uma estratégia em subproblemas mais simples e bem definidos, elaboramos uma estratégia natural baseada em escolha aleatória de exemplos e finalmente apresentamos uma estratégia, TW+BH, que supera a estratégia natural em experimentos que realizamos com diversos datasets reais. / [en] This work considers the Time-Limited Regression problem. Given a dataset, a learning algorithm (Learner) to be trained and a limited time, we do not know if it s going to be possible to train the model with the entire dataset within this time constraint. We then want to elaborate the strategy that extracts the best possible model from this learning algorithm respecting the time limit. A strategy consists of a series of interactions with the Learner, in two possible ways: sending labeled examples for the Learner to train and sending unlabeled examples for the Learner to classify. We define what the Time-Limited Regression problem is, we decompose the problem of elaborating a strategy into simpler and more well-defined sub-problems, we elaborate a natural strategy based on random choice of examples and finally we present a strategy, TW+BH, that performs better than the natural strategy in experiments we have done with several real datasets.

[pt] A sociedade passa por um momento de intensas transformações pautadas no uso de novas tecnologia. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) assume o papel de protagonista gerando debates acerca dos limites da sua aplicação. Cada vez mais presente na vida dos indivíduos e instituições, a IA participa de processos de tomada de decisão que, não raro, têm reflexos em direitos fundamentais e questões existenciais dos indivíduos. Tendo em vista a busca de soluções pautadas na centralidade humana no uso da tecnologia, o presente estudo se propõe a investigar a supervisão humana como instrumento de tutela da autonomia existencial no contexto de tomada de decisões automatizadas por sistemas de IA. Por meio da análise da relação entre a autonomia da máquina e a autonomia existencial, o texto traça o caminho para a investigação dos princípios e dispositivos legais vigentes que legitimam a necessidade da supervisão humana sobre os resultados decisórios gerados por sistemas de IA de alto risco, bem como o tratamento do tema nas propostas legislativas em trâmite no Brasil e União Europeia que visam regular os usos e aplicações da IA. / [en] The society is going through a moment of intense transformations based on the use of new technologies. In this context, artificial intelligence (AI) takes on the role of protagonist, generating debates about the limits of its application. Increasingly present in the lives of individuals. In view of the search for solutions based on the human centrality in the use of technology, the present study proposes to investigate human supervision as an intrument to protect human autonomy in the context of automated decision-making by AI systems.Through the analysis of the relation between machine autonomy and existential autonomy, the text outlines the path for the investigation of the current legal principles and laws that legitimize the need for human supervision over the decision-makinngg results generated by high-risk AI systems as well as the treatment of the subject in the legislative proposals in progress in Brazil and European Union that aim to regulate the uses aplications of AI.

[pt] O aumento do consumo de eletroeletrônicos e o desenvolvimento da tecnologia, proporcionou o surgimento de uma gama de produtos com diferentes funcionalidades, cada vez mais complexos e menores. As placas de circuito impresso (PCIs) são consideradas a parte principal dos dispositivos eletrônicos, sendo o cobre o seu componente elementar. O desenho e espessura das trilhas do circuito são determinantes para caracterizar a passagem de corrente elétrica nos equipamentos eletroeletrônicos e seu funcionamento está diretamente ligado a qualidade da confecção das trilhas do circuito. Este trabalho tem como objetivo estudar o processo de lixiviação do cobre, mediante a reação do ácido clorídrico, cloreto de cobre II e fluxo de ar. Além de investigar as condições experimentais ótimas do processo, que tem como principal característica a possibilidade de regeneração e reutilização da solução. Modelos para avaliar o efeito da concentração de ácido e fluxo de ar na corrosão das placas de circuito impresso foram desenvolvidos através da aplicação do planejamento experimental (pelo método clássico e por algoritmo genéticos em modelos polinomiais) e redes neurais artificiais. Visando