PPGEE - Doutorado em Engenharia Elétrica e de Computação
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Tese Control of an automated insulin delivery system using artificial intelligence(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-10-02) Farias, João Lucas Correia Barbosa de; Bessa, Wallace Moreira; https://orcid.org/0000-0002-0935-7730; http://lattes.cnpq.br/3256782908311485; https://orcid.org/0000-0002-3324-2239; http://lattes.cnpq.br/0575163993612915; Bertachi, Arthur Hirata; http://lattes.cnpq.br/2283634850801378; Cunha Júnior, Américo Barbosa da; https://orcid.org/0000-0002-8342-0363; http://lattes.cnpq.br/5659403706694491; Dórea, Carlos Eduardo Trabuco; https://orcid.org/0000-0002-3999-2874; http://lattes.cnpq.br/0143490577842914; Medeiros, Philippe Eduardo de; https://orcid.org/0000-0002-1803-241X; http://lattes.cnpq.br/5594617038786753O Diabetes Mellitus Tipo 1 é uma doença que afeta milhões de pessoas em todo o mundo. Recentemente, dispositivos que regulam automaticamente a concentração de glicose no sangue de pacientes diabéticos foram desenvolvidos. O sistema de Entrega Automática de Insulina (AID, Automated Insulin Delivery) pode proporcionar uma vida com maior qualidade, autonomia e conforto para os pacientes. Este trabalho tem como objetivo projetar um controlador não linear inteligente com um estimador desenvolvido com Inteligência Artificial (IA) para um sistema AID. Uma extensa revisão sobre diabetes é conduzida, introduzindo sua definição, contexto fisiológico, diagnóstico, impacto global e as terapias disponíveis. Além disso, é feita uma revisão da literatura, apresentando os tipos de sistemas AID, desafios atuais, modelos de pacientes virtuais, estratégias de controle e algoritmos de IA que moldam os projetos modernos. O modelo OHSU, usado para simular a população de pacientes virtuais deste trabalho, é introduzido junto com sua formulação matemática que incorpora atividade física à dinâmica insulina-glicose. O controlador proposto combina Linearização por Realimentação com um estimador inteligente baseado em redes neurais para compensar as incertezas do modelo, perturbações externas e atrasos temporais inerentes ao sistema biológico em questão. O controlador incorpora um algoritmo de Aprendizagem por Reforço, Q-learning, para otimizar a taxa de aprendizagem da rede neural em meio a uma população de pacientes virtuais diversa enquanto minimiza a ocorrência de eventos hipoglicêmicos. Os resultados mostram que o controlador foi capaz de regular a glicemia segura e efetivamente com valor médio de Tempo no Alvo (TIR, Time in Range) de 81% e Coeficiente de Variação (CV) de 35% em uma população diversa de pacientes de treinamento com 10 indivíduos, e valor médio de TIR de 76% e CV de 34% para um população de validação diferente e desconhecida de 5 indivíduos. Para evitar baixo desempenho durante a fase inicial de aprendizado da rede neural, pré-treinamento offline da rede é proposto e testado na população de validação. A ocorrência de hiperglicemia severa nos primeiros dias de simulação foi completamente evitada, com o benefício adicional de uma pequena melhora no TIR (76% vs. 78%), indicando um caminho claro sobre de introduzir o controlador em pacientes reais. De forma geral, o controlador proposto foi capaz de proporcionar controle glicêmico seguro e efetivo em uma população diversa de pacientes virtuais sob exercícios e sem a necessidade de intervenção do paciente para informar sobre alimentação ou atividades físicas.Tese A Knowledge Graph-Based approach for modeling legislative texts: representation and document similarity analysis(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-08-29) Oliveira, Gisliany Lillian Alves de; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; https://orcid.org/0000-0002-6037-9660; http://lattes.cnpq.br/8193679068029541; Viegas, Carlos Manuel Dias; Villanueva, Juan Moisés Mauricio; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; Barros, Thiago MedeirosA principal tarefa do Poder Legislativo — a criação de leis — depende de um processo complexo e exigente, no qual novas propostas devem ser analisadas, debatidas e revisadas à luz da legislação existente. Essas atividades frequentemente demandam grande esforço humano devido à linguagem técnica, ampla extensão textual e interdependência dos textos jurídicos. Ao mesmo tempo, essas características representam uma oportunidade tangível para a Inteligência Artificial (IA), especialmente por meio da integração do Processamento de Linguagem Natural (PLN) e representações estruturadas de dados. Com o objetivo de modelar documentos legislativos de forma a preservar sua rica semântica estrutural, este trabalho propõe uma abordagem para transformar textos legislativos em Grafos de Conhecimento (GCs) especializados para o domínio, capturando sua organização hierárquica inerente. O método proposto, baseado no padrão LexML — um esquema XML brasileiro para documentos jurídicos —, extrai relações estruturais explícitas (e.g., artigos, parágrafos, incisos) e as enriquece com entidades e relações contextuais extraídas por um Grande Modelo de Linguagem (GML). Os GCs resultantes, armazenados em um banco de dados Neo4j, capturam tanto a topologia interna dos textos jurídicos quanto suas nuances semânticas, permitindo representações estruturadas que viabilizam análises mais significativas do que o texto bruto não estruturado. Para avaliar a eficácia dessa abordagem, foram conduzidos experimentos comparativos em tarefas de similaridade entre documentos, componente essencial dos fluxos de trabalho legislativos. Três cenários foram avaliados: (i) uma baseline apenas com uso de texto, aplicando embeddings de sentenças baseados em BERT e calculadas pela média entre seções do documento; e (ii) KGs estruturais, representados por embeddings gerados via FastRP e GraphSAGE; e (iii) KGs enriquecidos contextualmente também representados por embeddings do FastRP e GraphSAGE. Resultados obtidos com proposições legislativas da Assembleia Legislativa do Rio Grande do Norte (ALRN) mostraram que, embora o baseline tenha alcançado maior precisão, recall e escores F1, as representações baseadas em GCs forneceram ideias interpretáveis e apoiadas na estrutura, complementando modelos puramente textuais. O enriquecimento contextual melhorou o desempenho do FastRP em relação aos grafos apenas estruturais, enquanto o GraphSAGE obteve seus melhores resultados com representações puramente estruturais, sugerindo que as relações derivadas do LLM podem ter introduzido ruído semântico para esse modelo de grafos. Embora os GCs fossem inerentemente heterogêneos, algoritmos para grafos homogêneos foram aplicados por simplicidade, o que pode ter limitado o desempenho. Apesar disso, os resultados demonstram a viabilidade de converter documentos legislativos em GCs, e a inclusão de informações estruturais nos embeddings foi alcançada, mostrando potencial para melhorias futuras por meio de modelos heterogêneos, estratégias avançadas de pool- ing ou pré-treinamento auto-supervisionado. Ao unir PLN e IA baseada em grafos, este trabalho avança as abordagens para modelagem de documentos legais, oferecendo um pipeline para análise de similaridade documental e melhorando a eficiência do processo legislativo.Tese Características de projeto ótimo de um sistema de geração híbrido baseado em máquina de indução com acionamento por meio de um Regulador Eletromagnético de Frequência(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-10-17) Crisóstomo, Daniel Carlos de Carvalho; Medeiros Júnior, Manoel Firmino de; https://orcid.org/0000-0002-9408-3948; http://lattes.cnpq.br/4960078797028638; https://orcid.org/0000-0002-9752-688X; http://lattes.cnpq.br/5456416955432542; Medeiros, Arthur Salgado de; Pinheiro, Ricardo Ferreira; Ramos, Thales Augusto de Oliveira; Bezerra, Ubiratan HolandaA necessidade de implementação de políticas que objetivem a transição energética fomenta o setor de energias renováveis, incentivando maiores investimentos nessa área. De fato, a nível mundial e nacional, os números têm revelado crescimento relevante nas novas inserções de energias eólica e solar nas matrizes elétricas, motivando um maior desenvolvimento nas tecnologias de geração, que possam garantir eficiência e qualidade no processo. Este trabalho propõe a otimização de um sistema híbrido de geração eólica utilizando um Regulador Eletromagnético de Frequência (REF), com foco na minimização de perdas elétricas, redução do peso dos componentes e menor dependência de fontes secundárias. Para isso, explora-se a relação entre o número de polos do gerador, do REF e a taxa de transmissão da caixa de engrenagens. A metodologia combina simulações numéricas, técnicas de otimização, projeto de máquinas e análise financeira. Os resultados indicam que a configuração ótima depende criticamente do número de polos e da caixa de engrenagens, cujas alterações impactam diretamente os parâmetros