Defesa de Ex. Qualificação – Myagyh Augusto Pires Miranda – 13/4/2022
Defesa de Exame de Qualificação | |
Aluno | Myagyh Augusto Pires Miranda |
Orientador | Prof. Nestor Roqueiro, Dr. – DAS/UFSC |
Data
Local |
13/4/2022 10h (quarta-feira)
Videoconferência (link.teams.microsoft.com) |
Prof. Ubirajara Franco Moreno, Dr. – DAS/UFSC (presidente)
Prof. Antoni Guillamon, Dr. – EPSEB/Universitat Politècnica de Catalunya; Prof. Mauricio Uriona Maldonado, Dr. – EPS/UFSC. |
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Título | Estudo do Comportamento Irregular nas Dinâmicas Neuronais e seus Impactos no Sistema Neural com o uso de uma Wavenet |
Resumo: Dentre os organismos que vivem em um ambiente dinâmico, para que pudessem interagir com ele de forma inteligente, alguns desenvolveram um órgão especial: o cérebro. Esse órgão complexo pode lidar com uma quantidade de fluxos de informações de entrada de maneira altamente eficiente. Olhando mais de perto para o cérebro, vemos que consiste em um grande número de células nervosas, mais especificamente chamadas de neurônios. O uso dos modelos de neurônios também está voltado para o desenvolvimento de redes neurais artificiais, um subcampo da Inteligência Artificial (IA), que tenta utilizar desses modelos de neurônios biológicos para estudar seus comportamentos e, posteriormente, gerar a formação de redes neurais artificiais para que tenham o mesmo comportamento e qualidade do processamento de um cérebro. As interações entre os estímulos ambientais e as respostas de um organismo diferenciam e moldam os circuitos neurais, que caracterizam a individualidade neural do organismo. Com a utilização de uma rede neural baseada em wavelets, é possível aplicar técnicas de identificação de sistemas voltadas para uma análise microscópica de modelos de neurônios, avaliar seus comportamentos e adiante expandir sua aplicação para uma análise mesoscópica do impacto desses comportamentos em uma população de neurônios. Com base neste contexto O objetivo deste trabalho tem por base desenvolver uma abordagem através de uma rede neural wavelets, para com isso desenvolver uma predição de comportamentos irregulares de neurônios e inferir sobre como esses comportamentos afetará populações de neurônios, através da análise do processo de concatenação de efeitos individuais dos neurônios para estimar comportamento global. |