Pular para o conteúdo principal

Localização Otimizada em Redes de Sensores sem Fio: A Abordagem da Razão Áurea

-
Um artigo recente disponível no arquivo arXiv, sob a identificação arXiv:2506.22464, apresenta uma proposta inovadora para a localização de nós em Redes de Sensores sem Fio (WSNs). Intitulado "Golden Ratio Assisted Localization for Wireless Sensor Network" (Localização Assistida pela Razão Áurea para Redes de Sensores sem Fio), o estudo introduz um novo algoritmo de localização chamado GRL (Golden Ratio Localization).

Redes de Sensores sem Fio são componentes fundamentais em diversas aplicações, desde agricultura de precisão até cidades inteligentes, mas a localização precisa dos nós sensores é um desafio central. Métodos baseados em GPS frequentemente não são viáveis devido ao alto consumo de energia ou limitações em ambientes internos.

O algoritmo GRL proposto neste trabalho busca otimizar tanto a disposição dos nós quanto o alcance da comunicação, aproveitando as propriedades matemáticas da Razão Áurea (ϕ ≈ 1.618). A abordagem GRL incorpora o uso da Razão Áurea no posicionamento dos nós âncora e utiliza ponderações sensíveis ao número de saltos (hops) baseadas em expoentes de ϕ. O objetivo principal é melhorar a precisão da localização enquanto se minimiza o consumo de energia, um fator crítico em WSNs com recursos limitados.

Para validar a eficácia do GRL, foram realizadas simulações extensivas em um campo de sensores de 100 m x 100 m, contendo 100 nós sensores e 10 nós âncora. Os resultados das simulações demonstraram que o GRL alcançou um erro médio de localização de 2,35 metros. Esse desempenho superou algoritmos de localização convencionais como o DV-Hop, que apresentou um erro médio de 3,87 metros, e o Centroid, com 4,95 metros.

Além da precisão, o estudo também avaliou a eficiência energética. O GRL reduziu o consumo de energia para localização para 1,12 µJ por nó. Em comparação, o DV-Hop consumiu 1,78 µJ por nó e o Centroid, 1,45 µJ por nó.

Esses resultados indicam que o algoritmo GRL oferece uma abordagem de localização mais equilibrada e eficiente. A utilização da Razão Áurea na otimização da disposição dos nós âncora e no processo de estimação da localização contribui para a redução do erro e do consumo energético. As métricas avaliadas incluíram erro de localização, consumo de energia por localização e contagem média de saltos, fornecendo uma visão abrangente do desempenho.

Em suma, o artigo conclui que o GRL se mostra particularmente adequado para implantações de WSNs em larga escala e com restrições de energia, oferecendo melhorias significativas em relação a métodos de localização existentes. O trabalho se enquadra nas categorias de Arquitetura de Redes e Internet (cs.NI) e Interação Humano-Computador (cs.HC) no arquivo arXiv.

Fonte: https://arxiv.org/pdf/2506.22464

Postagens mais visitadas deste blog

Extensão de Arquivo Iris: Um Novo Formato para Patologia Digital Eficiente

-
Um novo artigo disponível no repositório arXiv introduz a "Extensão de Arquivo Iris", um formato binário projetado especificamente para atender à necessidade urgente de transferência e exibição eficiente em tempo real de lâminas em patologia digital. Atualmente, a patologia digital enfrenta um desafio significativo: embora o padrão DICOM seja amplamente aceito para o armazenamento de longo prazo de imagens médicas e metadados associados, suas limitações inerentes no que diz respeito às dimensões máximas das imagens podem impactar a velocidade de recuperação, especialmente ao acessar imagens de lâminas inteiras usando estruturas piramidais em aplicações de visualização. Com a crescente adoção da patologia digital, intensifica-se a necessidade de um formato de lâmina digital intermediário que priorize o desempenho para uso entre servidores de lâminas e software de gerenciamento de imagens, ou para a transmissão interinstitucional de casos. O formato Iris surge como uma soluç...
Leia mais »

NeutroSENSE: Detecção de Intrusões em IoT com Lógica Neutrosófica e Abstenção Inteligente

