Redes de neurônios

In the last ten years many scientific advances regarding neurons and the way they are interconnected has mad o it possible to study the dynamics of storage and Processing of information in the brain. In particular, the physicist J. J. Hopfield proposed a formal minimalist model to these neural networks reducing the problem to a particular case of a well – defined physical problem – the spin glass. Although the problem í s well defined, its solution is far from being trivial.Here we introduce the problem, describe Hopfield model, with its achievements and limitations, and present our contribution to the description of information storage in neural networks.Na última década várias descobertas em relação a neurônios e á maneira como estão interconectados, formando redes, possibilitaram o estudo da dinâmica do armazenamento e processamento de informação pelo cérebro. Em particular, o físico J. J. Hopfield propôs um modelo formal, minimalista para estas redes neuronais, reduzindo o problema a um caso particular de um sistema físico bem definido - o vidro de spin. Embora o problema esteja bem definido, sua solução está longe de ser trivial.Neste texto nós introduzimos o problema, descrevemos o modelo de Hopfield com seus resultados e limitações e apresentamos nossa contribuição para a descrição do armazenamento da informação em redes de neurônios

EFEITO DO NÚMERO DE NEURÔNIOS NA CAMADA OCULTA PARA RELAÇÕES HIPSOMÉTRICAS DE EUCALIPTO USANDO REDES NEURAIS ARTIFICIAIS

As redes neurais artificiais têm mostrado performance melhor ou pelo menos similar à dos modelos tradicionais de regressão usados a modelagem florestal. No entanto, deve-se atentar para uma configuração que garanta estimativas acuradas e capacidade de generalização, sendo a quantidade de neurônios na camada oculta uma característica crítica a ser decidida. Assim, o presente estudo buscou encontrar a quantidade ótima de neurônios na camada oculta na modelagem da relação hipsométrica em plantio de Eucalyptus saligna Smith. A base de dados foi subdividida de modo aleatório em 50% para treinamento e 50% para validação do modelo, empregando-se a arquitetura de rede neural Multilayer Perceptron (MLP). No processo de modelagem, considerou-se o diâmetro à altura do peito como variável de entrada e a altura como variável de saída. A quantidade de neurônios na camada oculta foi testada com variação entre 1 a 6. Das seis melhores redes treinadas, aquelas que obtiveram neurônios acima de três na camada oculta tenderam a apresentar overfitting quando aplicados aos dados da validação. Com as diferentes arquiteturas na camada oculta, foi possível obter redes treinadas com coeficiente de correlação (r) variando de 0,61 a 0,73 e raiz quadrada do erro quadrático médio de ±1,28 a 1,48 m. Foram escolhidas as RNA com três neurônios na camada oculta devido a sua simplicidade e pouca diferença de acurácia quando comparadas às obtidas com maior número. A quantidade de neurônios a serem considerados na camada oculta deve ser definida com atenção para que o fenômeno modelado conserve capacidade de generalização

Implementação de um modelo de neurônios pulsados para análise e visualização de formas de aprendizado em tempo de operação em robôs

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Este trabalho apresenta uma abordagem teórica e prática da aplicação de conceitos de uma classe específica de redes neurais, formadas por neurônios com potencial de ação, na área do aprendizado de sistemas robóticos. Adaptou-se o modelo de Redes Neurais Hierárquicas Orientadas a Objetos (Hi-NOON) para um dispositivo robótico simples. A fim de validar estas adaptações implementou-se alguns circuitos neurais em um robô LEGO onde algumas formas de aprendizado em tempo de operação foram observadas. Os resultados obtidos e a discussão associada descrevem graficamente os relacionamentos entre neurônios e sinapses, bem como as alterações dos estados internos dos neurônios como efeito dos estímulos do aprendizado

Um estudo sobre a aplicabilidade de redes neurais em criptografia

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação.Diversos dispositivos eletrônicos conectados uns aos outros e o crescimento exponencial da internet levam à necessidade de prove

Desenvolvimento e treinamento de redes neurais artificiais para processamento de dados de radiação solar

TCC-Universidade Federal de Santa Catarina-Centro Araranguá-Engenharia de Energia.A energia solar fotovoltaica está sendo inserida gradualmente na matriz energética mundial como uma fonte de energia limpa e sustentável. Atualmente no Brasil, para que um projeto de parque ou usina fotovoltaica seja habilitado em um leilão de energia é obrigatória a apresentação do histórico das medições de radiação solar, por um período contínuo de doze meses. Os dados de radiação solar são fundamentais para as estimativas de geração de energia elétrica dos empreendimentos. A precisão das estimativas está diretamente correlacionada com a qualidade e confiabilidade dos dados de radiação solar. Este trabalho apresenta o desenvolvimento, treinamento e validação de uma rede neural artificial (RNA) para identificação e preenchimento de lacunas em dados de radiação solar. Os dados de radiação solar foram obtidos através da base de dados meteorológicos do INMET para a cidade de Araranguá, Santa Catarina. O desempenho da rede neural artificial será comparado com métodos empíricos de replicação usualmente utilizados para o preenchimento de lacuna nos dados de radiação solar. O critério de avaliação do desempenho é o erro médio quadrático dos dois métodos testados em relação a populações de teste criadas para a validação. Foi possível verificar que a rede neural artificial apresentou um erro quadrático médio 24,6% menor quando comparado ao método de referência. Portanto, do ponto de vista energético a RNA apresenta maior precisão no tratamento dos dados de radiação solar, garantindo maior confiabilidade na estimativa de geração de energia elétrica.Solar energy is being gradually inserted into the world energy base in the last years worldwide providing a clean and renewable source of energy. Nowadays in Brazil, for projects of solar power plants to be qualified in an auction of energy it is mandatory to present the history of measurements of solar radiation, in a continuous period of twelve months. The solar radiation data are essential to estimate of the electric power generation. This work project presents the development, training and validation of an artificial neural network (RNA) to identify and fill gaps in solar radiation data. The solar radiation data were obtained through the INMET meteorological database for the city of Araranguá, Santa Catarina. The performance of the artificial neural network will be compared with empirical methods of replication usually used to fill the gap in the solar radiation data. The criterion of performance evaluation is the mean square error (MSE) of the two methods tested in relation to test populations created for the validation. It was possible to verify that the artificial neural network presented a mean square error 24.6% smaller when compared to the reference method. Therefore, from the energy point of view the RNA tool presents greater precision in the treatment of solar radiation data, guaranteeing greater reliability in the generation of electric energy

