Light – ANEEL - Identificação e Prevenção de Perdas Comerciais no Faturamento

O objetivo deste projeto é identificar divergências na classificação das atividades dos clientes encontradas no cadastro da empresa, utilizando técnicas de Mineração de Dados (Data Mining) e da Inteligência Computacional a partir da análise das curvas de consumo, fatores de demanda e de carga das unidades consumidoras e, ainda, outras informações exógenas presentes na base de dados. Neste projeto pretende-se especificar um modelo de inteligência computacional para identificar irregularidades na medição considerando as características não lineares das curvas de carga das unidades consumidoras, difíceis de representar nos modelos matemáticos atualmente utilizados.

Light – ANEEL - Identificação e Prevenção de Inadimplência para o Mercado de Grandes Clientes

O objetivo deste projeto é empregar técnicas da Inteligência Computacional para classificar a carteira de clientes de média e alta tensão em grupos de risco de inadimplência, a partir do cadastro de faturamento e consumo da Light. O sistema permitirá direcionar as ações de pré-cobrança, minimizando os custos associados através do direcionamento dos recursos para os grupos com maior risco.

Light – ICARO: Identificação e Prevenção de Perdas Comerciais no Faturamento da Baixa Tensão

A proposta deste projeto é desenvolver um sistema inteligente para a identificação do perfil do cliente fraudador (perdas comerciais realizadas pelo cliente e/ou administrativas), oferecendo um sistema de suporte à decisão que auxilia na seleção dos clientes a inspecionar (investimentos de recuperação ou incorporação). Este sistema tem por objetivo aumentar a produtividade das ações de recuperação de energia. Dessa forma, reduz-se o custo (inspeções desnecessárias) e o tempo gasto com diagósticos. Com isso, a empresa tem sua imagem fortalecida junto à sociedade, no que diz respeito à coibição rápida e efetiva da fraude. A aquisição deste conhecimento, ainda inexistente no setor, proporcionará um diferencial competitivo frente às outras distribuidoras de energia elétrica.

Light – ANEEL - O uso da Inteligência Artificial na Melhoria da Acertividade (Distribuição e Combate a Perdas)

O objetivo deste projeto é identificar clientes fraudadores, utilizando técnicas de Mineração de Dados (Data Mining) da Inteligência Computacional, a partir da análise das curvas de consumo, fatores de demanda e de carga das unidades consumidoras e ainda, outras informações exógenas presentes na base de dados. O objetivo é aumentar o índice de acerto na determinação dos clientes fraudadores, de forma a direcionar, de forma mais efetiva, os recursos humanos para eliminação da fraude.

Light – ANEEL – Otimização de Contratos de Energia Elétrica da Comercializadora

Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema inteligente de apoio à decisão para otimização de contratos de Demanda de Energia Elétrica, celebrados entre o cliente e a comercializadora, visando garantir a disponibilidade da energia contratada, minimizando os custos no faturamento para o cliente e otimizando o planejamento do Sistema Elétrico de Distribuição da concessionária. O sistema incluirá três módulos principais: Módulo de Previsão do Preço e Disponibilidade de Energia sob Incerteza; Módulo de Otimização de Contratação; e Interface com o Usuário.

Light – ANEEL – SIGRICE: Sistema Inteligente para Gestão de Risco em Contratos de Compra de Energia

O objetivo deste projeto é desenvolver um modelo computacional para determinar a estratégia de compra de energia da Light considerando os riscos (incerteza da demanda, sazonalidade contratual, etc) e os instrumentos para mitigá-lo (leilões de ajuste, mecanismo de compensação de sobras e déficits, descontratação, etc). O critério de otimização do modelo é minimizar o custo ponderado pela contratação de energia, considerando todo o conjunto de opções que reproduz as características dos instrumentos de gerência de riscos propostos para o modelo setorial, bem como o conjunto de incentivos e penalizações. O horizonte de análise será focado no curto prazo (dois anos em etapas mensais), de forma a capturar todas as flexibilidades e incertezas. O modelo também possuirá um "link" com as decisões de longo prazo que atualmente são fornecidas por um modelo já desenvolvido pela Light.

Light - ANEEL - CAPITAL- H: Valoração do Capital Humano (Ativo Intangível) da Light por Inteligência Computacional, Indicadores Estratégicos e Métodos Avançados de Gestão de Empresas

Os principais objetivos deste projeto são: i) Pesquisar um modelo de medição do retorno do investimento em educação corporativa, baseado em inteligência computacional e nas técnicas BSC e AHP, e avaliar o seu desempenho em dados históricos; ii) Desenvolver um sistema de apoio à decisão capaz de avaliar e monitorar continuamente o retorno do investimento com educação e a evolução do Capital Intelectual da empresa; iii) Detalhar um modelo conceitual de universidade corporativa - UC, organizada como um Centro de Serviço Compartilhado/Unidade de Negócio - CSC/UN, em perfeita sincronia com as metas e planos estratégicos da Light Energia S.A., voltada para o treinamento de seus funcionários, fornecedores e comunidades vizinhas. Esses objetivos culminam no desenvolvimento de um sistema computacional capaz de auxiliar na avaliação do retorno de investimento aplicado a educação corporativa. Este programa identificará, a partir de mineração de dados e métodos de agregação de variáveis, os indicadores mais apropriados para o mapeamento da percepção dos diversos participantes interessados no desempenho da empresa, como: clientes, funcionários, governo, acionistas, investidores, comunidade local e fornecedores.

