Ferramenta de detecção de padrões de planicidade utilizando redes neurais / Pattern detection tool using neural networks

O sistema nervoso humano é responsável pelas principais funções de controle do nosso organismo, sendo constituído por uma unidade básica chamada neurônio. O neurônio é responsável por diversas funções conhecidas, sendo a de maior destaque a cognição. A cognição é a capacidade do cérebro humano armazenar informação e formar o aprendizado.Redes Neurais Artificiais, segundo Haykin (2001), é uma técnica de Inteligência Artificial desenvolvida na década de 40 pelo matemático Walter Pitts e o neurofisiologista McCulloch. Eles objetivaram associar um neurônio biológico a um circuito eletrônico. Posteriormente, esse modelo teve readequação para um modelo computacional associado.A tentativa de simular o sistema nervoso humano possibilitou atribuir às máquinas a capacidade de adquirir aprendizado e o reconhecimento de padrões, ou seja, a Rede Neural Artificial é um conceito matemático que trabalha na modelagem de um sistema real com base no conhecimento específico sobre um assunto em questão, visando o processamento de dados de forma semelhante ao do cérebro humano e disponibilizando à uma aplicação específica.Para Braga et al. (2000), o neurônio artificial proposto por Pitt e McCulloch é uma simplificação de um neurônio biológico, com sua descrição matemática resultando em um modelo de neurônio com “n” entradas, representando os dendritos, e com apenas uma saída.Para simular o comportamento das sinapses de cada entrada do neurônio artificial, existem pesos acoplados cujo os valores podem ser inibitórios ou excitatórios, determinando em que grau o neurônio deve considerar o sinal de disparo naquela conexão.Um neurônio biológico dispara quando a soma dos impulsos que ele recebe ultrapassa o seu limiar de excitação. O corpo do neurônio, por sua vez, é simulado por um mecanismo simples que faz a soma dos valores recebidos pelo neurônio (soma ponderada) e decide se o neurônio deve ou não disparar seu sinal, comparando a soma obtida ao limiar do neurônio.A Figura 1 mostra um modelo de neurônio artificial, onde segundo Haykin (2001), é possível identificar os elementos básicos que estão descritos abaixo.  Figura 1: Modelo de um neurônio artificial-Fonte: Haykin, 2001. No modelo da Figura 1, é representado um conjunto de elos de conexão (ou conjunto de sinapses), cada um caracterizado por um peso ou força própria. Especificamente, um sinal xm na entrada da sinapse conectada ao neurônio k é multiplicado pelo peso sináptico wkm.A representação do sinal de somatório realiza a adição dos sinais de entrada ponderados pelas respectivas sinapses do neurônio, formando uma espécie de combinador linear.Uma função de ativação é utilizada para restringir a amplitude da saída de um neurônio. A função de ativação é também referida como função restritiva, já que, restringe (limita) o intervalo permissível de amplitude do sinal de saída a um valor finito.O bias, representado por bk, tem o efeito de aumentar ou diminuir a entrada líquida da função de ativação, dependendo se este assume, valores positivos ou negativos, respectivamente.Adentrando ao meio siderúrgico, de acordo com Silva (2008), a qualidade da planicidade de uma bobina é um defeito claramente percebido e que vem sendo demandada em tolerância cada vez mais restrita pelo mercado. Sendo caracterizadas estas anormalidades principalmente pela presença de ondulações resultantes da acomodação de regiões mais alongados, que costumam se concentrar em regiões do centro ou nas bordas das bobinas. A planicidade pode ser determinada pela diferença de alongamento ao longo da largura através de uma unidade adimensional chamada I-Unit, ao qual está relacionado com a altura e o comprimento das ondulações.Existem várias causas que podem levar ao surgimento do defeito de planicidade na tira. Modella et al. (2013) destaca as seguintes causas: ajuste inadequada da abertura entre os cilindros; flexão dos cilindros de laminação; distribuição inadequada do sistema de refrigeração.Dessa forma o projeto desenvolvido busca aplicar o referido método de inteligência artificial a favor da automatização do processo de classificação de padrões de planicidade dos materiais produzidos no Laminador de Tiras a Frio número 3 da CSN apoiando a tomada de decisão, aplicando a modelagem adequada de forma que este sistema absorva através de um treinamento, padrões adequados e inadequados de planicidade. Podendo após esta etapa, inferir uma resposta quando estimulado com padrões semelhantes. Buscando, além da automatização do processo, o aumento no padrão de qualidade do material produzido, podendo inserir através das entradas da rede neural desenvolvida mais parâmetros de planicidade os quais não eram avaliados, ou ainda, aqueles os quais eram difíceis ou suscetíveis a erros na sua avaliação pelo homem. 

