Hardware Evolutivo

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Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Hardware Evolutivo
Wilian Soares Lacerda
Teoria
Aplicações
05 de outubro de 2004
Conclusão
Resumo
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Inı́cio
JJ
II
J
I
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Esta apresentação tem como objetivo principal identificar os conceitos, técnicas, caracterı́sticas e aplicações do
Hardware Evolutivo no projeto de circuitos eletrônicos
analógicos e digitais.
1.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
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JJ
II
J
I
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Introdução
1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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JJ
II
J
I
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Conceitos:
1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Conceitos:
Teoria
Aplicações
• Eletrônica Evolucionária é um campo de pesquisa na interseção entre computação evolucionária e eletrônica.
Conclusão
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II
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1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Conceitos:
Teoria
Aplicações
• Eletrônica Evolucionária é um campo de pesquisa na interseção entre computação evolucionária e eletrônica.
Conclusão
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JJ
II
J
I
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• Hardware Evolucionário refere-se a habilidade de adaptar dinamicamente a arquitetura e o comportamento do circuito
em função de sua interação com o ambiente.
1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Conceitos:
Teoria
Aplicações
• Eletrônica Evolucionária é um campo de pesquisa na interseção entre computação evolucionária e eletrônica.
Conclusão
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• Hardware Evolucionário refere-se a habilidade de adaptar dinamicamente a arquitetura e o comportamento do circuito
em função de sua interação com o ambiente.
• Hardware Evolucionário é o uso da Computação Evolucionária
em projetos de sistemas eletrônicos
1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Conceitos:
Teoria
Aplicações
• Eletrônica Evolucionária é um campo de pesquisa na interseção entre computação evolucionária e eletrônica.
Conclusão
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Inı́cio
JJ
II
J
I
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• Hardware Evolucionário refere-se a habilidade de adaptar dinamicamente a arquitetura e o comportamento do circuito
em função de sua interação com o ambiente.
• Hardware Evolucionário é o uso da Computação Evolucionária
em projetos de sistemas eletrônicos
• Hardware Evolutivo combina paralelismo e técnicas de aprendizado motivados biologicamente ao nı́vel de hardware, onde
o processo de adaptação muda a arquitetura do hardware.
1.
Introdução
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
1.1.
Conceitos:
Teoria
Aplicações
• Eletrônica Evolucionária é um campo de pesquisa na interseção entre computação evolucionária e eletrônica.
Conclusão
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II
J
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• Hardware Evolucionário refere-se a habilidade de adaptar dinamicamente a arquitetura e o comportamento do circuito
em função de sua interação com o ambiente.
• Hardware Evolucionário é o uso da Computação Evolucionária
em projetos de sistemas eletrônicos
• Hardware Evolutivo combina paralelismo e técnicas de aprendizado motivados biologicamente ao nı́vel de hardware, onde
o processo de adaptação muda a arquitetura do hardware.
1.2.
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Relevância do Tema
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Evolução de circuito analógico de filtro ativo
1.2.
Evolução de circuito analógico de filtro ativo
Introdução
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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II
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Objetivo: produzir um circuito de filtro passa baixa utilizando
componentes simples (resistor, capacitor, indutor, amplificador).
1.2.
Evolução de circuito analógico de filtro ativo
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Objetivo: produzir um circuito de filtro passa baixa utilizando
componentes simples (resistor, capacitor, indutor, amplificador).
Teoria
Aplicações
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Figura 1: Codificação de um cromossomo
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Figura 2: Representação do circuito analógico pelo cromossomo
1.3.
Introdução
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Conclusão
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Evolução de um circuito digital oscilador
1.3.
Evolução de um circuito digital oscilador
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Aplicações
Conclusão
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Objetivo: produzir um oscilador de onda quadrada de 1kHz
utilizando uma FPGA real.
1.3.
Evolução de um circuito digital oscilador
Introdução
Relevância do Tema
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Objetivo: produzir um oscilador de onda quadrada de 1kHz
utilizando uma FPGA real.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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Figura 3: Arranjo experimental para evolução do oscilador em FPGA
Função de fitness:
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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Função de fitness:
Introdução
f itness =
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Aplicações
Conclusão
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1
f −n
Função de fitness:
Introdução
f itness =
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1
f −n
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onde:
f = frequência desejada
n = número de transições positivas em 1 segundo
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Aplicações
Conclusão
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Função de fitness:
Introdução
f itness =
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1
f −n
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onde:
f = frequência desejada
n = número de transições positivas em 1 segundo
Teoria
Aplicações
Conclusão
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O Algoritmo Genético foi rodado por 40 gerações para cada
uma das frequências alvo: 10Hz, 1kHz, 100kHz e 1MHz.
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Figura 4: Frequências geradas pelo oscilador na evolução de cada geração
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Figura 5: Circuito final do oscilador evoluı́do
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2.
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Aplicações
Conclusão
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Relevância do Tema
2.
Relevância do Tema
Introdução
Relevância do Tema
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2.1.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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Motivações do Hardware Evolutivo
2.
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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JJ
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2.
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Introdução
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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Inı́cio
JJ
II
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I
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• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
2.
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Introdução
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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JJ
II
J
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• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
• o aparecimento de tecnologias mais complexas;
2.
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Introdução
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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Inı́cio
• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
JJ
II
• o aparecimento de tecnologias mais complexas;
J
I
• a disponibilidade de plataformas de circuitos reconfiguráveis;
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2.
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Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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Inı́cio
• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
JJ
II
• o aparecimento de tecnologias mais complexas;
J
I
• a disponibilidade de plataformas de circuitos reconfiguráveis;
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• empreendimentos de circuito integrados rápidos, de baixo
consumo e pequena área;
2.
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Introdução
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
Conclusão
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Inı́cio
• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
JJ
II
• o aparecimento de tecnologias mais complexas;
J
I
• a disponibilidade de plataformas de circuitos reconfiguráveis;
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• empreendimentos de circuito integrados rápidos, de baixo
consumo e pequena área;
• realização de sistemas tolerantes a falhas para ambientes
crı́ticos;
2.
Relevância do Tema
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2.1.
Motivações do Hardware Evolutivo
Teoria
Aplicações
• a necessidade de circuitos eletrônicos de alta performance
com especificações mais sofisticadas;
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• o incremento do número de requisitos que devem ser satisfeitos pelo projetistas em eletrônica;
JJ
II
• o aparecimento de tecnologias mais complexas;
J
I
• a disponibilidade de plataformas de circuitos reconfiguráveis;
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• empreendimentos de circuito integrados rápidos, de baixo
consumo e pequena área;
• realização de sistemas tolerantes a falhas para ambientes
crı́ticos;
• alto custo de projetistas experientes em eletrônica, principalmente em eletrônica analógica;
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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II
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• alto custo de projetistas experientes em eletrônica, principalmente em eletrônica analógica;
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Aplicações
Conclusão
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Inı́cio
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• introdução de novos métodos em computação evolucionária
os quais podem ser aplicados na sı́ntese de projeto de sistemas, para melhores resultados em aplicações reais.