Light - ANEEL - FAPES - Ferramenta de Avaliação e Planejamento de Estratégias de Sustentabilidade

Este projeto propõe o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão para avaliação e planejamento de estratégias de sustentabilidade. Além de computar/registrar os diversos indicadores de sustentabilidade adotados pela empresa, o sistema irá: - Calcular indicadores de sustentabilidade, por área e/ou departamento, de forma a identificar áreas com maior ou menor carência de recursos ou ações que visem melhorar o desempenho da empresa nesse sentido; - Computar um índice único que reflita o grau de sustentabilidade da empresa, com base no estudo de todos os indicadores já existentes e possível agregação de outros novos índices; - Indicar, por área e por departamento, o impacto do resultado (tangível ou intangível) de cada ação nos índices de sustentabilidade e, quando possível, o retorno financeiro dessas ações (por exemplo, indicar o impacto dos projetos P&D nos índices de sustentabilidade e, quando possível, o retorno financeiro dos mesmos); - Sugerir planos de ações de forma a gerar metas para melhorar o desempenho da empresa sob o ponto de vista da sustentabilidade medida a partir dos índices; - Considerar aspectos subjetivos relacionados às informações necessárias a construção dos índices de sustentabilidade; - Avaliar o impacto que a sustentabilidade gera no planejamento e gestão estratégica da empresa.

Light - ANEEL – PREVIN - Identificação de Inadimplência sob Incerteza e Gestão de Alternativas para o Mercado de Grandes Clientes

Este projeto tem por objetivo pesquisar e construir um modelo que permita identificar, com antecedência de dois ou três meses, o risco de um cliente se tornar inadimplente, calculando o impacto dessa inadimplência para a concessionária. Desta forma, o modelo identificará com alguns meses de antecedência a possibilidade de inadimplência de um cliente, alertando a concessionária e sugerindo um conjunto de possíveis medidas preventivas e estratégias de negociação para pagamento de contas, que possam ser aplicadas para este cliente específico, evitando a inadimplência ou facilitando o pagamento da conta de energia. Este conjunto de medidas e estratégias sugeridas será obtido a partir das normas e das políticas que a concessionária tem para os casos de inadimplência. Assim, pode-se indicar um conjunto de medidas ótimas para cada cliente específico. O modelo permitirá, também, estimar os valores a serem provisionados a título de PDD (Provisão de Devedores Duvidosos) para cada cliente, ou grupo de clientes, a cada trimestre. O modelo será transformado num sistema ou ferramenta computacional (software) para ser usado nas atividades diárias da concessionária.

Light - ANEEL – SIGESE - Sistema de Apoio à Decisão à Gestão de Demanda e Consumo de Energia

Propor um sistema computacional inteligente voltado para a gestão da eficiência energética, capaz de identificar e priorizar clientes que apresentem oportunidades de redução da demanda e consumo, capaz de orientar o consumidor no sentido de conservar e usar racionalmente a energia elétrica. O sistema auxiliará na seleção dos clientes a partir da avaliação de indicadores tais como fator de carga, fator de potência, curva de consumo e outras informações relevantes, inferidas a partir das bases de dados Light, por meio de processo de mineração (data mining). Tal sistema contemplará, de forma integrada, num único ambiente, diversos módulos de análise de eficiência energética para cada segmento de consumo de energia elétrica, tais como: iluminação, refrigeração, motores, inversores, etc. Neste projeto serão desenvolvidos os dois primeiros módulos (iluminação e refrigeração). O sistema de análise da eficiência energética poderá ser utilizado tanto pelo cliente como pela Light, seja através da Internet ou em quiosques instalados nas agências de atendimento da Light. O sistema proposto poderá fazer o diagnóstico energético e identificar o potencial de redução de consumo de energia, apoiando o desenvolvimento de projetos de sistemas elétricos eficientes a partir de: digitalização, visualização e simulação da rede elétrica própria, medições especiais nos equipamentos elétricos, informações sobre características da iluminação utilizada, informação do modo de tarifação em vigor e demais informações relativas ao modo de uso de equipamentos.

