Métodos Instrumentais de Análise Física do Ambiente “Inteligência Artificial: Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy,

1. Universidade de São Paulo Escola Superior de Agricultura “Luis de Queiros” Métodos Instrumentais de Análise Física do Ambiente “Inteligência Artificial: Redes Neurais Artificiais e Lógica Fuzzy, ferramentas de precisão” Bacharel em Física Valéria C. Rodrigues

2. Projeto de Pesquisa “ Visão Eletrônica: avaliação do comportamento bioclimático de animais de produção por meio de análise de imagens utilizando redes neurais:zootecnia de precisão”. Orientador: Prof. Dr. Iran José Oliveira da Silva

3. Introdução: Proposta de Dissertação • Aplicação de sistemas inteligentes de aquisição e processamento de dados à zootecnia afim de caracterizar situações de conforto à estresse. Aplicação de: • Softwares de análise e processamento de imagens de animais de produção confinados (aves, bovinos e suínos) • Caracterização via redes neurais artificiais (RNA) • Linguagem Fuzzy

4. Metodologia e equipamentos (ilustração): Banco de Dados NUPEA Computador com alto poder de processamento,software, RNA e Lógica Fuzzy

5. O que são Redes Neurais Artificiais ? São sistemas de processamento de dados, baseados no principio de funcionamento do cérebro humano ! Assim como nós, as RNAs precisam de treinamento e aprendizado. 1943: McCULLOUGH e PITTS Fonte: Yoshida (1996)

6. Como são as Redes Neurais Artificiais ? Uma RNA funciona da seguinte forma: X Y Z K W Q Interdependências entre variáveis Resultados Tomadas de decisão Estratégias Ғ( X, Y, Z,...) Σ Matrizes Variáveis Lógica Fuzzy Variáveis correlacionadas

7. Arquitetura de uma RNA: Fonte: Yoshida (1996)

8. Mas o que é Logica Fuzzy ? Lógica Clássica ≠ Lógica Fuzzy 1965: Dr. Loft A. Zadeh Universidade da Califórnia Aristóteles, Filósofo Grego (384 - 322 a.C.) SIM NÃO Pequeno Grande Muito grande . . . Sistema bivalente Sistema lingüísticos

9. Exemplo prático: Hipótese: Conforto térmico depende diretamente de temperatura (T) e umidade relativa do ar (UR). Tese: Um função matemática para Conforto térmico pode ser dada como o produto entre T e UR. Ғ (T, UR) = € . T . UR 1 Ғmáx = 2450 € = const. de proporcionalidade [1/°C] Ғmín = 125 0 Microclima Normalização!

10. Exemplo prático: Limites (0,1) Combinações T Desconforto Médio Conforto Conforto Ғ(T, UR) Σ UR Graus de pertinência (LF) 1 0 D MC C

11. Software: Ambiente de programação MATLAB

12. Aplicações: • BOVESPA (Bolsa de Valores de São Paulo) • Motores de Espaçonaves–NASA (controle de aquecimento) • Radares de velocidades (reconhecimento de placas de automóveis) • Diagnóstico Médicos via Banco de Dados • Supervisão de linhas de produção (controle de número, peso, etc) • Controle de sistemas Caóticos - Física Quântica, eletricidade (probabilidades) • Robôs ( NASA-via Marte, reconhecimento espacial) • »

13. Refêrencias Bibliográficas: Yoshida, Keila M. - Redes Neurais e suas aplicações em Inteligência Artificial. Trabalho de graduação de 1996 Freeman, James A./Skapura, David M., Neural Networks - Algorithms, Aplications and Programming Techniques. Loral Space Information Systems and Adjunct Faculty, School of Natural and Applied Sciences University of Houston at Clear Lake.