-
Um novo trabalho de pesquisa intitulado "Deciding When Not to Decide: Indeterminacy-Aware Intrusion Detection with NeutroSENSE" propõe uma abordagem inovadora para a detecção de intrusões em ambientes de Internet das Coisas (IoT). O artigo, assinado por Eyhab Al-Masri, apresenta o NeutroSENSE, uma estrutura de ensemble aprimorada por lógica neutrosófica projetada para ser interpretável e eficaz na identificação de atividades maliciosas. O cerne do NeutroSENSE reside na integração de algoritmos de aprendizado de máquina populares, como Random Forest, XGBoost e Regressão Logística, com a lógica neutrosófica. Essa combinação permite que o sistema não apenas faça previsões sobre a natureza do tráfego de rede (malicioso ou benigno), mas também decomponha a confiança dessa previsão em três componentes: verdade (T), falsidade (F) e indeterminância (I). Essa quantificação da incerteza é um diferencial, pois fornece uma métrica clara (o componente I) para entender o quão incerta é ...
Leia mais »

Nova Técnica de Segmentação 3D de Músculos Flexores dos Dedos com Imagens Médicas

-
Um novo estudo propõe um método inovador para a segmentação volumétrica dos compartimentos musculares, com foco nos músculos flexores dos dedos humanos, especificamente o flexor digitorum superficialis (FDS). A segmentação precisa dos compartimentos musculares e a medição de sua arquitetura são fundamentais para a avaliação da função do movimento, modelagem musculoesquelética precisa e simulação de eletromiogramas baseada em sinergia. A pesquisa apresenta uma técnica para segmentação volumétrica utilizando imagens obtidas in vivo. O método envolve uma abordagem de segmentação em duas etapas. Primeiramente, as regiões dos compartimentos são anotadas em imagens transversais de ultrassom, baseando-se no movimento do compartimento. Em seguida, um registro é realizado utilizando um método de correspondência de energia mínima para alinhar os dados de ultrassom com o sistema de coordenadas tridimensional da ressonância magnética (RM). Além da segmentação, o estudo mediu as propriedades ...
Leia mais »

Nova Abordagem Data-Driven Explica Deepfakes de Áudio

-
Uma nova pesquisa aborda o desafio de explicar por que modelos de detecção identificam áudios como falsos (deepfakes). Avaliar técnicas de explicabilidade, como SHAP e LRP, no contexto da detecção de deepfake de áudio é difícil devido à falta de anotações de verdade fundamental claras. Mesmo quando a verdade fundamental está disponível, esses métodos tradicionais frequentemente falham em fornecer explicações precisas. Para superar essa limitação, pesquisadores propuseram uma abordagem inovadora baseada em dados para identificar regiões com artefatos em áudios deepfake. O método utiliza pares de áudios reais e "vocoded" (sintetizados por vocoder), considerando a diferença em sua representação tempo-frequência como a verdade fundamental para a explicação. Essa representação é tipicamente um espectrograma log-magnitude, e a diferença entre o áudio falso (spoof) e o áudio real (bona fide) correspondente é usada para destacar as regiões de artefato. Para obter regiões significa...
Leia mais »

Novas Fronteiras na Cosmologia: Energia Quântica em Limites Tipo Tempo e o Modelo Além do ΛCDM

-
Um artigo recente publicado no arquivo de pré-publicações arXiv investiga as implicações cosmológicas de uma população de "limites tipo tempo", uma forma de topologia de espaço-tempo não trivial, que contêm uma camada limite de energia de tensão-energia quântica. Este fenômeno, que envolve o acúmulo de flutuações de vácuo de campos quânticos, pode ser consistentemente negativo e sensível ao ultravioleta, apresentando uma nova fonte de densidade de energia cósmica com potencial para competir com a matéria e a energia escura. Os autores, Oliver H. E. Philcox, Eva Silverstein e Gonzalo Torroba, analisam como este efeito contribui com um termo qualitativamente novo para a equação de Friedmann, que dita a história da expansão do universo. Para condições de contorno que permitem um tamanho de limite comóvel fixo, este termo escala com −1/a, onde 'a' é o fator de escala. Notavelmente, esse efeito tende a dominar em tempos relativamente tardios da evolução do universo (em ...
Leia mais »

Rastreamento em Tempo Real de Fio-Guia com Redes Siamesas para Procedimentos Endovasculares

-
Um estudo recente disponível no arquivo arXiv, identificado como arXiv:2507.00051, apresenta um método inovador para o rastreamento em tempo real da ponta de fios-guia durante procedimentos endovasculares guiados por imagem. O artigo, intitulado "Real-Time Guidewire Tip Tracking Using a Siamese Network for Image-Guided Endovascular Procedures", foi desenvolvido por Tianliang Yao, Zhiqiang Pei, Yong Li, Yixuan Yuan e Peng Qi. Os autores propõem a utilização de uma rede siamesa, um tipo de arquitetura de rede neural, para realizar essa tarefa crítica. O rastreamento preciso e em tempo real da ponta do fio-guia é fundamental para a segurança e eficácia dos procedimentos endovasculares, que envolvem a navegação através dos vasos sanguíneos com o auxílio de imagens médicas. A capacidade de determinar a posição exata da ponta do fio-guia em cada momento permite aos médicos tomar decisões mais informadas e precisas, minimizando riscos e melhorando os resultados para os pacientes....
Leia mais »

Modelos de Separação de Áudio Preservam Informação Espacial em Áudio Binaural?

