Saber Aberto :: Navegando por Autor "Suárez, Diego Gervasio Frías"

Navegando por Autor "Suárez, Diego Gervasio Frías"

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Água: ferramenta computacional para estudo da evolução de espécies virais baseado no uso de códons
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Menezes, Mauricio Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías; Fonseca, Vagner; Lenz, Alexandre Rafael; Restovic, Maria Inés
Este trabalho teve como objetivo principal o desenvolvimento de um modelo para a análise de genomas virais, baseado no uso de códons. Essa ferramenta se propõe a ser um recurso significativo para a investigação da evolução de espécies, empregando sequências genômicas do SARS-COV-2 como base desse estudo. A implementação desse modelo visa proporcionar maior eficiência computacional aprimorada e alcançar resultados mais precisos. Adicionalmente, a ferramenta será capaz de apresentar visualizações gráficas dos resultados obtidos, simplificando a interpretação dos dados e auxiliando na tomada de decisões científicas. Espera-se que essa abordagem proporcione insights valiosos sobre a evolução de espécies virais, contribuindo para o avanço da virologia e da genômica comparativa. Os resultados obtidos foram considerados satisfatórios, tendo em vista que o modelo teve sua implementação concluída de forma satisfatória, atendendo a todos os objetivos especificados
Análise comparativa do desempenho de técnicas de data mining com atríbutos mistos sob uma base de dados epdemiológica
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-19) Conceição, Fábio Ramos da Silva; Restovic, Maria Inés Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Araujo, Murilo Freire Oliveira
A maioria dos algoritmos não conseguem trabalhar com Datasets de tipo misto. Esse problema perpassa um contexto, ao qual a massiva produção de dados é nutrida de muitas informações, a quais são definidas por dados tanto numéricos quanto categóricos. Essa realidade induz às técnicas de mineração a realizar a conversão para um único tipo de dado, o problema desta conversão remete a perda de sua consistência. A fim de propor algoritmos consistentes e bem avaliados, este trabalho tem por objetivo analisar o desempenho de algoritmos de mineração para o tratamento de dados mistos utilizando uma base de dados de epidemiologia molecular. Dessa forma, será possível eleger qual técnica apresentou o melhor desempenho. No desenvolvimento da pesquisa foram implementados três algoritmos com base nas fundamentações teóricas fornecidas pelos autores Huang (1997) e Cao et al. (2012). Além disso, realizou-se todo o processo de tratamento de dados respaldado pelo processo de descoberta de conhecimento nas bases de dados descritos por Camilo e Silva (2009). O procedimento de análise do desempenho dos algoritmos foi feito com base na aplicação de três métricas avaliativas que foram citadas por Szepannek (2019), sendo elas: Índice de Jaccard, F-Measure e Índice de Rand Ajustado
Análise da proteína spike do sars-cov-2 utilizando o algoritmo CBUC
(Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Nascimento Júnior, Cândido Luiz do; Restovic, Maria Inés Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Lenz, Alexandre
As árvores filogenéticas têm um papel importante na biologia moderna porque elas provêm uma maneira concisa de visualizar a evolução dos descendentes partindo de ancestrais comuns. Durante a evolução da linhagem de um organismo os descendentes podem se divergir e “separar”, esses eventos são conhecidos como cladogênese, no qual se refere a origem de um novo ramo. Um clado é um pedaço de uma árvore filogenética que contém uma linhagem ancestral e todos os descendentes dessa linhagem. Os clados formados em uma árvore filogenética nos passam uma importante informação sobre os agrupamentos das sequências. O procedimento de classificação feito atualmente pode levar muito tempo. O algoritmo CBUC - Codon Based Unsupervised Classification, inicialmente implementado em Scilab pelo Prof. Dr. Diego Gervasio Frías Suárez, nesse trabalho foi implementado em Python, consegue genotipar as sequências e encontrar agrupamentos. O SARS-CoV-2 - Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2, vírus causador da doença COVID-19 - Coronavirus Disease-2019, é um vírus altamente transmissível e se espalhou rapidamente pelo mundo, escalando de um surto para uma pandemia. O objetivo geral deste trabalho compreende a análise da proteína spike do SARS-CoV-2 utilizando o algoritmo CBUC e confrontar os agrupamentos gerados pelo CBUC com os agrupamentos gerados pelo método Maximum Likelihood. Nesse trabalho também foi desenvolvida uma ferramenta para a coleta das sequências que foram analisadas pelas implementações do CBUC. Os resultados da implementação em Python conseguiram encontrar agrupamentos coerentes com a árvore filogenética em um curto período de tempo e indica que a proposta do CBUC é promissora em genotipagem de sequências genéticas.
