Webinars

 

The New Wave in Robot Grasping

05/07/2022 às 14h

Palestrante: Prof. Ken Goldberg (U.C. Berkeley)

Abstract: Despite 50 years of research, robots remain remarkably clumsy, limiting their reliability for warehouse order fulfillment, robot-assisted surgery, and home decluttering.  The First Wave of grasping research is purely analytical, applying variations of screw theory to exact knowledge of pose, shape, and contact mechanics.  The Second Wave is purely empirical: end-to-end hyperparametric function approximation (aka Deep Learning) based on human demonstrations or time-consuming self-exploration.  A "New Wave" of research considers hybrid methods that combine analytic models with stochastic sampling and Deep Learning models.  I'll present this history with new results from our lab on grasping diverse and previously-unknown objects.

Local: Auditorio CT2, Cidade Universitária, Ilha do Fundão, Rio de Janeiro

O webinar será transmitido pelo Canal da SBA no Youtube.

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Desigualdades Matriciais Lineares Diferenciais

30/06/2022 às 10h

Palestrante: Prof. José C. Geromel (UNICAMP)

Resumo: Inicialmente, faremos uma breve apresentação sobre o papel histórico e fundamental que as Desigualdades Matriciais Lineares (LMIs) têm em controle e filtragem, sobretudo quando a robustez de sistemas lineares invariantes no tempo é o foco central de análise. Em seguida, mostraremos que as  Desigualdades Matriciais Lineares Diferenciais (DLMIs), generalização natural das LMIs, têm a mesma importância no âmbito de sistemas amostrados. A razão principal é que elas evitam diretamente a necessidade de se explicitar mapeamentos exponenciais e similares, preservando assim a convexidade dos problemas a serem resolvidos. Exemplos ilustrativos serão apresentados e discutidos em detalhes, em particular, no âmbito de controle preditivo.  

Slides disponíveis aqui. O webinar  está disponível no canal da SBA no YouTube (link).

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Stability and Stabilization of Continuous-time Switched Affine Systems

26/05/2022 às 10h

Palestrante: Lucas N. Egidio (Université Catholique de Louvain)

Resumo: Switched affine systems are a subset of hybrid systems having remarkable characteristics. Their dynamic equations present a discontinuous affine dependence on the state and no other input than the switching signal, which makes them suitable for either locally approximating complex nonlinear switched systems or modeling several devices in power electronics, e.g., DC-DC converters and Voltage Source Inverters. Generally, the origin is not a common equilibrium point and other types of attractors, such as forward invariant sets and limit cycles, become paramount for the stability analysis, in special under a limited-frequency switching. This webinar covers novel and classic aspects of stability and stabilizability analysis of this class of systems and presents motivations for employing switched systems theory for controlling real-world switching devices. 

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Aprendizado multitarefa: como se beneficiar do tratamento simultâneo de múltiplas tarefas de aprendizado de máquina

28/04/2022 às 17h30

Palestrante: Prof. Fernando J. Von Zuben (Unicamp)

Resumo: O aprendizado multitarefa (do inglês Multi-Task Learning, MTL) promove o compartilhamento de informações entre múltiplas tarefas de aprendizado de máquina. Para tanto, a estrutura de relacionamento entre as tarefas deve ser adequadamente capturada, a priori ou durante o treinamento dos modelos de aprendizado, e vai influenciar no processo de ajuste dos parâmetros livres dos múltiplos modelos. O principal objetivo é melhorar a capacidade de generalização de tarefas de aprendizado individuais, ao fazer um uso coerente do inter-relacionamento entre as tarefas. Nas últimas duas décadas, assistimos a um avanço expressivo na proposição de novas e mais flexíveis formulações matemáticas, de técnicas computacionais avançadas para a sua solução e de mecanismos que promovem a interpretação dos resultados, expandindo amplamente as áreas de aplicação e o impacto das técnicas envolvidas. Neste webinar, faremos uma excursão por importantes vertentes em MTL, incluindo versões para deep learning e para aprendizado on-line.

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Polymeric and Silica Fiber Optic Nanosensors, Theory and Applications

31/03/2022 às 17h30

Palestrante: Prof. Marcelo Martins Werneck (UFRJ)

