Redes neurais e sua aplicação em sistemas de recuperação de informação

Redes neurais constituem um campo da ciência da computação ligado à inteligência artificial, buscando implementar modelos matemáticos que se assemelhem às estruturas neurais biológicas. Nesse sentido, apresentam capacidade de adaptar os seus parâmetros como resultado da interação com o meio externo, melhorando gradativamente o seu desempenho na solução de um determinado problema. A utilização de redes neurais em sistemas computacionais de recuperação de informação permite atribuir um caráter dinâmico a tais sistemas, dado que as representações dos documentos podem ser reavaliadas e alteradas de acordo com a especificação de relevância atribuída pelos usuários aos documentos recuperados. O presente trabalho apresenta as principais iniciativas de se aplicarem os conceitos de redes neurais aos sistemas de recuperação de informação e avalia sua aplicabilidade em grandes bases documentais, como é o caso da Web.

Análise de redes sociais como metodologia de apoio para a discussão da interdisciplinaridade na ciência da informação

Este artigo apresenta a Análise de Redes Sociais (ARS) como um método a ser aplicado em estudos na ciência da informação (CI), inclusive para a compreensão da estruturação da pesquisa nessa área do conhecimento. Esta é, normalmente, apresentada como uma área do conhecimento interdisciplinar, e as diferentes linhas de pesquisa existentes nos Programas de Pós-Graduação, no Brasil, recebem influências de diferentes áreas do conhecimento. A aplicação da ARS no estudo da rede de co-autoria dos professores do PPGCI/UFMG permite tanto a apresentação do método, quanto a obtenção de resultados empíricos para alimentar a discussão sobre a CI. As redes de colaboração entre os professores refletem, em tese, a participação em programas de pesquisa da área. A colaboração entre professores das diferentes linhas se relaciona com a integração das diferentes interdisciplinaridades que elas apresentam. O artigo expõe, inicialmente, uma discussão sobre a interdisciplinaridade na CI; em seguida dá uma visão geral da ARS e apresenta estudos da área, destacando-se a análise de redes de co-autoria. Finalmente, descreve-se a metodologia da pesquisa e os principais resultados obtidos da ARS. A conclusão destaca os resultados e reforça a importância da ARS como método para a CI, o qual pode ser explorado com sucesso, inclusive em pesquisas sobre redes de co-autoria e interdisciplinaridade.

Paul Otlet: um pioneiro da organização das redes mundiais de tratamento e difusão da informação registrada

Estudo da obra de Paul Otlet, com ênfase no Princípio Monográfico, uma de suas principais contribuições para a constituição da documentação e da ciência da informação e predecessora da idéia de hipertexto. Sua obra Traité de Documentation: le livre sur le livre: théorie et pratique, publicada em 1934, antecipa muitas das idéias hoje adotadas sobre a organização de redes internacionais de cooperação para tratamento e troca de informações documentadas. Nessa obra, Otlet define o campo da documentação e sistematiza teorias, métodos e técnicas para organizar o conhecimento registrado e distribuí-lo. Revisitar a obra de Otlet é fundamental para compreender muitos aspectos teóricos, metodológicos e epistemológicos que construíram o campo da documentação e da ciência da informação.

A organização baseada no conhecimento: novas estruturas, estratégias e redes de relacionamento

O objetivo deste artigo é apresentar uma abordagem de como o conhecimento está ensejando rápidas mudanças nas organizações, em suas estruturas, nas estratégias de negócios, nas formas de gestão e redes de relacionamento, fazer uma contextualização da nova sociedade do conhecimento e propor um modelo de organização com infra-estrutura baseada em conhecimento.

As redes cognitivas na ciência da informação brasileira: um estudo nos artigos científicos publicados nos periódicos da área

Pesquisa que mapeou as redes cognitivas na área de Ciência da Informação no Brasil, a partir da análise de citações dos artigos publicados nos principais periódicos desta área, no período de 2001 a 2005. É uma pesquisa quali-quantitativa, exploratória-descritiva e documental, que tem como corpus de análise os artigos científicos publicados nas principais revistas brasileiras da área, utilizando técnicas bibliométricas, para a análise dos dados. Constata que as redes cognitivas mais significativas na Ciência da Informação, no Brasil, podem ser mapeadas pelas comunidades estabelecidas pelas citações. Estas comunidades são formadas devido às afinidades temáticas, o que denota uma proximidade paradigmática, e pela proximidade institucional. Conclui que, no Brasil, a Ciência da Informação é conduzida por um grupo de pesquisadores, que interferem nas relações estabelecidas para o embasamento do desenvolvimento de estudos e pesquisas e, assim, determina o envolvimento disciplinar e interdisciplinar da área no país.