Análise do algoritmo Random Forest na classificação de sintomas das doenças arbovirais
(Universidade do Estado da Bahia, 2022-07-01) Santos, Diego dos; Restovic, Maria Inés Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Atta, Antonio Carlos Fontes
As mudanças climáticas provocadas pelo aquecimento global aumentam a temperatura do planeta, beneficiando a proliferação dos vírus. Os mosquitos Aedes Aegypti e Aedes Albopictus são os principais transmissores de arbovírus, especificamente dos vírus da dengue (DENV) e vírus da chikungunya (CHIKV). Os pacientes infectados por essas arboviroses apresentam sintomas semelhantes que dificultam o trabalho inicial do diagnóstico médico. A integração da tecnologia na área médica traz uma série de benefícios, desde o atendimento médico até em momentos cirúrgicos. A introdução do aprendizado de máquina vem crescendo em termos de relevância nos últimos anos, graças à quantidade massiva de dados gerados. Vários algoritmos são analisados e comparados para identificar padrões e correlações com dados das arboviroses. O uso do Random Forest (RF) para o entendimento das arboviroses está em fase inicial e não foi utilizado em uma análise conjunta com DENV e CHIKV. De todo modo, os estudos na sua maior parte são executados de forma isolada com DENV. As características do algoritmo RF chamam bastante atenção por resolver problemas comuns dos algoritmos de aprendizado de máquina, com a criação de árvores de decisão que trabalham de forma isolada, mas têm fator decisivo no resultado final do modelo, além do seu processo de aleatoriedade das amostras para gerar as árvores de decisão. Neste estudo foi desenvolvido um modelo classificador com a RF que apresentou comportamento muito sensível em relação ao conjunto de dados, onde os rótulos imprecisos reduziram as métricas de desempenho. Os ajustes realizados inicialmente com o conjunto de dados, demonstraram evolução nas métricas de desempenho. Outras características marcantes foram: o alto consumo de recursos computacionais e o curto tempo de treinamento para obter um modelo. No primeiro momento, o modelo teve uma acurácia de 59%, mas com todos os ajustes realizados durante o desenvolvimento, obteve-se 76% de acurácia no classificador final. Apesar do resultado geral, as métricas de desempenho foram melhores para CHIKV, pois os sintomas característicos foram presentes em muitas amostras de pacientes rotulados por esse arbovírus.
Aprendizagem por reforço de chutes rápidos em robôs humanoides
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Sousa, Gabriel Mascarenhas Costa de; Simões, Marco Antonio Costa; Suárez, Diego Gervasio Frías; Cerqueira Junior, Adailton de Jesus
O uso de Inteligência Artificial no desenvolvimento de novos produtos e pesquisas científicas tem crescido muito nos últimos anos, e não faz pouco tempo que as pessoas tem tentado construir robôs que pensem e hajam como seres humanos para realizar tarefas mais perigosas ou repetitivas. Dentre os diversos ambientes de testes utilizados para alcançar esse objetivo está a simulação de futebol de robôs, onde diversas equipes podem realizar suas pesquisas em um ambiente simulado e de baixo custo enquanto compartilham suas descobertas entre si. Apesar de não existir um consenso sobre qual a melhor forma de se ensinar movimentos humanoides para robôs, muitos tem procurado soluções através de técnicas de Aprendizagem por Reforço. Essa monografia propõe a criação de um ambiente de aprendizagem para robôs humanoides em simulação 3D, utilizando Aprendizagem por Reforço somada ao uso de Redes Neurais Artificiais, que permita a um agente aprender a realizar movimentos humanoides, com foco no movimento de chute. O movimento gerado conseguiu ser em torno de 93% mais rápido do que o chute antigo e sustentou a funcionalidade do ambiente proposto, além de gerar hipóteses que podem ajudar no avanço da pesquisa no desenvolvimento de movimentos em robôs humanoides simulados.
