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<title>Departamento de Informática e Estatística</title>
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<updated>2026-04-30T13:07:58Z</updated>
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<title>Desenvolvendo comportamento robótico adaptativo com métodos de inteligência artificial</title>
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<name>Marzarotto, Vitor Hugo Homem</name>
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<updated>2022-09-19T13:02:45Z</updated>
<published>2022-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Desenvolvendo comportamento robótico adaptativo com métodos de inteligência artificial
Marzarotto, Vitor Hugo Homem
Este projeto teve como objetivo realizar um estudo sobre os métodos de desenvolvimento de Inteligência Artificial. Ou seja, foi estudado os algoritmos que desenvolvem uma IA, principalmente os Algoritmos evolucionários em busca de possíveis mudanças para a otimização desse algoritmo, permitindo que ele gere comportamentos mais robustos e “inteligentes”.&#13;
Para isso foram realizados diversos experimentos modificando o algoritmo de evolução, utilizando majoritariamente o simulador EvoRobotpy2, para treinar agentes para realizar tarefas em ambientes de locomoção PyBullet e o algoritmo evolucionário reconhecido do OpenAI-ES.&#13;
Após algumas experimentações, percebeu-se que a duração de avaliação(hiperparâmetro "maxsteps) do algoritmo influenciava muito no desempenho desenvolvido pelos  agentes evoluídos, então realizamos uma série de experimentos empenhados em realizar as evoluções com esse hiperparâmetro sendo modificado, geramos experimentos apenas alterando-o durante toda a evolução e outros mudamos os valores durante o processo evolutivo.&#13;
Então conclui-se que o valor desse hiperparâmetro pode ser essencial para gerar o comportamento desejado por um agente, e a escolha de um valor ideal deste hiperparâmetro para toda a evolução ou variação durante a evolução pode variar muito dependendo da morfologia do agente em questão. Os experimentos modificando a duração do episódio de avaliação principalmente iniciando com valores pequenos e incrementando-o posteriormente durante a evolução conseguiram um desempenho significativamente melhor em parte dos agentes.
Video - Universidade Federal de Santa Catarina. Centro Tecnológico. Ciências da Computação
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<dc:date>2022-01-01T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Desenvolvimento de uma biblioteca para consenso distribuído</title>
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<name>Regis, Sofia</name>
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<updated>2022-09-16T10:16:32Z</updated>
<published>2022-09-15T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Desenvolvimento de uma biblioteca para consenso distribuído
Regis, Sofia
Protocolos de consenso distribuído são blocos de construção fundamentais para o desenvolvimento de sistemas distribuídos confiáveis, por permitirem que processos separados cheguem a um acordo sobre a escolha de um valor proposto, assim auxiliando na elaboração de sistemas com alta disponibilidade e garantia de consistência forte ao assegurar que uma coleção de processos distribuídos trabalhem como um grupo coerente mesmo no caso de falha de alguns participantes. O Paxos pode ser considerado o principal algoritmo de consenso distribuído das últimas décadas e após ter sido proposto em 1998, diversas variações e otimizações foram pesquisadas e desenvolvidas baseadas no protocolo original. Este relatório descreve conceitos relacionados com a pesquisa, os passos realizados durante a bolsa de iniciação cientifica para aprofundar os conhecimentos sobre o Paxos e suas variações, e resultados observados a partir da pesquisa. Finalizando com um apanhado geral sobre o assunto e trabalhos futuros.
Apresentação 32º SIC - Universidade Federal de Santa Catarina. INE. Ciência da Computação.
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<dc:date>2022-09-15T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Metaheurística para Alteração, Adição e Remoção de Estradas em Projetos de Malha Viária Terrestre</title>
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<name>Joppi, Nelson</name>
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<updated>2022-09-15T13:12:33Z</updated>
<published>2022-09-14T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Metaheurística para Alteração, Adição e Remoção de Estradas em Projetos de Malha Viária Terrestre
Joppi, Nelson
Muitas cidades têm sérios problemas de congestionamento relacionados às suas redes de tráfego. Existem diversos trabalhos de otimização discreta que lidam com várias famílias de problemas de otimização de tráfego rodoviário. Os Problemas de Projeto de Rede (NDP) são problemas de otimização para auxiliar a tomada de decisão no planejamento de redes de tráfego considerando diversos fatores. Propomos um novo algoritmo genético para o problema de projeto de redes rodoviárias. Nosso método heurístico tenta encontrar soluções adicionando e removendo pistas ou estradas, considerando um orçamento dado em quilômetros como restrição. Os experimentos são realizados com redes rodoviárias reais obtidas através do OpenStreetMap. Nossos experimentos sugerem o melhor conjunto de parâmetros para o algoritmo genético proposto.
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica - Universidade Federal de Santa Catarina. INE. Ciências da computação.
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<dc:date>2022-09-14T00:00:00Z</dc:date>
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<title>Segurança nas redes da nova geração</title>
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<name>Santos, Renan Rocha Souto dos</name>
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<updated>2022-09-15T12:47:16Z</updated>
<published>2022-09-13T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Segurança nas redes da nova geração
Santos, Renan Rocha Souto dos
A perícia forense baseia-se em informações digitais que são coletadas, manipuladas durante o processo de investigação e mantidas em segurança para que essas informações não sejam corrompidas. Assim, este trabalho consiste no estudo de uma solução para o registro de transações na perícia forense, garantindo a imutabilidade desses registros através da blockchain. A solução proposta  foi  implementada através do Hyperledger Fabric, que é uma blockchain permissionada e garante que diferentes usuários tenham acesso limitado aos registros de transações. Contudo, foi desenvolvido uma aplicação web para receber arquivos e salvar os metadados na blockhain, possuindo interação com o usuário e autenticação através de certificados digitais que são usados para o permissionamento no Hyperleder Fabric.
Seminário de Iniciação Científica e Tecnológica.&#13;
Universidade Federal de Santa Catarina.&#13;
Centro Tecnológico.&#13;
Departamento de Informática e Estatística.
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<dc:date>2022-09-13T00:00:00Z</dc:date>
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