Comparison between python and matlab algorithms for the evaluation of the corrosion grade in guyed transmission towers using artificial neural networks and machine committees / Comparação entre algoritmos em python e matlab na avaliação do grau de corrosão em torres de transmissão estaiadas utilização comitês de máquina de redes neurais artificiais

Nesse artigo são descritos dois comitês de máquinas baseados em redes neurais artificiais (RNAs) criados para avaliação de corrosão em estais de torres de transmissão. Os dados utilizados para treinamento das redes neurais foram coletados experimentalmente e descritos em artigo previamente publicado. Aqui foram complementados pela coleta de dados referentes a resistividade do solo. Um dos comitês foi implementado em Python com utilização da biblioteca Keras Tensorflow e foi composto por 3 RNAs. O outro foi elaborado em MATLAB e consistiu em 8 RNAs. Nos diferentes comitês de máquinas foram utilizadas arquiteturas distintas, sendo a diferença mais notável nos números de neurônios e camadas escondidas utilizados em cada modelo. Ambos os comitês apresentaram resultados satisfatórios para classificação quanto ao grau de corrosão dos estais. Um foco especial foi dado para o caso onde graus de corrosão elevados ocorriam, sendo necessário garantir alto grau de precisão, evitando que fossem apontadas classes leves de corrosão quando na realidade o grau é elevado. O comitê desenvolvido em MATLAB apresentou número significativamente menor de neurônios, o que possibilita implementação mais rápida e maior velocidade no processamento dos dados. Além disso, a correlação obtida foi de 96.70% para o comitê elaborado em MATLAB e de 95.17% para o comitê elaborado em Python ao passo que o anterior havia sido de 80%.