Defesa de Dissertação de Mestrado – João Gabriel Zago – 5/4/2021

25/03/2021 22:26
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno João Gabriel Zago
Orientador

Coorientador

Coorientador

Prof. Fábio Luis Baldissera, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Rodrigo Saad, Dr. – PPGEAS/UFSC

Data 5/4/2021 (segunda-feira) – 14h

Videoconferência (https://meet.google.com/qvo-nyvb-yme)

Banca Prof. Fábio Luis Baldissera, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Maurício Fernandes Figueiredo, Dr. – DC/UFSCar;

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC.

Título Defense Methods for Convolutional Neural Networks Against Adversarial Attacks
Abstract: Despite its success in image classification, Convolutional Neural Networks (CNNs) arestill fragile to small perturbations in the input images they have to classify: slight changes in the values of some pixels might result in completely different network outputs. Suchimages purposefully perturbed to deceive a classifier are known as adversarial images.This vulnerability of CNNs to adversarial images raises concerns in safety-sensitive ap-plications: involving life-threatening, environmental, or financial implications. This thesis proposed two computationally cheap and complementary methods to help circumvent and alleviate this fragility of CNNs: a) a novel strategy that reduces the success of ad-versarial attacks by obfuscating the softmax output, which does not require any network training; and b) a method that employs Benford’s Law for distinguishing natural images from adversarial ones at the pixel level, providing an extra shield acting at the input layer of vulnerable CNNs. The defense we developed in (a) not only decreases the attack success rate but also forces the attack algorithm to insert larger perturbations in the input images. The study conducted in (b) indicates that: 1) adversarial images tend to deviate significantly more from Benford’s distribution than unaltered images;2) this deviation increases with the magnitude of the perturbation; 3) in some cases,it is possible to identify ongoing attacks by online monitoring this deviation, making it possible to turn off the classifier for the particular requester before it completes an attack. Finally, these two methods are orthogonal in that we expect the CNN classifier to get better protection against attacks while using them simultaneously.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Juliano Emir Nunes Masson – 22/3/2021

03/03/2021 14:34
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Juliano Emir Nunes Masson
Orientador

Coorientador

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Marcelo Petry, Dr. – UFSC/Blumenau

Data 22/3/2021 (segunda-feira) – 14h

Videoconferência (https://meet.google.com/gep-dgyw-reo)

Banca Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Maurício Edgar Stivanello, Dr. – IFSC;

Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC.

Título Geração de Mapas de Profundidade utilizando Redes Neurais Convolucionais
Resumo: A fotogrametria é um problema clássico de visão computacional e consiste na extração de informação tridimensional a partir de imagens. Ela pode ser descrita de maneira simplificada como sendo o processo de gerar um modelo 3D, de alguma cena capturada por duas ou mais imagens, de diferentes pontos de vista. A possibilidade de extrair a geometria de uma cena através de imagens permite uma vasta gama de aplicações, como a criação de ambientes virtuais para a simulação de robôs autônomos, a virtualização de ambientes reais para venda de imóveis, análise de deformação de superfícies, cálculo do deslocamento de barragens, monitoramento de erosões, planejamento e inspeção de construções, etc. Mesmo com o uso massivo de redes neurais em problemas clássicos de visão computacional mostrando um grande avanço quando comparados aos algoritmos tradicionais (principalmente em tarefas de reconhecimento de objetos), os principais softwares comerciais e bibliotecas de fotogrametria utilizados para as aplicações citadas anteriormente ainda não fazem uso de redes neurais. A partir dessa constatação, esse trabalho tem como objetivo estudar metodologias de geração de mapas de profundidade a partir de imagens de câmeras calibradas (matriz intrínseca e extrínseca conhecidas) utilizando redes neurais convolucionais. Para alcançar o objetivo foi feita uma revisão sistemática dos trabalhos da área, e com base nas estruturas das redes encontradas, foram propostas algumas modificações na rede CasMVSNet. Como a base da fotogrametria é encontrar correspondências entre as imagens, as modificações propostas focaram na etapa de extração de features, trocando as convoluções por convoluções deformáveis e deformáveis moduladas, permitindo uma maior adaptação da rede aos dados de entrada. Para os experimentos foram escolhidos três datasets, o DTU, Tanks and Temples e o BlendedMVS. Para o treinamento foram utilizados o DTU e o BlendedMVS, e para a avaliação quantitativa dos resultados o DTU e o Tanks and Temples. Dentre as modificações propostas, a dconv_todas treinada com o dataset DTU teve uma redução de 22% no consumo de memória gráfica, melhora na completude e na média do resultado quantitativo do DTU e uma pontuação média maior no Thanks and Temples, com uma penalidade de apenas 3.75% no tempo de processamento, em comparação a rede CasMVSNet original.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Guilherme da Fonseca Pereira – 19/2/2021

18/02/2021 20:27
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Guilherme da Fonseca Pereira
Orientador Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC
Data 19/2/2021 (sexta-feira) – 14h

Videoconferência (meet.google.com/cxc-oivz-ghc)

Banca Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Marcus Vinícius Americano da Costa Filho, Dr. – DAQ/UFBA;

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Ademar Gonçalves da Costa Júnior, Dr. – IFPB.

