Navegação exploratória baseada em problemas de valores de contorno

Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.

Modelo neuro-evolutivo de coordenação adaptativa em ambientes dinâmicos

Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas, deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuro-evolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Em vista disto, neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Mais detalhadamente, desenvolveu-se uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração, além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Um ambiente de simulação foi desenvolvido e uma série de experimentos realizados com o objetivo de avaliar o modelo proposto e identificar quais os melhores valores para os diversos parâmetros do modelo. O modelo proposto foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.

Categorização no modelo de Hopfield : efeitos de ruído sináptico e de diluição simétrica

Nesta tese estudamos os efeitos de diluição simétrica gradual das conexões entre neurônios e de ruído sináptico sobre a habilidade de categorização de padrões no modelo de Hopfield de redes neurais, mediante a teoria de campo médio com simetria de réplicas e simulações numéricas. Utilizamos generalizações da regra de aprendizagem de Hebb, para uma estrutura hierárquica de padrões correlacionados em dois níveis, representando os ancestrais (conceitos) e descendentes (exemplos dos conceitos). A categorização consiste no reconhecimento dos conceitos por uma rede treinada unicamente com exemplos dos conceitos. Para a rede completamente conexa, obtivemos os diagramas de fases e as curvas de categorização para vários níveis de ruído sináptico. Observamos dois comportamentos distintos dependendo do parâmetro de armazenamento. A habilidade de categorização é favorecida pelo ruído sináptico para um número finito de conceitos, enquanto que para um número macroscópico de conceitos este favorecimento não é observado. Entretanto a performance da rede permanece robusta contra o ruído sináptico. No problema de diluição simétrica consideramos apenas um número macroscópico de conceitos, cada um com um número finito de exemplos. Os diagramas de fases obtidos exibem fases de categorização, de vidro de spin e paramagnética, bem como a dependência dos parâmetros de ordem com o número de exemplos, a correlação entre exemplos e conceitos, os ruídos sináptico e estocástico, e a conectividade. A diluição favorece consideravelmente a categorização, particularmente no limite de diluição extrema.

Modelagem da composição química do leite através de indicadores metabólicos em vacas leiteiras de alta produção

A lactação é um processo fisiológico complexo que ainda não foi compreendido na sua totalidade. Inúmeros fatores intervêm na síntese e secreção do leite, sendo os mais importantes a nutrição e o metabolismo endógeno dos nutrientes. A qualidade do leite é valorizada tanto pela sua composição química, como pelo conteúdo de células somáticas. No entanto, visando a comercialização do leite, as maiores mudanças e melhoras na qualidade podem ser atingidas através da manipulação da dieta dos animais, em especial em vacas leiteiras de alta produção. Avaliar os processos de absorção de alimentos, bem como o metabolismo catabólico e anabólico direcionado para a síntese do leite, têm sido uma grande preocupação na pesquisa de nutrição e bioquímica da produção animal. O principal objetivo da presente pesquisa foi gerar modelos matemáticos que pudessem explicar a participação de diferentes metabólitos sobre a composição química do leite. Neste intuito foram coletadas amostras de fluído ruminal, sangue, urina e leite de 140 vacas da raça Holandesa nas primeiras semanas de lactação e mantidas sob sistema semi-intensivo de produção e dieta controlada. Os animais foram selecionados de sistemas de produção no ecossistema do Planalto Médio de Rio Grande do Sul e foram amostrados em dois períodos climáticos críticos. No fluido ruminal foram avaliados o pH e o tempo de redução do azul de metileno. No sangue foram determinados os metabólitos: glicose, colesterol, β-hidroxibutirato (BHB), triglicerídeos, fructosamina, ácidos graxos não esterificados (NEFA), proteínas totais, albumina, globulina, uréia, creatinina, cálcio, fósforo e magnésio. As enzimas: aspartato amino transferase (AST), gama glutamil transferase (GGT) e creatina kinase (CK). Os hormônios: cortisol, insulina, triiodotironina (T3), tiroxina (T4), e leptina. Foi efetuado hemograma, para conhecer: hematócrito, hemoglobina, e contagem total e diferencial de células brancas. Na urina foram dosados: corpos cetônicos, pH e densidade. No leite foi determinada: proteína, gordura, lactose, sólidos totais, sólidos não gordurosos, contagem de células somáticas e uréia. Para a determinação de cada um dos metabólitos ou compostos foram usadas técnicas específicas validadas internacionalmente. Os diferentes valores obtidos constituíram os parâmetros básicos de entrada para a construção dos diversos modelos matemáticos executados para predizer a composição do leite. Mediante procedimentos de regressão linear múltipla algoritmo Stepwise, procedimentos de correlação linear simples de Pearson e procedimentos de análise computacional através de redes neurais, foram gerados diferentes modelos para identificar os parâmetros endógenos de maior relevância na predição dos diferentes componentes do leite. A parametrização das principais rotas bioquímicas, do controle endócrino, do estado de funcionamento hepático, da dinâmica ruminal e da excreção de corpos cetônicos aportou informação suficiente para predizer com diferente grau de precisão o conteúdo dos diferentes sólidos no leite. O presente trabalho é apresentado na forma de quatro artigos correspondentes aos parâmetros energéticos, de controle endócrino, modelagem matemática linear múltipla e predição através de Artificial Neural Networks (ANN).

