Luis Otávio Rigo Júnior

Pós-doutorado

Formação complementar

Idiomas

Áreas de atuação

Organização de eventos

Participação em eventos

Participação em bancas

Orientou

Produções bibliográficas

• Rocha, H. R. O. ; SOARES, W. C. ; SILVESTRE, L. J. ; Celeste, W. C. ; RIGO Jr., L. O. ; COURA, D. J. C. ; SILVA, J. A. L. . Identification of Similar Electrical Loads in Smart Homes with 100% Accuracy Provided by a Convolutional Neural Network with Minimum Parameters. Journal Of Control Automation And Electrical Systems , p. 1, 2022.

• VARGAS, G. M. ; SILVESTRE, L. J. ; RIGO Jr., L. O. ; Rocha, H. R. O. . B3 Stock Price Prediction Using LSTM Neural Networks and Sentiment Analysis. IEEE Latin America Transactions , v. 20, p. 1067-1074, 2021.

• SILVA, G. A. ; RIGO Jr., L. O. . Ensino de agentes inteligentes por meio de problemas em jogos. Research, Society and Development , v. 9, p. 129911793, 2020.

• BARCELOS, R. K. S. ; Celeste, W. C. ; RIGO Jr., L. O. ; CHAVES, G. L. D. . Identification of Similar Loads for Electric Power Management in Smart Grid. IEEE Latin America Transactions , v. 17, p. 1318-1325, 2019.

• GONCALVES, W. ; FREITAS, R. R. ; CHIQUIERI, J. ; RIGO Jr., L. O. ; MATTOS, A. L. ; ZATTA, F. N. . Regional development and Organization of space: An Approach to the Dry Port location using the Hybrid Method Fuzzy-AHP. INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED ENGINEERING RESEARCH AND SCIENCE , v. 6, p. 521-530, 2019.

• SOARES, WALLYSON CARVALHO ; RIGO JR., LUIS OTAVIO ; SILVESTRE, LEONARDO JOSE ; ROMÃO, OBERLAN CHRISTO ; CELESTE, WANDERLEY CARDOSO ; COURA, DANIEL JOSE CUSTODIO ; ROCHA, HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA . Deep Learning Aplicado à Identificação de Cargas Elétricas Similares em Smart Grid. LATIN AMERICAN JOURNAL OF ENERGY RESEARCH , v. 6, p. 1-11, 2019.

• SOCCOL, FRANCISCO JUNIOR ; CELESTE, WANDERLEY CARDOSO ; COURA, DANIEL JOSÉ CUSTÓDIO ; ROCHA, HÉLDER ROBERTO DE OLIVEIRA ; RIGO JÚNIOR, LUÍS OTÁVIO ; PAIXÃO, ALOÍSIO RAMOS DA . AUTOMATIZAÇÃO DOS PROCEDIMENTOS DE AQUISIÇÃO DE DADOS PARA SISTEMA DE CLASSIFICAÇÃO INTELIGENTE DE EQUIPAMENTOS ELÉTRICOS. LATIN AMERICAN JOURNAL OF ENERGY RESEARCH , v. 4, p. 33-43, 2018.

• Rocha, H. R. O. ; SILVESTRE, L. J. ; Celeste, W. C. ; Coura, Daniel J. C. ; RIGO Jr., L. O. . Forecast of Distributed Electrical Generation System Capacity Based on Seasonal Micro Generators using ELM and PSO. IEEE Latin America Transactions , v. 16, p. 1136-1141, 2018.

• RIGO Jr., L. O. ; ARAUJO, J. C. S. ; SANTOS, L. N. ; OLIVEIRA, M. L. M. . Aplicação de Multi-Layer Perceptron para Previsão de Emissão de Gases derivados de Veículos a Diesel. LATIN AMERICAN JOURNAL OF ENERGY RESEARCH , v. 3, p. 1-11, 2017.

• SILVA, Roney Pignaton da ; SILVA, LEONARDO ROGÉRIO BINDA DA ; JUNIOR, LUÍS OTÁVIO RIGO . Applying a Parallel Solution to the Graph Partitioning Problem in the Simulation of Multiphase Flows. INTERNATIONAL JOURNAL OF COMPUTER AND COMMUNICATION ENGINEERING , v. 3, p. 87-92, 2014.