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear un derstanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5–7 vast areas of the tropics remain understudied.8–11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world’s most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepre sented in biodiversity databases.13–15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may elim inate pieces of the Amazon’s biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological com munities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple or ganism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region’s vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most ne glected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lostinfo:eu-repo/semantics/publishedVersio

Finishing the euchromatic sequence of the human genome

The sequence of the human genome encodes the genetic instructions for human physiology, as well as rich information about human evolution. In 2001, the International Human Genome Sequencing Consortium reported a draft sequence of the euchromatic portion of the human genome. Since then, the international collaboration has worked to convert this draft into a genome sequence with high accuracy and nearly complete coverage. Here, we report the result of this finishing process. The current genome sequence (Build 35) contains 2.85 billion nucleotides interrupted by only 341 gaps. It covers ∼99% of the euchromatic genome and is accurate to an error rate of ∼1 event per 100,000 bases. Many of the remaining euchromatic gaps are associated with segmental duplications and will require focused work with new methods. The near-complete sequence, the first for a vertebrate, greatly improves the precision of biological analyses of the human genome including studies of gene number, birth and death. Notably, the human enome seems to encode only 20,000-25,000 protein-coding genes. The genome sequence reported here should serve as a firm foundation for biomedical research in the decades ahead

Pervasive gaps in Amazonian ecological research

Biodiversity loss is one of the main challenges of our time,1,2 and attempts to address it require a clear understanding of how ecological communities respond to environmental change across time and space.3,4 While the increasing availability of global databases on ecological communities has advanced our knowledge of biodiversity sensitivity to environmental changes,5,6,7 vast areas of the tropics remain understudied.8,9,10,11 In the American tropics, Amazonia stands out as the world's most diverse rainforest and the primary source of Neotropical biodiversity,12 but it remains among the least known forests in America and is often underrepresented in biodiversity databases.13,14,15 To worsen this situation, human-induced modifications16,17 may eliminate pieces of the Amazon's biodiversity puzzle before we can use them to understand how ecological communities are responding. To increase generalization and applicability of biodiversity knowledge,18,19 it is thus crucial to reduce biases in ecological research, particularly in regions projected to face the most pronounced environmental changes. We integrate ecological community metadata of 7,694 sampling sites for multiple organism groups in a machine learning model framework to map the research probability across the Brazilian Amazonia, while identifying the region's vulnerability to environmental change. 15%–18% of the most neglected areas in ecological research are expected to experience severe climate or land use changes by 2050. This means that unless we take immediate action, we will not be able to establish their current status, much less monitor how it is changing and what is being lost

Clinical characteristics of 153 brazilian patients with neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD)

The 2015 criteria for diagnosing neuromyelitis optica spectrum disorder (NMOSD) have encouraged several groups across the world to report on their patients using these criteria. The disease typically manifests with severe relapses of optic neuritis, longitudinally extensive myelitis and/or brainstem syndromes, often leading to severe disability. Some patients are seropositive for antibodies against aquaporin-4 (AQP4), others are positive for anti-myelin oligodendrocyte glycoprotein (MOG), while a few are negative for both biomarkers. The disease is complex, and only now are specific therapeutic clinical trials being carried out The present study adds to the literature through detailed clinical data from 153 medical records of Brazilian patients. Methods: Retrospective assessment of medical records from nine specialized units in Brazil. NMOSD was more prevalent in females (4.1:1), who had significantly fewer relapses than males (p = 0.007) but presented similar levels of disability over time. African ancestry was associated with higher levels of disability throughout the disease course (p < 0.001), although the number of relapses was similar to that observed in white patients. Concomitant autoimmune diseases were relatively rare in this population (6.5%). Positivity for anti-AQP4 antibodies was identified in 62% of the patients tested, while 3% presented anti-MOG antibodies. Anti-AQP4 antibodies were not associated to worse disease course. The last medical record showed that six patients had died and 13 were wheelchair-bound. Seventy percent of the patients did not respond to first-line therapy (azathioprine and/or corticosteroids), and five patients continued to relapse even after four different courses of treatment. The present study adds to the reports from other countries presenting original data on Brazilian patients diagnosed with NMOSD according to the 2015 criteria2739239