Navegando por Autor "Simões, Marco Antônio Costa"
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- ItemGeração de comportamento para robôs da liga de simulação 3D(UNEB, 2018-07-06) Oliveira, Raoni Sales De; Magalhães, Ana Patrícia; Simões, Marco Antônio Costa; Souza, Josemar Rodrigues deA robótica e a inteligência artificial são áreas de pesquisa de grande interesse na atualidade, pois suas propostas visam, dentre outras coisas, substituir o indivíduo por robôs nas tarefas onde o fator humano pode representar alguma limitação ou condição de risco. Para fomentar as pesquisas nestas áreas, iniciativas tais como competições de futebol de robôs propõe desafios que estimulam pesquisadores e estudantes a desenvolverem projetos com potencial para serem depois aproveitados em cenários reais. Um exemplo de competição é a Robocup, o maior desafio que abrange às áreas de robótica e inteligência artificial da atualidade. Nele atua o time BahiaRT criado pelo centro de pesquisa ACSO/UNEB, cujo diferencial está na coordenação multiagente, em específico no que tange habilidades de marcação e passe de bola, se posicionando entre os 4 melhores do mundo na liga de simulação 3D nos últimos anos. Nesse sentido, o time BahiaRT tem realizado uma tarefa dispendiosa: criar novos comportamentos para os agentes, a serem utilizados nas ferramentas de apoio estratégico adotadas - Framework FCPortugal Setplays e SPlanner -. Esse trabalho propõe uma solução que dê suporte à criação de novos comportamentos para as ferramentas de apoio estratégico do time BahiaRT. A solução compreende uma interface para definição do comportamento e um gerador de código para integrar o novo comportamento gerado às ferramentas de apoio estratégico utilizadas pelo time BahiaRT. A solução apresentada neste trabalho foi testada no laboratório do ACSO e se mostrou viável para utilização.
- ItemGeração de informações estratégicas para clubes de futebol através da visão computacional(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Nascimento, Jorge Mateus Gomes do; Simões, Marco Antônio Costa; Suárez, Diego Gervasio Frías; Mascarenhas, Ana Patricia Fontes MagalhãesO futebol, é um esporte amplamente popular em todo o mundo, está incorporando tecnologias avançadas para otimizar seu desempenho, com destaque para a aplicação de visão computacional. Este estudo propõe a implementação dessa tecnologia no âmbito do futebol, concentrando-se na geração de estatísticas, como contagem total de passes e rastreamento preciso do trajeto da bola. Utilizando o método YOLO (You Only Look Once), a aplicação de visão computacional revelou resultados concretos: uma precisão entre 40% e 90% na contagem de passes em vídeo e eficiência no rastreamento da trajetória da bola. Esse número evidencia a eficácia do YOLO na obtenção de estatísticas precisas em clipes de vídeo de futebol, fornecendo informações para treinadores e analistas. A aplicação bem-sucedida do YOLO tem o potencial de ajudar na análise tática no futebol, contribuindo para a otimização do desempenho das equipes. Este trabalho representa uma contribuição significativa para o avanço da aplicação da visão computacional no contexto esportivo, respaldado por resultados quantificáveis.
- ItemMineração de dados para análise quantitativa de chutes a gol em um ambiente de simulação de futebol de robôs em duas dimensões(Universidade do Estado da Bahia, 2014-07-29) Silva, Bruno Vinicius; Simões, Marco Antônio Costa; Suárez, Diego Gervasio Frías; Souza, Josemar Rodrigues deEste trabalho demonstra que é possível classificar automaticamente eventos complexos ocorridos durante jogos de futebol de robôs da Liga de Futebol Simulado Robocup 2D. Utilizando a metodologia CRISP-DM foi realizado um processo completo de Descoberta de Conhecimento em Bases de Dados sobre os logs das partidas. O objetivo desse processo foi extrair conhecimento acerca de chutes a gol, o que está relacionado a algumas das métricas mais importantes no futebol para analisar o desempenho de uma equipe e também com os eventos com a pior classificação automatizada reportada na literatura (ABREU et al., 2011). Utilizando uma análise pós-simulação, offline, baseada em técnicas clássicas de mineração de dados, foi criado um classificador que melhorou em 13,99% o baseline existente. Esse trabalho é um bom indicativo da viabilidade de desenvolver uma ferramenta de análise de desempenho completa, que capte as diversas métricas utilizadas no futebol real também no ambiente de futebol de robôs simulado, o que significaria uma importante evolução nos métodos de teste e experimentação utilizados atualmente.
