[pt] Nas instalações elétricas de baixa tensão de uma planta industrial está concentrado grande parte do custo necessário para sua construção. Nesse contexto, os cabos elétricos são o item mais relevante e poucas iniciativas visando sua redução têm sido notadas. Apesar dos limites impostos pelas normativas vigentes e pelos próprios usuários dessas plantas, existem medidas que podem levar a redução do custo dos cabos elétricos, entre elas, a alocação inteligente dos quadros de distribuição na baixa tensão. O objetivo desse trabalho é definir uma metodologia para o posicionamento ótimo desses quadros de distribuição, minimizando o custo dos cabos elétricos dentro de uma área onde as cargas a serem alimentadas estão posicionadas de modo fixo. São definidas algumas restrições ao posicionamento dos quadros e também é preparada uma interface gráfica que facilita a interpretação dos resultados. Faz-se então uma comparação dos resultados obtidos com dados reais de uma instalação industrial cujo projeto básico fora realizado da forma tradicional, sem uso de qualquer técnica inteligente para a alocação dos quadros de distribuição. Dessa comparação nota-se que o potencial de redução pode alcançar mais de 40 porcento do custo dos cabos elétricos previsto pelo projeto básico. A redução na quantidade de cabos elétricos trás vários efeitos colaterais positivos, entre eles a redução das perdas por efeito Joule e a redução nas emissões de CO2 cujos impactos são mensurados também. Por fim, são lançadas ideias para a evolução da metodologia de modo que sua aplicação seja mais abrangente e simples, preparando-a para o uso em qualquer situação, como uma nova ferramenta dos projetos elétricos. / [en] In electrical installations of low voltage of an industrial plant is concentrated much of the cost required for its construction. In this context, the electrical wires are the most important item and few initiatives aimed at their reduction has been noted. Despite the limitations imposed by current regulations and by the users of these plants, there are steps that can lead to reducing the cost of electric cables, among them the intelligent allocation of switchboards at low voltage. The aim of this study is to define a methodology for the optimal positioning of these distribution boards, minimizing the cost of electrical cables within an area where the loads to be fed are positioned permanently. A graphical interface that facilitates the interpretation of results are set some restrictions on placement of tables and is also prepared. Then it makes a comparison of the results with real data of an industrial installation whose basic design was done the traditional way, without using any smart technique for allocation of the switchboard. This comparison we note that the reduction potential can reach more than 40 percent of the cost of electric cables provided by the basic design. The reduction in the amount of electrical cables behind several positive side effects, including reducing losses by Joule effect and the reduction in CO2 emissions whose impacts are measured as well. Finally, ideas are thrown to the evolution of the methodology so that their application is more comprehensive and simple to prepare it for use in any situation, as a new tool of electrical projects.

[pt] Interfaces Cérebro Computador (BCIs) são sistemas artificiais que permitem a interação entre a pessoa e seu ambiente empregando a tradução de sinais elétricos cerebrais como controle para qualquer dispositivo externo. Um Sistema de neuroreabilitação baseado em EEG pode combinar portabilidade e baixo custo com boa resolução temporal e nenhum risco para a vida do usuário. Este sistema pode estimular a plasticidade cerebral, desde que ofereça confiabilidade no reconhecimento das tarefas de imaginação motora realizadas pelo usuário. Portanto, o objetivo deste trabalho é o projeto de um sistema de aprendizado de máquinas que, baseado no sinal de EEG de somente dois eletrodos, C3 e C4, consiga classificar tarefas de imaginação motora com alta acurácia, robustez às variações do sinal entre experimentos e entre sujeitos, e tempo de processamento razoável. O sistema de aprendizado de máquina proposto é composto de quatro etapas principais: pré-processamento, extração de atributos, seleção de atributos, e classificação. O pré-processamento e extração de atributos são implementados mediante a extração de atributos estatísticos, de potência e de fase das sub-bandas de frequência obtidas utilizando a Wavelet Packet Decomposition. Já a seleção de atributos é efetuada por um Algoritmo