Predição de níveis de precipitação em Catalão-Goiás com base em séries temporais de múltiplos pontos geográficos / Precipitation forecast in Catalão-Goiás based on time series of multiple geographic points

Predição de precipitação é importante para planejamento do dia-a-dia e para tomada de decisões de curto à longo prazo. Atualmente, o campo de predição meteorológica conta com o suporte da evolução tecnológica, tal como das redes de sensores, que permitem a coleta automática de grande quantidade de dados com alta precisão, e da comunidade científica que tem desenvolvido várias técnicas de aprendizado de máquina, especialmente de redes neurais. Este estudo investiga o uso de uma rede neural chamada long short-term memory (LSTM) para a predição da precipitação em Catalão/Goiás com séries temporais de múltiplos pontos geográficos. Considerou-se as tarefas de regressão (predição de valor real em mm de chuva) e de classificação do nível chuva em cinco classe (sem chuva, pouca chuva, chuva, chuva moderada, muita chuva) usando a base de dados com diferentes periodicidades: horária e diária. Os resultados mostram que o uso de dados com periodicidade horária produz resultados mais precisos tanto de classificação quanto de regressão. Adicionalmente, considerando os dados em periodicidade diária, os resultados de classificação foram mais precisos

Predição da Cotação Real/Bitcoin usando a Rede Neural Long Short Term Memory

Criptomoedas  têm  se  tornado  um  ativo  financeiro  importante  para empresas,  governos  e  civis,  sendo  aceitas  para  transações  financeiras  em substituição às moedas tradicionais.  Contudo as criptomoedas, que são atrativas por algumas questões como não ter controle governamental, apresentam alta volatilidade, sendo importante as predições de cotação de forma a ter uma base para decidir quando comprar e quando vender este tipo de ativo, de forma a maximizar lucros.   Como a predição quando feita por pessoas demanda de especialistas, que têm altos custos e também são sujeitos a vieses e erros, vários estudos têm investigado a predição via técnicas computacionais de inteligência artificial.  Neste estudo, investigou-se a aplicação de uma rede neural LSTM para a predição da cotação da criptomoeda Bitcoin em Reais, realizando a análise dos parâmetros da  rede  neural,  juntamente  com  a  modelagem  da  rede  para  predição  de  um único  valor  para  um  dado  horizonte  de  tempo  futuro  e  para  a  predição  de múltiplos valores para múltiplos instantes de tempo futuros.  Os resultados obtidos  indicam  que  o  modelo  de  saída  única  tem  uma  boa  performance  para perdição de curto prazo, principalmente na predição para o dia seguinte (horizonte 1) com um mean absolute percentage error (MAPE) de 2,57% na sua melhor configuração, contudo, esse erro não é linearmente escalável quando se aumenta o horizonte de predição. No modelo de múltiplas saídas produziu valores MAPE maiores para predições de curto prazo (horizonte 1, 3 e 5), contudo a taxa de aumento do erro é menor do que a do modelo de horizonte simples.Cryptocurrencies have become an important financial asset for com- panies, governments and civilians, being accepted for financial transactions in place of traditional currencies. However, cryptocurrencies, which are attractive for some reasons such as not having government control, have high volatility, making price predictions important in order to have a basis for deciding when to buy and when to sell this type of asset, in order to maximize profits. As pre- diction by people demands a specialist, which is expensive and also subject to biases and errors, several studies have investigated the application of artificial intelligence computational techniques for prediction. This study investigates the application of an LSTM neural network for predicting the price of the Bitcoin cryptocurrency in Reais, analyzing parameters of the neural network, together with the network modeling for the prediction of a single value for a given future time horizon and the prediction of multiple values for multiple future instants of time. The results obtained indicate that the single output model has a good performance for short-term loss, mainly in the prediction for the next day (horizon 1) with a mean absolute percentage error (MAPE) of 2.57% in its best configuration, however this error is not linearly scalable when the prediction horizon is increased. The multiple-output model produced higher MAPE values for short-term predictions (horizons 1, 3 and 5), however the error increase rate is lower than that of the simple horizon model. &nbsp

Mineração de regras de associação diversas em dados meteorológicos temporais de múltiplos pontos geográficos via algoritmo genético / Mining of diverse association rules in temporal meteorological data from multiple geographic points via genetic algorithm

O conhecimento das associações de fatores climáticos que influenciam o clima em uma determinada região é importante para análises climáticas e planejamentos de curto a longo prazo. Contudo, os métodos tradicionais existentes na literatura para a descoberta de associações apresentam várias deficiências como alto custo computacional, o que impede sua aplicação até mesmo para conjunto de dados relativamente pequenos, ajuste de vários parâmetros críticos como limiares de suporte e confiança das regras, além de muitas vezes produzirem regras triviais. Tendo em vista esta limitação dos métodos tradicionais da literatura este artigo usa da teoria de Algoritmos Genéticos e suas extensões (memória Tabu e técnica de Nicho, a saber Clearing) para desenvolver e experimentar metodologias para mineração de regras de associação de dados temporais quantitativos. Os métodos foram aplicados a dados meteorológicos temporais de múltiplas cidades brasileiras para minerar implicações meteorológicas de um conjunto de cidades na situação meteorológica posterior em um cidade específica.  Os experimentos realizados mostram que um dos métodos desenvolvidos que combina memória Tabu e Clearing, é bastante promissor, pois minera uma grande quantidade de regras de alta diversidade e não apresenta problema de convergência

