Dados Pessoais

Nome: Aluizio Fausto Ribeiro Araújo.

Endereço: Universidade Federal de Pernambuco

Centro de Informática - CIn

Departamento de Sistemas da Computação

Av. Professor Luís Freire, s/n

Cidade Universitária

50740-540, Recife, PE, Brazil

Telefone: +55 81 32718430 R. 4321.

Fax: +55 81 32718438.

Endereço eletrônico: aluizioa@cin.ufpe.br

Títulos Acadêmicos

DPhil em Inteligência Artificial e Ciência da Computação

Área de Concentração: Inteligência Artificial

School of Cognitive and Computing Sciences

University of Sussex, Brighton, Inglaterra

Mestrado em Engenharia Elétrica

Área de Concentração: Automação

Departamento de Sistemas de Controle e Energia - Faculdade de Engenharia Elétrica

Universidade Estadual de Campinas, Campinas, Brasil

Graduação em Engenharia Elétrica

Área de Concentração: Sistemas de Potência

Departamento de Engenharia Elétrica - Centro de Tecnologia e Geociências

Universidade Federal de Pernambuco, Recife, Brasil

Áreas de Pesquisa

Aprendizagem de Máquinas

Descrição: Proposição de novos algoritmos e/ou adaptações de algoritmos propostos envolvendo aprendizagem por reforço, vida artificial e algoritmos genéticos para processos dinâmicos complexos. Tais processos são caracterizados por serem não-lineares, dependentes de contexto e por ocorrerem em ambientes altamente dinâmicos. No momento está se dando ênfase a problemas de otimização combinatorial com objetivos e restrições múltiplos.

Estudo da Dinâmica de Redes Neurais

Descrição: Estudo do comportamento dinâmico dos modelos de redes neurais. Este estudo compreende a análise de deferentes comportamentos dinâmicos decorrentes de variações paramétricas. Este repertorio de comportamentos pode ser utilizado em capacitações diferenciadas para modelos de memórias por rede neurais.

Modelagem de Operações de Memória por Redes Neurais Artificiais

Descrição: Proposição e implementação de algoritmos de redes neurais artificiais para modelar mecanismos responsáveis por operações de armazenamento e recuperação de informação de informações em memória. Tais operações são sujeitas a interferências que resultam em variações paramétricas.

Modelagem de Processos Dinâmicos por Redes Neurais Artificiais

Descrição: Proposição de novos algoritmos e/ou adaptações em algoritmos existentes para modelagem de processos estáticos e dinâmicos. Os processos dinâmicos são caracterizados por possuírem memória e dependerem de contexto, também podendo serem não-lineares, sujeitos à ruído e por ocorrerem em ambientes dinâmicos.

Processamento de Seqüências Temporais

Descrição: Proposição e implementação de algoritmos de redes neurais e aprendizagem de máquinas para reconhecimento, reprodução, associação e geração de seqüências temporais. Estas são muito comuns em áreas como robótica, processamento de linguagem natural e sistemas de controle, entre outros.

Reconhecimento de Padrões por Sistemas Inteligentes

Descrição: Emprego de redes neurais e aprendizagem de máquinas para reconhecimento de padrões estáticos e dinâmicos.

Robótica Inteligente

Descrição: Proposição e implementação de modelos de redes neurais e aprendizagem de máquinas para planejamento e controle de sistemas robóticos. Tais sistemas compreendem manipuladores mecânicos, garras e robôs móveis.

Artigos em Periódicos

Padoan Junior, A. C., Barreto, G. de A., & Araújo, A. F. R. (2003). Modelling and production of robot trajectories using the temporal parametrized Self-organizing Maps. International Journal of Neural Systems, vol. 13, n02, pp. 121-130.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., & Kremer, S. C. (2003). A taxonomy for spatiotemporal connectionist networks revisited: The unsupervised case. Neural Computation, vol. 15, n06, pp. 1255-1320, June, 2003.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., & Ritter, H. (2003). Self-organizing features maps for modelling and control of robotic manipulators. Journal of Intelligent and Robotic Systems, vol. 36, n04, pp. 407-450, April. 2003.