• alto custo de projetistas experientes em eletrônica, principalmente em eletrônica analógica;
Introdução
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Aplicações
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• introdução de novos métodos em computação evolucionária
os quais podem ser aplicados na sı́ntese de projeto de sistemas, para melhores resultados em aplicações reais.
2.2.
Introdução
Relevância do Tema
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Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
2.2.
Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• A abordagem de projeto evolucionário pode explorar uma
faixa muito maior de alternativas de projeto do que poderia
ser considerada por seres humanos.
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2.2.
Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• A abordagem de projeto evolucionário pode explorar uma
faixa muito maior de alternativas de projeto do que poderia
ser considerada por seres humanos.
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• A abordagem de projeto evolucionário não assume conhecimento a priori de qualquer domı́nio do projeto particular. Ela pode ser aplicada por usuários sem experiência no
domı́nio.
2.2.
Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• A abordagem de projeto evolucionário pode explorar uma
faixa muito maior de alternativas de projeto do que poderia
ser considerada por seres humanos.
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• A abordagem de projeto evolucionário não assume conhecimento a priori de qualquer domı́nio do projeto particular. Ela pode ser aplicada por usuários sem experiência no
domı́nio.
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• A abordagem evolucionária pode trabalhar com um domı́nio
pequeno do conhecimento a priori. Ou seja, ela pode trabalhar com vários graus de restrições e requisitos especiais,
se necessários, pela incorporação deles na representação de
cromossomos e funções de fitness.
2.2.
Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• A abordagem de projeto evolucionário pode explorar uma
faixa muito maior de alternativas de projeto do que poderia
ser considerada por seres humanos.
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• A abordagem de projeto evolucionário não assume conhecimento a priori de qualquer domı́nio do projeto particular. Ela pode ser aplicada por usuários sem experiência no
domı́nio.
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• A abordagem evolucionária pode trabalhar com um domı́nio
pequeno do conhecimento a priori. Ou seja, ela pode trabalhar com vários graus de restrições e requisitos especiais,
se necessários, pela incorporação deles na representação de
cromossomos e funções de fitness.
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• O atrativo em EHW vem de seu potencial como um hardware
adaptativo que pode mudar seu comportamento e incrementar seu desempenho enquanto executando em um ambiente
fı́sico real, também chamada adaptação on-line.
2.2.
Vantagens do projeto em Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• A abordagem de projeto evolucionário pode explorar uma
faixa muito maior de alternativas de projeto do que poderia
ser considerada por seres humanos.
Estado da Arte
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Aplicações
Conclusão
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• A abordagem de projeto evolucionário não assume conhecimento a priori de qualquer domı́nio do projeto particular. Ela pode ser aplicada por usuários sem experiência no
domı́nio.
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• A abordagem evolucionária pode trabalhar com um domı́nio
pequeno do conhecimento a priori. Ou seja, ela pode trabalhar com vários graus de restrições e requisitos especiais,
se necessários, pela incorporação deles na representação de
cromossomos e funções de fitness.
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• O atrativo em EHW vem de seu potencial como um hardware
adaptativo que pode mudar seu comportamento e incrementar seu desempenho enquanto executando em um ambiente
fı́sico real, também chamada adaptação on-line.
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• A velocidade de execução de sistemas evoluı́dos é extremamente rápida, ao menos 3 vezes mais rápido que implementação
em software.
Introdução
Relevância do Tema
• EHW pode implementar máquinas de estado finitas (Finite
State Machine - FSM) por aprendizado genético.
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Aplicações
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• A velocidade de execução de sistemas evoluı́dos é extremamente rápida, ao menos 3 vezes mais rápido que implementação
em software.
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• A velocidade de execução de sistemas evoluı́dos é extremamente rápida, ao menos 3 vezes mais rápido que implementação
em software.
• EHW pode implementar máquinas de estado finitas (Finite
State Machine - FSM) por aprendizado genético.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
• Tolerância a falhas e flexibilização de projetos é possı́vel
porque EWH pode mudar sua própria estrutura em caso de
erro de hardware ou mudança no ambiente.
Conclusão
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Introdução
Relevância do Tema
• A velocidade de execução de sistemas evoluı́dos é extremamente rápida, ao menos 3 vezes mais rápido que implementação
em software.
• EHW pode implementar máquinas de estado finitas (Finite
State Machine - FSM) por aprendizado genético.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
• Tolerância a falhas e flexibilização de projetos é possı́vel
porque EWH pode mudar sua própria estrutura em caso de
erro de hardware ou mudança no ambiente.
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• EWH pode ser empregado em ambientes desconhecidos onde
o comportamento lógico do hardware não é conhecido para
o projetista.
Introdução
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• A velocidade de execução de sistemas evoluı́dos é extremamente rápida, ao menos 3 vezes mais rápido que implementação
em software.
• EHW pode implementar máquinas de estado finitas (Finite
State Machine - FSM) por aprendizado genético.
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Teoria
Aplicações
• Tolerância a falhas e flexibilização de projetos é possı́vel
porque EWH pode mudar sua própria estrutura em caso de
erro de hardware ou mudança no ambiente.
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• EWH pode ser empregado em ambientes desconhecidos onde
o comportamento lógico do hardware não é conhecido para
o projetista.
2.3.
Introdução
Relevância do Tema
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Desafios do Hardware Evolutivo
2.3.
Desafios do Hardware Evolutivo
Introdução
Relevância do Tema
• O comportamento do EHW pode depender de fatores tais
como flutuações na temperatura e fornecimento de energia.
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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2.3.
Desafios do Hardware Evolutivo
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• O comportamento do EHW pode depender de fatores tais
como flutuações na temperatura e fornecimento de energia.
Estado da Arte
Teoria
• Prevenção de desastre em evolução on-line em tempo real. A
evolução em EHW em ambientes fı́sicos reais poderia causar
severos danos ou desastres ao EHW ou ambiente fı́sico.
Aplicações
Conclusão
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2.3.
Desafios do Hardware Evolutivo
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• O comportamento do EHW pode depender de fatores tais
como flutuações na temperatura e fornecimento de energia.
Estado da Arte
Teoria
• Prevenção de desastre em evolução on-line em tempo real. A
evolução em EHW em ambientes fı́sicos reais poderia causar
severos danos ou desastres ao EHW ou ambiente fı́sico.
Aplicações
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3.
Introdução
Relevância do Tema
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Aplicações
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3.
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Introdução
Relevância do Tema
• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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Aplicações
Conclusão
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3.
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Introdução
Relevância do Tema
• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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• 1991: Sushil J. Louis and Gregory J. E. Rawlins utilizaram
Algoritmos Evolucionários como ferramenta para realizar projeto de estrutura de circuitos digitais, de forma a interligar portas digitais que poderiam resolver um problema especı́fico, tal como função de paridade.