encontrar as melhores condições experimentais para o sistema proposto, além de investigar a melhor técnica de predição do mesmo. Os resultados obtidos pelas previsões foram comparados com os resultados experimentais reais. As modelagens foram comparadas pela análise dos coeficientes de correlação (R2) e índices de erro (SSE, MSE e RMSE). Constatando-se que o modelo polinomial foi o mais adequado para prever a resposta. Através da investigação da superfície de resposta e curvas de contorno, foram identificadas as condições otimizadas para o processo. Das quais as concentrações ótimas de ácido clorídrico, cloreto de cobre II e fluxo de ar foram 1 mol.L-1, 0.3 mol.L-1 e 0.5 L/ min, respectivamente. / [en] The increased consumption of consumer electronics and the development of technology has led to the emergence of a range of products with different features, increasingly complex and smaller. Printed circuit boards (PCIs) are considered the main part of electronic devices, with copper being their elementary component. The design and thickness of the circuit tracks are crucial to characterize the passage of electric current in electronic equipment and its operation is directly linked to the quality of the circuit tracks. This work aims to study the copper leaching process through the reaction of hydrochloric acid, copper chloride II and airflow. In addition to investigating the optimal experimental conditions of the process, which has as its main feature the possibility of regeneration and reuse of the solution. Models to evaluate the effect of acid concentration and airflow on PCB corrosion were developed by applying experimental design (by the classical method and by the genetic algorithm in polynomial models) and artificial neural networks. Aiming to find the best experimental conditions for the proposed system, besides investigating the best prediction technique. The results obtained by the predictions were compared with the actual experimental results. The modeling was compared by analysis of correlation coefficients (R2) and error indices (SSE, MSE, and RMSE). Noting that the polynomial model was the most appropriate to predict the response. Through investigation of the response surface and contour curves, the optimized conditions for the process were identified. Of which the optimal concentrations of hydrochloric acid, copper chloride II and airflow were 1 mol.L-1, 0.3 mol.L-1 and 0.5 L / min, respectively.

[pt] A prevalência global de transtornos de aprendizagem, como dislexia, discalculia, autismo e desordens de atenção, atinge cerca de 10 por cento da população, conforme (BUTTERWORTH, 2018). No Brasil, a falta de um censo específico dificulta a estimativa precisa, mas estima-se que um número significativo de crianças enfrenta desafios de aprendizagem. Este contexto destaca a necessidade de soluções inclusivas, especialmente para auxiliar os professores do Atendimento Educacional Especializado (AEE) dos estudantes dos primeiros anos do Ensino Fundamental I. Esta pesquisa tem como objetivo desenvolver, validar e avaliar uma plataforma pervasiva baseada em tecnologias web. A plataforma tem como finalidade proporcionar uma infraestrutura para a criação e execução de atividades ludificadas, incorporando algoritmos de aprendizado de máquina e realidade estendida. O foco é direcionado a estudantes dos primeiros anos do Ensino Fundamental diagnosticadas com Transtorno do Espectro Autista (TEA) e Transtorno de Déficit de Atenção e Hiperatividade (TDAH). Além disso, busca-se alternativas de custo acessível para manter a plataforma alinhada ao contexto socioeconômico brasileiro. A pesquisa adotou a metodologia Design Science Research (DSR), que se baseia em ciclos interligados e iterativos, onde há a definição do problema, concepção, construção, avaliação e disseminação. Esse método orientou o desenvolvimento da plataforma, garantindo uma abordagem prática e aplicada ao contexto educacional inclusivo. Os resultados da pesquisa culminaram na criação de uma plataforma web abrangente e acessível, integrando algoritmos de aprendizado de máquina e realidade estendida. A plataforma permite aos professores do AEE a personalização de atividades ludificadas que atendam às necessidades específicas de estudantes com TEA e TDAH. A plataforma desenvolvida demonstra promissoras contribuições para a educação inclusiva, oferecendo recursos inovadores e acessíveis. Ao proporcionar uma ferramenta adaptável às demandas socioeconômicas brasileiras, a pesquisa busca contribuir com a igualdade de oportunidades educacionais