Título Controle Preditivo baseado em Modelo aplicado a Sistemas de Aquecimento por Indução: um estudo de caso
Resumo: Aplicações que usam sistemas de aquecimento por indução (SAIEs) normalmente não controlam temperatura em malha fechada e os trabalhos encontrados que empregam controle preditivo (MPC) não apresentam resultados experimentais. Dentro desse contexto, esta dissertação tem como objetivo avaliar experimentalmente o uso de MPC com um SAIE para o controle de temperatura da peça de trabalho. Para tanto, o aquecimento de um compressor hermético de refrigeração para realização de ensaios de desempenho foi escolhido como estudo de caso, devido à importância desses ensaios na indústria, ao potencial de redução do regime transitório que trabalhos anteriores demonstraram ao utilizarem um SAIE e à existência de restrição em temperaturas não mensuráveis. Uma bancada de ensaios foi construída para a realização de ensaios experimentais com um compressor instrumentado, onde foram testados diferentes MPCs e alternativas da literatura para comparação. Para a dinâmica térmica do compressor foi identificado um modelo no espaço de estados, usando temperaturas medidas como estados. Por conta de uma temperatura não mensurável na prática, foram realizados testes com alguns dos MPCs estimando essa variável por meio de um filtro de Kalman. Os resultados experimentais mostram que todos os controladores testados respeitam as restrições e são capazes de seguir referência do tipo degrau em regime permanente. No melhor resultado, obtido com um dos MPCs propostos, para o compressor avaliado o tempo de aquecimento passou de 70 min para 10 min, o que representa uma redução de aproximadamente 85% do transitório.

Defesa de Ex. Qualificação – Danilo Giacomin Schneider – 6/1/2021

04/01/2021 17:26
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Danilo Giacomin Schneider
Orientador Prof. Marcelo Ricardo Stemmer, Dr. – DAS/UFSC
Data

Local

6/1/2021  9h  (quarta-feira)

Videoconferência (meet.google.com/ped-woxu-bnn)

  Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente)

Prof. André Gustavo Scolari Conceição, Dr. – DEE/UFBA;

Prof. Gustavo Medeiros Freitas, Dr. – DEE/UFMG.

Título SLAM em Rede com Gerenciamento de Frotas de Robôs Móveis em Ambientes Dinâmicos
Resumo: A utilização de equipes de robôs em produção é um assunto em tendência atualmente. Em sistemas de manufatura modernos e futuristas, equipes flexíveis de robôs móveis se coordenam para montar diversas estruturas complexas de forma autônoma e otimizada. Para que seja possível a cooperação entre múltiplos robôs móveis e, ocasionalmente, trabalhadores humanos em um sistema de produção dinâmico é necessário que os mesmos sejam localizados em relação ao ambiente em que se encontram, o que é feito, em geral, através de diversas técnicas de localização e mapeamento simultâneos (SLAM). Complementarmente, também se faz necessário um sistema de controle inteligente que gerencie a frota de robôs designando tarefas de transporte para unidades robóticas, realizando planejamento de trajetórias e tentando preventivamente evitar possíveis colisões. Em ambientes estáticos, existem técnicas de SLAM já bem consolidadas na literatura (eg. EKF-SLAM, SLAM baseado em gráfos, SLAM com filtro de partículas). Já em ambiente dinâmicos, onde existem objetos móveis (e.g. operários trabalhando em cooperação com o robô na linha de produção), as técnicas clássicas de SLAM não são capazes de estimar uma localização global confiável do robô no mapa caso existam muitos objetos em movimento, apesar de até se mostrarem robustas com pequenas alterações no ambiente. O problema de ambientes dinâmicos descrito é importante para SLAM com múltiplos robôs, já que cada robô é visto como um objeto móvel para os outros robôs. O objetivo geral deste doutorado é desenvolver um sistema colaborativo multi-robôs de navegação, localização e mapeamento simultâneos para uma aplicação modelo específica em um sistema de produção dinâmico.