Arbominer: uma ferramenta de extração e mineração de texto para arbovírus
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-11) Santos, Wellington Correia dos; Restovic, Maria Inés Valderrama; Suárez, Diego Gervasio Frías; Oliveira, Murilo Freire
Os arbovírus dengue, zika e chikungunya representam uma grande ameaça à saúde humana. Mudanças climáticas, ambientais em conjunto com o desmatamento florestal, favorecem a disseminação e transmissão dos vírus nas regiões subtropicais. Esses vírus têm evoluído através do tempo, progressivamente em linhagens mais complexas e virulentas. Ferramentas que permitam reunir todas as informações relacionadas para o estudo destes vírus são fundamentais para a bioinformática. Este trabalho consiste em pesquisa e desenvolvimento um minerador de textos científicos que permita extrair as informações clinicas, epidemiológicas e genéticas dos arbovírus dengue, zika e chikungunya dos bancos de dados do National Institute of Health, USA (NIH), com objetivo de popular o banco de dados de epidemiologia molecular Arthropode Borne Virus Database (ABVdb) com o maior número de informações que permitam aos pesquisadores realizar estudos de impacto populacional e vigilância epidemiológica entre outros, para melhor compreender a evolução destas arboviroses
Arquitetura de memória de baixo custo para aquisição de dados em média e alta frequência com o Arduino
(Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Souza Junior, Everaldo Lima de; Amorim, Cláudio Alves de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Massa Neto, Ernesto de Souza
Nas escolas e universidades, há interesse crescente pelos dispositivos experimentais de física de arquitetura aberta, mediados por microcontroladores, tendo em vista as suas virtudes didáticas aliadas ao baixo custo, quando comparados com os kits comerciais de arquitetura fechada. Por outro lado, não é trivial realizar experimentos com frequências de amostragem superiores a 100Hz, atendendo-se aos requisitos de integridade e permanência dos dados. Com base nessa demanda, o presente trabalho propõe uma arquitetura de armazenamento de baixo custo, não volátil, integrável ao Arduino, para aquisição de dados com frequências superiores às admitidas pelos populares módulos de cartões SD. Aplicou-se uma metodologia para selecionar arquiteturas candidatas, que foram avaliadas por meio de testes e de simulações de cenários experimentais. Por fim, obteve-se uma arquitetura de armazenamento baseada em memória Flash da série Winbond W25QXX com gravação de dados até 140 vezes mais rápida do que os módulos de cartões SD.
Avaliação da exatidão e precisão dos relógios de placas microcontroladoras acopladas ao Arduino Uno.
(Universidade do Estado da Bahia, 2020-03-11) Carvalho, Samuel Santiago de; Amorim, Cláudio Alves de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Inés Valderrama
Atualmente diversos experimentos físicos são realizados e analisados utilizando como facilitadores os microcontroladores – circuitos integrados capazes de serem programados para desempenhar tarefas específicas – facilitando assim a averiguação das variáveis relacionadas a esses. Neste contexto, o tempo desempenha uma relevância significativa, repercutindo em uma necessidade por exatidão e precisão para proporcionar resultados próximos da realidade. O presente trabalho tem como objetivo por meio de dois experimentos diferentes encontrar as variações dos Arduinos, realizando então um comparativo com os mesmos e também verificando o impacto destes resultados em um experimento já existente. Os resultados dessa pesquisa revelaram que a variação encontrada não foi tão grande quanto o esperado, mas que não obstante, apresenta um resultado importante para futuras pesquisas e até mesmo para aplicações que necessitam entender essas variações.
