A utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária no município de Cantá, estado de Roraima

INTRODUÇÃO: A malária é uma doença endêmica na Amazônia Legal Brasileira, apresentando riscos diferentes para cada região. O Município de Cantá, no Estado de Roraima, apresentou para todo o período estudado, um dos maiores índices parasitários anuais do Brasil, com valor sempre maior que 50. O presente estudo visa à utilização de uma rede neural artificial para previsão da incidência da malária nesse município, a fim de auxiliar os coordenadores de saúde no planejamento e gestão dos recursos. MÉTODOS: Os dados foram coletados no site do Ministério da Saúde, SIVEP - Malária entre 2003 e 2009. Estruturou-se uma rede neural artificial com três neurônios na camada de entrada, duas camadas intermediárias e uma camada de saída com um neurônio. A função de ativação foi à sigmoide. No treinamento, utilizou-se o método backpropagation, com taxa de aprendizado de 0,05 e momentum 0,01. O critério de parada foi atingir 20.000 ciclos ou uma meta de 0,001. Os dados de 2003 a 2008 foram utilizados para treinamento e validação. Comparam-se os resultados com os de um modelo de regressão logística. RESULTADOS: Os resultados para todos os períodos previstos mostraram-se que as redes neurais artificiais obtiveram um menor erro quadrático médio e erro absoluto quando comparado com o modelo de regressão para o ano de 2009. CONCLUSÕES: A rede neural artificial se mostrou adequada para um sistema de previsão de malária no município estudado, determinando com pequenos erros absolutos os valores preditivos, quando comparados ao modelo de regressão logística e aos valores reais.

NetErosividade MG: erosividade da chuva em Minas Gerais

A erosividade da chuva é um índice numérico que expressa a capacidade das chuvas em provocar erosão hídrica no solo. O presente trabalho teve por objetivo desenvolver um programa computacional para estimar os valores da erosividade da chuva no Estado de Minas Gerais com base em redes neurais artificiais (RNAs). O valor anual da erosividade da chuva é obtido pelo somatório dos valores mensais dos índices de erosividade EI30 ou KE > 25. Foram utilizados para cálculo de cada um desses índices dois métodos de obtenção da energia cinética de precipitação pluvial. Dessa maneira, obtiveram-se quatro valores de erosividade para cada mês, totalizando o desenvolvimento de 48 redes. As RNAs desenvolvidas foram implementadas no ambiente de programação Borland Delphi 7.0. O programa computacional desenvolvido foi denominado NetErosividade MG. O programa fornece, de forma fácil e rápida, os valores mensais e anual da erosividade da chuva para qualquer localidade do Estado de Minas Gerais.

Sociedade da informação e inteligência em unidades de informação

Aborda o conceito de inteligência competitiva aplicada a unidades de informação. Discute a atuação da unidade de informação no contexto da sociedade da informação, propondo a abordagem da inteligência competitiva para o monitoramento ambiental de informações e adequação organizacional ao contexto. Sugere a estruturação de um sistema de inteligência com utilização de ferramentas de tratamento e agregação de valor à informação apropriadas. Cita exemplo de utilização de sistema de inteligência competitiva em unidade de informação, que pode ser replicado, ou usado como exemplo, por outras unidades de informação.

Crescimento e produção de plantios comerciais de eucalipto estimados por duas categorias de modelos

O objetivo deste trabalho foi avaliar e comparar duas categorias de modelos de crescimento e produção em plantios comerciais de eucalipto. Para isso, foram ajustados um modelo de crescimento e produção para povoamento e outro para árvore individual, por meio de equações simultâneas e redes neurais artificiais, respectivamente. O volume de madeira por área foi estimado em diferentes idades e classes de produtividade. Foram avaliados dados de 63 parcelas permanentes de plantios clonais, não desbastados, do híbrido Eucalyptus grandis x E. urophylla, com os dados de 33 parcelas utilizados para o ajuste do modelo e o treinamento das redes neurais, e os das 30 parcelas restantes, para a validação dos modelos. As duas categorias de modelos ajustaram-se bem aos dados observados. No entanto, na validação dos modelos com dados independentes, o volume de madeira por área foi mais bem estimado com o modelo para árvore individual.