Defesa de Tese – Diego Benites Paradeda – 22/12/2020

21/12/2020 21:12
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Diego Benites Paradeda
Orientador

Coorientador

Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC

Prof. Rodrigo Castelan Carlson, Dr. – DAS/UFSC

Data

 

22/12/2020  9h  (terça-feira)

Videoconferência (https://meet.google.com/zrm-wcfn-uxm)

 

 

Banca

Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Cláudio Luiz Marte, Dr. – USP;

Prof. Marcos Paulino Roriz Junior, Dr. – UFG;

Prof. Laio Oriel Seman, Dr. – UNIVALI.

Título Método Probabilístico para Estimativa de Embarques de Passageiros em Transporte Coletivo por Ônibus utilizando dados de Sinalização WI-FI
Resumo: O planejamento e a operação eficientes de sistemas de transporte coletivo dependem de dados atualizados sobre os carregamentos dos ônibus ao longo dos itinerários e as origens e destinos dos passageiros transportados. Métodos tradicionais baseados em contagens manuais de passageiros têm custo elevado e realização onerosa. Nesta tese, propõe-se um método probabilístico para estimar os volumes e os locais de embarque de passageiros a partir de informações coletadas do Wi-Fi de dispositivos móveis dos passageiros embarcados. Para a coleta, foram desenvolvidos um detector que monitora e armazena as buscas de rede e uma aplicação embarcada nos dispositivos que registra com que frequências os dispositivos móveis realizam as buscas de rede. Inicialmente, os dados coletados pelo detector foram usados de forma agregada para estimação de passageiros, com resultados animadores. Porém, a análise individualizada dos dados indicou viés causado pela contagem de falsos positivos, isto é, detecções de pessoas fora do ônibus contabilizadas como passageiros a bordo. A partir desse resultado, e com a aferição do detector por meio do uso da aplicação embarcada, obtiveram-se distribuições de probabilidade dos intervalos entre buscas de rede sucessivas realizadas pelos dispositivos móveis. Um método de estimação bayesiana foi aplicado sobre as distribuições obtidas tanto experimentalmente como por meio de acesso a dados de estudos publicados por terceiros e disponibilizados para acesso público. Simulações em sistema de informações geográficas permitiram especializar amostras de detecções para aplicação do método. Resultados indicam a adequação da proposta para levantamentos de zonas de tráfego com vários pontos de ônibus, bem como a perda de qualidade na estimação de embarques em pontos específicos quando o tempo de viagem entre pontos é pequeno em face dos intervalos de detecção.

Defesa de Tese de Doutorado – Bruno Silva Marció – 7/12/2020

02/12/2020 08:50
Defesa de Tese de Doutorado
Aluno Bruno Silva Marció
Orientador Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Antonio Adilton Oliveira Carneiro, Dr. – USP
Data

 

7/12/2020  (segunda-feira) – 14h

Videoconferência

(https://meet.google.com/zma-yuew-emx)

 

 

Banca

Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Glauber José Ferreira Tomaz da Silva, Dr. – IF/UFAL;

Prof. Tiago Loureiro Figaro da Costa Pinto, Dr. – EMC/UFSC;

Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC.

Título Análise de Viabilidade de Técnica de Vibro-Acustografia para Avaliação da Integridade de Trechos de Dutos Metálicos utilizados na Indústria de Petróleo e Gás
Resumo: A garantia da integridade estrutural na indústria de petróleo e gás é fundamental para assegurar a confiabilidade operacional e tipicamente é atingida com o uso de ensaios não destrutivos. No caso específico de dutos, a avaliação da integridade de sua superfície interna é normalmente realizada por meio da técnica de ultrassom pulso-eco, cujo desempenho pode ser prejudicado quando a superfície do objeto avaliado possui irregularidades, como em casos de dutos com corrosão. Dentro desse contexto, este trabalho de doutorado apresenta os resultados de uma análise de viabilidade da técnica de ultrassom de vibro-acustografia para avaliação da integridade de trechos de dutos metálicos utilizados na indústria de petróleo e gás, comparando seus resultados com os da tradicional técnica de ultrassom pulso-eco. Com esse propósito, foi verificada a capacidade das referidas técnicas de ultrassom por meio de avaliações qualitativas e quantitativas de descontinuidades com características geométricas bem definidas, as quais foram usinadas na superfície interna de uma peça metálica. Os resultados alcançados na análise qualitativa mostram que, a partir das imagens geradas por ambas as técnicas, foi possível detectar todas as descontinuidades presentes na superfície interna da peça metálica. Quanto à análise quantitativa, os diâmetros das cavidades presentes nas imagens produzidas pelas técnicas de vibro-acustografia e pulso-eco foram definidos e, posteriormente, comparados aos seus respectivos valores nominais. Analisando os desvios calculados, pode-se afirmar que a vibro-acustografia apresentou um desempenho satisfatório para a caracterização desse tipo de descontinuidade, obtendo erros em torno de 0,18 mm quando cavidades do tipo passante foram avaliadas. Além disso, o emprego de ferramentas de fusão de imagens possibilitou combinar os dados de ambas as técnicas de ultrassom, na tentativa de agregar as suas contribuições e superar as limitações apresentadas. A partir de uma das abordagens de fusão utilizadas neste trabalho, foi possível obter erros com pelo menos a metade da magnitude dos observados para as técnicas pulso-eco e de vibro-acustografia tomadas de forma isolada, proporcionando resultados promissores para o aprimoramento da avaliação da integridade de dutos metálicos.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Lisa Karen Zaki – 13/11/2020

