ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECATRÔNICA PMR FÁBRICA DIGITAL TRABALHO FINAL

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1 ESCOLA POLITÉCNICA DA UNIVERSIDADE DE SÃO PAULO DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA MECATRÔNICA PMR FÁBRICA DIGITAL TRABALHO FINAL Felipe Nemr Lucas Cotrim Matheus Ramalho Thiago Takabatake São Paulo 2019

2 1. APRESENTAÇÃO DO TEMA 1.1 Definição e Contextualização Veículos autônomos podem ser definidos como qualquer veículo com capacidade de transporte de pessoas ou bens com mínima ou nenhuma necessidade de condução humana. Esse tema tem recebido atenção cada vez maior ao longo dos últimos anos devido ao desenvolvimento de novas tecnologias de sensoriamento e processamento de dados e devido ao potencial econômico que carros autônomos apresentam: Se apenas 10% da frota atual de carros nos Estados Unidos fosse composta por carros autônomos seriam economizados $37 bilhões de dólares por ano em combustível e tempo, com 90% dos carros sendo autônomos esse valor sobe para $450 bilhões (GOOG, F, XOM, BRK.A, 2014). O controle de veículos autônomos é feito a partir de grande volume de dados sensoriais, que são processados e fornecem informações aos atuadores do veículo sobre como conduzí-lo, realizando, no caso de carros autônomos, o papel que antes era do condutor. Os principais objetivos de veículos autônomos são a promoção de segurança evitando erros humanos, realização de tarefas conjuntas, otimização de tempo, redução do consumo de combustível, e aumento de conforto. 1.2 Tipos de Veículos Autônomos As aplicações de veículos autônomos são extremamente abrangentes, desde o desenvolvimento de carros autônomos para promoção de conforto e redução de taxas de acidentes até veículos subaquáticos para mapeamento do solo oceânico em condições perigosas (INSAURRALDE, 2013) ou rovers espaciais projetados com autonomia para funcionamento em ambiente com grande latência no tempo de transmissão de informações. Veículos autônomos possuem aplicações na indústria, como por exemplo no transporte automatizado de peças e ferramentas pelo chão de fábrica, em uso doméstico, na realização de tarefas de limpeza, e em uso militar, no desenvolvimento

3 de veículos aéreos autônomos para mapeamento em áreas de risco. Devido à abrangência do tema, esse trabalho possui como escopo principal carros autônomos. 1.3 Evolução Histórica e Níveis de Automação Com o objetivo de melhor categorizar o grau de autonomia de carros autônomos, a Society of Automotive Engineering (SAE) definiu níveis de automação para avaliar o desenvolvimento do estado da arte na área e melhor diferenciar soluções de veículos autônomos Nível 0: A criação do Automóvel ( hoje) Caracterizado apenas pelos requisitos fundamentais de um automóvel conforme sua definição, o nível 0 abrange desde os primeiros automóveis até carros atuais simples sem sensoriamento Nível 1: Assistência ao motorista ( hoje) Este nível consiste em carros autônomos com sensores simples de alerta de colisão e câmeras para assistência ao motorista. Não há sistema de controle transmitindo sinais ao sistema de atuação, que ainda deve ser comandado pelo motorista que agora possui ferramentas de auxílio para melhor tomada de decisões Nível 2: Automação Parcial ( hoje) Há a implementação de um sistema de controle para controle de velocidade e direção do carro sob condições limitadas e em ambientes específicos (auto-estradas mapeadas e na ausência de obstáculos imprevistos) Nível 3: Automação Condicional ( hoje) Neste nível, carros autônomos são capazes de acelerar, desacelerar e ultrapassar veículos e outros obstáculos sem intervenção humana, mas requer a intervenção do condutor em condições imprevistas.