Genético e o modelo de classificação é constituído por um Sistema de Múltiplos Classificadores, composto por diferentes classificadores, e combinados por uma rede neural Multi-Layer Perceptron. O sistema foi testado em seis sujeitos de bases de dados obtidas das Competições de BCIs e comparados com trabalhos benchmark da literatura, superando os resultados dos outros métodos. Adicionalmente, um sistema real de BCI para neurorehabilitação foi projetado, desenvolvido e testado, produzindo também bons resultados. / [en] Brain Computer Interfaces (BCIs) are artificial systems that allow the interaction between a person and their environment using the translated brain electrical signals to control any external device. An EEG neurorehabilitation system can combine portability and affordability with good temporal resolution and no health risks to the user. This system can stimulate the brain plasticity, provided that the system offers reliability on the recognition of the motor imagery (MI) tasks performed by the user. Therefore, the aim of this work is the design of a machine learning system that, based on the EEG signal from only C3 and C4 electrodes, can classify MI tasks with high accuracy, robustness to trial and inter-subject signal variations, and reasonable processing time. The proposed machine learning system has four main stages: preprocessing, feature extraction, feature selection, and classification. The preprocessing and feature extraction are implemented by the extraction of statistical, power and phase features of the frequency sub-bands obtained by the Wavelet Packet Decomposition. The feature selection process is effectuated by a Genetic Algorithm and the classifier model is constituted by a Multiple Classifier System composed by different classifiers and combined by a Multilayer Perceptron Neural Network as meta-classifier. The system is tested on six subjects from datasets offered by the BCIs Competitions and compared with benchmark works founded in the literature, outperforming the other methods. In addition, a real BCI system for neurorehabilitation is designed and tested, producing good results as well.

[pt] Esta dissertação introduz um estudo sobre os algoritmos de inteligência computacional para o controle autônomo dos robôs móveis, Nesta pesquisa, são desenvolvidos e implementados sistemas inteligentes de controle de um robô móvel construído no Laboratório de Robótica da PUC-Rio, baseado numa modificação do robô ER1. Os experimentos realizados consistem em duas etapas: a primeira etapa de simulação usando o software Player-Stage de simulação do robô em 2-D onde foram desenvolvidos os algoritmos de navegação usando as técnicas de inteligência computacional; e a segunda etapa a implementação dos algoritmos no robô real. As técnicas implementadas para a navegação do robô móvel estão baseadas em algoritmos de inteligência computacional como são redes neurais, lógica difusa e support vector machine (SVM) e para dar suporte visual ao robô móvel foi implementado uma técnica de visão computacional chamado Scale Invariant Future Transform (SIFT), estes algoritmos em conjunto fazem um sistema embebido para dotar de controle autônomo ao robô móvel. As simulações destes algoritmos conseguiram o objetivo, mas na implementação surgiram diferenças muito claras respeito à simulação pelo tempo que demora em processar o microprocessador. / [en] This theses introduces a study on the computational intelligence algorithms for autonomous control of mobile robots, In this research, intelligent systems are developed and implemented for a robot in the Robotics Laboratory of PUC-Rio, based on a modiÞcation of the robot ER1. The verification consist of two stages: the first stage includes simulation using Player-Stage software for simulation of the robot in 2-D with the developed of artiÞcial intelligence; an the second stage, including the implementation of the algorithms in the real robot. The techniques implemented for the navigation of the mobile robot are based on algorithms of computational intelligence as neural networks, fuzzy logic and support vector machine (SVM); and to give visual support to the mobile robot was implemented the visual algorithm called Scale Invariant Future Transform (SIFT), these algorithms in set makes an absorbed system to endow with independent control the mobile robot. The simulations of these algorithms had obtained the objective but in the implementation clear differences had appeared respect to the simulation, it just for the time that delays in processing the microprocessor.

