Lista de Minicursos Confirmados

 

I) Controle de Sistemas com Atraso. (Leia mais).

II) Aplicação de Técnicas Não Lineares ao Controle de Aeronaves. (Leia mais).

III) Compactação da Informação. (Leia mais).

IV) Vibrações Aleatórias na Dinâmica de Estruturas. (Leia mais).

V) Introdução ao ROS (Robotic Operating System). (Leia mais).

VI) Tutorial de "Information Theoretic Learning" (ITL). (Leia mais).

Inscrições em Minicursos

Os minicursos serão realizados no dia 13/10/2013 (primeiro dia do evento) no período de 14-18h. Não é obrigatória a inscrição no evento para participar dos minicursos. O valor de cada minicurso é de R$ 50,00. Dúvidas: sbai2013@dee.ufc.br.

Realize a inscrição seguindo os passos abaixo:

(A) Selecione o botão abaixo para acessar sua área de usuário no sistema Galoá.

 

 

 

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Descrição Detalhada dos Minicursos

I) CONTROLE DE SISTEMAS COM ATRASO.
Prof. Dr. Julio Elias Normey Rico (UFSC)

Resumo:

O controle de sistemas com atraso é um assunto de extrema importância prática dado que o atraso (ou tempo morto) está presente em muitos processos de várias áreas e o controle deste tipo de dinâmica é complexo. Diversos processos que apresentam atraso em sua dinâmica serão tratados e discutidos em seus aspectos da representação do atraso tanto no domínio do tempo como da frequência. Na sequência a esta introdução são apresentas: (i) as dificuldades associadas ao controle em malha fechada destes sistemas e (ii) a ideia de predição. Os “compensadores de tempo morto” surgem então como uma solução simples para o controle destes sistemas. Apresenta‐se o Preditor de Smith (PS), que é a estrutura base para todos os compensadores estudados na literatura. Aspectos relacionados com desempenho e robustez são analisados e discutidos, sempre com exemplos práticos. As vantagens e desvantagens do PS são estudadas e se propõe uma estrutura modificada para resolver os problemas do PS. Assim, se chega numa solução unificada para o controle de sistemas com atraso, que permite controlar plantas estáveis e instáveis considerando especificações completas de desempenho e robustez. A sintonia do controle proposto é tratada para modelos de processos típicos encontrados na indústria. Ferramentas de simulação interativas são usadas ao longo da discussão dos assuntos para ilustrar e ajudar ao entendimento dos conceitos apresentados.

II) APLICAÇÃO DE TÉCNICAS NÃO LINEARES AO CONTROLE DE AERONAVES.
Dr. Francisco Javier Triveno Vargas (Embraer/ITA)

Resumo:

Comandos de vôo é uma área que compreende varias disciplinas da engenharia, cuja missão principal é estabelecer formas sistemáticas de analise e projeto de leis de controle. Neste sentido, ambiciosos programas são executados pelos fabricantes de aeronaves para a implementação de leis de controle. As mesmas visam obter um melhor desempenho da aeronave. Deseja-se a maior eficiência possível no que se refere ao: consumo de combustível, alivio de carga e diminuição do arrasto. Para obter esta melhora no desempenho da aeronave, é necessária a colaboração entre os diferentes departamentos no interior dos próprios fabricantes assim como a relação empresa-universidade.

III) COMPACTAÇÃO DA INFORMAÇÃO.
Prof. Dr. José Manoel de Seixas (UFRN)

Resumo:

A compactação da informação é bastante utilizada na etapa de préprocessamento, em diferentes aplicações. Em espaços de dimensão elevada, tipicamente, compactar a informação permite identificar as variáveis relevantes (inteligentes) para a solução do problema, além de tornar o processamento mais veloz, essencial em algumas aplicações. Neste minicurso, discutiremos alguns enfoques de compactação, com destaque para as análises de componentes principais e independentes, além da fatoração não-negativa de fontes. Aplicações em diferentes áreas da engenharia, física, petróleo e gás e medicina serão apresentadas.

