Radionuclide identification using subtractive clustering method

Radionuclide identification is crucial to planning protective measures in emergency situations. This paper presents the application of a method for a classification system of radioactive elements with a fast and efficient response. To achieve this goal is proposed the application of subtractive clustering algorithm. The proposed application can be implemented in reconfigurable hardware, a flexible medium to implement digital hardware circuits

Desenvolvimento de um equipamento portátil para identificação de radionuclídeos

A identificação rápida e automática de radionuclídeos, presentes em uma amostra radioativa detectada no campo, é uma informação que ajuda na tomada de decisão. Em áreas de grande trânsito de pessoas e materiais, como portos e aeroportos, bem como em grandes eventos, a monitoração de radiação, acompanhada da identificação do radionuclídeo, é aconselhável dentro das normas de proteção ao público. A identificação correta de radionuclídeos depende da capacidade de determinar se picos específicos de energia estão presentes no espectro de fontes emissoras de radiação gama. Radionuclídeos podem ser identificados por estas energias características, no sentido em que o valor da energia associada a estes picos no espectro corresponde às fontes de radiação presentes na amostra. Há muitos métodos que podem ser utilizados para identificação automática de radionuclídeos. A maioria deles são baseados em algoritmos de software para a detecção dos picos de energia no espectro. O tempo de processamento dessas tarefas pode ser muito grande para aplicações que exigem respostas rápidas, como em equipa- mentos portáteis. Um hardware digital dedicado oferece um melhor desempenho para tarefas com alta demanda de processamento como esta. Este trabalho mostra o desenvolvimento de um identificador de radionuclídeos portátil com base em uma solução de hardware digital, utilizando um dispositivo FPGA (Field Programmable Gate Array) para a execução de um algoritmo de agrupamento para a detecção dos picos de energia

Hardware for soft computing and soft computing for hardware

Single and Multi-Objective Evolutionary Computation (MOEA),  Genetic Algorithms (GAs), Artificial Neural Networks (ANNs), Fuzzy Controllers (FCs), Particle Swarm Optimization (PSO) and Ant colony Optimization (ACO) are becoming omnipresent in almost every intelligent system design. Unfortunately, the application of the majority of these techniques is complex and so requires a huge computational effort to yield useful and practical results. Therefore, dedicated hardware for evolutionary, neural and fuzzy computation is a key issue for designers. With the spread of reconfigurable hardware such as FPGAs, digital as well as analog hardware implementations of such computation become cost-effective. The idea behind this book is to offer a variety of hardware designs for soft computing techniques that can be embedded in any final product. Also, to introduce the successful application of soft computing technique to solve many hard problem encountered during the design of embedded hardware designs. Reconfigurable embedded designs for GAs, ANNs, FCs and PSO are presented and evaluated. Also, the application of quantum-based evolutionary computation and multi-objective evolutionary computation as well as ACO are applied to solve hard problems related to circuit synthesis, IP assignment, mapping and routing of applications on Network-On-Chip infrastructures