{"id":3531,"date":"2018-01-17T11:07:47","date_gmt":"2018-01-17T13:07:47","guid":{"rendered":"http:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/?page_id=3531"},"modified":"2019-12-13T15:42:25","modified_gmt":"2019-12-13T18:42:25","slug":"cmp177","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/www.inf.ufrgs.br\/profcomp\/lista-de-disciplinas\/cmp177\/","title":{"rendered":"CMP177"},"content":{"rendered":"

Detec\u00e7\u00e3o de Objetos para aplica\u00e7\u00f5es automotivas e aeroespaciais<\/span><\/h3>\n

Respons\u00e1vel<\/strong>:\u00a0Paolo Rech<\/a>
\nPr\u00e9-Requisitos<\/strong>: \u2013
\nCarga Hor\u00e1ria<\/strong>: 60 hs
\nCr\u00e9ditos<\/strong>: 4
\nSemestres Oferecidos<\/strong>: Segundo semestre
\nMatr\u00edcula de Graduandos<\/strong>: A matricula dever\u00e1 ser feita como Aluno Especial<\/p>\n

S\u00daMULA<\/strong>
\nRevis\u00e3o de conceitos b\u00e1sicos de sistemas de tempo real, de arquiteturas paralelas ou program\u00e1veis, sistemas safety-critical, sistemas em tempo real, e de computa\u00e7\u00e3o aproximada. Esses conceitos s\u00e3o utilizados para intender ao fundo os sistemas de detec\u00e7\u00e3o de objetos por meio de redes neurais, e o utilizo dos mesmos para aplica\u00e7\u00f5es automotivas e aeroespaciais. Estudo dos limites de toler\u00e2ncia a falhas e dos poss\u00edveis problemas que podem influenciar o correto funcionamento do software.<\/p>\n

OBJETIVOS<\/strong>
\nO objetivo da disciplina \u00e9 capacitar o aluno a ter uma vis\u00e3o da parte hardware e software duma aplica\u00e7\u00e3o, como a detec\u00e7\u00e3o de objetos, que, hoje em dia, \u00e9 essencial para o mercado automotivo e espacial. A disciplina enfatiza o estudo quanto do software que do hardware necess\u00e1rio para detectar objetos em tempo real. S\u00e3o especialmente considerados os problemas e os crit\u00e9rios de seguran\u00e7a que podem afeitar o projeto dum sistema critico.
\n\u00a0<\/strong>
\nPROGRAMA<\/strong>
\n1 Introdu\u00e7\u00e3o. Conceitos de aplica\u00e7\u00f5es safety-critical
\n2 Aplica\u00e7\u00f5es automotivas e aeroespaciais
\n3 Processadores paralelos
\n4 Processadores program\u00e1veis
\n5 Computa\u00e7\u00e3o aproximada e limites de energia
\n6 Detec\u00e7\u00e3o de objetos: estado da arte
\n7 Convola\u00e7\u00e3o
\n8 Fun\u00e7\u00e3o de ativa\u00e7\u00e3o
\n9 Detec\u00e7\u00e3o de objetos por meio de redes neurais
\n10 Detec\u00e7\u00e3o de objetos por meio de CNN
\n12 CNN em GPUs
\n13 CNN em FPGAs
\n14 GPUs, FPGAs, what else? Automotive vs Aeroespace
\n15 Simplifica\u00e7\u00e3o de CNNs
\n16 Consumo, tempo de resposta, precis\u00e3o: pudemos ter tudo?
\n17 Standard ISO 26262.
\n18 Erros em software, erros em hardware.
\n19 Efeitos das falhas na execu\u00e7\u00e3o de redes neurais.
\n20 Toler\u00e2ncia a falhas em GPUs e FPGAs
\n21 T\u00e9cnicas de mitiga\u00e7\u00e3o para detec\u00e7\u00e3o de objetos
\n22 Consumo, tempo de resposta, precis\u00e3o, toler\u00e2ncia a falhas: pudemos ter tudo?
\n23 Palestra 1:<\/strong> Neural Network on GPUs for the automotive Market –
\nNirmal Saxena, NVIDIA Corp. (por v\u00eddeo conferencia)
\n24 Palestra 2:<\/strong> Autonomous driving for Mars Rover 2020 \u2013
\nSteve Guertin, NASA JPL (por v\u00eddeo conferencia)
\n25 Palestra 3:<\/strong> ARM processors for automotive applications \u2013
\nPeter Harrod, ARM (por v\u00eddeo conferencia)
\n26 Palestra 4:<\/strong> Tolerancia a falhas em FPGAs-Fernanda Kastensmidt
\n27 Apresenta\u00e7\u00e3o trabalho<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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