O que diferencia a técnica desenvolvida por Papa e Alexandre de outras já existentes no mercado é a rapidez do processamento. O uso permite alcançar um resultado com velocidade duas a três vezes maior.
Para detectar a invasão em sistemas computacionais, a técnica diferencia um acesso normal de um ataque. No caso, a máquina recebe acessos não permitidos. Como medida imediata, o programa bloqueia o IP do computador que está atacando.
Quanto à fraude de energia, “a taxa de acerto é de 95%”, diz o professor. É possível investigar os fraudadores por meio da construção do perfil dos usuários. Por exemplo, dados do valor pago, medido e contratado de energia pelas indústrias, entre outros, são fundamentais para reconhecer a falsificação. A base de dados utilizada para a identificação dos usuários clandestinos foi fornecida pelo professor André Nunes de Souza, do departamento de Engenharia Elétrica da instituição.
No caso do banco de dados musical, funciona de forma a extrair características que permitem diferenciar um estilo musical de outro. Segundo o pesquisador, para que a classificação seja feita pelo FCO, é preciso primeiro “ensinar” o programa sobre os estilos musicais presentes no banco de dados. No caso específico, é necessário dar informações do tipo de tom, frequencia e timbre que cada estilo de musical comporta. “A vantagem deste classificador é que ele é mais veloz do que algumas técnicas comumente utilizadas para o treinamento dos dados. Em bases dinâmicas, essa característica é bastante útil”, explica Papa.