elétricos do REF e do gerador. Foram avaliadas cinco topologias, sendo a última a mais eficiente nos critérios estabelecidos. Como contribuição, o estudo oferece uma metodologia robusta para avaliar a viabilidade técnica e econômica de sistemas híbridos em diferentes locais, desde que conhecidos os dados de vento e as especificações do gerador.Tese Deep Learning Applications in Geophysics: Data Matching and Inversion(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-08-26) Perez, Katerine de Jesus Rincon; Souza, Samuel Xavier de; https://orcid.org/0000-0001-8747-4580; http://lattes.cnpq.br/9892239670106361; http://lattes.cnpq.br/0756224243207855; Carmo, Bruno Souza; https://orcid.org/0000-0002-2486-7026; http://lattes.cnpq.br/8129545750278083; Corso, Gilberto; https://orcid.org/0000-0003-1748-4040; http://lattes.cnpq.br/0274040885278760; Senger, Hermes; http://lattes.cnpq.br/3691742159298316; Araújo, João Medeiros de; https://orcid.org/0000-0001-8462-4280; http://lattes.cnpq.br/3061734732654188; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; https://orcid.org/0000-0003-2690-1563; http://lattes.cnpq.br/7987212907837941A pesquisa apresentada nesta tese insere-se no crescente interesse da geofísica em aproveitar metodologias de Deep Learning (DL) em tarefas de exploração e monitoramento de reservatórios. Em particular, o trabalho concentra-se em dados sintéticos representativos de cenários do pré-sal brasileiro, adquiridos com a técnica Ocean Bottom Nodes (OBN) em sísmica Time-lapse (TL), cuja finalidade é comparar aquisições sísmicas realizadas em diferentes momentos da vida produtiva de um campo, com o propósito de identificar mudanças relacionadas à evolução do reservatório. Esse enfoque permite inferir variações de pressão e saturação de hidrocarbonetos, fornecendo informação crítica para o gerenciamento da produção, a tomada de decisões econômicas e a mitigação de riscos em projetos. Em ambientes complexos como o pré-sal brasileiro, onde a heterogeneidade das camadas salinas introduz desafios significativos na aquisição e no processamento, dispor de ferramentas capazes de melhorar a qualidade dos dados e acelerar a inversão constitui uma necessidade tanto científica quanto industrial. Um dos principais obstáculos enfrentados pela sísmica TL é a não repetibilidade das aquisições. Embora em teoria o monitoramento devesse registrar exclusivamente mudanças no reservatório, na prática surgem diferenças artificiais causadas por variações inevitáveis como: a posição de fontes, flutuações ambientais e ou ruído instrumental. Essas diferenças introduzem o chamado ruído 4D, que muitas vezes é da mesma ordem de magnitude que o sinal associado ao reservatório. Métodos tradicionais como o binning 4D, a equalização cruzada ou o processamento simultâneo pre-stack mitigan esse problema, mas com resultados parciais e frequentemente custosos em termos de tempo de computação e esforço de parametrização. Nesse contexto, o DL oferece uma alternativa inovadora, capaz de aprender diretamente dos dados e propor soluções adaptativas mais rápidas e, potencialmente, mais robustas. A primeira linha metodológica explorada nesta tese focou em reduzir os efeitos da não repetibilidade. Para isso, implementou-se uma Conditional Generative Adversarial Network (cGAN), inspirada na arquitetura pix2pix, treinada com pares de disparos MonitorBaseline na parte rasa, onde somente os efeitos de não repetibilidade são importantes e não existe sinal vindo do reservatório. O objetivo da rede foi receber dados afetados pela não repetibilidade e devolver versões ajustadas que preservassem as estruturas geológicas fundamentais. O desenho do pré-processamento foi decisivo: em vez de normalizar globalmente todos os sismogramas, optou-se por dividir cada disparo em janelas sobrepostas e aplicar normalização local. Essa escolha permitiu preservar as dinâmicas relativas de amplitude em cada janela e favorecer o aprendizado de padrões coerentes na escala espacial de interesse. Essa estratégia, mostrou vantagens claras na estabilidade do treinamento e na capacidade de generalização do modelo. Com a aplicação de validação cruzada k-fold, confirmou-se que o treinamento era consistente e que as perdas nos testes se reduziam em diferentes partições do conjunto de dados, demonstrando a generalização da rede na solução do problema. Os resultados dessa primeira parte foram satisfactorios. A cGAN conseguiu melhorar a repetibilidade dos dados, gerando versões mais limpas e coerentes para aplicações posteriores de inversão. Embora tenha sido detectada uma tendência a superestimar amplitudes, o comportamento geral da rede foi satisfatório no que diz respeito à preservação das estruturas. Métricas como o Normalized Root Mean Square error (NRMS) mostraram reduções significativas nos desajustes entre dados baseline e monitor, e o índice Structural Similarity Index (SSIM) evidenciou que as saídas mantinham a coerência espacial dos eventos sísmicos. Isso demonstra que a aplicação de cGAN pode constituir um passo prévio de grande valor em fluxos de trabalho de sísmica TL, fornecendo dados corrigidos para posterior análise com métodos físicos de inversão. A segunda linha metodológica abordou um desafio ainda maior: a inversão de modelos de velocidade diretamente a partir de diferenças sísmicas. Construiu-se um conjunto sintético representando diferentes cenários de anomalias de velocidade no reservatório, com modelos baseline e monitor projetados para simular condições de produção. A partir deles foram gerados sismogramas que, posteriormente, foram processados para obter a diferença TL. A arquitetura de rede implentada é uma Convolutional Neural Network (CNN) desenhada para transformar diferenças sísmicas em modelos de velocidade. O processo começa com a entrada de seções sísmicas (diferenças entre baseline e monitor), que passam por sucessivas camadas convolucionais e de pooling, responsáveis por extrair padrões locais e reduzir a dimensionalidade dos dados. Em seguida, a informação é achatada (flatten) e processada por camadas densas, que aprendem combinações globais dos atributos sísmicos. Por fim, a saída é reestruturada em um grid bidimensional, representando o modelo de velocidade reconstruído. Para avaliar o desempenho dessa rede, estabeleceu-se um paralelo com a inversão física Double-Difference Full Waveform Inversion (DDFWI), metodologia de referência que aplica ajustes iterativos baseados na física da propagação de ondas. Os resultados mostraram que a CNN foi capaz de reconstruir perfis de velocidade que preservavam as principais características na zona do reservatório. A rede capturou com notável fidelidade as variações relativas. Métricas quantitativas como o RMS e o índice SSIM confirmaram a qualidade das predições, enquanto os mapas de diferença destacaram que os erros mais significativos se concentravam em áreas de ruído residual, e não nas regiões críticas do reservatório. Um aspecto particularmente relevante foi a comparação em termos de custo computacional. Enquanto a DDFWI requeria entre quatro e cinco horas de processamento, mesmo com paralelização em threads, a rede convolucional produzia predições em questão de minutos, uma redução de tempo importante. Esse resultado é notável, pois em contextos de monitoramento TL a rapidez na interpretação pode marcar a diferença entre decisões oportunas e atrasos custosos. Assim, a CNN apresenta-se como uma alternativa ideal para cenários em que se priorizam resultados aproximados mas rápidos, ou em que já exista conhecimento prévio do reservatório que permita contextualizar os modelos gerados pela rede. Em conjunto, os resultados da tese permitem extrair conclusões relevantes. Em primeiro lugar, as cGANs constituem uma ferramenta eficaz para melhorar a repetibilidade dos dados sísmicos TL, fornecendo um pré-processamento que aumenta a confiabilidade das análises posteriores. Em segundo lugar, as CNNs demonstram um desempenho ideal para a inversão sísmica, combinando precisão com uma eficiência computacional em comparação com os métodos tradicionais. Em terceiro lugar, a investigação ressalta a importância de conceber as metodologias de DL não como substitutos excludentes da física computacional, mas como complementos que, integrados em fluxos híbridos, podem maximizar as fortalezas de cada abordagem. Dessa maneira, o trabalho estabelece uma base sólida para o uso mais amplo do DL na exploração e no monitoramento sísmico. Para além dos experimentos sintéticos apresentados, o desafio futuro consiste em aplicar essas metodologias a dados reais do pré-sal, onde a complexidade geológica e as limitações operacionais colocarão à prova a robustez dos métodos.Tese K-Nearest Neighbors para detecção de anomalias e manutenção preditiva em sistemas de abastecimento hídrico(2025-08-27) Silva, João Pablo Santos da; Maitelli, André Laurindo; https://orcid.org/0000-0001-6083-7425; http://lattes.cnpq.br/0477027244297797; https://orcid.org/0000-0002-4173-1702; http://lattes.cnpq.br/7498666974011567; Dória