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Ocean

Tudo começou com uma pergunta no Reddit. Compartilhei ela no Google Reader, comentando que era bem parecido com o que eu faço no INPE. O Thiago ficou interessado e perguntou se eu não podia contar um pouco mais.

Fazem cinco meses que comecei a trabalhar no grupo de modelagem oceânica acoplada do INPE. O nosso grupo é responsável pelo MBSCG, além da produção científica. Eu estou desenvolvendo ferramentas para auxiliar os pesquisadores na análise das saídas do modelo e como relacionar elas com as observações dos instrumentos espalhados pelo mundo.

Mas isso é uma descrição muito genérica. O primeiro aplicativo que fiz (ainda não tem release público, shame on me, mas não falta muito) é um editor de grades oceânicas. O modelo oceânico necessita de um arquivo descrevendo a grade que ele vai usar para saber como é o mundo (onde é terra, onde é água, qual a profundidade da água em cada local). Em resoluções baixas, costuma subdividir o mundo em incrementos de 1 grau (cerca de 100km no Equador). Em qualquer resolução escolhida ocorrem vários problemas diferentes:

  • Em resoluções baixas o estreito de Gibraltar pode ficar fechado, e o Mediterrâneo vira um lago gigante sem trocas com o oceano. Obviamente o resultado fica bem longe da realidade.
  • Em resoluções altas o canal do Panamá pode abrir, o que causa um fluxo inexistente entre o Pacífico e o Atlântico.

Entre muitos outros. O modelo tem ferramentas para gerar uma grade a partir de uma batimetria fornecida, mas ele não corrige todos os problemas que surgem. Até hoje era muito trabalhoso arrumar essa grade, pois era difícil visualizar e selecionar cada ponto da grade e conferir se ele é consistente com as necessidades do experimento.

Então o que eu fiz foi fazer um aplicativo que pega a grade, plota na projeção desejada (ortográfica, por padrão), e permite a seleção de células e edição de profundidade delas em diferentes níveis de zoom. Relativamente simples, mas de uma utilidade muito grande para os pesquisadores prepararem seus experimentos.

Hoje estou trabalhando num módulo para extrair dados do modelo e compará-los com observações disponíveis. Um exemplo são os dados do projeto PIRATA, que inclui CTDs e radiossondas (quer quiser brincar um pouco para ver o que é disponibilizado pode ver esse site que o Beto fez). O PIRATA tem cruzeiros de manutenção das boias em alguns períodos do ano, e é interessante comparar os dados coletados nesses cruzeiros com um cruzeiro virtual que passe na mesma localização no modelo. Inicialmente fiz algo bem simples, que só pega a latitude e longitude da medição e interpola os arredores dessa localização no modelo (a resolução pode não ser tão alta a ponto de incluir o ponto exato, por isso a interpolação). Mesmo com uma técnica tão simples já é possível perceber como o modelo se aproxima bastante da realidade em muitos lugares. Na semana passada o Guilherme chegou para trabalhar no nosso grupo e fez algumas sugestões para fazer uma análise mais avançada, e na verdade esse email todo é para comentar sobre isso.

Assim como o pessoal da computação é muito procurado já a algum tempo, devido à ascensão do computador a ferramenta essencial da maioria das atividades da humanidade, os próximos serão os estatísticos (e cientistas da informação, onde cursos de biblioteconomia se atualizaram). Cada vez mais geramos montanhas de dados, mas não sabemos muito bem como lidar com toda essa complexidade. E existem técnicas que são comuns a muitas áreas de conhecimento, e portanto genéricas: você pode aplicá-las para analisar uma gama gigantesca de dados. Por exemplo, eu tive análise de sinais na universidade, e apesar de orientada à circuitos quase tudo se aplica no estudo de medidas realizadas pelos instrumentos. Foi até curioso, porque eu associava tanto a circuitos que ficava com a impressão de que nunca usaria na vida, porque eu não ia trabalhar com hardware (sim, eu era um bixo burro).

Relacionado a isso surgiu pela tarde outro assunto, conversando com o GG. Falei que, durante a graduação, tinha matérias da engenharia que ficávamos nos perguntando pra que serviriam. Fenômenos dos transportes? Estatística? A já citada análise de sinais? Só pra morder a língua, são as três coisas que mais uso aqui: a primeira é essencial para a modelagem de processos físicos (oceanografia geofísica) que governam o modelo, a segunda e a terceira para análise das saídas. E também percebemos que não apenas a computação é uma área-meio (que pode ser aplicada a várias áreas-fim), como também a engenharia o é. Fico feliz te ter achado um meio que permita usar as minhas profissões genéricas.

Robô Shrek

Na última quarta-feira aconteceu a Feira de Informática Aplicada, ligada à Semana de Computação da UFSCar. Eu e Alphalpha resolvemos participar para testar o Arduino que eu tinha comprado no começo do ano. O tempo era curto, mas mesmo assim fomos em frente e juntamos algumas peças que sobraram do robô do GEDAI, um N800, um Arduino Duemilanove e montamos nosso próprio robô, chamado de Shrek.

Por que Shrek? Porque Shrek é um ogro, ogros são como cebolas (fedem são feitos de camadas), e nosso robô é feito de várias camadas simples que, juntas, fazem algo complexo.

Como funciona? O Arduino controla os motores, e recebe dados pelo USB (como uma porta serial) vindos do N800. O N800 está conectado em uma rede wifi, e recebe comandos via socket. Além disso, também envia vídeo e áudio para a aplicação (que no momento roda em um PC), e a aplicação envia os comandos e exibe o vídeo e o áudio.

Devido ao pouco tempo, apenas 3 comandos simples foram implementados (frente, giro à esquerda, giro à direita), mas nosso objetivo estava cumprido: a comunicação entre as partes estava funcionando direitinho, e agora podemos partir para incrementá-lo.

Todo o código está disponível no Google Code, e queremos levá-lo para o FISL (depois de arranjarmos motores melhores).

Livro de auto-ajuda?

Nevertheless, this algorithm is slower, more complicated, more expensive, and less robust than the original centralized one. Why bother studying it under these conditions? (…) Finally, like eating spinach and learning Latin in high school, some things are said to be good for you in some abstract way.

Andrew Tanenbaum, Distributed Operating Systems. Às vezes o rapaz viaja um pouco no meio das explicações =D

Planeta Comp@UFSCAR

Grande Pacu! Agora você que quer saber tudo sobre o que rola nos bastidores da vida computeira ufscariana já tem onde encontrar!

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