Caracterização de marcadores genéticos relacionados à expressão de antígenos de grupos sanguíneos eritrocitários utilizando processamento de dados brutos de sequenciamento de nova geração
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-11) Jesus, Jessica Teixeira Nogueira de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Fonseca, Vagner de Souza; Rodrigues, Evandra Strazza; Lenz, Alexandre Rafael; Restovic, Maria Inês Valderrama
Os sistemas ABO e RH desempenham um papel crucial na classificação sanguínea, determinando tipos como A, B, O e AB. A presença ou ausência do antígeno RhD, principalmente em casos RhD positivo/negativo, é um detalhe clínico discreto, mas de grande importância devido ao potencial perigo de reações hemolíticas. A complexidade e heterogeneidade desses sistemas ressaltam a necessidade urgente de aprimorar nosso entendimento. Este estudo focou na caracterização detalhada de marcadores genéticos relacionados à expressão de antígenos sanguíneos eritrocitários. Para atingir esse objetivo, utilizamos tecnologias de sequenciamento de nova geração baseadas em imuno-hematologia e biologia molecular. Desenvolvemos um protótipo inovador de backend web para análise de marcadores genéticos e grupos sanguíneos. O método tecnológico inovador, baseado em dados brutos de sequenciamento genético de próxima geração (NGS), proporciona compreensão profunda e acessível. Foi utilizada a metodologia de Design Science Research (DSR), comprometemo-nos não apenas com a teoria, mas também com a aplicação prática de soluções. O ciclo adaptativo de testes, validações e correções demonstra nosso compromisso em alcançar e superar resultados esperados, proporcionando compreensão mais profunda da expressão genética nos grupos sanguíneos. Os resultados antecipados são promissores: identificamos 130 e 152 SNPs em duas amostras RHD, 233 SNPs nas amostras RHCE (incluindo um indel) e 167 SNPs evidenciando riqueza genética subjacente. Os resultados revelaram três mutações em uma amostra RHD, ampliando a compreensão das variações genéticas. Até agora, esses resultados não são apenas preliminares, mas indicativos concretos do progresso científico. Contribuímos para a compreensão da expressão de antígenos sanguíneos, acreditando que tais descobertas podem transformar a saúde. Além disso, esses resultados abrem caminho para futuras investigações, ressaltando a importância de uma abordagem médica mais individualizada
Desenvolvimento de um módulo para a execução do movimento de corrida em um agente humanoide simulado
(UNEB, 2017-07-07) Argollo, Emmanuel Marmund; Simões, Marco Antônio Costa; Costa, Augusto Loureiro da; Silva, Robson Marinho da; Suárez, Diego Gervasio Frías
O desenvolvimento de habilidades motoras para robôs humanoides é uma área de pesquisa bastante ampla, envolvendo diversas áreas do conhecimento. Dentre as habilidades de locomoção, o movimento de andar já foi reproduzido de maneira eficiente com cálculos dinâmicos, entretanto o movimento de corrida ainda é um desafio para a locomoção robótica. O trabalho aqui apresentado está inserido na liga de simulação 3D da RoboCup, que utiliza agentes humanoides em um ambiente simulado para o desenvolvimento de estratégias multiagente e movimentos eficientes para a executar tais estratégias. Nesse ambiente, a capacidade de se mover rapidamente de um ponto a outro é um dos maiores fatores para o desempenho do agente. Desse modo, esse projeto tem como objetivo desenvolver um módulo inicial para a execução do movimento de corrida por esse agente. Para tal, é estudado e utilizado o modelo de massa e mola e estratégias para transição entre o movimento de corrida e andar. O módulo desenvolvido nesse projeto obteve sucesso em demonstrar as etapas principais do movimento de corrida, podendo ser aprimorado futuramente com melhorias em seus componentes.
