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Classificação dè fluxo dè dados não estacionários com aplicação Èm sensores identificadores dè insetos

Processo: 11/17698-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de setembro de 2012
Vigência (Término): 29 de fevereiro de 2016
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
Pesquisador responsável:Gustavo Enrique de Almeida Prado Alves Batista
Beneficiário:Vinícius Mourão Alves de Souza
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Bolsa(s) vinculada(s):13/23037-7 - Classificação de fluxos de dados na presença de mudanças de conceito utilizando métodos não supervisionados, BE.EP.DR
Assunto(s):Fluxo de dados

Resumo

Aplicações como sensores inteligentes devem ser capazes de coletar informações sobre o ambiente e também realizar decisões baseadas nos dados de entrada. Pode-se citar como exemplo um sensor de baixo custo que vem sendo desenvolvido com o objetivo de detectar e classificar insetos em suas espécies utilizando um feixe laser e técnicas de aprendizado de máquina. Tal sensor é um importante passo para o desenvolvimento de armadilhas inteligentes capazes de atrair e capturar seletivamente espécies de insetos de interesse, como as transmissoras de doenças e pragas agrícolas, sem afetar as demais espécies benéficas para o meio ambiente. Os dados gerados pelo sensor constituem de um data stream de característica não estacionária, uma vez que a principal informação coletada e fornecida para classificação é a frequência de batidas de asas dos insetos, a qual sofre influência direta de condições ambientais como temperatura, umidade e pressão atmosférica. Além da natureza não estacionária dos dados, o algoritmo de classificação utilizado pelo sensor deve ser capaz de identificar as mudanças de conceito sem que os rótulos dos exemplos da fase de teste sejam fornecidos, diferentemente dos algoritmos da atualidade. Além disso, por se tratar de um sistema embarcado, restrições de memória e processamento são impostas. Assim, o principal objetivo deste trabalho é realizar a classificação de fluxo de dados não estacionários sem a necessidade de realimentação imediata do ambiente com a classe verdadeira do último exemplo classificado para a identificação de mudanças de conceitos. Tal classificação deve ser eficiente em termos de memória e processamento para que seja embarcada em um sensor identificador de insetos.

Matéria(s) publicada(s) na Agência FAPESP sobre a bolsa:
Un sensor identifica insectos según la frecuencia del movimiento de sus alas 
Sensor identifies insects by wingbeat frequency  
Sensor identifica insetos pela frequência do batimento das asas 
Sensor identifica insetos pela frequência do batimento das asas 

Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
SOUZA, VINICIUS M. A.; ROSSI, RAFAEL G.; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A.; REZENDE, SOLANGE O. Unsupervised active learning techniques for labeling training sets: An experimental evaluation on sequential data. Intelligent Data Analysis, v. 21, n. 5, p. 1061+, 2017. Citações Web of Science: 0.
SILVA, DIEGO F.; SOUZA, VINICIUS M. A.; ELLIS, DANIEL P. W.; KEOGH, EAMONN J.; BATISTA, GUSTAVO E. A. P. A. Exploring Low Cost Laser Sensors to Identify Flying Insect Species Evaluation of Machine Learning and Signal Processing Methods. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS, v. 80, n. 1, SI, p. S313-S330, DEC 2015. Citações Web of Science: 16.
SILVA, DIEGO FURTADO; ALVES DE SOUZA, VINICIUS MOURAO; PRADO ALVES BATISTA, GUSTAVO ENRIQUE DE ALMEIDA. A comparative study between MFCC and LSF coefficients in automatic recognition of isolated digits pronounced in Portuguese and English. ACTA SCIENTIARUM-TECHNOLOGY, v. 35, n. 4, p. 621-628, 2013. Citações Web of Science: 2.
Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
SOUZA, Vinícius Mourão Alves de. Classificação de fluxo de dados não estacionários com aplicação em sensores identificadores de insetos. 2016. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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