Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T16:52:12Z (GMT). No. of bitstreams: 1 82432.pdf: 1408678 bytes, checksum: 850bfa1126230477e1b8c803f6a3e46d (MD5) Previous issue date: 1990 / Os engenheiros encarregados da conservação rodoviária (bem como de outras áreas da engenharia) usam bom senso, intuição, analogia e experiência pessoal para resolver problemas desta área. Este conjunto de processos, denominados heurísticos, oferece uma dificuldade muito grande para ser armazenado em um programa convencional de computador, utilizando técnicas tradicionais de programação. A inteligência artificial, no entanto, dá condições para que isto ocorra, via construção de um sistema especialista, permitindo que o processo contínuo de aquisição de conhecimento na área de conservação rodoviária possa ser preservado. O computador, poderia assim, ser um excelente consultor de quem o engenheiro poderá ter uma segunda opinião na solução de problemas referentes à conservação rodoviária. Esta é a proposta de CONSER, um sistema especialista para apoio à escolha de estratégias de conservação de rodovias não pavimentadas.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T17:22:56Z (GMT). No. of bitstreams: 1 82772.pdf: 1816824 bytes, checksum: de58698be965d6e8d87a904a833b12d9 (MD5) Previous issue date: 1991 / O objetivo central desta dissertação foi o de elaborar um Sistema Especialista para ajudar na elaboração de recomendações para agricultores no que tange ao controle da sarna da macieira no Sul do Brasil. O objetivo atende uma demanda específica do sistema de pesquisa agropecuária de Santa Catarina. Uma avaliação benefício/custo do sistema desenvolvido indicou uma alta taxa de retorno para o investimento na sua elaboração. Paralelamente procurou-se organizar de modo suscinto e genérico as etapas.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T18:50:59Z (GMT). No. of bitstreams: 1 94772.pdf: 3181071 bytes, checksum: 60a9fc7f692fd6f486fc9779eb7658b9 (MD5) Previous issue date: 1994 / Nos postos de trabalho de controle e regulação de sistemas complexos, o potencial de uso de sistemas especialistas de apoio ao homem no desenvolvimento de sua tarefa, principalmente na tomada de decisões e nos tratamentos de informação, é considerável. No entanto, estes sistemas apresentam diversas limitações de caráter técnico, devido, principalmente a não consideração das características fisiológicas e psicológicas do operador e do trabalho realmente desenvolvido, levando muitas vezes, a não obtenção do sucesso esperado. Neste sentido, a análise ergonômica do trabalho pode contribuir em muito para enriquecer o conhecimento em relação ao operador e sua atividade. Assim, pode-se modelar os processos de resolução de problemas, numa estrutura conceptual ou informatizada, coerente com as estruturas da ação e limitações humanas. O estudo aqui apresentado, foi realizado no Centro de Operações do Sistema da CELESC (Centrais Elétricas de Santa Catarina), onde está em processo de implementação um sistema automatizado de supervisão do sistema. Este trabalho estabelece a partir da análise ergonômica do trabalho, um modelo de desenvolvimento de um sistema inteligente de apoio à operação, que deverá indicar e orientar a aplicação de procedimentos e instruções relacionados com a função de recomposição do sistema de transmissão elétrica, em casos de ocorrências imprevistas. A partir de uma análise inicial, foi delimitado o trabalho em função dos aspectos mais relevantes. Em seguida, aplicou-se a metodologia de análise ergônomica na situação atual (CELESC), assim como nas situações de referência automatizadas (ELETROSUL, COPEL), visando levantar principalmente a atividade real, os seus aspectos críticos, condicionantes e determinantes e a influência destes no desempenho dos supervisores do sistema, para finalmente, realizar a reconstituição da atividade futura provável. Baseados nestes resultados são determinados os objetivos e requisitos do sistema de apoio à operação. No modelo de desenvolvimento desse sistema, são descritas as principais características da possível estrutura funcional do sistema, isto é, representação do conhecimento, interface e processo de inferência. Para fins de teste e avaliação, foi desenvolvida uma maquete do sistema de apoio à operação. Por último, são apresentadas as conclusões e recomendações.