Araújo, A. F. R. & Vittori, K. (2002). Algoritmo de roteamento adaptativo para balanceamento de cargas em redes de telecomunicações. Revista Controle & Automação, vol. 13, n03, pp. 248-265.

Araújo, A. F. R. & Henriques, A. S. (2002). A stochastic neural model for fast identification of spatiotemporal sequences. Neural Processing Letters, vol. 16, n03, pp. 277-292.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., Dücker, C. H. G., & Ritter, H. (2002). A distributed robotic control system based on a temporal self-organizing neural network. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part C: Applications and Reviews, vol. 32, n04, pp. 347-357.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2002). Nonlinear modelling of dynamic systems with the self-organizing map. Lectures Notes in Computer Science , vol. 2415, pp. 975-980.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., Dücker, C, & Ritter, H. (2002). Implementação de um sistema de controle para o robô PUMA 560 baseado em uma rede neural auto-organizável. Revista Controle & Automação, vol.13, n02, pp. 141-155.

Araújo, A. F. R. & Barreto, G. de A. (2002). A self-organizing context-based approach to the tracking of multiple robot trajectories. Applied Intelligence, vol. 17, n01, pp. 101-119. Editors: Bullock, D. and van der Smagt, P.

Araújo, A. F. R. & Barreto, G. de A. (2002). Context in temporal sequence processing: A self-organizing approach and its application to robotics. IEEE Transactions on Neural Networks, vol. 13, n01, pp. 45-57.

Vittori, K. & Araújo, A. F. R. (2001). Agent-oriented routing in telecommunications. IEICE Transactions on Communications, vol. E84-B, n11, pp. 3006-3013.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R. (2001). Unsupervised learning and temporal context used to recall complex robot trajectories. International Journal of Neural Systems, vol. 11, n01, pp. 11-22.

Valente, C. M. O., Schammass, A., Araújo, A. F. R. &. Caurin, G. A. P. (2001). The influence of the RBF training strategy on the performance of a neural gripper. Advanced Robotics, vol. 14, n08, pp. 669-682.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2001). Time in self-organizing maps: An overview of models. International Journal of Computer Research, vol. 10, n02, pp. 139-179.

Valente, C. M. O., Araújo, A. F. R, Caurin, G. A., & P. Schammass, A. (1999). A neural gripper for arbitrary object grasping. Connection Science, vol. 11, n3/4, pp. 289-314.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1999). Unsupervised learning and recall of temporal sequences: An application to robotics. International Journal of Neural Systems, vol. 9, n3, pp. 235-242.

Oliveira, V. A., Costa, E. F., Araújo, A. F. R. & Tinós, R. (1998). Reinforcement learning control schemes. Revista Controle & Automação, vol. 09, n1, pp. 31-38.

Araújo, A. F. R. & Braga, A. P. S. (1998). Goal-directed reinforcement learning using variable learning rate. Lectures Notes in Artificial Intelligence (LNAI - SBIA’98), vol. 1515, pp. 131-140.

Araújo, A. F. R. & D’Arbo Jr., H. (1997). The role played by intralayer and interlayer feedback connections in recurrent neural networks used for planning. Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS), vol. 04, n1, pp. 38-49.

Araújo, A. F. R. & Vieira, M. (1997). Employing a multiple associative memory model for temporal sequence reproduction. Journal of the Brazilian Computer Society (JBCS), vol. 04, n1, pp. 28-37.

Artigos Integralmente Publicados em Congressos

Lima, M. A. C., Araújo, A. F. R., & Cesar, A. C., (2003). Roteamento e alocação de comprimentos de onda em redes ópticas usando algoritmo genético. Anais do 20º Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBRT), Setembro de 2003, Rio de Janeiro, RJ, Brasil.

de Amorim, B. P., Zanchettin, C., Vasconcelos, D. M. R. H., Vasconcelos G. C., Ludermir, T. B. & Araújo, A. F. R. (2002). Avaliação de um Modelo Neuro-difusos para Classificação de Padrões, Seleção de Atributos e Extração de Regras. Anais do ENIA, Agosto de 2003, Campinas, SP, Brasil.

