Projetos

Desenvolvimentode circuitos de aquisição, detectores de partículas, técnicas neuronais e deprocessamento estocástico para análise de dados e estimadores neuronais, algoritmos de seleção e sistemas on­line de validação de ventos para experimentoscom colissionadoresde física de altas energias,em colaboraçãocom o Centro Europeu para a Pesquisa Nuclear (CERN), Suíça. As atividades se concentram na Colaboração Internacional ATLAS (A Toroidal LHC Apparatus), envolvendo 2000 físicos de 160 institutos e de 34 países do mundo, com vistas a construir o ATLAS, um dos detectores do colisionador LHC. O ATLAS tem uma estrutura cilíndrica e é dividido em três partes principais: Rastreador Interno (Inner Tracker), Calorímetro (Calorimeter) e Espectrômetro de Múons (Muon Spectrometer). Além disto, há um sofisticado sistema de aquisição de dados integrado a um sistema de validação online dos eventos que são gerados pelo colisionador. Deve­se destacar que o LHC irá realizar colisões com 14 TeV no centro de massa a uma taxa que atinge 1 GHz, enquanto que a rara física de interesse não ocorrerá a uma freqüência superior a 1 Hz. Para o ATLAS, propomos um conjunto de atividades nos campos da física (métodos de análise para eventos raros e detecção de raios cósmicos), engenharia eletrônica (instrumentação eletrônica e processamento de sinais) e de computação (GRID, computação inteligente e sistemas distribuídos).

A qualidade de dados vem sendo considerada como um dos principais desafios deste século. O principal objetivo é qualificar base de dados de tamanho elevado e identificar e corrigir possíveis erros. Para se atingir estes objetivos, um sistema monitoração da qualidade de dados vem sendo desenvolvido usando processamento estocástico para dados pré­processados e redes neurais para estimação da amostra estatística disponível. Modelos para dados em forma de séries temporais e em registros multivariados estão em construção.

O consumo intenso de energia elétrica e os elevados recursos que são necessários para o desenvolvimento da área elétrica fazem com que os sistemas de potência operem em sobrecarga por longos períodos de tempo. Esta operação em sobrecarga provoca uma degradação acelerada nos dispositivos que, se não percebida a tempo, pode resultar numa falha de operação indesejada. As descargas parciais são excelentes indicativos deste mal comportamento. Estas descargas parciais vêm sendo identificadas por meio de processamento estocástico e neural a partir de modelos experimentais das mesmas. A compactação dos cados para os diferntes modelos é feita pela análise de componentes principais (lineares e não lineares) e por curvas principais. Adicionalmente, as curvas principais permitem a visualização das características das descargas parciais a partir de medidas que produzem informação num espaço de elevada dimensão, ajudando na prospecção destes dados. A análise de componentes independentes permite que se melhore a relação sinal­ruído para os dados adquiridos de descargas parciais..

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / João Baptista de Oliveira e Souza Filho ­ Integrante / Walter Martin Huaman Cuenca ­ Integrante / José Marcio Faier ­ Integrante / Laura de Oliveira Moraes ­ Integrante / Caloba, L. ­ Integrante. Financiador(es): Centro de Pesquisas de Energia Elétrica ­ Auxílio financeiro.

Pesquisa básica em redes neurais para desenvolvimento de algoritmos e implementação em processadores de alta velocidade. Para aplicações em que se objetiva um processamento neural rápido, são desenvolvidos novos algoritmos de aprendizado baseados no algoritmo clássico de backpropagation, buscando uma implementação analógica do sistema. O algoritmo satura os neurônios na fase de treinamento, de modo que funções de ativação digitais possam ser utilizadas, sendo implementadas por comparadores rápidos. Adicionalmente, para melhorar o desempenho da rede na fase de treinamento para dados esparsos, um algoritmo de atenção seletiva vem sendo desenvolvido..
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Luiz Pereira Calôba ­ Integrante. Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ ­ Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro.

Formação de feixe, detecção, acompanhamento e classificação de sinais de sonar passivo. Em colaboração com a Marinha do Brasil..

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / João Baptista de Oliveira e Souza Filho ­ Integrante / William Soares Filho ­ Integrante / Thiago Ciodaro Xavier ­ Integrante / Leonardo Martins Barreira ­ Integrante / Natanael Nunes de Moura ­ Integrante / Igor Paladino Gomes da Costa ­ Integrante / Raphael Sathler ­ Integrante / Gustavo Goltz ­ Integrante / Bozzi, F. ­ Integrante / Natanael Nunes de Moura Junior ­ Integrante / Fabricio Bozzi ­ Integrante / Fernando Pereira Gonçalves de Sá ­ Integrante / Eduardo Simas ­ Integrante / Marcelo Fragoso ­ Integrante / Carlos Parente ­ Integrante / Marcos Vinícius Teixeira ­ Integrante / Lucas de Andrade Cerqueira ­ Integrante / Cleide Vidal da Silva Rodrigues ­ Integrante.

