Pedro Almeida Cardoso recebeu o prémio das mãos da Presidente da APRP, Bernardete Martins Ribeiro. (Foto: DR)

Pedro Emanuel Almeida Cardoso, antigo estudante do Mestrado em Engenharia Eletrotécnica e de Computadores da Faculdade de Engenharia da Universidade do Porto (FEUP), foi distinguido pela Associação Portuguesa de Reconhecimento de Padrões (APRP) com o prémio de “Melhor Tese de Mestrado 2017”.

Intitulado “Deep Learning Applied to PMU Data in Power Systems”, o trabalho distinguido aborda a análise do comportamento dinâmico de sistemas elétricos de energia, nomeadamente no reconhecimento de eventos críticos pela observação de sinais de frequência capturados por Phasor Measurement Units (PMUs), a uma taxa de 60 fasores por segundo. Foram utilizadas na análise técnicas de Deep Learning, no sentido de se treinar sistemas de classificação de padrões temporais, em janelas de 20 segundos de evento.

Outra das inovações apresentadas na tese consistiu na transformação de sinais temporais em imagens 2D, possibilitando, assim, a aplicação de Convolutional Neural Networks (CNNs), cuja arquitetura representa a estrutura do córtex visual humano. A construção destas imagens 2D, por associação dos pixéis a intensidades, permitiu que as CNNs obtivessem os melhores resultados: 100% de acerto na identificação de eventos.

A tese de Mestrado de Pedro Cardoso contou com a orientação do docente da FEUP e investigador do INESC TEC Vladimiro Miranda e com a co-orientadação de Ricardo Bessa, também investigador INESC TEC.

O prémio foi entregue no passado dia 27 de outubro, durante a sessão de encerramento do RecPad 2017 – 23rd Portuguese Conference on Pattern Recognition, realizada na Academia Militar, na Amadora.

Sobre a APRP

A APRP tem como objetivo a promoção de avanços teóricos e práticos na disciplina científica do reconhecimento de padrões. De acordo com esta sua postura, o prémio para Melhor Tese de Mestrado tem a finalidade de distinguir trabalhos de mérito elevado na área de Reconhecimento de Padrões, estimulando jovens investigadores portugueses a divulgarem os seus trabalhos.