para estudantes com diferentes necessidades de aprendizagem, o que é garantido por lei através da Lei Brasileira de Inclusão da Pessoa com Deficiência, Capítulo IV – Do Direito à Educação, Parágrafo Único, É dever do Estado, da família, da comunidade escolar e da sociedade assegurar educação de qualidade à pessoa com deficiência, colocando-a a salvo de toda forma de violência, negligência e discriminação. / [en] The global prevalence of learning disorders, such as dyslexia, dyscalculia, autism, and attention disorders, affects approximately 10 percent of the population, according to (BUTTERWORTH, 2018). In Brazil, the lack of a specific census makes precise estimation difficult, but it is estimated that a significant number of children face learning challenges. This context underscores the need for inclusive solutions, especially to assist teachers of students in the early years of Elementary School. This research aims to develop, validate, and evaluate a pervasive web-based platform. The platform aims to provide an infrastructure for the creation and execution of playful activities, incorporating machine learning algorithms and extended reality. The focus is on stundents in the early years of Elementary School diagnosed with Autism Spectrum Disorder (ASD) and Attention Deficit Hyperactivity Disorder (ADHD). Additionally, affordable alternatives are sought to keep the platform aligned with the Brazilian socioeconomic context. The research adopted the Design Science Research (DSR) methodology, which is based on interconnected and iterative cycles, including problem definition, conception, construction, evaluation, and dissemination. This method guided the development of the platform, ensuring a practical and applied approach to the inclusive educational context. The research results led to the creation of a comprehensive and accessible web platform, integrating machine learning algorithms and extended reality. The platform enables teachers to customize playful activities to meet the specific needs of students with ASD and ADHD. The developed platform shows promising contributions to inclusive education, offering innovative and accessible resources. By providing a tool adaptable to Brazilian socioeconomic demands, the research seeks to contribute equal educational opportunities for students with different learning needs, as guaranteed by law through the Brazilian Law of Inclusion of Persons with Disabilities, Chapter IV – The Right to Education, Sole Paragraph, It is the duty of the State, the family, the school community, and society to ensure quality education for people with disabilities, protecting them from all forms of violence, neglect, and discrimination.

[pt] Após a exposição de noções gerais, conceitos e princípios atinentes à inteligência artificial, bem como a utilização de guias deontológicos utilizados para nortear esse projeto de pesquisa, apresentar-se-á as problemáticas envolvendo a utilização dos sistemas inteligentes e os reflexos na vida cotidiana das pessoas. No cenário atual, o presente estudo visa debater os impactos da IA e prováveis danos injustos que os sistemas cometem contra determinados grupos de pessoas; os chamados danos algorítmicos. Dessa forma, quando e a quem recorrer quando tais danos são cometidos? Quem é civilmente responsável por arcar com eventuais prejuízos que as vítimas venham a sofrer? Ressalte-se que ainda não há legislação específica sobre o assunto em vigor, e tal tema será também analisado no âmbito desta pesquisa: será que o ordenamento jurídico brasileiro já possui ferramentas para dirimir as questões que hoje a IA apresenta no âmbito da responsabilidade civil? / [en] After the presentation of general notions, concepts and principles relating to artificial intelligence, as well as the use of ethical guides used to guide this research project, the problems involving the use of intelligent systems and the consequences in the daily lives of people. In the current scenario, this study aims to debate the impacts of AI and probable unfair harm that systems commit against certain groups of people; so-called algorithmic damages. Therefore, when and to whom can we turn when such damages are committed? Who is civilly responsible for bearing any losses that victims may suffer? It should be noted that to date there is no specific legislation on the subject in force, and this topic will also be analyzed within the scope of this research: does the Brazilian legal system already have tools to resolve the issues that AI presents today in the context of civil liability?