[pt] A simulação da estrutura eletrônica de átomos e moléculas, desde do início da década de 90, tem se mostrado uma ferramenta imprescindível para o desenvolvimento de áreas estratégicas, ainda emergentes, mas fundamentais, como por exemplo, a área de Nanotecnologia. No entanto, esse tipo de simulação, ainda hoje é de grande complexidade e exige alto poder computacional. Dessa forma, torna-se fundamental a criação de métodos de simulação mais precisos e computacionalmente menos custosos. Este trabalho utiliza Algoritmos Evolutivos e métodos de Inteligência Computacional junto de algumas ferramentas desenvolvidas e estudadas tradicionalmente pela Matemática Aplicada em cálculos de estrutura eletrônica. Em particular, são construídas novas formas de aproximação de soluções para equação de Schrodinger, que contemplem os requisitos físicos necessários. Essas soluções serão nomeadas de funções de ondas evolucionárias, que neste trabalho serão tratadas como pontos em um espaço de Hilbert formado pelo fecho em L (2) da interseção das funções definidas na semi-reta, contínuas e de derivadas contínuas, simétricas ou antissimétricas com relação à permutação de suas coordenadas. São demonstrados alguns resultados, requisitos para utilização de Algoritmos Evolucionários e Séries de Fourier Generalizadas, baseadas em polinômios de Laguerre modificados e Wavelets. Esta pesquisa é desenvolvida inicialmente para sistemas de dois elétrons, e mais tarde é estendida para sistemas mais complexos, a fim de criar uma abordagem alternativa as tradicionais. / [en] The simulation of the electronic structure of atoms and molecules has been shown to be, from the beginning of 90 s, an indispensable tool for the development of strategic areas, that are still emergent, but fundamental, like nanotechnology. However, this type of simulation is still of great complexity today and demands high computational power. Thus, the creation of more precise and less costly methods becomes fundamental. With the elaboration of this research, the intention is to create alternatives basis that can be used into the traditional methods of simulation of electronic structure, such as the Hartree-Fock method, GVB, among others. This essay intends to investigate part of the mathematical tools used in the calculations of electronic structure, in order to create disruptive approaches, related to the precision or velocity of the obtainment of relevant results. The new methods are based in Computational Intelligence and concepts of Functional Analysis like Wavelets.

[pt] Nosso trabalho apresenta uma técnica capaz de gerar animações para personagens virtuais. A inspiração desta técnica vem de vários princípios encontrados na biologia, em particular os conceitos de evolução e seleção natural. Os personagens virtuais, por sua vez, são modelados como criaturas semelhantes a animais, com um sistema locomotor capaz de movimentar seus corpos através de princípios simples da física, tais como forças e torques. Como nossa técnica não depende de nenhum pressuposto sobre a estrutura do personagem, é possível gerar animações para qualquer tipo de criatura virtual. / [en] We present a technique for automatically generating animations for virtual characters. The technique is inspired by several biological principles, especially evolution and natural selection. The virtual characters themselves are modeled as animal-like creatures, with a musculoskeletal system that is capable of moving their bodies through simple physics principles, such as forces and torques. Because our technique does not make any assumptions about the structure of the character, it is capable of generating animations for any kind of virtual creature.

[pt] Esta dissertação investiga o uso da Programação Genética para otimização estrutural de aglomerados de carbono. O objetivo primordial do estudo de cálculos que descrevam as interações de um aglomerado é encontrar o arranjo de átomos que corresponde à menor energia, ou àqueles que possuem energias próximas, já que estes são os candidatos mais prováveis de serem formados. Recentemente, na área da Inteligência Computacional, estudos apresentaram um novo método de otimização, chamado de Otimização por Programação Genética (OPG), com resultados promissores, avaliados em diversos casos de referência. A partir destes resultados, esta pesquisa aplica, de forma inédita, a abordagem OPG em problemas de otimização estrutural de aglomerados. Para fins de comparação, foram realizadas otimizações independentes utilizando o modelo tradicional de Algoritmos Genéticos (AGs). Neste trabalho, foram realizados vários ensaios computacionais utilizando os métodos OPG e AG para otimizar a geometria, ou seja, encontrar a estrutura de menor energia, de aglomerados de carbono de 5 a 25 átomos. Para o cálculo da energia, foi utilizado o potencial de Morse. Os valores das energias encontrados e as geometrias de cada aglomerado foram comparados com casos já publicados na literatura. Os resultados mostraram que, para os aglomerados menores, os dois métodos foram capazes de encontrar os mínimos globais, mas com o aumento do número de átomos, o OPG apresenta resultados superiores ao AG. Quanto ao tempo