Braga, A. P. S. & Araújo, A. F. R. (2002). Aplicando mapas topológicos para acelerar aprendizagem por reforço na tarefa de navegação de robôs móveis. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 02-05 de Setembro de 2002, Natal, RN, Brasil.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2002). Identificação e controle de sistemas dinâmicos usando a rede auto-organizável de Kohonen. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 02-05 de Setembro de 2002, Natal, RN, Brasil.

Araújo, A. F. R., Fernandes, R. S. M. & Vittori, K.(2002). Aprendizagem por reforço em roteamento dinâmico para redes de telecomunicações totalmente conectadas. Anais do XIV Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 02-05 de Setembro de 2002, Natal, RN, Brasil.

Padoan Junior, A. C., Barreto, G. de A., & Araújo, A. F. R. (2002). Modelagem dinâmica de trajetórias robóticas usando a rede de Kohonen paramétrica. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Redes Neurais (SBRN), Novembro de 2002, Recife, PE, Brasil.

Braga, A. P. S. & Araújo, A. F. R. (2002). Applying topological maps to accelerate reinforcement learning of mobile robot navigation. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC02), October 06-09, 2002, Hammamet, Tunisia. IEEE Catalog number: 02CH37349C.

Lima, M. A. C., Araújo, A. F. R., & Cesar, A. C. (2002). Dynamic channel assignment in mobile communications based on genetic algorithms. IEEE International Symposium on Personal Indoor and Mobile Radio Communications, September, 15-18, 2002, Lisboa, Portugal.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2002). Temporal associative memory and function approximation with the self-organizing map. IEEE Workshop on Neural Network for Signal Processing (NNSP), September, 4-6, 2002, Martigny, Valais, Switzerland.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., Dücker, C. & Ritter, H. (2001). Controle distribuído do robô PUMA 560 usando uma rede neural auto-organizável temporal. . Anais do V Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 07-09 de Novembro de 2001, Canela, RS, Brasil.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., Dücker, C. & Ritter, H. (2001). A distributed robot control system based on a temporal self-organizing neural network. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC'01), 335-340, October 7-10, 2001, Tucson, AZ, USA.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2001). Aplicação da rede auto-organizável da Kohonen na predição de séries temporais caóticas. Anais do I Escola Brasileira de Aplicações em Dinâmica e Controle (APLICON), 148-151, 30 de Julho a 03 de Agosto de 2001, São Carlos, SP, Brasil.

Vittori, K. & Araújo, A. F. R. (2001). Roteamento Distribuído e adaptativo para redes de telefonia baseado em agentes autônomos. Anais do 19º Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBRT), 03-06 de Setembro de 2001, Fortaleza, CE, Brasil.

Cesar, A. C., Lima, M. A. C., & Araújo, A. F. R. (2001). Alocação dinâmica de canais em sistemas de comunicações móveis utilizando algoritmos genéticos. Anais do 19º Simpósio Brasileiro de Telecomunicações (SBRT), 03-06 de Setembro de 2001, Fortaleza, CE, Brasil.

Henriques, A. S. & Araújo, A. F. R (2001). A neural module to estimate context information for sequence learning. Proceedings of the 2001 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 1646-1651, July 14-19, Washington, DC, USA.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2001). A self-organizing NARX network and its application to prediction of chaotic time series. Proceedings of the 2001 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2144-2149, July 14-19, Washington, DC, USA.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2000). Uma rede auto-organizável para processamento de seqüências temporais; Um estudo de caso em robótica. Anais do XIII Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 1096-1101, 11-14 de Setembro de 2000, Florianópolis, SC, Brasil.