Modelagem da distribuição diamétrica em povoamentos de eucalipto submetidos a desbaste utilizando autômatos celulares

Este estudo apresenta um modelo de distribuição diamétrica baseado em um modelo de Autômatos celulares (AC) unidimensionais e redes neurais artificiais (RNA) para a simulação de desbaste. Cada célula do AC proposto representa uma classe de dap, sendo o estado futuro previsto em função do estado atual dessa célula, do estado de suas quatro células vizinhas e de sua idade atual e futura. Como regra de evolução, utilizou-se uma RNA. A exatidão foi avaliada empregando-se o procedimento estatístico L relação entre frequências observada e estimada e realismo biológico do modelo construído. Entre as redes treinadas, foram selecionadas as 10 que representavam a evolução da distribuição diamétrica com maior exatidão. Entre essas 10 RNA, sete apresentaram valores estimados estatisticamente iguais aos observados (p>0,01). O enfoque de modelagem proposto permite estimar distribuições diamétricas futuras com exatidão.

Mapeamento de fragmentos florestais com monodominância de aroeira a partir da classificação supervisionada de imagens Rapideye

A espécie florestal Myracrodruon urundeuva (Fr. All.) figura desde 1992 na lista de espécies da flora brasileira ameaçadas de extinção e, contudo, manifesta comportamento monodominante em algumas regiões do Estado de Minas Gerais, sobretudo na região do Médio Rio Doce. Este trabalho teve por objetivo comparar métodos de classificação supervisionada de imagens Rapideye para mapeamento de fragmentos florestais monodominados por Myracrodruon urundeuva em Tumiritinga, MG. Foram avaliadas a classificação pelo algoritmo da Maximaverossimilhança (Maxver) e a classificação por Redes Neurais Artificiais (RNA). Foram testadas 19 combinações envolvendo diferentes bandas, componentes principais e o índice de vegetação da diferença normalizada para a classificação da imagem Rapideye. O treinamento da rede foi realizado variando-se a taxa de aprendizado, o número de interações e o número de neurônios na camada interna. A avaliação dos mapas temáticos produzidos foi realizada através dos índices Kappa e Kappa condicional para a classe de uso do solo "aroeira" e pela análise das Matrizes de Confusão. O método que apresentou melhor desempenho foi a classificação de todas as bandas da imagem Rapideye pelo algoritmo Maxver, apresentando coeficientes Kappa 80 e Kappa condicional 90. O mapa temático gerado teve exatidão do usuário igual a 93% e exatidão do produtor igual a 90%, sendo as maiores confusões do classificador para a classe Aroeira Monodominante acometidas entre as classes Mata Nativa e Pasto Manejado. Da imagem temática produzida, extraiu-se a informação de que 22% do Município de Tumiritinga se encontrava sob ocupação da aroeira em monodominância. A análise do uso e cobertura do solo no município não retrata, na região de estudo, o quadro anunciado de espécie ameaçada de extinção, no qual M. urundeuva se encontra.

Análise da trafegabilidade em estradas florestais utilizando métodos computacionais

As estradas florestais são o principal meio de integração entre as florestas e as empresas. A partir do exposto, percebe-se a necessidade não apenas da correta aplicação de atividades de manutenção, mas também de se determinar o tempo exato para tal intervenção. Partindo desse pressuposto, este trabalho apresenta os resultados da apreciação de dois métodos de classificação da qualidade de estradas não pavimentadas, com o intuito de se verificar a aplicabilidade dos mesmos na caracterização das estradas florestais brasileiras e servir como base para um sistema de gestão das operações de manutenção destas vias. Foram medidos os principais defeitos em estradas florestais seguindo um método denominado de Índice de Condição de Rodovia Não Pavimentada (ICRNP), que serviram de base para gerar um banco de dados para testar a eficiência do uso de redes neurais artificiais (RNA) na administração das estradas florestais, minimizando custos e paralisações de tráfego. Concluiu-se que a utilização das redes neurais artificiais apresentou resultados superiores ao método do ICRNP.