de execução por avaliação, o AG se mostrou significativamente mais rápido do que o do OPG, devido à sua representação direta das posições dos átomos, de um aglomerado, em um cromossomo. Porém a superioridade dos resultados OPG em relação ao AG indicou que a melhoria na sua implementação poderá ser de grande utilidade na área de simulação de aglomerados atômicos ou moleculares. / [en] This dissertation investigates the use of Genetic Programming for the structural optimization of carbon clusters. The main objective concerning computations that describe the interactions of a cluster is to find the arrangements of atoms corresponding to the lowest energy, since these are the most likely candidates to be formed. It has been recently introduced in the area of Computational Intelligence a new optimization method, called Optimization by Genetic Programming (OGP), showing promising results for several benchmark cases. Based on these results, the present work aimed at the application of OGP for the geometry optimization of carbon clusters. For comparison purposes, independent optimizations using the standard genetic algorithm (GA) approach were carried out. Several optimization trials were performed using both GA and OGP in order to find the best geometries of carbon clusters with size ranging from 5 to 25 atoms. The energy was calculated using the Morse potential. Resulting energies and geometries were compared to previously published results. Both GA and OGP were able to find the global minimum for the smaller clusters. However, upon increasing the number of atoms, the OGP presented better results compared to the GA. Concerning the execution time for each evaluation, the GA is significantly faster than the OGP due to its direct representation of the positions of atoms of a cluster in a chromosome. However, the superiority of the OGP results compared to the GA results suggests that an effort towards the improvement of the implementation of OGP could lead to a very powerful optimization tool to be used by the scientific community.

[pt] Os custos de instalação e as taxas de produção ao longo da vida de um reservatório de óleo e gás são influenciados diretamente pela localização, quantidade e capacidade das Unidades Estacionárias de Produção (UEPs). A distância entre um poço e a UEP a qual foi alocado é um fator impactante na perda de carga a que os fluídos são submetidos. A dissipação de energia aumenta quando essa distância é maior e todo o sistema de produção recebe a interferência negativa desta perda, o que compromete as taxas de recuperação. A necessidade de respeitar as restrições de capacidade das UEPs faz com que outras decisões precisem ser tomadas no mesmo momento em que se decide a localização de cada uma. Este trabalho descreve um modelo baseado em Algoritmos Genéticos para a otimização simultânea da quantidade, localização e dimensionamento de Unidades Estacionárias de Produção (UEPs). Para lidar com as restrições lineares e não lineares do problema utiliza-se a técnica chamada de GENOCOP III - Genetic Algorithm for Numerical Optimization of Constrained Problems e funções de penalidade. O objetivo da otimização é maximizar o Valor Presente Líquido (VPL) que depende da curva de produção de cada configuração obtida como possível solução. Para obter a curva de produção são realizadas simulações de reservatório que utilizam tabelas de escoamento multifásico para representar o sistema de produção externo ao reservatório. O modelo de solução foi testado em um modelo de reservatório baseado em um caso real. Os resultados encontrados indicam que a utilização deste modelo de solução como ferramenta pode auxiliar a tomada de decisão dos especialistas responsáveis pelo desenvolvimento de campos de petróleo. / [en] Installation costs and production rates over the life of an oil and gas reservoir are directly influenced by the location, number and capacity of the Production Units. The distance between a well and the Production Unit to which it has been allocated is an important factor in the loss of fluids pressure. The power dissipation increases when the distance is bigger and the entire production system receives the negative interference of this loss, compromising recovery rates. There is a need to take into account restrictions that apply to the capacity of Production Unit at the same time as there localization are decided. This paper describes a model with genetic algorithms for the simultaneous optimization of the quantity, location and sizing of Production Units. To deal with the constraints of the problem we use a technique called GENOCOP III - Genetic Algorithm for Numerical Optimization of Constrained Problems. The goal of the optimization is to maximize the Net Present Value (NPV) which depends on the production curve of each configuration obtained as a possible solution. The production curves are obtained by reservoir simulations with multiphase flow tables that represent the system external to the reservoir. The solution model was tested in a reservoir model based on a real case. The results indicate that using this solution model as a tool can assist the decision making of experts responsible for oil field development.