Neto, Adrião Duarte; https://orcid.org/0000-0002-5445-7327; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Salazar, Andrés Ortiz; https://orcid.org/0000-0001-5650-3668; http://lattes.cnpq.br/7865065553087432; Nascimento, João Maria Araújo do; https://orcid.org/0000-0002-4690-086X; http://lattes.cnpq.br/0572726574522312; Gabriel Filho, Oscar; http://lattes.cnpq.br/4171033998524192Este trabalho propõe a aplicação de metodologias de aprendizado de máquina e redes neurais com o objetivo de otimizar a operação de redes de abastecimento hídrico, com ênfase na detecção de anomalias hidráulicas, tais como vazamentos e falhas em sistemas de bombeamento. Diante da crescente necessidade de gestão eficiente de recursos hídricos, alinhada aos conceitos de cidades inteligentes, visando à sustentabilidade, redução de perdas e melhoria na qualidade da água, foram desenvolvidos modelos preditivos para identificação de anomalias e proposição de soluções que aumentem a eficiência operacional, reduzindo falhas e custos de manutenção, a partir da utilização dos dados de sensores instalados em uma rede de abastecimento. O método utilizado neste estudo empregou o algoritmo K-Nearest Neighbors (KNN) para análise correlacional e predição de falhas. A aplicação do algoritmo foi feita para prever a inoperância de bombas com base nos dados dos sensores e integrar diferentes abordagens para aprimorar a precisão dos resultados. O modelo priorizou a simplicidade, mantendo alta acurácia com o menor número possível de parâmetros de entrada. Os resultados demonstraram que a abordagem possibilita a detecção precoce de anomalias, a tomada de decisão rápida com base em dados em tempo real e a geração de percepções operacionais antes não identificadas, assim como a redução no índice de falhas operacionais, o que comprovou a eficácia do sistema. Conclui-se que a integração de aprendizagem de máquina e redes neurais otimiza a gestão de redes hídricas, assegurando abastecimento contínuo e qualidade da água. O modelo desenvolvido pode ser adaptado a diferentes contextos, reforçando sua relevância para aplicações industriais e gestores públicos.Tese Sistema vestível para reconhecimento de gestos em libras com base em superfície seletiva de frequência(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-08-01) Oliveira, João Guilherme Domingos de; Silva Neto, Valdemir Praxedes da; D'Assunção, Adaildo Gomes; http://lattes.cnpq.br/4159638862269940; https://orcid.org/0000-0003-3867-3297; http://lattes.cnpq.br/4160231554601828; https://orcid.org/0000-0002-3092-7603; http://lattes.cnpq.br/6182090178676621; D'Assunção Júnior, Adaildo Gomes; https://orcid.org/0000-0002-6543-3187; http://lattes.cnpq.br/7359899329008024; Gomes Neto, Alfredo; https://orcid.org/0000-0001-5437-9093; http://lattes.cnpq.br/1403715441701958; Campos, Antonio Luiz Pereira de Siqueira; http://lattes.cnpq.br/1982228057731254; Silva, Gutembergue Soares da; http://lattes.cnpq.br/1214925346969928Este trabalho apresenta o projeto, a prototipagem, validação experimental e análise de um novo dispositivo vestível baseado no acoplamento de uma superfície seletiva de frequência (FSS) têxtil a uma luva de dados, desenvolvido para aplicações de reconhecimento de gestos manuais estáticos. Inicialmente, é proposta uma nova FSS têxtil, utilizando tecido 100% algodão como material dielétrico e linha condutiva comercial Shieldex 78f20. O desempenho da FSS é avaliado por meio de dois métodos computacionais: um método de onda completa, implementado em ferramentas comerciais, o ANSYS HFSS, com base no método dos elementos finitos (FEM), e o método aproximado do circuito equivalente (ECM), onde é feita a proposição do circuito equivalente simplificado da geometria utilizada. Após validação computacional e experimental, a FSS foi acoplada a uma luva de dados e aplicada ao reconhecimento de diferentes gestos manuais estáticos. Conforme apontado na literatura, diversos métodos podem ser empregados para essa finalidade, onde parâmetros relacionados a mudanças em dados obtidos através de medição de sinais ópticos, radiofrequência (RF) ou visão computacional; neste trabalho, foi proposto o método de obtenção dos dados através de um setup de RF. Inicialmente, foram medidos cinco gestos estáticos, onde com os dados obtidos, adotou-se como métrica de classificação a variação do módulo do coeficiente de transmissão S21. Para validar numericamente os resultados, realizou-se uma análise estatística com o teste t-Student. Os resultados indicaram que 70% dos gestos medidos apresentaram diferenças significativas entre si, considerando o p-valor < 0.005, evidenciando a eficiência do dispositivo proposto para essa aplicação. Além disso, uma análise de robustez foi conduzida: dois gestos da língua brasileira de sinais (Libras) com pequenas diferenças léxicas, as letras a e s. Os resultados experimentais e a posterior análise estatística desses mostraram diferenças significativas quando comparados. Os valores obtidos experimentalmente foram comparados aos resultados simulados, apresentando boa concordância. Assim, os resultados confirmam o potencial da abordagem proposta para aplicações em reconhecimento de gestos, interação homem-máquina, interfaces para jogos virtuais e realidade aumentada.Tese Implementação de técnica Active Disturbance Rejection Control (ADRC) no controle de velocidade do Regulador Eletromagnético de Frequência (REF)(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-02) Oliveira, Gabriel Pereira de; Salazar, Andrés Ortiz; https://orcid.org/0000-0001-5650-3668; http://lattes.cnpq.br/7865065553087432; http://lattes.cnpq.br/2340427873121127; Maitelli, André Laurindo; https://orcid.org/0000-0001-6083-7425; http://lattes.cnpq.br/0477027244297797; Villarreal, Elmer Rolando Llanos; https://orcid.org/0000-0002-3059-3340; http://lattes.cnpq.br/5447452711376721; Paiva, José Alvaro de; https://orcid.org/0000-0002-9148-6178; http://lattes.cnpq.br/6136888701626547; Ferreira, Jossana Maria de Souza; http://lattes.cnpq.br/7691693293898376; Pinheiro, Ricardo Ferreira; http://lattes.cnpq.br/4890839733220743O aumento contínuo da demanda energética, aliado às crescentes preocupações sociais e políticas com a sustentabilidade, tem impulsionado a pesquisa e desenvolvimento de Fontes de Energias Renováveis (FERs), com destaque para a geração eólica e fotovoltaica (PV, do inglês Photovoltaic). A complementariedade temporal de fontes distintas e possibilidade de aproveitamento de estruturas existentes favorecem a utilização de arranjos híbridos de geração. Nesse contexto, o Regulador Eletromagnético de Frequência (REF) consolida-se como uma alternativa promissora, ao possibilitar a hibridização eletromecânica por meio de uma máquina de indução modificada, cuja armadura rotativa é acoplada à turbina eólica, enquanto uma segunda fonte primária fornece energia elétrica à máquina através de um inversor de tensão (VSI, do inglês Voltage Source Inverter). Esse arranjo físico confere ao REF vantagens importantes em relação às arquiteturas convencionais baseadas em conversores estáticos, como maior inércia eletromecânica e menor injeção de harmônicos na rede elétrica. Além disso, o REF torna o projeto da caixa de engrenagens do sistema eólico mais simples, tornando o conjunto mais compacto e eficiente. Por outro lado, o controle do REF é desafiador, devido à forte presença de distúrbios externos, como a variabilidade do perfil de vento das cargas conectadas. Como o REF alimenta a rede ou cargas locais por meio de um gerador síncrono, torna-se essencial manter a velocidade do rotor constante, a fim de garantir estabilidade e qualidade da energia entregue. Neste trabalho, propõe-se uma estratégia de controle baseada no Controle Orientado a Campo (FOC, do inglês Field-Oriented Control), na qual a malha externa de controle de velocidade substitui o tradicional controlador PI, amplamente utilizado em acionamentos de máquinas, por dois controladores mais robustos: o Active Disturbance Rejection Control (ADRC) e sua versão linear (LADRC). Tais controladores utilizam um Estimador de Estado Estendido (ESO, do inglês extended state observer) para identificar e rejeitar em tempo real as perturbações que afetam o sistema, tanto internas quanto externas, simplificando a dinâmica da planta para o projeto do controlador. A eficácia da técnica proposta é validada por meio de simulações computacionais no ambiente MATLAB/Simulink e ensaios experimentais em bancada, considerando diferentes condições operacionais e cenários de distúrbio.Tese Estratégia Grid-Forming para geração eólica em microrredes utilizando regulador eletromagnético de frequência(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-06-30) Dantas Neto, José Raimundo; Salazar, Andrés Ortiz; https://orcid.org/0000-0001-5650-3668; http://lattes.cnpq.br/7865065553087432; http://lattes.cnpq.br/0632687844877314; Maitelli, André