Algoritmo para classificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho (Spodoptera frugiperda, Smith) em imagens digitais.

Foi desenvolvido e testado, no presente estudo, um algoritmo de processamento e análise de imagens digitais para identificação de plantas de milho atacadas pela lagarta do cartucho, o qual consistiu em duas etapas de classificação dos objetos presentes na cena de uma lavoura de milho. Na primeira etapa, denominada classificação grosseira, utilizou-se a técnica de limiarização em blocos da imagem com 60 x 60 pixels de dimensão e, na segunda etapa, denominada classificação refinada, utilizaram-se redes neurais artificiais em blocos com 3 x 3 pixels de dimensão.A exatidão de cada etapa do algoritmo foi acessada através da determinação da matriz de contingência, com base em 80 e 75 blocos, para a classificação grosseira e refinada, respectivamente. O algoritmo apresentou índice de exatidão global de 80,74%

Artificial intelligence in Animal Science

Os sistemas biológicos são surpreendentemente flexíveis pra processar informação proveniente do mundo real. Alguns organismos biológicos possuem uma unidade central de processamento denominada de cérebro. O cérebro humano consiste de 10(11) neurônios e realiza processamento inteligente de forma exata e subjetiva. A Inteligência Artificial (IA) tenta trazer para o mundo da computação digital a heurística dos sistemas biológicos de várias maneiras, mas, ainda resta muito para que isso seja concretizado. No entanto, algumas técnicas como Redes neurais artificiais e lógica fuzzy tem mostrado efetivas para resolver problemas complexos usando a heurística dos sistemas biológicos. Recentemente o numero de aplicação dos métodos da IA em sistemas zootécnicos tem aumentado significativamente. O objetivo deste artigo é explicar os princípios básicos da resolução de problemas usando heurística e demonstrar como a IA pode ser aplicada para construir um sistema especialista para resolver problemas na área de zootecnia.Biological systems are surprising flexible in processing information in the real world. Some biological organisms have a central unit processing named brain. The human's brain, consisting of 10(11) neurons, realizes intelligent information processing based on exact and commonsense reasoning. Artificial intelligence (AI) has been trying to implement biological intelligence in computers in various ways, but is still far from real one. Therefore, there are approaches like Symbolic AI, Artificial Neural Network and Fuzzy system that partially successful in implementing heuristic from biological intelligence. Many recent applications of these approaches show an increased interest in animal science research. The main goal of this article is to explain the principles of heuristic problem-solving approach and to demonstrate how they can be applied to building knowledge-based systems for animal science problem solving

Use of artificial neural networks on the prediction of zootechnical indexes on gestation and farrowing stages of swines

Objetivou-se com este trabalho avaliar a precisão das redes neurais artificiais (RNA) na estimativa das redes neurais artificiais (RNA) na predição de índices zootécnicos, com base em variáveis térmicas e fisiológicas de porcas gestantes. A pesquisa foi realizada entre janeiro e abril de 2005 em uma propriedade de produção industrial de suínos, no setor de gestação, com 27 matrizes primíparas, alojadas em baias individuais e posteriormente na maternidade em baias de parição, onde foram quantificados os índices de produção dos leitões provenientes do estudo. Para tanto, foi implementada uma RNA backpropagation, com uma camada de entrada, uma oculta e uma camada de saída com funções de transferência tangente sigmoidal. A temperatura do ar e a frequência respiratória foram consideradas variáveis de entrada e o peso ao nascimento dos leitões e número de leitões mumificados, como variáveis de saída. A rede treinada apresentou ótimo poder de generalização, o que possibilitou a predição das variáveis-respostas. A caracterização do ambiente da gestação e maternidade foi adequada se comparada aos dados reais, com poucas tendências de sub ou superestimação de alguns valores. A utilização desse sistema especialista para a previsão dos índices zootécnicos é viável, pois o sistema tem bom desempenho para esta aplicação.The objective of this work was to evaluate the precision of Artificial Neural Networks (ANNs) to estimate zootechnical indexes, based on thermal and physiological variables of pregnant sows. This study was carried out from January to April 2005, in a swine industrial production farm in the gestation section with 27 primiparous gilts, allocated in individual pens and after on farrowing pens where it was quantified animal production indexes of piglets from the study. Therefore, an ANN backpropagation was implemented, with one input layer, one hidden layer, and one output layer with tangent sigmoidal transference functions. Air temperature and respiratory frequency were considered as input variables and weight of piglet at birth and the number of mummified piglets as output variables. The trained ANN presented a great generalization power, which enabled the prediction of the answer-variables. Characterization of the environment of gestation and maternity was appropriated if compared to the real data, with few under or overestimated tendencies of some values. The use of this specialist system to predict zootechnical indexes is viable because the system shows a good performance for this use