• ZEILHOFER, P. ; SANTOS, F. M. ; LOTUFO, L. S. ; RIGO Jr., L. O. ; NOQUELLI, L. H. M. ; CURVO, M. M. . APLICA e LICA: Aplicativos para Gerenciamento de Informações sobre a Utilização Dos Recursos Hídricos no Estado de Mato Grosso (Nota tecnica, aprovada). IP (Belo Horizonte) , v. 8, p. 69-81, 2007.

• RIGO Jr., L. O. ; BARBOSA, V. C. . Two-dimensional cellular automata and the analysis of correlated time series. PATTERN RECOGNITION LETTERS , v. 27, p. 1353-1360, 2006.

• ZEILHOFER, P. ; LIMA, E. B. N. R. ; SANTOS, F. M. ; RIGO Jr., L. O. . Um Ambiente SIG para Modelagem Integrada da Qualidade da Água Utilizando Qual2E. Caminhos de Geografia) , Uberlândia - MG, v. 4, n.10, p. 107-125, 2003.

• MELO, D. ; MADEIRO, J. P. ; RIGO Jr., L. O. ; PESSOA, C. O. ; MACEDO, J. A. F. ; GOMES, D. G. . A Semantic Segmentation-based Digitization of ECG Papers. In: Computing in Cardiology (CinC), 2023, Atlanta. 2023 Computing in Cardiology (CinC), 2023.

• FERREIRA, G. S. ; RIGO Jr., L. O. ; PEDROSA, R. C. ; Madeiro, J. P. V. . Prediction of Left Ventricular Ejection Fraction using an ECG-based LSTM model in Chagas Disease patients. In: Computing in Cardiology, 2023, Atlanta. 2022 Computing in Cardiology (CinC), 2023.

• SANTOS, A. G. C. ; MARQUES, J. A. L. ; RIGO Jr., L. O. ; Madeiro, J. P. V. . Exploring EEG Signal Features for Predicting Post Cardiac Arrest Prognosis. In: Computing in Cardiology (CinC), 2023, Atlanta. 2023 Computing in Cardiology (CinC), 2023.

• Madeiro, J. P. V. ; RIGO Jr., L. O. ; PEDROSA, R. C. . Feature extraction strategies for predicting reduced left ventricular ejection fraction in Chagas disease patients. In: Computing in Cardiology (CinC), 2023, Atlanta. 2023 Computing in Cardiology (CinC), 2023.

• SANTOS, L. N. ; RIGO Jr., L. O. ; Celeste, W. C. ; Rocha, H. R. O. ; Coura, Daniel J. C. ; Rissino, Silvia ; SILVA, Roney Pignaton da . Uso de Multi-Layer Perceptron na Identificação de Dispositivos Similares em Smart Grid. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the Brazilian Symposium on Operations Research. Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2018.

• BAZELATO, B. S. ; Rocha, H. R. O. ; HISATUGU, W. H. ; SILVESTRE, L. J. ; RIGO Jr., L. O. . Retrained Deep Neural Network Model for Breast Cancer Imaging Classification. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2018, Rio de Janeiro. Proceedings of the Brazilian Symposium on Operations Research. Rio de Janeiro: SOBRAPO, 2018.

• RAYANA KRISTINA SCHNEIDER BARCELOS ; WANDERLEY CARDOSO CELESTE ; LUIS OTÁVIO RIGO JÚNIOR ; HELDER ROBERTO DE OLIVEIRA ROCHA ; DANIEL JOSÉ CUSTÓDIO COURA . Identificação inteligente de cargas elétricas similares em Smart Grid. In: XXII Congresso Brasileiro de Automática, 2018, João Pessoa, 2018.

• Paixão, A. R. ; Celeste, W. C. ; RIGO Jr., L. O. ; Coura, Daniel J. C. ; Rocha, H. R. O. ; Rissino, Silvia . Classificação Inteligente Aplicada ao Problema de Identificação de Cargas Elétricas 'Idênticas'. In: Simpósio Brasileiro de Pesquisa Operacional, 2016, Vitória - ES. Proceedings of the Brazilian Symposium on Operations Research, 2016.

• Paixão, A. R. ; Celeste, W. C. ; RIGO Jr., L. O. ; Coura, Daniel J. C. ; Rocha, H. R. O. ; Rissino, Silvia . Implementação de um Sistema de Identificação Inteligente de Cargas Elétricas. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2016, Vitória - ES. Anais do XXI CBA 2016, 2016.

