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Dissertação

Modeling Dynamic Systems using Machine Learning Techniques EVALUATED

Detalhes: Esta tese teve como objetivo modelar sistemas dinâmicos utilizando técnicas de aprendizagem automática e explorar a sua aplicabilidade em capturar o comportamento complexo inerente organismos, processos e sistemas do mundo real. Para simular as respostas dinâmicas que estes sistemas exibem perante diferentes estímulos, foram utilizados circuitos eléctricos como proxies. Estes circuitos serviram como uma via para compreender o comportamento subjacente, prever reacções futuras e servir como ponte perante a complexidade dos fenómenos do mundo real e a modelação computacional. Este trabalho, baseado numa tese de doutoramento dos anos 90 que investigou a aplicabilidade da utilização de redes neuronais para modelação de dispositivos e subcircuitos na simulação de circuitos, utilizou várias arquitecturas de redes neuronais, incluindo redes neuronais padrão, redes neuronais dinâmicas, redes neuronais recorrentes e redes neuronais recorrentes em tempo contínuo. Utilizando circuitos eléctricos como proxies e recorrendo aos resultados das simulações dos modelos supracitados em diferentes circuitos conhecidos pelo seu comportamento dinâmico, este trabalho demonstra o potencial das abordagens de modelação de caixa negra para imitar com precisão o comportamento complexo de organismos, processos e sistemas do mundo real, abrindo portas para diversas aplicações em áreas científicas e de engenharia.
Keywords: Sistemas Dinâmicos, Aprendizagem Automática, Modelação de Circuitos, Arquitecturas de Redes Neuronais, Previsão Sequência-a-Sequência, Modelação Entrada-Saída

Discussão: novembro 24, 2023, 17:0