3.
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Introdução
Relevância do Tema
• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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• 1991: Sushil J. Louis and Gregory J. E. Rawlins utilizaram
Algoritmos Evolucionários como ferramenta para realizar projeto de estrutura de circuitos digitais, de forma a interligar portas digitais que poderiam resolver um problema especı́fico, tal como função de paridade.
• 1993: Hugo De Garis introduziu o conceito de Hardware Evolutivo.
3.
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Introdução
Relevância do Tema
• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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Conclusão
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I
• 1991: Sushil J. Louis and Gregory J. E. Rawlins utilizaram
Algoritmos Evolucionários como ferramenta para realizar projeto de estrutura de circuitos digitais, de forma a interligar portas digitais que poderiam resolver um problema especı́fico, tal como função de paridade.
• 1993: Hugo De Garis introduziu o conceito de Hardware Evolutivo.
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• 1995: Tetsuya Higuchi et al. evoluı́ram circuitos digitais para
reconhecimento de padrões.
3.
Estado da Arte
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Relevância do Tema
• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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I
• 1991: Sushil J. Louis and Gregory J. E. Rawlins utilizaram
Algoritmos Evolucionários como ferramenta para realizar projeto de estrutura de circuitos digitais, de forma a interligar portas digitais que poderiam resolver um problema especı́fico, tal como função de paridade.
• 1993: Hugo De Garis introduziu o conceito de Hardware Evolutivo.
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• 1995: Tetsuya Higuchi et al. evoluı́ram circuitos digitais para
reconhecimento de padrões.
• 1996: Adrian Thompson evoluiu intrinsicamente um circuito
em uma FPGA.
3.
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Introdução
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• Anos 80: primeira aplicação documentada de uso da eletrônica
evolucionária quando algoritmos evolucionários foram aplicados para roteamento de placas de circuito integrado.
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• 1991: Sushil J. Louis and Gregory J. E. Rawlins utilizaram
Algoritmos Evolucionários como ferramenta para realizar projeto de estrutura de circuitos digitais, de forma a interligar portas digitais que poderiam resolver um problema especı́fico, tal como função de paridade.
• 1993: Hugo De Garis introduziu o conceito de Hardware Evolutivo.
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• 1995: Tetsuya Higuchi et al. evoluı́ram circuitos digitais para
reconhecimento de padrões.
• 1996: Adrian Thompson evoluiu intrinsicamente um circuito
em uma FPGA.
3.1.
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Taxonomias em Hardware Evolutivo
3.1.
Taxonomias em Hardware Evolutivo
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
3.1.
Taxonomias em Hardware Evolutivo
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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3.1.
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
Aplicações
• analógica;
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3.1.
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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• analógica;
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• hı́brido (analógica e digital).
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3.1.
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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• analógica;
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• hı́brido (analógica e digital).
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Quanto ao uso de simuladores de circuitos ou chips reconfiguráveis como plataformas para o processo de busca:
3.1.
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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• analógica;
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• hı́brido (analógica e digital).
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Quanto ao uso de simuladores de circuitos ou chips reconfiguráveis como plataformas para o processo de busca:
• Evolução extrı́nseca: evolução realizada por simulação e então
a melhor solução é implementada em hardware reconfigurável,
isto é, o hardware é configurado apenas uma vez.
3.1.
Taxonomias em Hardware Evolutivo
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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• analógica;
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• hı́brido (analógica e digital).
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Quanto ao uso de simuladores de circuitos ou chips reconfiguráveis como plataformas para o processo de busca:
• Evolução extrı́nseca: evolução realizada por simulação e então
a melhor solução é implementada em hardware reconfigurável,
isto é, o hardware é configurado apenas uma vez.
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• Evolução intrı́nseca: evolução diretamente em hardware e
em tempo real, isto é, todo cromossomo será usado para reconfigurar o hardware. O EHW será reconfigurado o mesmo
número de vezes quanto o tamanho da população em cada
geração.
3.1.
Taxonomias em Hardware Evolutivo
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De acordo com o projeto eletrônico, Eletrônica Evolucionária
pode ser classificada em 3 categorias:
• digital;
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• analógica;
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• hı́brido (analógica e digital).
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Quanto ao uso de simuladores de circuitos ou chips reconfiguráveis como plataformas para o processo de busca:
• Evolução extrı́nseca: evolução realizada por simulação e então
a melhor solução é implementada em hardware reconfigurável,
isto é, o hardware é configurado apenas uma vez.
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• Evolução intrı́nseca: evolução diretamente em hardware e
em tempo real, isto é, todo cromossomo será usado para reconfigurar o hardware. O EHW será reconfigurado o mesmo
número de vezes quanto o tamanho da população em cada
geração.
Quanto ao nı́vel da representação do cromossomo:
Introdução
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Quanto ao nı́vel da representação do cromossomo:
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• Abordagem direta: codifica bits da arquitetura de circuitos
como cromossomos, o qual especifica a conectividade e funções
de componentes diferentes de hardware (geralmente a nı́vel
de porta) do circuito.
Quanto ao nı́vel da representação do cromossomo:
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• Abordagem direta: codifica bits da arquitetura de circuitos
como cromossomos, o qual especifica a conectividade e funções
de componentes diferentes de hardware (geralmente a nı́vel
de porta) do circuito.
• Abordagem indireta: não envolve bits de arquitetura diretamente. Ele usa uma representação de alto nı́vel, tal como
árvores ou gramática como cromossomos. Estas árvores ou
gramáticas são então usadas para gerar circuitos.
3.2.
Introdução
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O experimento de Thompson
3.2.
O experimento de Thompson
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O experimento pioneiro de Thompson (University of Sussex,
UK) em 1996 impulsionou o campo do hardware evolutivo. Ele
evoluiu um circuito (discriminador de frequência) usando uma
FPGA, resultando em um circuito mais econômico do que o projetado por humanos.
3.2.
O experimento de Thompson
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O experimento pioneiro de Thompson (University of Sussex,
UK) em 1996 impulsionou o campo do hardware evolutivo. Ele
evoluiu um circuito (discriminador de frequência) usando uma
FPGA, resultando em um circuito mais econômico do que o projetado por humanos.
A tarefa era evoluir um circuito em uma FPGA, para discriminar entre onda quadrada de 1kHz e outra de 10kHz presente na
entrada. A saı́da deveria ir para +5V quando uma frequência
estivesse presente, e 0V quando fosse a outra.
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Figura 6: Arranjo para evolução do circuito discriminador em FPGA
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Figura 7: Formas de onda de saı́da do discriminador em cada geração
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Figura 8: Conexões das células no circuito evoluı́do dentro da FPGA
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Figura 9: Configuração assumida pela FPGA, utilizando portas lógicas
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3.3.
