I" ! ! ! CAMILA!ALVES!SILVA! ! ! ! ! ! ! ESTUDO'DO'TREINAMENTO'DE'UMA'REDE'NEURAL'DO'PROCESSO'DE' EXTRAÇÃO'LIQUIDO4LIQUIDO'DA'BROMELINA' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' CAMPINAS! 2015!
' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
III" '''''''FACULDADE'DE'ENGENHARIA'QUÍMICA' ! CAMILA!ALVES!SILVA! ! ! ESTUDO'DO'TREINAMENTO'DE'UMA'REDE'NEURAL'DO'PROCESSO'DE' EXTRAÇÃO'LIQUIDO4LIQUIDO'DA'BROMELINA' ! Orientador!:!Prof.!Dr.!Elias!Basile!Tambourgi! ! ! Dissertação!apresentada!a!Faculdade!de!!Engenharia!Química! como!parte!dos!requisitos!exigidos!para!obtenção!do!!título!!de!! Mestra!em!!Engenharia!Química.! ! ! ! ESTE!EXEMPLAR!CORRESPONDE!À!VERSÃO!FINAL!DA!DISSERTAÇÃO!DEFENDIDA!PELA!ALUNA! CAMILA!ALVES!SILVA!E!ORIENTADA!PELO!PROF.!DR.!ELIAS!BASILE!TAMBOURGI.! ! ! Assinatura!do!Orientador! ! ! CAMPINAS!! 2015!
Ficha'catalográfica' Universidade'Estadual'de'Campinas' Biblioteca'da'Área'de'Engenharia'Química' Camila'Alves'Silva'–'CRB'8/5974' ' ! ! ! ! ! ! Informações'para'a'Biblioteca'Digital' !
Título' em' outro' idioma:' Study! of! training! a! neural! network! extraction! process! liquidY
liquid!bromelain' Palavras4Chave'em'inglês:'' Artificial!Intelligence! Neural!Networks! Bromelain! Área'de'Concentração:!Sistemas!de!Processos!Químicos!e!Informática! Titulação:!Mestre!em!Engenharia!Química.! Banca'examinadora:' Elias!Basile!Tambourgi![Orientador]! Ana!Paula!Brescancini!Rabelo! Edgar!Silveira!Campos! Data'da'defesa:'24Y07Y2015' Programa'de'Pós4Graduação:!Engenharia!Química.! !!!!!!!!!!!!!!!!! !!!!!Silva,!Camila!Alves,!1982!Y! ! ! ! ! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!! Si38e!!!!!!!!!Estudo!do!treinamento!de!uma!rede!neural!do!processo!de!extração!!!! líquidoYlíquido!da!bromelina!/!Camila!Alves!Silva.!Y!Campinas,!SP:![s.n],!2015! Orientador:!Elias!Basile!Tambourgi!!!!! ! !!! ! !!!!!! Dissertação!(Mestrado)!Y!Universidade!Estadual!de!Campinas,Faculdade!de! Engenharia!Química.! 1.! Inteligência!artificial.!2.!Redes!Neurais.!3.!Bromelina.!I.!Tambourgi,!Elias! Basile,!1957Y.!II.!Universidade!Estadual!de!Campinas.!Faculdade!de! Engenharia!Química.!III.!Título!! ' !!!!!!!!
