Dissertação

Self-Organized Artificial Retina With Deep Neural Networks EVALUATED

Ao longo de milhares de anos de evolução, os animais têm desenvolvido sistemas visuais com retinas organizadas de forma bastante distinta, indo ao encontro das suas necessidades específicas relativamente ao ambiente que os rodeia, os seus hábitos alimentares ou outro qualquer factor externo. Continuando trabalho já existente, esta tese foca-se em usar numa rede neuronal profunda que modele uma arquitectura inspirada na biologia conhecida como rede sensorimotora. Esta rede sensorimotora combinará informação sensorial e motora adquiridas por um agente em contacto com o ambiente com o intuito de fazer predição de imagem. Uma comparação entre uma imagem vista numa câmara e a imagem predicta pode ser um passo muito importante na detecção de anomalias em robôs em movimento, tais como obstáculos inesperados, podendo também ser extremamente útil no acto de rastrear e centrar objectos, aquando da sua perseguição. Esta comparação é feita usando métodos superficiais e profundos, analisando e medindo as performances de cada, assim como a velocidade dessas predições. Em última análise, um robô equipado com tamanho potencial poderia originar consciência motora adaptando-se ao seu meio, estando assim um passo mais próximo da independência.
Redes Neuronais Profundas, Estruturas Sensorimotoras, Predição de Estímulos

Maio 23, 2017, 9:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Alexandre José Malheiro Bernardino

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Associado

ORIENTADOR

José Alberto Rosado dos Santos Vitor

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático