Em uma sequencia de 4 aulas de PSI 3472 (iniciando em 10 de setembro) abordaremos um tema importante em sistemas eletrônicos inteligentes e em inteligência computacional de uma forma geral: a Fusão de Informações e os Sistemas Multi-Sensores. Tal temática tem aplicação importante em Instrumentação Inteligente, Sistemas Embarcados, Robótica, IoT, Ciência dos Dados, e também em várias outras áreas que elencaremos em conjunto (professores e alunos) nas atividades em sala de aula que teremos nos 4 dias. Uma das ilustrações concretas simples em que os conceitos e as técnicas estudadas nestas 4 aulas serão trabalhados envolverá a fusão de informações geradas por diversos sensores de gás com características de alguma maneira complementares e que serão empregados no contexto de medida de concentração de substâncias de interesse: o conceito de fusão de sensores se aplica à construção de "narizes eletrônicos" e de "línguas eletrônicas", neste último caso usando sensores de substâncias líquidas; vários sensores que operam com precisão pequena ou limitada nesses contextos podem ser conjugados para o aumento de precisão das medidas e/ou para o aumento da taxa de acerto no reconhecimento de padrões. Neste cenário simples de um sistema multi-sensores de gás, poderemos estudar os conceitos de sensores / medidas / estimativas que não são 100% específicos/as (aprenderemos que a especificidade 100% é algo idealizado e impossível de obter na maior parte de situações práticas); aprenderemos também os conceitos de elementos interferentes nas operações desses sensores / medidores / estimadores e avaliaremos o quanto esses elementos interferentes degradam a precisão de sistemas reais de sensoriamento / medida / estimativa; aprenderemos finalmente como a estratégia de fusão de informações múltiplas pode reduzir significativamente tal degradação pelos interferentes. Os ensaios e os estudos de conceitos realizados pelos alunos nesse cenário relativamente simples poderão então ser transportados pelos próprios alunos para outros cenários distintos do ilustrado e ensaiado por eles, eventualmente mais complexos, eventualmente úteis em outras áreas de aplicação da lista citada anteriormente neste mesmo texto: Sistemas Embarcados, Robótica, IoT, Ciência dos Dados, etc.

Para aqueles que quiserem adiantar o estudo para as atividades deste tópico, os seguintes materiais estão/estarão disponíveis em breve:

- Instruções neste STOA para a instalação do simulador de redes neurais "MBP". Esse simulador ou outro equivalente pode ser usado como fusão de informações com estratégias tanto lineares (matrizes combinando linearmente as informações) quanto não lineares.

- Links para ilustrações de sistemas desenvolvidos por alunos de graduação (na disciplina PSI2672) que empregam o conceito de fusão de informações múltiplas para a precisão aumentada.

- Uma seleção de dados experimentais gerados em trabalho desenvolvido aqui na Poli para a caracterização de 3 sensores de gases não 100% seletivos (isso sempre ocorre), mirando medir concentrações de CH4 (metano), CO (monóxido de carbono) e H2 (Hidrogênio), e que usarmos para exercitar o conceito de fusão de informação em sistemas multi-sensores / sistemas multi-medidas / sistemas multi-informação. Estes dados serão exercitados pelos alunos e servirão de modelo para que eles obtenham dados em outras aplicações em que os conceitos estudados se apliquem.

- O link para baixar do Teses USP a dissertação de mestrado (de Raphael Garcia Moreira, orientado pelo Prof. Sebastião) em que a coleta desses dados selecionados para nosso ensaio de aprendizado está bastante detalhada; caso tenha interesse em se aprofundar na temática e em entender detalhes de como as tabelas de dados empíricos foram obtidas, esta é a referência que responderá suas perguntas!


Última atualização: segunda-feira, 10 set. 2018, 08:41