- ItemMódulo de transição dinâmico entre os movimentos de andar e chutar aplicado a robôs humanoides simulados em ambiente 3D(UNEB, 2015-11-19) Silva, Camila Laranjeira da; Simões, Marco Antônio Costa; Suárez, Diego Gervasio Frías; Souza, Josemar Rodrigues deO desenvolvimento de movimentos dinâmicos para robôs bípedes é vastamente pesquisado por cientistas de diferentes áreas, especialmente por existir uma forte semelhança com a estrutura humana, despertando na comunidade científica um interesse em desenvolver comportamentos também similares aos padrões do ser humano. A relevância dessas pesquisas está também na natureza adaptativa dos movimentos dinâmicos, ideais para cenários altamente variáveis, particularmente em ambientes multi-agente, onde as variações se tornam ainda mais imprevisíveis. Este trabalho está inserido no contexto da Liga de Simulação 3D da RoboCup, a qual simula agentes humanoides e traz o desafio de criar uma base sólida e confiável de movimentação, suporte essencial para a inteligência artificial dos agentes. Um dos maiores desafios enfrentados na liga quanto à movimentação é a transição entre movimentos, que normalmente consiste em um processo lento e exige a execução de diversas etapas preparatórias. Neste trabalho utilizamos o time BahiaRT do ACSO (Núcleo de Arquitetura de Computadores e Sistemas Operacionais) para propor um módulo de transição dinâmico entre os movimentos de andar e chutar, fazendo com que o chute atue como uma extensão do seu antecessor. A aplicação da proposta aqui apresentada se mostrou promissora, resultando em uma significativa redução do consumo de tempo para realizar o conjunto de ações envolvidas desde o andar até o chute.
- ItemNavegação autônoma para veículos aéreos não tripulados simulados em ambientes desconhecidos: planejamento de caminhos através do uso da aprendizagem por reforço(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Jesus, Filipe Silva de; Simões, Marco Antônio Costa; Mascarenhas, Ana Patricia Fontes Magalhães; Suárez, Diego Gervasio FríasCom o avanço da tecnologia e o aumento do uso de Veículos Aéreos Não Tripulados (VANTs) em diversas aplicações, como inspeções de infraestruturas, monitoramento ambiental e entregas de mercadorias, torna-se fundamental o desenvolvimento de técnicas avançadas para o planejamento de caminhos dessas aeronaves. Trabalhos relacionados na área têm explorado abordagens de aprendizagem por reforço para o planejamento de caminhos em ambientes 2D, porém, ainda existem lacunas a serem preenchidas em relação a ambientes 3D e à inclusão de obstáculos complexos. Nessa perspectiva, este estudo propõe a integração do algoritmo de busca A* no módulo de planejamento de caminhos, comparando com técnicas de navegação que utilizam a aprendizagem por reforço. Além disso, para aprimorar a percepção do agente no ambiente tridimensional, é proposta uma modelagem que converte dados de um sensor 2D em uma representação abstrata 3D via software, permitindo ao VANT obter uma compreensão mais abrangente e precisa do cenário. Os experimentos revelaram um significativo aumento na taxa de sucesso da navegação autônoma, indo de 29% para 76% com a utilização da modelagem tridimensional dos obstáculos. Além disso, demonstramos que o VANT, treinado por meio de aprendizado por reforço, adquiriu habilidades fundamentais de navegação. Esses avanços visam preencher lacunas e, consequentemente, contribuir para a automação e eficiência das operações dessas aeronaves.
