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. 

A social and ecological assessment of tropical land uses at multiple scales: the Sustainable Amazon Network

Science has a critical role to play in guiding more sustainable development trajectories. Here, we present the Sustainable Amazon Network (Rede Amazonia Sustentavel, RAS): a multidisciplinary research initiative involving more than 30 partner organizations working to assess both social and ecological dimensions of land-use sustainability in eastern Brazilian Amazonia. The research approach adopted by RAS offers three advantages for addressing land-use sustainability problems: (i) the collection of synchronized and co-located ecological and socioeconomic data across broad gradients of past and present human use; (ii) a nested sampling design to aid comparison of ecological and socioeconomic conditions associated with different land uses across local, landscape and regional scales; and (iii) a strong engagement with a wide variety of actors and non-research institutions. Here, we elaborate on these key features, and identify the ways in which RAS can help in highlighting those problems in most urgent need of attention, and in guiding improvements in land-use sustainability in Amazonia and elsewhere in the tropics. We also discuss some of the practical lessons, limitations and realities faced during the development of the RAS initiative so far.Keywords: Social–ecological systems, Tropical forests, Land use, Interdisciplinary research, Sustainability, Trade-off

Critical care admission following elective surgery was not associated with survival benefit: prospective analysis of data from 27 countries

This was an investigator initiated study funded by Nestle Health Sciences through an unrestricted research grant, and by a National Institute for Health Research (UK) Professorship held by RP. The study was sponsored by Queen Mary University of London

The surgical safety checklist and patient outcomes after surgery: a prospective observational cohort study, systematic review and meta-analysis

© 2017 British Journal of Anaesthesia Background: The surgical safety checklist is widely used to improve the quality of perioperative care. However, clinicians continue to debate the clinical effectiveness of this tool. Methods: Prospective analysis of data from the International Surgical Outcomes Study (ISOS), an international observational study of elective in-patient surgery, accompanied by a systematic review and meta-analysis of published literature. The exposure was surgical safety checklist use. The primary outcome was in-hospital mortality and the secondary outcome was postoperative complications. In the ISOS cohort, a multivariable multi-level generalized linear model was used to test associations. To further contextualise these findings, we included the results from the ISOS cohort in a meta-analysis. Results are reported as odds ratios (OR) with 95% confidence intervals. Results: We included 44 814 patients from 497 hospitals in 27 countries in the ISOS analysis. There were 40 245 (89.8%) patients exposed to the checklist, whilst 7508 (16.8%) sustained ≥1 postoperative complications and 207 (0.5%) died before hospital discharge. Checklist exposure was associated with reduced mortality [odds ratio (OR) 0.49 (0.32–0.77); P\u3c0.01], but no difference in complication rates [OR 1.02 (0.88–1.19); P=0.75]. In a systematic review, we screened 3732 records and identified 11 eligible studies of 453 292 patients including the ISOS cohort. Checklist exposure was associated with both reduced postoperative mortality [OR 0.75 (0.62–0.92); P\u3c0.01; I2=87%] and reduced complication rates [OR 0.73 (0.61–0.88); P\u3c0.01; I2=89%). Conclusions: Patients exposed to a surgical safety checklist experience better postoperative outcomes, but this could simply reflect wider quality of care in hospitals where checklist use is routine

Prospective observational cohort study on grading the severity of postoperative complications in global surgery research

Background The Clavien–Dindo classification is perhaps the most widely used approach for reporting postoperative complications in clinical trials. This system classifies complication severity by the treatment provided. However, it is unclear whether the Clavien–Dindo system can be used internationally in studies across differing healthcare systems in high- (HICs) and low- and middle-income countries (LMICs). Methods This was a secondary analysis of the International Surgical Outcomes Study (ISOS), a prospective observational cohort study of elective surgery in adults. Data collection occurred over a 7-day period. Severity of complications was graded using Clavien–Dindo and the simpler ISOS grading (mild, moderate or severe, based on guided investigator judgement). Severity grading was compared using the intraclass correlation coefficient (ICC). Data are presented as frequencies and ICC values (with 95 per cent c.i.). The analysis was stratified by income status of the country, comparing HICs with LMICs. Results A total of 44 814 patients were recruited from 474 hospitals in 27 countries (19 HICs and 8 LMICs). Some 7508 patients (16·8 per cent) experienced at least one postoperative complication, equivalent to 11 664 complications in total. Using the ISOS classification, 5504 of 11 664 complications (47·2 per cent) were graded as mild, 4244 (36·4 per cent) as moderate and 1916 (16·4 per cent) as severe. Using Clavien–Dindo, 6781 of 11 664 complications (58·1 per cent) were graded as I or II, 1740 (14·9 per cent) as III, 2408 (20·6 per cent) as IV and 735 (6·3 per cent) as V. Agreement between classification systems was poor overall (ICC 0·41, 95 per cent c.i. 0·20 to 0·55), and in LMICs (ICC 0·23, 0·05 to 0·38) and HICs (ICC 0·46, 0·25 to 0·59). Conclusion Caution is recommended when using a treatment approach to grade complications in global surgery studies, as this may introduce bias unintentionally