Laurindo; https://orcid.org/0000-0001-6083-7425; http://lattes.cnpq.br/0477027244297797; Fonseca, Diego Antonio de Moura; Larrea, José Andres Santisteban; Pinheiro, Ricardo Ferreira; Araújo, Valbério Gonzaga deO crescente avanço no uso de fontes de energia renováveis (FERs), especialmente, solar e eólica, tem impulsionado transformações significativas no Sistema Elétrico de Potência (SEP), que passa a se organizar de forma mais distribuída por meio de microrredes. Este novo paradigma exige soluções de controle que garantam estabilidade, qualidade de energia e robustez na operação. Tradicionalmente, sistemas de geração distribuída (SGDs) utilizam estratégias de controle do tipo grid-following, nas quais a fonte se conecta à rede seguindo seus parâmetros de frequência e tensão. No entanto, essa abordagem contribui para a instabilidade do SEP em cenários de alta penetração de FERs. Em contrapartida, estratégias grid-forming têm se destacado por permitirem que o próprio SGD defina os parâmetros de tensão e frequência, promovendo maior estabilidade, suporte dinâmico e resiliência. Apesar dos avanços, a utilização de conversores de potência na interface com a rede apresenta desafios consideráveis, como a ausência de inércia e limitações na resposta dinâmica. Muitas abordagens de controle visam emular o comportamento de um gerador síncrono (GS) para mitigar esses problemas. Nesse contexto, o uso de um Regulador Eletromagnético de Frequência (REF) surge como uma solução promissora para sistemas eólicos, ao possibilitar o uso de um GS na conexão com a microrrede. Essa configuração permite a eliminação do conversor de interface, promovendo um acoplamento eletromecânico robusto, capaz de fornecer inércia ao sistema, contribuindo para sua estabilidade e qualidade da energia. Dessa forma, esta tese propõe uma estratégia de interconexão para um sistema de geração eólica utilizando um conjunto REF/GS operando em modo grid-forming. A estratégia permite fornecer suporte à rede principal quando conectado, através da regulação do fluxo de potência com a técnica de controle por decaimento. Além disso, assegura operação com resposta inercial de frequência e tensão, especialmente durante condições de ilhamento. O processo de partida e sincronização também é abordado, alinhando os vetores de tensão do SGD e da rede. A validação da estratégia proposta é realizada por meio de simulações na plataforma Matlab/Simulink e ensaios experimentais conduzidos no Laboratório de Avaliação e Medição em Petróleo (LAMP), demonstrando a eficácia e a robustez da solução apresentada.Tese High-performance graphene-based devices for terahertz and optical communications(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-07-18) Souto, Gabriel Amaral; Silva, José Patrocinio da; https://orcid.org/0000-0003-1843-7879; http://lattes.cnpq.br/5753289728835624; https://orcid.org/0000-0001-7674-4418; http://lattes.cnpq.br/3165936278609508; Campos, Antonio Luiz Pereira de Siqueira; http://lattes.cnpq.br/1982228057731254; Queiroz Júnior, Idalmir de Souza; Mendonça, Laercio Martins de; Holanda, Samanta Mesquita deA constante transformação no campo da tecnologia da informação impõe a necessidade de soluções cada vez mais inovadoras, eficientes e confiáveis para o processamento e a transferência de dados. Com o avanço exponencial da demanda por comunicação de alta velocidade e grande volume de informações, torna-se importante buscar alternativas tecnológicas capazes de operar em faixas de frequência mais elevadas. Essa transição para bandas de frequência superiores — como as faixas altas de gigahertz (GHz) e terahertz (THz) — abre espaço para o desenvolvimento de dispositivos com desempenho superior, capazes de suportar taxas de transmissão significativamente maiores e com menor latência. Nesse cenário desafiador, o grafeno tem se destacado como um dos materiais mais promissores para aplicações em alta frequência. Diferentemente dos metais nobres tradicionalmente empregados, o grafeno apresenta uma série de propriedades vantajosas: suas perdas são consideravelmente menores, sua estrutura atômica confere alta maleabilidade e resistência, e sua condutividade elétrica pode ser dinamicamente ajustada. Além disso, o material possui notável resistência à oxidação e à umidade, o que favorece sua aplicação em ambientes adversos. Essas características tornam o grafeno especialmente atraente para dispositivos que operam nas faixas de GHz a THz, onde a precisão e a eficiência são críticas. Neste estudo, são analisados dois dispositivos inovadores de alto desempenho baseados em grafeno, desenvolvidos para aplicações em sistemas de lasers de cascata quântica (QCL) operando na faixa de Terahertz. O primeiro é uma antena de microfita com geometria cardioide, projetada para maximizar a diretividade e eficiência na transmissão de sinais em THz, construída com uma estrutura multicamada de grafeno que potencializa a propagação de ondas eletromagnéticas. O segundo dispositivo é um guia de onda do tipo Rib, também utilizando grafeno, empregado como biossensor plasmônico. Este sensor apresenta alta sensibilidade a variações no índice de refração, sendo especialmente eficaz em detecções químicas e biológicas, devido à capacidade do grafeno de excitar plásmons de superfície com forte confinamento de campo. A condutividade dinâmica do grafeno foi obtida pelo formalismo de Kubo e, posteriormente, modelada com a aproximação Drude-like para definição dos parâmetros finais. A antena foi projetada com um elemento radiante em forma de cardioide sobre um substrato de sílica, utilizando o método da Onda Completa (FWM) para o dimensionamento inicial, seguido pela aplicação do Método dos Elementos Finitos (FEM) para análise paramétrica da altura do substrato. Para o sensor plasmônico, foi desenvolvido um guia de onda com substrato de pentóxido de tântalo (Ta2O5), com uma crista de pentóxido de nióbio (Nb2O5), sobre a qual foi depositada uma lâmina de multicamadas de grafeno. Essa es- trutura foi projetada para analisar variações de concentração de dimetilsulfóxido (DMSO) de 50% a 100%, em incrementos de 10%. O efeito de ressonância de plasmons de superfície localizada (LSPR) ocorre na interface entre o grafeno e o o analito, sendo induzido pelas oscilações dos elétrons livres no grafeno acopladas aos campos eletromagnéticos. Para detecção de concentrações de DMSO, a estrutura foi ajustada para operar no comprimento de onda de 0,6329 µm. Com base nos dados analisados, as publicações em tecnologia de Terahertz se concentram principalmente entre os anos de 2013 e 2025. O primeiro registro ocorre em 1991, marcando o início do período de análise. A partir de então, há um aumento modesto e contínuo no número de trabalhos, com presença notável nos anos de 2016, 2021 e 2024 — este último apresentando o maior número de publicações da série. Os anos intermediários, como 2018 e 2019, mostram atividade acadêmica regular, embora com menor intensidade. Esse comportamento sugere um interesse crescente e sustentado na área, com destaque para os anos mais recentes, indicando que a pesquisa em dispositivos e aplicações baseadas na faixa de Terahertz tem ganhado relevância e maturidade dentro da comunidade científica. No comprimento de onda de λ = 0.6329µm, verificou-se que a magnitude do campo elétrico aumenta proporcionalmente à concentração de DMSO, variando de 4,69 V/m, em solução com 50%, até 7,96 V/m no DMSO puro. Esse comportamento sugere maior confinamento de campo e intensificação da resposta plasmônica em concentrações elevadas. A perda por confinamento (CL) também apresenta crescimento com o aumento da concentração, oscilando entre 21,62 dB/cm e 22,80 dB/cm nas mesmas condições. A sensibilidade espectral total foi consistente entre as amostras, com valor médio de aproximadamente 2222 nm/RIU. O maior valor foi registrado para a amostra com DMSO puro (2224,37 nm/RIU) e o menor para a solução com 50% de DMSO (2221,07 nm/RIU). A sensibilidade média apresentou crescimento contínuo, iniciando em 20.283,740 nm/RIU (50%) e atingindo 20.314,470 nm/RIU (100%). De modo semelhante, a sensibilidade local variou de 22.039,610 a 22.071,460 nm/RIU conforme a concentração aumentava. O fator de mérito (FOM) manteve-se elevado ao longo das concentrações analisadas, com média de 2050 RIU¹, destacando-se o valor de 2478 RIU¹ obtido na amostra com 50% de DMSO, o que reforça a eficiência do sensor. A altura do substrato demonstrou impacto direto na frequência ressonante do dispositivo. Com 25,0 µm de espessura, a antena ressoou em 3,73 THz, com largura de banda de 73 GHz e coeficiente de reflexão de -18,30 dB. Para 30 µm, a frequência foi de 1,653 THz, com -30,11 dB e 133 GHz de largura de banda. No substrato de 37,5 µm — espessura padronizada mais fina disponível comercialmente —, obteve-se ressonância em 2,385 THz, com 21 GHz de largura de banda e -43,00 dB. A 40 m, a frequência ressonante foi