Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Bruno Yusuke
Título da dissertação: Estratégias para otimizar processos de anotação e geração de datasets de segmentação semântica em imagens de mamografia
Resumo: Com o avanço recente do uso de aprendizagem profunda supervisionada (supervised deep learning) em aplicações no ramo da visão computacional, a indústria e a comunidade acadêmica vêm evidenciando que uma das principais dificuldades para o sucesso destas aplicações é a falta de datasets com a suficiente quantidade de dados anotados. Nesse sentido aponta-se a necessidade de alavancar grandes quantidades de dados rotulados para que estes modelos inteligentes possam solucionar problemas pertinentes ao seu contexto para atingir os resultados desejados. O uso de técnicas para gerar dados anotados de maneira mais eficiente está sendo cada vez mais explorado, juntamente com técnicas para o apoio à geração dos datasets que servem de insumos para o treinamento dos modelos de inteligência artificial. Este trabalho tem como propósito propor estratégias para otimizar processos de anotação e geração de datasets de segmentação semântica. Dentre as abordagens utilizadas neste trabalho destacamos o Interactive Segmentation e Active Learning. A primeira, tenta melhorar o processo de anotação de dados, tornando-o mais eficiente e eficaz do ponto de vista do anotador ou especialista responsável pela rotulagem dos dados com uso de um modelo de segmentação semântica que tenta imitar as anotações feitas pelo anotador. A segunda, consiste em uma abordagem que permite consolidar um modelo deep learning utilizando um critério inteligente, visando a seleção de dados não anotados mais informativos para o treinamento do modelo a partir de uma função de aquisição que se baseia na estimação de incerteza da rede para realizar a filtragem desses dados. Para aplicar e validar os resultados de ambas as técnicas, o trabalho os incorpora em um caso de uso relacionado em imagens de mamografia para segmentação de estruturas anatômicas.
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Pedro Ferreira Alves Pinto
Título da dissertação: Super Resolução de Imagens Sísmicas
Resumo: A super resolução (SR) é um tema de suma importância em domínios de conhecimentos variados, como por exemplo a área médica, de monitoramento e de segurança. O uso de redes neurais profundas para a resolução desta tarefa é algo extremamente recente no universo da sísmica, tendo poucas referências, as quais começaram a ser divulgadas há menos de 2 anos. Todavia, a literatura apresenta uma vasta gama de métodos, que utilizam redes neurais para a super resolução de imagens naturais. Tendo isto em vista, o objetivo deste trabalho é explorar tais abordagens aplicadas em dados sísmicos sintéticos de reservatórios. Para isto, foram empregados modelos de importância cronológica na literatura e foram comparados com um método clássico de interpolação e com os modelos da literatura de super resolução de imagens sísmicas. São estes modelos: o SRCNN, o RDN, a abordagem do Deep Image Prior e o SAN. Por fim, os resultados apresentam que o PSNR obtido por arquiteturas de projetos no domínio da sísmica equivale a 38.23 e o melhor resultado das arquiteturas propostas 38.62, mostrando o avanço que tais modelos trazem ao campo da sísmica.
Defesa de Dissertação de Doutorado do aluno Leonardo Cardia da Cruz
Título da dissertação: Habilitando Anotações de Dados Autônomos: Uma Abordagem de Aprendizado por Reforço com Humano no Loop
Resumo: As técnicas de aprendizado profundo têm mostrado contribuições significativas em vários campos, incluindo a análise de imagens. A grande maioria dos trabalhos em visão computacional concentra-se em propor e aplicar novos modelos e algoritmos de aprendizado de máquina. Para tarefas de aprendizado supervisionado, o desempenho dessas técnicas depende de uma grande quantidade de dados de treinamento, bem como de dados rotulados. No entanto, a rotulagem é um processo caro e demorado. Uma recente área de exploração são as reduções dos esforços na preparação de dados, deixando-os sem inconsistências, ruídos, para que os modelos atuais possam obter um maior desempenho. Esse novo campo de estudo é chamado de Data-Centric IA. Apresentamos uma nova abordagem baseada em Deep Reinforcement Learning (DRL), cujo trabalho é voltado para a preparação de um conjunto de dados onde as anotações de caixas delimitadoras são feitas de modo autônomo e econômico. Nossa abordagem consiste na criação de uma metodologia para treinamento de um agente virtual a fim de rotular automaticamente os dados, a partir do auxílio humano como professor desse agente. Implementamos o algoritmo Deep Q-Network para criar o agente virtual e desenvolvemos uma abordagem de aconselhamento para facilitar a comunicação do humano professor com o agente virtual estudante. Para completar nossa implementação, utilizamos o método de aprendizado ativo para selecionar casos onde o agente possui uma maior incerteza, necessitando da intervenção humana no processo de anotação durante o treinamento. Nossa abordagem foi avaliada e comparada com outros métodos de aprendizado por reforço e interação humano-computador, em diversos conjuntos de dados, onde o agente virtual precisou criar novas anotações na forma de caixas delimitadoras. Os resultados mostram que o emprego da nossa metodologia impacta positivamente para obtenção de novas anotações a partir de um conjunto de dados com rótulos escassos, superando métodos existentes. Desse modo, apresentamos a contribuição no campo de Data-Centric IA, com o desenvolvimento de uma metodologia de ensino para criação de uma abordagem autônoma com aconselhamentos humanos para criar anotações econômicas a partir de anotações escassas.
