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.

Orientador: Alberto Barbosa Raposo

Banca:

Prof. Dr. Marcelo Blois Ribeiro

Prof. Dr. Marcelo Gattass

Prof. Dr. Sérgio Colcher

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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.

Orientador: Prof. Dr. Waldemar Celes Filho

Banca:

Prof. Dr. Paulo Ivson Netto Santos

Prof. Dr. Manuel Menezes de Oliveira Neto

Prof. Dr. Anselmo Cardoso de Paiva

Prof. Dr. Marley Maria Bernardes Rebuzzi Vellasco

Prof. Dr. Marcelo Gattass

Prof. Dr. Luiz Henrique de Figueiredo

Prof. Dr. Alberto Barbosa Raposo

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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

Prof. Dr. Luiz Carlos Pacheco Rodrigues Velho

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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 Italo G. Santana

Título da dissertação: Exploring the frontier of Combinatorial Optimization and Machine Learning: Applications to Vehicle routing and Support Vector Machines

Resumo: A otimização combinatória (OC) está presente em inúmeras aplicações práticas (por exemplo, planejamento de produção, programação, logística, etc.). Ao longo dos anos, OC e aprendizado de máquina (AM) surgiram, juntas, como uma área prospectiva de pesquisa para melhorar processos de tomada de decisão. Nesse contexto, há interesse em utilizar algoritmos de AM para melhorar métodos de OC. Por outro lado, como muitas tarefas de AM podem ser reformuladas como problemas de otimização, há um amplo interesse em utilizar métodos de OC para resolver esses problemas. Nesta tese, três estudos que conectam OC e AM em torno de duas aplicações importantes são conduzidos: o problema de roteamento de veículos capacitado (PRVC) e máquinas de vetores de suporte com perda em margem rígida (SVM-HML — do inglês support vector machines with hard-margin loss). No primeiro estudo, uma estratégia para explorar vizinhanças de busca local de alta ordem por mineração de padrões em duas meta-heurísticas estado da arte para o PRVC é proposta. Em um segundo estudo, também no contexto do PRVC, critérios de relacionamento para nós de clientes baseados em saídas de redes neurais em grafos são explorados. Com base nessas saídas, medidas de relação podem ser exploradas para orientar a busca local e estender operadores de cruzamento em um algoritmo genético estado da arte. Por fim, no terceiro estudo, uma abordagem eficiente de programação inteira mista baseada em cortes combinatórios de Benders e estratégias de amostragem são utilizadas para treinar modelos de SVM-HML de maneira mais eficiente.

Orientador: Prof. Dr. Thibaut Victor Gaston Vidal

Banca:

Prof. Dr. Andrea Lodi

Prof. Dr. Artur Alves Pessoa

Prof. Dr. Rafael Martinelli Pinto

Prof. Dr. Marco Serpa Molinaro

Prof. Dr. Eduardo Uchoa Barboza

Prof. Dr. Helio Côrtes Vieira Lopes

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Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Pedro Vinicius Almeida de Freitas

Defesa de Dissertação de Mestrado do aluno Pedro Vinicius Almeida de Freitas

Título da dissertação:

Sensitive Content Detection in Video with Deep Learning

Resumo:

Grandes quantidades de vídeo são carregadas em plataformas de hospedagem de vídeo a cada minuto. Esse volume de dados apresenta um desafio no controle do tipo de conteúdo enviado para esses serviços de hospedagem de vídeo, pois essas plataformas são responsáveis por qualquer mídia sensível enviada por seus usuários. Nesta dissertação, definimos conteúdo sensível como sexo, violência, gore ou qualquer mídia que possa causar angústia no espectador. Apresentamos um conjunto de dados de vídeo sensível para classificação binária de vídeo (se há conteúdo sensível no vídeo ou não), contendo 127 mil vídeos anotados, cada um com seus embeddings de áudio e visual extraídos. Também treinamos e avaliamos quatro modelos baseline para a tarefa de detecção de conteúdo sensível em vídeo. O modelo com melhor desempenho obteve 99% de F2-Score ponderado no nosso subconjunto de testes e 88,83% no conjunto de dados NPDI pornography-2k.