Light - SAGe: Sistema de Apoio à Gestão de P&D

O objetivo deste projeto é desenvolver o SAGe - Sistema de Apoio à Gestão de P&D, que permitirá o cadastro e acompanhamento de todos os projetos de P&D da empresa, considerando as diversas etapas e rubricas. O sistema disponibilizará diversos relatórios que darão apoio ao gestor no acompanhamento da execução dos projetos bem como dos desembolsos por projeto, por rubrica, por ano, entre outros. Para isto, o sistema deverá contar com quatro módulos principais (Figura 1): • Módulo de Configuração - onde parâmetros e opções de configuração do sistema serão especificados; • Módulo de Cadastro - onde serão cadastrados todas as informações referentes aos projetos P&D a serem administrados, incluindo vigência, equipe, cronograma de desembolso, etc.; • Módulo de Carga - que fará interface com a base coorporativa da LIGHT para busca de dados financeiros relativos aos projetos P&D, tais como as ordens de serviço associadas. • Módulo de Relatórios - onde serão apresentados os relatórios de acompanhamento de execução dos projetos, oferecendo ao gestor diversos filtros de busca. • Módulo de Interface com ferramenta de cadastro no Sistema de Gestão de P&D ANEEL (FXANEEL) – que será responsável pela leitura e envio de arquivos XML à ferramenta de cadastro.

Light - ANEEL - WebMine - Sistema Inteligente de Análise Comportamental em Portal da Light

Este projeto tem como objetivo principal o desenvolvimento do WebMine - Sistema de Análise Comportamental em Portal da Light - que irá, através de técnicas inovadoras de análise comportamental de navegação (web usage mining), fornecer um panorama dos perfis dos clientes, o que possibilitará o ajuste dos serviços oferecidos e a criação de novos, de acordo com a preferência dos clientes, aumentando assim a qualidade de atendimento. Tal panorama será construído a partir da identificação de padrões de utilização de serviços e demais recursos no site, de previsões de interesse, descoberta de regras de associação (40% dos usuários do serviço X pedem informações sobre o serviço Y, p. e.) e análises estatísticas (páginas mais acessadas, serviços mais utilizados, etc.).

Light Energia S.A.- ANEEL – GERABIO – Ferramenta Integrada de Análise Ambiental dos Reservatórios da Light no Rio Paraíba do Sul

Este é, na verdade, um projeto dividido em três sub-módulos: a) Estocagem de carbono, nitrogênio e fósforo nos reservatórios da Light Energia; b) Dinâmica da ictiofauna e condicionantes ambientais nos reservatórios da Light e em trechos do rio Paraíba do Sul; e c) Avaliação do potencial de utilização ecologicamente compatível da biomassa de macrófitas aquáticas geradas no processo de controle mecânico nos reservatórios da Light Energia S.A., os quais envolvem outras três instituições: UFRRJ, UNIRIO e UNESP. O objetivo da participação da PUC-Rio é o desenvolvimento de ferramenta computacional que agregue todos os dados coletados e forneça modelos de previsão, inferência e segmentação para as análises dos mesmos.

Light Energia S.A.- ANEEL – Edital 11/2011 – Atendente Virtual Inteligente

O objetivo é construir um Atendente Virtual totalmente autônomo como uma solução baseada em Inteligência Computacional que visa realizar o atendimento aos clientes da Light, considerando: i) Conversação com o cliente similar ao atendimento humanizado para solução de problemas relativos às concessionárias de energia elétrica; e ii) Automatização da interação com os consumidores baseado no aprendizado observado no histórico de interações realizadas entre cliente e empresa.

ANEPI

Análise Econômica de Projetos de Exploração e Prospecção de Petróleo sob Incertezas usando Algoritmos Genéticos.

ANEPI-F2

Análise Econômica de Projetos de Exploração e Prospecção de Petróleo sob Incertezas usando Algoritmos Genéticos.

ANEPI-F3

Análise Econômica de Projetos de E&P sob Incerteza – Este projeto envolve a pesquisa de metodologias em 4 linhas de pesquisa: I. Análise de alternativas de desenvolvimento de campo de petróleo sob incertezas técnicas e de mercado; II. Simulação de reservatórios sob incertezas; III. Processamento de alto desempenho para E&P; e IV. Componentes modulares de software para EeP.

Petrobras - Desenvolvimento de Sistema de Caracterização da Confiabilidade Humana para a Área de Petróleo

ConfPetro: Este projeto tem por objetivo a criação de um sistema baseado na metodologia fuzzy, visando reduzir as possibilidades de erros humanos. O sistema foca na análise de confiabilidade humana nas atividades de operação, manutenção e inspeção em Transferência e Estocagem, em uma unidade de processo e em uma unidade de produção de petróleo em terra. O sistema fornecerá informações sobre o grau esperado de atendimento de cada trabalhador ao padrão de qualidade, o grau de inclusão do trabalhador no padrão de qualidade e curvas de possibilidade de erro humano para cada trabalhador. Além disso, permitirá a criação de novos procedimentos mediante a substituição dos itens mais susceptíveis a erros humanos, assim como eventuais mudanças nas normas vigentes nos ambientes de trabalho e nos treinamentos de operadores.

Petrobras - ANEPI-CI: Análise Econômica de Projetos de E&P sob Incerteza de Campos Inteligentes

A pesquisa tem como ponto de partida o Sistema ANEPI de Otimização de Alternativas de Desenvolvimento, modelado e implementado pelo ICA no projeto ANEPI-F3, que será aperfeiçoado, personalizado e estendido para incorporar dispositivos e características de Campos Inteligentes.