Extensão da biblioteca PI4J para a utilização de sensores e conversores da série ADC0832 conectados ao Raspberry PI
(Universidade do Estado da Bahia, 2015-11-19) Martins, Marcus Alexandre Soares; Amorim, Cláudio Alves de; Marques Neto, Manoel Carvalho ; Suárez, Diego Gervasio Frías
O Raspberry Pi (RPi) é um computador de pequenas dimensões que vem sendo muito utilizado em diversos projetos pois possui boa capacidade computacional e multimídia além de pinos digitais de entrada e saída de propósito geral (GPIO). Estes pinos permitem que sejam conectados ao RPi dispositivos como sensores, atuadores, telas de LCD, e placas de extensão como microcontroladores e conversores. A biblioteca PI4J é a mais adotada para desenvolver projetos em linguagem Java com o Raspberry Pi porque oferece suporte à programação dos pino GPIO. Este trabalho visa analisar a biblioteca PI4J e estender sua estrutura de sensores digitais e analógicos, bem como implementar o conversor analógico-digital da série ADC0832. Para isso utilizou-se um Raspberry Pi modelo B+, sensores analógicos e digitais e um conversor analógico-digital adquiridos em um Kit. Realizou-se o levantamento da estrutura existente da biblioteca e foi analisado o código fonte da mesma para entender o seu funcionamento interno quanto ao monitoramento de eventos e a utilização de sensores e conversores. Em seguida foram escolhidos quais sensores seriam adicionados e, após a etapa de codificação, foram realizados testes com aplicações de exemplo com sensores digitais e sensores analógicos utilizando o conversor a fim de validar o funcionamento da estrutura adicionada. A análise, as implementações e os testes revelaram que o método de monitoramento utilizado pela biblioteca, baseado em interrupções, funciona adequadamente. Porém deve ser ponderado de acordo com o tipo de aplicação e sensores que se desejam utilizar, pois, em alguns casos, o método de monitoramento em loop constante (polling) pode ser mais vantajoso do que gerenciar interrupções. Além disso, o programador que desejar utilizar a biblioteca para manipular dados de sensores deve estar atento para problemas que podem ocorrer quando se utiliza o padrão Observer com gerenciamento de eventos e listeners.
Funregulation: construção de uma aplicação web (front-end) para visualização e manipulação de redes regulatórias de genes para fungos
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-07-12) Vieira, Samuel Santos; Lenz, Alexandre Rafael; Fonseca, Vagner de Souza; Suárez, Diego Gervasio Frías
Um dos maiores desafios da biologia molecular é identificar as relações regulatórias entre genes reguladores da transcrição e seus alvos, pois a partir disso é possível compreender os fenômenos biológicos como, por exemplo, o crescimento e divisão celular. Através das Redes Regulatórias de Genes (GRN, do ingês Gene Regulatory Network) é possível entender qual é a influência de cada interação entre genes em um determinado organismo. Com esses dados, os pesquisadores podem obter avanços nos estudos científicos com um menor custo financeiro, já que o sequenciamento genético é um processo de alto custo. O objetivo deste trabalho é desenvolver uma solução de software para a visualização e manipulação de uma GRN. Essa solução contempla o front-end de uma aplicação Web, sendo responsável por permitir a visualização e a configuração das características da GRN de acordo com as necessidades do usuário. Para validar o funcionamento do sistema, foram construídas duas GRNs a partir dos fungos Madurella mycetomatis e Cordyceps militaris. Também foram realizados testes para apurar se o carregamento da GRN é eficiente em termos de tempo e memória. A aplicação Web front-end FunRegulation, para visualização e manipulação de GRNs de fungos contribui para que seja possível entender a relação entre genes nesses seres vivos. O projeto da jornada do usuário contribuiu para a decisão da disposição das funcionalidades construídas para o sistema. A realização dos testes de carregamento das duas GRNs geradas demonstrou a funcionalidade da arquitetura para visualização de redes construída com o Cytoscape.js, e também mostrou a eficiência de carregamento das GRNs em termos de tempo e memória. Considera-se que todos os objetivos propostos para a elaboração deste trabalho foram alcançados.