Vittori, K. & Araújo, A. F. R. (2000). Agentes-Q: Um algoritmo de roteamento para redes de telecomunicações. Anais do XIII Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 1586-1591, 11-14 de Setembro de 2000, Florianópolis, SC, Brasil.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (2000). Storage and recall of complex temporal sequences through a contextually guided self-organizing neural network. Proceedings of the 2000 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, vol. 3, 207-213, July 24-27, Como, Italy.

Henriques, A. S., Araújo, A. F. R., & Morato, S. (2000). Clustering exploratory activity in an elevated plus-maze with neural networks. Proceedings of the 2000 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, vol. 4, 17-22, July 24-27, Como, Italy.

Araújo, A. F. R. & Barreto, G. de A. (2000). A self-organizing neural network for learning and recall of complex robot trajectories. IEE Proceedings of the Second ICSC Symposium on Engineering of Intelligent Systems (EIS’2000), 72-78, June 27-30, Scotland, U.K.

Farfan, D. V., Terra, M. H. e Araújo, A. F. R. (1999). Algoritmos de navegação para robô móvel utilizando programação genética. Anais do IV Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 631-636, 08-10 de Setembro de 1999, São Paulo, SP, Brasil.

Silva Filho, D., Carneiro, A. A. F. M., & Araújo, A. F. R. (1999). Redes RBF aplicadas à simulação da operação de usinas hidroelétricas. Anais do IV Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 275-280, 20-22 de Julho de 1999, São José dos Campos, SP, BR.

Valente, C. M. O., Schammass, A., Araújo, A. F. R, & Caurin, G. A. P. (1999) .The role of the RBF training in a neural model for object grasping. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), October, 17-21, Kyongju, Korea.

Valente, C. M. O., Schammass, A., Araújo, A. F. R, & Caurin, G. A. P. (1999). Intelligent grasping using neural modules. IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC'99), October, 12 - 15, Tokyo, Japan.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1999). Unsupervised context-based learning of multiple temporal sequences. Proceedings of the 1999 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, July 10-16, Washington, DC, USA.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1999). Fast learning of robot trajectories via unsupervised neural networks. Proceedings of the 14th International Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress, 373-378. July, 5-9, Beijing, China.

Braga, A. P. de S. & Araújo, A. F. R. (1999). Robot navigation in complex and initially unknown environments. Proceedings of the 14th International Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress, 179-184. July, 5-9, Beijing, China.

Silva Filho, D., Carneiro, A. A. F. M., & Araújo, A. F. R. (1999). A digital neural simulator for the energetic operation of hydroelectric power systems. Proceedings of the 3^rd. International Conference on Digital Power System Simulators (ICDS'99) Västerås, Sweden, May, 25-28, Västerås, Sweden.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1998). Competitive and temporal Hebbian learning for production of robot trajectories. Proceedings of the Vth Brazilian Symposium on Neural Networks, 96-101. December, 9-11, Belo Horizonte, MG, Brazil.

Henriques, A. S. & Araújo, A. F. R. (1998). Context and scale influencing clustering through unsupervised neural networks. Proceedings of the Vth Brazilian Symposium on Neural Networks, 235-240. December, 9-11, Belo Horizonte, MG, Brazil.

Araújo, A. F. R. & Braga, A. P. de S. (1998). Navegação em ambiente fechado e inicialmente desconhecido utilizando aprendizagem por reforço. Anais do XII Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 587-592. 14-18 de Setembro de 1998, Uberlândia, MG, Brasil.

Vieira, M. & Araújo, A. F. R. (1998). Sistema neural para geração de trajetória e cálculo da cinemática inversa de um manipulador. Anais do XII Congresso Brasileiro de Automática (CBA), 1627-1632. 14-18 de Setembro de 1998, Uberlândia, MG, Brasil.

Araújo, A. F. R. & Braga, A. P. de S. (1998). A reward-penalty reinforcement learning scheme for planning and reactive behavior. Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 1485-1490. October 11-14, San Diego, California, USA.

Araújo, A. F. R. & D’Arbo Jr., H. (1998). A partially recurrent neural network to perform trajectory generation, inverse kinematics, and inverse dynamics. Proceedings of the 1998 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics, 1784-1789. October 11-14, San Diego, California, USA.