CENPES/Petrobras – SMARt: Sistema Modular de Apoio à Decisão para a Otimização do Scheduling em Refinarias de Petróleo

O objetivo fundamental deste projeto é desenvolver um protótipo de um sistema modular de software de apoio à decisão para a Otimização do Scheduling em Refinarias de Petróleo. O sistema SMARt emprega diversos modelos modelos (Modelos Co-Evolucionários, Métodos Multicritério, Estatística, Grafos, Modelos da Programação Matemática, Componentes de Software Orientados a Objeto Reutilizáveis) para estabelecer a ordem de produção e as receitas de mistura de produtos a serem utilizadas, baseando-se em conhecimento constituído por: itens de recebimento (crus comprados) e de envio (produtos vendidos); topologia da planta; preços e limites de qualidade para cada tipo de produto; tipos de campanhas de cada unidade de processo; equações e regras de mistura; e armazenagem dos produtos.

CENPES/Petrobras – SMART E&P: Sistemas e Modelos Inteligentes Aplicados a Reservatórios com Tecnologia de Malha Fechada para a Exploração e Produção de Petróleo e Gás

O objetivo deste projeto é consolidar a especialização do Laboratório ICA na aplicação de técnicas inteligentes para resolução de problemas complexos da área de E&P do setor de petróleo. O projeto é composto de 7 módulos, a saber: Módulo 1 – Otimização de Alternativas com Poços Multilaterais; Módulo 2 – Controle Pró-Ativo: Otimização de Posicionamento e Controle de Válvulas; Módulo 3 – Controle Reativo; Módulo 4 – Construção de uma Proxy de Reservatório Usando Caos Polinomial; Módulo 5 – Estimação dinâmica do modelo de reservatório; Módulo 6 – Ajuste Histórico Inteligente; Módulo 7 – Sistema Integrado Aplicado a Reservatórios com Tecnologia de Malha Fechada para a Exploração e Produção de Petróleo e Gás.

CENPES/Petrobras – SMARt: Sistema Modular de Apoio à Decisão para a Otimização do Scheduling em Refinarias de Petróleo - Fase 2

Execução da segunda fase do desenvolvimento de um sistema modular de software de apoio à decisão na Programação do Refino que integrará, de modo híbrido, os seguintes modelos e técnicas: I. Modelos Co-Evolucionários; II. Métodos Multicritério; III. Componentes de Software Orientados a Objeto Reutilizáveis. O sistema SMARt empregará modelos de otimização para estabelecer a ordem de produção e as receitas de mistura de produtos a serem utilizadas, baseando-se em conhecimento constituído por: itens de recebimento (crus comprados) e de envio (produtos vendidos); topologia da planta; preços e limites de qualidade para cada tipo de produto; tipos de campanhas de cada unidade de processo; equações e regras de mistura; armazenagem dos produtos.

Petrobras – BR-IT - Projeto de Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão

Este projeto faz parte do Projeto de Tecnologia de Software PETROBRAS para o período 2009/2010, coordenado pela PETROBRAS/TECNOLOGIA DA INFORMAÇÃO de E&P. A proposta consiste no desenvolvimento de projetos de software em parceria com a área de TI - E&P da PETROBRAS, em duas linhas de ação básicas, para a realização de projetos de pesquisa e desenvolvimento. Estes projetos serão definidos futuramente junto aos clientes das diversas áreas da PETROBRAS de acordo com os seus interesses e necessidades, e serão objetos de Autorizações de Serviço. As linhas de ação propostas são as seguintes: Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento de Sistemas Inteligentes de Apoio à Decisão aplicados à área de Exploração e Prospecção de Petróleo; e Projetos de Pesquisa e Desenvolvimento de Componentes de Software para a implementação de modelos e técnicas da Inteligência Computacional (Redes Neurais, Lógica Fuzzy, Computação Evolucionária, etc).

TAG/Petrobras - Simulador de Alocação de GN – SAGa

A partir do emprego do estado da arte de técnicas da Inteligência Computacional (Algoritmos Genéticos, Redes Neurais etc.), estabelecer e explicitar a metodologia a ser aplicada, sistematizar a aplicação e disponibilizar um simulador capaz de planejar, otimizar e validar a realização da alocação de gás em malhas de gasodutos complexos, operando com várias origens e vários destinos.

Petrobras – OCTOPUS 2.0 – Sistema Integrado de Gerência de Reservatórios

Prover o apoio à decisão à área de Simulação e Gerenciamento de Reservatórios de forma ampla, abrangendo diversos processos de gestão, através de um sistema computacional integrado fundamentado em técnicas de Inteligência Computacional. Para tanto, serão realizadas diversas pesquisas e serão desenvolvidos vários subsistemas, alinhados a diversos dos eixos temáticos da Rede Siger.

CENPES/Petrobras – SMARt: Desenvolvimento de Otimizador para Programação de Petróleo Baseado em Técnicas não Determinísticas - Fase 5

Dar continuidade às pesquisas e desenvolvimento necessários para que o otimizador SMART seja capaz de gerar soluções viáveis para a programação de petróleo em diferentes refinarias da Petrobras.

