Capítulo 1. Redes Neuronais Artificiais - Origem, história e aplicações. ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 1

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1 Capítulo 1 Redes Neuronais Artificiais - Origem, história e aplicações ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 1

2 Neurónios Biológicos Dentrites Cérebro: neurónios Corpo 10 4 ligações por neurónio Axónios - computação paralela Sinapses Tempo de resposta: 10-3 s, os biológicos s, os circuitos eléctricos (de NN Toolbox User s Guide) ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 2

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4 Neurónios Artificiais dentrites sinapses corpo axónio entradas pesos Somador+activação saída p 1 p n w 12 w 11 Σ (de Brause) n f artificial ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/ a

5 p 1 p n w 12 w 11 (de n Brause Σ) f a p 1 w 11 (de n Brause Σ ) f a p 1 w 11 (de n Brause Σ ) f a p n w 12 w 12 p n ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 5

6 Objectivos do curso introduzir as arquitecturas básicas estudar as técnicas fundamentais de aprendizagem estudar aplicações práticas ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 6

7 Resenha histórica Pre-1940: von Hemholtz, Mach, Pavlov, etc. Teorias gerais de aprendizagem, da visão, etc. Ausência de modelos matemáticos dos neurónios. 1943: McCulloch and Pitts - provam que redes de neurónios artificiais podem computar qualquer função aritmética 1949: Hebb, Propõe um mecanismo para aprendizagem de neurónios biológicos 1958: Rosenblatt, Widrow and Hoff Primeira aplicação prática de redes neuronais artificiais (perceptrão para reconhecimento de padrões) e primeiras regras de aprendizagem 1960: Widrow and Hoff - ADALINE: ADAptive LInear NEural Network seu algoritmo de aprendizagem ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 7

8 Resenha histórica 1969: Minsky and Papert Demonstraram as limitações das redes existentes, diminuindo o entusiasmo na área, de que resultou um abrandamento nos progressos. 1970s-1980s Amari, Anderson, Fukushima, Grossberg, Hopfield, Kohonen Pequenos progressos e depois o ressurgimento da área 1986: Rumelhart-McClelland: o algoritmo da retropropagação ( backpropagation ) ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 8

9 Applicações Aeroespacial Sofisticados auto-pilotos, simuladores de voo, sistemas de controlo de aviões, detectores de falhas, etc. Automóvel Pilotos automáticos, ABS, dispositivos anti-choques, suspensões activas, etc. Banca Leitores de cheques, avaliadores de risco (no crédito), etc. Defesa Orientação e controlo de mísseis, seguimento de alvos, discriminação de objectos, tratamento de sinais e imagens de radar e sonar, identificação de sinais e de imagens, etc. Electrónica Predição de sequências de códigos, desenho de circuitos integrados, controlo de processos, análise de falhas de circuitos, visão artificial, síntese de voz, etc.. ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/2005 9

10 Applicações Financeiras Análise de risco (seguros), bolsa, etc.. Produção Industrial Controlo dos processos de fabrico, diagnóstico, predição de qualidade do papel, análise de manutenção, modelização e simulação de processos industriais,etc. Médicas Detecção e análise de células cancerosas, análise de EEG e ECG, controlo de anastesia, sistemas de alarme em salas de operações e em enfermarias, etc. ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/

11 Applicações Robótica Controlo de trajectória, controlo de manipuladores, sistemas de visão, etc. Voz Reconhecimento da voz, compressão da voz, classificação de vogais, síntese de voz a a partir de texto, etc.. Telecomunicações Compressão de dados e de imagens, serviços de informação automatizados, transmissão em tempo real de línguas faladas, sistemas de processamento de pagamentos, etc.. Transportes Diagnóstico de travões de camiões, escalonamento de veículos, sistemas de encaminhamento. ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/

12 Bibliografia Hagan, M.T., H.B. Demuth, M. Beale, Neural Nework Design, PWS Publishing Company, Hassoun. M. H., Fundamentals of Artificial Neural Networks, MIT Press, Neural Network Toolbox Users s Guide, The Mathworks, ADC/DEI/FCTUC/CA/Cap.1/