As doenças pandêmicas do SARS-V-2 recentemente nos lembraram da importância das abordagens matemáticas de sistemas e controle para contrastar doenças infecciosas. Modelos preditivos são fundamentais para entender e prever a evolução de uma epidemia, bem como planejar estratégias de controle eficazes para conter a propagação do contágio na população.
Discutimos modelos epidemiológicos compartimentais, incluindo o modelo SIDARTHE, que captura a propagação do contágio e a evolução da doença considerando diferentes gravidades da doença, a presença de infectados assintomáticos e o impacto de intervenções não farmacêuticas, e o modelo SIDARTHE-V que também inclui o efeito da vacinação na presença de múltiplas variantes de vírus. Os modelos são cruciais para apoiar os formuladores de políticas na avaliação de diferentes cenários possíveis, e as abordagens baseadas em modelos são preciosas para projetar intervenções de contenção multifacetadas (incluindo distanciamento físico e uso de equipamentos de proteção, testes e rastreamento de contatos e vacinação) e para avaliar o efeito adotado de políticas, como passes de vacinação. Discutimos a importância das intervenções preventivas e propomos estratégias baseadas na teoria de controle ótima e robusta que nos permite lidar com valores de parâmetros profundamente incertos e conter a epidemia de maneira ideal.
Giulia Giordano é atualmente Professora Assistente do Departamento de Engenharia Industrial da Universidade de Trento, Itália. Ela recebeu o B.Sc. e M.Sc. graus summa cum laude em engenharia elétrica e Ph.D. grau (Hons.) em sistemas e teoria de controle da Universidade de Udine, Itália, em 2010, 2012 e 2016, respectivamente. Ela visitou o Control and Dynamical Systems Group, California Institute of Technology, Pasadena, CA, EUA, em 2012, e o Institute of Systems Theory and Automatic Control, University of Stuttgart, Alemanha, em 2015. Foi Research Fellow do LCCC Linnaeus Center e o Departamento de Controle Automático, Lund University, Suécia, de 2016 a 2017, e Professora Assistente do Delft Center for Systems and Control, Delft University of Technology, Holanda, de 2017 a 2019. Editora do IEEE Control Systems Letters desde 2020 e da Automatica desde 2022. Foi reconhecida com a Outstanding Reviewer Letter do IEEE Transactions on Automatic Control em 2016 e do Annals of Internal Medicine em 2020, e escolhida como Outstanding Associate Editor do Cartas de Sistemas de Controle IEEE para o ano de 2021. Ela recebeu o EECI Ph.D. Prêmio 2016 do European Embedded Control Institute por sua tese “Structural Analysis and Control of Dynamical Networks”, o NAHS Best Paper Prize 2017, como coautora do artigo “A Switched System Approach to Dynamic Race Modelling”, Nonlinear Analysis: Hybrid Systems , 2016, e o SIAM Activity Group on Control and Systems Theory Prize 2021, por “contribuições significativas para o desenvolvimento de metodologias inovadoras para a análise estrutural de sistemas de controle em rede e suas aplicações em redes biológicas”. Seus principais interesses de pesquisa incluem a análise e o controle de redes dinâmicas, com aplicações especialmente em biologia e epidemiologia.
Embora os sistemas de energia das ondas ainda não sejam comerciais, o controle foi identificado como um importante tecnologia facilitadora que pode reduzir o custo da energia das ondas, permitindo-lhe competir economicamente com outras fontes de energia renováveis e convencionais. No entanto, os sistemas de energia das ondas, que são diversos em forma e princípio de funcionamento, representam um problema de controle desafiador, em termos de fluxo de energia alternativo pancromático, complexidade de modelagem hidrodinâmica, não causalidade no solução de controle fundamental e propriedades de sensibilidade adversas. Além disso, o problema do controle da energia das ondas é expresso em termos de uma função de desempenho de maximização de energia, em vez de ser facilmente reduzido a um problema de acompanhamento de ponto de ajuste, enquanto uma variável chave de entrada do sistema, a força de excitação da onda, é imensurável. Esta palestra irá detalhar as principais questões de controle enfrentadas ao lidar com sistemas de energia das ondas, fornecendo também uma visão geral da tecnologia de energia das ondas e alguns dispositivos típicos, mostrando algumas possibilidades no domínio da solução. Alguns resultados de controle experimental também serão apresentados e a palestra será concluída com algumas perspectivas sobre futuras direções de pesquisa.