06/11/2020 17:21
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Lisa Karen Zaki
Orientador Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Alencar Migliavacca, Dr. – IFSC/Chapecó
Data 13/11/2020 (sexta-feira) – 16h

Videoconferência

(https://meet.google.com/wov-hbxv-cnb)

 

Banca

Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Fabiano Gasparini, Dr. – UFRGS;

Prof. Daniel Ferreira Coutinho, Dr. – DAS/UFSC;

Prof. Rodolfo Cesar Costa Flesch, Dr. – DAS/UFSC.

Título Análise Comparativa de Dados Simulados e Reais em duas Centrais de Microgeração Fotovoltaica
Resumo: A intensa exploração dos recursos naturais, demandada pelo crescimento populacional, mudanças no modo de vida e do consumo energético, principalmente de fontes não renováveis de energia, evidencia a importância da utilização de fontes renováveis como forma de complementação da matriz elétrica nacional e mundial. É nesse contexto que se insere a energia solar fotovoltaica, como uma forma de conversão de energia capaz de suprir determinadas necessidades com vantagens técnicas e econômicas sobre as formas de conversão energética. O papel que a energia solar pode desempenhar na expansão da matriz elétrica brasileira é irrefutável, pois se apresenta como uma excelente opção para complementar as fontes convencionas de energia já consolidadas, como as hidroelétricas, devido à abundância do recurso energético solar. Durante o processo de dimensionamento de sistemas solares fotovoltaicos, diversos critérios inter-relacionados devem ser considerados a fim de garantir o fornecimento de energia elétrica durante o ano. Para isso, a parametrização dos diversos fatores relevantes requer um estudo rigoroso, visto que pode resultar em previsões e conversões de energia subestimada ou superestimada. Desse modo, as ferramentas de simulação de sistemas fotovoltaicos são de grande valia, pois permitem a pré-visualização da planta a ser instalada, o dimensionamento técnico e previsão de desempenho do sistema a curto, médio e longo prazos. O presente trabalho teve como objetivo a análise da eficiência de dois sistemas fotovoltaicos apresentados como objeto de estudo (Unidade X e Unidade Y), durante sua operação no ano de 2019. Foram comparados os dados reais de conversão energética com os resultados obtidos através da simulação computacional no software PV*SOL, a fim de verificar sua confiabilidade. Os resultados mostram que as diferenças percentuais entre os valores coletados do monitoramento e os valores obtidos na simulação dos modelos, quando observado a média de conversão energética no período, são, respectivamente, de 2,0% para a Unidade X e de -1,84% para a Unidade Y. Todavia, quando os dados são comparados mês a mês, percebe-se maior discrepância nos resultados em alguns meses, sendo os mais significativos observados em maio e agosto. Fica evidente o impacto do clima na conversão de energia em determinadas épocas do ano, contrastando secas e chuvas fortes, que destoam do padrão climatológico previsto.

Defesa de Exame de Qualificação – Luis Fernando Nazari – 20/10/2020

19/10/2020 17:33
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Luis Fernando Nazari
Orientador Prof. Eduardo Camponogara, Dr. – DAS/UFSC
Data 20/10/2020  (terça-feira) – 13h30

Videoconferência

(https://meet.google.com/wzt-pknu-xye)

 

Banca

Prof. Eugênio de Bona Castelan, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Amit Bhaya, Dr. – COPPE/UFRJ;

Prof. Leandro dos Santos Coelho, Dr. – DELT/UFPR;

Prof. Pedro Luiz Borges Chaffe, Dr. – ENS/UFSC.