4 1.3.5 Nível 4: Alta Automação (~2021) Carros autônomos dirigem sozinhos com segurança em vias locais e terrenos irregulares, mas ainda permitem a condução humana em emergências Nível 5: Automação Completa (~2025) Carros autônomos nesse nível podem trafegar sem intervenção humana em locais não mapeados, reagir a situações imprevistas e prevenir acidentes causados por erros humanos. Para esse caso volantes e pedais não são mais necessários. 1.4 Sensoriamento O processo de direção consiste na observação constante do ambiente e reação a condições adversas e imprevisibilidades, ao mesmo tempo que requer conhecimento da posição atual e do destino desejado. Em carros autônomos, essas informações não estão sempre disponíveis e torna-se crucial o sensoriamento para desenvolver um controlador de qualidade. Carros autônomos atuais fazem uso de diversos sensores projetados para captar informações diferentes do sistema e do ambiente, entre eles estão: Câmeras: Um dos principais sensores em carros autônomos, permite a aquisição de imagens representativas da visão do carro a cada instante e podem ser processadas para identificar objetos e pedestres, promovendo camada de segurança para evitar acidentes. Ultra-Som: Fazem uso de receptores e emissores de ondas sonoras de alta frequência para estimar distâncias de obstáculos próximos. RADAR: Medição de posição e velocidade de objetos por meio da emissão de ondas eletromagnéticas. LIDAR: Medição de uma nuvem de pontos no ambiente do carro autônomo.

5 Odômetros: Utilizados para obtenção da distância percorrida pelo carro, são pouco precisos em casos com deslizamento ou derrapagem. GPS: Sensores de posicionamento global para localização do veículo no mapa de vias. Sensores Inerciais: Medição de acelerações e rotações do carro autônomo sem depender de sistemas externos. Figura 1: Esquema Sensorial de Carro Autônomo (SAPONARA, S. 2017) 2. RELAÇÃO DO TEMA COM ASSUNTOS DISCUTIDOS EM AULA 2.1 CLOUD COMPUTING Os carros autônomos possuem grande necessidade de se comunicarem com veículos próximos, para conseguir obter informações valiosas desses outros veículos, como condições das vias, trânsito, e proximidade com os carros que estão em volta. Além disso, como o volume de dados gerados é muito grande, existe a necessidade de se realizar um maior processamento e armazenamento, e é nesse contexto que entra o conceito de Cloud Computing, o qual permite acessar informações de outros veículos, processar, armazenar os dados distribuidamente na nuvem, e garante uma maior escalabilidade para a utilização de maiores frotas de carros autônomos. E tudo isso é gerenciado remotamente por empresas especializadas.

6 Um exemplo do uso de Cloud Computing em carros autônomos é o Sistema Carcel, o qual permite que veículos evitem obstáculos que podem não ter sido detectados diretamente pelos sensores do próprio veículo, mas cuja localização é conhecida pelo sistema devido ao compartilhamento da informação sensorial de diferentes veículos, e permite também o planejamento mais eficiente de rotas, por possuir informações de longo alcance referente a manutenção da via ou a acidentes que não são captados pelos sensores do veículo (KUMAR, GOLLAKOTA, KATABI, 2012) Uma outra instância do Cloud Computing aplicada ao universo dos carros autônomos é a chamada Vehicular Fog, que permite que os veículos se conectem eficientemente sem perder conexão com a network, por meio da chamada ad hoc network, na qual os nós (veículos) entram e saem constantemente da conexão. Além disso, essa instância permite o armazenamento e processamento dos dados. (LEEL, GERLA, PAU, LEE, LIM, 2016). 2.2 DIGITAL TWIN Em um projeto de carro autônomo, o gêmeo digital está presente no ciclo de aquisição, manufatura, análise, simulação, e visualização de dados em um processo produtivo do veículo, permitindo sua otimização e aumento da produtividade, sendo considerado uma ferramenta gerencial. Durante a fabricação a utilização de um gêmeo digital permite o aumento da qualidade das peças do carro, ao poder criar uma simulação para testar mecanicamente essa peça, obtendo assim insights preciosos antes da fabricação da mesma. E durante a operação do carro autônomo, diversos sensores geram grande volume de dados, que podem ser utilizados para análise remota do desempenho em tempo real. Uma aplicação do gêmeo digital é no problema da Observabilidade Parcial do Contexto da Direção (Driving Context), o qual é resolvido por um gêmeo digital de comportamento (Digital Behavioral Twins), que permite que o motorista, em um ambiente parcialmente observável e sem acesso ao ambiente observado por agentes próximos, possa antecipar suas ações por meio de modelos de comportamentos