[pt] Sensores capazes de detectar campos magnéticos são largamente aplicados nas mais variadas áreas da engenharia. Um magnetômetro é um dispositivo que, baseado na utilização de um sensor magnético, é capaz de medir a magnitude e/ou direção de um campo magnético. Magnetômetros GMI são transdutores magnéticos cujos elementos sensores se baseiam no efeito da Magnetoimpedância Gigante (Giant Magnetoimpedance - GMI) que se caracteriza pela grande variação da impedância (módulo e fase) de uma amostra de material ferromagnético quando submetida a um campo magnético externo. A sensibilidade dos transdutores magnéticos está diretamente associada à sensibilidade de seus elementos sensores. No caso de amostras GMI, a sensibilidade é afetada por diversos parâmetros, e essa dependência ainda não é bem modelada quantitativamente. Esta dissertação apresenta um modelo computacional baseado em Redes Neurais MLP e em Algoritmos Genéticos que determina a sensibilidade ótima da fase da impedância do efeito GMI em função do campo magnético externo, para ligas ferromagnéticas amorfas de composição Co70 Fe5 Si15 B10, a partir dos seguintes parâmetros que as afetam: comprimento das amostras, nível CC e frequência da corrente de excitação além do campo magnético externo. / [en] Sensors capable of detecting magnetic fields are widely applied in many areas of engineering. A magnetometer is a device that based on the use of a magnetic sensor is capable of measuring the magnitude and direction of a magnetic field. Magnetometers GMI are magnetic transducers which sensors elements are based on the Giant Magnetoimpedance effect (Giant Magnetoimpedance - GMI) that is characterized by large variation of the impedance (magnitude and phase) of a sample of ferromagnetic material when subjected to an external magnetic field. The magnetic transducers sensitivity is directly affected by the sensitivity of its sensor elements. In the case of GMI samples, the sensitivity is affected by several parameters, and this dependence is not well modeled quantitatively. This dissertation presents a computational model based on feedforward Multilayer Perceptron Neural Networks and Genetic Algorithms that determines the optimal impedance phase sensitivity of the GMI effect, as functions of the magnetic field, for Co70 Fe5 Si15 B10 ferromagnetic amorphous alloys, The proposed model is based on some of the main parameters that affect it: length of the samples, DC level and frequency of the excitation current and the external magnetic field.

[pt] Para simular, prever e controlar os sistemas de energia elétrica, engenheiros precisam de ferramentas computacionais para modelar os componentes dessa rede interconectada altamente complexa. Muitos esforços ao longo do século passado foram dedicados a desenvolver modelos matemáticos para geradores, linhas de transmissão, compensadores de potência reativa, transformadores e assim por diante. Os principais componentes dos sistemas de potência são representados precisamente através de modelos matemáticos, mas as cargas ainda são uma fonte de incerteza nas simulações, devido à sua característica de aleatoriedade. Modelos de carga conservadores superestimam a resposta de potência a desvios de tensão, enquanto modelos de carga excessivamente otimistas podem subestimar as margens de estabilidade, deixando o sistema muito próximo do seu limite operacional. É preciso estabelecer representações de cargas tão próximas da realidade quanto possível, a fim de explorar os recursos de rede de modo mais eficiente. Este trabalho fornece uma metodologia para modelagem de carga, investigando e resumindo as etapas do processo, que podem ser implementadas de diversas maneiras. O tratamento de dados, a escolha de uma representação matemática do modelo de carga e sua estimação de parâmetros são apresentados através de estudos de caso reais, tanto para uma aplicação focada na dinâmica do sistema elétrica, quanto para uma aplicação em regime permanente. Discute-se como otimização e conceitos de inferência estatística podem ser ferramentas efetivas para alcançar melhores aproximações sobre como a carga responderá a perturbações causadas por variações de tensão, sejam estas variações espontâneas, ou devido a ações de controle, ou causadas por curtos-circuitos. / [en] To simulate, predict and control Electric Power Systems (EPS), engineers need tools to model the components of this highly complex interconnected network. Many efforts over the past century were dedicated to develop mathematical models for generators, transmission lines, reactive power compensators, transformers and so on. The main components of the power systems are precisely represented by mathematical models, but the loads are still a source of uncertainty in the simulations, due to their random characteristics. It is well known that conservative load models super estimate power response to voltage deviations, and, on the other hand, over-optimistic load models may underestimate stability margins, leading a system to operate too close to its limit. It is necessary to stablish load representations as close to reality as possible, in order to fully exploit grid resources. This work provides a methodology for load modeling, investigating and summarizing the steps of the process, whose can be implemented in a wide variety of ways. Data treatment, the choice of a load model representation and their parameters estimation are presented through real case studies, both for dynamic simulation and a steady state application. It is discussed how optimization and statistical inference concepts can be effective tools to reach better approximations on how load will respond to disturbances caused by voltage variations, whether these were spontaneous, due to control actions, or caused by short-circuits.