Métodos de discriminação entre grupos: aplicação ao problema da concessão de crédito

Apresenta métodos quantitativos próprios para a discriminação entre grupos, baseados em Análise Discriminante Linear, Regressão Logística, Redes Neurais e Algoritmos Genéticos, dentro do contexto do problema da análise de crédito.

Análise de técnicas de data mining na aquisição de clientes de cartão de crédito não correntistas

O trabalho busca analisar e entender se a aplicação de técnicas de Data mining em processos de aquisição de clientes de cartão de crédito, especificamente os que não possuem uma conta corrente em banco, podem trazer resultados positivos para as empresas que contam com processos ativos de conquista de clientes. Serão exploradas três técnicas de amplo reconhecimento na comunidade acadêmica : Regressão logística, Árvores de decisão, e Redes neurais. Será utilizado como objeto de estudo uma empresa do setor financeiro, especificamente nos seus processos de aquisição de clientes não correntistas para o produto cartão de crédito. Serão mostrados resultados da aplicação dos modelos para algumas campanhas passadas de venda de cartão de crédito não correntistas, para que seja possível verificar se o emprego de modelos estatísticos que discriminem os clientes potenciais mais propensos dos menos propensos à contratação podem se traduzir na obtenção de ganhos financeiros. Esses ganhos podem vir mediante redução dos custos de marketing abordando-se somente os clientes com maiores probabilidades de responderem positivamente à campanha. A fundamentação teórica se dará a partir da introdução dos conceitos do mercado de cartões de crédito, do canal telemarketing, de CRM, e das técnicas de data mining. O trabalho apresentará exemplos práticos de aplicação das técnicas mencionadas verificando os potenciais ganhos financeiros. Os resultados indicam que há grandes oportunidades para o emprego das técnicas de data mining nos processos de aquisição de clientes, possibilitando a racionalização da operação do ponto de vista de custos de aquisição.