Plena - ANEEL - CONFHIA - Sistema de Gestão da Confiabilidade Humana e da Influência de Fatores Técnicos e Ambientais

O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento do CONFHIA – Sistema de Gestão da Confiabilidade Humana e da Influência de Fatores Técnicos e Ambientais voltado para o setor de transmissão de energia elétrica. Baseado em metodologia fuzzy, o sistema visa a reduzir as possibilidades de erros humanos nas atividades de operação, manutenção e inspeção, a partir da análise dos elementos que interagem com cada operador. Os resultados produzidos pelo sistema servirão de base para a otimização de recursos materiais, humanos e financeiros, garantindo a segurança operacional, minimizando os riscos de interrupção da transmissão e contribuindo para a alta qualidade do serviço final.

TAESA - ANEEL – DeFal - Sistema de Apoio à Decisão para Detecção, Classificação e Localização de Faltas em Linhas de Transmissão

O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão, baseado em Redes Neurais, que auxilie o operador na rápida identificação do tipo de falta e na sua precisa localização.

CEMIG/FAPEMIG.- ANEEL – I2QB - Edital 11/2011 – Índices de Integridade Biótica, baseados em Lógica Fuzzy, como Indicador de Qualidade da Água, para o Estado de Minas Gerais

Desenvolver um sistema baseado em técnicas de inteligência computacional para determinar uma versão mais confiável do índice de integridade biótica para recursos hídricos, realizando a fusão de diferentes parâmetros físicos, químicos e biológicos de um corpo fluvial. Assim, espera-se mensurar de forma mais eficiente a variável integridade biótica, que é tratada tradicionalmente como uma variável linguística, mas por métodos não apropriados, diferentes da Lógica Fuzzy.

CEMIG/FAPEMIG.- ANEEL – I2QB - Edital 11/2011 – Índices de Integridade Biótica, baseados em Lógica Fuzzy, como Indicador de Qualidade da Água, para o Estado de Minas Gerais

Desenvolver um sistema baseado em técnicas de inteligência computacional para determinar uma versão mais confiável do índice de integridade biótica para recursos hídricos, realizando a fusão de diferentes parâmetros físicos, químicos e biológicos de um corpo fluvial. Assim, espera-se mensurar de forma mais eficiente a variável integridade biótica, que é tratada tradicionalmente como uma variável linguística, mas por métodos não apropriados, diferentes da Lógica Fuzzy.

CEPEL - Centro de Pesquisa de Energia Elétrica

Colocar à disposição de cada empresa concessionária do setor de energia elétrica uma ferramenta que ofereça previsões de carga com a melhor qualidade possível, contribuindo assim para o aprimoramento da gestão energética. A ferramenta combina técnicas da estatística e redes neurais.

SOUZA CRUZ S.A.

Otimização do Planejamento do Fluxo de Caixa da empresa por Algoritmos Genéticos.

EMBRATEL

Sistema Inteligente de Classificação de Cadastro de Clientes Utilizando Redes Neurais e Algoritmos Genéticos.

EMBRATEL

Aprimoramento do Sistema Inteligente de Classificação de Cadastro de Clientes e Capacitação de Profissionais da Embratel em Data Mining.

CVRD - Companhia Vale do Rio Doce - S4

Shipment Scheduler & Simulator System - Sistema de Suporte à Decisão para a Simulação e Otimização do Planejamento Operacional de Carregamento de Navios por Algoritmos Genéticos.

CVRD - Companhia Vale do Rio Doce - S4 Fase 2

Segunda versão do S4 – Shipment Scheduler & Simulator System, incorporando uma série de melhorias em termos de interface e facilidades ao usuário.

CVRD - Companhia Vale do Rio Doce - Monitor

Sistema de Otimização e Simulação para o complexo portuário de Tubarão - Sistema de Suporte à Decisão para a Simulação e Otimização do Planejamento e Programação de todo o complexo do porto de Tubarão por Algoritmos Genéticos, incluindo descarga de minério, empilhamento e embarque de navios.

Operador Nacional do Sistema Elétrico - ONS - PreVIP

Modelo de Previsão de Vazões com Incorporação de Informações de Precipitação, para três bacias: Bacia Hidrográfica do Rio Paraná– Trecho Itaipu; Bacia Hidrográfica do Rio Paranaíba; e Bacia Hidrográfica do Rio Iguaçú, com os dois seguintes produtos: 1) Previsão de vazão natural média semanal 2) Previsões de vazões naturais médias diárias do 1º ao 12º dia.

Operador Nacional do Sistema Elétrico – ONS – Estudos Prospectivos em Representação de Incertezas, Multicritério e Sistemas de Apoio à Decisão

O objetivo deste projeto é realizar uma pesquisa avançada e a produção dos respectivos relatórios técnicos sobre metodologias e linhas de investigação promissoras, aplicadas a problemas de interesse do ONS, abordando os seguintes tópicos: I. Representação de Incertezas e II. Multicritério e Sistema de Apoio à Decisão.