7 compartilhados. A formulação desses modelos e o modo como os mesmos aprendem a partir da coleta dos dados são realizados por meio da discretização de possíveis ações e da modelagem do Driving Context como um MDP (Markov Decision Process) (CHEN, KANG, SHIRAISHI, 2018). Alguns cenários de falha de um veículo autônomo também puderam ser analisados graças ao uso de um gêmeo digital, como os casos de um controlador do ABS desconectado e sensores de freio defeituosos, para isso a modelagem do gêmeo digital foi realizada através do Ansys, utilizando o ambiente Simplorer, sendo implementado o Modelica para modelagem numérica, sistemas de ordem reduzida e controles. Muitos dos componentes puderam ser modelados no sistema proposto, como o sistema de freios e os inputs dos sensores presentes no veículo, chegando a resultados muito úteis para a análise de dados de caso de falha (MAGARGLE, JOHNSON, 2017). 2.3 FÁBRICA DIGITAL E CAx Os carros autônomos possuem altos requisitos de segurança devido à gravidade dos acidentes que podem vir a ocorrer, com isso há uma necessidade muito grande de simulações integradas do veículo com os seus componentes em diferentes cenários. Com isso surgem novas tecnologias que ajudam a realizar esses testes para melhorar os carros. Uma nova tecnologia que surge é o CAPP (Potencial de otimização do processo produtivo), o qual tem como funções: acompanhar o ciclo de vida completo do carro autônomo, aumentar a qualidade e redução dos custos, realizar simulações de algoritmos de mapeamento e de desvio de obstáculo e prever a necessidade de possíveis manutenções. Uma análise dos principais simuladores utilizados para veículos autônomos, revelou o uso do pacote de simulação de vias de tráfego SUMO e o simulador de robótica USARSim. O primeiro simula o fluxo realista de veículos e a interação entre os mesmos, fornecendo estatísticas necessárias para avaliação do desempenho do carro autônomo em ambiente não estruturado. E o segundo é responsável pelo

8 tratamento dos sensores utilizados pelo carro e pelo modo como os atuadores devem responder em função dos obstáculos detectados (PEREIRA, ROSSETTI, 2012). Um outro conjunto de ferramentas que é utilizado nos veículos autônomos é o AVCAD, o qual consegue fornecer uma linguagem de descrição do cenário (SDL), criando assim cenários de condução com diferentes números de agentes e em diferentes topologias de vias. Esses cenários são executados por duas ferramentas de verificação: o S-TaLiRo, que consegue achar diferentes maneiras de fazer com que o veículo possa violar as especificações que foram impostas, tendo assim uma boa abrangência de todo o espaço do teste que é realizado, e o dreach, que consegue determinar exaustivamente quando o sistema dinâmico híbrido viola essas especificações, sendo assim essas duas ferramentas complementares, gerando assim o modelo dos principais agentes incontroláveis ao sistema (O KELLY, ABBAS, MANGHARAM, 2017). 2.4 CYBER PHYSICAL SYSTEMS Para carros autônomos, devido a grande quantidade de sensores e as vantagens que a comunicação com outros veículos e com servidores possibilitaram, a adoção de cyber-physical systems tem grande potencial. O sistema criado seria composto por três esferas, o próprio carro, as centrais de informações, que forneceriam dados referentes ao clima, mapas, locais de acidentes e trânsito, e a rede de recursos de computação distribuída, que permitiria comunicação com outros CPSs. Algumas das vantagens desta implementação são a possibilidade de monitoramento remoto do veículo, da modelagem do fluxo de tráfego e de otimizar o controle do veículo utilizando dados globais e de outros CPSs. A principal preocupação tem relação com segurança, uma vez que esses sistemas estão conectados a uma rede existe a possibilidade de um ataque remoto ao software e, como as informações obtidas da rede são utilizadas para controle, tal ataque poderia facilmente resultar em danos físicos reais.

