Algoritmos Monte Carlo para análises estatísticas em sistemas embarcados

• Processo: 00/11067-9
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Mestrado
• Vigência (Início): 01 de janeiro de 2001
• Vigência (Término): 30 de novembro de 2002
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Gagliardi Cozman
• Beneficiário: Jaime Shinsuke Ide
• Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Estatística computacional Sistemas embarcados

Resumo

Este projeto propõe o desenvolvimento, implementação e teste de algoritmos para análise estatística em sistemas embarcados. Atualmente, análises estatísticas em ambientes de produção são conduzidas por um sistema supervisório central. Os recentes avanços na tecnologia de micro-eletrônica e de redes de comunicação abriu a possibilidade de realizar análises estatísticas junto a máquinas e veículos, para permitir auto-detecção de falhas, auto-análise de confiabilidade, e auto-diagnóstico. Neste projeto, serão desenvolvidos algoritmos de simulação Monte Cario e quasi-Monte Carlo adaptados a condições de pouca memória, como é o caso de equipamentos embarcados. O objetivo deste projeto é permitir que equipamentos de produção e transporte possam ter recursos estatísticos a baixo custo. O projeto se enquadra nas atividades apoiadas pela FAPESP no processo 98/09096-9, intitulado "Telecomando e Monitoração Remota de Sistemas Produtivos". O trabalho de mestrado terá as seguintes fases: (1) desenvolvimento de algoritmos Monte Cario e quasi-Monte Cario com baixa utilização de memória; (2) comparação de algoritmos; (3) instalação do sistema modificado em uma plataforma de hardware embarcado; (4) teste do conjunto programas + hardware em equipamentos de produção. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

IDE, Jaime Shinsuke. Geração de redes bayesianas uniformemente distribuídas. 2002. 66 f. Dissertação de Mestrado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica São Paulo.