Geração 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 Magalhães
O 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.
Identificação das regiões gênicas com maior informação filogenética para simplificação da genotipagem in silico
(Universidade do Estado da Bahia, 2021-07-12) Fonseca, Diego dos Santos; Suárez, Diego Gervasio Frías; Massa Neto, Ernesto de Souza; Restovic, Maria Inês Valderrama
Após alguns arbovírus surpreenderem o mundo com sua rápida disseminação, o Instituto Evandro Chagas alertou que circulam no território nacional cerca de 210 vírus desta família, sendo que, pelo menos 37 destes são capazes de provocar doenças em humanos. Dentre eles, estão a Dengue, a Chikungunya, e o Zika vírus,sendo que este último, foi encontrado em humanos com doenças febris no oeste da África em 1954 e a partir desta data se espalhou pela Indonésia, Micronésia, Tailândia, Filipina, polinésia francesa, ilha de páscoa e em 2015, pelas Américas. Desde então, começaram os estudos visando conhecer essa espécie e seus genótipos, com o intuito de desenvolver tratamentos eficazes e programas de prevenções para evitar futuros surtos. O procedimento padrão do Sistema de Saúde brasileiro prescreve que, ao identificar-se a presença de um vírus no organismo de um paciente, é necessário reconhecê-lo, determinar a sorotipagem, que consiste na definição do sorotipo ou linhagem do vírus, pois para cada variação é necessário um ou mais tipos de tratamento. Por este motivo, estudam-se as diferenças comportamentais e evolutivas dos genótipos, com o objetivo de identificar e caracteriza-los. Neste trabalho foi realizado o estudo de alguns conjuntos de sequência do vírus da Dengue e do Zika Vírus, utilizando um método para a descoberta de regiões com informações filogenéticas e identificação de padrões genéticos nestas mesmas áreas. Os resultados foram favoráveis, pois foram encontradas famílias de padrões que correspondiam aos subtipos dos arbovírus estudados.
Indicadores baseados em diferenças de primeira ordem para orientar robôs no mercado FOREX
(UNEB, 2015-11-19) Bortoli Filho, Mario Antonio ; Souza, Leandro Santos Coelho de; Quezada, Julian Hermógenes; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Suárez, Diego Gervasio Frías
Técnicas da inteligência artificial têm se estabelecido para previsão de séries temporais em detrimento das técnicas tradicionais econométricas, principalmente nas séries estocásticas e não lineares, como séries financeiras. Dentre as técnicas, destaca-se o uso de redes neurais artificiais (RNAs) para extrapolar e encontrar tendências e padrões em séries temporais. Nesse sentido, acredita-se que extrair dados e informações das séries provenham resultados e previsões melhores ao serem utilizados com RNAs do que a utilização dos dados da própria série. Uma das formas de se extrair informações é através de análises técnicas. Esse trabalho propôs e desenvolveu uma análise técnica a ser aplicada em séries do mercado financeiro FOREX para extração de indicadores que possam ser utilizados para suporte a decisão de operação no mercado através de redes neurais artificiais. Pôde-se observar que o modelo preditivo – composto pelos indicadores, rede neural e robô negociador – obteve taxas de sucesso interessantes em certas configurações da análise e do robô, comprovando a viabilidade da análise criada e dos indicadores extraídos. Os resultados preliminares ainda não permitem chance de ganho real nesse modelo, não obstante, os resultados são encorajadores para a sequência da pesquisa nesse tema, havendo demonstrado a possibilidade de maiores ganhos.