John Ringwood recebeu o HonsDipEE da TU Dublin, o BSc(Eng) em engenharia elétrica da Trinity College Dublin (ambos em 1981) e doutorado em sistemas de controle pela Strathclyde University (1984). Em seguida, recebeu um mestrado em tecnologia musical pela Maynooth University em 2005. Passou 15 anos na Dublin City University como membro do corpo docente da Escola de Engenharia Eletrônica, com mandatos simultâneos como acadêmico visitante na Massey University e na University of Auckland. Ingressou na Maynooth University em 2000, como catedrático e chefe fundador do Dept. of Electronic Engenharia e construiu o Dept. a partir de um site greenfield, também atuando como Reitor de Engenharia de 2001 a 2006. Atualmente é Professor de Engenharia Eletrônica e Diretor do Centro de Energia Oceânica Pesquisa na Universidade de Maynooth. É Editor Associado da IEEE Trans. sobre Energia Sustentável e o Journal of Ocean Engineering and Marine Energy e Editor Adjunto de Assuntos para IET RPG. John Ringwood recebeu 2016 IEEE Control Systems Magazine Outstanding Paper Award e foi premiado com Chevalier des Palmes Academiques pelo governo francês em 2017 por sua contribuição à pesquisa em energia oceânica. Além de mais de 400 publicações revisadas por pares, é coautor do livro Hydrodynamic Control of Wave Energy Devices (com Umesh Korde) e detém 3 patentes. Suas atividades de comercialização, que incluem a empresa spin-out Wave Venture, foi reconhecida pela Enterprise Ireland (2008 Industrial Prêmio de Comercialização de Tecnologias) e Maynooth University (Prêmio de Comercialização de 2013). Seus interesses de pesquisa estão relacionados aos sistemas de controle, oceano e energia renovável e engenharia biomédica.
Quando os robôs devem ser implantados em longas escalas de tempo, a otimização deve ficar em segundo plano em relação à “sobrevivência”, ou seja, é mais importante que os robôs não quebrem ou esgotem completamente suas fontes de energia do que executem certas tarefas da maneira mais eficaz possível. Por exemplo, no contexto da robótica multiagente, temos uma compreensão bastante boa de como projetar estratégias de controle coordenadas para fazer com que equipes de robôs móveis atinjam objetivos geométricos, como montar formas ou cobrir áreas. Mas, o que acontece quando esses objetivos geométricos não importam mais tanto? Nesta palestra, consideramos essa questão da autonomia de longa duração para equipes de robôs que são implantados em um ambiente por um período de tempo sustentado e que podem ser recrutados para executar várias tarefas diferentes de maneira distribuída, segura e comprovadamente correta . Este desenvolvimento envolverá a composição de múltiplos certificados de barreira para tarefas de codificação e restrições de segurança através do desenvolvimento de funções de barreira não suave, bem como um desvio para a ecologia como forma de entender como o monitoramento ambiental persistente pode ser alcançado através do estudo de animais com baixo – estilos de vida energéticos, como a preguiça de três dedos.
Dr. Magnus Egerstedt é Reitor de Engenharia e Professor do Departamento de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação da Universidade da Califórnia, Irvine. Antes de ingressar na UCI, Egerstedt fazia parte do corpo docente do Georgia Institute of Technology. Recebeu o M. S. Graduado em Engenharia Física e Ph.D. Licenciatura em Matemática Aplicada pelo Royal Institute of Technology, Estocolmo, Suécia, B.A. licenciada em Filosofia pela Universidade de Estocolmo, e foi bolsista de pós-doutorado na Universidade de Harvard. Dr. Egerstedt realiza pesquisas nas áreas de teoria de controle e robótica, com foco particular no controle e coordenação de sistemas multi-robôs. Magnus Egerstedt é o presidente eleito da IEEE Control Systems Society, membro do IEEE e IFAC e membro da Royal Swedish Academy of Engineering Science. Ele recebeu vários prêmios de ensino e pesquisa, incluindo o Ragazzini Award, o O. Hugo Schuck Best Paper Award, o Outstanding Doctoral Advisor Award e o HKN Outstanding Teacher Award da Georgia Tech, e o Alumni of the Year Award do Royal Instituto de Tecnologia.
