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Ciência da Computação promove defesas de tese e dissertação, nesta sexta-feira (5)

As apresentações ocorrerão de forma virtual

O Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFPE promoverá, nesta sexta-feira (5), às 9h, a defesa da dissertação de mestrado do aluno Gabriel Fonseca Reis de Souza e da tese de doutorado do discente Felipe Costa Farias. Os estudantes foram orientados, respectivamente, pelas professoras Judith Kelner e Teresa Bernarda Ludermir. As apresentações ocorrerão de forma virtual. Para receber o link de acesso de cada defesa, os interessados em assistir devem entrar em contato com os discentes por meio dos respectivos endereços de e-mail.

O trabalho do mestrando Gabriel Souza tem o título “Manipulação robótica: Projeto e desenvolvimento de uma garra para conectores RJ45”. A defesa conta com a banca examinadora formada pelos docentes Judith Kelner (UFPE/Centro de Informática), Patricia Takako Endo (UPE – Campus Caruaru) e Anna Priscilla de Albuquerque Wheler (University of Ontario Institute of Technology - Canada/Faculty of Business and Information Technology). Interessados em assistir podem entrar em contato com o aluno através do seu e-mail gfrs@cin.ufpe.br.

O doutorando Felipe Farias, por sua vez, apresentará um trabalho cujo título é “Embarrassingly Parallel Autoconstructive Multilayer Perceptron Neural Networks”. A defesa conta com a banca examinadora formada pelos docentes Paulo Salgado Gomes de Mattos Neto (UFPE/Centro de Informática), Cleber Zanchettin (UFPE/Centro de Informática), Byron Leite Dantas Bezerra (UPE/Escola Politécnica de PE), Guilherme de Alencar Barreto (UFC/Departamento de Engenharia de Teleinformática) e José Alfredo Ferreira Costa (UFRN/Departamento de Engenharia Elétrica). Interessados em assistir podem entrar em contato com o aluno através do seu e-mail fcf5@cin.ufpe.br.

Resumo 1

Uma vez que as garras são os elementos responsáveis por interagir com o ambiente físico, a manipulação robótica tem uma importância relevante na automação de tarefas. Existem diversas garras robóticas no mercado, entretanto, nem sempre elas são adequadas aos sistemas de automação por não apresentarem confiabilidade ou terem custo elevado. Esse trabalho descreve o desenvolvimento de uma garra robótica para trabalhar em conjunto com um sistema autônomo de manutenção para ERB, o RBOT. A garra foi projetada com o foco em manipular conectores RJ45. O processo de desenvolvimento englobou a especificação de requisitos, passando por várias iterações de prototipagem até a realização de testes a fim de validar o uso da garra em um cenário real. Foram executados testes de manipulação do conector RJ45 de forma teleoperada e automática para simular a tarefa de retirar cabos de uma ERB. Os usuários ainda avaliaram o sistema através da escala numérica de usabilidade SUS. Ao fim, a garra impactive com dois dedos construída com peças impressas em 3D mostrou-se confiável e robusta o bastante para ser utilizada em laboratório.

Resumo 2

Nesta tese, foi desenvolvido um método para a construção automática de Redes Neurais Multilayer Perceptron (MLPs). Para isso, propomos um algoritmo de splitting de dados (Similarity Based Stratified Splitting) que procura manter as características estatísticas entre os splits gerados de forma a treinar melhores modelos. Estes splits são utilizados para o treinamento de diversas MLPs com diferentes arquiteturas de forma paralela e independente (ParallelMLPs), utilizando uma multiplicação matricial modificada, que aproveita o princípio da localidade para acelerar o treinamento destas redes entre 1 e 4 ordens de grandeza, quando comparamos com o treinamento sequencial dos modelos. Além disso, discutimos diferentes políticas de seleção dessas MLPs dado um pool de modelos complexos de tamanho considerável.

Data da última modificação: 03/08/2022, 15:23