Projetos de Pesquisa

 

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Werner Kraus Junior

Engenharias

Engenharia de Transportes
  • planejamento, gestão e operação de sistemas de mobilidade urbana baseados em dados
  • 1. A abundância de fontes de dados aplicáveis à mobilidade urbana apresenta oportunidades e desafios para a gestão e operação destes sistemas. 2. Neste projeto, investigam-se métodos para obtenção, processamento e aplicação dos dados provenientes de equipamentos de monitoração e de fiscalização de sistemas de mobilidade urbana ou disponíveis em servidores de dados na Internet para fins de planejamento da mobilidade e do transporte público, de planejamento tático deste último e de controle operacional do tráfego por semáforos. 3. Métodos comumente aplicados em planejamento da mobilidade urbana, na operação do transporte público e no controle do tráfego têm precisão restrita por conta da escassez de dados. P. ex., o planejamento da mobilidade baseado no processo de quatro etapas modela todo o complexo processo de viagens urbanas a partir de amostras pequenas e onerosas de se obter, limitando a confiança nos resultados; e o controle da operação de ônibus e do tráfego opera sem base nos fluxos correntes, aplicando decisões por vezes inadequadas. 4. Com dados abundantes e havendo sistemas de acesso e tratamento dos dados, busca-se formular e aplicar abordagens com alta precisão para aplicação prática. 5. Para este fim, a pesquisa baseia-se em resultados existentes sobre extração de dados de fontes abundantes, do processamento destes por técnicas de otimização e de inteligência artificial e do uso de softwares de simulação e de controle especialmente projetados para aproveitamento dos dados disponíveis para aplicações em transportes. 6. Três eixos definem as atividades do projeto: (i) especificação de requisitos de dados, identificação das fontes, obtenção e geração destes; (ii) processamento dos dados para aplicações em transportes; e (iii) modelagem de aplicações de planejamento e de operação de transportes com base nos dados obtidos. A rede colaborativa de execução é formada por pesquisadores da UFSC, da UFG e do Lab. Nac. Argonne, dos EUA.
  • Universidade Federal de Santa Catarina - SC - Brasil
  • Mon Mar 21 00:00:00 BRT 2022-Mon Mar 31 00:00:00 BRT 2025
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Weskley da Silva Cotrim

Ciências Agrárias

Ciência e Tecnologia de Alimentos
  • sistema de controle de torra de grãos de café baseado em inteligência artificial
  • O café é uma das bebidas mais populares e consumidas no planeta, sendo a etapa de torra crucial para o desenvolvimento das características sensoriais da bebida. Existem no mercado equipamentos de torra com alto nível de automação, que permitem o controle adequado da temperatura, vazão de ar e umidade do processo de torra. Entretanto, a cor do café não é uma variável controlada e, portanto, os sistemas de controle não conseguem compensar variações do processo, bem como variações das propriedades iniciais (umidade, temperatura e tamanho dos grãos). Assim, seu controle ainda consiste em uma operação manual, dependente de inspeção visual por operador treinado. Além disso, o novo paradigma introduzido pela Indústria 4.0 preconiza o uso de sistemas inteligentes, capazes de obter, processar e compartilhar informações de forma autônoma. Assim, a adoção de técnicas de inteligência artificial como as Redes Neurais Convolucionais (RNC), para a construção de Sistemas de Visão Computacional (SVC) para controle do processo parece ser o caminho natural a seguir. Um SVC baseado em RNC poderá ser incluído nos sistemas de controle atuais, onde a cor será então uma variável controlada, de forma online. Por se tratar de uma tecnologia orientada por dados, a principal exigência para o treinamento supervisionado de uma RNC é a disponibilidade de um banco de dados de imagens com número de exemplares de cada classe suficientemente grande. Além disso, as imagens utilizadas no treinamento das RNC podem ser obtidas por meio de câmeras fotográficas simples, equipadas com sensores CCD, o que representa uma vantagem na construção de SVC de baixo custo. Após o treinamento, o SVC pode ser instalado em equipamentos de torra, de forma a processar as imagens obtidas on line e realizar a classificação do estágio de torra. Assim, este projeto tem como objetivo construir um SVC de baixo custo para controle do processo de torra de café, baseado nas imagens capturadas durante o processo, utilizando RNC.
  • Universidade Federal de Mato Grosso - MT - Brasil
  • Fri Apr 22 00:00:00 BRT 2022-Wed Apr 30 00:00:00 BRT 2025