O ponto de partida desta apresentação é o estudo de estabilidade de sistemas dinâmicos lineares por meio da teoria de Lyapunov, que remete a condições na forma de desigualdades matriciais lineares (em inglês, linear matrix inequalities — LMIs). Originalmente tratado por equações lineares, esse problema pode também (desde meados da década de 1970) ser descrito em termos de LMIs. Soluções numéricas para LMIs começaram a surgir a partir de então, inicialmente por implementações de métodos para otimização convexa (elipsóide, planos de corte, etc.), e depois por resolvedores especializados em programação semidefinida. Em algum momento, parece, cunhou-se a frase: um problema está resolvido se for expresso como um conjunto de LMIs. Condições necessárias e suficientes para estabilidade, estabilização por realimentação de estados ou por controlador dinâmico de ordem completa, controle ótimo ou filtragem de ordem completa H2 ou H∞ para sistemas contínuos ou discretos no tempo, são expressas como problemas convexos de otimização na forma de LMIs, associados a uma função quadrática de Lyapunov v(x) = x’Px. Com parâmetros incertos no sistema, variantes ou invariantes no tempo, representados por um modelo politópico, apenas resultados suficientes são obtidos com essa classe de funções de Lyapunov. Na maioria de problemas de análise, no entanto, o uso de funções de Lyapunov mais complexas, associado a técnicas de relaxações que proporcionam LMIs mais precisas, permite chegar (assintoticamente) à necessidade. Porém, mesmo para realimentação de estados, controle ou filtragem de ordem completa, apenas condições suficientes existem no caso de sistemas incertos. Restrições de estrutura, controlador ou filtro de ordem reduzida, presença de não linearidades, apenas aguçam as dificuldades dos problemas de síntese.
Pedro Luis Dias Peres nasceu em Sorocaba, SP, Brasil, em 1960. Graduou-se (1982) e tornou-se mestre (1985) em Engenharia Elétrica pela Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Fez doutorado em “Automatique”pela Universidade de Toulouse III (Paul Sabatier), LAAS-CNRS, França (1989). Desde 1992 é professor na Faculdade de Enge- nharia Elétrica e de Computação da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Seus interesses incluem Sinais, Circuitos e Sistemas Lineares, Sistemas Incertos, Estabilidade, Controle Robusto, Filtragem Robusta e Programação Semidefinida.
Atualmente, a pesquisa de drones e UAVs em robótica é dominada por abordagens orientadas a dados que se concentram principalmente em problemas científicos relacionados à percepção e outros problemas relacionados à IA. Os problemas de design, modelagem e controle, que têm sido a espinha dorsal da pesquisa de drones e UAV em robótica nas últimas décadas, parecem sofrer um período de declínio em termos de popularidade. Há muitas explicações possíveis para esse fenômeno. Talvez não haja problemas de controle aberto mais relevantes para UAVs; ou talvez problemas ainda não resolvidos sejam agora percebidos como resolvidos por causa de algum tipo de ‘alucinação em massa’; ou talvez a atenção esteja agora distraída por outros problemas que foram negligenciados no passado porque muito difíceis de resolver e agora parecem/estão finalmente ao alcance graças à nova onda de IA; ou outra explicação poderia ser que os problemas ainda em aberto no controle são tão difíceis que todos fingem ignorá-los, como a ‘Raposa e as Uvas’. Ou a motivação pode ser diferente, é claro. Ou talvez não haja nenhum declínio na popularidade e esse campo de pesquisa esteja realmente em muito boa forma, mas não anunciado o suficiente para emergir. Nesta palestra, darei meu ponto de vista histórico e técnico sobre a questão de saber se ainda existem problemas científicos significativos em aberto em drones robóticos e pesquisa de UAV no lado do design e controle e, caso a resposta seja sim, tentarei criticamente classificar esses problemas abertos em termos de dificuldade e fornecer possíveis direções técnicas para explorar os caminhos para suas soluções.
