[pt] A exploração segura de reservatórios de petróleo necessita uma boa modelagem numérica dos objetos geológicos da sub superfície, que inclui entre outras etapas: interpretação sísmica e geração de malha. Esta tese apresenta um estudo nessas duas áreas. O primeiro estudo é uma contribuição para interpretação de dados sísmicos, que se baseia na detecção automática de falhas sísmicas usando redes neurais profundas. Em particular, usamos Redes Neurais Convolucionais (RNCs) diretamente sobre mapas de amplitude sísmica, com a particularidade de usar dados sintéticos para treinar a rede com o objetivo final de classificar dados reais. Num segundo estudo, propomos um novo algoritmo para geração de malhas bidimensionais de quadrilaterais para estudos geomecânicos, baseado numa abordagem inovadora do método de quadtree: definimos novos padrões de subdivisão para adaptar a malha de maneira eficiente a qualquer geometria de entrada. As malhas obtidas podem ser usadas para simulações com o Método de Elementos Finitos (MEF). / [en] Safe oil exploration requires good numerical modeling of the subsurface geobodies, which includes among other steps: seismic interpretation and mesh generation. This thesis presents a study in these two areas. The first study is a contribution to data interpretation, examining the possibilities of automatic seismic fault detection using deep learning methods. In particular, we use Convolutional Neural Networks (CNNs) on seismic amplitude maps, with the particularity to use synthetic data for training with the goal to classify real data. In the second study, we propose a new two-dimensional all-quadrilateral meshing algorithm for geomechanical domains, based on an innovative quadtree approach: we define new subdivision patterns to efficiently adapt the mesh to any input geometry. The resulting mesh is suited for Finite Element Method (FEM) simulations.

[pt] As Redes Generativas Adversariais (GANs) são modelos não supervisionados capazes de aprender a partir de um número indefinidamente grande de imagens. Entretanto, modelos que geram imagens a partir de linguagem dependem de dados rotulados de alta qualidade, que são escassos. A transferência de aprendizado é uma técnica conhecida que alivia a necessidade de dados rotulados, embora transformar um modelo gerativo incondicional em um modelo condicionado a texto não seja uma tarefa trivial. Este trabalho propõe uma abordagem de ajuste simples, porém eficaz, chamada U2C transfer. Esta abordagem é capaz de aproveitar modelos pré-treinados não condicionados enquanto aprende a respeitar as condições textuais fornecidas. Avaliamos a eficiência do U2C transfer ao ajustar o StyleGAN2 em duas das fontes de dados mais utilizadas para a geração images a partir de texto, resultando na arquitetura Text-Conditioned StyleGAN2 (TC-StyleGAN2). Nossos modelos alcançaram rapidamente o estado da arte nas bases de dados CUB-200 e Oxford-102, com valores de FID de 7.49 e 9.47, respectivamente. Esses valores representam ganhos relativos de 7 por cento e 68 por cento, respectivamente, em comparação com trabalhos anteriores. Demonstramos que nosso método é capaz de aprender detalhes refinados a partir de consultas de texto, produzindo imagens fotorrealistas e detalhadas. Além disso, mostramos que os modelos organizam o espaço intermediário de maneira semanticamente significativa. Nossas descobertas revelam que as imagens sintetizadas usando nossa técnica proposta não são apenas críveis, mas também exibem forte alinhamento com suas descrições textuais correspondentes. De fato, os escores de alinhamento textual alcançados por nosso método são impressionantemente e comparáveis aos das imagens reais. / [en] Generative Adversarial Networks (GANs) are unsupervised models that can learn from an indefinitely large amount of images. On the other hand, models that generate images from language queries depend on high-quality labeled data that is scarce. Transfer learning is a known technique that alleviates the need for labeled data, though it is not trivial to turn an unconditional generative model into a text-conditioned one. This work proposes a simple, yet effective fine-tuning approach, called Unconditional-to-Conditional Transfer Learning (U2C transfer). It can leverage well-established pre-trained models while learning to respect the given textual condition conditions. We evaluate U2C transfer efficiency by fine-tuning StyleGAN2 in two of the most widely used text-to-image data sources, generating the Text-Conditioned StyleGAN2 (TC-StyleGAN2). Our models quickly achieved state-of-the-art results in the CUB-200 and Oxford-102 datasets, with FID values of 7.49 and 9.47, respectively. These values represent relative gains of 7 percent and 68 percent compared to prior work. We show that our method is capable of learning fine-grained details from text queries while producing photorealistic and detailed images. Our findings highlight that the images created using our proposed technique are credible and display a robust alignment with their corresponding textual descriptions.

[pt] Esta dissertação de mestrado consiste em um estudo avançado sobre aprendizado profundo por reforço visual para robôs autônomos através de técnicas de transferência de aprendizado. Os ambientes de simulação testados neste estudo são ambientes realistas complexos onde o robô tinha como desafio aprender e transferir conhecimento em diferentes contextos para aproveitar a experiência de ambientes anteriores em ambientes futuros. Este tipo de abordagem, além de agregar conhecimento ao robô autônomo, diminui o número de épocas de treinamento do algoritmo, mesmo em ambientes complexos, justificando o uso de técnicas de transferência de aprendizado. / [en] This master s thesis consists of an advanced study on deep learning by visual reinforcement for autonomous robots through transfer learning techniques. The simulation environments tested in this study are highly realistic environments where the challenge of the robot was to learn and tranfer knowledge in different contexts to take advantage of the experiencia of previous environments in future environments. This type of approach besides adding knowledge to the autonomous robot reduces the number of training epochs the algorithm, even in complex environments, justifying the use of transfer learning techniques.

