Aplicação de mapas auto-organizáveis na classificação de padrões de escoamento bifásico

O escoamento bifásico de gás-líquido é encontrado em muitos circuitos fechados que utilizam circulação natural para fins de resfriamento. O fenômeno da circulação natural é importante nos recentes projetos de centrais nucleares para a remoção de calor. O circuito de circulação natural (Circuito de Circulação Natural - CCN), instalado no Instituto de Pesquisas Energéticas e Nucleares, IPEN / CNEN, é um circuito experimento concebido para fornecer dados termo-hidráulicos relacionados com escoamento monofásico ou bifásico em condições de circulação natural. A estimativa de transferência de calor tem sido melhorada com base em modelos que requerem uma previsão precisa de transições de padrão de escoamento. Este trabalho apresenta testes experimentais desenvolvidos no CCN para a visualização dos fenômenos de instabilidade em ciclos de circulação natural básica e classificar os padrões de escoamento bifásico associados aos transientes e instabilidades estáticas de escoamento. As imagens são comparadas e agrupadas utilizando mapas auto-organizáveis de Kohonen (SOM), aplicados em diferentes características da imagem digital. Coeficientes da Transformada Discreta de Cossenos de Quadro Completo (FFDCT) foram utilizados como entrada para a tarefa de classificação, levando a bons resultados. Os protótipos de FFDCT obtidos podem ser associados a cada padrão de escoamento possibilitando uma melhor compreensão da instabilidade observada. Uma metodologia sistemática foi utilizada para verificar a robustez do método.

Desenvolvimento artificial autônomo de um grafo sensório-motor auto-organizável.

A teoria de Jean Piaget sobre o desenvolvimento da inteligência tem sido utilizada na área de inteligência computacional como inspiração para a proposição de modelos de agentes cognitivos. Embora os modelos propostos implementem aspectos básicos importantes da teoria de Piaget, como a estrutura do esquema cognitivo, não consideram o problema da fundamentação simbólica e, portanto, não se preocupam com os aspectos da teoria que levam à aquisição autônoma da semântica básica para a organização cognitiva do mundo externo, como é o caso da aquisição da noção de objeto. Neste trabalho apresentamos um modelo computacional de esquema cognitivo inspirado na teoria de Piaget sobre a inteligência sensório-motora que se desenvolve autonomamente construindo mecanismos por meio de princípios computacionais pautados pelo problema da fundamentação simbólica. O modelo de esquema proposto tem como base a classificação de situações sensório-motoras utilizadas para a percepção, captação e armazenamento das relações causais determiníscas de menor granularidade. Estas causalidades são então expandidas espaço-temporalmente por estruturas mais complexas que se utilizam das anteriores e que também são projetadas de forma a possibilitar que outras estruturas computacionais autônomas mais complexas se utilizem delas. O modelo proposto é implementado por uma rede neural artificial feed-forward cujos elementos da camada de saída se auto-organizam para gerar um grafo sensóriomotor objetivado. Alguns mecanismos computacionais já existentes na área de inteligência computacional foram modificados para se enquadrarem aos paradigmas de semântica nula e do desenvolvimento mental autônomo, tomados como base para lidar com o problema da fundamentação simbólica. O grafo sensório-motor auto-organizável que implementa um modelo de esquema inspirado na teoria de Piaget proposto neste trabalho, conjuntamente com os princípios computacionais utilizados para sua concepção caminha na direção da busca pelo desenvolvimento cognitivo artificial autônomo da noção de objeto.