Desenvolvimento e análise de uma rede neural artificial para estimativa da erosividade da chuva para o Estado de São Paulo

O conhecimento do valor da erosividade da chuva (R) de determinada localidade é fundamental para a estimativa das perdas de solo feitas a partir da Equação Universal de Perdas de Solo, sendo, portanto, de grande importância no planejamento conservacionista. A fim de obter estimativas do valor de R para localidades onde este é desconhecido, desenvolveu-se uma rede neural artificial (RNA) e analisou-se a acurácia desta com o método de interpolação "Inverso de uma Potência da Distância" (ID). Comparando a RNA desenvolvida com o método de interpolação ID, verificou-se que a primeira apresentou menor erro relativo médio na estimativa de R e melhor índice de confiança, classificado como "Ótimo", podendo, portanto, ser utilizada no planejamento de uso, manejo e conservação do solo no Estado de São Paulo.

Desfolha artificial simulando danos de pragas na cultura do girassol (Helianthus annuus L., Asteraceae)

O girassol está sujeito às perdas de área foliar por diferentes fatores, dentre eles os insetos desfolhadores, contra aos quais geralmente são dirigidas aplicações de inseticidas na cultura. A desfolha artificial em plantas de importância econômica é uma metodologia útil na simulação de ataques dessas pragas em lavouras na determinação dos níveis de dano econômico. O objetivo deste estudo foi avaliar componentes de produção das plantas de girassol submetidas a níveis crescentes de desfolha de 0, 10, 25, 50, 75 e 100%, realizada em três distintos estádios fenológicos da cultura, a saber: V6 (seis folhas com no mínimo 4,0 cm de comprimento), R1 (quando a inflorescência circundada pela bráctea imatura torna-se visível) e R5.5 (50% das flores do disco estão fertilizadas ou em antese), perfazendo um total de 18 tratamentos, os quais foram dispostos em blocos ao acaso, com quatro repetições. Para todos os componentes de produção avaliados (diâmetro do capítulo, biomassa total de sementes da planta e biomassa de 100 aquênios) houve efeito significativo da interação dos tratamentos, evidenciando que o efeito da desfolha será dependente do estágio fenológico da planta. O estádio R5.5 foi mais sensível à desfolha, ocasionando perdas em todos os componentes de produção avaliados.

Dose inseminante utilizada na fertilização artificial de ovócito de piracanjuba (Brycon orbignyanus)

A piracanjuba (Brycon orbignyanus Valenciennes, 1849) é uma espécie de peixe migratória, ameaçada de extinção. O objetivo do presente estudo foi determinar a dose inseminante na fertilização artificial de ovócitos de piracanjuba. Para isso, utilizou-se delineamento em blocos casualizados, com quatro tratamentos e três repetições. Três casais de piracanjuba, selecionados dos tanques de reprodutores da Estação Ambiental de Itutinga (EAI - CEMIG), no período de piracema 2006/2007, receberam aplicação de hormônio extrato bruto de hipófise de carpa (EBHC) para obtenção dos gametas. Adotaram-se quatro tratamentos diferentes para a fertilização de 0,1 grama de ovócitos: 10µL, 20µL, 30µL e 40µL de sêmen. As amostras foram ativadas com 5 mL de água do próprio tanque e, em seguida, levadas para incubadoras, dotadas de renovação constante de água, à temperatura de 28ºC. Após 8 e 16 horas, analisaram-se as taxas de fertilização (ovos viáveis) e de eclosão dos ovos, respectivamente. Os resultados obtidos foram comparados pelo teste de Tukey a 5%. As relações sêmen-ovócitos testadas não alteraram as taxas de fertilização e eclosão (P>0,05). O número de espermatozoides-ovócitos, variando de 10,4 x10(5) a 41,6 x10(5), foi eficiente para obtenção de boas taxas de fertilidade.

Tratamentos inseticida, peliculização e inoculação de sementes de soja com rizóbio

O tratamento de sementes de soja com produtos químicos para controle de pragas pode comprometer a qualidade das sementes e o estabelecimento da simbiose rizóbio-planta. Assim, objetivou-se neste trabalho avaliar o desempenho de sementes de soja submetidas a tratamentos com inseticidas e polímeros, bem como a nodulação e o crescimento das plantas. As sementes de soja foram tratadas com os inseticidas e polímero em esquema fatorial 6 x 2. Utilizaram-se os inseticidas carbosulfan, clotianidina, fipronil, imidaclopride e tiametoxan e sementes sem tratamento. Os tratamentos inseticidas foram realizados com presença e ausência de polímero, assim como a testemunha (sem tratamento inseticida). As sementes foram avaliadas pelos testes de germinação, de frio e de emergência de plântulas. Elas foram, ainda, inoculadas com as estirpes BR86 e BR96 de Bradyrhizobium, isoladamente e semeadas em vasos Leonard. No florescimento as plantas foram avaliadas por meio do número e das massas de matéria seca de nódulos e da parte aérea. Concluiu-se que os tratamentos inseticidas podem reduzir o potencial fisiológico das sementes de soja. A redução na nodulação e no crescimento das plantas de soja pelo tratamento inseticida das sementes depende da estirpe utilizada durante a inoculação das sementes. O revestimento com polímeros pode interferir na fitotoxidez dos inseticidas, mas não na qualidade fisiológica das sementes, nodulação e no crescimento das plantas de soja.