Introdução
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Computação Virtual
3.3.
Computação Virtual
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• Computação virtual é baseada no uso de sistemas altamente
reconfiguráveis e computadores adaptativos.
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3.3.
Computação Virtual
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• Computação virtual é baseada no uso de sistemas altamente
reconfiguráveis e computadores adaptativos.
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• Sistemas de Computação Virtual são plataformas nas quais
a arquitetura pode ser modificada pelo software, para que
o algoritmo (tarefa) sendo executado seja implementado em
hardware e então obter ganho de performance.
3.3.
Computação Virtual
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• Computação virtual é baseada no uso de sistemas altamente
reconfiguráveis e computadores adaptativos.
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• Sistemas de Computação Virtual são plataformas nas quais
a arquitetura pode ser modificada pelo software, para que
o algoritmo (tarefa) sendo executado seja implementado em
hardware e então obter ganho de performance.
• O hardware adapta de acordo com as particularidades do
software sendo executado, como se ele fosse projetado para
implementar aquele algoritmo em particular.
3.3.
Computação Virtual
Introdução
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• Computação virtual é baseada no uso de sistemas altamente
reconfiguráveis e computadores adaptativos.
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• Sistemas de Computação Virtual são plataformas nas quais
a arquitetura pode ser modificada pelo software, para que
o algoritmo (tarefa) sendo executado seja implementado em
hardware e então obter ganho de performance.
• O hardware adapta de acordo com as particularidades do
software sendo executado, como se ele fosse projetado para
implementar aquele algoritmo em particular.
• Computadores reconfiguráveis utilizam placas plug-in que
operam como co-processadores reconfiguráveis. Estes coprocessadores executam tarefas mais eficientemente do que
a CPU principal.
3.4.
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Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
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Animats
3.4.
Animats
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São criaturas artificiais autônomas, capazes de interagir e se
adaptarem ao ambiente em que estão inseridas.
3.4.
Animats
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São criaturas artificiais autônomas, capazes de interagir e se
adaptarem ao ambiente em que estão inseridas.
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Figura 10: Exemplo de um robô autônomo com EHW
3.5.
Introdução
Relevância do Tema
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Perspectivas do Hardware Evolutivo
3.5.
Perspectivas do Hardware Evolutivo
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• EHW tem atraı́do crescente atenção desde os anos 90 com o
advento da facilidade de hardware reconfigurável tais como
Field Programmable Logic Array (FPGA).
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3.5.
Perspectivas do Hardware Evolutivo
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• EHW tem atraı́do crescente atenção desde os anos 90 com o
advento da facilidade de hardware reconfigurável tais como
Field Programmable Logic Array (FPGA).
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• EWH tem demonstrado ser hábil numa vasta faixa de tarefas
desde reconhecimento de padrões a controle adaptativo.
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3.5.
Perspectivas do Hardware Evolutivo
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• EHW tem atraı́do crescente atenção desde os anos 90 com o
advento da facilidade de hardware reconfigurável tais como
Field Programmable Logic Array (FPGA).
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• EWH tem demonstrado ser hábil numa vasta faixa de tarefas
desde reconhecimento de padrões a controle adaptativo.
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• EHW pode substituir Redes Neurais Artificiais em aplicações
industriais porque EHW permite implementações mais rápidas
e mais compactas, com o adicional de melhor compreensibilidade de resultados aprendidos.
3.5.
Perspectivas do Hardware Evolutivo
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• EHW tem atraı́do crescente atenção desde os anos 90 com o
advento da facilidade de hardware reconfigurável tais como
Field Programmable Logic Array (FPGA).
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• EWH tem demonstrado ser hábil numa vasta faixa de tarefas
desde reconhecimento de padrões a controle adaptativo.
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• EHW pode substituir Redes Neurais Artificiais em aplicações
industriais porque EHW permite implementações mais rápidas
e mais compactas, com o adicional de melhor compreensibilidade de resultados aprendidos.
• EWH pode ser usado em muitos tipos de aplicações onde
especificações de hardware não são conhecidas.
3.5.
Perspectivas do Hardware Evolutivo
Introdução
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• EHW tem atraı́do crescente atenção desde os anos 90 com o
advento da facilidade de hardware reconfigurável tais como
Field Programmable Logic Array (FPGA).
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• EWH tem demonstrado ser hábil numa vasta faixa de tarefas
desde reconhecimento de padrões a controle adaptativo.
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• EHW pode substituir Redes Neurais Artificiais em aplicações
industriais porque EHW permite implementações mais rápidas
e mais compactas, com o adicional de melhor compreensibilidade de resultados aprendidos.
• EWH pode ser usado em muitos tipos de aplicações onde
especificações de hardware não são conhecidas.
4.
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Teoria
4.
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
4.
Teoria
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
Teoria
Aplicações
• circuitos digitais são mais largamente utilizados que circuitos
analógicos;
Conclusão
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4.
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
Teoria
Aplicações
• circuitos digitais são mais largamente utilizados que circuitos
analógicos;
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• sua simulação é mais real do que a simulação de circuitos
analógicos;
4.
Teoria
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
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• circuitos digitais são mais largamente utilizados que circuitos
analógicos;
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• sua simulação é mais real do que a simulação de circuitos
analógicos;
• aparecimento de circuitos reconfiguráveis digitais de alta performance que implementam circuitos evoluı́dos.
4.
Teoria
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
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• circuitos digitais são mais largamente utilizados que circuitos
analógicos;
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• sua simulação é mais real do que a simulação de circuitos
analógicos;
• aparecimento de circuitos reconfiguráveis digitais de alta performance que implementam circuitos evoluı́dos.
O conceito básico em EHW é considerar os bits de configuração
para o dispositivo de hardware reconfigurável como cromossomos
para algoritmos genéticos.
4.
Teoria
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Algoritmos Evolucionários para sı́ntese de topologias de circuitos tem sido inicialmente proposta para circuitos digitais, pois:
Teoria
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• circuitos digitais são mais largamente utilizados que circuitos
analógicos;
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• sua simulação é mais real do que a simulação de circuitos
analógicos;
• aparecimento de circuitos reconfiguráveis digitais de alta performance que implementam circuitos evoluı́dos.
O conceito básico em EHW é considerar os bits de configuração
para o dispositivo de hardware reconfigurável como cromossomos
para algoritmos genéticos.
O algoritmo genético pode automaticamente encontrar a melhor
configuração de hardware em termos de cromossomo, segundo
uma função de avaliação definida pela tarefa.
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Figura 11: Conceito básico de Hardware Evolutivo
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4.1.