Orientador:

Prof. Doutor Sérgio Colcher

Banca:

Prof(a) Doutor(a) Sandra Eliza Fontes

Prof Doutor Alberto Barbosa Raposo

Prof. Doutor Julio Cesar Duarte

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Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Patricia Ferreira da Silva

Defesa de Dissertação de Mestrado da aluna Patricia Ferreira da Silva

Título da dissertação:
ResRiskOnto: an application ontology for risks in the petroleum reservoir domain

Resumo:
Este trabalho apresenta a Reservoir Risks Ontology (ResRiskOnto), uma ontologia aplicada para riscos na indústria de óleo e gás associados ao domínio de reservatórios. Os blocos utilizados na
construção desta ontologia são termos dominados por profissinais de reservatório, de forma a facilitar sua adoção na documentação futura de riscos.A ResRiskOnto foi desenvolvida tendo como ideia central o conceito de Evento de Risco. Cada evento tem um conjunto de possíveis Participantes, que por sua vez possuem Características manifestadas durante o evento. A ontologia oferece um conjunto de 94 termos, 29 dos quais derivados da classe Evento de Risco.Para o desenvolvimento da ResRiskOnto, conduzimos uma análise semântica em documentos contendo aproximadamente 2500 riscos relacionados a reservatórios descritos em linguagem natural. Este repositório é o resultado de centenas de workshops de avaliação de riscos em projetos de óleo & gás, conduzidos na Petrobras ao longo de uma década.A ontologia aqui apresentada tem seus fundamentos nos princípios da Basic Formal Ontology (BFO). A BFO é uma ontologia de topo, projetada para descrever domínios científicos. Uma de suas características mais marcantes é seu compromisso com o Realismo, uma visão filosófica segundo a qual os entes que constituem o que é real existem independentemente da nossa representação a respeito desses entes. Na camada de domínio as entidades de reservatório são descritas segundo os princípios da GeoCore Ontology, uma ontologia para a Geologia. GeoCore dá suporte ao entendimento geológico, contribuindo assim para elucidar o domínio de Reservatórios. Para validar a ResRiskOnto os documentos do repositório foram anotados utilizando os entes e relações definidos na ontologia, para desenvolvimento de um modelo de processamento em linguagem natural capaz de reconhecer entidades nomeadas e extrair as relações entre elas. Nossa contribuição é uma ontologia aplicada que permite o raciocínio semântico no repositório de documentos de risco. Também esperamos que ela forneça (i) as bases para modelagem de dados no caso de riscos relacionados a reservatórios; e (ii) um padrão para futura documentação de riscos no domínio de reservatório.

Orientador:
Prof. Doutor Helio Côrtes Vieira Lopes

Banca:
Prof. Doutor Rafael Jesus de Moraes
Prof.(a) Doutor(a) Simone Diniz Junqueira Barbosa
Prof. Doutor Regis Kruel Romeo
Prof. Doutor William Paulo Ducca Fernandes

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Defesa de doutorado do aluno Antônio José Grandson Busson

Defesa de doutorado do aluno Antônio José Grandson Busson

Título da tese:

A Self-supervised Method for Blind Denoising of Seismic Shot Gathers

Resumo:

Nos últimos anos, a geofísicos tem se dedicado ao aprimoramento da qualidade dos dados sísmicos por meio da atenuação de ruído e interpolação de sismogramas usando métodos puramente baseados em CNN. Métodos baseados em CNN podem alcançar resultados estado-da-arte para remoção de ruídos. No entanto, eles não se aplicam a cenários sem dados de treinamento emparelhados (ou seja, dados sísmicos ruidosos e dados sísmicos sem ruído correspondentes). Neste trabalho, tratamos a atenuação de ruídos de dados sísmicos como um problema de atenuação de ruído cega, que consiste em remover ruídos desconhecidos sem dados pareados. Em outras palavras, a base usada pelo modelo de denoiser é aprendida a partir das próprias amostras ruidosas durante o treinamento. Motivado por este contexto, o principal objetivo deste trabalho é propor um método auto-supervisionado para atenuação cega de dados sísmicos, que não requer análise prévia do sinal sísmico, nenhuma estimativa do ruído e nenhum dado de treinamento pareado.

