Dissertação

Neuromorphic System for the Identification of Maneuvers in Three-Dimensional Space EVALUATED

Este trabalho apresenta uma abordagem para o desenvolvimento de um sistema neuromórfico, baseado em redes neurais de impulsos, capaz de reconhecer atividades físicas. Uma caracterização tridimensional dos movimentos foi obtida através de leituras de um giroscópio e um acelerómetro, coletadas por um dispositivo de IoT (SensorTag). Um firmware foi especificamente desenvolvido para permitir a coleção de dados do sensor com frequência mais elevada, através de Bluetooth Low Energy. As amostras foram posteriormente codificadas em sequências de impulsos usando uma população de neurónios com características espaciais e alimentadas a uma rede neural de impulsos. A rede incorpora uma camada de competição que implementa um mecanismo de "um-vencedor-leva-tudo" para garantir que os neurónios competitivos se distribuem e aprendem diferentes padrões. Estes neurónios adotam o modelo LIF. Além disso, uma regra de aprendizagem baseada na plasticidade sináptica dependente do tempo é usada para ensinar os padrões de entrada aos neurónios competitivos. O sistema foi capaz de alcançar uma precisão máxima para um conjunto de dados composto por quatro atividades realizadas por um único participante.
Redes Neuronais Artificiais de Impulsos, Leaky-Integrate-and-Fire, Plasticidade Sináptica Tempo-Dependente, Winner-Take-All

junho 26, 2023, 14:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Luís Jorge Brás Monteiro Guerra e Silva

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

Luís Miguel Teixeira D'Avila Pinto da Silveira

Departamento de Engenharia Electrotécnica e de Computadores (DEEC)

Professor Catedrático