Navegando por Assunto "Inteligência artificial"
Agora exibindo 1 - 2 de 2
Resultados por página
Opções de Ordenação
- DissertaçãoComunicação e cognição: aproximações entre máquina semiótica e inteligência artificial(2018) Silva, Luís Roberto Albano Bueno daEsta pesquisa tem como tema a relação comunicação/cognição cujas aproximações se fazem com conceitos de máquina semiótica, Inteligência Artificial e semiótica ou lógica peirceana (proposta por Charles Sanders Peirce). Considera-se, de um lado, a máquina semiótica como um dispositivo não necessariamente orgânico que realiza um processo cognitivo e a Inteligência Artificial como um meio sintético que simula processos cognitivos de tomada de decisões independentes; de outro, considera-se que os processos cognitivos envolvem transformações dos signos e não apenas troca de informações e dados. Diante deste contexto, pergunta-se: Em que medida a cognição em sistema inteligente e em máquina semiótica aproxima-se da semiose na mente humana, interpretada na perspectiva da semiótica peirceana? O objetivo geral consiste em compreender especificidades da semiose, a partir de sistema inteligente e máquina semiótica, fundamentando-se na semiótica ou lógica proposta por Charles Sanders Peirce, enquanto explicitar as teorias peirceanas e conceitos de máquina semiótica; tratar da Inteligência Artificial e identificar especificidades da cognição em Inteligência Artificial e em máquina semiótica constituem os objetivos específicos. A metodologia envolve pesquisa bibliográfica e comparação entre a aprendizagem – ou semiose - desenvolvida em Inteligência Artificial e em máquina semiótica, valendo-se de representações gráficas para as dez classes de signos que constam na semiótica ou lógica peirceana. A reflexão sobre comunicação e cognição, em momentos em que este é configurado ou reconfigurado, ou mesmo guiado, por máquinas ou por programas, em que o pensamento precisa ser visto para além de desenvolver o potencial de executar algoritmos com o auxílio de máquinas, constitui a relevância desta pesquisa.
- DissertaçãoMétodos para controle de sistemas eletromecânicos por redes neurais artificiais(2019) Santos, Diego de AssisEste trabalho apresenta alguns exemplos de sistemas dinâmicos controlados por redes neurais. Grande parte dos sistemas dinâmicos apresentam um grau de complexidade elevado, sendo necessária a implementação de ferramentas computacionais para controlar esses sistemas. As redes neurais artificiais (RNAs) são uma das ferramentas bioinspiradas desenvolvidas pela Inteligência Artificial, que podem ser aplicadas na solução de problemas não lineares. Elas podem ser empregadas na área de controle de processos e devolver resultados satisfatórios, assim como os controladores PID tradicionais. O objetivo deste trabalho é mostrar a aplicação de duas abordagens de controle neural em três sistemas eletromecânicos com diferentes complexidades e dinâmicas conhecidas. Na primeira abordagem, uma rede neural aproxima a função de controle de um controlador PID sintonizado. Essa estratégia se apresentou eficaz, uma vez que a rede reproduz uma ação de controle semelhante ao do PID. Na segunda abordagem, duas classes de controladores neurais são aplicados no controle dos sistemas. Esses controladores apresentaram uma resposta mais lenta em relação ao PID e em alguns casos podem desestabilizar o sinal de saída. Os sistemas adotados diferem nas características de transitório e na ordem: O primeiro é um sistema de terceira ordem auto controlado que necessita de um controle mais rápido, o segundo é um sistema de segunda ordem com baixo amortecimento e o terceiro é um sistema de quarta ordem com baixo amortecimento e longa acomodação. Estes sistemas são adotados com a finalidade de melhorar sua resposta em função das especificações de projeto. Os resultados são obtidos por meio de simulações virtuais analisando-se os índices de desempenho do sinal controlado e comparando com o desempenho de um controlador PID. É demonstrado neste trabalho o processo de treinamento e execução de controle dessas redes.