• CAMPOREZ, H. A. F. ; Coura, Daniel J. C. ; Celeste, W. C. ; Rocha, H. R. O. ; Rissino, Silvia ; RIGO Jr., L. O. . Protótipo para Análise de Qualidade e Controle da Demanda pelo Lado do Consumidor em Smart Grid. In: Congresso Brasileiro de Automática, 2016, Vitória - ES. Anais do XXI CBA 2016, 2016.

• ARAUJO, J. C. S. ; RIGO Jr., L. O. ; BUENO, J. M. C. . Dry reforming of methane over Pt catalysts: Effect of the lanthana content on the catalytic activity.. In: Congresso Brasileiro de Engenharia Química - COBEQ, 2014, Florianópolis. Congresso Brasileiro de Engenharia Química - COBEQ, 2014.

• AGUIAR, E. ; COSTALONGA, L. ; RIGO Jr., L. O. ; VILLACA, R. S. . Capture and Stylization of Human Models. In: SIBGRAPI, 2013, Arequipa. Proc. of SIBGRAPI, 2013.

• RIGO Jr., L. O. ; BARBOSA, V. C. . EVOLVED PREAMBLES FOR MAX-SAT HEURISTICS. In: International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications, 2011, Paris. Proceedings of the International Conference on Evolutionary Computation Theory and Applications. p. 23-31.

• ZEILHOFER, P. ; LIMA, E. B. N. R. ; SANTOS, F. M. ; RIGO Jr., L. O. . SIBAC - A GIS-Based Environmental Monitoring Systems for the Cuiabá Watershed, Central Brazil. In: GISBrasil 2002 - 8o Show de Geotecnologia, 2002, Curitiba. Anais do GISBrasil 2002 - 8o Show de Geotecnologia, 2002. v. 1. p. 1-8.

• BARCELOS, R. K. S. ; Celeste, W. C. ; RIGO Jr., L. O. ; Rocha, H. R. O. ; Coura, Daniel J. C. . Identificação Inteligente de Cargas Elétricas em Smart Grids. In: VIII Semana de Produção Científica, 2018, Brasília. VIII Semana de Produção Científica, 2018.

• RIGO Jr., L. O. ; BARBOSA, V. C. . Evolved preambles for MAX-SAT heuristics. 2011. (Apresentação de Trabalho/Conferência ou palestra).

Outras produções

Projetos de pesquisa

• 2023 - Atual

  SPPCR - Sistema Multiparamétrico Inteligente de Predição da Evolução de Pacientes Pós-Parada Cardiorrespiratória, Descrição: O presente projeto propõe o SPPCR, um sistema computacional inteligente e inovador para predição da evolução de pacientes pós-parada cardiorrespiratória.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (2) Doutorado: (1) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Joao Paulo Madeiro - Coordenador / Joao Alexandre Lobo Marques - Integrante / Isabela Thomaz Takakura Guedes - Integrante / Arnaldo Aires Peixoto Jr. - Integrante / Manoel Alves Sobreira-Neto - Integrante / José Daniel Vieira de Castro - Integrante., Financiador(es): Fundação Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Científico e Tecnológico - Auxílio financeiro.