Introdução
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Dispositivos eletrônicos programáveis
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
Conclusão
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4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
Conclusão
• PAL - Programmable Array Logic
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4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
Conclusão
• PAL - Programmable Array Logic
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• PLA - Programmable Logic Array
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
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• PAL - Programmable Array Logic
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• PLS - Programmable Logic Sequence
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• PLA - Programmable Logic Array
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
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• PAL - Programmable Array Logic
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• PLS - Programmable Logic Sequence
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• PLA - Programmable Logic Array
• GAL - Gate Array Logic
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
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• PAL - Programmable Array Logic
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• PLS - Programmable Logic Sequence
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• PLA - Programmable Logic Array
• GAL - Gate Array Logic
• CPLD - Complex Programmable Logic Device
4.1.
Dispositivos eletrônicos programáveis
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A tecnologia eletrônica atual disponibiliza os seguintes dispositivos eletrônicos programáveis (Programmable Logic Devices PLD):
• PROM - Programmable Read Only Memory
Conclusão
• PAL - Programmable Array Logic
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• PLA - Programmable Logic Array
• PLS - Programmable Logic Sequence
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• GAL - Gate Array Logic
• CPLD - Complex Programmable Logic Device
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• FPGA - Field Programmable Gate Array
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4.1.1.
Introdução
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PLA
Na PLA, tanto a matriz AND quanto a matriz OR são programáveis.
4.1.1.
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PLA
Na PLA, tanto a matriz AND quanto a matriz OR são programáveis.
Qualquer soma de produtos pode ser programada em uma
PLA, dependendo de seu tamanho.
4.1.1.
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PLA
Na PLA, tanto a matriz AND quanto a matriz OR são programáveis.
Qualquer soma de produtos pode ser programada em uma
PLA, dependendo de seu tamanho.
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Figura 12: Diagrama simplificado de uma PLA
4.1.2.
Introdução
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Aplicações
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PAL
Na PAL, a matriz AND é programável enquanto a matriz OR
é fixa.
4.1.2.
Introdução
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Teoria
Aplicações
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PAL
Na PAL, a matriz AND é programável enquanto a matriz OR
é fixa. Ela permite a implementação de funções Booleanas com
um número fixo de termos de produto por saı́da.
4.1.2.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
PAL
Na PAL, a matriz AND é programável enquanto a matriz OR
é fixa. Ela permite a implementação de funções Booleanas com
um número fixo de termos de produto por saı́da.
Teoria
Aplicações
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Figura 13: Diagrama simplificado de uma PAL
4.1.3.
Introdução
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GAL
A GAL16V8 consiste de um vetor de fusı́veis e 8 células lógicas,
chamadas OLMC (Output Logic Micro Cells).
4.1.3.
Introdução
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GAL
A GAL16V8 consiste de um vetor de fusı́veis e 8 células lógicas,
chamadas OLMC (Output Logic Micro Cells).
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Figura 14: Diagrama lógico parcial de uma GAL16V8
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Figura 15: Estrutura de um célula (OLMC)
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Figura 16: Exemplo de configuração de uma célula (OLMC)
4.1.4.
Introdução
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Aplicações
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FPGA
4.1.4.
FPGA
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• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
4.1.4.
FPGA
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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4.1.4.
FPGA
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• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
4.1.4.
FPGA
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
Os principais fabricantes de FPGA são:
4.1.4.
FPGA
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
Os principais fabricantes de FPGA são:
• Xilinx
4.1.4.
FPGA
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
Os principais fabricantes de FPGA são:
• Xilinx
• Actel
4.1.4.
FPGA
Introdução
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
Os principais fabricantes de FPGA são:
• Xilinx
• Actel
• Altera
4.1.4.
FPGA
Introdução
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Teoria
• FPGA são chips VLSI com uma alta capacidade lógica, consistindo basicamente de uma matriz de blocos lógicos e recursos de interconexão que podem ser programados pelo usuário.
Aplicações
Conclusão
• FPGA implementa milhares de portas lógicas.
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• Devido a complexidade dos blocos lógicos, ferramentas de
software são necessárias para programar estes dispositivos.
Os principais fabricantes de FPGA são:
• Xilinx
• Actel
• Altera
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• QuickLogic
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Figura 17: Estrutura padrão de uma FPGA
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Figura 18: Estrutura de um bloco lógico configurável (CLB)
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Figura 19: Chave de interconexão tipo SRAM
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4.2.
Representação do Cromossomo
Introdução
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Figura 20: Estrutura simplificada de uma GAL
Introdução
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• Supondo o circuito de uma GAL com 4 entradas, o número
de colunas da matriz de fusı́vel é 8, isto é, 4 entradas onde
cada entrada é dividida em 2 colunas.
Introdução
Relevância do Tema
• O número de linhas de entrada no OLMC é 8. Assim, o
número de links (interseção de uma linha com uma coluna)
da matriz de fusı́veis é 64 (8 x 8).
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Aplicações
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• Supondo o circuito de uma GAL com 4 entradas, o número
de colunas da matriz de fusı́vel é 8, isto é, 4 entradas onde
cada entrada é dividida em 2 colunas.
Introdução
Relevância do Tema
• O número de linhas de entrada no OLMC é 8. Assim, o
número de links (interseção de uma linha com uma coluna)
da matriz de fusı́veis é 64 (8 x 8). Este é o comprimento do
campo de bit de conexão do cromossomo para o EHW.
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Aplicações
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• Supondo o circuito de uma GAL com 4 entradas, o número
de colunas da matriz de fusı́vel é 8, isto é, 4 entradas onde
cada entrada é dividida em 2 colunas.
Introdução
Relevância do Tema
• O número de linhas de entrada no OLMC é 8. Assim, o
número de links (interseção de uma linha com uma coluna)
da matriz de fusı́veis é 64 (8 x 8). Este é o comprimento do
campo de bit de conexão do cromossomo para o EHW.
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Aplicações
Conclusão
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• Supondo o circuito de uma GAL com 4 entradas, o número
de colunas da matriz de fusı́vel é 8, isto é, 4 entradas onde
cada entrada é dividida em 2 colunas.
• O comprimento do campo de bits da célula lógica é 12 bits,
8 bits para o termo de produto e 4 bits para a seleção da
função da célula lógica.
Introdução
Relevância do Tema
• O número de linhas de entrada no OLMC é 8. Assim, o
número de links (interseção de uma linha com uma coluna)
da matriz de fusı́veis é 64 (8 x 8). Este é o comprimento do
campo de bit de conexão do cromossomo para o EHW.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
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• Supondo o circuito de uma GAL com 4 entradas, o número
de colunas da matriz de fusı́vel é 8, isto é, 4 entradas onde
cada entrada é dividida em 2 colunas.
• O comprimento do campo de bits da célula lógica é 12 bits,
8 bits para o termo de produto e 4 bits para a seleção da
função da célula lógica.
• Então, o comprimento total do cromossomo para este circuito
é 76 bits.