TAESA - ANEEL – DeFal - Sistema de Apoio à Decisão para Detecção, Classificação e Localização de Faltas em Linhas de Transmissão

O objetivo do presente projeto é o desenvolvimento de um sistema de apoio à decisão, baseado em Redes Neurais, que auxilie o operador na rápida identificação do tipo de falta e na sua precisa localização.

FINEP/FNDCT - CTPETRO – Programa. Nacional de Ciência e Tecnologia do Setor do Petróleo e Gás Natural - Desenvolvimento de um produto de geração de inferências

Desenvolver um Sistema Híbrido de Geração de Inferências que integre modelos estatísticos (PCA, modelos regressivos) e técnicas inteligentes (Redes Neurais e Lógica Nebulosa) para a determinação de propriedades de derivados do petróleo.

FINEP/FNDCT - CTPETRO – Programa Nacional de Ciência e Tecnologia do Setor do Petróleo e Gás Natural - Projeto e solução de problemas em sistemas e instrumentação

Projetar e desenvolver sistemas inteligentes de suporte à decisão, com base em conhecimento extraído de especialistas na área de refino de petróleo, para a elaboração de projetos e orientação nos serviços de assistência técnica.

Projeto FINEP - INFRAESTRUTURA - Sub Projeto SAURI - Sistemas de Automação e Robótica Inteligente

Este projeto tem por objetivo criar a infraestrutura adequada às demandas de algumas linhas de pesquisa associadas à convergência da tecnologia da informação com a automação, englobando quatro objetivos específicos: i) criação de infra-estrutura para a pesquisa em sistemas robóticos e mecatrônicos; ii) criação de infra-estrutura para a pesquisa de sistemas robóticos inteligentes multi-agentes; iii) criação da infra-estrutura para a pesquisa de sistemas automáticos de video-monitoramento; e iv) infra-estrutura para a pesquisa de Sistemas Embarcados. A infraestrutura pretendida dará suporte a áreas de conhecimento que envolvem mecânica, eletrônica, software embarcado, visão computacional, conectividade e finalmente chegando à fase final de modelagem e de métodos de inteligência computacional e aprendizado de máquina.

Projeto FINEP CHAMADA PÚBLICA MCTI/FINEP/AÇÃO TRANSVERSAL INFRAESTRUTURA DE PESQUISA EM UNIVERSIDADES COMUNITÁRIAS - 01/2013 - NIELS Núcleo de Instrumentação Eletrônica e Sensores

Este projeto objetiva a estruturação de um Núcleo de Instrumentação Eletrônica e Sensores (NIELS), na PUC-Rio. Diversos projetos de pesquisa, desenvolvidos no campo das engenharias e ciências exatas, necessitam de circuitos eletrônicos com características específicas, associadas ao seu respectivo setor de aplicação. Dessa forma, pretende-se que o NIELS atue no projeto e desenvolvimento de tais circuitos, atendendo a demandas do Centro Técnico Científico (CTC) da PUC-Rio, contribuindo para o desenvolvimento de projetos de pesquisa que necessitem de instrumentação eletrônica e fomentando a colaboração multi-departamental

Projeto Edital MCT/CNPq/CT-Energ/ 028/2006 - GENESIS: Geração de Energia Elétrica e Sistema Integrado de Suporte à Decisão

O objetivo do projeto GENESIS é desenvolver um protótipo de apoio à decisão para o Planejamento centralizado da Operação Energética do Sistema Interligado Nacional (SIN), capaz de oferecer uma solução para a programação hidrotérmica, em curto e médio prazo, que satisfaça os critérios definidos pelos decisores e agentes. Este projeto tem a parceria do ONS: Operador Nacional do Sistema Elétrico.

Projeto de Pesquisa - CNPq Iniciação Científica - IC - Edital MCT/CNPq nº 01/2007

Desenvolvimento de Um Novo Modelo de Programação Genética Inspirado em Computação Quântica.

Projeto Universal - Edital MCT/CNPq 15/2007 - Modelos Neuro-Fuzzy Hierárquicos para Sistemas Multi-Agentes Inteligentes

Este projeto tem por objetivo a extensão dos modelos neuro-fuzzy baseados em particionamento hierárquico, já desenvolvidos pelo ICA, para ambientes de multi-agentes colaborativos, baseados em aprendizado por reforço (reinforcement learning) e particionamento hierárquico fuzzy. Entretanto, até o momento, esses modelos foram desenvolvidos para aplicações com um único agente e testados apenas em problemas de controle efetuados por simulação. Deste modo, pretende-se, com este projeto, estender os modelos já desenvolvidos para problemas envolvendo multi-agentes. Além disso, pretende-se aplicar os modelos single-agent e multi-agents em problemas de controle reais, principalmente no controle de produção de petróleo em reservatórios desenvolvidos com poços inteligentes, aplicação de interesse da Petrobras.