Antonio Franchi é Professor Titular em Controle de Robótica Aérea na Universidade de Twente, Holanda, no departamento de Robótica e Mecatrônica, e pesquisador associado no LAAS-CNRS (equipe RIS), Toulouse, França. Ele é um membro sênior do IEEE. De 2014 a 2019 foi Pesquisador Permanente do CNRS e líder das atividades de robótica aérea no LAAS-CNRS. De 2010 a 2013 foi Cientista Pesquisador e depois Cientista Pesquisador Sênior no Instituto Max Planck de Cibernética Biológica na Alemanha, e líder científico do grupo “Robótica Autônoma e Sistemas de Máquina Humana”. Ele recebeu o grau Laurea (M.Sc.) (summa cum laude) em Engenharia Eletrônica e o Ph.D. Graduado em Engenharia de Sistemas (fevereiro de 2010) pela Universidade Sapienza de Roma, Itália. Em 2009 foi aluno visitante na Universidade da Califórnia em Santa Bárbara. Os seus principais interesses de investigação situam-se na área da robótica, com especial atenção para problemas de controlo e estimativa e aplicações que vão desde controlo de movimento e interação física, controlo/estimação/coordenação descentralizada, haptics e arquiteturas de hardware/software. Suas principais áreas de especialização são robótica aérea e sistemas de múltiplos robôs. Publicou mais de 150 artigos em revistas internacionais, livros e conferências e deu mais de 90 palestras convidadas em locais internacionais desde 2010. Em 2010 foi premiado com o ”IEEE RAS ICYA Best Paper Award” por um de seus trabalhos sobre Exploração de vários robôs. Em 2018, ele recebeu o prêmio IEEE RAS Most Active Technical Committee de 2018. Foi Editor Associado do IEEE Transactions on Robotics de 2016 a 2021 e é Editor Sênior do IEEE ICRA desde 2020. Foi editor associado do IEEE Robotics & Autom. Mag. (2013 a 2016), IEEE ICRA (2014 a 2019), IEEE/RSJ IROS (2014 a 2017) e a Revista IEEE Aerospace and Electric Systems (2015). Ele é o coordenador do projeto JCJC ANR MuRoPhen, co-coordenador do projeto FlyCrane, e foi colaborador do PRO-ACT H2020, todos focados na coordenação/manipulação multi-robô. Ele é o coordenador local do projeto EU H2020 Aerial-CORE, foi coordenador local do projeto EU H2020 AEROARMS, o criador do projeto ANR PRC ‘The Flying Co-worker’ e contribuiu para o projeto EU FP7 ARCAS , todos focados em manipulação robótica aérea. Ele é o co-fundador e co-presidente do Comitê Técnico IEEE RAS em Sistemas Múltiplos de Robôs, http://multirobotsystems.org/ (> 450 membros). Ele co-financiou e foi o co-presidente do programa do Simpósio Internacional de Sistemas Multi-robô e Multiagente patrocinado pelo IEEE (MRS 2017, 2019 e 2021). Ele co-organizou as Escolas de Verão de 2019 e 2016 patrocinadas pelo IEEE-RAS sobre Sistemas de Múltiplos Robôs em NUS, Cingapura e CTU, Praga, e mais de 15 workshops sobre Sistemas de Múltiplos Robôs, Robôs Aéreos e Teleoperação no IEEE ICRA, IEEE/RSJ IROS e RSS, entre outros. Desde 2010, é mentor de 12 doutorandos e atualmente orienta 9 doutorandos. Uma das teses de doutorado que ele orientou ganhou o Prêmio Nacional Francês de Melhor Tese de Robótica em 2019.