Valente, C. M. O., Schammass, A., Caurin, G. A. P., & Araújo, A. F. R. (1998). RBF and competitive Hopfield neural networks for objects grasping. Proceedings of the Fourth International Conference on Motion and Vibration Control (MOVIC), 1171-1176. August 25-28, ETH Zurich Switzerland.

Valente, C. M. O., Schammass, A., Caurin, G. A. P., & Araújo, A. F. R. (1998). Grasping objects of arbitrary shape. Proceedings of the 1998 IASTED International Conference of Modelling and Simulation, 44-48. May 13-16, Pittsburgh, Pennsylvania, USA.

Araújo, A. F. R. & Braga, A. P. de S. (1998). A reinforcement learning based on potential field methods to navigate in initially unknown environments. Proceedings of the 1998 IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 435-438. May 27-30, Cancun, Mexico.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1998). Improving the performance of differential competitive learning model in clustering tasks. Proceedings of the 1998 IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 431-434. May 27-30, Cancun, Mexico.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R., & Rosa, M. O. (1998). A reactive rule-based system for trajectory planning of a mobile robot with few sensorial resources. Proceedings of the 1998 IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 419-422. May 27-30, Cancun, Mexico.

Vieira, M. & Araújo, A. F. R. (1998). Neural network system based on associative memory to perform trajectory generation and inverse kinematics. Proceedings of the 1998 IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, 279-282. May 27-30, 1998, Cancun, Mexico.

Araújo, A. F. R. & D’Arbo Jr., H. (1998). Partially recurrent neural networks for production of temporal sequences. Proceedings of the 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 474-479. May, 04-09, Anchorage, Alaska, USA.

Araújo, A. F. R. & Vieira, M. (1998). Associative memory used for trajectory generation and inverse kinematics problem. Proceedings of the 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2057-2062. May, 04-09, Anchorage, Alaska, USA.

Barreto, G. de A. & Araújo, A. F. R. (1998). The role of excitatory and inhibitory learning in EXIN networks. Proceedings of the 1998 IEEE International Joint Conference on Neural Networks, 2378-2383. May, 04-09, Anchorage, Alaska, USA.

Vieira, M. e Araújo, A. F. R. (1997). Memória associativa multidirecional temporal para planejar trajetória de um manipulador. Anais do III Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente (SBAI), 459-464. 02-05 de Setembro, Vitória, ES, BR.

Barreto, G. de A., Araújo, A. F. R. e Rosa, M. O. (1997). Algoritmo de busca heurístico usando redes neurais competitivas para planejamento ótimo e de trajetória de um robô móvel. Anais do III Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 408-413. 21-24 de Julho de 1997, Florianópolis, SC, BR.

Araújo, A. F. R. e D’Arbo Jr., H. (1997). The role played by local recurrence in partially recurrent neural networks. Anais do III Congresso Brasileiro de Redes Neurais, 225-230. 21-24 de Julho de 1997, Florianópolis, SC, BR.

Araújo, A. F. R. e Haga, G. M. (1997). Two simple strategies to improve bidirectional associative memory’s performance: Unlearning and delta rule. Proceedings of the 1997 IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 2, 1178-1182. Houston, TX, USA.

Araújo, A. F. R. & Vieira, M. (1997). Temporal multidirectional associative memory: adaptable, continuous, and self-connected MAM. Proceedings of the 1997 IEEE International Conference on Neural Networks, vol. 2, 1194-1198. Houston, TX, USA.

Costa, E. F., Tinós, R., Oliveira, V. A., & Araújo, A. F. R. (1997). Reinforcement learning schemes for control design. Proceedings of the 1997 American Control Conference, 2414-2418. Albuquerque, NM, USA.

Araújo, A. F. R. e Haga, G. M. (1996). Desaprendizagem e regra delta melhorando o desempenho da memória associativa bidirecional (BAM). Anais do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 39-46, Recife, PE, BR.