de 2,287 THz, com largura de banda de 9 GHz e pico de reflexão de -15,12 dB. A estrutura permite variações de espessura em intervalos regulares de 5 µm, oferecendo flexibilidade no ajuste da resposta espectral. Na frequência de 2,385 THz, a antena apresentou ganho de 1,967 dB, potência irradiada de 970 mW e relação frente-costas de 1,970. O padrão de radiação revelou a formação de um lóbulo principal ao longo do eixo z, condizente com antenas do tipo slot ou Vivaldi. No entanto, o comportamento do feixe em altas frequências requer investigação adicional, devido à sua natureza não linear e difícil de prever com precisão. A antena baseada em multicamadas de grafeno demonstrou capacidade de operação eficiente na faixa do infravermelho distante (FIR), conforme indicado pelos parâmetros obtidos nas simulações eletromagnéticas. Entre os principais indicadores de desempenho, destaca-se o coeficiente de reflexão (S11), que apresentou valores inferiores a −10dB na frequência de ressonância desejada, confirmando uma boa adaptação de impedância e mínima reflexão de sinal. Além disso, os resultados de ganho e potência irradiada evidenciaram um comportamento direcional adequado, essencial para aplicações em sistemas de comunicação óptica de alta frequência. A distribuição espacial do campo elétrico na região do patch também indicou um modo ressonante bem definido, característico de estruturas eficientes em acoplamento de energia. No que se refere ao guia de onda fotônico, a operação na mesma faixa espectral foi confirmada por meio da análise dos modos plasmônicos obtidos via simulação por Elementos Finitos. O confinamento do campo elétrico ao longo da interface grafenodielétrico demonstrou forte localização do modo, com perdas de confinamento (CL) dentro de limites aceitáveis para operação prática. Além disso, a análise do índice efetivo dos modos permitiu verificar a viabilidade de propagação em diferentes concentrações de DMSO, reforçando a capacidade do guia de onda de operar em regime sensível a variações do meio ao redor. Essa característica é essencial para biossensores ópticos e compatível com fontes de emissão baseadas em antenas de grafeno. A compatibilidade entre antena e guia de onda foi avaliada com base na correspondência espectral e espacial entre os modos ressonantes e os modos guiados, respectivamente. A possibilidade de ajuste dinâmico do potencial químico do grafeno, via gating eletrostático ou dopagem química, permitiu alinhar os picos de emissão da antena com os modos suportados pelo guia de onda. Essa capacidade de sintonização dinâmica foi decisiva para garantir o acoplamento eficiente entre os dispositivos, minimizando perdas de inserção e favorecendo a integração em sistemas fotônicos baseados em circuitos QCL. Assim, os resultados confirmam não apenas a operação independente de cada componente, mas também a sua integração funcional em soluções compactas e reconfiguráveis para aplicações no infravermelho.Tese Uma arquitetura baseada em aprendizado profundo com mecanismos de atenção para a tradução contínua da língua brasileira de sinais em contextos sem intérpretes(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-12-20) Silva, Diego Ramon Bezerra da; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; https://orcid.org/0000-0002-7735-5630; http://lattes.cnpq.br/1562357566810393; https://orcid.org/0000-0002-1037-9953; http://lattes.cnpq.br/1318177376490124; Silva, Bruno Marques Ferreira da; http://lattes.cnpq.br/7878437620254155; Souza Filho, Guido Lemos de; https://orcid.org/0000-0001-5834-5237; http://lattes.cnpq.br/6614550860293610; Araújo, Tiago Maritan Ugulino de; https://orcid.org/0000-0002-5953-5435; http://lattes.cnpq.br/6347743344931103; Campos, Virginia Pinto; http://lattes.cnpq.br/1962361122489165No Brasil, os surdos representam cerca de 5% da população, aproximadamente 9.7 milhões de brasileiros. Apesar da Língua de Sinais Brasileira (Libras) ser uma das línguas oficiais do Brasil, o conhecimento e domínio de Libras entre pessoas não surdas é um obstáculo, gerando barreiras linguísticas no acesso a direitos básicos, especialmente no acesso a serviços de saúde. Isso motivou o desenvolvimento de políticas governamentais que obrigam os prestadores de serviços a fornecer intérpretes de Libras para viabilizar o acesso a esses serviços por parte da comunidade surda. Todavia, esse tipo de solução apresenta um custo de implantação e manutenção muito alto. Nessa perspectiva, se faz necessário o desenvolvimento de pesquisas e metodologias automatizadas para tradução automática de Libras. Assim, neste trabalho, propusemos uma metodologia para tradução contínua de Libras. A solução proposta não requer nenhum hardware adicional, baseando-se inteiramente em imagens ou sequências de imagens (vídeos). Além disso, foi introduzida um novo conjunto de dados para reconhecimento contínuo de Libras, contendo 10500 vídeos de 105 sentenças distintas no contexto de triagem clínica. Os experimentos computacionais obtiveram um WER de 21,62 e uma acurácia máxima de 92,68%, para um conjunto de testes com amostras e intérpretes nunca vistos pelo modelo durante o treinamento.Tese Desenvolvimento de ferramenta computacional para biossensores baseados em ressonância de plasmon de superfície utilizando métodos híbridos e aprendizado de máquina(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-06-26) Villarim, Mariana Rodrigues; Belfort, Diomadson Rodrigues; Ando Júnior, Oswaldo Hideo; https://orcid.org/0000-0002-6951-0063; http://lattes.cnpq.br/3515465412634126; https://orcid.org/0000-0001-5722-7394; http://lattes.cnpq.br/2241184480091242; http://lattes.cnpq.br/1234708675762453; Maciel, Joylan Nunes; https://orcid.org/0000-0003-0725-6917; http://lattes.cnpq.br/1177414528561833; Cavallari, Marco Roberto; https://orcid.org/0000-0002-1345-754X; http://lattes.cnpq.br/9041429608835546; Carmo, João Paulo Pereira do; https://orcid.org/0000-0001-7955-7503; http://lattes.cnpq.br/5589969124054528; Catunda, Sebastian Yuri Cavalcanti; http://lattes.cnpq.br/0873496251879638O biossensor óptico baseado na Ressonância de Plasmon de Superfície (SPR - Surface Plasmon Resonance) apresenta alta sensibilidade, é livre de rótulos e sua construção em multicamadas permite maior seletividade ao analito-alvo. Esses dispositivos são amplamente utilizados em áreas como saúde, meio ambiente, indústria alimentícia e agricultura. Inicialmente, o modelo matemático e numérico foi desenvolvido com três camadas (prisma, metal e meio de detecção) e comparado por meio dos métodos da matriz de transferência e das diferenças finitas.Foi desenvolvida uma ferramenta computacional utilizando o MATLAB App Designer que permite simulações, importação de dados experimentais, visualização gráfica em tempo real e exportação de resultados. A aplicação possibilita ao usuário analisar diferentes configurações do biossensor SPR por meio de uma interface intuitiva e acessível. Entre os principais avanços técnicos implementados destacam-se: (i) integração entre os modos de análise tradicional e híbrido (ângulo versus comprimento de onda); (ii) aplicação de técnicas avançadas de suavização de curvas; e (iii) aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para previsão do ângulo mínimo mesmo em situações com dados incompletos. A análise híbrida multidimensional contribui para uma otimização mais robusta dos parâmetros do biossensor, com significativa redução de ruído espectral e maior consistência nos resultados sob diferentes condições experimentais. Além disso, ao incrementar a estrutura multicamada com diferentes componentes químicos, observou-se um aumento na sensibilidade de 12,99% para prata e 16,59% para ouro.A comparação entre os resultados obtidos pelas técnicas de suavização de curva aplicadas demonstrou que o filtro Savitzky-Golay e a suavização de splines obtiveram melhor desempenho ao minimizar ruídos indesejados. Nos métodos de aprendizado de máquina, GPR e Rede Neural apresentaram os melhores desempenhos quando aplicados a dados incompletos, relevantes em aplicações experimentais onde a aquisição pode ser limitada por ruídos ou falhas, com valores de correlação muito elevados, menores desvios padrão e menores erros absolutos e quadráticos médios.Portanto, a ferramenta desenvolvida e os resultados obtidos demonstram o potencial do sistema como alternativa viável para análise e otimização de biossensores SPR, com contribuição direta para seu avanço científico e tecnológico.Por fim, iniciou-se a montagem de uma estrutura física compacta e portátil, visando a geração de um banco de dados.Tese Integrating textual queries with aI-based object detection: a compositional prompt-guided approach(2025-06-13) Silva Júnior, Silvan Ferreira da; Martins, Allan de Medeiros; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; https://orcid.org/0000-0002-0116-6489; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; https://orcid.org/0000-0002-9486-4509; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; http://lattes.cnpq.br/0669123874358910; Guimarães, João