V" ! ! __________________________________________! Prof.!Dr.!Elias!Basile!Tambourgi! ! __________________________________________! ! Prof.!Dr.!Ana!Paula!Brescancini!Rabelo! ! ! __________________________________________! Prof.!Dr.!Edgar!Silveira!Campos! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
VII"
A!proposta!do!presente!trabalho!é!encontrar!o!melhor!método!para!o!treinamento!das! redes!neurais!do!processo!de!extração!líquidoYlíquido!da!bromelina.!A!partir!da!consulta! à! literatura! foi! possível! conhecer! de! que! forma! a! inteligência! artificial! potencializou! a! confecção! de! redes! neurais! artificiais! e,! a! partir! de! uma! arquitetura! equalizada! às! expectativas! e! complexidade! de! um! problema! específico,! promover! treinamentos! capazes!de!reeditar!processos!cognitivos!de!aprendizagem!e!generalização,!instituindo! formas!inteligentes!de!recriar!modelos!de!comportamentos!com!base!em!novos!dados!e! novos!parâmetros.!Por!sua!ampla!aplicação!e!levando!em!conta!os!resultados!positivos! em!várias!áreas,!foi!proposto!fazer!o!treinamento!de!um!processo!a!partir!da!aplicação! de!uma!rede!neural!artificial!que!viabilize!a!extração!da!bromelina!com!maior!agilidade! e!eficiência!avaliando!a!capacidade!e!a!confiabilidade!da!rede!neural!no!treinamento!de! uma!pequena!amostra!de!dados!e!a!influência!das!variáveis!de!entrada!no!processo.! ! PalavrasYchave:!Inteligência!artificial,!Redes!Neurais,!Bromelina!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! ! ! ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
IX" !
The! aim! of! this! research! is! to! find! the! best! method! of! training! the! neural! networks! of! liquidYliquid! extraction! process! of! bromelain.! The! theorists! who! based! their! studies! on! artificial! intelligence,! showing! how! this! research! area! opened! the! way! for! the! construction! of! artificial! neural! networks! and,! from! an! architecture! that! met! the! expectations!of!the!researchers,!and!the!complexity!of!certain!issues,!promoted!training! able! to! reissue! cognitive! processes! of! learning! and! generalization! by! introducing! intelligent! methods! to! recreate! behavior! models! based! on! new! data! and! new! parameters.!In!light!of!its!broad!scope,!and!also!considering!the!positive!results!they!are! producing! in! various! areas! of! research,! was! propose! making! training! a! process! that! enables!the!extraction!of!bromelain!with!greater!agility!and!efficiency!by!assessing!the! capacity! and! reliability! of! neural! network! to! train! a! small! sample! of! data! and! the! influence!of!the!variables!input!in!the!process.! ! Keywords:!Artificial!Intelligence,!Neural!Networks,!Bromelain! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
XI" RESUMO!!...! !!VII! ABSTRACT!!...! !!IX! SUMÁRIO!!...! !!IX! LISTA'DE'FIGURAS''...! XVII! LISTA'DE'GRÁFICOS''...! !XVIII! LISTA'DE'TABELAS''...! !!XXI! LISTA'DE'SIGLAS''...! XXIV! 1.'INTRODUÇÃO''...! !!1! '''1.1.'OBJETIVOS'...! !!2! ''''''1.1.1.'Objetivo'Geral'...! !!2! ''''''1.1.2.'Objetivos'específicos'...! !!2! 2.'REVISÃO'BIBLIOGRÁFICA''...! !!3! !!!2.1.!Enzimas!!...! !!3! !!!2.2.!Bromelina!!...! !!5! !!!!!!2.2.1.!Bromelina!Y!classificação,!usos!e!aplicações!!...! !!6! !!!!!!2.2.2.!Bromelina!–!formulação!e!formas!de!extração!!...! !!8! !!!2.3.!Extração!LíquidoYLíquido!!...! !!9! !!!2.4.!Redes!Neurais!!...! !!11! !!!2.5.!Redes!Neurais!Artificiais!Y!dados!históricos!!...! !!12! !!!2.6.!Redes!Neurais!Artificiais!(RNAs)!!...! !!15! !!!!!!2.6.1.!Arquiteturas!das!redes!neurais!!...! !!24!