Financiador(es): Marinha do Brasil ­ Auxílio financeiro / CAPES (PRÓ­DEFESA) ­ Auxílio financeiro.

O perfil de consumo elétrico doméstico é obtido por meio de um sistema de monitoração não­invasivo que analisa as respostas transiente e estado­estacionário para sete classes de eletrodomésticos. O esquema de classificação é baseado num classificador neural compacto, que é projetado usando­se a análise de componentes principais de discriminação. A implementação de soluções eficientes nas tecnologias dos microcontroladores e dos processadores digitais de sinais com capacidade de multiprocessamento também é investigada, permitindo a realização do sistema em diferentes cenários, de acordo com a complexidade e a granularidade da monitoração desejada..

Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Charles Bezerra do Prado ­ Integrante / Luiz Pereira Calôba ­ Integrante / Werner Freund ­ Integrante.

Financiador(es): Centro de Pesquisas de Energia Elétrica ­ Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ ­ Auxílio financeiro.

No CERN, Centro Europeu para a Pesquisa Nuclear, localizado em Genebra, Suíça, se encontra em fase final de construção o LHC (Large Hadron Collider), que vem a ser um colisionador de particulas de ultima geração. É um colisionador de prótons com 14 TeV que irá realizar colisões em períodos de 25 nanosegundos e com elevada luminosidade, gerando uma fantástica massa de dados. Entretanto, a física de interesse no LHC é extremamente rara (acontecendo com menos de 1 Hz de freqüência), o que leva os laboratorios de detecção, que se encontram posicionados ao redor dos pontos de colisão, a desenvolver sofisticados sistemas de filtragem online de eventos (trigger). Estes sistemas buscam revelar os eventos potencialmente interessantes, reduzindo drasticamente o ruido de fundo produzido naturalmente pelo experimento. No caso do ATLAS, um dos principais laboratórios de detecção do LHC, este sistema de filtragem é realizado em três níveis seqüenciais de analise, de tal maneira que eventos rejeitados no primeiro nível são descartados, o que reduz a taxa de eventos a ser analisada pelo segundo nível a 100 kHz. Neste primeiro nível, utilizamos FPGAs para monitorar a sua operação e realizar a calibração dos subdetectores do ATLAS nos intervalos entre colisões. No segundo nível, desenvolvemos algoritmos neurais para o sistema de calorimetria do ATLAS (medição de energia), buscando detectar elétrons, que são mensageiros da física de interesse. Avalia­se também a implementação em processamento distribuído (cerca de 2000 processadores) destes algoritmos nos ambientes de emulação do sistema e na tecnologia dos processadores digitais de sinais (DSPs). A enfase é no pré­processamento dos sinais do sistema de calorimetria que é finamente segmentado (mais de mil células de detecção por evento, numa região de interesse). Para o sistema de rastreamento de partículas, que produzem uma imagem junto ao vértice da colisão, desenvolvemos modelos baseados na Transformada de Hough..

Alunos envolvidos: Graduação: (4) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (1) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (4) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / André Rabello dos Anjos ­ Integrante / Denis Oliveira Damazio ­ Integrante / Rodrigo Coura Torres ­ Integrante / Luiz Pereira Calôba ­ Integrante / Bruno Carneiro Ferreira ­ Integrante / Aline da Rocha Gesualdi Mello ­ Integrante / Werner Freund ­ Integrante / Amanda Camacho Novaes de Oliveira ­ Integrante / Guilherme de Souza Sobrinho ­ Integrante / Ricardo Coelho Silveira ­ Integrante.

Financiador(es): Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior ­ Auxílio financeiro / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ ­ Auxílio financeiro / Organização Européia Para Investigação Nuclear ­ Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro.

Os modernos experimentos de altas energias, os calorímetros têm um papel essencial. Além da sua principal tarefa de medir a energia das partículas incidentes, os calorímetros são detectores de alta velocidade de resposta e são muito importantes para sistemas de validação de eventos que fazem a seleção de dados (online e offline). Dentre a variedade de técnicas, a calorimetria por cintilação é um dos segmentos mais importantes devido a sua alta performance tanto em resolução de energia quanto em velocidade de resposta. Em particular, o calorímetro hadrônico Tilecal, presente no laboratório de detecção ATLAS no CERN, tem 10.000 canais de leitura e é baseado em ferro e material cintilante. As atividades neste ambiente envolvem o projeto de uma porta linear de alta velocidade, para medida da coleta de carga do detector, o projeto de um somador ativo resistente à radiação, a detecção de sinais (de múons) de baixa relação sinal­ruído e projetos de classificação neural e de filtragem ótima para a identificação de partículas. Adicionalmente, é feita a análise de dados usando técnicas de processamento de sinais e são desenvolvidos módulos de aquisição e de teste automático para cabos de sinais multifilares e para módulos componentes da cadeia de leitura eletrônica do sinal do Tilecal. Participaão da indústria nacional na produção de módulos..
Alunos envolvidos: Graduação: (2) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (2) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (1) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Augusto Santiago Cerqueira ­ Integrante / Luiz Pereira Calôba ­ Integrante / Bruno Carneiro Ferreira ­ Integrante / Carmen Lucia Lodi Maidantchik ­ Integrante / Marilia da Silva Maia ­ Integrante. Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro / Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ ­ Auxílio financeiro / Organização Européia Para Investigação Nuclear ­ Auxílio financeiro / Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior ­ Auxílio financeiro.