O método proposto assume dois conjuntos de dados: um contendo shot gathers com ruídos e o outro com shot gathers sem ruídos. A partir desses dados, treinamos dois modelos: (1) Seismic Noise Transfer (SNT), que aprende a produzir shot gathers com ruído sintético contendo o ruído dos shot gathers com ruído e o sinal dos shot gathers sem ruído; E (2) Sismic Neural Denoiser (SND), que aprende a mapear os shot gathers com ruído sintético de volta à coleta aos shot gathers sem ruído original. Após o treinamento, o SND sozinho é usado para remover o ruído das capturas ruidosas originais. Nosso modelo SNT adapta o algoritmo Neural Style Transfer (NST) ao domínio sísmico. Além disso, nosso modelo SND consiste em uma nova arquitetura CNN baseada em fusão de atributos em várias escalas para eliminação de ruído em shot gathers. Nosso método produziu resultados promissores em experimentos, alcançando um ganho de PSNR de 0,9 em comparação com outros modelos de última geração.

Orientador:

Prof(a). Doutor(a) Sérgio Colcher

Banca:

Prof Doutor André Bulcão

Prof Doutor Julio Cesar Duarte

Prof Doutor Marcelo Gatass

Prof Doutor Alberto Barbosa Raposo

Prof Doutor Jônatas Wehrmann

Prof. Doutor Sergio Lifschitz

Prof. Doutor Alan Livio Vasconcelos Guedes

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Defesa de doutorado do aluno Thales Levi Azevedo Valente

Defesa de doutorado do aluno Thales Levi Azevedo Valente

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Título da tese:

Method for automatic detection of stamps in scanned documents using deep learning and synthetic data generation by instance augmentation.

Resumo:

Documentos digitalizados em ambientes de negócios substituíram grandes volumes de papéis. Profissionais autorizados usam carimbos para certificar informações críticas nesses documentos. Muitas empresas precisam verificar o carimbo adequado de documentos de entrada e saída. Na maioria das situações de inspeção, as pessoas usam seus próprios olhos para identificar carimbos, e a verificação manual de carimbos é cansativa, suscetível a erros e ineficiente em termos de tempo gasto e resultados esperados. Erros na verificação manual de carimbos podem gerar multas de órgãos reguladores, interrupção de operações e até mesmo comprometer fluxos de trabalho e transações financeiras. Propomos duas técnicas que combinadas podem resolver esse problema automatizando totalmente a detecção de carimbos em documentos digitalizados do mundo real.

Nossas técnicas podem lidar com conjuntos de dados contendo muitos tipos de carimbos minoritários (de tamanho de amostra pequena), com sobreposições, combinações diferentes por página e dados ausentes. Na primeira técnica, propomos uma arquitetura de rede profunda projetada a partir da relação entre os problemas identificados em carimbos do mundo real e os desafios e soluções da tarefa de detecção de objetos apontados na literatura.

Na segunda técnica, propomos um método para aumentar, por exemplo, conjuntos de dados de carimbos a partir de dados reais para investigar se é possível detectar tipos de carimbos com amostras insuficientes.

Avaliamos os hiperparâmetros da abordagem de aumento de instâncias e os resultados obtidos através de um método Deep Explainability. Alcançamos resultados de última geração para a tarefa de detecção de carimbos combinando com sucesso essas duas técnicas.