• 2022 - Atual

  CENTRO DE EXCELÊNCIA EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL ? AI4WELLNESS, Descrição: Projeto certificado pela empresa SAMSUNG ELETRONICA DA AMAZONIA LTDA em 31/10/2022. Descrição: O Ecossistema de Inteligência Artificial da Samsung visa explorar a tecnologia de Inteligência Artificial (IA) através da geração de novos algoritmos e métodos que utilizem IA nas áreas de saúde & bem-estar, segurança da informação ou internet das coisas, a fim de produzir produtos e serviços para uma melhor qualidade de vida da sociedade. Este projeto faz parte desse ecossistema no qual se tem como meta avançar o estado da arte em Inteligência Artificial aplicando tecnologias promotoras de saúde & bem-estar, em especial às que incluem dispositivos móveis tais como smartphones e vestíveis, aprimorando e melhorando seu funcionamento, seja incluindo novas características ou habilitando novos serviços associados à qualidade de vida das pessoas através de IA. No contexto de saúde & bem-estar foram traçados três macro desafios que devem ser atacados por diferentes linhas de pesquisa desenvolvidas em parceria pela Samsung Eletrônica da Amazônia Ltda e Instituições de Ciência e Tecnologia (ICTs), são estes: (1) Monitoramento continuo da saúde e bem-estar de indivíduos utilizando dispositivos móveis e vestíveis; (2) Criação de novos métodos e algoritmos de saúde a serem embarcados em dispositivos móveis e vestíveis; (3) Criação de novos serviços em saúde e bem-estar baseados em tecnologias móveis e vestíveis. Este plano de trabalho endereça esses macros desafios através de 4 linhas de pesquisa a serem executados pela UFC: (1) Gestão de Modelos de Aprendizagem de Máquina, (2) Detecção de Anomalias em Dados Biomédicos e Feedback dos Usuários, (3) Monitoramento da Saúde de Usuários Através de Dispositivos Vestíveis e Móveis, e (4) Computação de I.A. na Ponta para Dispositivos Vestíveis.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (15) / Mestrado acadêmico: (15) / Doutorado: (10) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / José Antonio Fernandes de Macêdo - Coordenador / TICIANA L. COELHO DA SILVA - Integrante / REGIS PIRES MAGALHAES - Integrante / Murício Feijó Benevides de Magalhães Filho - Integrante / Cláudia do Ó Pessoa - Integrante / Jorge Barbosa Soares - Integrante., Financiador(es): Samsung Eletrônica da Amazônia - Auxílio financeiro.

• 2021 - Atual

  Métodos de Aprendizado de Máquina para Séries Temporais Multivariadas, Descrição: O crescimento populacional em grandes centros urbanos vem sendo descrito por diversos segmentos da sociedade como sendo ?o desafio do século XXI?, na medida em que traz consigo inúmeros problemas que afetam significativamente a qualidade de vida da população. Diversos estudos têm sido direcionados na construção de Cidades Inteligentes, em especial na implementação de soluções tecnológicas para a promoção do desenvolvimento econômico, a melhoria da qualidade de vida e o consumo racional dos recursos naturais. Um dos problemas mais importantes no contexto do uso dos recursos naturais hídricos e energéticos é a detecção/previsão de falhas ou anomalias no sistema de monitoramento. A presente proposta de projeto de pesquisa pretende investigar a aplicação de métodos de aprendizado de máquina como RNNs, Autoencoders, GANs e GNNs para a detecção dessas anomalias, isoladamente ou por meio de ensembles. Complementarmente, pretende-se avaliar a possibilidade de uso de métodos de seleção automática de heurísticas ou de parâmetros, através de algoritmos evolucionários e outros métodos de otimização, para automatizar o processo de busca por melhores soluções para os problemas estudados.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Coordenador / José Antônio Fernandes de Macêdo - Integrante.

• 2020 - 2023

  Agentes Híbridos para Solução de Problemas Complexos, Descrição: A aplicação de agentes inteligentes para resolução de problemas reais tem produzido bons resultados em diversas áreas. Ademais, tais problemas, quando caracterizados como problemas de otimização combinatória, especialmente em grafos e redes, são geralmente de difícil solução (pertencem à classe de problemas NP-difícil) e estão relacionados a projetos de redes de computadores e várias ciências. O uso de agentes inteligentes de maneira combinada (agentes híbridos) é uma forma de maximizar as suas potencialidades para resolução desses problemas. O presente projeto destina-se, em um primeiro estágio, ao estudo das potencialidades de cada agente (algoritmos genéticos, programação evolutiva, simulated annealing, redes neurais artificiais, raciocínio baseado em casos, etc.) na resolução de tais problemas. Após a realização do estudo individual de cada agente, verificaremos como estes podem ser arranjados de maneira a cooperar na resolução de problemas. Como resultado prático será implementado um ambiente de computação evolucionária (ex.: algoritmos competitivos, cooperativos e genéticos) capaz de utilizar as potencialidades de cada heurística, em conjunto para a resolução de problemas. Como consequência do ambiente criado, será possível realizar a comprovação, por experimentação, do estudo teórico realizado no projeto, além de fornecer uma ferramenta de suporte ao ensino de várias disciplinas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (5) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Coordenador., Número de produções C, T & A: 2

• 2019 - 2020

  Desenvolvimento de plataformas digitais para incremento do rastreio de transtornos mentais na infância e adolescência na Atenção Primária à Saúde, Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Coordenador / Maria das Graças da Silva Teixeira - Integrante / Hermano Tavares - Integrante / Anilton Sales Garcia - Integrante / Willian Hiroshi Hisatugu - Integrante.