Existem ainda as seguintes abordagens para representação de
circuitos digitais:
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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Existem ainda as seguintes abordagens para representação de
circuitos digitais:
Introdução
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Inı́cio
JJ
II
J
I
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• nı́vel funcional (soma de produtos e multiplexação);
Existem ainda as seguintes abordagens para representação de
circuitos digitais:
Introdução
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• nı́vel de portas;
Teoria
Aplicações
Conclusão
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• nı́vel funcional (soma de produtos e multiplexação);
Existem ainda as seguintes abordagens para representação de
circuitos digitais:
Introdução
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• nı́vel funcional (soma de produtos e multiplexação);
• nı́vel de portas;
Teoria
• nı́vel de transistor.
Aplicações
Conclusão
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4.2.1.
Introdução
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Representação a nı́vel de função
4.2.1.
Representação a nı́vel de função
Introdução
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Aplicações
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a) - Representação em soma de produtos
4.2.1.
Representação a nı́vel de função
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a) - Representação em soma de produtos
Qualquer função Booleana pode ser representada como uma
soma de termos de produto. Para um circuito digital de n entradas, cada gene pode ter 3 possı́veis valores:
4.2.1.
Representação a nı́vel de função
Introdução
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Aplicações
Conclusão
a) - Representação em soma de produtos
Qualquer função Booleana pode ser representada como uma
soma de termos de produto. Para um circuito digital de n entradas, cada gene pode ter 3 possı́veis valores:
• 0 se a correspondente entrada é complementada;
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4.2.1.
Representação a nı́vel de função
Introdução
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Conclusão
a) - Representação em soma de produtos
Qualquer função Booleana pode ser representada como uma
soma de termos de produto. Para um circuito digital de n entradas, cada gene pode ter 3 possı́veis valores:
• 0 se a correspondente entrada é complementada;
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• 1 se a variável de entrada é não complementada;
4.2.1.
Representação a nı́vel de função
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Conclusão
a) - Representação em soma de produtos
Qualquer função Booleana pode ser representada como uma
soma de termos de produto. Para um circuito digital de n entradas, cada gene pode ter 3 possı́veis valores:
• 0 se a correspondente entrada é complementada;
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• e 2 se a variável de entrada é ausente.
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• 1 se a variável de entrada é não complementada;
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Figura 21: Representação em soma de produtos
b) - Representação em multiplexador
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b) - Representação em multiplexador
O bloco de construção do circuito é um multiplexador binário
com uma linha de controle.
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b) - Representação em multiplexador
O bloco de construção do circuito é um multiplexador binário
com uma linha de controle.
Este dispositivo é uma unidade lógica universal, pois qualquer
função Booleana de n variáveis pode ser implementada por 2n −1
multiplexadores de 1 sinal de controle.
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b) - Representação em multiplexador
O bloco de construção do circuito é um multiplexador binário
com uma linha de controle.
Este dispositivo é uma unidade lógica universal, pois qualquer
função Booleana de n variáveis pode ser implementada por 2n −1
multiplexadores de 1 sinal de controle.
Representação em programação genética baseada em árvore
binária (ou lista) é empregada neste tipo de solução.
Introdução
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Conclusão
b) - Representação em multiplexador
O bloco de construção do circuito é um multiplexador binário
com uma linha de controle.
Este dispositivo é uma unidade lógica universal, pois qualquer
função Booleana de n variáveis pode ser implementada por 2n −1
multiplexadores de 1 sinal de controle.
Representação em programação genética baseada em árvore
binária (ou lista) é empregada neste tipo de solução.
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Figura 22: Representação em multiplexador
4.2.2.
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Representação a nı́vel de porta
O cromossomo codifica um arranjo de portas lógicas tais como
AND, OR, NAND, NOR e XOR que constroem o circuito eletrônico.
4.2.2.
Introdução
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Representação a nı́vel de porta
O cromossomo codifica um arranjo de portas lógicas tais como
AND, OR, NAND, NOR e XOR que constroem o circuito eletrônico.
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Figura 23: Representação em nı́vel de porta
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4.2.3.
Introdução
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Representação a nı́vel de transistor
4.2.3.
Representação a nı́vel de transistor
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Este é o nı́vel mais baixo de representação para circuitos digitais.
4.2.3.
Representação a nı́vel de transistor
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Este é o nı́vel mais baixo de representação para circuitos digitais. O objetivo é a evolução de comportamento digital através
do uso de componentes analógicos tais como transistores e resistores.
4.2.3.
Representação a nı́vel de transistor
Introdução
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Aplicações
Este é o nı́vel mais baixo de representação para circuitos digitais. O objetivo é a evolução de comportamento digital através
do uso de componentes analógicos tais como transistores e resistores.
Conclusão
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Figura 24: Representação a nı́vel de transistor
4.3.
Introdução
Relevância do Tema
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Conclusão
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Aprendizado Genético
4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
Estado da Arte
1. Geração aleatória de uma população inicial.
Teoria
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4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
Estado da Arte
1. Geração aleatória de uma população inicial.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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2. Cálculo do desempenho (fitness): envolve a simulação de
cada indivı́duo da população usando um software tipo SPICE.
O fitness é uma medida de como cada indivı́duo se aproxima
da função alvo. É usualmente inversamente proporcional ao
erro entre o valor obtido e o valor alvo.
4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
Estado da Arte
1. Geração aleatória de uma população inicial.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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2. Cálculo do desempenho (fitness): envolve a simulação de
cada indivı́duo da população usando um software tipo SPICE.
O fitness é uma medida de como cada indivı́duo se aproxima
da função alvo. É usualmente inversamente proporcional ao
erro entre o valor obtido e o valor alvo.
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3. Seleção dos indivı́duos da população corrente que comporá a
próxima população (geração) através do fitness.
4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
Estado da Arte
1. Geração aleatória de uma população inicial.
Teoria
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2. Cálculo do desempenho (fitness): envolve a simulação de
cada indivı́duo da população usando um software tipo SPICE.
O fitness é uma medida de como cada indivı́duo se aproxima
da função alvo. É usualmente inversamente proporcional ao
erro entre o valor obtido e o valor alvo.
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3. Seleção dos indivı́duos da população corrente que comporá a
próxima população (geração) através do fitness.
4. Geração da próxima população pela aplicação dos operadores
de crossover e mutação. Diferentes probabilidades de ocorrência
são associados a cada operador (geralmente 50% para crossover,
e 5% para mutação).
4.3.
Aprendizado Genético
Introdução
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Os principais passos envolvidos no Algoritmo Genético são:
Estado da Arte
1. Geração aleatória de uma população inicial.
Teoria
Aplicações
Conclusão
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2. Cálculo do desempenho (fitness): envolve a simulação de
cada indivı́duo da população usando um software tipo SPICE.
O fitness é uma medida de como cada indivı́duo se aproxima
da função alvo. É usualmente inversamente proporcional ao
erro entre o valor obtido e o valor alvo.