Paulo Ferreira; http://lattes.cnpq.br/8309552415999065; Villanueva, Juan Moisés Mauricio; https://orcid.org/0000-0002-8760-9390; http://lattes.cnpq.br/1446817462218646; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; https://orcid.org/0000-0003-2690-1563; http://lattes.cnpq.br/7987212907837941No campo da visão computacional, a detecção e o reconhecimento de objetos desempenham um papel fundamental em diversas aplicações voltadas à tomada de decisão automática. Nos últimos anos, novos algoritmos e metodologias foram propostos para aprimorar a identificação automática de objetos-alvo. Em particular, o avanço do aprendizado profundo e dos modelos de linguagem abriu inúmeras possibilidades nessa área, embora persistam desafios na análise contextual de consultas e nas interações humanas. Esta tese apresenta um novo framework neuro-simbólico de detecção de objetos que alinha propostas de objetos a prompts textuais por meio de um módulo de aprendizado profundo, ao mesmo tempo em que possibilita o raciocínio lógico por meio de um módulo simbólico. Ao integrar aprendizado profundo com raciocínio simbólico, a detecção de objetos e a compreensão de cena são consideravelmente aprimoradas, viabilizando interações complexas orientadas por consultas. Utilizando um conjunto de dados sintéticos de imagens 3D, os resultados demonstram que o framework generaliza de forma eficaz para consultas complexas, combinando descrições baseadas em atributos simples sem treinamento explícito em prompts compostos. Apresentamos os resultados numéricos e discussões abrangentes, destacando o potencial de nossa abordagem para aplicações inteligentes emergentes.Tese Detecção e localização de crises epilépticas em sinais de EEG utilizando aprendizado de máquina e inteligência artificial explicável(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-05-30) Vieira, Jusciaane Chacon; Oliveira, Luiz Affonso Henderson Guedes de; https://orcid.org/0000-0003-2690-1563; http://lattes.cnpq.br/7987212907837941; Teixeira, César; Gendriz, Ignacio Sanchez; http://lattes.cnpq.br/6338710569530857; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; https://orcid.org/0000-0002-0116-6489; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; https://orcid.org/0000-0001-7536-2506; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349A epilepsia é uma condição neurológica que afeta milhões de pessoas em todo o mundo e impacta significativamente a qualidade de vida dos indivíduos. As crises epilépticas, eventos transitórios, variam em manifestações, incluindo alterações motoras, sensoriais e de consciência, e representam um desafio tanto no diagnóstico quanto no manejo. Este trabalho propõe uma metodologia inovadora para a detecção e localização de crises epilépticas, utilizando abordagens de aprendizado de máquina e inteligência artificial explicável para otimizar o processo de identificação. A proposta é dividida em duas abordagens: uma generalista, que utiliza modelos simplificados com redução de características e canais de forma explicável, e uma específica, que personaliza a detecção para cada paciente com base em um único canal de eletroencefalograma (EEG). Na abordagem generalista, foi explorada a redução de características e canais, atingindo desempenho superior a 0,95 em métricas de acurácia, precisão, recall e f1-score, utilizando apenas seis características e cinco canais. O uso do método SHAP permitiu interpretar a contribuição de cada característica por canal, reforçando a explicabilidade dos modelos e alinhando os resultados com o conhecimento visual dos especialistas em EEG. A metodologia demonstrou ser eficaz, garantindo boa generalização para a base de dados com diferentes pacientes. Na abordagem específica, foi introduzida uma montagem bipolar com eletrodos adjacentes, criando 58 combinações de canais, e aplicada uma medida de centralidade com visualização topográfica para identificar os canais mais relevantes para cada paciente. Além disso, um filtro temporal de 3 s foi desenvolvido para reduzir falsos positivos do modelo. Um modelo personalizado de aprendizado supervisionado, extreme gradient boosting, foi treinado para cada paciente, usando apenas um canal de EEG. Os resultados para os três pacientes investigados foram notáveis, com acurácia de 1; 0,99 e 0,88; evidenciando a viabilidade da detecção de crises utilizando um único canal, levando em consideração a localização topográfica das crises em cada indivíduo. Este estudo destaca o potencial de reduzir substancialmente o número de características e canais necessários para a detecção de crises epilépticas, sem comprometer a acurácia, e reforça a importância de modelos personalizados para cada paciente. Além disso, a pesquisa contribui para o avanço de dispositivos vestíveis para o monitoramento contínuo da epilepsia, facilitando a detecção e localização de pacientes com epilepsia.Tese Multi-agent reinforcement learning for inter-cell interference management in hotspots scenarios(2025-05-05) Rêgo, Iago Diógenes do; Sousa Júnior, Vicente Angelo de; Conceição, Dario Vieira; https://orcid.org/0000-0001-8418-6778; http://lattes.cnpq.br/1142876099153789; https://orcid.org/0000-0003-2859-6136; http://lattes.cnpq.br/6358312955522220; http://lattes.cnpq.br/7295912447680309; Cavalcante, André Mendes; http://lattes.cnpq.br/3939185965976929; Campos, Antonio Luiz Pereira de Siqueira; http://lattes.cnpq.br/1982228057731254; Venâncio Neto, Augusto José; http://lattes.cnpq.br/1467664612924239; Silva, Yuri Carvalho Barbosa; https://orcid.org/0000-0002-1795-6004; http://lattes.cnpq.br/7399179037419892Interferência intercelular (Inter-cell Interference - ICI) é um desafio persistente em redes móveis. Embora os padrões atuais e futuros estejam evoluindo rapidamente, o aumento constante na demanda por dados, o surgimento de novos casos de uso, a coexistência de múltiplas tecnologias e o caráter dinâmico dos ambientes urbanos intensificam o impacto da interferência no desempenho do sistema. Ademais, a ICI torna-se especialmente desafiadora em cenários com alta densidade de pontos de acesso ou com zonas de alta densidade de usuários, conhecidas como hotspots. Para mitigar os efeitos negativos da ICI, o Inter-Cell Interference Coordination foi introduzido na Release 8 do 3rd Generation Partnership Project (3GPP), sendo o Fractional Frequency Reuse (FFR) uma das técnica de ICIC mais eficazes, amplamente aplicada em redes baseadas em Orthogonal Frequency-Division Multiple Access (OFDMA), como LTE e 5G. Embora originalmente desenvolvidas para o LTE, as técnicas de FFR também se mostram adequadas para redes 5G. Embora suas configurações estáticas frequentemente falhem em se adaptar a padrões de interferência dinâmicos, sua baixa complexidade e simplicidade de implementação tornam o FFR especialmente atrativo em cenários modernos. Essas técnicas oferecem uma base sólida para estratégias adaptativas de gerenciamento de interferência, especialmente quando integradas ao Aprendizado de Máquina (ML). Esse trabalho tem o objetivo de investigar o uso de Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning - RL) para controlar dinamicamente múltiplos parâmetros de uma técnica de FFR em cenários caracterizados pelo surgimento inesperado de hotspots. A solução consiste em uma arquitetura hierárquica de múltiplos agentes, na qual dois agentes de RL otimizam em conjunto a alocação de banda e a classificação de usuários por meio do RSRQ threshold, sem uma relação de dependência direta no processo individual de aprendizado. A abordagem proposta é analisada quantitativamente e qualitativamente por meio do simulador de redes ns-3, utilizando um cenário composto por três estações rádio-base equipadas com antenas omnidirecionais, no qual uma fração dos usuários está confinada em hotspots. A cada intervalo de tempo pré-definido, um novo hotspot torna-se ativo, simulando um ambiente com demanda e interferência dinâmicos. Essa configuração é subdividida em dois cenários distintos, inspirados em especificações do 3GPP, representando, respectivamente, um cenário urbano denso e um cenário com grande número de dispositivos. Os resultados obtidos demonstram que há uma forte interdependência entre a classificação dos usuários (utilizando o RSRQ threshold) e a alocação de banda, evidenciando que o controle combinado desses dois parâmetros tem forte impacto no desempenho da rede. A solução proposta apresentou melhor desempenho de forma consistente, superando tanto a configuração estática quanto as soluções com agente único, nas quais apenas um dos parâmetros é ajustado dinamicamente. A solução multi-agente é capaz de explorar o espaço de ações conjuntas e convergir para a configuração mais eficaz, mesmo em cenários com alta interferência e distribuição de usuários em constante mudança, enquanto as soluções com agente único são