• 2019 - Atual

  Desenvolvimento de um Sistema de Aprimoramento de Imagens de Raio X e de Mamografia, Descrição: Tratar da saúde da população em postos de saúde é um desafio muito grande. Uma situação ideal seria a possibilidade de ter todos os tipos de equipamentos médicos para responder à demanda de forma satisfatória. Muitas vezes, se encontram equipamentos de raio X , mamografia e ultrassonografia que são exames por imagem mais usados. Exames por raio X e mamografia permitem por exemplo a descoberta de fraturas, tumores, cáries entre outros. E por dispensar de preparo prévio e uso de contraste, essa técnica apresenta resultados digitais rápidos e de baixo custo, comparadas com o uso de equipamentos de tomografia e ressonância magnética que, muitas vezes, só se encontram em postos de saúde das capitais. Neste cenário, obter imagens de raio X e de mamografia de boa qualidade, pode permitir um diagnóstico rápido e preciso, o que é uma prioridade tecnológica e médica. Caso as imagens não sejam de boa qualidade, o profissional da saúde pode não ter outra opção de ter que repetir os exames, o que pode agravar mais a situação, isso corre porque nem sempre se encontram de forma permanente profissionais da saúde. O que acarreta um tempo de espera até os pacientes poderem ser diagnosticados de forma confiável. Por outro lado, a era digital propiciou e continua propiciando avanços consideráveis nos meios de capturar, armazenar, aprimorar, processar e conservar mídias fotográficas. E no mundo médico não poderia ser diferente. Entretanto, comparadas com as técnicas de tomografia e ressonância magnética, e apesar dos avanços tecnológicos digitais, imagens de raio X e de mamografia continuam sofrendo de uma falta de qualidade. Um levantamento bibliográfico realizado mostra que inumeráveis técnicas de aprimoramento de qualidade de imagens foram publicadas, no âmbito geral, em revistas e conferencias científica s, contribuindo por facilitar o dia-dia de profissionais e não profissionais de múltiplas áreas do conhecimento. Porém, comparativamente, ainda pouco foi feito no que diz respeito a imagens de raio X e de mamografia. Poucas técnicas direcionadas para este tipo de imagens foram desenvolvidas, testadas e comparadas. Este paradoxo motivou este projeto de estudo e desenvolvimento de um sistema de baixo custo incorporando técnicas capazes de realçar Imagens de raio X e de mamografia de maneira eficiente e rápida.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Leonardo Jose Silvestre - Integrante / Jacques Facon - Coordenador.

• 2018 - 2022

  Aprendizado de Máquina para Previsão de Emissão de Gases Derivados de Veículos à Diesel, Descrição: Fontes veiculares movidos a Diesel têm contribuido significativamente para o aumento da poluição atmosférica, devido a desvantagem de emitir materiais particulados e, especialmente, NOx. A solução proposta para reduzir essas emissões tem sido a incorporação de um sistema catalítico nos veículos Diesel, ao qual injeta uréia nos gases de escape. Tal processo, conhecido como SCR (Selective Catalytic Reduction), tem por finalidade transformar NOx em N2 e H2O. Órgãos governamentais têm exigido dos fabricantes de motores soluções tecnológicas capazes de reduzir as emissões destes poluentes. Essas soluções estão atreladas a uma série de testes experimentais onerosos. Tendo-se em vista que as taxas de emissão de NOx dependem de fatores que se correlacionam de forma complexa, faz-se necessário à utilização de ferramentas de simulação para prever tais taxas. Neste projeto, tem por objetivo o desenvolvimento o desenvolvimento de técnicas de Aprendizado de Máquina (AM) para estimar as taxas de emissão dos gases NOx , NH3 e N2O em veículos a Diesel.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (3) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Coordenador / Jesuína Cássia Santiago de Araújo - Integrante / Helder Roberto de Oliveira Rocha - Integrante / Mona Lisa Moura de Oliveira - Integrante / Anibal Cotrina Atencio - Integrante.

