Utilização de Open Source Hardware com Sistemas Inteligentes
Por: Cleber Costa • 19/6/2018 • Relatório de pesquisa • 3.828 Palavras (16 Páginas) • 271 Visualizações
FACULDADE DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE MONTES CLAROS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DA COMPUTAÇÃO
UTILIZAÇÃO DE OPEN SOURCE HARDWARE COM SISTEMAS INTELIGENTES
BOLSISTA: Alisson de Matos Cangussu e Cleber de Oliveiria Costa.
ORIENTADOR: Prof° Dr. Maurílio José Inácio
Relatório Final, referente ao período de março/2016 a fevereiro/2017, apresentado à Faculdade de Ciência e Tecnologia de Montes Claros, como parte das exigências do PROBIC/FAPEMIG.
MONTES CLAROS
MINAS GERAIS - BRASIL
MARÇO/2013
FACULDADE DE CIÊNCIA E TECNOLOGIA DE MONTES CLAROS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE COMPUTAÇÃO
RESUMO
UTILIZAÇÃO DE OPEN SOURCE HARDWARE COM SISTEMAS INTELIGENTES
O presente estudo teve como principal objetivo avaliar a integração de redes neurais artificiais em plataformas open source hardware. Foram utilizadas redes neurais do tipo Multi-Layer Perceptron nas plataformas Arduino, Raspberry Pi e BeagleBone Black. Utilizando as bases de dados Iris Dataset e Car Evolution Dataset, analisou-se nas plataformas os tempos de treinamento e operação das redes neurais, além de, também, avaliar a eficiência dos resultados através das taxas de erro obtidas. Pretende-se com este estudo expor de maneira comparativa o comportamento das plataformas utilizadas em aplicações de redes neurais na solução de problemas de classificação de padrões.
Data: ___/___/____
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Alisson de Matos Cangussu
BOLSISTA PIBIC/FAPEMIG
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Profº Dr. Maurílio José Inácio Cleber de Oliveira Costa
ORIENTADOR BOLSISTA PIBIC/FAPEMIG
Sumário
Introdução 4
2 Revisão de Literatura 4
2.1 Neurônio Artificial 4
2.2 Redes Multi-Layer Perceptron 6
2.3 Treinamento das redes MLP 7
2.3 Open Source Hardware 8
3 Metodologia 9
3.1 Plataformas 9
3.1.1 Arduino Duemilanove 9
3.1.2 Raspberry Pi 2 Modelo B 10
3.1.3 BeagleBone Black 10
3.2 Bancos de Dados 11
3.3 Redes MLP utilizadas 11
3.4 Processamento das redes MLP nas plataformas 13
4 Resultados e Discussão 13
4.1 Resultados com o banco IDS 13
4.2 Resultados para o banco CEDS 14
4.3 Análise dos Resultados 16
5 Considerações Finais 16
Referências 17
Introdução
Atualmente, é constante o crescimento do número de empresas e desenvolvedores de hardware que projetam plataformas com arquitetura aberta para alterações da comunidade de usuários, denominadas de open source hardware. Estas plataformas seguem os mesmos princípios do open source software, sendo assim dispositivos de domínio público, que podem ser utilizadas pela comunidade sem que seja realizada a compra de nenhuma licença. Além disso, permite modificações ao hardware, desde que essas sejam compartilhadas com a comunidade.
O presente trabalho tem como objetivo principal apresentar o estudo sobre a utilização de plataformas open source hardware no processamento de redes neurais do tipo Multi-Layer Perceptron, sendo este, um dos sistemas inteligentes mais utilizado em sistemas computacionais para a solução de problemas de engenharia (SILVA et al, 2010). Nesse estudo foram avaliadas as plataformas Arduino, Raspberry Pi, BeagleBone Black, quanto ao desempenho no processamento de algoritmos computacionais baseados em redes neurais artificiais, buscando averiguar a viabilidade da aplicabilidade destas plataformas na solução de problemas de engenharia.
- Revisão de Literatura
Atualmente, é constante o crescimento do número de empresas e desenvolvedores de hardware que projetam plataformas com arquitetura aberta para alterações da comunidade de usuários, denominadas de open source hardware. Estas plataformas seguem os mesmos princípios do open source software, sendo assim dispositivos de domínio público, que podem ser utilizadas pela comunidade sem que seja realizada a compra de nenhuma licença. Além disso, permite modificações ao hardware, desde que essas sejam compartilhadas com a comunidade.
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