[pt] Muitos dos robôs industriais utilizados atualmente seguem uma programação baseada em rastreamento de trajetórias. O robô é guiado por um operador humano para localizações fixas onde ele atuará. Esses movimentos são, então, gravados na linguagem de programação residente no controlador do robô, de forma que este seja capaz de repetir as tarefas. Este método pode ser suficiente para, por exemplo, movimentar objetos entre locais fixos. Como o robô está treinado para se movimentar em posições fixas, todas as partes do manipulador, bem como todos os objetos que serão manipulados devem estar em posições bem definidas, ou uma nova programação deverá ser feita. Outra metodologia é a de teleoperação, na qual a movimentação de sistemas robóticos é executada em modo manual, no qual o operador trabalha em uma arquitetura mestre-escravo controlando direta e continuamente as posições do manipulador. Para essas tarefas é necessário apenas que o sistema possua um alto grau de repetibilidade, uma vez que quaisquer erros absolutos de posicionamento são visualmente compensados pelo operador humano. Porém em certas aplicações robóticas essas técnicas de programação de manipuladores são impraticáveis ou insatisfatórias. A primeira vem a ser impraticável no caso de alta variabilidade do ambiente onde a tarefa está sendo feita. O segundo método atribui ao robô uma precisão absoluta baixa, devido a própria deficiência da percepção humana. Este trabalho segue pelas tendências modernas de automação, as quais vêm colocando uma crescente ênfase em robôs guiados por sensores e programação off-line, automatizando total ou parcialmente muitas das tarefas a serem executadas. Sensores, como câmeras ligadas a um sistema de visão computacional, detectam diferenças entre a posição real do manipulador e a posição desejada. Estas diferenças são então enviadas para os controladores, para que estes corrijam a trajetória pré-programada. Os comandos de movimento do manipulador são programados off-line por um sistema de CAD, sem a necessidade de ativar o robô, permitindo maior velocidade em sua validação e na resolução de problemas. Apresentam-se neste trabalho metodologias e técnicas para o posicionamento do manipulador utilizando-se, para tanto, câmeras em sua extremidade. Uma vez posicionado o manipulador em relação ao espaço de coordenadas do mundo, é possível deslocá-lo com segurança e precisão em sua área de trabalho, o que é imprescindível para automatização de tarefas complexas. O trabalho está concentrado nas aplicações de técnicas de visão computacional à calibração de manipuladores. Como estudo de caso utiliza-se uma situação real, de um manipulador submarino de seis graus de liberdade, para intervenções submarinas em plataformas de petróleo. Abordam-se a calibração de câmeras, reconhecimento de padrões, correlação de padrões em imagens distintas, estereoscopia, cinemática direta e inversa de manipuladores e a união de todas estas técnicas para o posicionamento do manipulador em sua área de trabalho. / [en] Many of today´s industrial robots are still programmed to follow trajectories. The robot is guided by a human operator to the desired fixed application locations. These motions are recorded and are later edited, within the robotic language residing in the robot controller, and played back, for the robot to be able to repetitively perform its task. This methodology is enough to move objects between fixed locations. As the robot is trained to move within fixed positions, all manipulator parts, as well as all the objects which will be manipulated need to be in well defined positions, otherwise another program is needed. Another methodology would be teleoperation, where the robotic system`s movements are executed in manual mode, having the operator working in a master-slave architecture, controlling direct and continuously the positions of the robot. For these tasks it is needed only for the system to have enough repeatability, once any absolute positioning errors can be visually compensated by the human operator. On the other side, in certain robotic applications, both programming techniques are either not practical or inefficient. The first, where the human operator teaches the trajectories to the robot, is not possible when there is high variance in the environment where the task is being performed. The second method, the teleoperation, has low absolute accuracy, due the deficiencies of human perception. This project follows modern tendencies of automation, which give increasing emphasis on robots guided by sensors and off-line programming, partially or completely automating many of the tasks to be executed. Sensors such as cameras eloed to a system of computational vision detect differences between the actual and desired position of the manipulator. This information is sent to controllers to correct the pre-programated trajectory. The manipulator movement commands are programmed off-line by a CAD system, without need even to turn on the robot, allowing for greatest speed on its validation, as well as problem solving. This work presents methodologies and techniques which allow the precise positioning of the manipulator using cameras in its end-effector. Once it is positioned in relation with the world frame, it is possible to move the manipulator with safety and precision its work area, as is needed for automation of complex tasks. This work is focused on computational vision techniques applied for manipulator calibration. It is based on a real case of a subsea manipulator of six degrees of freedom, used for underwater interventions in oil exploring platforms. The subjects treated in this work include camera calibration, pattern recognition, position tracking, stereopsis, direct and inverse manipulator kinematics and the union of all techniques for manipulator positioning in the work area.