TÍTULO DO TRABALHO Elementos Sensores

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ENGENHARIA DE PRODUÇÃO

ROBERTO BRUZESE – RA 209542011

TÍTULO DO TRABALHO

Elementos Sensores

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Guarulhos

2015

ROBERTO BRUZESE – RA 209542011

TÍTULO DO TRABALHO

Elementos Sensores

Trabalho apresentado ao Curso engenharia de produçao da Faculdade ENIAC para a disciplina  topicos especiais de engenharia.

Prof. Edison alexandre camargo

Guarulhos

2015

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Redes Neurais Artificiais

As primeiras informações sobre redes neurais artificias ou muitas vezes chamadas de redes computadorizadas datam de 1943, em artigos de McCulloch e Pitts, onde foi desenvolvida um computados baseado em um cérebro humano após este sugiro vários outros  artigos e livros surgiram desde então, porém, poucos resultados foram obtido. Até que em 1949 Donald Hebb escreveu um livro( A Organização do Comportamento )que tinha uma definição que o condicionamento psicológico clássico está presente em qualquer ser vivo pelo fato de que esta é uma propriedade de neurônios individuais.

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Fonte google -Neurônio artificial projetado por McCulloch

   Em 1956 no "Darthmouth College" foram desenvolvidas a Inteligência artificial, simbólica e a conexionista a inteligência artificial simbólica tem com comportamento vir a estar simulando o comportamento da inteligência humana já a inteligência artificial conexionista acredita que se construindo um sistema que que venha a estar simulado a estrutura do cérebro humano, este sistema computadorizado apresentará inteligência, ou seja, será capaz de aprender, assimilar, errar e aprender com seus erros.

Surgiu em1958,o primeiro neuro computador conhecido como Perceptron este desenvolvido por Frank Rosenblatt, Charles Wightmas

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Fonte google-Rede de perceptrons proposta por Rosemblatt

 logo depois outro sistema neurais computadorizado foi desenvolvido por   Rosenblatt, Bernard Widrow, com a ajuda de alguns estudantes chamado de Adaline e Madaline, equipado com uma poderosa lei de aprendizado, que diferente do Perceptron que foi esquecido este  ainda permanece em uso Rosenblatt, Bernard Widrow também fundou a primeira companhia de hardware de microcomputadores e componentes.

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Fonte google -Redes ADALINE e MADALINE

No ano de 1982 Rumelhart, Hinton e Williams começaram  uma retomada das pesquisas com a publicação do trabalho do físico e biólogo Hopfield (1982) descrevendo a utilização de redes simétricas para otimização, através de um algoritmo de aprendizagem que estabilizava uma rede binária simétrica com realimentação com isto Rumelhart, Hinton e Williams introduziram o poderoso método Backpropagation.

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Fonte google-Estrutura do método Backpropagation

A partir deste momento em que as máquinas  começaram evoluir começa também  um grande desejo do homem na criação de uma máquina que que venha a operar sem a intervenção do controle humano ou seja uma máquina que tenha um desenvolvimento de acordo com seu próprio aprendizado e que tenha a capacidade de interagir com ambientes desconhecidos por ela, uma máquina que possa ser chamada de inteligente estas máquinas inteligentes, seriam muito úteis onde a intervenção humana é perigosa, tediosa ou impossível, no combate ao fogo, operações militares isto por que enquanto os  computadores funcionam de um  modo bem sequencial, proporcionando uma maior eficácia  na resolução de tarefas nas quais devem ser seguidas

 Vendo isto podemos dizer que o motivo pelo qual as  máquinas inspiradas na biologia são diferentes das máquinas atuais se caracteriza no fato de que as máquinas atuais tem seus processamento em modelos matemáticos estes são capazes de lidar com tarefas complicadas sem que tenham que desenvolver um modelo matemático e nem um modelo do ambiente em que operam.

 As resde neurais artificias são divididas em trez etapas como o desenvolvimento de modelos neurais motivado por neurônios biológicos os modelos de estruturas e conexões sinápticase e o  aprendizado das regras mas por causa de diferenças entre algumas as entidades envolvidas nessas pesquisas , diferentes estruturas de redes neurais tem sido desenvolvidas por pesquisadores as aplicaçães dessa redes neurais pode ser classificada em classes distintas Reconhecimento de padrões e Classificação; Processamento de imagem e visão; Identificação de sistema e controle e Processamento de sinais.

Neurocomputação: 

Neste processo de neurocomputação os modelos neurais, procuram aproximar o processamento dos computadores ao cérebro comparativo entre o cérebro humano e o computador:

Parâmetro do computador e o ser humano	Cérebro	Computador
Material feito	Orgânico	Metal e plástico
Velocidade de pensamento	Milissegundos	Nano segundos
Tipos de Processamentos	Paralelo	Sequencial
Tipo de Armazenamento	Adaptativo	Estático
Tipos de Controle de Processos	Distribuído	Centralizado

       Fonte propia - Quadro comparativo entre cérebro e o computador