Abstract: : In recent years there has been a meteoric rise in the use of plastic optical fiber (POF) for short-length data transmission and for sensors. The reason for this is that POFs can be connected to transmission components at low cost and using simple tools leading to a decrease of POF costs as much as the peripheral components, making it possible the easy access to this technology. POF sensors are relatively new to optical fiber sensing and for this reason, it is important to promote and divulge this technology in this talk that discloses its advantages and capabilities in the research and industry. This presentation will also deal with Fiber Bragg Grating (FBG) sensors. FBGs can be found in many practical and industrial application and it will be shown our experience in applying FBG in many types of sensors for the electric energy industry. The presentation starts with the general theory of optical fiber sensors and their common technologies and then on FBG and POF sensors theory. The focus then goes to several practical applications of optical fiber sensors, for both plastic and silica fibers, including successful field applications designed by our laboratory in areas such as Oil & Gas, Biotechnology and Electrical Energy. The following topics are presented and discussed throughout the talk: Principles of Polymer and Silica Optical Fibers; Principles optical fiber sensors; Optical Fiber Sensors technologies; Temperature Sensing; Strain & Force Sensing; Refractive Index Sensing; High voltage switch monitoring; Current & Voltage Sensing; Gas Sensing; Biological Sensing; Oil Leakage Sensing; High voltage and high current measurements; Gas flow velocity measurements.

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Behavioral identification of Discrete Event Systems.
Application to fault diagnosis

25/11/2021 às 10h00

Palestrante: Prof. Jean-Jacques Lesage (ENS Paris-Saclay)

Abstract: Discrete Event Systems (DES) are dynamical systems whose changes of state are driven by occurrence of events. Modelling of a DES most often consists in translating this event driven dynamics by means of Finite Automata or Petri nets. Due to numerous factors (huge number of states, huge number of events, strong parallelism in behavior ...) the "by-knowledge" building of such a model is always difficult and time consuming, and most often becomes error prone when the size of the system to be modelled increases. In the field of continuous systems, which are time driven systems, identification techniques, allowing the building of  the behavioral model of an existing system by an experimental
approach are used since long time. Identification technics are today very efficient and are often used in industry. In the field of DES, such identification approaches have only been developed since few years. In this webinar, different approaches allowing to build the behavioral model of a DES (under the form of Finite Automata or Petri nets) by identification will be presented. Afterwards, in order to show the efficiency of identification methods and the accuracy of the identified models, the use of such an identified model for fault diagnosis of DES will be presented.

Slides disponíveis aqui. O link para o webinar está disponível  sob demanda. Contactar pelo email sba@sba.org.br.

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Microgrid Operation and Control: Tools and Strategies to Overcome Operation and Control  Challenges

30/09/2021 às 17h00

Palestrante: Prof. Lasantha Meegahapola  (RMIT University) 

Abstract: A microgrid is a complex entity consists of distributed energy resources and loads. Therefore, a microgrid can be considered as a single generation source from the grid point of view, and it can be operated either in autonomous or grid connected modes. This webinar will cover microgrid capability charts and strategies to mitigate oscillatory stability issues in microgrids. Microgrids can participate in the energy market to achieve technical, economic and environmental benefits. In order to facilitate the participation in energy markets, microgrid operators need to be aware of the full capability of the microgrid, hence require dynamic capability charts to assist with their decisions. Such capability charts could be produced by considering the capability of distributed energy resources in the microgrids, loads and network constraints. This webinar will discuss how these capability charts could be produced for microgrids to make informed decisions to participate in the electricity markets. The non-linear loads connected to microgrids may pose stability and control challenges. In particular, they may result in sustained oscillations following disturbances in microgrids. Various control strategies could be implemented in power-electronic converter interfaced sources to mitigate these oscillatory stability issues. This webinar will also present a range of control techniques which could be applied to mitigate these oscillatory stability issues in microgrids.

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Análise e Previsão de Séries Temporais

26/08/2021 às 17h30

Palestrante: Prof. Leandro dos Santos Coelho (UFPR, PUC-PR)

Resumo: A série temporal é uma sequência de valores numéricos ordenados cronologicamente e cuja ordem em que foram realizadas as observações deve ser considerada. Em termos de aplicações, abordagens usando séries temporais podem ser encontradas em ferramentas eficientes de previsão que auxiliam no planejamento e tomada de decisões em várias áreas. A análise da série temporal visa entender a estrutura que gerou a série. A série temporal pode possuir componentes tais como nível, tendência, sazonalidade e ciclo. Além disso, as propriedades de estacionariedade, linearidade e ruídos são relevantes na identificação de padrões de comportamento das séries temporais. Por outro lado, a previsão da série temporal procura construir um modelo matemático a partir do qual seja possível obter valores futuros da série. Na literatura tem sido propostas abordagens eficientes de previsão quantitativa de séries temporais baseadas em métodos/modelos estatísticos e de inteligência artificial. O objetivo deste webinar é apresentar os fundamentos de análise e previsão de séries temporais abrangendo tópicos de estatística e inteligência artificial baseados em processamento de sinais, inteligência computacional e aprendizado de máquina.