limitadas pelo valor estático do parâmetro que não controlam. A solução proposta alcançou ganhos de vazão de até 99,4%, enquanto o controle isolado de um único parâmetro mostrou-se insuficiente em todos os casos avaliados. Outra contribuição deste trabalho foi demonstrar a flexibilidade da estrutura proposta. Seu design hierárquico permite a integração de diferentes algoritmos de aprendizado por reforço. Duas estratégias de aprendizado foram implementadas e avaliadas: Q-Learning (QL) e Multi-Armed Bandits (MAB). O QL, ao considerar um processo de aprendizado que associa as ações à diferentes estados do sistema, alcançou desempenho superior, especialmente em cenários com maior interferência. No entanto, sua implementação exigiu um esforço adicional para a definição de estados representativos, além de envolver a exploração de um número maior de pares estado-ação. Por sua vez, os agentes MAB, por serem isentos de estados e mais simples de implementar, oferecem um bom equilíbrio entre complexidade e desempenho, especialmente em ambientes com capacidade de processamento limitada. Isso evidencia que a estrutura hierárquica pode ser adaptada para atender a diferentes requisitos do sistema, equilibrando desempenho e complexidade de implementação. Esses resultados reforçam a contribuição central deste trabalho, que consiste na combinação de técnicas clássicas de ICIC com aprendizado por reforço para compor uma estratégia de mitigação de interferência flexível e de baixo overhead, capaz de se adaptar a condições de rede diversas e dinâmicas.Tese Novas configurações de sensores planares para a caracterização não-destrutiva de materiais magneto-dielétricos em micro-ondas(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2025-01-30) Nogueira, Jurgen Klinsmann Azevedo; D'Assunção, Adaildo Gomes; Silva Neto, Valdemir Praxedes da; https://orcid.org/0000-0003-3867-3297; http://lattes.cnpq.br/4160231554601828; http://lattes.cnpq.br/4159638862269940; http://lattes.cnpq.br/3159722016018256; Costa, Cláudio Pereira da; https://orcid.org/0000-0003-2073-8291; http://lattes.cnpq.br/7571127714246653; Carvalho, Joabson Nogueira de; https://orcid.org/0000-0001-8173-1160; http://lattes.cnpq.br/3511078820928127; Oliveira, João Bosco Lucena de; https://orcid.org/0000-0002-8946-2521; http://lattes.cnpq.br/1360004695124740; Mendonça, Laércio Martins de; https://orcid.org/0000-0001-7861-3761; http://lattes.cnpq.br/1853488415531363Este trabalho apresenta o projeto e a fabricação de duas novas configurações de dispositivos planares de microfita para aplicações em sensoriamento e, para caracterizar de forma não-destrutiva, a permissividade complexa de materiais magneto-dielétricos. Os sensores planares de micro-ondas têm demonstrado importantes funcionalidades em diversas aplicações, como nos setores alimentício, industrial e biomédico. Os sensores de micro-ondas apresentam como vantagens o baixo custo e a facilidade de fabricação, além da possibilidade de integração com outros dispositivos. O primeiro sensor proposto é baseado em um dispositivo planar de microfita de duas portas com a inserção de um Complementary Split Ring Resonator (CSRR) em seu patch, esse elemento é responsável por determinar as propriedades elétricas dos materiais em teste (MUT). Foram investigadas duas amostras de materiais amplamente conhecidos na literatura. Com o primeiro sensor proposto foi possível obter a permissividade complexa de dois materiais sólidos. O segundo sensor proposto é baseado em uma antena planar de microfita bioinspirada com uma alteração na estrutura do plano de terra (Defected Ground Structure – DGS), com o intuito de obter, também de forma não-destrutiva, as características magneto-dielétricas, ou seja, a permissividade elétrica e a permeabilidade magnética, de nove materiais sólidos também conhecidos na literatura e, utilizando o mesmo ressoador para ambas caracterizações. O sensor proposto possui patch bioinspirado na folha Spondias Tuberosa, e foi inserido um CSRR no centro do plano de terra, responsável pela caracterização da permissividade. A permeabilidade foi obtida por meio de fendas posicionadas próximas ao CSRR. Neste trabalho também foram analisadas as sensibilidades dos dois sensores propostos, apresentando excelentes resultados. Os sensores foram analisados por meio de simulações no software comercial Ansys HFSS. Os protótipos foram fabricados utilizando o dielétrico FR-4, que possui permissividade elétrica relativa de 4,4, constante de perdas de 0,02 e espessura de 1,57mm, e as medições foram realizadas por meio do analisador de redes vetorial E5071C (VNA) em nove amostras (MUT) diferentes de materiais dielétricos e magnéticos. Os resultados simulados e medidos foram discutidos e comparados com valores encontrados na literatura, apresentando boa concordância.Tese A configurable dependability library for high-performance computing iterative applications with interruption detection, data preservation and failover capabilities(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-10-04) Santana, Carla dos Santos; Souza, Samuel Xavier de; https://orcid.org/0000-0001-8747-4580; http://lattes.cnpq.br/9892239670106361; https://orcid.org/0000-0003-3328-0056; http://lattes.cnpq.br/4697610292983660; Bianchini, Calebe de Paula; Tadonki, Claude; Chauris, Herve; Taufer, Michela; Navaux, Philippe Olivier Alexandre; Barros, Tiago Tavares LeiteA computação de alto desempenho é um campo dinâmico da ciência da computação que permite o processamento necessário para problemas de diversos domínios. Supercomputadores são indispensáveis para resolução de problemas complexos; no entanto, seu tamanho e complexidade os tornam suscetíveis a falhas. Isso destaca a importância crítica de empregar técnicas de tolerância a falhas para mitigar o impacto de interrupções. Esses métodos são essenciais para lidar com falhas de hardware e software, bem como cenários preemptivos. Dada a necessidade de tolerância a falhas, apresentamos novas metodologias para melhorar a tolerância a falhas em programas síncronos em massa. Essas novas metodologias são apresentadas dentro da Biblioteca de Confiabilidade para Aplicações Iterativas. Esta biblioteca oferece uma solução versátil que combina conservação de dados no nível da aplicação, detecção de falhas e capacidades de failover. A biblioteca proposta simplifica a integração de habilidades de tolerância a falhas nas aplicações, oferecendo opções de alta configurabilidade. Esta tese apresenta técnicas de conservação de dados, incluindo checkpointing no nível da aplicação e replicação de dados de processo, para garantir confiabilidade, permitindo que uma unidade de backup assuma em caso de falha. Este trabalho também apresenta métodos de detecção de falhas, como detecção de sinal de término e monitoramento de batita de coração com comunicação de baixo custo, para acionar a conservação de dados apenas se houver uma possibilidade de falha; essa abordagem permite baixo overhead. A biblioteca proposta é compatível com a mitigação de falhas no nível do usuário, o que permite capacidades de failover; em outras palavras, os programas podem continuar operando após falhas, minimizando o tempo de inatividade e garantindo operação contínua. Nossa proposta foi aplicada com sucesso ao problema geofísico de inversão de forma de onda completa, um algoritmo padrão para o processamento geofísico de exploração de petróleo e gás. Esta aplicação serve como um cenário prático de alto desempenho para análise, demonstrando a aplicabilidade real da biblioteca. Todos os métodos foram rigorosamente validados, e o overhead neste problema foi analisado usando exemplos mais realistas. Em nossos experimentos, a aplicação não perdeu todos os dados processados até o momento da falha e pôde continuar a execução, mesmo na presença de falha de nó, com overhead mínimo. Este trabalho também apresenta outros estudos de caso na fase inicial de aplicação da biblioteca e discute alguns conceitos de tolerância a falhas e trabalhos relacionados.Tese Transmissão vertical da sífilis no Brasil: análises baseadas em ciência de dados na saúde pública(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-10-30) Silva, Rodrigo Dantas da; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; https://orcid.org/0000-0002-9216-8593; http://lattes.cnpq.br/3181772060208133; https://orcid.org/0000-0002-2549-2414; http://lattes.cnpq.br/1947688093671056; Campos, Antonio Luiz Pereira de Siqueira; http://lattes.cnpq.br/1982228057731254; Coutinho, Karilany Dantas; Santos, Marquiony Marques dos; Morais, Antonio Higor Freire de; Lima, Thaisa Gois Farias de Moura Santos; Valentim, Janaína Luana Rodrigues da Silva; Santos, João Paulo Queiroz Dos; 01065547439Este trabalho examina as falhas do Protocolo Clínico e Diretrizes Terapêuticas (PCDT) para o manejo da sífilis gestacional e congênita no Brasil, demonstrando que, além das limitações do próprio protocolo, há também graves falhas estruturais