Orientador: Prof. Dr. Alberto Barbosa Raposo
Co-orientador: Prof. Dr. Cesar Augusto Sierra Franco
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Felipe Poggi de A. Fraga
Título da dissertação: On Automatic Generation of Knowledge Connections
Resumo: Contexto: Recentemente, o tópico de Gestão de Conhecimento Pessoal vem ganhando muita popularidade, ilustrado pelo rápido crescimento de aplicativos como Notion, Obsidian, e Roam Research e da aparição de livros como ”How to Take Smart Notes” e ”Building a Second Brain”.Contudo, ainda é uma área que não foi fortemente envolvida pelo Processamento de Linguagem Natural, abrindo assim uma oportunidade para a aplicação do processamento de texto aplicado à operações com conhecimento.Objetivo: Nosso objetivo é o desenvolvimento de um sistema de software que utiliza Processamento de Linguagem Natural (NLP) para transformar uma coleção de textos isolados em uma coleção de textos inter-conectada e internavegável, através de mecanismos de navegação baseados em conceitos mencionados e recomendações semânticas.Trabalho: Neste trabalho apresentamos a metodologia para construir o sistema, demonstrações com exemplos palpáveis, assim como uma avaliação para determinar a coerência dos resultados.
Orientador: Prof. Dr. Marcus Vinicius Soledade Poggi de Aragao
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Arthur Monteiro
Título da dissertação: Districting and Vehicle Routing: Learning the Delivery Costs
Resumo: O problema de Districting-and-routing é um problema estratégico no qual porções geográficas devem ser agregadas em regiões de entrega, e cada região de entrega possui um custo estimado de roteamento no longo prazo. O objetivo do problema é minimizar os custos de roteamento esperados, além de garantir a divisão regional através da definição dos distritos. A simulação para obter uma boa aproximação dos custos estimados requer um grande esforço computacional, enquanto mecanismos como busca local precisam que esse cálculo seja feito de forma muito eficiente, tornando essa estratégia de cálculo inviável. A maioria das abordagens de solução existentes para esse problema se baseiam em fórmulas de aproximação contínua para medir custos, embora normalmente rápidas, essas fórmulas podem cometer erros significativos. Em contraste, propomos uma Rede Neural Grafo (GNN) treinada em um conjunto de cenários, que é então usada dentro de uma abordagem de otimização para inferir custos de roteamento. Nossos experimentos computacionais em várias cidades do Reino Unido mostram que a GNN produz previsões de custos precisas. Além disso, usar esse melhor estimador durante uma busca local impacta positivamente a qualidade das soluções, levando a uma economia de 10,35% no custo de entrega em relação a função Beardwood, que é comumente usada nesses cenários, e ganhos similares em comparação com outros métodos de aproximação.