9 2.5 INTERNET OF THINGS (IoT) O uso de tecnologias IoT em veículos autônomos é interessante pois mesmo com sensoriamento, carros autônomos possuem somente observação parcial do ambiente (pontos cegos). Para reduzir isso, seria interessante compartilhar a capacidade sensorial e computacional dos veículos, o que é possível utilizando essas tecnologias. Isso frequentemente se manifesta na criação de redes instantâneas entre veículos próximos chamadas de vehicular fogs. As vehicular fogs são uma solução particularmente interessante para carros autônomos uma vez que resolvem o problema de compartilhamento de dados e informações gerados com baixa latência, o que é crítico para carros autônomos, mas é difícil de ser alcançado com soluções baseadas exclusivamente em cloud. 2.6 SERVICE ORIENTED ARCHITECTURE (SOA) A complexidade dos veículos autônomos aumenta consideravelmente conforme seu nível de automação progride. Os veículos passam a realizar diversas tarefas diferentes, como auto-localização, mapeamento dos arredores, detecção de sinais de trânsito, entre outros. Como será comentado no próximo tópico, o volume de dados gerados se torna muito relevante. Por esse motivo, os serviços em veículos autônomos adotam uma arquitetura modular, que separa suas funções de modo intuitivo e organizado. Assim, há uma organização elevada dos dados gerados, e o desenvolvimento de diferentes funções fica muito exemplificado. Como proposto em (AOYAMA, MIKIO, 2011), o conceito de ACSS (Sistema de Serviço Automotivo em Nuvem) baseado em SOA inclui muitas infraestruturas de TI, dispositivos mobile, serviços em nuvem, infraestrutura do tráfego, redes domésticas, e os veículos, sendo que cada um interage com o outro em qualquer lugar e momento, tendo como centro o veículo.

10 2.7 BIG DATA & ANALYTICS Em um carro autônomo, o volume de dados e informações que é gerado e consumido em um curto período de tempo é enorme (da ordem de Gigabytes/s), sendo coletados a partir de sensores, os quais captam imagens, mapas de vias e nuvens de pontos, e também de agentes externos, como o trânsito, acidentes e manutenção de vias (CHERUVU, 2017). Com isso, torna-se necessário ter ferramentas de Big Data para armazenar, processar, analisar e transmitir esses dados, como o framework Apache Spark para processamento distribuído dos dados, a arquitetura Hadoop para armazenamento, dos dados, a ferramenta Flume, para coleta e transferência de grandes quantidades de dados das fontes para o armazenamento, o sistema Kafka para utilizar uma interface em tempo real, e o serviço Zookeeper para facilitar a coordenação entre grupos de consumidores (KUMAR, GOEL, 2018). A partir da análise dos dados, dessa forma, há uma otimização dos controladores inteligentes e uma melhora no desempenho destes, como por exemplo por meio de algoritmos de classificação como o Random Forest Distribuído e a Regressão Linear, que ajudam muito na melhora da estimação do tempo de chegada a um destino programado (NAJADA, MAHGOUB, 2016). Um outro uso da grande quantidade de dados que é coletada é a do treinamento de carros autônomos a partir de comportamento humano, da forma como um humano dirige um carro no cotidiano, com isso o sistema inteligente consegue aprender os principais erros e vícios cometidos quando se está dirigindo, tornando assim a condução autônoma muito mais segura. 2.8 EMPRESAS VIRTUAIS Para um bom funcionamento dos serviços dos carros autônomos, é de grande importância existir cada vez mais as empresas virtuais, com a participação constante das redes colaborativas, onde diferentes empresas trabalham conjuntamente para gerar um maior volume, quantidade de conhecimento e otimização nesses serviços.

11 As empresas virtuais caracterizam-se por serem temporárias, estando unidas apenas no decorrer do tempo no qual o serviço compartilhado é realizado, podendo se dissolver a qualquer momento, sendo úteis apenas enquanto os serviços forem compartilhados, como por exemplo a união temporária de uma empresa que presta serviços de transporte de carros compartilhados com uma empresa que fabrica e possui os carros autônomos, gerando assim um serviço de carros autônomos compartilhados, no qual a empresa só existe no decorrer do trajeto até o destino que o cliente escolheu. Um exemplo de aplicação deste conceito pode ser visto nas vehicular fogs propostas em 2.5, nelas a rede instantânea que se cria e dissolve conforme necessário entre os veículos presentes pode ser pensada como uma empresa virtual. 3. SÍNTESE DE SOLUÇÕES As seções anteriores introduziram o tema de veículos autônomos e apresentaram aplicações de diversas tecnologias da indústria 4.0 no tema. O objetivo desta seção é descrever uma síntese de soluções, explicitando o potencial de aplicações de carros autônomos em conjunto com todas as tecnologias apresentadas. Será adotada uma estrutura sequencial, de modo que o ciclo de vida do carro autônomo será apresentado sob a ótica da fábrica digital. Primeiramente é gerado um gêmeo digital do carro autônomo durante seu projeto conceitual, antes da etapa de fabricação. São definidas variáveis a serem medidas durante o processo e é estabelecido um modelo digital atualizado em tempo real a partir das medições dessas variáveis, como forças de corte, dimensões e torques aplicados. Durante o processo produtivo das peças, sensoriamento no chão de fábrica alimenta o gêmeo digital que é atualizado e reflete o estado atual do carro. O gêmeo digital pode então ser analisado e pode-se prever não conformidades com o projeto, atualizando-o em tempo real de modo a satisfazer os requisitos.

