Identificação neuro-difusa: aspectos de interpretabilidade

Palavras-chave: Identificação de sistemas dinâmicos,Lógica difusa,Sistemas difusos,Modelização difusa,Redes neuronais,Identification of dynamical systems,Fuzzy logic,Fuzzy systems,Fuzzy modeling,Neural networks

No momento presente da História, é lícito afirmar-se que a humanidade se encontra em plena era da informação. De facto, em qualquer aspecto da sociedade, desde as actividades de lazer até aos mais complexos sistemas de produção, é notória a presença e influência das tecnologias de informação. Assim, assiste-se presentemente a um forte impulso na investigação, desenvolvimento e aplicação de metodologias de computação aos processos industriais de produção. Na verdade, o elevado grau de complexidade que os caracteriza, acompanhado de uma necessidade crescente de desempenho como forma de dar resposta às leis de mercado, exige a utilização de estratégias cada vez mais sofisticadas. Uma das áreas que tem merecido uma atenção particular tem sido a soft computing, a qual engloba metodologias tais como a lógica difusa, redes neuronais e algoritmos genéticos, de forma simples ou combinada, constituindo um dos pilares dos sistemas de informação inteligentes. Neste contexto, a dissertação apresentada pretende contribuir para a compreensão do potencial associado às técnicas neuro-difusas como mecanismo de identificação de sistemas. Assim, numa primeira fase introdutória, são apresentados e discutidos os princípios básicos da lógica difusa, sistemas difusos e redes neuronais, enquadrados na temática da identificação de sistemas. Neste trabalho, são estudadas diversas estruturas difusas, nomeadamente os sistemas de Takagi-Sugeno de ordem 0 e 1, bem como sistemas linguísticos. Neste sentido, são abordados dois aspectos essenciais da identificação difusa: a aprendizagem da estrutura e a aprendizagem de parâmetros. No primeiro ponto é prestada especial atenção à utilização de técnicas de agrupamento de classes, destacando-se, de entre estas, o algoritmo de agrupamento subtractivo. Ainda em relação à aprendizagem da estrutura, é abordada a questão da selecção de entradas relevantes. Relativamente à aprendizagem de parâmetros, a mesma é conduzida com recurso ao treino de uma rede neuronal difusa pelo algoritmo de retropropagação do erro, sendo, em algumas situações, utilizados esquemas híbridos baseados em optimização linear e não linear. Ainda em relação a este ponto, o problema da aprendizagem incremental de parâmetros é abordado, ainda que de forma superficial. Um aspecto relevante no contexto da implementação de modelos difusos prende-se com a exploração do potencial que lhes é inerente em termos de transparência do modelo final. Assim sendo, são apresentados alguns estudos originais em termos de estratégias que visem a manutenção da interpretabilidade dos modelos durante a aprendizagem de parâmetros, as quais se baseiam em medidas de similaridade e na aprendizagem restringida de parâmetros. As metodologias referidas foram aplicadas a alguns casos de estudo, e.g., a série caótica Mackey-Glass e a fornalha de Gás Box-Jenkins, os quais confirmaram as suas capacidades de modelização, assim com a adequação das técnicas difusas na implementação de modelos interpretáveis. As mesmas técnicas foram aplicadas a um sistema industrial, nomeadamente uma planta de branqueamento de pasta da papel. Contudo, os resultados obtidos não foram totalmente satisfatórios, em virtude da deficiente qualidade dos dados de identificação. Na realização do estudo efectuado, os algoritmos descritos neste trabalho foram implementados na linguagem de programação C++, preparando-se neste momento a sua integração numa interface gráfica por forma a que a ferramenta computacional desenvolvida possa constituir um auxílio no estudo dos problemas analisados nesta dissertação, tanto com funções didácticas como de investigação científica.

Área científica: Ciências da Engenharia e Tecnologias