Orientadora: Profa. Dra. Maria Teresa Carthery-Goulart / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Neurociência e Cognição, 2017. / Vantagens cognitivas do bilinguismo têm sido questionadas. Variáveis confundentes (i.e., idade, nível socioeconômico, imigração, etc.) e as múltiplas variáveis da experiência bilíngue poderiam explicar os diferentes achados da literatura. Neste estudo controlamos as variáveis confundentes e caracterizamos uma amostra bilíngue quanto à proficiência, balanceamento, idade e forma de aquisição, grau de imersão, frequência e padrão de uso da segunda língua (L2). Utilizamos o Paradigma Numérico de Stroop e avaliamos sob o ponto de vista comportamental e eletrofisiológico a influência do bilinguismo tardio, proficiente, não balanceado, sem imersão e receptivo em tarefas de controle inibitório (efeitos de interferência e Stroop) e flexibilidade mental (efeito de alternância ou custo local), dois aspectos centrais do controle cognitivo/funções executivas. Não encontramos vantagens quanto ao controle inibitório ou flexibilidade mental, observando apenas que bilíngues apresentaram no teste de Stroop, menores tempos de reação que monolíngues. Quanto à eletrofisiologia analisamos as componentes N200, N400 e P300, relacionadas de modo geral ao controle inibitório, processamento de conflitos e utilização de recursos atencionais, respectivamente. Não encontramos diferenças significantes entre os grupos. Nossos achados corroboram os de estudos realizados com adultos de outras nacionalidades e falantes de outras línguas. Discutimos as peculiaridades de nossa amostra como possível fator responsável pela ausência das vantagens. Esses bilíngues, apesar de altamente proficientes, vivem em contexto no qual predomina a L1. Assim, a frequência de alternância entre as línguas é rara e o uso da L2 é dominantemente receptivo (leitura e compreensão oral), sendo diferentes da maioria dos bilíngues adultos jovens descritos nos estudos em que se encontraram vantagens no controle cognitivo. Nossos resultados apontam: (1) a necessidade de que as pesquisas caracterizem de forma mais detalhada a amostra bilíngue no sentido de determinar como diferentes populações podem produzir diferentes resultados, (2) a possível importância da frequência de alternância entre as línguas no fortalecimento das funções executivas e (3) a necessidade de novos estudos que avaliem como o uso receptivo da L2 pode afetar a experiência bilíngue. / Cognitive advantages of bilingualism have been questioned. Confounding variables (i.e., age, socioeconomic level, immigration, etc.) and the multiple variables of bilingual experience could explain the different findings in the literature. In this study we controlled the confounding variables and characterized the bilingual sample regarding proficiency, balance, age and context of acquisition, immersion degree, frequency and pattern of L2 use. We used the Numerical Stroop Paradigm for evaluating the influence of late, proficient, non balanced, without immersion and receptive bilingualism in tasks of inhibitory control (interference and Stroop effects) and mental flexibility (local switching cost), two central aspects of cognitive control / executive functions. We did not find any advantages in inhibitory control or mental flexibility,only observing that bilinguals were faster than monolinguals in the Stroop test. Regarding electrophysiology, we analyzed N200, N400 and P300 components, related generally to inhibitory control, conflict processing and use of attentional resources, respectively. We did not find significant differences between groups. Our findings corroborate those of studies conducted with adults of other nationalities and speakers of other languages. We discuss the peculiarities of our sample as a possible factor responsible for the absence of advantages. These bilinguals, although highly proficient, live in a context in which L1 predominates. Thus, the frequency of language alternation is rare and the use of L2 is predominantly receptive (reading and listening comprehension), being different from most of the young adult bilinguals described in the studies that found advantages in cognitive control. Our results point out: (1) the need for studies to characterize the bilingual sample as broadly as possible to determine how different populations can produce different results; (2) the possible importance of frequency of switching between languages and (3) the need for further studies that assess how receptive L2 use may affect bilingual experience.

As redes ópticas têm evoluído de forma contínua dentro de um paradigma de aumento das taxas de transmissão e extensão dos enlaces, devido à demanda crescente de banda em função do crescimento do tráfego da Internet. Além disso, atualmente, diversas propostas vêm sendo implementadas visando torná-las mais dinâmicas e flexíveis. Uma destas propostas que atualmente está no âmbito de pesquisa e desenvolvimento refere-se às redes ópticas definidas por software (Software Defined Optical Network, SDON). Nas SDONs, o plano de controle é desacoplado do plano de encaminhamento de dados possibilitando que controladores remotos configurem em tempo real diversos parâmetros dos canais ópticos, tais como a taxa de transmissão, o formato de modulação, a largura do espectro, entre outros. Nestas redes, o sistema de controle torna-se bastante complexo, uma vez que diversos parâmetros têm que ser ajustados de forma dinâmica e autônoma, ou seja, com a mínima intervenção humana. O emprego de técnicas de inteligência computacional em tal controle possibilita a configuração autônoma dos parâmetros dos equipamentos com base em dados coletados por monitores de rede e o aprendizado, a partir de eventos passados, visando a otimização do desempenho da rede. Esta arquitetura de controle constitui um novo paradigma na evolução das redes ópticas, as denominadas Redes Ópticas Cognitivas. A escolha de uma técnica de inteligência computacional adequada para tomada de decisão em redes ópticas é importante para se obter vantagens no uso da cognição. Esta técnica deve possibilitar o aprendizado e ainda minimizar a complexidade computacional, uma vez que a configuração dos parâmetros da rede deve ocorrer em tempo real. Neste contexto, esta tese investiga o uso do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas flexíveis de próxima geração. FCM possibilita a geração automática de regras com base na experiência adquirida no meio de operação (aprendizado) e a tomada de decisão a partir destas regras. Uma comparação de desempenho entre os algoritmos FCM e CBR (Case-Based Reasoning) é apresentada. O algoritmo CBR foi escolhido para esta comparação devido a ter sido utilizado recentemente, com sucesso, em redes ópticas cognitivas. Por fim, um conceito