Projeto Edital CNPq 15/2008 - Institutos Nacionais de Ciência e Tecnologia Instituto Nacional de Nano-dispositivos Semicondutores (DISSE)

Este projeto tem por objetivo a extensão dos modelos neuro-fuzzy baseados em particionamento hierárquico, já desenvolvidos pelo ICA, para ambientes de multi-agentes colaborativos. Dois modelos neuro-fuzzy hierárquicos para aplicações em controle já foram desenvolvidos, baseados em aprendizado por reforço (reinforcement learning) e particionamento hierárquico fuzzy. Entretanto, até o momento, esses modelos foram desenvolvidos para aplicações com um único agente e testados apenas em problemas de controle efetuados por simulação. Deste modo, pretende-se, com este projeto, estender os modelos já desenvolvidos para problemas envolvendo multi-agentes. Além disso, pretende-se aplicar os modelos single-agent e multi-agents em problemas de controle reais, principalmente no controle de produção de petróleo em reservatórios desenvolvidos com poços inteligentes, aplicação de interesse da Petrobras.

Projeto EDITAL MCT/CNPq - 027/2007 - Formação de Recursos Humanos para C,T&I do Plano de Ação 2007-2010 - Ciência, Tecnologia e Inovação para o Desenvolvimento Nacional

Aplicação de Reinforcement Learning e técnicas de Inteligência Computacional para Controle de Produção em Reservatórios Petrolíferos - Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de estratégias baseadas em algoritmos de inteligência computacional para otimizar a produção de reservatórios petrolíferos. Duas principais linhas de estudo são tratadas neste projeto: Controle ótimo, onde serão estudadas e desenvolvidas estratégias, baseadas em Aprendizado por Reforço (Reinforcement Learning), para controle por modelo de previsão (MPC); e Aproximação de funções, através de modelos híbridos neuro-fuzzy e neuro-genéticos, onde serão estudadas estratégias para aproximar modelos de reservatório de petróleo (proxies), necessárias para a implementação das estratégias para MPC.

Edital FAPERJ n.º 10/2009 (Parceria Capes/FAPERJ): Programa de Apoio ao Pós-Doutorado no Estado do Rio de Janeiro - Modelos Neuro-Evolutivos para Aprendizado de Sistemas Multi Agentes Aplicados à Biologia Computacional

Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de inovações científicas e tecnológicas e, particularmente, a formação de recursos humanos pós-graduados na área de Inteligência Computacional Aplicada à Biologia e à Biologia Molecular. A proposta de pesquisa utiliza algoritmos evolutivos com inspiração em física quântica para o treinamento de redes neurais recorrentes. Estas redes neurais podem ser utilizadas como o elemento que fornece inteligência aos agentes de um sistema multi-agentes. O objetivo final é gerar um framework para sistemas multi-agentes que possa ser utilizado na solução de diversos problemas na área de biologia computacional e molecular como, por exemplo, conformação de proteínas, análise de expressão gênica, etc.

FAPERJ E-29 Programa Cientista do Nosso Estado RJ 2008 Robótica e Agentes Inteligentes: Desenvolvimento de Modelos de Aprendizado de Máquina e Aplicações

Objetivo: Este projeto tem como principais objetivos: dar continuidade ao programa de pesquisa e de formação de recursos humanos na área de Inteligência Computacional do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio; e consolidar a pesquisa nas áreas de Teoria de Agentes e Robótica Inteligente. Essa pesquisa refere-se, principalmente, ao desenvolvimento e à análise de desempenho de novos sistemas híbridos inteligentes, tais como: Modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico com Aprendizado por Reforço Acelerado, Modelos Neuro-Fuzzy Hierárquico Multi-Agentes, Reinforcement Learning com Inspiração Quântica, Modelo Reinforcement Learning para Controle Preditivo, Aprendizado de Máquina sob Incerteza, aplicados às áreas de Agentes e Robótica Simulada e Real. O projeto também tem como objetivo criar a infra-estrutura necessária para o ensino e para a pesquisa nas áreas de Agentes e Robótica Inteligentes. Os resultados deste projeto gerarão conhecimento para futuras aplicações dos modelos desenvolvidos na solução de problemas reais dos diversos setores da indústria e do comércio.

FAPERJ Edital FAPERJ n.º E_16/2010 - Pensa Rio - Apoio ao Estudo de Temas Relevantes e Estratégicos para o Estado do Rio de Janeiro

Este projeto, em conjunto com a Faculdade de Ciências Médicas da UERJ, tem por objetivo o desenvolvimento de modelos computacionais inteligentes para aplicações na área da Bioinformática, especificamente na classificação e caracterização de diferentes microrganismos tais como: Corinebactérias, Escherichia coli enteroagregativa e Estreptococos do grupo B. O projeto envolve o desenvolvimento e implantação de um banco de dados eficiente para manipular os dados biológicos, o desenvolvimento de modelos de inteligência computacional para as tarefas de classificação, agrupamento e caracterização e um estudo aprofundado das características biológicas dos microrganismos que se deseja analisar. Deste modo, pretende-se, com este projeto, ampliar e esclarecer os conhecimentos sobre a patogênese das doenças infecciosas causadas por estes microrganismos e, com as informações obtidas, auxiliar futuramente na profilaxia destas doenças.