- ItemPolíticas de decisão de comportamentos num sistema multiagentes utilizando aprendizagem por reforço(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Fonsêca, Rafael da Costa; Simões, Marco Antônio Costa; Cerqueira Junior, Adailton de Jesus; Suárez, Diego Gervasio FríasEsta monografia aborda o desafio da tomada de decisão em sistemas multiagentes, utilizando o aprendizado por reforço como uma solução para este desafio. O problema investigado nesta monografia é o desenvolvimento de políticas de decisão que permitam a coordenação e colaboração entre agentes, de forma a melhorar o desempenho coletivo em cenários complexos, como o futebol de robôs simulados. Este problema vem da necessidade de encontrar estratégias e técnicas que permitam aos agentes aprenderem comportamentos adequados, considerando a dinamicidade da interação com outros agentes e com o ambiente. Esta monografia descreve a modelagem e implementação do ambiente de aprendizagem, treinamento dos agentes utilizando técnicas de aprendizado por reforço e a avaliação dos resultados obtidos. Essa investigação tem relevância para a aplicação em problemas reais de coordenação e decisão em sistemas multiagentes, onde a tomada de decisão eficiente pode ser crucial para alcançar resultados ótimos e melhorar a cooperação entre os agentes. Ao treinar os agentes de um time de futebol para selecionar os comportamentos mais eficientes com o uso de algoritmos como DQN e DDPG, observaram-se melhorias notáveis no desempenho defensivo da equipe, com uma redução significativa de 10 vezes nas perdas durante as partidas
- ItemReft: sistema integrado de reconhecimento de emoções na fala e no texto para o idioma brasileiro(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Gomes, Vanessa Martins; Simões, Marco Antônio Costa; Souza, Josemar Rodrigues de; Chaves, Débora Alcina RegoO reconhecimento de voz desempenha um papel fundamental na comunicação humana e tem sido amplamente estudado na área de processamento de sinais. A voz humana contém informações valiosas que podem ser exploradas para inferir as emoções de um indivíduo. A detecção de emoções através da fala é uma abordagem de Processamento de Linguagem Natural (PLN) que combina análise acústica e linguística para identificar padrões emocionais. A emoção é uma experiência mental subjetiva e consciente, muitas vezes acompanhada por respostas ou mudanças biológicas específicas. Portanto, as palavras que usamos nem sempre refletem exatamente o que estamos sentindo. Nesse contexto, este trabalho propõe explorar a utilização concomitante de características sonoras e léxicas da voz em língua portuguesa do Brasil. A metodologia adotada envolveu uma revisão sistemática da literatura para identificar as melhores práticas e abordagens existentes, além de desenvolver um sistema de reconhecimento de emoções em tempo real que combina dados léxicos e prosódicos da fala. Para a classificação das emoções e construção dos modelos, foi utilizada uma Rede Neural Convolucional (CNN) e o Bidirectional Encoder Representations for Transformers (BERT), um modelo de transformador conhecido por sua eficácia em tarefas de linguagem natural. A validação dos resultados foi realizada por meio de testes e avaliação das métricas de acurácia e precisão. Foram obtidos dois resultados, sendo que o resultado ponderado apresentou uma taxa de 15% de acertos a mais que o resultado normal, totalizando 87.5%. A relevância social deste projeto reside na sua capacidade de melhorar a interação entre humanos e computadores, bem como de promover o bem-estar emocional dos indivíduos. Ao permitir o reconhecimento preciso e em tempo real das emoções por meio da voz, abre-se um leque de oportunidades para aplicação em áreas como saúde, marketing emocional e interações sociais. Essa abordagem pode contribuir para o desenvolvimento de tecnologias mais humanizadas, adaptadas às necessidades emocionais dos usuários, e fomentar a criação de ambientes mais empáticos e inclusivos, onde a compreensão e a expressão das emoções são valorizadas e utilizadas de forma construtiva, além de contribuir para a comunidade de PLN no Brasil.