Um ambiente virtual colaborativo de computação científica para análise avançada de séries temporais - Murilo da Silva Dantas (2014)
Esta tese aborda resultados da pesquisa de doutorado na área de sistemas colaborativos com ênfase na análise avançada de séries temporais. Apresenta um estudo e uma pesquisa inédita sobre tendências e demandas para sistemas disponibilizados na Internet com ferramentas matemáticas e estatísticas validadas e acopladas num único ambiente computacional, disponível via web usando conceitos atuais de sistemas colaborativos para pesquisa científica, como Computação em Nuvem e Arquitetura Orientada a Serviço. No contexto do INPE, uma pesquisa como essa, através de um ambiente computacional próprio, sugere um novo paradigma na análise de dados em ciências espaciais e ambientais. A inserção de dados em ambientes virtuais colaborativos, dependendo da aplicação, é capaz de proporcionar serviços de monitoramento e previsão de forma mais direta e compacta utilizando tecnologias de dispositivos móveis, disponíveis em larga escala e a baixo custo. Para isso, a pesquisa foi desenvolvida em duas frentes: a primeira está relacionada à pesquisa de ferramentas de análise de dados que, segundo critérios definidos na tese, serão aplicadas por desenvolvedores de ambientes colaborativos para análise avançada de séries temporais; já a segunda, está relacionada à pesquisa de metodologias e propriedades de ambientes virtuais que possam incorporar a análise identificada na primeira parte. Portanto, esta tese apresenta uma revisão bibliográfica inédita acerca de ambientes desta natureza, destacando também as principais tecnologias envolvidas num ambiente virtual. Além disso, como o contexto é o de análise de séries temporais, é apresentado como estudo de caso as propriedades de técnicas convencionais na classificação de séries curtas em comparação com a Análise de Flutuação Destendenciada (DFA). Esta técnica foi escolhida como um exemplo de ferramenta de análise avançada de dados medidos diretamente no domínio do tempo. A DFA cumpre dois critérios para uma análise avançada de séries temporais em ambientes virtuais: ser robusta também para séries temporais curtas e apresentar como resultado um único parâmetro. Com isso, a pesquisa produz como principal resultado um protótipo para um novo ambiente virtual colaborativo dedicado à análise avançada de séries temporais.