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T19:49:02Z (GMT). No. of bitstreams: 1 100849.pdf: 2916243 bytes, checksum: 5e3671efc2f5ddbff4814454d80d2d09 (MD5) Previous issue date: 1995 / O sensoriamento remoto da terra com satélites e aeronaves está intimamente relacionado e dependente de tecnologia em computação com processamento de dados para análise de imagens digitais desde 1960. O sensoriamento remoto ao longo da história vem abrindo novos campos de pesquisa e conduzindo a avanços no ?pool? de capacidades do computador, como a incrementação de memória, velocidade e outros avanços que resultam na resolução de cores através de poderosos gráficos. Imagens de satélites constituem uma ferramenta extremamente poderosa e de custo relativamente baixo, na solução de vários problemas de recursos naturais, como por exemplo, o monitoramento da cobertura vegetal para facilitar o controle sobre desmatamento e queimadas; a identificação e avaliação de áreas cultivadas para auxiliar na previsão de safras e permitir o planejamento de áreas urbanas para análise e planejamentos macroeconômicos. Embora existam disponíveis no Brasil desde 1975, ainda hoje desenvolvem-se metodologias de uso dessas imagens nas várias áreas de aplicação: análise ambiental, florestas, agricultura, geologia e cartografia. Apesar da falta de conhecimento técnico a respeito desta ferramenta dificultar sua maior disseminação, o uso de imagens de satélites tem aumentado ano a ano. A utilização de técnicas de inteligência artificial, como sistemas especialistas para a especificação de produtos de imagens de satélites e a utilização adequada dos produtos obtidos pelos diferentes sensores, faz-se necessário para auxiliar o usuário leigo em sensoriamento remoto na tarefa de especificar um produto imagem, dado um conjunto de recursos disponíveis, ou seja, saber qual o produto a ser utilizado para extrair a informação desejada da imagem gerada.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T19:59:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 100877.pdf: 3307133 bytes, checksum: 67ea44703f91d48f3c1de551a83c2863 (MD5) Previous issue date: 1995 / Análise dos aspectos relacionados a construção e utilização de sistemas especialistas. Mostra os principais conceitos, o histórico da evolução destes sistemas e as funções e características dos elementos que os compõem. As formas de representação e armazenamento do conhecimento, as técnicas de raciocínio ou inferência e as ferramentas utilizadas no desenvolvimento são abordados detalhadamente. É especificado, e implementado em PROLOG, um protótipo de uma ferramenta para a construção de sistemas especialistas baseados em regras de produção. Com o protótipo é realizada uma aplicação experimental sobre uma base de conhecimentos na área médica. A aplicação experimental permite o diagnóstico de algumas doenças comuns do aparellho digestivo e respiratório.

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnologico / Made available in DSpace on 2016-01-08T20:05:29Z (GMT). No. of bitstreams: 1 103906.pdf: 3072312 bytes, checksum: 086273c101eae289905ae0929fa27c1a (MD5) Previous issue date: 1995 / Esta tese tem por objetivo apresentar uma solução ao problema da classificação e diagnóstico de irregularidades detectadas em materiais de natureza fibrosa que ocorrem na fiação têxtil, mediante a interpretação de dados fornecidos pelo regularímetro. Um estudo de diversas propostas implementando discriminadores neurais para classificar irregularidades constatadas é apresentado, culminando com a seleção de implementações comprovadas como mais eficientes. Adicionalmente é apresentada a implementação de uma ferramenta de sistema especialista baseada em regras de reprodução em um banco de conhecimentos, este último objetivando a utilização de informações provenientes da etapa classificatória para inferir diagnósticos adequados. A implementação computacional da fase de detecção e classificação e da fase de diagnóstico foram realizadas de forma a construir um sistema integrado, como proposta de solução semi-automatizada. Seu uso constitui uma ferramenta de apoio ao processo decisório de especialista têxtil em regulametria. A eficácia do sistema proposto é analisada mediante tabulação de dados estatísticos coletados a partir de conjuntos de simulações de irregularidades sob estratificação de diversas variáveis de controle.