Browsing Biblioteca Digital de Teses e Dissertações (BDTD UFSM) by Subject "Machine learning"
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Proposta de um método para bloqueio do esquema regional de alívio de carga frente a inércia rotativa de desligamento dos motores de indução
(2021-02-26)O Esquema Regional de Alívio de Carga (ERAC) é um importante método de proteção sistêmica usado para se evitar o colapso do sistema elétrico quando a geração disponível é menor do que a demandada pela carga. Tradicionalmente ... -
Suprimento hídrico e índices de vegetação para estimativa de produtividade de milho com machine learning
(2023-03-15)O desenvolvimento e a produtividade da cultura do milho dependem crucialmente da disponibilidade hídrica, tornando essa variável de extrema importância para o alcance de altos níveis de produtividade. Nesse sentido, o ... -
The role of airborne geophysical data as covariate to map soil classes: study case - southern portion of the Paraná sedimentary basin
(2023-09-19)The southern Parana Sedimentary Basin has a unique context of soil parental material contrasts and a complex landscape. Airborne geophysical data, such as gamma-ray spectrometry and magnetometry, have great potential to ... -
Abordagens de machine learning aplicadas à manutenção preditiva industrial para a detecção de falhas
(2024-03-11)As abordagens de inteligência artificial (IA) na manutenção preditiva (PdM) estão mudando a forma como as indústrias gerenciam a manutenção dos equipamentos. Com técnicas de IA como machine learning (ML) e análise de dados ... -
Identificação de perdas não técnicas em sistemas de distribuição agregando dados exógenos e inteligência artificial
(2022-08-29)Identificação de perdas não técnicas (PNT) é um dos encargos mais desafiadoras nos sistemas de distribuição de energia elétrica devido a sua dificuldade técnica, adversidades encontradas na localização e custo de ... -
Uma metodologia para detecção de sonolência em tempo real com EEG vestível com duas derivações
(2020-02-20)A vida moderna exige, muitas vezes, que o sujeito modifique seu ciclo circadiano devido a sua profissão. Esta mudança implica em baixa no desempenho, mau humor e, principalmente, redução da capacidade de atenção e ... -
Identificação do glaucoma em imagens do fundo do olho utilizando aprendizagem profunda
(2018-02-27)O Glaucoma é uma doença que danifica o nervo óptico podendo causar perda de visão ou cegueira total. Essa doença é a maior causadora de cegueira irreversível no mundo. Estima-se que até 2020 a quantidade de pessoas com ... -
Combinação de imagens multi-espectrais e modelo de balanço hídrico para predição de rendimentos da soja no Sul do Brasil
(2019-03-29)As mudanças climáticas nos últimos anos projetam um horizonte em que os recursos hídricos se tornem cada vez mais escassos e, por este motivo, irão afetar consideravelmente a produção de alimentos no mundo. Um desafio ... -
Acionamento e controle de movimentos de uma prótese mioelétrica de mão
(2024-01-18)Esta dissertação apresenta as etapas para a construção de uma mão prostética robótica de baixo custo, de código aberto, controlada por inteligência artificial (IA) e acionada por servomotores, visando a inclusão social ... -
K vizinhos mais próximos circular: uma nova proposta para predição de dados angulares
(2022-03-11)Dados circulares estão presentes em várias áreas da ciência e carecem de métodos estatísticos específicos para seu tratamento. O cálculo de estatísticas descritivas para dados de natureza linear, por exemplo, não resulta ... -
Inteligência artificial na análise de dados de um plantio comercial de Eucalyptus saligna Smith por meio de imagens multiespectrais
(2024-03-01)Os avanços das Aeronaves Remotamente Pilotadas (ARPs), juntamente com a inteligência artifical, vêm facilitando e melhorando a coleta dos dados de campo em termos de precisão temporal e espacial, com a possibilidade de ... -
Redes neurais reversíveis e caracterização de problemas físicos através de programação diferenciável
(2023-02-01)Redes neurais reversíveis são um tipo de rede neural onde pode-se recuperar os valores de entrada conhecendo apenas os valores de saída da rede. Esta tese apresenta um método para aproximar reversibilidade de redes ... -
Métodos de aprendizado de máquina para o mapeamento de florestas de Pinus utilizando dados de alta resolução espacial e elaboração de um mapa de risco de incêndio
(2023-05-03)Florestas nativas e plantadas são essenciais em todo o planeta e fornecem diversos benefícios para a vida na terra. Contudo, a magnitude de seus benefícios depende das mudanças ambientais em curso. Nesse sentido os ... -
Modelos de aprendizado de máquina interpretáveis aplicados na predição da separação e purificação de frutooligosacarídeos
(2023-02-16)A separação e a purificação de frutooligossacarídeos é crucial para aplicações industriais em que tais métodos são extrememente necessários. No entanto, algumas características específicas do processo podem afetar a ... -
Balanço de potássio e modelos de predição de produção em vinhedos no sul do Brasil
(2024-04-11)Solos cultivados com videiras podem não possuir a quantidade necessária de potássio (K) para suprir a demanda das plantas. Quando isso acontece é necessário realizar aplicações de doses de fertilizantes potássicos, que ... -
Análise de agrupamentos a partir de parâmetros morfométricos para identificar classes morfológicas de galáxias
(2019-07-10)Para compreender os processos de formação e evolução das galáxias é imprescindível identificar propriedades que possibilitem sua classificação. É comum realizar esse tipo de classificação através de inspeção visual e ... -
Predição de carbono orgânico do solo por espectroscopia Vis-Nir
(2021-12-21)O desenvolvimento de grandes bancos de dados geralmente implica a combinação de dados coletados para diferentes propósitos sob diferentes padrões e metodologias, o que muitas vezes leva os bancos de dados a sofrer com ... -
Proposição de níveis críticos e predição de nutrientes por espectroscopia VIS-NIR em folhas de pessegueiros
(2024-02-26)O pessegueiro (Prunus persica L. Batsch) é uma espécie frutífera de grande importância econômica no Mundo. Entretanto, a produtividade média da cultura no Brasil está muito abaixo das obtidas em outros tradicionais países ... -
Previsão de dados de níveis de água subterrânea utilizando modelos baseados em aprendizado de máquina
(2022-02-16)Registros históricos de níveis de água subterrânea em poços perfurados são importantes para estudos ambientais no âmbito dos recursos hídricos. O monitoramento do nível de mananciais subterrâneos é fundamental para sua ... -
Predição do estoque e dinâmica da biomassa acima do solo na floresta Amazônica utilizando inteligência artificial e dados de sensores remotos
(2020-12-16)A floresta Amazônica é caracterizada pela biomassa expressiva e, dessa forma, armazena alta quantidade de carbono, sendo essa uma variável importante para o monitoramento climático. Com isso, é crucial o desenvolvimento ...