!!!2.7.!!Neurônios!X!Neurônio!Artificial!!...' !!27! !!!!!!2.7.1.!!Função!de!Ativação!!...' !!30! !!!2.8.!!A!formação!da!Rede!!...' !!33! !!!2.9.!Aplicações!de!Redes!Neurais!Artificiais!!...! !!!34! !!!2.10.!O!Software!Matlab!!...! !!36! 3.'DESENVOLVIMENTO'DE'APLICAÇÕES''...! !!37! !!!3.1.!Coleta!de!dados!e!separação!em!conjuntos!!...! !!38! !!!3.2.!Configuração!da!rede!!...! !!38! !!!3.3.!Treinamento!!...! !!39! !!!3.4.!Teste!!...! !!40! !!!3.5.!Integração!!...! !!40! !!!3.6.!Exemplo!de!implementação!!...! !!41! !!!3.7.!Funções!de!Ativação!!...! !!42! !!!!!!3.7.1!Tansig!e!Purelin!!...' !!42! !!!3.8.!Materiais!e!métodos!!!!...! !!42! !!!3.9.!Dinâmica!do!Treinamento...! !!44! !4.'RESULTADOS'E'DISCUSSÕES!!...! !!45! !!!!!!4.1.!Capacidade!da!Rede!Neural!de!Convergir...! !!46! !!!!!!4.!2.!Confirmação!do!Treinamento!!...! !!55! !!!!!!4.!3.!Influência!das!variáveis!de!entrada!no!treinamento!da!rede...! !!59! 5.'CONCLUSÃO'...! !!67! REFERÊNCIAS''...! !!69! !
XIII" ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
Dedico! a! toda! minha! família,! em! especial! minha! filha! recém! chegada!ao!mundo,!que!veio!para!iluminar!meu!ser!de!alegria.!
' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
XV"
! Ao! professor! Elias! Basile,! pela! orientação,! confiança! e! apoio! e! pela! inquestionável!compreensão!nos!prazos!de!entregas!do!trabalho.!
Aos! estudantes! da! Unicamp,! Diego! Coelho,! Camila! Sacconi! e! Rejane! Barbosa! pela!grande!ajuda!na!obtenção!dos!dados,!treinamento!da!rede!e!pela!paciência.!Sem! estas!pessoas!teria!sido!muito!mais!difícil!a!conclusão!deste!trabalho.!
Aos!meus!pais!,!Aurea!e!Antônio,!pelo!apoio!e!incentivo!em!minhas!escolhas!e! nos!momentos!mais!difíceis!que!tive!que!enfrentar.! ! !
A! Elaine! Ronchel,! Marcelo! Arroyo! e! Cesar! Moraes,! meus! gerentes,! por! serem! tão!compreensivos!e!me!liberarem!do!trabalho!sempre!que!precisei!para!meus!estudos.!!
Ao!meu!marido!pela!paciência!e!compreensão!nos!dias!mais!complicados!e!pelo! companheirismo.!
A! minha! pequenina! Duda,! por! ter! ajudado! a! mamãe! nesta! etapa! final! ficando! quietinha.!
A! todas! as! pessoas! que! de! alguma! forma! me! ajudaram! e! contribuíram! para! o! sucesso!deste!trabalho.!
Meus! sinceros! agradecimentos! a! todos,! pois! sem! vocês! dificilmente! eu! teria! chegado!até!o!final.! ! ! ! ! ! !
! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! '
XVII" Figura!1.!Modelo!de!aprendizagem!supervisionada!!...! 16! Figura!2.!Modelo!de!rede!neural!de!03!camadas!!...!! 22! Figura!3.!Rede!feedforward!de!01!camada!!...! 25! Figura!4.!Rede!feedforward!multicamadas!!...!! 26! Figura!5.!Rede!feedback!com!retroalimentação!na!camada!de!saída!!...! 27! Figura!6.!Microvisão!de!um!neurônio!!...! 28! Figura!7.!Modelo!de!processamento!de!uma!rede!neural!!...! 30! Figura!8.!Modelo!de!rede!neural!com!4!entradas!e!2!saídas!!...!! 33! Figura!9.!Tela!de!treinamento!programa!Matlab!!...! 37! Figura!10.!Representação!para!cálculo!da!função!y!!...! 41! ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