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2016-01-15T14:40:30Z (GMT). No. of bitstreams: 1 336955.pdf: 2763605 bytes, checksum: 07c8d276c6efc2525413259bb9f38a2c (MD5) Previous issue date: 2014 / Em um curto espaço de tempo, a computação em nuvem evoluiu de mais um buzzword do mercado para um paradigma e modelo de serviço e entrega de recursos amplamente consolidado e aceito. Mesmo que ainda existam lacunas e divergências sobre conceitos e padrões, fato inegável é a expansão e utilização da Nuvem como modelo computacional. Neste contexto novos desafios surgem, entre eles a necessidade de monitorar tais infraestruturas complexas e heterogêneas, de forma a possibilitar a análise de grandes volumes de dados gerados, para tarefas de importância primordial para este modelo, como faturamento de recursos utilizados, identificação de falhas e predição de comportamentos. Tendo em vista este universo dinâmico e de rápidas mudanças, a presente arquitetura é apresentada, propondo um modelo de monitoramento não intrusivo, cujo foco está no armazenamento e recuperação de dados para a construção de sistemas autônomos utilizando aprendizado de máquina. Este trabalho visa evoluir o estado da arte ao propor uma arquitetura autônoma para o monitoramento de Nuvens, tanto privadas quanto híbridas e públicas.<br> / Abstract : In a very short timespan, Cloud Computing has evolved from another market buzzword to a widely accepted and consolidated computing model. Even though there are still gaps and disagreements about concepts and patterns, an undeniable fact is the expansion and wide use of the Cloud as a computing model. In this context there are new challenges, including the need to monitor such complex and heterogeneous infrastructures, in order to enable the analysis of large volumes of data generated for tasks of paramount importance like billing, consolidated reports, detect failures and predict future issues. Given this dynamic and rapidly changing universe, the proposed architecture is presented, proposing a non-intrusive monitoring model, whose focus is the information storage and retrieval allowing the construction of autonomous systems using machine learning. This work aims to advance the state of the art by proposing an autonomous architecture for Clouds monitoring.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-graduação em Engenharia Mecânica / Made available in DSpace on 2013-07-15T22:59:18Z (GMT). No. of bitstreams: 1 220695.pdf: 2359286 bytes, checksum: b8819b7d3dd3e7498dacb24d926e7409 (MD5) / As transformações sociais ocorridas nas últimas décadas podem ser atribuídas à revolução tecnológica que abrange todas as áreas de conhecimento e influencia fortemente a capacitação profissional e as relações sociais. As atuais tecnologias caracterizadas pelos computadores e as novas mídias, alteraram significativamente os processos de produção de bens materiais, os processos de difusão das idéias e, consequentemente, o modo de viver coletivo. Para muitos a educação é uma das áreas que mais sente o impacto dessas mudanças, reconhecendo a necessidade de objetivos que correspondam à transição de uma sociedade onde a informação é uma das suas principais características. Sendo assim, os sistemas educacionais passaram por reformas e impuseram quebra de paradigmas. Hoje para lecionar não basta transmitir conteúdos, tem-se que mediar a construção de competências. A educação profissional oferecida pela rede federal de ensino sofreu muitas alterações, entre as mais significativas podem ser identificadas a redução brusca da duração dos cursos e a quebra da estrutura disciplinar para a formação da estrutura modular. Neste contexto, a avaliação do processo educativo passou a necessitar de ferramentas que auxiliem na seleção e interpretação de informações necessárias para a tomada de decisão tanto pelos professores em relação à construção de competências, quanto pela Instituição para atuar no melhoramento contínuo e geração de memória corporativa. Como o conhecimento manipulado na avaliação em educação é de natureza heurística, apresenta-se nesta dissertação um sistema especialista protótipo de suporte à avaliação de competências, em um estudo de caso na educação profissional com a participação de um especialista em metrologia, consultado para externalizar o processo de tomada de decisão em relação aos conceitos atribuídos aos alunos. Para construção desta ferramenta, orientada pela metodologia do modelo incremental de desenvolvimento de Sistemas Especialistas, foram considerados os aspectos relacionados à reforma da educação, bem como os ciclos de aquisição, representação, implementação do conhecimento e seu teste. Como resultante deste estudo tem-se um protótipo de Sistema Especialista avaliador de competências técnicas na área de metrologia para docentes de ensino profissionalizante.