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Complex Robotic Systems
Modeling, Control, and Planning using Dual Quaternion Algebra

29/07/2021 às 17h00

Palestrante: Prof. Bruno Vilhena Adorno (University of Manchester)

Resumo: According to the United Nations, more than two billion elderlies will live in the world by 2050, whereas there will be only four working-age people per elderly. While population aging is increasing, the proportional workforce is decreasing, hence motivating the use of robotic assistants that will work closely with humans. As a result of more than fifty years of research, we are seeing increasingly more robots working in human environments and/or alongside humans, and we expect that they will actively interact with people and other robots in complex tasks both in the homes and factories of the future. However, many theoretical and practical challenges have to be solved to guarantee the reliability and proper functionality of such complex systems. To manage that complexity, robot modeling, control, planning, and high-level task description are usually treated separately in different layers. Although that strategy may provide useful abstractions and make the complexity more manageable, it invariably leads to the usage of different mathematical representations and techniques that demand intermediate mappings between those layers, which results in a theoretical patchwork that usually introduces unnecessary singularities and discontinuities in the complete robotic system. Furthermore, due to those different layers, local guarantees (i.e., the ones in specific layers) may not hold when all layers are integrated. In this talk, I will present our efforts to unify robot modeling, control, and planning by using a single mathematical language, namely dual quaternion algebra, and the application of our techniques to surgical robots, mobile manipulators, humanoids, and cooperative robotic systems.

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DCNs: Implementação, desafios e perspectivas

17/06/2021 às 17h30

Palestrante: Vanderli Fava de Oliveira (Presidente da ABENGE)

Resumo: A edição das Leis nos. 9.131/1995, que criou o Conselho Nacional de Educação, e 9.394/1996, estabelecendo as Diretrizes e Bases da Educação Nacional, inovou ao eliminar do cenário de regulação dos cursos de graduação, o persistente conceito de currículo mínimo, introduzindo o novo conceito de diretrizes curriculares.
Para a área de Engenharia, as diretrizes curriculares foram estabelecidas pela Resolução CNE/CES no. 11/2002, e após quase 18 anos, o Brasil aprovou uma nova versão em 2019. A nova Resolução CNE/CES no. 1/2019, baseada no Parecer CNE/CES no. 1/2019, aborda os parâmetros formativos na linguagem e no âmbito conceitual próprios de diretrizes curriculares, com alguns poucos resquícios conceituais do extintos currículos mínimos, tratando ainda da formação e do desenvolvimento profissional do corpo docente e dos processos de avaliação da aprendizagem.
Ao manter o foco na formação de competências esperadas pelos futuros profissionais das Engenharias, as novas Diretrizes Curriculares Nacionais (DCNs) incluem uma série de descritivos que apoiam a caracterização do egresso aos desafios contemporâneos da profissão, do ponto de vista de sua inserção na sociedade e, especialmente, do posto de vista estratégico dos setores mais dinâmicos da economia, que passam a ser incorporados no perfil de competências e habilidades e excedem em muito o mero aprendizado de conteúdos.
Este webinar apresentará os conceitos básicos na implantação das novas DCNs que estão ocorrendo nos cursos de Engenharias no Brasil, bem como seus desafios e perspectivas, para que estes possam ser aprimorados na medida em que estão reformulando seus projetos pedagógicos de cursos (PPCs) ou escrevendo a proposta para novos cursos a serem implantados no país.

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Modelos matemáticos para monitorar e prever a propagação de uma epidemia -- A iniciativa COVID-19: Observatório Fluminense

16/11/2020 às 18h

Palestrante: Americo Cunha 
Assistant Professor of Applied Mathematics
Institute of Mathematics and Statistics
Rio de Janeiro State University (UERJ)

Resumo: Doenças infeciosas são uma realidade histórica, com violentas epidemias afetando a vida das pessoas de tempos em tempos. Numa epidemia, para que gestores públicos e profissionais da saúde possam melhor responder às demandas da população afetada, se faz necessário obter um entendimento detalhado do mecanismo de propagação da doença infecciosa subjacente. Modelos matemáticos são uma ferramenta fundamental nesse contexto, pois são capazes de fornecer explicações racionais para a propagação da doença e, consequentemente, prever a intensidade de seu avanço e testar a eficácia de diferentes estratégias de controle da mesma. No contexto da epidemia de COVID19, esses modelos podem ser utilizados como ferramentas de auxílio à decisão, orientando agentes públicos como responder de modo ótimo aos desafios impostos à sociedade civil pelo avanço do novo corona vírus. Nessa apresentação vamos expor alguns dos fundamentos de modelagem matemática em epidemias, indicando possíveis abordagens, os respectivos domínios de aplicabilidade e limitações. Também vamos comentar a experiência da iniciativa COVID-19: Observatório Fluminense no monitoramento da pandemia em nível nacional e estadual.

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