Programação dos Minicursos

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08:00 - 10:00

WEB como ferramenta para Educação em Controle: Da pandemia ao futuro das aulas presenciais

Allan de Medeiros Martins
Doutor em Engenharia Elétrica
Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Conteúdo
programático

Importância da WEB para educação em tempos de pandemia. Contexto da área de controle e importância de sistemas interativos. Proposta de um sistema de ensino de controle. Ferramentas para WEB (Javascript como linguagem). Apresentação de um sistema de simulação de sistemas dinâmicos em forma de laboratório virtual na WEB. Interface e importância de uma interface visual. Futuro do uso das ferramentas interativas.

Público alvo

Graduação, pós-graduação e técnicos na área de controle ou afins

 

Pré-requisitos

Conhecimento básico de controle
Conhecimento de lógica de programação
Desejável conhecer alguma linguagem de programação

10:30 - 12:30

Acelerando Computação de Deep Learning

Marcelo A. C. Fernandes
Doutor em Engenharia Elétrica
Universidade Federal do Rio Grande do Norte

Conteúdo
programático

Introdução às redes neurais profundas. Aceleração baseada em algoritmos: Processamento paralelo (paralelismo de dados e de modelo); Compressão de modelo (poda e quantização); Exploração de esparsidade; Otimização e aprendizagem de modelos. Aceleração baseada em sistema: sistemas de memória para minimização de movimentação de dados; Aceleradores de hardware; Computação distribuída. Algumas aplicações em bioinformática, formação massiva de feixes (beamforming), dispositivos IoT e outros.

Público alvo

Graduação e pós-graduação

 

Pré-requisitos

Conhecimento básico de aprendizagem de máquina e circuitos digitais

13:30 - 15:30

Tecnologias atuais na produção animal

Rodes Angelo Batista da Silva
Mestre em Engenharia Agrícola
Universidade Federal do Rural de Pernambuco (Doutoranda)

Conteúdo
programático

Conceitos cenário atual da produção animal desafios e tecnologias atuais: O que é zootecnia de precisão; Cenário da produção animal no Brasil; Vantagens , desvantagens e desafios; Uso de técnicas de precisão; Tecnologias atuais; Produção animal 4.0: conceitos , aplicações e tendências. Uso de aplicativos na zootecnia de precisão aplicativos e plataformas disponíveis para a gestão pecuária: Utilização de aplicativos no desenvolvimento da produção animal; Aplicativos disponíveis para gestão pecuária; Conhecendo as plataformas de criação e publicação de aplicativos; Prática. Visão computacional e análise de imagem como ferramentas da zootecnia de precisão: Introdução; Análise de imagem e visão computacional como ferramentas da zootecnia de precisão; Contribuição científica; Aplicabilidade ao
produtor; Prática com Opencv. Inteligência artificial: Introdução; Ferramentas atuais; Sistemas inteligentes; Sistemas especialistas; Big Data; Lógica Fuzzy; Redes neurais.

Público alvo

Graduação; pós-graduação; profissionais e produtores rurais.

 

16:00 - 18:00

Visão Computacional em Nuvem na Indústria 4.0: Conceitos, Desafios e Aplicações

Jean Phelipe de Oliveira Lima
Mestrando em Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica (Mestrando)

Raimundo Correa de Oliveira
Doutor em Engenharia Elétrica
Universidade do Estado do Amazonas

Conteúdo
programático

Introdução à Visão Computacional; Visão Computacional Clássica; Inteligência Artificial aplicada à Visão Computacional; Visão Computacional na Indústria 4.0; Sistemas em Nuvem e Indústria 4.0; Plataformas de Computação em Nuvem; Estado da Arte em Visão Computacional e Computação em Nuvem na Indústria; Principais Desafios; Aplicações de Sistemas de Visão computacional em Nuvem na Indústria; Exemplos de Aplicação utilizando Serviços AWS.

Público alvo

Graduação; pós-graduação; profissionais interessados na Indústria 4.0

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos de programação

08:00 - 12:30

Sintonia de controladores com técnicas de otimização multi-objetivo

Gilberto Reynoso-Meza
Doutor em Automação
Universidade Católica do Paraná

Público alvo

Graduação; pós-graduação

Conteúdo
programático

Introdução à otimização multi-objetivo; Avaliação de desempenho na sintonia do controlador; Melhoria de desempenho com otimização multi-objetivo; Exemplos; Considerações finais.