FAPERJ E-26 Programa Cientista do Nosso Estado RJ 2011 Sistemas Multi-Agentes e Robótica: Desenvolvimento de Novos Modelos de Aprendizado de Máquina e suas Aplicações

As principais metas deste projeto de pesquisa estão relacionadas ao desenvolvimento e à aplicação de Novos Modelos e Sistemas, baseados em técnicas inteligentes. Essa pesquisa refere-se, principalmente, ao desenvolvimento e à análise de desempenho de novos sistemas híbridos inteligentes, tais como: Modelo Neuro-Evolutivo aplicado ao problema de keepaway de futebol de robôs; Modelo Neuro-Fuzzy Hierárquico Multi-Agente aplicado ao paradigma de futebol de robôs; Modelo Inteligente para Controle de Trajetória de um Veículo de Inspeção Terrestre; Modelo Inteligente de Mapeamento e Localização; Neuro-Evolução de Redes Recorrentes para o Controle de Sistemas Multi-Agentes; Desenvolvimento de Controle Inteligente para o Deslocamento de Robô Bípede; e Modelo Híbrido Fuzzy-Genético para a evolução de Sistemas de Inferência Fuzzy de Classificação. O projeto também tem como objetivo ampliar a infraestrutura necessária para o ensino e para a pesquisa nas áreas de Robótica Inteligentes, enfatizando o paradigma de futebol de robôs.

Sensores Magnéticos de Alta Sensibilidade para Uso Clínico

O estudo do campo magnético gerado por organismos vivos ou por marcadores magnéticos inseridos nesses organismos é denominado Biomagnetismo. A detecção do campo biomagnético permite obter, de forma não-invasiva e inócua, informações sobre a distribuição temporal e espacial de suas fontes, sem ser perturbado pelas não-homogeneidades do volume condutor. A faixa de intensidades da densidade de fluxo biomagnético humano se encontra entre 1 fT e 1 nT e suas frequências de interesse estão no intervalo de 0 Hz a 1 kHz. Atualmente, tais campos só podem ser satisfatoriamente medidos por SQUIDs (Superconducting Quantum Interference Device), cujos custos de aquisição, instalação e operação o tornam proibitivos para utilização em larga escala. Por sua vez, sensores magnéticos baseados no efeito da Magnetoimpedância Gigante (GMI) foram descobertos na década de 1990, constituindo-se em uma das mais recentes famílias de magnetômetros, caracterizados pela alta sensibilidade e baixo custo. O CBPF possui ampla experiência na fabricação, caracterização experimental e modelagem teórica de sensores magnéticos. Por sua vez, a PUC-Rio vem desenvolvendo importantes trabalhos relacionados ao projeto e desenvolvimento de circuitos eletrônicos de transdutores magnéticos, destinados a diversas aplicações. Em especial, ambos os grupos têm trabalhado intensamente com sensores magnéticos GMI. Dessa forma, este projeto propiciará a formação e consolidação de um grupo de pesquisas envolvendo pesquisadores do CBPF e da PUC-Rio, tirando proveito da complementaridade de conhecimentos identificada. Neste projeto, pretende-se desenvolver magnetômetros, gradiômetros e sistemas gradiométricos multicanais, baseados em sensores GMI, de alta sensibilidade e baixo custo, destinados à medição de campos biomagnéticos. Dessa forma, objetiva-se contribuir para a disseminação desta importante ferramenta diagnóstica no setor clínico-hospitalar, nacional e internacional.

CAPES Edital 10/2009 Do Programa Nacional De Pós-Doutorado - Linha Capes - Desenvolvimento De Modelos De Aprendizado De Máquina Aplicados À Robótica E Pesquisa Aplicada Em Redes De Acesso Sem Fio Em Banda Larga

Este projeto tem como objetivo incentivar a pesquisa em duas Linhas de Pesquisa importantes do Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica: Inteligência Computacional e Rádio-Propagação. O objetivo principal deste projeto é dar continuidade ao programa de pesquisa e de formação de recursos humanos do Departamento de Engenharia Elétrica da PUC-Rio, principalmente nas áreas de Agentes e Robótica Inteligente, dentro da Linha de Pesquisa em Inteligência Computacional, e de Redes de Acesso sem Fio em Banda Larga na Linha de Pesquisa em Rádio-Propagação.

SisConf: Confiabilidade na Operação de Processos Industriais

Descrição: Objetivo: Este projeto tem por objetivo a especificação e o desenvolvimento de um sistema baseado na metodologia fuzzy para a análise de confiabilidade humana em atividades de operação, manutenção e inspeção de processos industriais ou de produção, nas quais o erro humano tenha grande impacto na segurança e no meio ambiente. O sistema visa reduzir as possibilidades de erros humanos nessas atividades e assim minimizar os riscos ambientais e aumentar a segurança do trabalho. O sistema protótipo será avaliado na caracterização da confiabilidade humana em atividades de operação, manutenção e inspeção em uma refinaria de petróleo da Petrobras.