Composição química dos grãos de milho em resposta à adubação mineral e inoculação com rizobactérias

Para o aumento da produtividade agrícola no País, são necessários estudos para melhor aproveitamento da adubação mineral, a fim de uma produção de grãos com melhor qualidade nutricional. Este trabalho teve como objetivo avaliar o teor e o acúmulo de proteína, de cinzas e de nutrientes em grãos de milho provenientes de plantas submetidas à inoculação com Pseudomonas fluorescens e cultivadas em diferentes níveis de adubação NPK no solo. Foram testados seis tratamentos, em delineamento experimental de blocos casualizados, no esquema fatorial 3 x 2, sendo três níveis de adubação química com NPK (0,125 e 250 kg ha-1) e dois níveis de inoculante à base de P. fluorescens (com e sem), com quatro repetições, sendo instalado em Latossolo Vermelho eutroférrico, utilizando o cultivar de milho híbrido 30F35. Determinaram-se os teores e acúmulo de N, P, K, Ca, Mg, Zn, Cu, Fe, Mn, proteína e cinzas dos grãos. Os dados foram submetidos à análise de variância e as médias, comparadas pelo teste de Tukey (p < 0,05). A aplicação de P. fluorescens via inoculação incrementou os teores de P e K dos grãos de milho, independentemente dos níveis de adubação. Os teores dos nutrientes, de proteína e de cinzas dos grãos de milho não foram influenciados pelos níveis de adubação mineral, com exceção do Cu, que aumentou com a elevação dos níveis de adubação.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Automatic modeling of pectus excavatum corrective prosthesis using artificial neural networks

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax. Pre-operative diagnosis usually includes Computed Tomography (CT) to successfully employ a thoracic prosthesis for anterior chest wall remodeling. Aiming at the elimination of radiation exposure, this paper presents a novel methodology for the replacement of CT by a 3D laser scanner (radiation-free) for prosthesis modeling. The complete elimination of CT is based on an accurate determination of ribs position and prosthesis placement region through skin surface points. The developed solution resorts to a normalized and combined outcome of an artificial neural network (ANN) set. Each ANN model was trained with data vectors from 165 male patients and using soft tissue thicknesses (STT) comprising information from the skin and rib cage (automatically determined by image processing algorithms). Tests revealed that ribs position for prosthesis placement and modeling can be estimated with an average error of 5.0 ± 3.6 mm. One also showed that the ANN performance can be improved by introducing a manually determined initial STT value in the ANN normalization procedure (average error of 2.82 ± 0.76 mm). Such error range is well below current prosthesis manual modeling (approximately 11 mm), which can provide a valuable and radiation-free procedure for prosthesis personalization.

Artificial neural networks for automatic modelling of the pectus excavatum corrective prosthesis

Pectus excavatum is the most common deformity of the thorax and usually comprises Computed Tomography (CT) examination for pre-operative diagnosis. Aiming at the elimination of the high amounts of CT radiation exposure, this work presents a new methodology for the replacement of CT by a laser scanner (radiation-free) in the treatment of pectus excavatum using personally modeled prosthesis. The complete elimination of CT involves the determination of ribs external outline, at the maximum sternum depression point for prosthesis placement, based on chest wall skin surface information, acquired by a laser scanner. The developed solution resorts to artificial neural networks trained with data vectors from 165 patients. Scaled Conjugate Gradient, Levenberg-Marquardt, Resilient Back propagation and One Step Secant gradient learning algorithms were used. The training procedure was performed using the soft tissue thicknesses, determined using image processing techniques that automatically segment the skin and rib cage. The developed solution was then used to determine the ribs outline in data from 20 patient scanners. Tests revealed that ribs position can be estimated with an average error of about 6.82±5.7 mm for the left and right side of the patient. Such an error range is well below current prosthesis manual modeling (11.7±4.01 mm) even without CT imagiology, indicating a considerable step forward towards CT replacement by a 3D scanner for prosthesis personalization.

