Uma Rede Neural Auto-Organizável Construtiva para Aprendizado Perpétuo de Padrões Espaço-Temporais

Abstract

O presente trabalho propõe um novo modelo de rede neural artificial voltado a aplicações robóticas, em especial a tarefas de natureza espaço-temporal e de horizonte infinito. Este modelo apresenta três características que o tornam único e que foram tomadas como guia para a sua concepção: auto-organização, representação temporal e aprendizado construtivo. O algoritmo de aprendizagem auto-organizada incorpora todos os mecanismos que são básicos para a auto-organização: competição global, cooperação local e auto-amplificação seletiva. A rede neural é suprida com propriedades dinâmicas através de uma memória de curto prazo. A memória de curto prazo é inserida na estrutura da rede por meio de integradores e diferenciadores, os quais são implementados na camada de entrada da rede. Nesta abordagem existe uma evidente separação de papéis: a rede é responsável pela não-linearidade e a memória é responsável pelo tempo. A construção automática da arquitetura da rede neural é realizada de acordo com uma unidade de habituação. A unidade de habituação regula o crescimento e a poda de neurônios. O procedimento de inclusão, adaptação e remoção de conexões sinápticas é realizado conforme o método de aprendizado hebbiano competitivo. Em muitos problemas práticos, como os existentes na área da robótica, a auto-organização, a representação temporal e o aprendizado construtivo são fatores imprescindíveis para o sucesso da tarefa. A grande dificuldade e, ao mesmo tempo, a principal contribuição deste trabalho consiste em integrar tais tecnologias em uma arquitetura de rede neural artificial de maneira eficiente. Estudos de caso foram elaborados para validar e, principalmente, determinar as potencialidades e as limitações do modelo neural proposto. Os cenários abrangeram tarefas simples de classificação de padrões e segmentação temporal. Os resultados preliminares obtidos demonstraram a eficiência do modelo neural proposto frente às arquiteturas conexionistas existentes e foram considerados bastante satisfatórios com relação aos parâmetros avaliados. No texto são apresentados, também, alguns aspectos teóricos das ciências cognitivas, os fundamentos de redes neurais artificiais, o detalhamento de uma ferramenta de simulação robótica, conclusões, limitações e possíveis trabalhos futuros.

The present work proposes a new artificial neural network model suitable for robotic applications, in special to spatiotemporal tasks and infinite horizon tasks. This model has three characteristics which make it unique and are taken as means to guide its conception: self-organization, temporal representation and constructive learning. The algorithm of self-organizing learning incorporates all the mechanisms that are basic to the self-organization: global competition, local cooperation and selective self-amplification. The neural network is supplied with dynamic properties through a short-term memory. The short-term memory is added in the network structure by means of integrators and differentiators, which are implemented in the input layer of the network. In this approach exists an evident separation of roles: the network is responsible for the non-linearity and the memory is responsible for the time. The automatic construction of the neural network architecture is carried out taking into account habituation units. The habituation unit regulates the growing and the pruning of neurons. The procedure of inclusion, adaptation and removal of synaptic connections is carried out in accordance with competitive hebbian learning technique. In many practical problems, as the ones in the robotic area, self-organization, temporal representation and constructive learning are essential factors to the success of the task. The great difficulty and, at the same time, the main contribution of this work consists in the integration of these technologies in a neural network architecture in an efficient way. Some case studies have been elaborated to validate and, mainly, to determine the potentialities and the limitations of the proposed neural model. The experiments comprised simple tasks of pattern classification and temporal segmentation. Preliminary results have shown the good efficiency of the neural model compared to existing connectionist architectures and they have been considered sufficiently satisfactory with regard to the evaluated parameters. This text also presents some theoretical aspects of the cognitive science area, the fundamentals of artificial neural networks, the details of a robotic simulation tool, the conclusions, limitations and possible future works.