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Uso de metaheurísticas para geração automática de sistemas corretores de erros baseados em codificação convolucional

Processo: 19/16997-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de fevereiro de 2020
Vigência (Término): 31 de dezembro de 2020
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Denis Gustavo Fantinato
Beneficiário:Lucas Fernandes Muniz
Instituição-sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Assunto(s):Gestão da segurança em sistemas computacionais   Meta-heurística   Codificação de programa   Algoritmos genéticos   Metodologia e técnicas de computação

Resumo

A presença de erros em dados digitais é um problema frequente em sistemas computacionais que lidam com transmissão e armazenamento de informação. Em alguns contextos, como o de computação aproximada, admite-se uma taxa ainda maior de erros para alcançar uma redução no consumo de energia. Nesses casos, torna-se imprescindível o controle de erros. Isto pode ser feito através do uso de códigos corretores de erros, que são capazes de detectar e corrigir a informação corrompida através de redundância inserida nos dados. Alguns tipos de esquemas de codificação muito usados atualmente são os de codificação convolucional, LDPC (do inglês Low-Density Parity Check) e códigos turbo. No entanto, apesar da alta eficiência verificada em sistemas digitais de alta velocidade, ainda não foi possível alcançar em plenitude o limite de desempenho previsto por Shannon. Além disso, existe ainda uma lacuna quando se trata de codificação/decodificação para distorções com memória. Nesse âmbito, o presente projeto de pesquisa busca encontrar esquemas de codificação/decodificação eficientes gerados por máquina, com o intuito de alcançar o limite de desempenho teórico estabelecido por Shannon. Particularmente, serão consideradas as metaheurísticas Algoritmo Genético, BRKGA e Colônia de Formigas para efetuar a busca em diferentes esquemas de codificação convolucionais. (AU)