O poder cognitivo das redes neurais artificiais modelo ART1 na recuperação da informação

O artigo relata um experimento de simulação computacional de um sistema de recuperação da informação composto por uma base de índices textuais de uma amostra de documentos, um software de rede neural artificial implementando conceitos da Teoria da Ressonância Adaptativa, para automação do processo de ordenação e apresentação de resultados, e um usuário humano interagindo com o sistema em processos de consulta. O objetivo do experimento foi demonstrar (i) a utilidade das redes neurais de Carpenter e Grossberg (1988) baseadas nessa teoria e (ii) o poder de resolução semântica com índices sintagmáticos da abordagem SiRILiCO proposta por Gottschalg-Duque (2005), para o qual um sintagma nominal ou proposição é uma unidade linguística constituda de sentido maior que o significado de uma palavra e menor que uma narrativa ou uma teoria. O experimento demonstrou a eficácia e a eficiência de um sistema de recuperação da informação combinando esses recursos, concluindo-se que um ambiente computacional dessa natureza terá capacidade de clusterização (agrupamento) variável on-line com entradas e aprendizado contínuos no modo não supervisionado, sem necessidade de treinamento em modo batch (off-line), para responder a consultas de usuários em redes de computadores com desempenho promissor.

Análisis de citación y de redes sociales para el estudio del uso de revistas en centros de investigación: an approach to the development of collections

Se presenta en este trabajo una aproximación metodológica al estudio de uso de revistas por parte de investigadores. Integrando la técnica de Análisis de Citaciones (AC) y de Análisis de Redes Sociales (ARS) se elaboran mapas bibliométricos que aportan capacidad de síntesis de información compleja. Se estima que su utilización en la evaluación de colecciones aportaría información valiosa para la distribución equitativa de los recursos económicos destinados a la compra de títulos, y para la optimización de su disponibilidad y acceso.

Coautoria na produção científica do PPGGeo/UFRGS: uma análise de redes sociais

Neste artigo realizou-se o estudo das redes de colaboração científica formadas a partir de um grupo de pesquisadores ligados ao Programa de Pós-Graduação em Geociências da Universidade Federal do Rio Grande do Sul (PPGGeo/UFRGS), com base na abordagem teórico-metodológica conhecida como análise de redes sociais (ARS), dialogando com conceitos oriundos da Teoria da Prática de Pierre Bourdieu, focando a identificação, caracterização e evolução estrutural das redes de coautoria científica. Três redes foram construídas com base nos dados oriundos dos Cadernos de Indicadores da Capes referentes aos intervalos de 1998-2000, 2001-2003 e 2004-2006. As redes de 1998-2000, 2001-2003 e 2004-2006 apresentaram, respectivamente, 524 atores e 11.296 laços; 576 atores e 14.674 laços; 741 atores e 14.188 laços. Verificou-se que o conjunto dos atores centrais/dominantes nas redes é formado majoritariamente pelos docentes e, em geral, esse conjunto tende a se manter em destaque ao longo dos anos; verificou-se também que há uma reincidência de parcerias na produção do conhecimento científico nas três redes, culminando em uma reprodução social da estrutura da rede de coautoria.

Aplicação dos conceitos de modelagem e de redes de Petri na análise do processo produtivo da indústria sucroalcooleira

A modelagem, como meio de análise de processos do agronegócio, bem como de cadeias produtivas, atende à demanda por métodos apropriados. O presente trabalho objetivou avaliar a aderência dos conceitos de modelagem e de rede de Petri aplicados ao complexo agroindustrial da cana-de-açúcar. Utilizou-se uma empresa real para a aquisição das informações. Os modelos das cadeias de atividades foram validados com o uso da rede de Petri, por meio de um método de análise em que são simulados todos os caminhos possíveis e os estados que o sistema modelado pode atingir. O estudo resultou em 14 conjuntos de etapas de produção, englobando todas as operações unitárias das cadeias produtivas do açúcar e do álcool, desde o plantio da cana até o armazenamento do açúcar e do álcool.

Atributos topográficos e dados do Landsat7 no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais

O objetivo deste trabalho foi avaliar variáveis discriminantes no mapeamento digital de solos com uso de redes neurais artificiais. Os atributos topográficos elevação, declividade, aspecto, plano de curvatura e índice topográfico, derivados de um modelo digital de elevação, e os índices de minerais de argila, óxido de ferro e vegetação por diferença normalizada, derivados de uma imagem do Landsat7, foram combinados e avaliados quanto à capacidade de discriminação dos solos de uma área no noroeste do Estado do Rio de Janeiro. Foram utilizados o simulador de redes neurais Java e o algoritmo de aprendizado "backpropagation". Os mapas gerados por cada um dos seis conjuntos de variáveis testados foram comparados com pontos de referência, para a determinação da exatidão das classificações. Esta comparação mostrou que o mapa produzido com a utilização de todas as variáveis obteve um desempenho superior (73,81% de concordância) ao de mapas produzidos pelos demais conjuntos de variáveis. Possíveis fontes de erro na utilização dessa abordagem estão relacionadas, principalmente, à grande heterogeneidade litológica da área, que dificultou o estabelecimento de um modelo de correlação ambiental mais realista. A abordagem utilizada pode contribuir para tornar o levantamento de solos no Brasil mais rápido e menos subjetivo.