• 2018 - 2021

  Identificação Autônoma de Equipamentos Eletro-Eletrônicos em Smart Grid, Descrição: Este projeto de pesquisa tem como objetivo a busca por solução ao problema de identificar equipamentos elétricos ou eletrônicos conectados a uma instalação elétrica. Tal identificação deve ser com alta precisão e robustez, além de ser tecnicamente e financeiramente viável.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Wanderley Cardoso Celeste - Coordenador / Helder Roberto de Oliveira Rocha - Integrante / Daniel José Custódio Coura - Integrante / Glaucio Lopes Ramos - Integrante.

• 2018 - 2020

  Um Modelo mais Robusto de Estimação de Estado em Redes Elétricas Inteligentes (Smart Grids), Descrição: Pretende-se neste projeto desenvolver um aplicativo da função Estimação de Estado (EE) capaz de fazer o processamento dos dados, de forma a aumentar a confiabilidade referente à tomada de decisão nos Sistemas de gerenciamento de energia (SGEs) de redes inteligentes. O algoritmo de EE será robusto e capaz de processar erros: de medidas, de parâmetros e de topologia.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Mestrado acadêmico: (1) Doutorado: (1) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Helder Roberto de Oliveira Rocha - Coordenador / Jair Adriano Lima Silva - Integrante / Marco António do Rósario Santos Cruz - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

• 2018 - Atual

  Mecanismos de Compreensão e Interpretação da Cor na Visão Computacional, Descrição: A Cor é um atributo importante nas decisões de reconhecimento e discriminação visual tomadas pelo ser humano no seu dia-dia. Isto se deve ao aumento da capacidade de discernimento visual, quando a cor está presente. Apesar do ser humano conhecer intuitivamente o que é a cor, transpor e usar o seu significado em meios computacionais não é uma tarefa trivial. Devido à falta de homogeneidade entre definições teóricas de mesmos conceitos (cromacidade, matiz, por exemplo), dificuldades computacionais ligadas à complexidade de espaços de cor propostos, o pesquisador se vê confrontado a uma serie de obstáculos em solucionar desafios envolvendo imagens multi-canais.. , Situação: Em andamento; Natureza: Pesquisa. , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Leonardo Jose Silvestre - Integrante / Jacques Facon - Coordenador.

• 2015 - 2018

  Gerenciamento e Controle de Demanda em Redes Elétricas Inteligentes (Smart Grid), Descrição: A investigação proposta neste projeto de pesquisa científica consiste em empregar técnicas de otimização para o gerenciamento e o controle de demanda em uma rede elétrica inteligente (Smart Grid), seja ela residencial ou industrial, com o objetivo de reduzir o valor monetário total da energia consumida ou de compensar a sazonalidade proveniente de geradores elétricos baseados em fontes renováveis, tais como geradores eólicos e solares. Uma smart grid composta de geradores eólico e solar, ambos de baixa potência, alimentarão um conjunto de cargas distribuídas em três ou mais ramais. Será implementada uma unidade eletrônica capaz de medir o consumo de energia elétrica em cada ramal e de fazer a conexão/desconexão elétrica do ramal, aumentando/diminuindo a demanda da smart grid. Unidades eletrônicas de medição de energia consumida em cada ramal realimentarão uma unidade de gerenciamento e controle (UGC). Com base em tal informação e conhecendo a energia gerada pela smart grid, a UGC gerenciará e controlará a demanda de energia. O presente projeto tem por objetivo geral desenvolver competência nacional em redes Smart Grids. Para tal, será usado um projeto piloto da Universidade Federal do Espirito Santo (UFES) que hoje conta com um aerogerador que inclusive pode ser acionado a partir de um túnel de vento, possibilitando a execução controlada de experimentos. A partir de teste no sistema piloto, será possível desenvolver novas tecnologias de gerenciamento da demanda e realizar testes de conceito. Pretende-se, também desenvolver uma unidade de medição de energia e atuação nos ramais de uma smart grid, a qual possa ser facilmente integrada em uma UC. As metas a serem alcançadas durante o desenvolvimento deste projeto são as seguintes: Meta 1: Compra de equipamentos necessários para as montagens experimentais designadas; Meta 2: Desenvolvimento de algoritmos de otimização da demanda em uma rede Smart Grid, considerando-se as restrições pertinentes; Meta 3: Desenvolvimento de uma unidade de medição e atuação on/off em ramais; Meta 4: Desenvolvimento de um software para gerenciamento da demanda a partir do controle dos ramais; Meta 5: Disponibilização dos dados de supervisão, controle (automação) no software; Meta 6: Geração de documentação capaz de produzir 2 (dois) artigos técnicos em conferências nacionais e/ou internacionais e 1 (um) em revista bem qualificada.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Mestrado acadêmico: (3) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Wanderley Cardoso Celeste - Coordenador / Helder Roberto de Oliveira Rocha - Integrante / Daniel José Custódio Coura - Integrante / Silvia das Dores Rissino - Integrante / Adan Lucio Pereira - Integrante / Aloisio Ramos da Paixão - Integrante / Bernardino Joaquim Quintas - Integrante.

