Rafael dos Santos Ferreira
16/02/2017 às 14h – Sala
Título: “Arquiteturas de Hardware de Baixa Potência para Codificação de Vídeo usando Operadores Aritméticos de Codificação Híbrida”
Orientador: Cláudio Machado Diniz
Banca: Sérgio José Melo de Almeida e Bruno Zatt (UFPel)
Resumo:
A codificação de vídeo é uma das áreas que está em grande expansão. Cada vez mais empresas estão investindo nesta área. A transmissão e o armazenamento de vídeos na forma bruta é custosa e muitas vezes impraticável, como no caso de vídeos de definição ultra alta (Ultra High Definition – UHD). Com este objetivo surgiram os codificadores de vídeo e os padrões de codificação de vídeo, tal como o HEVC, foco deste trabalho. Com o HEVC é possível comprimir um vídeo com aproximadamente metade do número de bits que o seu antecessor, o H.264/AVC, mantendo praticamente as mesmas características de qualidade do vídeo original. Desta forma, o desenvolvimento de circuitos integrados específicos para processamento de vídeo é uma atividade importante na área de pesquisa de sistemas digitais, uma vez que soluções em software geralmente não atingem desempenho e eficiência energética necessários para diversas aplicações, em especial para dispositivos móveis. Motivado pela necessidade de baixo consumo energético, este trabalho aplica o conceito de codificação híbrida, que tem por finalidade dividir os operandos em grupos de m bits, codificando cada grupo, utilizando o código Gray e, ainda, utilizando o comportamento do código binário para propagar o carry entre os grupos. Assim, o número de transições em cada grupo pode ser reduzido e uma estrutura regular pode ser obtida, onde os grupos menos significativos do resultado dependem somente dos grupos menos significativos dos operadores, reduzindo assim o número de transições entre bits. A proposta deste trabalho é a implementação de arquiteturas de hardware para módulos do padrão de codificação de vídeo HEVC utilizando operadores aritméticos de codificação híbrida, visando o baixo consumo energético. O estudo explora a viabilidade do uso da codificação híbrida na codificação de vídeo, e a quantificação do ganho em potência e energia de tais operadores. O trabalho também procura identificar quais módulos do HEVC são mais adequados para o emprego de tais operadores, visando maiores reduções no consumo de energia. Foram desenvolvidas arquiteturas de hardware para os módulos de interpolação (para estimação de movimento fracionário), para o cálculo do SAD – Soma das Diferenças Absolutas e para a Quantização. Além disso, o trabalho propõe dois novos somadores híbridos e seu uso em arquiteturas de módulos de codificação de vídeo. Resultados mostram redução de potência das arquiteturas usando os operadores aritméticos de codificação híbrida, quando comparado a mesma arquitetura usando operadores aritméticos convencionais, com codificação binária.
Gustavo Ott
17/02/2017 às 18h – Sala
Título: “Performance analysis of a framework for auditory steady-state response detection”
Orientador: Sérgio José Melo de Almeida
Banca: Eduardo Antonio César da Costa e Carla Diniz Lopes Becker (UFPel)
Resumo:
A Resposta Auditiva de Estado Estável (RAEE) é uma resposta elétrica periódica gerada pelo cérebro em pacientes com ouvidos saudáveis. Esta resposta é evocada ao ser apresentado ao paciente um estímulo acústico contínuo que varia periodicamente, tipicamente um tom modulado por um sinal sinusoidal. A resposta é constituída por componentes em frequência que têm a mesma periodicidade do estímulo e permanecem constantes em termos de amplitude e fase por um período de tempo infinitamente longo. As RAEEs tem sido utilizadas para avaliar de forma objetiva os limiares de audição para diagnóstico de perda auditiva, em contraste aos métodos tradicionais subjetivos, como a audiometria. O objetivo deste trabalho é a implementação de estruturas experimentais que detectem RAEEs simuladas em abordagens de captação de canal único e de múltiplos canais a fim de avaliar o desempenho do detector em diferentes abordagens de captação e de processamento do sinal. As estruturas experimentais foram implementadas utilizando o ambiente MATLAB, no qual três cenários de teste foram desenvolvidos: (i) um detector de ASSR para canal simples com o qual os desempenhos dos testes estatísticos teste F, coerência de fase (PC), coerência da magnitude ao quadrado (MSC) e T2 circular de Hotteling (T2) foram comparados; (ii) um detector de ASSR para canal simples com o qual o desempenho a abordagem de promediação tradicional sweep-a-sweep (SBS) foi comparado com o método proposto época-a-época (EBE); e (iii) um detector de ASSR para múltiplos canais com o qual o desempenho de três algoritmos de ICA – JADE, SOBI e WASOBI – foram comparados com a detecção sem o uso de ICA. O método de avaliação do desempenho foi a análise Receiveir Operating Characteristic (ROC), no qual a métrica de área sob a curva (AUC) for utilizada para estimar os níveis de acurácia da detecção das RAEEs. A partir dos resultados do cenário 1 concluiu-se que os testes T2 e MSC apresentaram os melhores desempenhos gerais, especialmente para condições de baixa razão sinal-ruído. Resultados do cenário 2 indicaram que a abordagem SBS resultou em maiores níveis de acurácia após o período transitório da curva AUC, enquanto a abordagem EBE resultou nas curvas com incrementos de acurácia mais abruptos para os primeiros segundos de duração do teste. A partir dos resultados dos cenários 3 não foi observada uma redução significativa no tempo de detecção das RAEEs quando o ICA foi aplicado em situações próximas da estimação de limiar auditivo.