Este projeto visa utilizar as informações coletadas pelo maior detetor (ATLAS) da experiência LHC (Large Hadron Collider), realizada no CERN (Centro Europeu para a Pesquisa Nuclear, Suíça) para estimular o interesse de estudantes pela física e tecnologias associadas a esse grandioso experimento. A colaboração ATLAS é composta por aproximadamente 3.000 pesquisadores, contando com a participação de 1.000 estudantes de doutorado, e corresponde a um esforço cooperativo de 172 instituições de pesquisa de 37 países. O Brasil participa do ATLAS desde a sua concepção, a partir de 1988. A utilização do ATLAS para estimular estudantes no Brasil se apóia no grupo de pesquisadores de instituições brasileiras que participam do ATLAS, liderados pela UFRJ, e em pesquisadores brasileiros egressos da UFRJ e que também participam da colaboração ATLAS por meio de instituições estrangeiras (o próprio CERN e o Laboratório Nacional de Brookhaven, EUA). Utiliza­se um canal webcast dedicado, hospedado no CERN, com filmes, entrevistas, material didático específico (traduzido para o português) e visitas virtuais de alunos de escolas do município do Rio de Janeiro, que consultam os pesquisadores que se encontram no CERN, tirando dúvidas e interagindo com estes pesquisadores a partir de uma sala de monitoração remota instalada na UFRJ, e de sistemas computacionais instalados em quatro escolas (Colégio Aplicação da UFRJ, Colégio Pedro II, CEFET­RJ, Escola Padre Leôncio ­ sistema de educação de jovens com problemas com a lei), ou a partir de sistemas móveis com acesso à Internet, que leva a visitação virtual à própria escola e lhe permite irradiar outras visitações. A via experimental, interativa e multidisciplinar do projeto representa um estímulo vigoroso para aumentar o interesse do alunado nas engenharias e ciências exatas e naturais e aperfeiçoar o conhecimento dos .professores..

Alunos envolvidos: Graduação: (6) / Especialização: (4) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Carmen Lúcia Lodi Maidantchik ­ Integrante / Fernando Marroquim Leão de Almeida Jr ­ Integrante / Caloba, L. P. ­ Integrante.
Financiador(es): Fundação Carlos Chagas Filho de Amparo à Pesquisa do Estado do RJ ­ Auxílio financeiro.

Teoria básica e aplicações de redes neurais artificiais visando a iniciação científica de alunos de ensino médio, no âmbito do projeto de Iniciação Científica para o Ensino Médio (PIBIC­EM)..

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Gustavo Machado Matos ­ Integrante / Natália Freitas Fernandez ­ Integrante / Igor Foti de Andrade ­ Integrante / Larissa Souza de Araújo ­ Integrante.
Financiador(es): Universidade Federal do Rio de Janeiro ­ Auxílio financeiro / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro.

Apoio técnico para o desenvolvimento de instrumentação eletrônica de alto desempenho no âmbito de diferentes projetos de colaboração com instituições nacionais e internacionais. Envolve montagem, testes e controle de qualidade de protótipos e produtos desenvolvidos no Laboratório de Processamento de Sinais e com instalação prevista para o CEPEL, CERN, Brookhaven e Universidade do Porto. Inclui o contarole de qualidade de um sistema somador ativo usado em calorimetria de altas energias, montagem e testes de filtros passivos e ativos para sinais de descargas parciais, montagem e testes de sistema de detecção de raios cósmicos, testes do sistema de ensino à distância em engenharia, com acesso remoto e comandado por voz, e apoio na supervisão de estagiários de ensino técnico industrial..
Alunos envolvidos: Graduação: (0) / Especialização: (0) / Mestrado acadêmico: (0) / Mestrado profissional: (0) / Doutorado: (0) .

Integrantes: Jose Manoel de Seixas ­ Coordenador / Fernando Gil Vianna Resende Junior ­ Integrante / Carmen Lucia Lodi Maidantchik ­ Integrante.
Financiador(es): Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico ­ Auxílio financeiro.