Redes neurais artificiais para a modelagem do volume de madeira e biomassa do cerradão com dados de satélite

Resumo:O objetivo deste trabalho foi avaliar a eficácia da aplicação de modelos de análise de regressão e redes neurais artificiais (RNAs) na predição do volume de madeira e da biomassa acima do solo, da vegetação arbórea em área de cerradão. Volume de madeira e biomassa foram estimados com equações alométricas desenvolvidas para a área de estudo. Os índices de vegetação, como variáveis preditoras, foram estimados a partir de imagens do sensor LISS-III, e a área basal foi determinada por medições na floresta. A precisão das equações foi verificada pela correlação entre os valores estimados e observados (r), erro-padrão da estimativa (Syx) e gráfico residual. As equações de regressão para o volume de madeira total e do fuste (0,96 e 0,97 para r, e 11,92 e 9,72% para Syx, respectivamente) e para a biomassa (0,91 e 0,92 para r, e 22,73 e 16,80% para Syx, respectivamente) apresentaram bons ajustes. As redes neurais também apresentaram bom ajuste com o volume de madeira (0,99 e 0,99 para r, e 4,93 e 4,83% para Syx) e a biomassa (0,97 e 0,98 r, e 8,92 e 7,96% para Syx, respectivamente). A área basal e os índices de vegetação foram eficazes na estimativa do volume de madeira e biomassa para o cerradão. Os valores reais de volume de madeira e biomassa não diferiram estatisticamente dos valores estimados pelos modelos de regressão e redes neurais (χ2ns); contudo, as RNAs são mais acuradas.

Redes neurais artificiais para identificar genótipos de feijão-caupi semiprostrado com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas

Resumo: O objetivo deste trabalho foi verificar a concordância entre as redes neurais artificiais (RNAs) e o método de Eberhart & Russel na identificação de genótipos de feijão-caupi (Vigna unguiculata) com alta adaptabilidade e estabilidade fenotípicas. Utilizou-se o delineamento experimental de blocos ao acaso com quatro repetições. Os tratamentos consistiram de 18 linhagens experimentais e duas cultivares de feijão-caupi. Foram conduzidos quatro ensaios de valor de cultivo e uso nos municípios de Aquidauana, Chapadão do Sul e Dourados, no estado do Mato Grosso do Sul. Os dados de produtividade de grãos foram submetidos às análises de variância individual e conjunta. Em seguida, os dados foram submetidos às análises de adaptabilidade e estabilidade por meio dos métodos de Eberhart & Russell e de RNAs. Houve elevada concordância entre os métodos avaliados quanto à discriminação da adaptabilidade fenotípica dos genótipos de feijão-caupi semiprostrado, o que indica que as RNAs podem ser utilizadas em programas de melhoramento genético. Em ambos os métodos avaliados, os genótipos BRS Xiquexique, TE97-304G-12 e MNC99-542F-5 são recomendados para ambientes desfavoráveis, gerais e favoráveis, respectivamente, por apresentarem produtividade de grãos acima da média geral dos ambientes e alta estabilidade fenotípica.

Redes neurais e suas aplicações em calibração multivariada

Neural Networks are a set of mathematical methods and computer programs designed to simulate the information process and the knowledge acquisition of the human brain. In last years its application in chemistry is increasing significantly, due the special characteristics for model complex systems. The basic principles of two types of neural networks, the multi-layer perceptrons and radial basis functions, are introduced, as well as, a pruning approach to architecture optimization. Two analytical applications based on near infrared spectroscopy are presented, the first one for determination of nitrogen content in wheat leaves using multi-layer perceptrons networks and second one for determination of BRIX in sugar cane juices using radial basis functions networks.

Estudo do estado fundamental de aglomerados de silício via redes neurais

We introduce a global optimization method based on the cooperation between an Artificial Neural Net (ANN) and Genetic Algorithm (GA). We have used ANN to select the initial population for the GA. We have tested the new method to predict the ground-state geometry of silicon clusters. We have described the clusters as a piling of plane structures. We have trained three ANN architectures and compared their results with those of pure GA. ANN strongly reduces the total computational time. For Si10, it gained a factor of 5 in search speed. This method can be easily extended to other optimization problems.

Desempenho físico-químico de metais e estruturas de concreto de redes de distribuição de energia: estudo de caso na região de Manaus

The influence of natural aging furthered by atmospheric corrosion of parts of electric transformers and materials, as well as of concrete poles and cross arms containing corrosion inhibitors was evaluated in Manaus. Results for painted materials, it could showed that loss of specular gloss was more intensive in aliphatic polyurethane points than in acrylic polyurethane ones. No corrosion was observed for metal and concrete samples until 400 days of natural aging. Corrosion in steel reinforcement was noticed in some poles, arising from manufacturing faults, such as low cement content, water/cement ratio, thin concrete cover thickness, etc. The performance of corrosion inhibitors was assessed by many techniques after natural and accelerated aging in a 3.5% saline aqueous solution. The results show the need for better chemical component selection and its concentration in the concrete mixture.