IV) VIBRAÇÕES ALEATÓRIAS NA DINÂMICA DE ESTRUTURAS.
Prof. Dr. Reyolando Manoel Lopes Rebello da Fonseca Brasil (UFABC)

Resumo:

O propósito principal deste minicurso é o de apresentar os conceitos e ferramentas básicos da análise dinâmica de estruturas excitada por carregamento aleatório como: ventos, terremotos, ondas mar etc. Serão apresentadas noções de: a) processos aleatórios; b) suas propriedades estatísticas (probabilidades, médias, autocorrelação, correlação cruzada etc); c) análise espectral; d) análise de Fourier; e) transmissão de vibrações em sistemas lineares; f) resposta no domínio do tempo e no domínio das frequências. Encerrando o curso será desenvolvido exemplo completo de análise dinâmica de uma estrutura de edifício tipo “shear building” sob excitação de suportes aleatória devida a sismo. Trata-se de tema de relevância na engenharia dado a impossibilidade de se considerarem determinísticas certas ações da natureza. Um campo de aplicação de importante estratégica e econômica para o Brasil é a engenharia de estruturas “offshore” de prospecção e lavra de petróleo, em que o carregamento mais importante se deve às ondas do mar, cujo comportamento é aleatório. Também tem crescido em nosso país a ocorrência de eventos destrutivos causados por ventos intensos de natureza aleatória. Por outro lado, a engenharia brasileira tem ultimamente tido a oportunidade de atuar nos países latino-americanos na costa do Pacífico em que a consideração no projeto de eventos sísmicos catastróficos, também aleatórios, é de importância vital.

V) INTRODUÇÃO AO ROS (ROBOTIC OPERATING SYSTEM).
Prof. Dr. André Luís Marques Marcato (UFJF)

Resumo:

O desenvolvimento de software na área de robótica é uma tarefa árdua devido ao fato de envolver a integração de diferentes dispositivos e algoritmos em contínua evolução tecnológica. Ou seja, tanto o hardware das plataformas robóticas e dos respectivos sensores/atuadores como os diferentes algoritmos de processamento e controle dos robôs (SLAM, visão, filtros, planejamento de trajetória, entre outros) são constantemente aprimorados. O ROS (Robotic Operating System) é um sistema de código fonte aberto para o desenvolvimento de aplicações robóticas amplamente difundido mundialmente tanto na academia como na indústria. O ROS disponibiliza bibliotecas e ferramentas para ajudar os desenvolvedores de programas robóticos a criarem suas aplicações. Este minicurso tem como objetivo apresentar uma introdução ao ROS através de aplicações reais. O público alvo é constituído por alunos e professores que desejam conhecer os fundamentos desta ferramenta. Obs: O participante que desejar acompanhar o minicurso utilizando o seu próprio notebook, favor entrar em contato previamente com o instrutor através do email: andre.marcato@ufjf.edu.br para orientações específicas..

VI) TUTORIAL DE "INFORMATION THEORETIC LEARNING" (ITL).
Prof. Dr. Allan de Medeiros Martins (UFRN)

Resumo:

Um dos temas mais estudados nos dias de hoje em processamento de sinais e áreas afins é o aprendizado de máquina. Neste tema, existem algoritmos os mais diversos possíveis e que resolvem vários tipos de problemas. Dentre tais problemas, podemos citar problemas de regressão, projeção, classificação, etc. Antigamente as ferramentas utilizadas eram de caráter linear para sistemas e situações simples (por exemplo, classificação de padrões linearmente separáveis). Hoje em dia ja existem técnicas que abordam problemas não-lineares como redes neurais, máquinas de kernel , dentre outras. Apesar da evolução das técnicas e da adequação aos problemas não lineares, a grande maioria dos algoritmos são baseados na mesma função de custo utilizada desde os primeiros algoritmos de regressão linear; o erro quadrático médio (MSE). Com a sofisticação da captura de dados utilizada em tais problemas, facilitada pela tecnologia de sensoriamento, uso de imagens, e grandes fontes de dados etc, um outro problema que se tornou importante (além da não linearidade dos sistemas que processam estes dados) foi a presença de estatísticas não gaussianas (ou estatística de ordem superior) nas amostras processadas pelos sistemas que se deseja modelar ou estudar. Com este cenário (não-linearidades e estatística de ordem superior), a função de custo utilizada normalmente (MSE) já não se mostra adequada. Recentemente, Principe e outros proporam uma métrica baseada em entropia que vem sendo utilizada com bastante sucesso no lugar do MSE. Esta medida, chamada Potencial de Informação (IP), leva em conta muito mais do que o segundo momento da estatística presente nos dados e, quando utilizada no lugar do MSE nos algoritmos convencionais, tem gerado resultados superiores aos obtidos com o erro quadrático. Esta nova teoria que utiliza IP nos algoritmos de classificação, regressão, etc ,é chamada de ITL (Information Theoretic Learning) e, além de possuir uma fundação matemática concisa e coerente, vem dado origem a algoritmos que são capazes de obter ótimos resultados nos mais diversos campos de processamento digital de sinais.