-
Uma pesquisa recente publicada no arXiv investiga a capacidade de modelos existentes de separação de fontes musicais (MSS) em preservar a informação espacial presente no áudio binaural. O áudio binaural, embora crucial para experiências imersivas como em realidade virtual e aumentada, bem como para aplicações de acessibilidade, permanece relativamente pouco explorado na comunidade de recuperação de informação musical (MIR). O estudo avaliou o desempenho de diversos modelos populares de MSS. Para isso, foram utilizados tanto conjuntos de dados estéreo padrão quanto novos conjuntos de dados binaurais sintetizados. A criação dos dados binaurais envolveu o uso de *stems* do conjunto MUSDB18-HQ e funções de transferência relacionadas à cabeça (HRTFs) de código aberto, posicionando as fontes instrumentais aleatoriamente no plano horizontal. A avaliação da qualidade espacial dos *stems* separados foi realizada utilizando métricas baseadas em processamento de sinal e em pistas interaurai...
Leia mais »

Uma Teoria da Escalabilidade Computacional da Inferência em LLMs

-
Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) demandam recursos computacionais, energéticos e financeiros substanciais tanto no treinamento quanto na implementação. Enquanto as leis de escalabilidade para treinamento guiaram grande parte do progresso recente na área, os custos de inferência representam agora um componente significativo e crescente do ônus geral de recursos, especialmente para modelos focados em raciocínio. Caracterizações existentes de otimalidade computacional que consideram tamanho do modelo, tamanho do conjunto de dados e tokens de inferência isoladamente ou em combinações fixas podem negligenciar pontos de operação mais eficientes. Neste contexto, foi introduzido o Directed Stochastic Skill Search (DS3), uma estrutura geral que representa a inferência como uma travessia estocástica sobre um grafo de habilidades aprendido. A partir de uma instanciação simplificada, mas expressiva, o DS3 permite derivar expressões de forma fechada para o sucesso da tarefa e o custo computac...
Leia mais »

Localização Multiuso com Deep Learning e Segmentação Semântica por Ângulo de Chegada

-
Um artigo recente publicado no arXiv propõe uma nova abordagem baseada em deep learning para a localização de múltiplas fontes utilizando exclusivamente medições de ângulo de chegada (AoA - Angle of Arrival). A pesquisa aborda um cenário dinâmico onde a plataforma receptora está em movimento, enquanto as fontes são consideradas estacionárias. Embora existam diversos métodos para localização de fonte única, o estudo destaca uma lacuna significativa na pesquisa focada em localização de múltiplas fontes em ambientes dinâmicos. Para preencher essa lacuna, os autores propõem uma estrutura baseada em deep learning que emprega modelos de segmentação semântica para realizar a localização multi-fonte. Especificamente, são utilizados os modelos UNet e UNet++ como base, que processam imagens de entrada codificando as posições da plataforma juntamente com as linhas de localização de direção correspondentes em cada posição. Ao analisar as interseções dessas linhas, os modelos são capazes de iden...
Leia mais »

Modelos de Linguagem Grandes Transformando a Descoberta Científica

-
Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) estão emergindo como ferramentas poderosas com o potencial de remodelar fundamentalmente o cenário da descoberta científica. Longe de serem meras ferramentas de automação de tarefas específicas, os LLMs estão evoluindo para agentes cada vez mais autônomos, redefinindo processos de pesquisa e a colaboração entre humanos e IA. Uma análise sobre a aplicação de LLMs na ciência revela uma progressão em seus papéis, categorizada em três níveis distintos de autonomia: Ferramenta, Analista e Cientista. No nível mais básico, o LLM atua como Ferramenta, auxiliando pesquisadores humanos em tarefas bem definidas dentro de uma única etapa do método científico, com o objetivo principal de aumentar a eficiência. Isso inclui o suporte na revisão de literatura, coleta de informações, geração de ideias, formulação de hipóteses, planejamento de experimentos, execução, análise de dados e organização. Avançando, o LLM como Analista demonstra maior autonomia no proc...
Leia mais »