[pt] A utilização de modelos de inteligência computacional para tarefas de previsão Multi-Step de séries temporais tem apresentado resultados que permitem considerar estes modelos como alternativas viáveis para este tipo de problema. Baseados nos requerimentos computacionais e a melhora de desempenho, recentemente novas áreas de pesquisa têm sido apresentadas na comunidade científica. Este é o caso do Reservoir Computing, que apresenta novos campos de estudo para redes neurais do tipo recorrentes, as quais, no passado, não foram muito utilizados devido à complexidade de treinamento e ao alto custo computacional. Nesta nova área são apresentados modelos como Liquid State Machine e Echo State Networks, que proporcionam um novo entendimento no conceito de processamento dinâmico para redes recorrentes e propõem métodos de treinamento com baixo custo computacional. Neste trabalho determinou-se como foco de pesquisa a otimização de parâmetros globais para o projeto das Echo State Networks. Embora as Echo State Networks sejam objeto de estudo de pesquisadores reconhecidos, ainda apresentam comportamentos desconhecidos, em parte pela sua natureza dinâmica, mas também, pela falta de estudos que aprofundem o entendimento no comportamento dos estados gerados. Utilizando como fundamento o modelo Separation Ratio Graph para análise do desempenho, é proposto um novo modelo, denominado ESN-GA-SRG, que usa como base redes ESN com otimização de parâmetros globais utilizando GA e seleção de topologias para Reservoir por meio de análise de estados empregando SRG. O desempenho deste novo modelo é avaliado na previsão das 11 séries que compõem a versão reduzida do NN3 Forecasting Competition e em 36 séries da competição M3, selecionadas segundo características de periodicidade na amostragem, assimetria, sazonalidade e estacionaridade. O desempenho do modelo ESN-GA-SRG na previsão dessas séries temporais foi superior na maioria dos casos, com significância estatística, quando comparado com outros modelos da literatura. / [en] The use of computational intelligence models for Multi-Step time series prediction tasks has presented results that allow us to consider these models as viable alternatives for this type of problem. Based on computational requirements and performance improvement, new areas of research have recently been presented in the scientific community. This is the case of Reservoir Computing, which presents new fields of study for recurrent-type neural networks, which in the past were not widely used because of training complexity and high computational cost. In this new area are presented models such as Liquid State Machine and Echo State Networks, which provide a new understanding of the concept of dynamic processing for recurring networks and propose methods of training with low computational cost. In this work, we determined the optimization of global parameters for the Echo State Networks project. Although Echo State Networks are the object of study by recognized researchers, they still present unknown behavior, partly due to their dynamic nature, but also due to the lack of studies that deepen behavior understanding of the generated states. Based on the Separation Ratio Graph model for performance analysis, a new model, called ESN-GA-SRG, is proposed, which uses ESN networks with global parameter optimization using GA and selection of topologies for Reservoir through analysis of States employing SRG. The performance of this new model is evaluated to forecast the 11 series that made up the reduced version of the NN3 Forecasting Competition and for 36 series of the M3 competition, selected according to characteristics of periodicity in sampling, asymmetry, seasonality and stationary. The performance of the ESN-GA-SRG model in predicting these time series was superior in most cases, with statistical significance when compared with other models in the literature.