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro de Ciências da Saúde, Programa de Pós-Graduação em Ciências Médicas, Florianópolis, 2012 / Made available in DSpace on 2013-07-16T04:40:49Z (GMT). No. of bitstreams: 1 313831.pdf: 1037237 bytes, checksum: 8ae86641f16c3767a3e681bb32ded615 (MD5) / Justificativa: Os distúrbios nutricionais que afetam crianças e adolescentes possuem componente multifatorial. Em um ambiente da rede de saúde coletiva, onde a demanda de atendimento nem sempre é comportada por médicos especialistas, sistemas que utilizam inteligência artificial podem vir a ser um mecanismo de suporte ao diagnóstico e tomada de decisão. Objetivos: O presente trabalho se propõe a validação de um sistema especialista aplicado ao suporte do diagnóstico médico de risco metabólico em crianças e adolescentes de 5 a 17 anos, e que utiliza como ferramenta computacional redes bayesianas. Métodos: Para validação do sistema foram coletados dados sociodemográficos, antropométricos, de atividade física e pressão arterial de 100 crianças e adolescentes com idades entre 5 e 17 anos. Esses dados foram inseridos no sistema especialista construído como informação para o sistema. Coletou-se 20 novos pacientes que foram avaliados por médicos especialistas que apresentaram o diagnóstico de cada um dos pacientes em relação ao risco metabólico. Os mesmos dados foram inseridos no sistema e utilizados para verificar a compatibilidade dos diagnósticos feitos pelos especialistas e pelo sistema. Resultados: O sistema mostrou um índice de acerto de 70% quando comparado com diagnóstico clínico Conclusão: O sistema especialista avaliado apresenta um bom valor preditivo, porém necessita de alguns ajustes e refinamentos para que possa ser implantado e de uma amostra maior de casos para que os testes finais sejam realizados.<br> / Abstract : Justification: The nutritional disorders affecting children and adolescents have a multifunctional component. In a public health network environment, where the demand for care is not always attended by medical specialists, systems that use that use artificial intelligence may become a mechanism to support the diagnosis and decision making. Objectives: The present study aims to validate an expert system applied to support a medical diagnosis of metabolic risk in children and adolescents 5-17 years of age, and as a computational tool that uses Bayesian networks. Methods: To validate the system were collected sociodemographic, anthropometric, physical activity and blood pressure of 100 children and adolescents aged 5 to 17 years. These data were enteres into the expert system built as information to the system. It was collected from 20 new patients that were evaluated by medical experts who had the diagnosis of each patient in relation to metabolic risk. The same data were entered into the system and used to check the consistency of diagnoses made by specialists and by the system. Results: The system showed a success rate of 70%, z score of 1.96. Conclusion: The expert system evaluated has a good predictive value, needing some adjustments and refinements so that it can be deployed and the final tests can be performed.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Florianópolis, 1995. / Made available in DSpace on 2013-12-05T20:26:15Z (GMT). No. of bitstreams: 0 Previous issue date: 1995Bitstream added on 2016-01-08T19:32:41Z : No. of bitstreams: 1 102527.pdf: 6218152 bytes, checksum: f4fcddcc79b3adf2ac974dcea258dc51 (MD5) / A tarefa de análise estatística de dados consiste de várias atividades que podem ser agrupadas em quatro estágios: 1) definição da estratégia de análise, onde são definidos os procedimentos estatísticos a serem utilizados; 2) procesamento da análise de dados, geralmente utilizando um software estatístico; 3) justificativa da estratégia de análise utilizada; 4) interpretação estatística dos resultados da análise, que é um dos embasamentos para se chegar aos resultados globais da pesquisa. Esta tarefa foi implementada utilizando o paradigma quadro negro (blackboard). Este paradigma é uma técnica de inteligência artificial distribuída, onde é proposto um modelo de fontes de conhecimentos (FC?s) independentes, assíncronas e anônimas que se comunicam entre si através de uma base de dados multinível, chamada de quadro negro. Para o desenvolvimento deste sistema decidiu-se fazer a aquisição de conhecimentos centrada nos seus potenciais usuários. O produto final desta pesquisa é um sistema especialista estatístico para apoio a pesquisas médicas desenvolvidas no Hospital Universitário da Universidade Federal de Santa Catarina.