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos de Matlab/Octave
Conhecimentos básicos de Funções de Transferência
Conhecimentos básicos de Controle

13:30 - 18:00

Planejamento de trajetórias usando Controle Preditivo

Rubens J M Afonso
Doutor em Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Marcos Ricardo O de A Maximo
Doutor em Engenharia Eletrônica e Computação
Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Conteúdo
programático

Modelos lineares a tempo discreto no espaço de estados. Introdução ao Controle Preditivo Baseado em Modelo (Model-based Predictive Control – MPC). Formulação de um problema de planejamento de trajetória com restrições sobre a dinâmica e custo quadrático. Resolução por meio de Programação Quadrática. Introdução de conjuntos-alvo não-invariantes e horizonte variável. Formulação com uso de variáveis binárias: método big-M. Minimização do tempo. Introdução de obstáculos. Variáveis binárias para lidar com obstáculos. Problemas com múltiplos alvos. Problemas com múltiplos agentes cooperativos. Tópicos de pesquisa atuais.

Público alvo

Graduação; pós-graduação; engenheiros e profissionais em departamentos de pesquisa e desenvolvimento

Pré-requisitos

Conhecimentos básicos de sinais e sistemas, controle linear de sistemas e programação

08:00 - 18:00

Metodologias para elaboração de programas de controle e comando de equipamentos sequenciais

Alberto Carlos Palazzo
Mestre em Gestão de Sistemas Produtivos
Universidade Paulista

Conteúdo
programático

Modelos lineares a tempo discreto no espaço de estados. Introdução ao Controle Preditivo Baseado em Modelo (Model-based Predictive Control – MPC). Formulação de um problema de planejamento de trajetória com restrições sobre a dinâmica e custo quadrático. Resolução por meio de Programação Quadrática. Introdução de conjuntos-alvo não-invariantes e horizonte variável. Formulação com uso de variáveis binárias: método big-M. Minimização do tempo. Introdução de obstáculos. Variáveis binárias para lidar com obstáculos. Problemas com múltiplos alvos. Problemas com múltiplos agentes cooperativos. Tópicos de pesquisa atuais.

Público alvo

Graduação; pós-graduação

Pré-requisitos

Conhecimentos em elaboração e implantação de projetos de comando elétrico básico e linguagem Ladder.
Necessário instalar o CADE Simu Versão 4.0.

08:00 - 18:00

Desenvolvimento de sistemas embarcados com computador de placa única Beaglebone Black

Andre Luiz de Freitas Coelho
Doutor em Engenharia
Universidade Federal de Viçosa

Emanoel Di Tarso dos Santos Sousa
Doutor em Engenharia Agrícola
Universidade Federal Rural de Pernambuco

Conteúdo
programático

Características do computador de placa única BeagleBone Black (BBB). Procedimentos iniciais para uso da BBB. Manipulação das entradas e saídas de uso geral da BBB por meio de programas em Python: entrada digital, saída digital, entrada analógica, saída pulsada (PWM), comunicação UART. Exemplos de utilização da BBB para desenvolvimento de sensores, controladores e sistemas embarcados.

Público alvo

Graduação; pós-graduação. 30 vagas.

Pré-requisitos

Desejável conhecimento básico em linguagem de programação Python e sistema operacional Linux

08:00 - 18:00

Projeto de Sistemas Fuzzy: Uma Abordagem Sistêmica e Aplicações

José Ernesto De Araújo Filho

Doutor em Computação Aplicada

Universidade Anhembi Morumbi

Leandro dos Santos Coelho

Doutor em Engenharia Elétrica

Universidade  Católica do Paraná

Universidade Federal do Paraná – UFPR

Conteúdo
programático

Representação do conhecimento perfeito e imperfeito. Conceitos de incerteza, imprecisão, vaguidade, verdades parciais e subjetividade. Projeto de sistemas baseados em informações qualitativas (heurística) e quantitativas (dados) em ciência de dados, compreendendo mecanismo de inferência Mamdani, Takagi-Sugeno, e Araújo. Sistemas inteligentes baseados em conhecimento; e baseados em dados. Sistemas híbridos empregando técnicas baseadas em redes neurais artificiais e metaheurísticas de otimização tal como algoritmos de inteligência por enxame (swarm intelligence).

Público alvo

Graduação; pós-graduação.

08:00 - 18:00

Laboratório Virtual de Robótica - LVR

Filipe Augusto Santos Rocha

Doutorando pelo Programa de Engenharia Elétrica na Universidade Federal do Rio de Janeiro.

Conteúdo
programático

Curso baseado em projeto: modelagem do Rover Curiosity (NASA) no simulador CoppeliaSim.
Conteúdo: Importação dos meshes 3D. Habilitação dinâmica dos elementos. Montagem hierárquica. Configuração das juntas. Modelo funcional. Adicionando funcionalidades por programação: (i) script interno, (ii) cliente Python via API remota, (iii) nó do Robot Operating System (ROS.)

Público alvo

Discentes; docentes de graduação e pós-graduação.

Pré-requisitos

Caso deseje acompanhar o desenvolvimento prático do curso, tenha instalado em sua máquina a versão educacional do CoppeliaSim. Se estiver habituado com o ROS, sugerimos adicionalmente acompanhar o curso a partir de um Ubuntu 20.04 com o ROS devidamente configurado