• 2012 - 2014

  Análise de Métodos de Otimização Combinatória Aplicados à Problemas Relacionados à Energia, Descrição: A otimização combinatória é uma abordagem quantitativa para situações em que decisões de natureza discreta devem ser tomadas dentre um número finito de alternativas tendo em vista resolver determinado problema. Diversos problemas podem ser modelados e resolvidos utilizando-se de técnicas e métodos de otimização combinatória, sejam esses métodos exatos ou aproximativos. Os métodos exatos procuram a solução ótima. Entretanto o esforço para encontrar (ou não) a solução ótima limita tais métodos a problemas de pequena escala que nem sempre se encaixam na proporção dos problemas reais. Os métodos aproximativos encontram boas soluções (não necessariamente ótimas) e podem ser aplicados a problemas de maiores proporções. Este projeto focará na aplicação de métodos de solução para problemas combinatórios relacionados à minimização de custos em energia. Especificamente, serão tratados problemas do setor de petróleo, gás e energia renováveis e problemas de topologia em redes ad hoc sem fio. A escolha dos problemas está baseada em: (1) no valor intrínseco da energia para qualquer atividade produtiva, (2) na diversidade de problemas de otimização relacionados à energia e (3) na vocação do grupo de pesquisa no qual este projeto está inserido. Além de aplicar variados métodos de solução para problemas de comprovado interesse, outro importante objetivo é comparar, selecionar e combinar esses métodos. A diversificação dos métodos na solução de um problema de otimização combinatória, além de aproveitar as vantagens de cada um, permite a interação entre eles. O projeto consiste no desenvolvimento e implementação de modelos e algoritmos eficientes para solucionar problemas combinatórios relacionados à energia. Os algoritmos serão ajustados e sua eficácia demonstrada através de extensos resultados experimentais.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (1) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Integrante / Glaydston Mattos Ribeiro - Coordenador / Renato Elias Nunes de Moraes - Integrante., Financiador(es): Fundação de Amparo à Pesquisa do Espírito Santo - Auxílio financeiro.

• 2010 - 2017

  Agentes Híbridos em Inteligência Artificial, Descrição: Tipicamente problemas de otimização combinatória, especialmente em grafos e redes, são de difícil solução (pertencem à classe de problemas NP-difícil) e estão relacionados a projetos de redes de computadores e várias ciências. O uso de agentes híbridos (combinação de heurísticas) é uma forma de maximizar as potencialidades dos métodos heurísticos para resolução desses problemas. O presente projeto destina-se, em um primeiro estágio, ao estudo das potencialidades de cada agente (algoritmos genéticos, programação evolutiva, simulated annealing, redes neurais artificiais, lógica fuzzy, etc.) na resolução de tais problemas. Após a realização do estudo individual de cada agente, verificaremos como estes podem ser arranjados de maneira a cooperar na resolução de problemas. Como resultado prático será implementado um ambiente de computação evolucionária (ex.: algoritmos competitivos, cooperativos e genéticos) capaz de utilizar as potencialidades de cada heurística, em conjunto para a resolução de problemas. Adicionalmente, esta implementação deverá respeitar padrões de desenvolvimento de software para que a adição de novos agentes e novos problemas seja simples e direta. Como consequência do ambiente criado, será possível realizar a comprovação, por experimentação, do estudo teórico realizado no projeto, além de fornecer uma ferramenta de suporte ao ensino de várias disciplinas.. , Situação: Concluído; Natureza: Pesquisa. , Alunos envolvidos: Graduação: (2) . , Integrantes: Luís Otávio Rigo Júnior - Coordenador., Número de produções C, T & A: 1