A crescente capacidade de computação dos componentes multiprocessados como processadores e unidades de processamento gráfico oferecem novas oportunidades para os campos de pesquisa relacionados computação embarcada e de alto desempenho (do inglês, high-performance computing). A crescente capacidade de computação progressivamente dos sistemas baseados em multicores permite executar eficientemente aplicações complexas com menor consumo de energia em comparação com soluções tradicionais de núcleo único. Essa eficiência e a crescente complexidade das cargas de trabalho das aplicações incentivam a indústria a integrar mais e mais componentes de processamento no mesmo sistema. O número de componentes de processamento empregados em sistemas grande escala já ultrapassa um milhão de núcleos, enquanto as plataformas embarcadas de 1000 núcleos estão disponíveis comercialmente. Além do enorme número de núcleos, a crescente capacidade de processamento, bem como o número de elementos de memória interna (por exemplo, registradores, memória RAM) inerentes às arquiteturas de processadores emergentes, está tornando os sistemas em grande escala mais vulneráveis a erros transientes e permanentes. Além disso, para atender aos novos requisitos de desempenho e energia, os processadores geralmente executam com frequências de relógio agressivos e múltiplos domínios de tensão, aumentando sua susceptibilidade à erros transientes, como os causados por efeitos de radiação. A ocorrência de erros transientes pode causar falhas críticas no comportamento do sistema, o que pode acarretar em perdas de vidas financeiras ou humanas. Embora tenha sido observada uma taxa de 280 erros transientes por dia durante o voo de uma nave espacial, os sistemas de processamento que trabalham à nível do solo devem experimentar pelo menos um erro transiente por dia em um futuro próximo. A susceptibilidade crescente de sistemas multicore à erros transientes necessariamente exige novas ferramentas para avaliar a resiliência à erro transientes de componentes multiprocessados em conjunto com pilhas complexas de software (sistema operacional, drivers) durante o início da fase de projeto. O objetivo principal abordado por esta Tese é desenvolver um conjunto de técnicas de injeção de falhas, que formam uma ferramenta de injeção de falha. O segundo objetivo desta Tese é estabelecer as bases para novas disciplinas de gerenciamento de confiabilidade considerando erro transientes em sistemas emergentes multi/manycore utilizando aprendizado de máquina. Este trabalho identifica multiplicas técnicas que podem ser usadas para fornecer diferentes níveis de confiabilidade na carga de trabalho e na criticidade do aplicativo. / The increasing computing capacity of multicore components like processors and graphics processing unit (GPUs) offer new opportunities for embedded and high-performance computing (HPC) domains. The progressively growing computing capacity of multicore-based systems enables to efficiently perform complex application workloads at a lower power consumption compared to traditional single-core solutions. Such efficiency and the ever-increasing complexity of application workloads encourage industry to integrate more and more computing components into the same system. The number of computing components employed in large-scale HPC systems already exceeds a million cores, while 1000-cores on-chip platforms are available in the embedded community. Beyond the massive number of cores, the increasing computing capacity, as well as the number of internal memory cells (e.g., registers, internal memory) inherent to emerging processor architectures, is making large-scale systems more vulnerable to both hard and soft errors. Moreover, to meet emerging performance and power requirements, the underlying processors usually run in aggressive clock frequencies and multiple voltage domains, increasing their susceptibility to soft errors, such as the ones caused by radiation effects. The occurrence of soft errors or Single Event Effects (SEEs) may cause critical failures in system behavior, which may lead to financial or human life losses. While a rate of 280 soft errors per day has been observed during the flight of a spacecraft, electronic computing systems working at ground level are expected to experience at least one soft error per day in near future. The increased susceptibility of multicore systems to SEEs necessarily calls for novel cost-effective tools to assess the soft error resilience of underlying multicore components with complex software stacks (operating system-OS, drivers) early in the design phase. The primary goal addressed by this Thesis is to describe the proposal and development of a fault injection framework using state-of-the-art virtual platforms, propose set of novel fault injection techniques to direct the fault campaigns according to with the software stack characteristics, and an extensive framework validation with over a million of simulation hours. The second goal of this Thesis is to set the foundations for a new discipline in soft error reliability management for emerging multi/manycore systems using machine learning techniques. It will identify and propose techniques that can be used to provide different levels of reliability on the application workload and criticality.