Orientador: Prof. Dr. Thibaut Victor Gaston Vidal
Co-orientador: Prof. Dr. Quentin Cappart
Banca:
Prof. Dr. Alberto Maria Santini
Prof. Dr. Marcus Vinicius Soledade Poggi de Aragao
Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes
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Defesa de Tese de Doutorado do aluno Lucas Caracas de Figueiredo
Título da tese: Deep-Learning-Based Shape Matching Framework on 3D CAD Models
Resumo:
Modelos CAD 3D ricos em dados são essenciais durante os diferentes estágios do ciclo de vida de projetos de engenharia. Devido à recente popularização da metodologia BIM e do uso de Gêmeos Digitais para a manufatura inteligente, a quantidade de detalhes, o tamanho, e a complexidade desses modelos aumentaram significativamente. Apesar desses modelos serem compostos de várias geometrias repetidas, os softwares de projeto de plantas geralmente não proveem nenhuma informação de instanciação. Trabalhos anteriores demonstraram que removendo a redundância na representação dos modelos CAD 3D reduz significativamente o armazenamento e requisição de memória deles, ao passo que facilita otimizações de renderização. Este trabalho propõe um arcabouço para correspondência de formas baseado em aprendizado profundo que minimiza as informações redundantes de um modelo CAD 3D a esse respeito. Nos apoiamos nos avanços recentes no processamento profundo de nuvens de pontos, superando desvantagens de trabalhos anteriores, como a forte dependência da ordenação dos vértices e topologia das malhas de triângulos. O arcabouço desenvolvido utiliza nuvens de pontos uniformemente amostradas para identificar similaridades entre malhas em modelos CAD 3D e computam uma matriz de transformação afim ótima para instancia-las. Resultados em modelos CAD 3D reais demonstram o valor do arcabouço proposto. O procedimento de registro de nuvem de pontos desenvolvido atinge um erro de superfície menor, ao mesmo tempo que executa mais rápido que abordagens anteriores. A abordagem supervisionada de classificação desenvolvida atingiu resultados equivalentes em comparação com métodos limitados anteriores e os superou significativamente num cenário de embaralhamento de vértices. Propomos também uma abordagem não supervisionada que agrupa malhas semelhantes e supera a necessidade de rotular explicitamente as geometrias no modelo CAD 3D. Este método não supervisionado obtém resultados competitivos quando comparados às abordagens anteriores, até mesmo superando-os em determinados cenários.
Defesa de Tese de Doutorado do aluno Jonatas do Santos Grosman
Título da tese: Assessing the Robustness of Large Pre-trained Models in the Speech Recognition
Resumo:
Utilizar representações fornecidas por um grande modelo pré-treinado tornou-se a principal estratégia para alcançar o estado da arte nas mais variadas tarefas. Um grande modelo pré-treinado recentemente proposto, wav2vec 2.0, foi seminal para vários outros trabalhos sobre pré-treinamento de grandes modelos em dados de fala. Muitos modelos estão sendo pré-treinados usando a mesma arquitetura baseada em transformer que o wav2vec 2.0 e estão obtendo o estado da arte em várias tarefas relacionadas à fala. No entanto, poucos trabalhos propuseram maiores investigações sobre a robustez desses modelos. Nosso trabalho visa investigar a robustez desses modelos em dois aspectos diferentes. O primeiro é sobre a transferibilidade entre línguas desses modelos. Nossos experimentos nos mostraram que o tamanho dos dados usados durante o pré-treinamento desses modelos não é tão crucial para a transferibilidade quanto a diversidade. Percebemos que o desempenho das línguas indo-europeias é superior ao das línguas não indo-europeias nos modelos avaliados. Vimos uma transferência positiva de conhecimento entre línguas usando modelos monolinguais, o que foi percebido em todos os idiomas que usamos, mas foi mais evidente quando o idioma usado durante o pré-treinamento era mais semelhante ao idioma do fine-tuning. O segundo aspecto de robustez que investigamos em nosso trabalho é quão bem esses modelos se comportam em cenários de desbalanceamento de dados, onde há um subconjunto mais representativo no conjunto de dados do fine-tuning. Nossos resultados mostraram que o desbalanceamento dos dados no fine-tuning geralmente afeta o resultado final dos modelos, com melhor desempenho nos subconjuntos mais representativos. No entanto, uma maior variabilidade no conjunto de treinamento favorece o desempenho do modelo para um subconjunto mais representativo. Porém essa maior variabilidade nos dados não favoreceu os idiomas não vistos durante o treinamento. Observamos também que em alguns cenários os modelos parecem mais robustos em lidar com o desbalanceamento de gênero do que idade ou sotaque. Com esses achados, esperamos ajudar a comunidade científica na utilização de modelos pré-treinados existentes, bem como auxiliar no pré-treinamento de novos modelos.
Orientador: Prof. Dr. Hélio Côrtes Vieira Lopes
Banca:
Prof. Dr. Cassio Freitas Pereira de Almeida
Prof. Dr. Guilherme Gonçalves Schardong
Prof. Dr. Bruno Feijo
Prof. Dr. Marcus Vinicius Soledade Poggi de Aragao
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Victor Augusto Lima L.
Título da dissertação: TuningChef: uma abordagem para escolher as ações de sintonia fina de banco de dados com melhor custo-benefício
Resumo: Enquanto muitos trabalhos de pesquisa propõem uma forma de listar um conjunto de opções de sintonia fina para uma determinada carga de trabalho, poucos oferecem uma maneira de ajudar o DBA a tomar melhores decisões ao encontrar um conjunto de ações disponíveis, principalmente ao levar em consideração suas próprias. TuningChef é o resultado do desenvolvimento de uma proposta do passo a passo desse processo de decisão. Dado um conjunto de opções de sintonia fina, recomendamos o subconjunto de melhor custo-benefício com contexto suficiente para que o DBA entenda a motivação por trás de cada decisão, com a possibilidade de deixar o usuário construir seu próprio subconjunto e verificar o impacto esperado.