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3. Seleção dos indivı́duos da população corrente que comporá a
próxima população (geração) através do fitness.
4. Geração da próxima população pela aplicação dos operadores
de crossover e mutação. Diferentes probabilidades de ocorrência
são associados a cada operador (geralmente 50% para crossover,
e 5% para mutação).
Introdução
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Figura 25: Esquema de um Algoritmo Genético
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4.3.1.
Introdução
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Função de avaliação (fitness)
4.3.1.
Função de avaliação (fitness)
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J
I
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Sair
Circuitos digitais:
4.3.1.
Função de avaliação (fitness)
Introdução
Relevância do Tema
Circuitos digitais:
Estado da Arte
f itness = hits − k ∗ P enalties
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
4.3.1.
Função de avaliação (fitness)
Introdução
Relevância do Tema
Circuitos digitais:
Estado da Arte
f itness = hits − k ∗ P enalties
Teoria
Aplicações
onde:
k = 2n
Conclusão
Homepage
Inı́cio
Circuitos analógicos:
JJ
II
J
I
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Sair
4.3.1.
Função de avaliação (fitness)
Introdução
Relevância do Tema
Circuitos digitais:
Estado da Arte
f itness = hits − k ∗ P enalties
Teoria
Aplicações
onde:
k = 2n
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
Circuitos analógicos:
Inverso do erro médio quadrático entre as amostras da saı́da
desejada e a obtida, separadamente para cada circuito (cromossomo).
5.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Aplicações
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Projeto de Amplificadores Operacionais
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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• largura de banda;
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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• largura de banda;
• slew rate;
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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Sair
• largura de banda;
• slew rate;
• area;
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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Sair
• largura de banda;
• slew rate;
• area;
• dissipação de potência;
5.
Aplicações
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
5.1.
Projeto de Amplificadores Operacionais
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Amplificadores Operacionais diferenciais acoplados apresentando um alto ganho, alta impedância de entrada e baixa impedância
de saı́da, construı́dos com transistores e resistores.
Objetivos do projeto de Amplificador Operacional:
Inı́cio
• alto ganho;
JJ
II
J
I
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• largura de banda;
• slew rate;
• area;
• dissipação de potência;
• margem de fase.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Figura 26: Esquema de um Amplificador Operacional e estrutura do cromossomo representativo
5.2.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Evolução de portas lógicas digitais
5.2.
Evolução de portas lógicas digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
Objetivos da função evolutiva no caso de portas lógicas:
5.2.
Evolução de portas lógicas digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
• dissipação de potência;
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Objetivos da função evolutiva no caso de portas lógicas:
5.2.
Evolução de portas lógicas digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Objetivos da função evolutiva no caso de portas lógicas:
• dissipação de potência;
Teoria
• velocidade;
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.2.
Evolução de portas lógicas digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Objetivos da função evolutiva no caso de portas lógicas:
• dissipação de potência;
Teoria
• velocidade;
Aplicações
Conclusão
• área.
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.2.
Evolução de portas lógicas digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Objetivos da função evolutiva no caso de portas lógicas:
• dissipação de potência;
Teoria
• velocidade;
Aplicações
Conclusão
• área.
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
Em geral, é utilizado o software de simulação HSPICE para o
processo de evolução.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
Figura 27: Exemplo de porta lógica XNOR evoluı́da a partir de transistores
JJ
II
J
I
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5.3.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Filtros passivos
5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
• amplitude da resposta de frequência;
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
• amplitude da resposta de frequência;
Aplicações
• fase da resposta de frequência;
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
• amplitude da resposta de frequência;
Aplicações
• fase da resposta de frequência;
Conclusão
• retardo de grupo;
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
• amplitude da resposta de frequência;
Aplicações
• fase da resposta de frequência;
Conclusão
• retardo de grupo;
Homepage
• resposta ao impulso;
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
5.3.
Filtros passivos
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
As principais caracterı́sticas do filtro utilizados pelo projetista
para avaliação da performance são:
• amplitude da resposta de frequência;
Aplicações
• fase da resposta de frequência;
Conclusão
• retardo de grupo;
Homepage
• resposta ao impulso;
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
• resposta a função degrau.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Figura 28: Exemplo de filtro passivo passa baixa evoluı́do
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.4.
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Filtros digitais
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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N
−1
X
i=0
ai x(n − 1) +
M
X
i=1
bi y(n − 1)
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
N
−1
X
i=0
onde:
ai x(n − 1) +
M
X
i=1
bi y(n − 1)
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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Sair
N
−1
X
i=0
onde:
y(n) = saı́da do filtro
ai x(n − 1) +
M
X
i=1
bi y(n − 1)
5.4.
Filtros digitais
Introdução
Relevância do Tema
Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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N
−1
X
ai x(n − 1) +
i=0
onde:
y(n) = saı́da do filtro
x(n − i) = entradas prévias
M
X
i=1
bi y(n − 1)
5.4.
Filtros digitais
Introdução
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Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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N
−1
X
ai x(n − 1) +
i=0
onde:
y(n) = saı́da do filtro
x(n − i) = entradas prévias
y(n − i) = saı́das prévias
M
X
i=1
bi y(n − 1)
5.4.
Filtros digitais
Introdução
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Basicamente, filtros digitais podem ser classificados em 2 tipos:
Estado da Arte
Teoria
• FIR: Finite Impulse Response (só entradas prévias).
Aplicações
• IIR: Infinite Impulse Response (entradas e saı́das prévias).
Conclusão
A equação de funcionamento do filtro digital é dada por:
Homepage
y(n) =
Inı́cio
JJ
II
J
I
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N
−1
X
ai x(n − 1) +
i=0
onde:
y(n) = saı́da do filtro
x(n − i) = entradas prévias
y(n − i) = saı́das prévias
M
X
i=1
bi y(n − 1)
A equação pode ser implementada por microprocessadores (DSP).
Introdução
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Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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A equação pode ser implementada por microprocessadores (DSP).
Introdução
Relevância do Tema
Um algoritmo evolucionário pode ser utilizado para otimizar
os coeficientes do filtro.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
Conclusão
Homepage
Inı́cio
JJ
II
J
I
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A equação pode ser implementada por microprocessadores (DSP).
Introdução
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Um algoritmo evolucionário pode ser utilizado para otimizar
os coeficientes do filtro.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
A resposta de frequencia desejada é especificada usando limites
superior e inferior da magnitude da resposta de frequência.
Conclusão
Homepage
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II
J
I
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A equação pode ser implementada por microprocessadores (DSP).
Introdução
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Um algoritmo evolucionário pode ser utilizado para otimizar
os coeficientes do filtro.
Estado da Arte
Teoria
Aplicações
A resposta de frequencia desejada é especificada usando limites
superior e inferior da magnitude da resposta de frequência.
Conclusão
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II
J
I
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5.5.
