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Ajuste de parâmetros de técnicas de aprendizado de máquina aplicadas à classificação da qualidade da madeira

Processo: 16/06538-0
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de julho de 2016
Vigência (Término): 30 de junho de 2017
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:André Luis Debiaso Rossi
Beneficiário:Mateus Roder
Instituição-sede: Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus Experimental de Itapeva. Itapeva , SP, Brasil
Assunto(s):Inteligência artificial   Aprendizado computacional   Algoritmos evolutivos   Qualidade da madeira   Otimização estrutural   Classificação   Meta-heurística

Resumo

A classificação da qualidade da madeira de acordo com os defeitos identificados é uma tarefa realizada pelas indústrias fornecedoras dessa matéria prima para a correta destinação do produto. Esses procedimentos geralmente são realizados por operadores humanos treinados para esse fim. Porém, essa solução sofre desvantagens consideráveis, como a subjetividade, principalmente devido ao cansaço, por exemplo, depois de realizar a mesma tarefa durante um período prolongado. Por esse motivo, técnicas de Aprendizado de Máquina têm sido usadas na classificação da qualidade e detecção de defeitos da madeira. Apesar do potencial, essas técnicas possuem parâmetros livres que devem ser fornecidos pelos usuários e que influenciam diretamente no desempenho preditivo e na robustez dos modelos induzidos. Geralmente, os valores para os parâmetros são definidos pelos usuários por tentativa e erro, que é um método assistemático e, portanto, frequentemente muito dispendioso. Pesquisadores têm desenvolvido diferentes algoritmos e métodos a fim tratar o problema de encontrar os melhores valores para os parâmetros livres. Recentemente, meta-heurísticas baseadas no processo evolutivo, como os Algoritmos Genéticos, e na inteligência de enxames, como a Otimização por Enxame de Partículas, têm sido empregadas para tratar esse problema. As meta-heurísticas possuem algumas heurísticas básicas para escapar dos mínimos locais, que são muito comuns no problema de ajuste de parâmetros. Este projeto visa investigar o uso do algoritmo de Otimização por Enxame de Partículas para o ajuste dos valores dos parâmetros para as Máquinas de Vetor Suporte e Redes Neurais Artificiais aplicadas à classificação da qualidade da madeira. A classificação é realizada a partir de imagens de tábuas de madeira com relação aos defeitos que a madeira pode apresentar. Espera-se que o algoritmo de otimização seja capaz de encontrar melhores valores para os parâmetros quando comparado com abordagens \textit{ad-hoc} e aleatórias, resultando em modelos com melhores desempenhos preditivos.

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