LISTA'DE'GRÁFICOS' ' ' Gráfico!1.!Performance!do!treino!da!topologia![30,3]!!...! 49! Gráfico!2.!Regressão!do!treino!da!topologia![30,3]!!...! 49! Gráfico!3.!Performance!do!Treino!para!saída!KP!Topologia![10,20,20,1]!...! 51! Gráfico!4.!Regressão!do!Treino!para!saída!KP!Topologia!10,20,20,1]...! 51! Gráfico!5.!Performance!do!Treino!para!saída!KA!Topologia![10,1]!!...! 52! Gráfico!6.!Regressão!do!Treino!para!saída!KA!Topologia![10,1]!!...! 53! Gráfico!7.!Performance!do!Treino!para!saída!FP!Topologia![10,1]!!...! 54! Gráfico!8.!Regressão!do!Treino!para!saída!FP!Topologia![10,1]!!...! 54! Gráfico!9.!Teste!Saída!KP![30,3]!!...! 56! Gráfico!10.!Teste!Saída!KA![30,3]!!...! 56! Gráfico!11.!Teste!Saída!FP![30,3]!!...! 57! Gráfico!12.!Regressão!calculada!pelo!treino!da!rede!Y!retirando!a! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!Variável!temperatura!...! ! 60! Gráfico!13.!Regressão!calculada!pelo!treino!da!rede!Y!retirando!a! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!Variável!MMPEG!...! ! 61! Gráfico!14.!Regressão!calculada!pelo!treino!da!rede!Y!retirando!a! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!Variável![(NH4)2SO4]!...! ! 61! Gráfico!15.!Regressão!calculada!pelo!treino!da!rede!Y!retirando!a! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!Variável!%PEG!...! ! 62! Gráfico!16.!Regressão!calculada!pelo!treino!da!rede!Y!retirando!a! !!!!!!!!!!!!!!!!!!!Variável!Fator!Diluição!do!Extrato!...! ! 62!
XIX" Gráfico!18.!Regressão!das!variáveis!para!o!treino!da!variável!de!saída!KA! 64! Gráfico!19.!Regressão!das!variáveis!para!o!treino!da!variável!de!saída!KP! 64! Gráfico!20.!Regressão!das!variáveis!para!o!treino!da!variável!de!saída!FP! 65! ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
XXI" Tabela!1.!Comparação!entre!neurônio!natural!versus!neurônio!artificial!!...! 29! Tabela!2.!Principais!funções!de!ativação!!...! 32! Tabela!3.!Conjunto!com!variáveis!de!saída!KP,!KA!e!FP!!...! 48! Tabela!4.!Conjunto!com!a!variável!de!saída!KP!!...! 50! Tabela!5.!Conjunto!com!a!variável!de!saída!KA!!...! 52! Tabela!6.!Conjunto!com!a!variável!de!saída!FP!!...! 53! Tabela!7.!Resultado!dos!treinos!do!conjunto!de!dados!da!Amostra!3!...! 58! Tabela!8.!Resultado!dos!treinos!do!conjunto!de!dados!da!Amostra!2!com! !!!!!!!!!!!!!!!!MMPEG=4000!!...! ! 59! Tabela!9.!Resultado!dos!treinos!retirando!variáveis![30,3]!...! 63! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! ! ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' ' '
XXIII" IUBMB!Y!International3Union3of3Biochemistry3and3Molecular3Biology!! ! EDVAC!Y!Electronic3Discrete3Variable3Automatic3Computer!!!! ! ENIAC!Y!Electronic3Numerical3Integrator3and3Computer!!! ! IAC!Y!Inteligência!Artificial!Conexionista!!! ! IA!Y!Inteligência!Artificial!!! ! INNS!Y!International3Neural3Networks3Society!!! ! RNAs!Y!Redes!Neurais!Artificiais!!! ! DC!Y!Direct3Current!!! ! MATLAB!Y!Matrix3Laboratory!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
1.'INTRODUÇÃO!
! !
! Bromelina! refereYse! a! um! conjunto! de! enzimas! proteolíticas! presentes! em! plantas! que! pertencem! ao! ciclo! familiar! denominado! Bromeliaceae.! Tem! sido! observado! uma! quantidade! significativa! desta! enzima! por! toda! a! extensão! do! abacaxi,! situandoYse! no! caule,! folhas,! raízes! e! no! fruto.! Por! estar! presente! desde! sua! germinação,! a! concentração! vai! depender! do! estágio! em! que! a! fruta! se! encontra,! sendo! que! no! estágio! intermediário! esta! concentração! é! bem! maior! que! nos! demais.! Na! literatura! é! apresentado! um! retrocesso! em! estágios! mais! avançados,! porém! mesmo! a! diminuição! não! implica! na! eliminação! da! atividade! proteolítica,! pois! como! os! níveis! de! concentração! são! bastante! elevados,! ainda! continuam!em!volume!significativo.!! ! ! ! ! ! !