Título Optimal Control and Identification for Water Flow Systems in a Hydropgraphic Basin
Abstract: This document is a research proposal for the development of strategies for system identification and optimal control of water flow systems in a hydrographic basin. This study aims to mitigate the impacts caused by flooding in cities that belong to the basin. A brief review of key concepts on the subjects of optimal control and systems identification is presented, which intends to develop a scientific foundation for modeling and solving the problems of concern. The purpose of this report is to define the scope of the doctoral research, its goals and expected contributions to science and engineering toward. Therefore, the document covers the key research topics, states the problem, shows its relevance with respect to the technical literature, and proposes a methodology to achieve the goals and deliver the expected contributions.

Defesa de Exame de Qualificação – Rafael Garlet de Oliveira – 15/10/2020

14/10/2020 18:17
Defesa de Exame de Qualificação
Aluno Rafael Garlet de Oliveira
Orientador Prof. Max Hering de Queiroz, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. José Eduardo Ribeiro Cury, Dr. – DAS/UFSC
Data 15/10/2020  (quinta-feira) – 14h 

Videoconferência

(http://meet.google.com/pab-tsja-rxs)

 

Banca

Prof. Fabio Luiz Baldissera, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Marcos Vicente de Brito Moreira, Dr. – COPPE/UFRJ;

Prof. Antonio Eduardo Carrilho da Cunha, Dr. – EEL/IME;

Prof. Victor Juliano de Negri, Dr. – EMC/UFSC.

Título Abordagem Hierárquica para Controle Supervisório de Processos Industriais Complexos Comandados por Malhas de Válvulas
Resumo: O projeto de sistemas de controle supervisório para processos industriais comandados por malhas de válvulas normalmente exige grande complexidade de modelagem e aplicação de técnicas avançadas de abstração da dinâmica contínua. Com esse trabalho propõe-se um método eficiente para controle supervisório de processos industriais complexos comandados por malhas de válvulas. É proposta uma abordagem de modelagem que simplifica a abstração da dinâmica contínua por definir apenas alguns limites relevantes para garantir a segurança dos processos. Essa abordagem incorpora o conceito da preempção dos eventos não controláveis através do acionamento dos atuadores do processo. Propõe-se uma arquitetura de modelagem multinível para lidar com a complexidade da associação de válvulas, denominadas nesse trabalho como malhas de válvulas. Esta arquitetura baseia-se na teoria de controle supervisório hierárquico, valendo-se de abstrações em níveis hierárquicos para a geração de modelos de válvulas equivalentes, promovendo a modularidade vertical para a redução da complexidade. Para a validação do método proposto, almeja-se a elaboração de uma arquitetura de implementação em controladores industriais. Deseja-se realizar a implementação do método proposto em um processo industrial baseado em tecnologias amplamente utilizadas em aplicações reais.

Defesa de Dissertação de Mestrado – Gustavo Rezende Silva – 13/10/2020

14/10/2020 18:15
Defesa de Dissertação de Mestrado
Aluno Gustavo Rezende Silva
Orientador Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC
Coorientador Prof. Leandro Buss Becker, Dr. – DAS/UFSC
Data 13/10/2020 (terça-feira) – 10h

Videoconferência

(https://meet.google.com/igg-mrvv-pix)

 

Banca

Prof. Jomi Fred Hübner, Dr. – DAS/UFSC (presidente);

Prof. Rafael Heitor Bordini, Dr. – PUCRS;

Prof. Carlos Eduardo Pantoja, Dr. – CEFET/RJ;

Prof. Eric Aislan Antonelo, Dr. – DAS/UFSC.

Título Active Perception within BDI Agents Reasoning Cycle with Applications in Mobile Robots
Abstract: In multi-agent systems the main process responsible for obtaining information about the environment is perception, generally this process is performed passively regardless of the agent’s internal state. However, especially when inserted in real environments, a frequent problem is that agents have partial perception of the environment, failing to perceive everything that is necessary. To circumvent this problem, a solution is to actively take actions to perceive what is of interest to the agent, instead of just passively perceiving what is available in the environment, for example, in a computer vision system, the camera can be repositioned to have a better view of an object. Thus, this work aims to develop an active perception model integrated with the reasoning cycle of BDI agents. Also, one of the goals is to test active perception in environments as close to real as possible, for this reason, an embedded architecture was developed that aims to promote the use of cognitive agents in cooperation with The Robotic Operating System to program the intelligence of robots. Experiments were performed using BDI agents with ROS to command unmanned aerial vehicles to analyze the benefits and impacts of using cognitive agents and active perception to program robot intelligence.