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Dissertação

Application of Artificial Neural Networks for modelling cognitive dimensions EVALUATED

Detalhes: A relação cérebro-cognição mantém-se desconhecida apesar de décadas de investigação em neuroimagiologia funcional. Uma das limitaçōes prende-se com o facto dos processos cognitivos que tentamos associar com a actividade cerebral basearem-se em conceitos psicológicos apresentados previamente à introdução de técnicas de imagem médica. Neste projeto seguiu-se uma abordagem diferente, tirando vantagem dos desenvolvimentos com redes neurais artificiais (RNA) para aprender mecanismos partilhados. Pretendeu-se avaliar o mecanismo de execução de múltiplas provas cognitivas sem pré-definir os domínios cognitivos envolvidos. Assim sendo, um modelo de redes neurais recurrentes que resolve seis testes cognitivos foi desenvolvido com uma precisão de 93% abrangendo processos de reacção, inibição e memória de trabalho. Tendo em conta o modelo obtido, testou-se se o mecanismo providencia uma boa explicação dos padrões de actividade nas regiões cerebrais associadas previamente aos processos cognitivos. Embora as comparações entre os mecanismos biológicos e artificiais expressem poucas semelhanças, os mecanismos utilizados pelo modelo representam um sistema eficaz para interpretar cada prova. É aparente, por análise da interpretação do input do modelo, que os conceitos de prova e momento de reacção são importantes para obter a solução correcta. Através do estudo dos nós para cada prova, detectou-se que um dos nós (unidade 28) apresentou um comportamento semelhante ao processo de controlo de inibição em sistemas biológicos. Este trabalho pretendeu apresentar uma nova perspectiva na análise da relação cérebro-cognição, sugerindo um potencial nível de paralelismo entre o modelo neural desenvolvido e os processos biológicos. Esta perspetiva pode contribuir para uma clara interpretação dos processos cognitivos.
Keywords: Percursos Neuronais, Ontologias, Aprendizagem Automática, Processos Cognitivos

Discussão: novembro 12, 2018, 15:0