Estudo de uma classe de memórias associativas hierárquicas baseadas em acoplamento de redes neurais artificiais

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

07/05/2007

RESUMO

A compreensão da cognição humana tem-se revelado extremamente complexa. Apesar dessa complexidade, diversas abordagens têm surgido na área de inteligência artificial, na tentativa de explicar o processo cognitivo, com o objetivo de desenvolver mecanismos de software e hardware que apresentem comportamento inteligente. Uma das abordagens propostas é chamada de cognição incorporada e embebida, que, através de sua base teórico-conceitual sobre o processo cognitivo, tem contribuído, de maneira expressiva, para o desenvolvimento de sistemas inteligentes. Um dos mais importantes aspectos da cognição humana é a memória, por permitir o estabelecimento de correlações de nossas experiências. Além disso, recentemente, o processo de memória tem sido reconhecido como sendo um processo multiníveis ou hierárquico. Uma das teorias que sistematiza esse conceito é a teoria da seleção de grupos neuronais (TNGS). A TNGS fundamenta-se em estudos da área de neurociência que têm revelado, por meio de evidências experimentais, que certas áreas do cérebro (i.e. o córtex cerebral) podem ser descritas como sendo organizadas, funcionalmente, em níveis hierárquicos, em que os níveis funcionais mais elevados coordenariam e correlacionariam conjuntos de funções dos níveis mais baixos. As unidades mais básicas da área cortical são formadas durante a epigênese e são chamadas de grupos neuronais, sendo definidas como um conjunto localizado de neurônios fortemente acoplados, constituindo o que poderíamos chamar primeiro nível de memória. Por outro lado, os níveis mais altos são formados durante a vida, ou durante nossa ontogenia, através de seletivo reforço e enfraquecimento das conexões neurais entre os grupos neuronais. Considerando esse efeito, propusemos que as hierarquias de níveis mais elevados emergissem, através de um mecanismo de aprendizagem, como correlações das memórias de nível mais baixo. Nesse sentido, nosso objetivo é contribuir para a análise, projeto e desenvolvimento das memórias associativas, hierarquicamente acopladas e para o estudo das implicações que tais sistemas têm na construção de sistemas inteligentes sob o paradigma da cognição incorporada e embebida. Assim, inicialmente, um detalhado estudo das redes neurais artificiais foi realizado e o modelo de rede neural artificial GBSB (Generalized Brain-State-in-a-Box) foi escolhido para funcionar como as memórias de primeiro nível do modelo proposto. A dinâmica e síntese das redes individuais foram desenvolvidas e diversas técnicas de acoplamento foram investigadas. Os métodos estudados para construir o segundo nível de memória foram: aprendizado Hebbiano, síntese baseada na estrutura do espaço vetorial e a abordagem de computação evolucionária. Além disso, uma profunda análise da capacidade, armazenamento e performance de recuperação, considerando redes individuais, assim como o sistema global, foi desenvolvida.

ASSUNTO(S)

engenharia elétrica teses.

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