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Projetos de Pesquisa

 

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Murillo Ferreira dos Santos

Outra

Robótica, Mecatrônica e Automação
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  • estudo da inspeção cooperativa e autônoma em plantações
  • A agricultura desempenha um papel fundamental na sustentabilidade global atual fornecendo alimentos essenciais para a população. No entanto, a eficiência de alguns métodos tradicionais de cultivo enfrenta desafios significativos, como a gestão inadequada de recursos hídricos e a aplicação excessiva de produtos químicos, resultando em desperdício e impactos negativos no meio ambiente. Este projeto tem o objetivo de desenvolver um sistema inovador de cooperação entre robôs e/ou outros entes que atuam de forma autônoma na inspeção de plantações, empregando técnicas de visão computacional, integração de sensores, cooperação interagentes, entre outros, via um software gerenciador. Esta integração pode ocorrer tanto entre robôs quanto, também, com sensores inteligentes, baseando-se nas características específicas de cada área, tipo de agricultura e condições climáticas. Esse tipo de cooperação tem sido pouco explorada em pesquisas voltadas para a agricultura de precisão, devido à dificuldade de se viabilizar a operação e a interação de robôs/entes. Dentre alguns aspectos, a otimização da utilização de água é um aspecto importante do projeto, tendo em vista que informações podem ser obtidas em decorrência da cooperação entre sensores de temperatura e de umidade do solo e ar, além de dados gerados por meio do emprego de técnicas de visão computacional com uso de veículos aéreos não tripulados. O projeto aborda alguns desafios críticos na agricultura de precisão moderna, onde ao se combinar tecnologias avançadas de sensoriamento com a robótica cooperativa, pode-se obter abordagens sustentáveis e ambientalmente conscientes para a produção. Os resultados esperados incluem o aumento da produtividade das cultivos, a conservação dos recursos naturais e a redução dos impactos negativos no ecossistema, contribuindo assim para um futuro agrícola mais equilibrado.
  • Centro Federal de Educação Tecnológica de Minas Gerais - MG - Brasil
  • 19/02/2024-28/02/2026
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Murillo Guimarães Carneiro

Ciências Exatas e da Terra

Ciência da Computação
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  • arquiteturas híbridas de aprendizado em redes para problemas de classificação mono e multi sequenciais com aplicações em dados de espectroscopia no infravermelho e de eletroencefalograma
  • Em aprendizado de máquina, a classificação de dados sequenciais representa um grupo de problemas em que os dados de entrada estão na forma de sequencias, cujos valores normalmente variam em função do tempo ou espaço. Dois problemas são investigados neste projeto: a classificação de espectros obtidos via reflectância total atenuada no infravermelho com transformada de Fourier (ATR-FTIR) em amostras de saliva para detecção do Transtorno do Espectro Autista (TEA), e a classificação de sinais de Eletroencefalograma (EEG) para o Prognóstico de Pacientes em Coma (PPC). Assim, o objetivo é o aprendizado de modelos indutivos de classificação de dados sequenciais capazes de detectar eficientemente os padrões mono sequenciais relacionados à detecção do TEA a partir dos espectros ATR-FTIR, e multi sequenciais relacionados ao PPC a partir dos seus sinais EEG. Ambos os domínios são caracterizados pela alta dimensionalidade dos dados, normalmente exigindo grande esforço nas etapas de preparação e pré-processamento. Nesse sentido, os trabalhos existentes na literatura possuem várias limitações relacionadas tanto a questões de generalização desses métodos para outros problemas correlatos quanto à ausência de soluções mais sofisticadas, capazes de combinar as características salientes de duas ou mais técnicas de aprendizado em redes, para proporcionar a construção de representações de aprendizado mais robustas. Portanto, a hipótese investigada nesta pesquisa afirma que tais soluções híbridas podem contribuir em ambos os problemas por permitir um melhor desempenho preditivo em comparação com as técnicas estado-da-arte adotadas pelas literatura. Para tanto, serão realizados o desenvolvimento dos componentes de aprendizado para i) processamento recorrente (sequencial), ii) redução de dimensionalidade e processamento espacial, iii) design híbrido dos componentes das etapas anteriores, e iv) otimização da arquitetura obtida em termos de hiper-parâmetros e seleção de atributos.
  • Universidade Federal de Uberlândia - MG - Brasil
  • 06/12/2023-31/03/2027
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