Orientador: Prof. Dr. Sergio Lifschitz
Banca:
Prof. Dr. Javam de Castro Machado
Prof(a) Dr(a) Fernanda Araujo Baião
Prof(a) Dr(a) Juliana Alves Pereira
Prof. Dr. Edward Hermann Haeusler
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Defesa de Tese de Doutorado do aluno Angelo Batista Neves Junior
Título da dissertação: Automatic Generation of Benchmarks for Evaluating Keyword and Natural Language Interfaces to RDF Datasets
Resumo: Os sistemas de busca textual fornecem aos usuários uma alternativa amigável para acessar datasets RDF (Resource Description Framework). A avaliação de desempenho de tais sistemas requer benchmarks adequados, consistindo de datasets RDF, consultas e respectivas respostas esperadas. No entanto, os benchmarks disponíveis geralmente possuem poucas consultas e respostas incompletas, principalmente porque são construídos manualmente com a ajuda de especialistas. A contribuição central desta tese é um método para construir benchmarks automaticamente, com um maior número de consultas e com respostas mais completas. O método proposto aplica-se tanto a consultas baseadas em palavras-chave quanto em linguagem natural e possui duas partes: geração de consultas e geração de respostas. A geração de consultas seleciona um conjunto de entidades relevantes, chamadas de indutores, e, para cada uma, heurísticas orientam o processo de extração de consultas relacionadas. A geração de respostas recebe as consultas produzidas no passo anterior e computa geradores de solução (SG), subgrafos do dataset original contendo diferentes respostas às consultas. Heurísticas também orientam a construção dos SGs evitando o desperdício de recursos computacionais na geração de respostas irrelevantes.
Orientador: Prof. Dr. Marco Antonio Casanova
Banca:
Prof. Dr. Luiz André Portes Paes Leme
Prof. Dr. Geraldo Bonorino Xexéo
Prof(a) Dr(a) Vânia Maria Ponte Vidal
Prof. Dr. Antonio Luz Furtado
Prof(a) Dr(a) Melissa Lemos Cavaliére
Prof. Dr. José Antonio Fernandes de Macêdo
Prof(a) Dr(a) Simone Diniz Junqueira Barbosa
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Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Nelia C. Reis
Título da dissertação: Classificação de fácies sísmicas utilizando multiatributos sísmicos
Resumo: A interpretação sísmica é um processo fundamental para a exploração de hidrocarbonetos. Essa atividade consiste na identificação de informação geológica através do processamento e análise de dados sísmicos. Com o crescimento acentuado e a complexidade dos dados sísmicos, a análise manual de fácies sísmicas tornou-se um desafio significativo. O mapeamento de fácies sísmicas é um processo demorado e que requer profissionais especializados. O objetivo deste trabalho visa aplicar a classificação multiatributos usando uma rede neural encoder-decoder para mapear as fácies sísmicas e auxiliar no processo de interpretação. Um conjunto de atributos sísmicos, foram calculados utilizando o software Opendtect versão 6.6 a partir dos dados de amplitude contidos no Dataset Facies-Mark. Sendo eles: Energia, Pseudo Relevo, Fase instantânea e Textura, todos foram selecionados por um intérprete. A função de perda utilizada pela rede foi weighted categorical crossentropy, pelo fato das classes serem consideravelmente desbalanceadas. O treinamento foi realizado nas direções inlines e crosslines para as respectivas combinações: atributos, atributo + amplitude, e somente a amplitude. Os resultados baseado na métrica frequency weighted intersection over union (FWIU), mostraram que os atributos junto com a amplitude obtiveram o melhor resultado, 85,73%, em comparação com as outras combinações citadas. Em comparação direta com o trabalho que inspirou essa dissertação, o multiatributos performou melhor.
Orientador: Prof. Dr. Marcelo Gattass
Banca:
Prof. Dr. Aristófanes Corrêa Silva
Prof. Dr. Alberto Barbosa Raposo
Prof. Dr. Jan Jose Hurtado Jauregui
Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes
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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Bruno Yusuke
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Pedro Ferreira Alves Pinto
Defesa de Dissertação de Doutorado do aluno 
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno 
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Arthur Monteiro
Defesa de Tese de Doutorado do aluno Lucas Caracas de Figueiredo
Defesa de Tese de Doutorado do aluno 
Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno 
Defesa de Tese de Doutorado do aluno 
Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Nelia C. Reis