Inteligência artificial popperiana

A inteligência tem sido estudada como fruto de evolução biológica. Nas últimas centenas de milhões de anos, a inteligência tem evoluído juntamente com a biologia. Essa conclusão pode ser obtida ao analisar o comportamento das criaturas que emergiram assim como a sua capacidade de armazenar e processar informação. A evolução gerou criaturas possuidoras de cérebros com grande poder de adaptação. Partindo-se do pressuposto que a inteligência humana é resultado de um processo evolutivo paulatino que ocorreu ao longo de milhões de anos, faz sentido tentar repetir os mesmos passos dados ao longo da evolução da inteligência artificialmente. A evolução oferece uma rota que vai desde tipos de mentes simples até tipos de mentes mais complexas apresentando um caminho de características e capacidades que evoluíram ao longo do tempo. No presente trabalho, acredita-se que esse caminho seguido pela evolução é uma boa fonte de inspiração para a geração de inteligência artificial. De acordo com Dennett, um tipo de mente que apareceu ao longo da evolução é a mente popperiana que aprende as regras do ambiente e tem a capacidade de imaginar ou planejar estados futuros permitindo que ela se adapte com facilidade a novas e inesperadas situações. Sendo assim, modela-se e implementa-se um agente popperiano capaz de aprender as regras do seu ambiente e planejar ações futuras baseando-se no seu aprendizado. Por fim, são implementados dois protótipos de agentes popperianos para resolver problemas distintos e observa-se a capacidade dos agentes popperianos em se adaptar às condições do seu meio para alcançar seus objetivos.

Detecção de fusos de sono em adultos jovens por meio de transformadas wavelet

A análise do sono está baseada na polissonogra a e o sinal de EEG é o mais importante. A necessidade de desenvolver uma análise automática do sono tem dois objetivos básicos: reduzir o tempo gasto na análise visual e explorar novas medidas quantitativas e suas relações com certos tipos de distúrbios do sono. A estrutura do sinal de EEG de sono está relacionada com a chamada microestrutura do sono, que é composta por grafoelementos. Um destes grafoelementos é o fuso de sono (spindles). Foi utilizado um delineamento transversal aplicado a um grupo de indivíduos normais do sexo masculino para testar o desempenho de um conjunto de ferramentas para a detecção automática de fusos. Exploramos a detecção destes fusos de sono através de procura direta, Matching Pursuit e uma rede neural que utiliza como "input"a transformada de Gabor (GT). Em comparação com a análise visual, o método utilizando a transformada de Gabor e redes neurais apresentou uma sensibilidade de 77% e especi cidade de 73%. Já o Matching Pursuit, apesar de mais demorado, se mostrou mais e ciente, apresentando sensibilidade de 81,2% e especi cidade de 85.2%.

Who is the cowboy in Washington?: beating google at their own game with neuroscience and cryptography

Who was the cowboy in Washington? What is the land of sushi? Most people would have answers to these questions readily available,yet, modern search engines, arguably the epitome of technology in finding answers to most questions, are completely unable to do so. It seems that people capture few information items to rapidly converge to a seemingly 'obvious' solution. We will study approaches for this problem, with two additional hard demands that constrain the space of possible theories: the sought model must be both psychologically and neuroscienti cally plausible. Building on top of the mathematical model of memory called Sparse Distributed Memory, we will see how some well-known methods in cryptography can point toward a promising, comprehensive, solution that preserves four crucial properties of human psychology.

Governança da internet no espaço regulatório global: o idiossincrático modelo de gestão da ICANN

O presente trabalho pretende descrever e analisar a evolução institucional da Internet Corporation for Assigned Names and Numbers (ICANN), organização responsável pela gestão dos nomes de domínio e protocolos de comunicação entre computadores em rede ao redor do mundo. Iniciando sua trajetória como instituição privada estadunidense e vinculada ao departamento de comércio do mesmo país, a ICANN passa por diversas modificações estruturais ao longo da última década, de forma a englobar representantes de diversos setores sociais em suas atividades. Algumas peculiaridades em sua estrutura que ainda a vinculam aos Estados Unidos, no entanto, são objeto de controvérsia entre aqueles que buscam uma democratização da internet em nível global.