Orientador:

Prof. Doutor Marcelo Gattas, PUC-Rio

Banca:

Prof. Doutor Paulo Ivson Netto Santos, PUC-Rio

Prof. Doutor Aristófanes Corrêa Silva, UFMA

Prof. Doutor Waldemar Celes Filho, PUC-Rio

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Cidades inteligentes e internet das coisas é tema de tese de doutorado do DI

Prof. Alexandre Meslin. Foto: Divulgação

Alexandre Meslin foi orientado pelos professores Noemi Rodriguez e Markus Endler; trabalho abordou aplicações para smart cities

Você já imaginou morar em uma cidade repleta de sensores e sistemas que ajudam a coletar dados e a gerenciar os aspectos do dia a dia? Talvez você não se dê conta, mas o uso da tecnologia para esses fins é uma tendência que tem crescido cada vez mais e que promete se consolidar no futuro. O desenvolvimento de aplicações para as chamadas cidades inteligentes é o ponto de partida da tese de doutorado do professor agregado do Departamento de Informática (DI) Alexandre Meslin, “MUSANet: A multitier platform for developing smart-city applications“, defendida na sexta-feira (16).

O trabalho foi orientado pela professora Noemi Rodriguez, coordenadora da graduação, e co-orientado pelo diretor do DI, professor Markus Endler, e se trata de um testbed, middleware, para a Internet das Coisas voltado para hospedar aplicações para cidades inteligentes. Esse conceito, conhecido em inglês como smart cities, está crescendo cada vez mais rápido e traz diversos benefícios para gestores e habitantes, ajudando-os em diversos aspectos como economia, educação, segurança, saúde, entre outros.

Uma cidade inteligente pode ter uma grande quantidade de sensores instalados e espalhados, com o objetivo de coletar dados que precisam ser analisados, de forma que os moradores e gestores tenham acesso às mudanças que a cidade apresentou ao longo do tempo. Portanto, cabe aos programadores a projeção de sistemas que façam esse processamento. “No futuro, quando essas cidades tiverem realmente monitoradas por milhões de sensores, elas vão precisar de um middleware geograficamente distribuído e altamente escalável”, disse Meslin.

A pergunta que norteia o trabalho é relacionada à arquitetura que quer investigar essa distribuição de sensores. “Desenvolvemos uma arquitetura em três camadas: na nuvem (cloud), na névoa (fog) e na borda (edge), todas com capacidade de processamento para permitir que a aplicação distribua o seu processamento de forma hierárquica”, explicou.

Diversas ferramentas em metodologias de monitoramento, emulação e captura de dados foram adicionadas nesse testbed, para que os desenvolvedores possam investigar e conhecer o sistema que eles estão desenvolvendo. Isso permite que eles investiguem a melhor forma de distribuir o processamento na nuvem, névoa ou borda, além de permitir a distribuição geográfica da computação dentro de cada camada.

Para Meslin, o trabalho foca em uma solução que não é só imediata, mas sim que poderá ser utilizada para novas aplicações, grandes cidades e muitos sensores.. “No futuro, as cidades ao redor do mundo terão milhões de sensores que vão retransmitir informações. Até que ponto a sua rede vai escalar com isso?”, indaga.

Conciliação de estudos e do trabalho

Meslin é professor do DI desde 1995. Atualmente, ele ensina software básico e programação para os alunos de Informática e do ciclo básico de Engenharia da PUC-Rio.

Durante quatro anos, ele foi professor e aluno do DI ao mesmo tempo – mas por não ser aluno de tempo integral, teve um pouco mais de tempo para se dedicar à tese. “Durante esse tempo, tentamos imaginar o que faríamos, para conhecer (o assunto) e saber o que já existia de sistema ao nosso redor”, contou.

Meslin atribui o sucesso do trabalho aos orientadores, Noemi Rodriguez e Markus Endler, e à colaboração de outros laboratórios, como o Instituto de Matemática e Estatística (IME), da USP, que lhe ofereceu o ambiente para modelar a cidade; e o Laboratory for Advanced Collaboration (LAC), do DI da PUC-Rio, onde ele conseguiu processar informações e coletar os dados. Esses ambientes foram integrados no trabalho. Inclusive, o Contextnet, middleware criado dentro do LAC, é um dos sistemas citados e trabalhados dentro da tese.

Em um vídeo publicado no YouTube do DI, Meslin explica brevemente a sua tese e apresenta as suas hipóteses, aplicações desenvolvidas e resultados. Você pode assistir aqui. Aproveite para se inscrever no nosso canal e acompanhar os nossos vídeos!