12 O gestor pode realizar o gerenciamento do processo produtivo a partir da observação do modelo (CAPP) e prever gastos e materiais necessários sob a influência de variações nos parâmetros produtivos. Como a análise do tempo necessário de fabricação em função da quantidade de máquinas disponíveis, ou da quantidade e custo dos materiais de fornecedores em função da geometria do chassi. Dados sensoriais de veículos conduzidos por humanos são coletados, armazenados e processados (Big Data Analytics) para otimização de algoritmos de controle (como desvio de obstáculos, permanência em faixa, mapeamento, identificação de pedestres) antes da implementação dos mesmos em carros autônomos reais. O carro que implementa os algoritmos treinados é então simulado em ambientes de simulação de fluxo de veículos em vias, sujeito a imprevisibilidades proporcionadas por veículos vizinhos. É utilizada uma arquitetura de computação em nuvem para armazenamento, processamento e distribuição de informações sensoriais de carros próximos para promover maior observabilidade a cada veículo individual e fornecer dados que não poderiam ser adquiridos individualmente, como informações de acidentes e manutenções em vias distantes ou condições climáticas. Implementa-se redes dedicadas de comunicação entre veículos próximos (IoT), de modo a compartilhar poder computacional e capacidade sensorial, permitindo um fluxo sincronizado de veículos e constituindo um sistema robusto a falhas de comunicação com um servidor central. Os dados sensoriais são enviados também a uma central que simula modelos ciber-físico dos carros autônomos (CPS) para monitoração e possibilidade de manutenção preditiva. Internamente ao veículo, os diversos módulos que compõem o carro autônomo seguem uma estrutura orientada a serviços (SOA) que implementa um conjunto de funções de baixo nível na forma de serviços de alto nível que podem ser acessados e combinados por outros módulos para realização de tarefas complexas. Um exemplo é a interface entre os módulos de controle e de atuação. O controlador faz uso de funções de alto nível do controlador, como seguimento de rota ou

13 mapeamento, e não possui acesso direto a comandos internos de injeção de combustível e aceleração, por exemplo. Por fim, há ainda empresas virtuais compostas por empresas que fornecem os serviços de armazenamento e processamento em nuvem (Cloud Computing), pelos fabricantes do carro autônomo e pelos desenvolvedores do software de controle. As localizações físicas de cada uma não precisam ser próximas e empresas podem entrar e sair da empresa virtual de modo flexível e sem comprometimento na performance de processos. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS Berger, Christian; Rumpe, Bernhard et al. Autonomous Driving 5 Years after the Urban Challenge: The Anticipatory Vehicle as a Cyber-Physical System Department of Computer Science and Engineering Chalmers University of Gothenburg Sweden Chen, B et al. Cyber-Physical System Enabled Nearby Traffic Flow Modelling for Autonomous Vehicles, IEEE 36th International Performance Computing and Communications Conference (IPCCC), CHEN, X; KANG, E; SHIRAISHI, S. et al. Digital Behavioral Twins for Safe Connected Cars, Copenhagen, Denmark, CHERUVU, R. Big Data Applications in Self-Driving Cars. ALB Computer Science, Harvard Extension School, CHIANG, MUNG; ZHANG, TAO. Fog and IoT: An Overview of Research Opportunities Datta, S.K., Harri, J. & Bonnet, C. 2019, IoT platform for precision positioning service for highly autonomous vehicles, nd International Computer Science and Engineering Conference, ICSEC Elmquist, Asher & Negrut, Dan. (2017). Virtual Sensing for Autonomous Vehicle Simulation in Chrono.