MÉTODOS PARA ESTIMAR O VOLUME DE FUSTES E GALHOS NA FLORESTA NACIONAL DO TAPAJÓS1

RESUMO Objetivou-se aplicar e avaliar métodos para estimar múltiplos volumes em uma Área de Manejo Comunitário, localizada na Floresta Nacional do Tapajós. Foram cubadas, rigorosamente, 516 árvores-amostra de 21 espécies comerciais, todas com 50 cm > dap < 160 cm. Utilizaram-se o modelo único para múltiplos volumes (análise de regressão) proposto por Leite et al. (1995) e redes neurais artificiais (RNA) para a estimativa do volume de fuste e galhos. Após os resultados preliminares usando o método de regressão, optou-se por separar os dados em três estratos, considerando a relação volume de galhos em razão do volume de fuste comercial. As equações geradas por estratos apresentaram melhoria nos ajustes, mas os resultados obtidos pela RNA foram melhores que os pelas equações de regressão.

Sistemas complexos: novas formas de ver a Botânica

Uma parte da ciência denominada Complexidade vem se desenvolvendo rapidamente durante os últimos 15 anos e as aplicações de tais ferramentas às Ciências Vegetais são iminentes. Na presente revisão, são apresentados conceitos básicos relacionados à Complexidade e dados alguns exemplos de suas aplicações em diferentes áreas da Botânica. O argumento principal deste trabalho é que a melhor compreensão e conseqüente aplicação de tais enfoques à taxonomia, fisiologia, anatomia e ecologia pelos botânicos provavelmente levará a uma ampliação considerável do que se sabe sobre os vegetais.

Previsão de estabilidade de óleos vegetais através da rede de inteligência artificial

Redes Neurais Artificiais são técnicas computacionais que se utilizam de um modelo matemático capaz de adquirir conhecimentos pela experiência; esse comportamento inteligente da rede provém das interações entre unidades de processamento, denominadas de neurônios artificiais. O objetivo deste trabalho foi criar uma rede neural capaz de prever a estabilidade de óleos vegetais, a partir de dados de suas composições químicas, visando um modelo para a previsão da shelf-life de óleos vegetais, tendo como parâmetros apenas dados de suas composições químicas. Os primeiros passos do processo de desenvolvimento da rede consistiram na coleta de dados relativos ao problema e sua separação em um conjunto de treinamento e outro de testes. Estes conjuntos apresentaram como variáveis dados de composição química, que incluíram os valores totais em ácidos graxos, fenóis, tocoferóis e a composição individual em ácidos graxos. O passo seguinte foi a execução do treinamento, onde o padrão de entrada apresentado à rede como parâmetro de estabilidade foi o índice de peróxido, determinado experimentalmente por um período de 16 dias de armazenagem na ausência de luz, a 65ºC. Após o treinamento foi testada a capacidade de previsão adquirida pela rede, em função do parâmetro de estabilidade adotado, mas com um novo grupo de óleos. Seguindo o teste, foi determinada a correlação linear entre os valores de estabilidade previstos pela rede e aqueles determinados experimentalmente. Com os resultados obtidos, pode-se confirmar a viabilidade de previsão da estabilidade de óleos vegetais pela rede neural, a partir de dados de sua composição química, utilizando como parâmetro de estabilidade o índice de peróxido.

Potências emergentes na ordem de redes: o caso do Brasil

Na última década, mudanças e inovações foram introduzidas nas redes intergovernamentais de política externa. Novas potências como Brasil adquiriram um peso relativo devido ao seu novo status atuando como definidor de agendas, moderador e construtor de coalizões. Esse artigo examina a relevância de diferentes redes de política externa como o Fórum Índia-Brasil-África do Sul (IBAS) e Brasil-África do Sul-Índia-China (BASIC) para a política externa brasileira desde 2003.