Bretas, A. S., Delbem, A. C. B., Alberto, L. F. C., de Carvalho, A. C. P. L. F., Araújo, A. F. R. e Coury, D. V. (1996). Esquema de proteção à distância para linhas de transmissão utilizando redes neurais artificiais. Anais do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 279-286, Recife, PE, BR.

D’Arbo Jr., H. e Araújo, A. F. R. (1996). Rede neural com recorrência global e recorrência local para planejamento. Anais do III Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 31-38, Recife, PE, BR.

Araújo, A. F. R. (1995). Adaptações no modelo de memória associativa bidirecional (BAM) para tarefa heteroassociativa com níveis variáveis de dificuldade. Anais do II Congresso Brasileiro de Redes Neurais, Curitiba, PR, BR.

Araújo, A. F. R. & Tanaka, J. S. (1995). Variações de um modelo de rede neural competitiva de Hopifield para aproximação poligonal. Anais do II Simpósio Brasileiro de Redes Neurais, 193-198, São Carlos, SP, BR.

Araújo, A. F. R. (1992). A Connectionist approach to effects of anxiety and task difficulty on learning. Artificial Neural Networks II: Proceedings of the International Conference on Artificial Neural Networks (ICANN), I. Alexander and J. Taylor (eds), Elsevier Publishers, Vol. 2, 1377-1380, Brighton, UK.

Araújo, A. F. R. (1991). Cognitive-emotional interaction using the subsymbolic paradigm. Proceedings of the Center of Neural Engineering (CNE) Student Workshop on Emotions, University of Southern California, CA, USA.

Badan Palhares, A. G. e Araújo, A. F. R. (1990). Chaos from PWM electrohydraulic servo. Proceedingss of the 11th International Federation of Automatic Control (IFAC) World Congress, Vol. 6, 123-128, Tallin, Estonia.

Assessoria para Agências de Fomento e Órgãos Governamentais

CAPES

CNPq

FAPESP - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo;

Ministério da Educação

Cursos Ministrados na Pós-Graduação

Aprendizagem de Máquinas; Redes Neurais Artificiais.

Cursos Ministrados na de Graduação

Introdução à Simulação Analógica; Sistemas de Controle e Servomecanismo; Laboratório de Sistemas de Controle e Servomecanismo; Laboratório de Eletricidade Básica; Sistemas de Controle I; Laboratório de Sistemas de Controle I; Sistemas de Controle II; Análise de Sistemas Lineares; Introdução à Inteligência Artificial: Redes Neuras; Computação Eletrônica.

Orientações

Doutorado (concluído)

Aluno: Guilherme de Alencar Barreto.

Título: Redes Neurais Não-Supervisionadas Temporais para Identificação e Controle de Sistemas Dinâmicos.

Doutorado (em andamento)

Aluno: Arthur Plínio de Souza Braga.

Título: Aprendizagem por Reforço no Planejamento de Ações em Ambientes Dinâmicos, Não Estruturados e Sujeitos a Restrições de Tempo.

Aluno: Luciana Pavani de Paula Bueno.

Título: Caos em Redes Neurais Artificiais para Modelos de Memória.

Aluno: Karla Vittori.

Título: Comportamento de Colônias de Formigas e Aprendizagem-Q para Roteamento em Redes de Telecomunicações.

Aluno: Marcos Antônio Cardoso de Lima (co-orientador).

Título: Técnicas de Conversão e Algoritmos de Alocação de Comprimentos de Onda em Redes de Comunicações Totalmente Ópticas.

Aluno: Renato Ferrari Pacheco.

Título: Redes Neurais para Modelagem de Falsas Memórias.

Aluno: Ruben Carlo Benante.

Título: Geração de Trajetórias de Estados por Mapas Auto-organizávies com Topologia Variável.

Mestrado (concluído)

Aluno: André Santiago Henriques.

Título: Contexto e Modularização em Redes Neurais Recorrentes para Aprendizagem de Seqüências Temporais.