Anderson Afonso Cardozo
24/02/2017 às 20h – Sala C334
Título: “Uma Abordagem de Fog Computing para o Subsistema de Reconhecimento de Contexto e Adaptação do Middleware EXEHDA”
Orientador: Adenauer Correa Yamin
Banca: Cláudio Machado Diniz e Ana Marilza Pernas (UFPel)
Resumo:
Pesquisas recentes apontam que em um futuro próximo bilhões de dispositivos inteligentes estarão interconectados através da Internet, atraindo assim a atenção da Indústria e direcionando as pesquisas da comunidade acadêmica. Esta sinergia de investimentos vem contribuindo para a materialização do cenário conhecido como Internet das Coisas. Na perspectiva da IoT a computação provê informação de todas as “coisas”, a todo o momento, independente de localização, constituindo um ambiente altamente distribuído, heterogêneo, dinâmico e com forte interação entre homem e máquina. Para tal, os dispositivos da IoT necessitam ter ciência dos dados contextuais que lhe interessam e quando for o caso reagirem aos mesmos, interoperando de forma autônoma e com o mínimo de intervenção humana possível nos aspectos de gerenciamento. Para o processamento de dados contextuais na IoT tem sido empregadas estratégias baseadas em Cloud Computing, as quais tem se provado eficientes no tratamento de aspectos importantes para a IoT, como a facilidade de acesso e disponibilidade.
Estas estratégias porém mostram-se vulneráveis para sistemas que possuem limitações nos seus canais com a Internet, assim como para sistemas que necessitam de baixa latência nas respostas ou ainda apresentem chances de desconexão elevadas. Considerando esta motivação, o objetivo central desta dissertação é a concepção de uma arquitetura capaz de prover a aquisição e o processamento de eventos contextuais distribuídos. Para tanto, esta arquitetura, denominada EXEHDA-FoG capacita o middleware EXEHDA o suporte à Fog Computing, empregando o processamento distribuído de eventos nas bordas como estratégia de extensão da Cloud Computing. Os resultados obtidos com o estudo de caso desenvolvido se mostraram promissores, apontando para continuidade dos esforços de estudo e pesquisa.
Maurício Madruga de Azevedo
25/02/2017 às 10h – Sala C317
Título: “Descoberta de Recursos para o Middleware EXEHDA na Perspectiva da Internet das Coisas”
Orientador: Adenauer Correa Yamin
Banca: Cláudio Machado Diniz e João Ladislau Barbará Lopes (UFPel)
Resumo:
Temos presenciado dia-a-dia a evolução da Internet das Coisas, onde o número de objetos conectados vem tendo um crescimento constante. Estes objetos interoperam explorando diferentes recursos de comunicação e disponibilizam informações para uma ampla gama de serviços e aplicações. Este avanço na área da Internet das Coisas faz com que os recursos computacionais se tornem cada vez mais integrados às rotinas do dia-a-dia de seus usuários, facilitando a obtenção e o tratamento de informações de diferentes naturezas em áreas como agricultura, saúde, dentre outras. Este crescimento, dentre outros aspectos, introduz a necessidade dos recursos serem identificados, para que o usuário possa ter as informações que estão disponíveis no ambiente computacional de seu interesse. Neste sentido, as pesquisas para gerenciamento de recursos em ambientes ubíquos, como os providos pela IoT, estão incorporando frentes de estudo buscando alternativas para que ocorra a identificação dos recursos da forma mais transparente possível, permitindo a descoberta e seleção de recursos disponibilizados nas infraestruturas computacionais modernas. O G3PD (Grupo de Pesquisa em Processamento Paralelo e Distribuído) vem articulando seus estudos relacionadas à IoT considerando um middleware para provimento de soluções nesta área, denominado EXEHDA (Execution Environment for Highly Distributed Applications). A presente dissertação tem por objetivo central a proposta de uma arquitetura para Descoberta de Recursos, direcionada ao cenário da Internet das Coisas, a ser integrada ao middleware EXEHDA. As principais funcionalidades da arquitetura proposta foram validadas por meio de prototipação e simulação, onde seus resultados se mostraram promissores, corroborando com os desafios de pesquisa na área de descoberta de recursos na perspectiva da Internet das Coisas.