! Atualmente! tem! se! utilizado! um! conjunto! de! técnicas! com! diferentes! procedimentos! para! promover! a! recuperação! e! purificação! de! proteínas! e! enzimas! de! origem! animal,! vegetal! ou! microbiana.! Há! ainda! um! esforço! no! sentido! de! encontrar! mecanismos! mais! eficientes,! considerando! que! técnicas! mais! antigas! como! a! precipitação,! extração! com! solventes! e! filtração! geralmente! tem! alto! poder! de! concentração! e! baixa! purificação,! ao! passo! que! técnicas! mais! atuais! como! a! cromatografia! de! afinidade,! troca! iônica! ou! gelYfiltração,! eletroforese,! extração! em! duas!fases!aquosas,!extração!com!micela!reversa,!recuperam!e!purificam!com!alto!
grau!de!seletividade.! ! ! ! ! ! ! ! !
! A! separação! de! proteínas! de! meios! aquosos! por! precipitação! é! um! dos! métodos! mais! tradicionais! para! a! recuperação! e! parcial! purificação! dessas! biomoléculas.!Os!precipitados!de!proteínas!são!agregados!de!moléculas!protéicas,! grandes! o! suficiente! para! serem! decantados! ou! centrifugados.! É! uma! técnica! relativamente!fácil!de!ser!aplicada,!com!ampliação!de!escala!e!com!viabilidade!para! operação!contínua!a!custos!aceitáveis!para!grandes!volumes.!Porém!é!uma!técnica! mais!de!concentração!do!que!propriamente!de!purificação.! ! ! !
! A!extração!líquidoYlíquido!é!uma!operação!unitária!de!transferência!de!massa,! utilizada! para! separação! de! componentes! presentes! em! uma! mesma! solução,! distribuindoYse!entre!as!duas!fases!líquidas!e!insolúveis!entre!si.! ! !
! A!extração!em!duas!fases!aquosas!é!uma!técnica!que!vem!sendo!aplicada!na! indústria,!principalmente!em!separação!de!enzimas,!por!se!tratar!de!um!processo!de!
"
baixo!custo,!alta!seletividade!e!com!possibilidade!de!reciclagem!dos!reagentes.!Além! disso,!as!enzimas!permanecem!estáveis!no!sistema,!devido!à!alta!concentração!de! água!e!à!utilização!de!reagentes!não!desnaturantes.!Afim!de!se!obter!uma!proteína! com! maior! grau! de! purificação! no! processo! de! extração! é! necessário! um! controle! das! variáveis! de! entrada,! utilizadas! no! processo! de! extração! líquidoYlíquido,! como:! temperatura,! Massa! Molecular,! concentrações! dos! compostos! utilizados,! fator! de! diluição,etc.! Para! auxiliar! no! controle! destas! variáveis! de! entrada! podseYse! utilizar! uma!técnica!chamada!de!rede!neural.! ! ! ! ! ! !
! As!redes!neurais!constituíramYse!um!esforço!no!sentido!de!compreender!com! maior!profundidade!todo!o!esquema!de!funcionamento!do!cérebro!humano,!a!partir! de!mecanismos!que!conseguem!simular!processos!similares!aos!que!nele!ocorrem,! tais! como! a! tomada! de! decisões,! o! processamento! de! informação,! o! estabelecimento!de!relações!entre!novos!e!velhos!conhecimentos,!a!capacidade!de! aprender,!memorizar,!generalizar,!etc.!A!proposta!era!realizar!estas!coisas!de!forma! mais!otimizada,!considerando!o!potencial!existente!no!modelo!artificial.!