Aluno: Arthur Plínio de Souza Braga.

Título: Um Agente Autônomo Baseado em Aprendizagem por Reforço Direcionado à Meta.

Aluno: Guilherme de Alencar Barreto.

Título: Redes Neurais Não-Supervisionadas para Processamento de Seqüências Temporais.

Aluno: Hélio D’Arbo Jr.

Título: Redes Neurais Recorrentes para Produção de Seqüências Temporais.

Aluno: Karla Vittori.

Título: Agentes-Q: Um Algoritmo de roteamento Adaptativo e Dsitribuído para Redes de Telecomunicações.

Aluno: Marcelo Vieira.

Título: Modelo de Memória Associativa em Redes Neurais para Planejamento e Controle de Trajetória de um Braço Mecânico.

Mestrado (em andamento)

Aluno: Aldênio de Vilaça Burgos

Título: Mapas Auto-organizáveis para Modelagem de Cinemática Inversa de Braços Robóticos.

Iniciação Científica (IC) e Iniciação Tecnológica (IT) (conluída)

Aluno: Alexandre Panosso Vieira.

Título: Sistema de Rádio Localização para um Robô Móvel.

Aluno: André Santiago Henriques.

Título: Modelos de Memória em redes Neurais para Processos Dinâmicos.

Aluno: Antonio Carlos Padoan Júnior.

Título: Produção de Trajetórias Robóticas com Mapas Auto-organizáveis Paramétricos Temporais.

Aluno: Benito Frazão Pires.

Título: Estudo da Dinâmica de Modelos de Redes Neurais para Memória Associativa.

Aluno: Farley de Abreu Souza.

Título: Estudo de Interfaces Gráficas para Aplicação em Sistemas Dinâmicos.

Aluno: Georves Marshall Haga.

Título: Sistema Neural Modular para Reconhecimento de Código de Endereçamento Postal: Emprego de Memória Associativa Bidirecional.

Aluno: Hélio Fernandes de Lima.

Título: Mapas Auto-organizáveis e Visão para Robôs Manipuladores

Aluno: Nélson Machiaverni Neto.

Título: Modelos de Memória Associativa em redes Neurais para Produção de Seqüências Temporais.

Aluno: Renato Iwamoto de Oliveira.

Título: Controle Inteligente de Robôs: Geração de Trajetórias por Redes Neurais de Função de Base Radial.

Aluno: Ricardo Souza Monteiro Fernandes

Título: Aprendizagem por Reforço para Roteamento Alternativo Dinâmico.

Aluno: Thiago Coletto dos Anjos

Título: Ambiente Integrado em LINUX para Simulação de Operação de Braços Robóticos.

Aluno: Ulisses F. Mirco

Título: Sistema de Rádio Localização para um Robô Móvel.

Iniciação Científica (IC) e Iniciação Tecnológica (IT) (em andamento)

Aluno: Pedro Paulo Sangreman Lima Mota.

Título: Redes Neurais Não-Supervisionadas para Criação de Trajetórias Robóticas.

Aluno: Rafaelli Neves de Alencar Vidal.

Título: Caos em Redes Neurais Recorrentes Não-Supervisionadas.

Aluno: Raphael Omena Wanderley.

Título: Criação de Mapas Topológicos para Navegação Robótica.

Aluno: Tiago Chagas Faierstein.

Título: Interpolação de Estados em Trajetórias Robóticas Geradas por Redes Neurais Não-Supervisionadas.

Quadro Resumo das Orientações

Tipo	Em andamento	Concluídas
Doutorado	06*	01
Mestrado	01	06
Iniciação Científica	04	12
Outros	00	03
Totais	11	22

(*) Co-orientador do aluno Marcos Antônio Cardoso de Lima e orientador dos demais.

