Cérebro

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 ...

Um novo estudo introduz o RSERI-EV, um framework espacial multimodal projetado para avaliar a vulnerabilidade e a resiliência da infraestrutura de carregamento de veículos elétricos (VEs) diante de estresses ambientais e de infraestrutura. A pesquisa aborda a crescente necessidade de sistemas de transporte sustentável e a lacuna existente na compreensão da resiliência dessas infraestruturas. O RSERI-EV combina dados de sensoriamento remoto, conjuntos de dados de infraestrutura abertos e análise de grafos espaciais para fornecer uma avaliação detalhada do risco para estações de carregamento de VEs. O framework integra diversas camadas de dados, incluindo mapas de risco de inundação, temperaturas extremas da superfície terrestre (LST), índices de vegetação (NDVI), uso e cobertura do solo (LULC), proximidade a subestações elétricas e acessibilidade rodoviária. A partir da combinação desses dados, é gerado um Score de Resiliência composto para cada estação de carregamento. Para demon...

A detecção de fraudes em sinistros de seguros representa um avanço crucial nos serviços de seguros modernos, proporcionando monitoramento inteligente e digitalizado para aprimorar a gestão e prevenir atividades fraudulentas. Essa capacidade é fundamental para garantir a segurança e a eficiência dos sistemas de seguros. Atualmente, algoritmos de inteligência artificial (IA) e aprendizado de máquina (ML) demonstram forte desempenho na identificação de sinistros fraudulentos. No entanto, a ausência de mecanismos de defesa padronizados torna os sistemas atuais suscetíveis a ameaças adversárias emergentes. Nesse contexto, uma pesquisa recente propõe um método de ataque baseado em Redes Generativas Adversariais (GANs) para realizar ataques adversários em sistemas de detecção de fraudes. Os resultados da pesquisa indicam que um atacante, mesmo sem conhecimento dos dados de treinamento ou dos detalhes internos do modelo de detecção, pode gerar casos fraudulentos que são classificados com...

A evolução dos mercados de energia nos Estados Unidos, impulsionada pela negociação ponto a ponto (P2P) e a transição para redes descentralizadas, trouxe consigo novos e significativos desafios, particularmente no que diz respeito à segurança e autenticidade das transações energéticas. Diante desse cenário, uma pesquisa recente teve como objetivo desenvolver um sistema de transação de energia que fosse seguro, inteligente e eficiente para o mercado descentralizado dos EUA. O estudo propõe uma abordagem inovadora que interliga a tecnologia blockchain e a inteligência artificial (IA) para enfrentar desafios persistentes no mercado de energia distribuída. Especificamente, a pesquisa foca na segurança, na detecção de comportamento fraudulento e na confiabilidade do mercado. A base para esta pesquisa é um conjunto de dados composto por mais de 1,2 milhão de registros anonimizados de transações de energia. Esses registros foram gerados a partir de uma rede simulada de intercâmbio de en...

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...

Representações digitais tridimensionais de áreas urbanas tornaram-se ferramentas valiosas para a compreensão de territórios, dada a sua crescente disponibilidade. No entanto, apesar de permitirem a navegação virtual, esses modelos 3D frequentemente carecem de informações contextuais ricas, como o histórico ou a funcionalidade dos edifícios. Paralelamente, documentos multimídia, incluindo imagens, vídeos e textos, são fontes ricas em tais informações contextuais. A combinação estratégica desses dois tipos de dados — modelos 3D e documentos multimídia — surge como uma abordagem promissora para aprimorar a análise e a compreensão da organização das cidades. O artigo "Integrating multimedia documents in 3D city models for a better understanding of territories" propõe quatro abordagens distintas para integrar documentos multimídia em cenas urbanas 3D. O objetivo é permitir a contextualização da cena com qualquer tipo de mídia, superando a limitação dos modelos tridimensionais b...

Em veículos elétricos autônomos (VEAs), a distribuição da energia da bateria entre as necessidades primárias de propulsão e as demandas auxiliares, como o sistema de Aquecimento, Ventilação e Ar Condicionado (HVAC), é uma tarefa crítica. Essa alocação torna-se ainda mais desafiadora sob baixas temperaturas ambientes, especialmente quando a bateria está com baixo estado de carga. Nessas condições, o aquecimento da cabine e o pré-condicionamento da bateria (necessário antes do carregamento) podem consumir uma parcela significativa da energia disponível, impactando diretamente a autonomia do veículo. Geralmente, em cenários de baixa energia e temperaturas frias, a prioridade é dada à propulsão, ou são aplicadas regras heurísticas para o gerenciamento térmico. No entanto, essas abordagens frequentemente resultam em utilização subótima da energia. Há uma necessidade clara de uma metodologia baseada em princípios que possa alocar a potência da bateria dinamicamente, equilibrando conforto ...