Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2019 |
| Autor(a) principal: |
Lima, Leandro Silva
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| Orientador(a): |
Bernardino, Heder Soares
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| Banca de defesa: |
Aguiar, Eduardo Pestana de
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Manfrini, Francisco Augusto Lima
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| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Juiz de Fora (UFJF)
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-graduação em Modelagem Computacional
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| Departamento: |
ICE – Instituto de Ciências Exatas
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufjf.br/jspui/handle/ufjf/9946
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Resumo: |
Os motivos que justificam estudos envolvendo Hardware Evolutivo (EHW), uma área voltada ao projeto de dispositivos eletrônicos que utiliza algoritmos evolutivos na concepção de determinada arquitetura como circuitos digitais e circuitos analógicos, são: (i) desenvolver modelos que não são alcançáveis quando técnicas tradicionais são empregadas; e (ii) projetar boas soluções para problemas e aplicações em que as especificações são incompletas ou não existem soluções ótimas. Neste cenário, a Computação Aproximada aparece como um novo paradigma em resposta à necessidade de melhorar o desempenho ou a eficiência energética de dispositivos eletrônicos. Na Computação Aproximada, a acurácia dos modelos pode ser relaxada, gerando projetos para usuários que estão dispostos a aceitar certas imprecisões, como em aplicações multimídia, circuitos aritméticos imprecisos, processos de compressão de imagens, aplicações de filtros digitais de resposta finita ao impulso (FIR) e resposta infinita ao impulso (IIR). Circuitos digitais obtidos via Computação Aproximada são classificados como circuitos digitais aproximados. Os requisitos de funcionalidade dos circuitos digitais aproximados são relaxados visando alcançar: (i) economia de energia, (ii) melhor velocidade de resposta, (iii) menor complexidade do circuito e (iv) menor área ocupada pelos componentes do circuito. Deseja-se investigar aqui o processo de construção de circuitos digitais combinacionais aproximados via Computação Evolucionista multiobjetivo. Para tal uma técnica de Programação Genética Cartesiana, baseada no conceito de dominância de Pareto e com tamanho populacional adaptativo para lidar com múltiplos objetivos é proposta neste trabalho visando projetar circuitos digitais aproximados analisando o compromisso entre atraso de propagação (delay), potência consumida e erro. Tal técnica é intitulada CGPMO+TPA. Circuitos digitais combinacionais como somadores, multiplicadores e Unidades Lógicas Aritméticas com até 16 entradas e 370 portas lógicas são considerados nos experimentos computacionais. O método CGPMO+TPA foi comparado com abordagens presentes na literatura e apresentou resultados satisfatórios. |