Projetos em Andamento

Título: Aprendizagem-Q e Comportamento de Colônias de Formigas em Roteameneto de Redes de Telecomunicações

Resumo: Este projeto objetiva utilizar técnicas de Inteligência Artificial para desenvolver um algoritmo inteligente de roteamento capaz de lidar corretamente com as características dinâmicas, estocásticas e não-lineares de três tecnologias de redes de telecomunicações: chaveamento de circuitos, chaveamento de pacotes e redes ATM. O algoritmo a ser proposto se baseará em técnicas de aprendizagem de máquinas, em particular na aprendizagem-Q e na aprendizagem baseada no comportamento coletivo de formigas.

Palavras-chaves: Sistema Inteligentes; Aprendizagem por Reforço; Aprendizagem-Q; Aprendizagem em Colônias de Formigas; Roteamento, Redes de Telecomunicações.

Título: Técnicas de Conversão e Algoritmos de Alocação de Comprimentos de Onda em Redes de Comunicações Totalmente Ópticas

Resumo: O objetivo deste projeto de pesquisa é investigar as técnicas de conversão e os algoritmos de reutilização de comprimentos de onda em redes de comunicação totalmente ópticas. Para tanto, algoritmos mais eficientes serão investigados, bem como a influência das características dos dispositivos utilizados e das topologias sobre o desempenho das redes ópticas.

Palavras-chave: Aprendizagem por Reforço, Algoritmos Genéticos, Comunicações Ópticas; Conversão de Comprimento de Onda; Algoritmos de Conversão de Reuso de Comprimento de Onda.

Título: Modelos de Redes Neurais Artificiais para Interferência em Memória

Resumo: Este projeto visa utilizar modelos de redes neurais para modelar memória humana. Em particular, trata-se de ilusões de memória: Falso reconhecimento e rejeição errônea. Estes fenômenos são modelados através de um conjunto de módulos neurais, inspirados na topologia e funcionalidade das estruturas cerebrais envolvidas no processamento.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, Memória, Interferência, Módularidade, Contexto.

Título: Estimação de Contexto em Redes Neurais Recorrentes para Aprendizagem de Seqüências Temporais.

Resumo: Este projeto objetiva propor e implementar um sistema neural modular para produção de seqüências temporais. Tal sistema deve ser capaz de lidar com seqüências aprendidas e ruidosas. Além disto, este sistema deverá utilizar contexto para desfazer ambigüidades, estimando tal contexto na ausência de informações.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, Módulos Neurais, Recorrência, Estimação de Contexto.

Título: Aprendizagem por Reforço no Planejamento de Ações em Ambientes Dinâmicos, Não Estruturados e Sujeitos a Restrições de Tempo.

Resumo: Este projeto o propõe a utilização de aprendizagem por reforço e vida artificial para geração de comportamentos reativos e deliberativos de um robô que navega em ambiente dinâmico, inicialmente desconhecido e/ou parcialmente conhecido. Tal sistema deve trabalhar “on-line”.

Palavras-chave: Aprendizagem por reforço Direcionada à Meta, Agente Autônomo, Vida Artificial, Planejamento Deliberativo, Comportamento Reativo.

Título: Geração Ótima de Trajetórias de Robôs Manipuladores: Uma Abordagem Adaptativa Usando Redes Neurais Artificiais não Supervisionadas.

Resumo: O objetivo deste projeto é propor um modelo de rede neural não-supervisionada para geração autônoma de trajetórias de um robô manipulador. A geração e o processo de aprendizagem deverão ser realizados entre dois pontos espaciais quaisquer dados, sem interferência de um agente externo. O modelo em desenvolvimento considera aprendizagem competitiva e hebbiana temporal.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, Aprendizagem Não-supervisionada, Seqüência Temporal, Otimização de Trajetórias, Contexto.

Título: Comportamento Dinâmicos em Redes Neurais Sujeitas a Variações Paramétricas.

Resumo: O objetivo deste projeto é estudar e utilizar os mais diferentes tipos de comportamento de redes neurais quando ocorrem variações paramétricas. Em particular, o foco de maior interesse são as bifurcações e o caos.

Palavras-chave: Redes Neurais Artificiais, Comportamento Dinâmico, Bifurcação, Caos.