no sistema de assistência à saúde. A pesquisa busca comprovar que a ineficácia do PCDT, associada à falta de integração entre os níveis de atenção e vigilância em saúde, contribui para o aumento das taxas de transmissão vertical da sífilis. Utilizando modelagem por Redes de Petri Estocásticas (SPN) e dados do SINAN, foram simulados cenários de tratamento e diagnóstico que evidenciam gargalos críticos, como o tratamento inadequado de gestantes e a insuficiência no monitoramento de casos. O estudo destaca que a falha na aplicação das diretrizes, somada à precariedade no atendimento pré-natal e à falta de capacitação dos profissionais de saúde, é um dos maiores desafios para o controle da sífilis congênita no país.Tese A novel deep neural network technique for drug-target interaction prediction(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-12-10) Souza, Jackson Gomes de; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; Barbosa, Raquel de Melo; https://orcid.org/0000-0001-7536-2506; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; https://orcid.org/0000-0003-0665-7153; http://lattes.cnpq.br/7022849614714429; Villén, Fátima García; Silva, Lucileide Medeiros Dantas da; Coutinho, Maria Gracielly FernandesA descoberta de fármacos (DD, do inglês drug discovery) é um processo demorado e caro. Portanto, a indústria emprega estratégias como reposicionamento de fármacos, que permite aplicar medicamentos já aprovados para tratar uma doença diferente, como ocorreu nos primeiros meses de 2020, durante a pandemia do COVID-19. A predição da interação fármaco-receptor (DTI, do inglês drug-target interaction) é uma parte essencial do processo de DD porque pode acelerá-lo e reduzir seu custo. A predição de DTI realizada in silico tem utilizado métodos baseados em molecular docking simulation, similaridade, redes e grafos. Este trabalho apresenta o MPS2IT-DTI, um modelo de predição de DTI obtido de uma pesquisa realizada por: definição de um novo método para representar sequências de moléculas e proteínas por meio de imagens; e definição de uma deep learning baseada em uma rede neural convolucional para criar um novo método de predição de DTI. Resultados da pesquisa demonstram que a representação de sequências de moléculas e proteínas como imagens é uma alternativa viável à utilização de abordagens baseadas no uso de técnicas de Processamento de Linguagem Natural (NLP, do ingles natural language processing) e, portanto, não adota uma camada de embedding na rede neural. Resultados de treinamento conduzidos com os datasets Davis e KIBA demonstraram que o MPS2IT-DTI é comparável aos métodos do estado-da-arte em termos de performance e complexidade do modelo da rede neural. Experimentos realizados com o dataset Davis resultaram em um índice de concordância (CI, do inglês concordance index) de 0.876 e um MSE de 0.276; e com o dataset KIBA, foram obtidos 0.836 e 0.226, respectivamente. Por fim, resultados de experimentos com o BindingDB dataset e seis proteínas-chave do SARS-CoV-2 indicaram que o MPS2IT-DTI é comparável aos métodos do estado-da-arte na tarefa de reposicionamento de fármacos antivirais aprovados para uso comercial para o tratamento da COVID-19.Tese Reconfigurable hardware architecture for SHA-256 hashing in blockchain and IoT applications(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-12-11) Santos Júnior, Carlos Eduardo de Barros; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; Silva, Sérgio Natan; https://orcid.org/0000-0001-7536-2506; http://lattes.cnpq.br/3475337353676349; http://lattes.cnpq.br/1334493042199015; Dias, Leonardo Alves; Silva, Lucileide Medeiros Dantas da; Coutinho, Maria Gracielly FernandesÀ medida que o uso de dispositivos IoT continua a crescer, garantir uma troca de dados segura e de baixa latência tornou-se uma necessidade essencial, impulsionando pesquisas em soluções baseadas em blockchain para atender a esses requisitos. Em resposta a essa demanda, esta tese apresenta uma arquitetura de hardware reconfigurável para o algoritmo de hash SHA-256, com foco em aplicações de blockchain e IoT, utilizando FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) como hardware alvo para maximizar o desempenho e a eficiência em processos de segurança de dados. A implementação proposta em FPGA oferece adaptabilidade para diferentes ambientes, desde servidores de rede até dispositivos IoT com restrições de energia. As principais inovações desta proposta incluem um sistema de paralelismo multinúcleo que otimiza o uso dos elementos disponíveis na FPGA e uma análise estruturada do consumo desses recursos, considerando tanto a frequência de clock quanto o throughput. Adicionalmente, a tese contempla uma análise de consumo de energia, comparando o desempenho de consumo de potência entre diferentes arquiteturas de hardware. O design proposto alcançou a implementação de 16 núcleos paralelos em um FPGA Xilinx Virtex 6 xc6vlx240t-1ff1156, atingindo um throughput máximo de 1,4Gbps e consumo de potência dinâmica de 0,452W. Este desempenho representa um speedUp de até 16x em relação a modelos FPGA anteriores e uma redução de até 234,52x no consumo de potência dinâmica quando comparado a implementação de pesquisas anteriores. Comparações adicionais foram realizadas com outras arquiteturas de hardware, como microcontroladores de 8 e 16 bits, processadores de uso geral e GPUs. Os resultados evidenciam a versatilidade e escalabilidade da implementação do SHA-256 em FPGA para aplicações que exigem alto throughput e eficiência no consumo de potência, posicionando este trabalho como uma contribuição significativa à segurança da informação e desempenho computacional em ambientes de IoT no contexto de blockchain.Tese Aplicação de superfície seletiva de frequência como refletor reconfigurável para otimização do desempenho de antena de microfita para aplicações em 5G(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2024-11-29) Sousa, Thayuan Rolim de; Silva Neto, Valdemir Praxedes da; https://orcid.org/0000-0003-3867-3297; http://lattes.cnpq.br/4160231554601828; http://lattes.cnpq.br/3138846318611230; D'Assunção, Adaildo Gomes; Mendonça, Laercio Martins de; Gomes Neto, Alfredo; Silva, Jefferson Costa eEste trabalho apresenta o desenvolvimento de estruturas reconfiguráveis de superfícies seletivas de frequência (Reconfigurable Frequency-Selective Surface – RFSS) como refletor para otimizar o desempenho de antena de microfita para aplicações 5G. As superfícies seletivas de frequência (Frequency-Selective Surface – FSS) são estruturas amplamente utilizadas nos sistemas de comunicação, com aplicações na faixa de microondas até terahertz. A pesquisa inclui simulações computacionais e experimentos práticos para avaliar a eficácia da RFSS em diferentes cenários de propagação. A análise inicial é realizada com a caracterização da FSS em sua forma ideal para prever o comportamento da estrutura reconfigurável. Em seguida a RFSS proposta é projetada e avaliada. A estrutura proposta consiste em um único substrato dielétrico com uma superfície condutora. A célula unitária da RFSS é baseada em elemento em forma de V e um único diodo PIN é utilizado como dispositivo ativo por célula unitária. O diodo PIN em cada linha da RFSS é conectado em paralelo pela rede de alimentação. Essas estruturas foram projetadas, otimizadas, fabricadas e caracterizadas experimentalmente para validar os resultados numéricos, sendo observada uma boa concordância entre eles. Três configurações de estado de alimentação são analisadas: estado desligado, estado ligado e estado intermediário. Dependendo do estado de alimentação, a RFSS pode exibir frequência de ressonância em banda única ou múltipla. A RFSS proposta exibe características comutáveis de forma independente que a torna adequada para uma variedade de aplicações, em sua configuração de banda única ou multibanda. Após essa análise, as RFSS foram aplicadas em um sistema com uma antena de microfita retangular de banda dupla reconfigurável. O sistema consiste em colocar a RFSS na frente da antena de microfita, atuando como refletor. A antena utilizada é do tipo microfita com elemento retangular, que é modificado pela inserção de duas fendas em forma de T para fornecer resposta de banda dupla em 1,7 GHz e 3,7 GHz. Os resultados numéricos foram obtidos através de simulações usando o software comercial ANSYS HFSS. Ao mudar o estado do diodo PIN, o sistema aumenta o ganho da antena e reconfigura seu padrão de radiação, atingindo os valores de 5,6 dB e 5,5 dB de aumento de ganho para a primeira e segunda frequência de ressonância, respectivamente. Os resultados finais demonstram que a implementação de RFSS pode aumentar significativamente o ganho e a capacidade de direcionamento das antenas de microfita. Conclui-se que a abordagem proposta é viável e oferece melhorias substanciais no desempenho das antenas, tornando-se uma solução promissora e contribuindo para a evolução das redes 5G.