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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II
J
I
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Evolução de Máquinas de Estado
5.5.
Evolução de Máquinas de Estado
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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Máquinas de Estado Finitas podem ser evoluı́das com sucesso
para implementação em hardware.
5.5.
Evolução de Máquinas de Estado
Introdução
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Máquinas de Estado Finitas podem ser evoluı́das com sucesso
para implementação em hardware.
Teoria
Aplicações
Conclusão
Figura 29: Exemplo de diagrama de uma Máquina de Estado
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II
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5.5.
Evolução de Máquinas de Estado
Introdução
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Máquinas de Estado Finitas podem ser evoluı́das com sucesso
para implementação em hardware.
Teoria
Aplicações
Conclusão
Figura 29: Exemplo de diagrama de uma Máquina de Estado
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II
J
I
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Figura 30: Circuito exemplo de uma Máquina de Estado evoluı́da
5.6.
Introdução
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Compressão de dados
5.6.
Compressão de dados
Introdução
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Sair
Com o objetivo de aumentar a taxa de compressão é necessário
continuamente reselecionar o mais adequado mecanismo de compressão de acordo com o padrão de variação dentro de uma imagem.
5.6.
Compressão de dados
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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Com o objetivo de aumentar a taxa de compressão é necessário
continuamente reselecionar o mais adequado mecanismo de compressão de acordo com o padrão de variação dentro de uma imagem. Usando Algoritmos Genéticos, um circuito ótimo é encontrado para realizar a compressão e descompressão.
5.6.
Compressão de dados
Introdução
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Teoria
Aplicações
Conclusão
Com o objetivo de aumentar a taxa de compressão é necessário
continuamente reselecionar o mais adequado mecanismo de compressão de acordo com o padrão de variação dentro de uma imagem. Usando Algoritmos Genéticos, um circuito ótimo é encontrado para realizar a compressão e descompressão.
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Figura 31: Esquema de uma impressora eletrofotográfica
5.7.
Introdução
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Chip EHW para redes neurais
5.7.
Chip EHW para redes neurais
Introdução
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Sair
A topologia e as funções nodos da camada escondida de uma
rede neural podem ser dinamicamente reconfiguradas utilizando
Algoritmo Genético, de forma a obter a melhor performance na
tarefa sendo executada.
5.7.
Chip EHW para redes neurais
Introdução
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Aplicações
Conclusão
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Sair
A topologia e as funções nodos da camada escondida de uma
rede neural podem ser dinamicamente reconfiguradas utilizando
Algoritmo Genético, de forma a obter a melhor performance na
tarefa sendo executada.
Introdução
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Figura 32: Evolução de uma rede neural
Fechar
Sair
5.8.
Introdução
Relevância do Tema
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Teoria
Aplicações
Conclusão
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Controle adaptativo de uma mão artificial
5.8.
Controle adaptativo de uma mão artificial
Introdução
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Sair
Utilizando um controlador que pode adaptar às caracterı́sticas
dos sinais elétricos individuais de cada pessoa, o tempo de aprendizado de uma pessoa para usar a mão artificial pode reduzir a
poucos minutos em contraste com meses de treinamento quando
o hardware é invariável.
5.8.
Controle adaptativo de uma mão artificial
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Sair
Utilizando um controlador que pode adaptar às caracterı́sticas
dos sinais elétricos individuais de cada pessoa, o tempo de aprendizado de uma pessoa para usar a mão artificial pode reduzir a
poucos minutos em contraste com meses de treinamento quando
o hardware é invariável.
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Figura 33: Mão artificial
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Figura 34: Mão artificial com acabamento
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Figura 35: Sensores musculares para controle da mão artificial
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Figura 36: Graus de liberdade da mão artificial
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Chip EHW para telefone celular
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Há ainda muitas aplicações que requerem circuitos analógicos
de alta velocidade, como aplicações em telecomunicações. Entretanto, discrepâncias nos valores dos componentes analógicos
(resistores, capacitores) podem levar a problemas na aplicação
do circuito analógico.
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Há ainda muitas aplicações que requerem circuitos analógicos
de alta velocidade, como aplicações em telecomunicações. Entretanto, discrepâncias nos valores dos componentes analógicos
(resistores, capacitores) podem levar a problemas na aplicação
do circuito analógico.
O chip EHW analógico pode corrigir estas variações nos valores
dos circuitos analógicos usando Algoritmo Genético.
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Há ainda muitas aplicações que requerem circuitos analógicos
de alta velocidade, como aplicações em telecomunicações. Entretanto, discrepâncias nos valores dos componentes analógicos
(resistores, capacitores) podem levar a problemas na aplicação
do circuito analógico.
O chip EHW analógico pode corrigir estas variações nos valores
dos circuitos analógicos usando Algoritmo Genético.
Em filtros de frequência intermediária (IF), os amplificadores
de transcondutância (Gm) tem seus valores setados geneticamente.
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Há ainda muitas aplicações que requerem circuitos analógicos
de alta velocidade, como aplicações em telecomunicações. Entretanto, discrepâncias nos valores dos componentes analógicos
(resistores, capacitores) podem levar a problemas na aplicação
do circuito analógico.
O chip EHW analógico pode corrigir estas variações nos valores
dos circuitos analógicos usando Algoritmo Genético.
Em filtros de frequência intermediária (IF), os amplificadores
de transcondutância (Gm) tem seus valores setados geneticamente.
Os valores, que controlam realmente a corrente de base dos
CMOS, são codificados como bits de configuração.
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Figura 37: Filtro IF em chip EHW
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• Hardware Evolucionário é capaz de gerar circuitos eletrônicos
de alto desempenho, alta eficiência e robusto a falhas.
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• Hardware Evolucionário é capaz de gerar circuitos eletrônicos
de alto desempenho, alta eficiência e robusto a falhas.
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• Somente com Hardware Evolutivo será possı́vel o desenvolvimento de verdadeiros cérebros eletrônicos capazes de controlar criaturas artificiais.
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• Hardware Evolucionário é capaz de gerar circuitos eletrônicos
de alto desempenho, alta eficiência e robusto a falhas.
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• Somente com Hardware Evolutivo será possı́vel o desenvolvimento de verdadeiros cérebros eletrônicos capazes de controlar criaturas artificiais.
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• Evolução artificial pode produzir circuitos bizarros que funcionam. Mas nós precisamos compreender eles? (Adrian
Thompson)
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• Hardware Evolucionário é capaz de gerar circuitos eletrônicos
de alto desempenho, alta eficiência e robusto a falhas.
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• Somente com Hardware Evolutivo será possı́vel o desenvolvimento de verdadeiros cérebros eletrônicos capazes de controlar criaturas artificiais.
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• Evolução artificial pode produzir circuitos bizarros que funcionam. Mas nós precisamos compreender eles? (Adrian
Thompson)
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• Qual será o futuro dos projetistas de Hardware?
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