Scaling Multidimensional Inference for Big Structured Data

In information technology, big data is a collection of data sets so large and complex that it becomes difficult to process using traditional data processing applications [151]. In a world of increasing sensor modalities, cheaper storage, and more data oriented questions, we are quickly passing the limits of tractable computations using traditional statistical analysis methods. Methods which often show great results on simple data have difficulties processing complicated multidimensional data. Accuracy alone can no longer justify unwarranted memory use and computational complexity. Improving the scaling properties of these methods for multidimensional data is the only way to make these methods relevant. In this work we explore methods for improving the scaling properties of parametric and nonparametric models. Namely, we focus on the structure of the data to lower the complexity of a specific family of problems. The two types of structures considered in this work are distributive optimization with separable constraints (Chapters 2-3), and scaling Gaussian processes for multidimensional lattice input (Chapters 4-5). By improving the scaling of these methods, we can expand their use to a wide range of applications which were previously intractable open the door to new research questions

Análise e programação de robôs móveis autônomos da plataforma Eyebot

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.A utilização de robôs móveis autônomos em pesquisas de Inteligência Artificial despertou o interesse de muitos grupos ao redor do mundo. O futebol robótico transformou-se numa área de estudo capaz de congregar diversas outras. Trata-se de um campo riquíssimo para a pesquisa e o ensino. Neste trabalho apresentamos, inicialmente, capítulos introdutórios nas áreas que dão suporte ao tópico futebol robótico, como Sistemas Especialistas, Sistemas Multiagentes e Lógica Nebulosa. A seguir traçamos um histórico do desenvolvimento do tema futebol de robôs. Organizações, regras, categorias, tudo é apresentado e explicado com o objetivo de familiarizar o leitor. O núcleo da pesquisa é composto pela análise feita dos robôs móveis da plataforma EyeBot. Foram escritos programas com o objetivo de explorar todas as potencialidades, ou seja, todos os sub-sistemas do robô foram estudados e compreendidos. Também desenvolvemos um programa chamado Xcameraviewer capaz de enviar imagens do robô para uma estação de trabalho remota via enlace de rádio. A versão existente não contemplava sistemas Unices, apenas a plataforma MS-Windows. Outros experimentos foram feitos envolvendo, principalmente, a câmera embarcada do robô. Por fim, resultados e conclusões são apresentados a fim de direcionar futuros trabalhos nesta área