14 Eun-Kyu Lee1,2, Mario Gerla1, Giovanni Pau3, Uichin Lee4 and Jae-Han Lim5, Internet of Vehicles: From intelligent grid to autonomous cars and vehicular fogs, International Journal of Distributed Sensor Networks 2016, Vol. 12(9) "How Google's Self-Driving Car Will Change Everything (GOOG,F,XOM,BRK.A)." Investopedia. 20 May HEIKO G. SEIF; XIAOLONG HU. Autonomous Driving in the icity - HD Maps as a Key Challenge of the Automotive Industry Hossai, M. R. T., Shahjalal, M. A., & Nuri, N. F..Design of an IoT based autonomous vehicle with the aid of computer vision. International Conference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE), INSAURRALDE, C. Service-Oriented Agent Architecture for Autonomous Maritime Vehicles. Institute of Sensors, Signals and Systems. School of Engineering and Physical Sciences Heriot-Watt University, 2013 Iwai, A., & Aoyama, M.. Automotive Cloud Service Systems Based on Service-Oriented Architecture and Its Evaluation. IEEE 4th International Conference on Cloud Computing, 2011 Kumar, S. & Goel, E. 2018, Changing the world of Autonomous Vehicles using Cloud and Big Data, Proceedings of the International Conference on Inventive Communication and Computational Technologies, ICICCT 2018, pp KUMAR, S; GOLLAKOTA S; KATABI D. A Cloud-Assisted Design for Autonomous Driving, MIT Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory, LEE, E, et al. Internet of Vehicles: From Intelligent Grid to Autonomous Cars and Vehicular Fogs. International Journal of Distributed Sensor Networks, LIU, J et al. Secure Autonomous Cyber-Physical Systems Through Verifiable Information Flow Control, Workshop on Cyber-Physical Systems Security & Privacy, Canada, October 19. Cornell University, 2018.

15 MAGARGLE, RYAN; JOHNSON, LEE et. al. A Simulation-Based Digital Twin for Model-Driven Health Monitoring and Predictive Maintenance of an Automotive Braking System Matthew O Kelly, Houssam Abbas, Rahul Mangharam. Computer-Aided Design for Safe Autonomous Vehicles, Department of Electrical and Systems Engineering University of Pennsylvania, Philadelphia, PA, Najada, H. A., & Mahgoub, I. Autonomous vehicles safe-optimal trajectory selection based on big data analysis and predefined user preferences. IEEE 7th Annual Ubiquitous Computing, Electronics & Mobile Communication Conference, PEREIRA, J; ROSSETTI R. An Integrated Architecture for Autonomous Vehicles Simulation, Artificial Intelligence and Computer Science Laboratory, Department of Informatics and Engineering, University of Porto, PIERONI, ALESSANDRA; SCARPATO, NOEMI; BRILLI, MARCO. Industry 4.0 Revolution In Autonomous And Connected Vehicle A Non-Conventional Approach To Manage Big Data Rome, Italy Shaoshan Liu, Jie Tang, Chao Wang, Quan Wang, and Jean-Luc Gaudiot, Fellow, IEEE. Implementing a Cloud Platform for Autonomous Driving, National Science Foundation, Violeta Damjanovic-Behrendt. A Digital Twin-based Privacy Enhancement Mechanism for the Automotive Industry, Salzburg Research, Austria, M. Wagner; D. Zöbel An Adaptive Software and System s Architecture for Driver Assistance Systems based on Service Orientation International Journal of Machine Learning and Computing, Vol. 1, No. 4, October 2011 Wagner, M., Meroth, A. & Zöbel, D. 2014, Developing self-adaptive automotive systems: On the integration of service-orientation into automotive development processes, Design Automation for Embedded Systems, vol. 18, no. 3-4, pp

16 N. S. Yeshodara, N. S. Nagojappa and N. Kishore, Cloud Based Self Driving Cars, 2014 IEEE International Conference on Cloud Computing in Emerging Markets (CCEM), Bangalore, 2014, pp. 1-7.

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