[pt] A reflexão sísmica é o método geofísico mais empregado na indústria de petróleo e gás para estudar as camadas do subsolo. Com base nos padrões de reflexão das ondas sísmicas, os geocientistas podem inferir a estrutura e a composição das camadas geológicas abaixo da superfície, identificando potenciais reservatórios de petróleo e gás. No entanto, a interpretação dessas informações é desafiadora devido à ambiguidade inerentes dos dados, ou seja, eventos distintos podem ter respostas sísmicas similares. Com a intenção de direcionar e auxiliar esse processo, especialistas frequentemente empregam um grande conjunto de atributos sísmicos. No entanto, o uso de mais informação, em um contexto de aprendizado de máquina, não garante melhoria nos resultados e, em alguns casos, muita das features podem não ser aproveitadas pelo modelo. Sendo assim, a seleção de quais features apresentam maior relevância torna-se essencial. Contudo, uma seleção manual entre centenas de atributos pode apresentar um desafio exponencial. Este trabalho propõe uma abordagem que incorpora o uso de uma camada de atenção customizada para lidar com múltiplas features em conjunto a um modelo Long Short Term Memory (LSTM). Essa abordagem visa ponderar automaticamente os atributos sísmicos, pré-selecionados por especialistas da área, para avaliar quais são aqueles que apresentam para o modelo uma maior importância no processo de detecção de gás natural. Para avaliar a metodologia foram empregados levantamentos sísmicos 2D e 3D onshore e aplicado a técnica de K-fold. Para os resultados de forma quantitativa, foi avaliado a métrica F1-score atingindo uma melhora de até 13,94 por cento. / [en] Seismic reflection is the most widely used geophysical method in the oil and gas industry to study subsurface layers. Based on the reflection patterns of seismic waves, geoscientists can infer the structure and composition of geo logical layers beneath the surface, identifying potential oil and gas reservoirs. However, interpreting this information is challenging due to the inherent ambi guity of the data, meaning distinct events can have similar seismic responses. In order to guide and assist this process, experts often employ a large set of seismic attributes. However, the use of more information in a machine learning context does not guarantee improvement in results, and in some cases, many of the features may not be utilized by the model. Therefore, selecting which features are most relevant becomes essential. However, manual selection among hundreds of attributes can pose an exponential challenge. This work proposes an approach that incorporates the use of a customized attention layer to han dle multiple features in conjunction with a Long Short-Term Memory (LSTM) model. This approach aims to automatically weigh the seismic attributes, pre selected by domain experts, to evaluate which ones are most important for the model in the natural gas detection process. To evaluate the methodology, 2D and 3D onshore seismic surveys were employed, and the K-fold technique was applied. For quantitative results, the F1-score metric was evaluated, achieving an improvement of up to 13,94 percent.

[pt] A tese investiga os diferentes mecanismos atencionais envolvidos na utilização de sistemas de informação ambiente. Para tanto, conceitua e delimita a computação pervasiva – a partir da qual componentes computadorizados passam a compor o ambiente e os objetos do cotidiano –, e discute as conseqüências do uso desta tecnologia, no que se refere aos impactos sociais, implicações ambientais, questões de segurança e privacidade, destacando o papel do design nessa problemática. Apresenta a evolução do design de interação, explicitando sua relação com o projeto de mídias interativas. Propõe ampliar o campo de atuação do design de interação, considerando que a tela do computador deixou de ser a principal interface com o ambiente digital, e que o projeto da interação no contexto da computação pervasiva exige uma abordagem sistêmica. Apresenta o conceito de tecnologia sem estresse (calm technology), de Weiser e Brown (1996), e aprofunda a discussão iniciada por estes autores sobre a necessidade de se projetar sistemas de informação que atuem na periferia de nossa atenção, com base nos estudos da Psicologia Cognitiva sobre mecanismos atencionais. Destaca os sistemas de informação ambiente como aqueles que mais se apropriam da idéia de apresentar informações sem exigir o foco de nossa atenção. Analisa doze sistemas de informação ambiente, investigando o modo como envolvem os mecanismos atencionais. Conclui que a definição original de Weiser e Brown (1996) não é suficiente para descrever a miríade de processos envolvidos com a captação da atenção, e aponta linhas mestras para o design de sistemas de informação ambiente, de maneira a considerar a dinâmica entre os diferentes mecanismos atencionais, o contexto de uso, o grau de engajamento do usuário, a influência da memória e a capacidade de habituação aos sistemas de informação. / [en] This thesis investigates the different attentional mechanisms involved when using ambient information systems. To that end, it defines and delimits pervasive computing – when computational resources are embedded into the environment and in everyday objects – and discusses the consequences of this technology, regarding the social impacts, environmental implications, security and privacy issues, highlighting the role of design on this matter. It presents the evolution of interaction design, emphasizing its relationship with the design of interactive media. It proposes to broaden the interaction design field, considering that the computer screen is no longer the primary interface with the digital environment, and that interaction design requires a systemic approach in the context of pervasive computing. It introduces Weiser and Brown s (1996) concept of calm technology, and deepens the discussion initiated by these authors about the need for designing information systems that act on the periphery of our attention, based on Cognitive psychology studies about attentional mechanisms. It highlights ambient information systems as those which have more properly embraced the idea of presenting information without requiring the focus of our attention. It analyzes twelve ambient information systems, investigating how the attentional mechanisms are involved in their usage. It concludes that Weiser and Brown s (1996) original concept is not sufficient to describe the myriad of processes involved with our attention, and outlines guidelines for the design of ambient information systems, in order to consider the dynamics between different attentional mechanisms, the context of use, the degree of user engagement, the influence of memory and the ability to habituate to information systems.