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Estudo de abordagem baseada em neuroevolução para separação cega de fontes não linear

Processo: 21/11723-0
Linha de fomento:Bolsas no Exterior - Estágio de Pesquisa - Iniciação Científica
Vigência (Início): 01 de março de 2022
Vigência (Término): 31 de maio de 2022
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
Pesquisador responsável:Denis Gustavo Fantinato
Beneficiário:Lucas Fernandes Muniz
Supervisor no Exterior: Christian Jutten
Instituição-sede: Centro de Matemática, Computação e Cognição (CMCC). Universidade Federal do ABC (UFABC). Ministério da Educação (Brasil). Santo André , SP, Brasil
Local de pesquisa: Université Grenoble Alpes (UGA), França  
Vinculado à bolsa:20/16456-7 - Estudo de estratégias neuroevolutivas para treinamento e definição topológica de redes neurais artificiais, BP.IC
Assunto(s):Separação cega de fontes   Algoritmos genéticos   Aprendizado computacional   Redes neurais (computação)

Resumo

O problema de Separação Cega de Fontes é um modelo que pode ser aplicado para a resolução de diversos problema do mundo real que são modelados como uma mistura de componentes independentes. Ao contrário do caso linear, um estrutura geral para a solução do problema de Separação Cega de Fontes Não Linear (NLBSS, do inglês Nonlinear Blind Source Separation) ainda não foi encontrada. Algumas abordagens baseadas em modelos restritos foram propostas, porém, o sucesso desses modelos depende da escolha de um modelo com ordem de complexidade adequada. Baseado nisso, o objetivo deste projeto é resolver o problema NLBSS utilizando modelos aditivos generalizados não lineares que possuem uma ordem de complexidade adequada. Um modelo apropriado será obtido pelo algoritmo NeuroEvolution of Augmenting Topologies, que geralmente é utilizado na busca de redes neurais artificiais. A independência estatística deverá ser avaliada pela taxa de informação mútua, que incorpora informação temporal com o propósito de fornecer informação adicional para efetuar a separação de fontes não linear. (AU)

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