[pt] A eficiência de culturas pode ser aprimorada monitorando-se suas condições de forma contínua e tomando-se decisões baseadas em suas análises. Os dados para análise podem ser obtidos através de sensores de imagens e o processo de monitoramento pode ser automatizado utilizando-se algoritmos de reconhecimento de imagem com diferentes níveis de complexidade. Alguns dos algoritmos de maior êxito estão relacionados a abordagens supervisionadas de aprendizagem profunda (Deep Learning) as quais utilizam formas de Redes Neurais de Convolucionais (CNNs). Nesta dissertação de mestrado, empregaram-se modelos de aprendizagem profunda supervisionados para classificação, regressão, detecção de objetos e segmentação semântica em tarefas de monitoramento de culturas, utilizando-se amostras de imagens obtidas através de três níveis distintos: Satélites, Veículos Aéreos Não Tripulados (UAVs) e Robôs Terrestres Móveis (MLRs). Ambos satélites e UAVs envolvem o uso de imagens multiespectrais. Para o primeiro nível, implementou-se um modelo CNN baseado em Transfer Learning para a classificação de espécies vegetativas. Aprimorou-se o desempenho de aprendizagem do transfer learning através de um método de análise estatística recentemente proposto. Na sequência, para o segundo nível, implementou-se um algoritmo segmentação semântica multitarefa para a detecção de lavouras de cana-de-açúcar e identificação de seus estados (por exemplo, saúde e idade da cultura). O algoritmo também detecta a vegetação ao redor das lavouras, sendo relevante na busca por ervas daninhas. No terceiro nível, implementou-se um algoritmo Single Shot Multibox Detector para detecção de cachos de tomate. De forma a avaliar o estado dos cachos, utilizaram-se duas abordagens diferentes: uma implementação baseada em segmentação de imagens e uma CNN supervisionada adaptada para cálculos de regressão capaz de estimar a maturação dos cachos de tomate. De forma a quantificar cachos de tomate em vídeos para diferentes estágios de maturação, empregou-se uma implementação de Região de Interesse e propôs-se um sistema de rastreamento o qual utiliza informações temporais. Para todos os três níveis, apresentaram-se soluções e resultados os quais superam as linhas de base do estado da arte. / [en] Crop efficiency can be improved by continually monitoring their state and making decisions based on their analysis. The data for analysis can be obtained through images sensors and the monitoring process can be automated by using image recognition algorithms with different levels of complexity. Some of the most successful algorithms are related to supervised Deep Learning approaches which use a form of Convolutional Neural Networks (CNNs). In this master s dissertation, we employ supervised deep learning models for classification, regression, object detection, and semantic segmentation in crop monitoring tasks, using image samples obtained through three different levels: Satellites, Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) and Unmanned Ground Vehicles (UGVs). Both satellites and UAVs levels involve the use of multispectral images. For the first level, we implement a CNN model based on transfer learning to classify vegetative species. We also improve the transfer learning performance by a newly proposed statistical analysis method. Next, for the second level, we implement a multi-task semantic segmentation algorithm to detect sugarcane crops and infer their state (e.g. crop health and age). The algorithm also detects the surrounding vegetation, being relevant in the search for weeds. In the third level, we implement a Single Shot Multibox detector algorithm to detect tomato clusters. To evaluate the cluster s state, we use two different approaches: an implementation based on image segmentation and a supervised CNN regressor capable of estimating their maturity. In order to quantify the tomato clusters in videos at different maturation stages, we employ a Region of Interest implementation and also a proposed tracking system which uses temporal information. For all the three levels, we present solutions and results that outperform state-of-the art baselines.

[pt] A partir de melhorias incrementais em uma conhecida rede neural convolucional (U-Net), diferentes técnicas são avaliadas quanto às suas performances na tarefa de segmentação semântica em imagens sísmicas. Mais especificamente, procura-se a identificação e delineamento de estruturas salinas no subsolo, o que é de grande relevância na indústria de óleo e gás para a exploração de petróleo em camadas pré-sal, por exemplo. Além disso, os desafios apresentados no tratamento destas imagens sísmicas se assemelham em muito aos encontrados em tarefas de áreas médicas como identificação de tumores e segmentação de tecidos, o que torna o estudo da tarefa em questão ainda mais valioso. Este trabalho pretende sugerir uma metodologia adequada de abordagem à tarefa e produzir redes neurais capazes de segmentar imagens sísmicas com bons resultados dentro das métricas utilizadas. Para alcançar estes objetivos, diferentes estruturas de redes, transferência de aprendizado e técnicas de aumentação de dados são testadas em dois datasets com diferentes níveis de complexidade. / [en] Through incremental improvements in a well-known convolutional neural network (U-Net), different techniques are evaluated regarding their performance on the task of semantic segmentation of seismic images. More specifically, the objective is the better identification and outline of subsurface salt structures, which is a task of great relevance for the oil and gas industry in the exploration of pre-salt layers, for example. Besides that application, the challenges imposed by the treatment of seismic images also resemble those found in medical fields like tumor detection and tissue segmentation, which makes the study of this task even more valuable. This work seeks to suggest a suitable methodology for the task and to yield neural networks that are capable of performing semantic segmentation of seismic images with good results regarding specific metrics. For that purpose, different network structures, transfer learning and data augmentation techniques are applied in two datasets with different levels of complexity.