Análise de Redes Neurais Convolucionais para a classificação de doenças em folhas de soja / Analysis of Convolutional Neural Networks for diseases classification in soybean leaves

A soja se tornou a principal cultura do agronegócio brasileiro, provocando impactos sociais e econômicos significativos em diversas regiões do país, apresentando uma evolução de 75,3 milhões de toneladas produzidas na safra 2010/2011 para 124,8 milhões de toneladas na safra de 2019/2020. Com base em estudos dos últimos anos, diversas tecnologias foram aplicadas na tentativa´ de realizar a detecção de doenças nessa cultura utilizando como base imagens˜ de suas folhas. Dentre as técnicas utilizadas pode-se citar o uso dos classificadores Support Vector Machines (SVMs) e K-Nearest Neighbours em conjunto com técnicas tradicionais de extração de características de imagens. Esse estudo aborda esse desafio utilizando Redes Neurais Convolucionais, uma técnica que tem como base o aprendizado profundo. Com este foco, foram experimentadas cinco arquiteturas de redes convolucionais (VGG16, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 e EfficientNetB7) e quatro diferentes otimizadores (SGD, Adam, RMSProp e Adadelta). Essas combinações foram treinadas usando transferência de aprendizado e ajuste fino de toda a arquitetura em questão. Ao final dos experimentos foi poss´ıvel analisar que arquitetura ResNet50 se destacou entre as demais, apresentando resultados significativos, além de apresentar a maior acurácia, dentre todos os modelos, atingindo o valor de 98.09%

Análise da transformada de Hough por partes e interpolação B-spline para detecção de faixa de rodagem. / Analysis of piecewise hough Transform and B-spline interpolation for lane detection

Este artigo especifica uma metodologia para identificar a faixa de rodagem em rodovia utilizando visão computacional e técnicas de processamento de imagens tais como filtro de Canny e transformada de Hough. Para possibilitar a detecção da faixa de rodagem em curva, a imagem é fatiada para possibilitar a aplicação da transformada de Hough para linhas retas, uma vez que pequenos segmentos de curva podem ser aproximados por linhas retas. Em seguida a curvatura da faixa de rodagem é aproximada através de uma interpolação B-spline que usa como entrada pontos extremos das retas detectadas pela transformada de Hough em cada fatia. A metodologia desenvolvida detectou faixas de rodagem em rodovias em diferentes situações, porém, os resultados dos testes realizados se mostraram bastante influenciados pelo estado de conservação da pista

MATIUDE - monitoramento e acesso a transdutores inteligentes (Padrão IEEE 1451) utilizando dispositivos embarcados (celulares e PDA´s)

Neste trabalho foi desenvolvido um aplicativo para os dispositivos móveis (celulares e PDA´s) chamado MATIUDE (Monitoramento e Acesso aos Transdutores Inteligentes Utilizando os Dispositivos Embarcados) para o monitoramento e acesso aos transdutores inteligentes em conformidade com o padrão IEEE 1451. O sistema realiza a comunicação com o NCAP utilizando a rede ethernet. A comunicação entre o NCAP com os módulos inteligentes é realizada por meio da interface física padronizada TII podendo acoplar num total de 255 transdutores por módulo STIM. Os testes foram realizados em um sistema de distribuição de água no laboratório Hidrologia e Hidrometria, na maquete de uma granja e no monitoramento de temperatura ambiente, porém desenvolvidos no Laboratório de Processamento de Sinais e Sistemas Digitais. Os resultados obtidos comprovam o bom funcionamento do sistema.On this work, an applicatory for mobile devices (cellular and PDA´s) called MATIUDE (Monitoring and Access to the Smart Transducers Using the Embedded Devices) was developed for monitoring and access to the smart transducers in compliance with the standard IEEE 1451. The communication between the NCAP and the smart modules is performed though the physical interface standardized TII limiting the system in a total of 255 transducers per module STIM. The tests were carried in a water distribution system in the Hydrology and Hydrometric laboratory on a mockup’s farm and ambient temperature monitoring, both developed in the Signal Processing and Digital System Laboratory. The results prove the good working.Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES

NCAP embedded using structured programming

This paper presents a network node embedded based on IEEE 1451 standard developed using structured programming to access the transducers in the WTIM. The NCAP was developed using Nios II processor and uClinux, a embedded operating system developed to features restricted hardware. Both hardware and software have dynamics features and they can be configured based in the application features. Based in this features, the NCAP was developed using the minimum components of hardware and software to that being implemented in remote environment like central point of data request. Many NCAP works are implemented with an object oriented structure. This is different from the surrounding implementations. In this project the NCAP was developed using structured programming. The tests of the NCAP were made using a ZigBee interface between NCAP and WTIM and the system demonstrated in areas of difficult access for long period of time due to need for low power consumption. © 2012 IEEE