de rede óptica cognitiva é apresentado. / Optical networks have evolved continuously increasing the transmission rate and the extension of links due to the increased bandwidth consuming. Moreover, currently, several proposals are under development to make the next generation optical network more dynamic and flexible. The term \"flexible\" refers to the ability of dynamically adjust the parameters of the optical network such as modulation format, transmission rate, optical bandwidth and others, according with the quality of transmission of each lightpath. In this scenario, a Software Defined Optical Network (SDON) emerges as a new optical network paradigm, where the control plane is decoupled from the data plane, enabling remote controllers to configure network equipment from different hardware vendors, which allows a degree of software programmability to the network. In SDON, the control plane needs to include functionalities to operate autonomously, i.e, with minimal human intervention. The use of the computational intelligence techniques in such control plane enables the autonomous operation and learning based on past events, in order to optimize the network performance. This architecture represents a new paradigm in the evolution of optical networks, resulting in so-called Cognitive Optical Networks. The choice of a computational intelligence technique for learning and decisionmaking in such optical networks is essential to bring advantages with the use of cognition. This technique should minimize the computational complexity, since the configuration of the network parameters must occur in real time.In this context, this thesis investigates the use of Fuzzy C-Means clustering algorithm (FCM) for learning and decision-making in the software defined optical networks context. FCM enables the automatic generation of rules, based on the experience gained during the network operation. Then, these rules are used by the control plane to take decisions about the lightpaths\' configuration. A comparison of performance between the FCM and the CBR (Case-Based Reasoning) algorithm. CBR algorithm was chosen because it has been successfully used in cognitive optical networks. Finally, we propose a concept for optical cognitive network.

As redes ópticas têm evoluído de forma contínua dentro de um paradigma de aumento das taxas de transmissão e extensão dos enlaces, devido à demanda crescente de banda em função do crescimento do tráfego da Internet. Além disso, atualmente, diversas propostas vêm sendo implementadas visando torná-las mais dinâmicas e flexíveis. Uma destas propostas que atualmente está no âmbito de pesquisa e desenvolvimento refere-se às redes ópticas definidas por software (Software Defined Optical Network, SDON). Nas SDONs, o plano de controle é desacoplado do plano de encaminhamento de dados possibilitando que controladores remotos configurem em tempo real diversos parâmetros dos canais ópticos, tais como a taxa de transmissão, o formato de modulação, a largura do espectro, entre outros. Nestas redes, o sistema de controle torna-se bastante complexo, uma vez que diversos parâmetros têm que ser ajustados de forma dinâmica e autônoma, ou seja, com a mínima intervenção humana. O emprego de técnicas de inteligência computacional em tal controle possibilita a configuração autônoma dos parâmetros dos equipamentos com base em dados coletados por monitores de rede e o aprendizado, a partir de eventos passados, visando a otimização do desempenho da rede. Esta arquitetura de controle constitui um novo paradigma na evolução das redes ópticas, as denominadas Redes Ópticas Cognitivas. A escolha de uma técnica de inteligência computacional adequada para tomada de decisão em redes ópticas é importante para se obter vantagens no uso da cognição. Esta técnica deve possibilitar o aprendizado e ainda minimizar a complexidade computacional, uma vez que a configuração dos parâmetros da rede deve ocorrer em tempo real. Neste contexto, esta tese investiga o uso do algoritmo de agrupamento Fuzzy C-Means (FCM) para aprendizado e tomada de decisão em redes ópticas flexíveis de próxima geração. FCM possibilita a geração automática de regras com base na experiência adquirida no meio de operação (aprendizado) e a tomada de decisão a partir destas regras. Uma comparação de desempenho entre os algoritmos FCM e CBR (Case-Based Reasoning) é apresentada. O algoritmo CBR foi escolhido para esta comparação devido a ter sido utilizado recentemente, com sucesso, em redes ópticas cognitivas. Por fim, um conceito de rede óptica cognitiva é apresentado. / Optical networks have evolved continuously increasing the transmission rate and the extension of links due to the increased bandwidth consuming. Moreover, currently, several proposals are under development to make the next generation optical network more dynamic and flexible. The term \"flexible\" refers to the ability of dynamically adjust the parameters of the optical network such as modulation format, transmission rate, optical bandwidth and others, according with the quality of transmission of each lightpath. In this scenario, a Software Defined Optical Network (SDON) emerges as a new optical network paradigm, where the control plane is decoupled from the data plane, enabling remote controllers to configure network equipment from different hardware vendors, which allows a degree of software programmability to the network. In SDON, the control plane needs to include functionalities to operate autonomously, i.e, with minimal human intervention. The use of the computational intelligence techniques in such control plane enables the autonomous operation and learning based on past events, in order to optimize the network performance. This architecture represents a new paradigm in the evolution of optical networks, resulting in so-called Cognitive Optical Networks. The choice of a computational intelligence technique for learning and decisionmaking in such optical networks is essential to bring advantages with the use of cognition. This technique should minimize the computational complexity, since the configuration of the network parameters must occur in real time.In this context, this thesis investigates the use of Fuzzy C-Means clustering algorithm (FCM) for learning and decision-making in the software defined optical networks context. FCM enables the automatic generation of rules, based on the experience gained during the network operation. Then, these rules are used by the control plane to take decisions about the lightpaths\' configuration. A comparison of performance between the FCM and the CBR (Case-Based Reasoning) algorithm. CBR algorithm was chosen because it has been successfully used in cognitive optical networks. Finally, we propose a concept for optical cognitive network.