Implementação em hardware de uma Rede Neuronal com ummicroprocessador embebido em FPGA

O objectivo deste trabalho é a implementação em hardware de uma Rede Neuronal com um microprocessador embebido, podendo ser um recurso valioso em várias áreas científicas. A importância das implementações em hardware deve-se à flexibilidade, maior desempenho e baixo consumo de energia. Para esta implementação foi utilizado o dispositivo FPGA Virtex II Pro XC2VP30 com um MicroBlaze soft core, da Xilinx. O MicroBlaze tem vantagens como a simplicidade no design, sua reutilização e fácil integração com outras tecnologias. A primeira fase do trabalho consistiu num estudo sobre o FPGA, um sistema reconfigurável que possui características importantes como a capacidade de executar em paralelo tarefas complexas. Em seguida, desenvolveu-se o código de implementação de uma Rede Neuronal Artificial baseado numa linguagem de programação de alto nível. Na implementação da Rede Neuronal aplicou-se, na camada escondida, a função de activação tangente hiperbólica, que serve para fornecer a não linearidade à Rede Neuronal. A implementação é feita usando um tipo de Rede Neuronal que permite apenas ligações no sentido de saída, chamado Redes Neuronais sem realimentação (do Inglês Feedforward Neural Networks - FNN). Como as Redes Neuronais Artificiais são sistemas de processamento de informações, e as suas características são comuns às Redes Neuronais Biológicas, aplicaram-se testes na implementação em hardware e analisou-se a sua importância, a sua eficiência e o seu desempenho. E finalmente, diante dos resultados, fez-se uma análise de abordagem e metodologia adoptada e sua viabilidade.

Identificação de alvos na terapia anti-cancerígena utilizando técnicas de modelação molecular

Miguel Fernandes

Previsão de produção de energia elétrica a partir do vento

A capacidade de prever a produção de energia eólica com precisão num parque eólico é de extrema relevância tanto do ponto de vista económico bem como de controlo e estabilidade da rede elétrica. Vários e diferentes métodos têm sido utilizados para este propósito, como os físicos, estatísticos, lógica difusa e redes neuronais artificiais. Os dados disponíveis dos parques eólicos contêm ruído e leituras inesperadas em relação às entradas disponíveis. Lidar com estes dados não é uma tarefa simples mas, neste trabalho, as Redes Neuronais Artificiais são usadas para prever a potência gerada baseada em medições locais do vento. Os resultados mostram que as Redes Neuronais Artificiais são uma ferramenta que deve ser considerada nestas difíceis condições, uma vez que elas proporcionam uma precisão razoável nas suas previsões.

Implementação de classificador de tarefas mentais baseado em EEG

BARBOSA, André F. ; SOUZA, Bryan C. ; PEREIRA JUNIOR, Antônio ; MEDEIROS, Adelardo A. D.de, . Implementação de Classificador de Tarefas Mentais Baseado em EEG. In: CONGRESSO BRASILEIRO DE REDES NEURAIS, 9., 2009, Ouro Preto, MG. Anais... Ouro Preto, MG, 2009

Implementação de um Módulo de Supervisão para um Sistema de Detecção de Vazamentos em Dutos de Petróleo

The transport of fluids through pipes is used in the oil industry, being the pipelines an important link in the logistics flow of fluids. However, the pipelines suffer deterioration in their walls caused by several factors which may cause loss of fluids to the environment, justifying the investment in techniques and methods of leak detection to minimize fluid loss and environmental damage. This work presents the development of a supervisory module in order to inform to the operator the leakage in the pipeline monitored in the shortest time possible, in order that the operator log procedure that entails the end of the leak. This module is a component of a system designed to detect leaks in oil pipelines using sonic technology, wavelets and neural networks. The plant used in the development and testing of the module presented here was the system of tanks of LAMP, and its LAN, as monitoring network. The proposal consists of, basically, two stages. Initially, assess the performance of the communication infrastructure of the supervisory module. Later, simulate leaks so that the DSP sends information to the supervisory performs the calculation of the location of leaks and indicate to which sensor the leak is closer, and using the system of tanks of LAMP, capture the pressure in the pipeline monitored by piezoresistive sensors, this information being processed by the DSP and sent to the supervisory to be presented to the user in real time