Coordenação de Pós-Graduação em Engenharia de

Universidade de Pernambuco (UPE)
Escola Politécnica de Pernambuco (POLI)
Instituto de Ciências Biológicas (ICB)
CÓDIGO:
FBLN-01/2011
Coordenação de Pós-Graduação em Engenharia de Sistemas
Proposta de Dissertação de Mestrado
Linha de Pesquisa:
Tópico de Pesquisa:
Título Provisório:
Orientador:
Cibernética
Modelagem e Simulação de Sistemas Inteligentes
Redes de Venn com Múltiplas Camadas de Processamento (ML-Venn)
Fernando Buarque de Lima Neto
Descrição:
Nas últimas décadas os estudos de neurociências vêm de forma muito acelerada produzindo novos
conhecimentos que ajudam a desvendar os mistérios que cercam o domínio cérebro-mente [1]. Porém existe
ainda um grande vazio de conhecimento entre o que já se sabe sobre neurobiologia e o que já se consegue
observar no cérebro vivo com a utilização das novas modalidades de imagens funcionais. Novos algoritmos e
arquiteturas inteligentes de redes neurais, por exemplo, as redes de Venn [2] foram desenvolvidas com o
propósito de auxiliar investigações que reduzam esse vazio.
As redes de Venn possuem a habilidade unir os micro e macro aspectos mencionados acima [3][4][5].
Inspirando-se na grande organização existente no cérebro as redes de Venn possuem características que podem
auxiliar os investigadores da área de neurociências a testar hipóteses sobre o funcionamento do cérebro. As redes
de Venn são capazes de emular funções cerebrais ao passo que suas atividades internas se assemelham com o
que é observado em imagens funcionais do cérebro. Além disso, as redes de Venn admitem a definição de vários
tipos de unidades de processamento que são dispostas em várias regiões e conectadas por vários tipos possíveis
de conexões; como existente no cérebro.
O objetivo deste projeto de pesquisa é a extensão das redes de Venn no sentido de incorporar outros
aspectos existentes no cérebro, e.g. como as múltiplas camadas do córtex. Ou seja, caminhar no sentido do
entendimento da promissora fronteira em neurociências que é o entendimento da estrutura laminar do córtex [6].
Alguns autores inclusive afirmam que a evolução do córtex para sua organização em camadas garante bom
aumento de capacidade de processamento [7].
Além da inclusão das múltiplas camadas no modelo de Venn (i.e., seus impactos teóricos e sua
implementação computacional), planeja-se utilizar esta modificação-extensão das redes de Venn na modelagem
de sintomas de algumas doenças neurológicas conhecidas, e.g. AVC (acidente vascular cerebral): edemas e MS
(esclerose múltipla): diplopia [1].
Referências Bibliográficas:
[1] KANDEL, E., SCHWARTZ, J. et JESSELL, T. (Editores) Principles of Neural Sciences, Quarta Edição, New York:
McGraw-Hill, 2000.
[2] BUARQUE DE LIMA NETO, F. Modeling Neural Processing Using Venn-networks in Phisiological and Phatological
Scenarios. 2002. Tese de Doutorado, Imperial College of Science, Technology and Medicine, Department of Electrical and
Electronic Engineering, London, 2002.
[3] BUARQUE DE LIMA NETO, F. “Flexion of Virtual Fingers Controlled by Artificial Neural Networks”. In:
Mathematics and Simulation with Biological, Economical and Musicoacoustical Applications, (editado por D’Attellis, C.,
Kluev, V., & Mastorakis, N.), WSES Press, 2001.
[4] BUARQUE DE LIMA NETO, F. et DE WILDE, P. “Multi-function control using Venn Networks”. In: Proceedings of
IIIrd Conference on Sensorimotor Systems in Men and Machines, Marseille-France, 2001.
[5] BUARQUE DE LIMA NETO, F. et WILDE, P. “Simulation of Ageing Using Venn-Networks”. In: Simpósio Brasileiro
de Redes Neurais, 2004, São Luis. 2004.
[6] RAIZADA, R. et GROSSBERG, S. “Towards a Theory of the Laminar Architecture of Cerebral Cortex: Computational
Clues from the Visual System”. (2003) Cerebral Cortex, vol. 13, pp. 100-113.
[7] TREVES, A. “Computation constraints that may have favoured the lamination of the sensory cortex”. (2003) Journal of
Computational Neuroscience, vol. 13(3): pp. 271-282.