| dc.contributor | Roisenberg, Mauro | |
| dc.contributor | Universidade Federal de Santa Catarina | |
| dc.creator | Sousa, Giseli de | |
| dc.date | 2013-07-16T00:31:46Z | |
| dc.date | 2013-07-16T00:31:46Z | |
| dc.date | 2005 | |
| dc.date | 2005 | |
| dc.date.accessioned | 2017-04-03T21:55:54Z | |
| dc.date.available | 2017-04-03T21:55:54Z | |
| dc.identifier | 225403 | |
| dc.identifier | http://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/102280 | |
| dc.identifier.uri | http://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/718948 | |
| dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico. Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. | |
| dc.description | Os artefatos inteligentes podem ser considerados mecanismos inspirados biologicamente. Estes artefatos possuem a capacidade de simular características e comportamentos semelhantes ao dos seres vivos, através da modelagem biológica de seus sistemas neurais. Para obter um maior grau de fidelidade, o sistema nervoso destes artefatos deve implementar modelos neurais que se assemelhem ao modelo de neurônio biológico. Assim, acredita-se que a utilização de neurônios artificiais do tipo spiking - que são definidos como neurônios que apresentam como saída potenciais de ação - são os modelos mais recomendados para simular os neurônios biológicos.
Para a visualização do sistema nervoso, que na área de Inteligência Artificial é representada pela rede neural do artefato, foi proposto neste trabalho um simulador neural chamado SPINS (Spiking Neurons Simulator). Este simulador foi desenvolvido para fins didáticos, possibilitando a visualização da rede neural como um todo, na qual são mostradas as ativações de cada neurônio e os estados em que o mesmo se apresenta, sendo que o estado é definido pelo seu potencial de membrana atual.
Biologicamente, o aprendizado ocorre através de mudanças estruturais nas sinapses. Assim, através da organização de conexões sinápticas específicas, o simulador proposto permite visualizar aspectos de aprendizado, tais como habituação, sensibilização e condicionamento clássico.
A teoria biológica que fundamenta este trabalho, bem como as estruturas computacionais que representam os modelos biológicos, é apresentada para dar um maior embasamento teórico.
Por fim, o simulador proposto é validado através de um caso de uso o qual é implementada uma rede neural de um robô inspirado biologicamente. | |
| dc.format | xiv, 96 f.| il., tabs., grafs. | |
| dc.language | por | |
| dc.publisher | Florianópolis, SC | |
| dc.subject | Informatica | |
| dc.subject | Ciência da computação | |
| dc.subject | Redes neurais (Computação) | |
| dc.subject | Neuronios | |
| dc.title | SPINS - um simulador neural para visualização de aspectos de aprendizado utilizando neurônios spiking | |
| dc.type | Tesis | |