Comparative analysis between statistical and artificial intelligence models in business failure prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Comparative Analysis between Statistical and Artificial Intelligence Models in Business Failure Prediction

A growing number of predicting corporate failure models has emerged since 60s. Economic and social consequences of business failure can be dramatic, thus it is not surprise that the issue has been of growing interest in academic research as well as in business context. The main purpose of this study is to compare the predictive ability of five developed models based on three statistical techniques (Discriminant Analysis, Logit and Probit) and two models based on Artificial Intelligence (Neural Networks and Rough Sets). The five models were employed to a dataset of 420 non-bankrupt firms and 125 bankrupt firms belonging to the textile and clothing industry, over the period 2003–09. Results show that all the models performed well, with an overall correct classification level higher than 90%, and a type II error always less than 2%. The type I error increases as we move away from the year prior to failure. Our models contribute to the discussion of corporate financial distress causes. Moreover it can be used to assist decisions of creditors, investors and auditors. Additionally, this research can be of great contribution to devisers of national economic policies that aim to reduce industrial unemployment.

Aspectos morfofisiológicos de plantas de milho e bioquímico do solo em resposta à adubação nitrogenada e à inoculação com Azospirillum brasilense

RESUMO O nitrogênio (N) é um macronutriente que aumenta a produção de grãos na cultura do milho e o seu manejo adequado torna-se indispensável como proposta de uma agricultura sustentável, incluindo o uso de fontes alternativas como bactérias fixadoras de N2. Os objetivos deste trabalho foram avaliar a resposta morfofisiológica de plantas de milho e a atividade de enzimas no solo (urease e fosfatase) decorrente da adubação N mineral e da inoculação com Azospirillum brasilense. Dois ensaios foram realizados em condições de casa de vegetação com solo de cerrado. O delineamento estatístico adotado foi o de blocos ao acaso com os tratamentos distribuídos em esquema fatorial 3 x 3, sendo o primeiro fator correspondente a doses de N (0; 100 e 200 kg ha-1) e o segundo, a doses de um inoculante líquido à base de A. brasilense aplicado via sementes (0; 100 e 200 mL ha-1). Ao final desse experimento, outro ensaio foi realizado para verificar o possível efeito residual da inoculação e da adubação nitrogenada. A adição de fertilizantes nitrogenados promoveu maior desenvolvimento das plantas de milho, elevou os teores de clorofila e de nutrientes. Houve aumento da atividade das enzimas relacionadas à disponibilização de amônio e fósforo inorgânico na rizosfera. Além disso, o nitrogênio apresentou efeito residual no desenvolvimento das plantas na semeadura subsequente. A dose de 200 mL ha-1 de A. brasilense associada à dose de 200 kg ha-1 de N aumentou a resposta fisiológica da cultura.

Applications of artificial intelligence to condition-based maintenance

In this paper we discuss interesting developments of expert systems for machine diagnosis and condition-based maintenance. We review some elements of condition-based maintenance and its applications, expert systems for machine diagnosis, and an example of machine diagnosis. In the last section we note some problems to be resolved so that expert systems for machine diagnosis may gain wider acceptance in the future.

Aspectos ecológicos da leishmaniose tegumentar americana: 2. ecótopo artificial como abrigo de Psychodopygus intermedius e observações sobre alimentação e reprodução sob influência de fatores físicos naturais

As observações levadas a cabo em um galinheiro experimental mostraram que Psychodopygus intermedius tem a capacidade de nele abrigar-se. Para se chegar a este resultado, a metodologia utilizada consistiu na coleta total diurna e exame do estado de alimentação e digestão sangüínea dos Ps. intermedius como parâmetro da sua maior ou menor permanência no ecótopo estudado. Além disso, observou-se paralelamente, os tempos para o repasto sangüíneo, digestão completa, oviposição, sobrevivência e cópula sob a influência direta dos fatores físicos naturais. A importância epidemiológica dos resultados reside em novas elucidações experimentais sobre a viabilidade da transmissão da leshmaniose tegumentar ocorrer em ambiente domiciliar.

Estudo comparativo do comportamento da infecção de camundongos, através da inoculação subcutânea e intraperitoneal, utilizando-se duas cepas do Trypanosona cruzi

Foram utilizados camundongos brancos, pesando em média 18g e duas cepas de Trypanosoma cruzi, morfologicamente distintas: Y com predominância de formas sangüíneas delgadas e Bolívia com predomínio de formas largas. Os lotes de animais receberam 2 x 10³, 2 x 10(4) e 2 x 10(5) tripanossomos por animal e as vias de inoculação utilizadas foram a intraperitoneal e a subcutânea. Nos animais foi observado o curso de infecção. Os resultados obtidos revelaram que, nos experimentos em que se utilizou a cepa Y, existem algumas diferenças significantes, com infecções mais uniformes e virulentas, após inoculação subcutânea de 2 x 10³ e 2 x 10(4) formas sangüíneas de T. cruzi. Entretanto, isto não ocorreu com a cepa Bolívia, pois os animais apresentaram o mesmo padrão de parasitemia e os demais caracteres morfológicos, quer se utilizasse a via subcutânea ou intraperitoneal. Tal fato permite sugerir a existência de interrelação entre os fatores via de inoculação traduzida pela maior ou menor presença de macrófagos no sítio de inoculação, e a morfologia das formas sangüíneas representada pela maior ou menor capacidade de penetração celular.