Método híbrido de avaliação de usabilidade aplicada à dispositivos móveis: Estudo de caso com o Windows Phone
(UNEB, 2014-07-13) Matos, Sheila Ribeiro de; Mariño, Suzi Maria; Jorge, Eduardo Manuel de Freitas; Suárez, Diego Gervasio Frías
A usabilidade é um fator que busca o sucesso de um produto, ignorá-la pode gerar dificuldade de interação do usuário, o que pode significar seu fracasso. A carência de estudos voltados à usabilidade na interface de dispositivos móveis motiva essa pesquisa, que objetiva fazer recomendações para avaliações dessas interfaces, para torná-las mais eficientes, eficazes e fáceis de usar. Para isso, realiza-se uma inspeção minuciosa e rodadas de testes com usuários num contexto real de uso, avaliando seu desempenho e sua satisfação ao utilizar um smartphone com plataforma Windows Phone. Em seguida, sugere-se recomendações que tentem sanar os problemas encontrados.
Modelando a dinâmica de transmissão do MPOX entre humanos: um modelo compartimental com redes de populações conectadas
(Universidade do Estado da Bahia, 2023-12-06) Santos, Vitor Manoel Pereira dos; Suárez, Diego Gervasio Frías; Restovic, Maria Inês Valderrama; Fonseca, Vagner de Souza; Araújo, Wildo Navegantes de
Neste estudo, concentramos nossa atenção no mpox, um vírus que desencadeou preocupações significativas nas autoridades de saúde global, especialmente após o surto de 2022 que afetou regiões não endêmicas, especialmente entre a população de HSH na América Latina. Nosso objetivo foi desenvolver um modelo matemático diferencial compartimental baseado em redes de contato para descrever a dinâmica do mpox. Utilizando dados dos casos ocorridos durante o surto de 2022 em países latino-americanos, nossa pesquisa buscou compreender e prever o comportamento da doença. Os resultados obtidos indicam que nossa abordagem inovadora foi eficaz na descrição da dinâmica epidemiológica do mpox. Conseguimos reproduzir com precisão os casos reais no Brasil, Colômbia, México, Peru e Estados Unidos, países analisados neste estudo. Além disso, pudemos estimar parâmetros epidemiológicos por meio da análise e mineração de dados reais fornecidos por órgãos de saúde. No entanto, enfatizamos a necessidade de dados mais confiáveis para uma melhoria contínua dos resultados. Além disso, ressaltamos a importância de investigações futuras para aprimorar a estimação do número de redes populacionais conectadas, a fim de fortalecer nossa compreensão e gestão eficaz de epidemias como o mpox.
Módulo 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 de
O 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.
Navegação 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 Frías
Com 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.
Otimização de um robô de mercado ForEx usando programação paralela em arquitetura CUDA
(UNEB, 2017-07-07) Santos, Iris Ribeiro Dos; Amorim, Cláudio Alves de; Suárez, Diego Gervasio Frías; Coelho, Leandro
Este trabalho apresenta uma solução paralelizada na plataforma CUDA para otimização de um robô-trader que opera no mercado ForEx. Para isto foi elaborada a criação de dois ambientes simulados utilizando séries temporais reais de mercado onde o robô pode transacionar livremente, o primeiro ambiente foi desenvolvido utilizando técnicas de computação paralela na plataforma CUDA e o segundo aplicando os conceitos de programação serial convencionais na linguagem C. Para validação do modelo foram realizados testes submetendo os ambientes a variações nos parâmetros de entrada para coleta dos tempos de execução nos diferentes cenários. A métrica utilizada na avaliação dos resultados foi a de speedup, que mede o aumento na velocidade de execução do código obtido com o paralelismo em comparação com a velocidade obtida na execução serial. Os resultados apontam um speedup de 22 vezes, o que significa dizer que o algoritmo paralelizado conseguiu ser 22 vezes mais rápido que seu equivalente em serial, os números apresentam ganhos expressivos e servem de motivação para aprimoramento da ferramenta.

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