! Frente!ao!exposto,!propomos!os!seguintes!objetivos!para!o!desenvolvimento! do! presente! estudo:! Analise! para! encontrar! as! melhores! variáveis! para! o! treino! da! rede!do!processo!de!Extração!da!Bromelina,!treino!da!Rede!Neural!e!Validação!do! treinamento.!
!
1.1.'OBJETIVOS'
1.1.1.'Objetivo'Geral'
! Avaliar! o! treinamento! da! rede! neural! utilizando! dados! de! um! processo! de! extração!líquidoYlíquido!da!bromelina.! 1.1.2.'Objetivos'Específicos' Y!Avaliar!a!capacidade!de!uma!rede!neural!de!convergir!com!uma!pequena!amostra! de!dados.! ! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !!!!!! Y!Avaliar!quais!variáveis!possuem!maior!influência!no!treinamento!da!rede!neural!do! grupo!de!dados!treinados.!!! ! ! ! ! ! !!!!!! !Y!Avaliar!a!confiabilidade!da!rede!neural.! ! ! ! ! ! !!!!!!!
2.'REVISÃO'BIBLIOGRÁFICA'
!
2.1.'Enzimas'
! Enzimas! são! proteínas! de! grande! importância! para! o! metabolismo! celular,! pois!são!catalisadores!biológicos!que!possuem!alto!nível!de!especificidade,!além!de! promoverem! mais! rapidez! em! uma! reação,! sendo! capazes! de! regular! as! formas! como! estas! reações! se! processam.! Ainda! nestes! processos! é! importante! ressaltar! que! as! enzimas! não! atuam! nem! como! reagentes! nem! como! produto,! sendo! sua! concentração!baixa!e!sua!temperatura!moderada.! ! ! !
! Uma!definição!de!enzima!nos!é!dada!por!Godoi!(2007,!p.!4):!!
"Enzimas! são! moléculas! de! proteínas! bastante! grandes! e! complexas! que! agem!como!catalisadores!em!reações!bioquímicas.!Como!as!proteínas,!elas! consistem! em! longas! cadeias! de! aminoácidos! unidas! por! ligações! de! peptídeos.! Elas! são! formadas! dentro! das! células! de! todos! seres! vivos,! plantas,! fungos,! bactérias,! e! organismos! microscópios! unicelulares.! As! enzimas!são!classificadas!segundo!os!compostos!nos!quais!elas!agem".!! ! Por! atuarem! a! partir! de! informações! de! natureza! genética,! as! enzimas! precisam!ser!informadas!corretamente!em!relação!à!síntese!processual!e!sua!ação,! o!que!pode!resultar!em!danos!no!caso!destas!informações!serem!incorretas.!Esses! danos!podem!ser!variáveis,!inclusive!gerando!tipos!específicos!de!patologias.!Deve! se! considerar! que! as! células! possuem! necessidades! específicas! e! que,! por! conta! disto,!irão!processar!as!enzimas!dentro!de!suas!necessidades.! !
! Boyce!and!Tipton!(2001)!ressaltam!ter!sido!um!marco!importante!a!definição! de!uma!nomenclatura!e!a!classificação!das!enzimas,!assim!definidas!como!forma!de! universalizar! e! identificar! os! diversos! tipos! e! suas! respectivas! utilidades,! pois! na! literatura! anterior! havia! um! sistema! fechado! e! caótico! que! era! de! conhecimento! apenas! de! pesquisadores! envolvidos,! os! quais! adotavam! termos! a! seu! bel! prazer,! dificultando!o!avanço!de!pesquisadores!que!atuavam!a!partir!da!mesma!fonte:!!
!
“The! need! for! a! rational! nomenclature! for! enzymes! can! be! seen! from! the! plethora!of!unhelpful!names!for!enzymes!in!the!earlier!literature.!Only!those! who!were!directly!involved!might!have!known!the!difference!between!the!old! yellow!enzyme!and!the!new!yellow!enzyme!and!what!diaphorase,!or!for!that! matter! DTYdiaphorase! [...].! In! trying! to! bring! some! order! to! the! chaotic! situation!of!enzyme!nomenclature,!Malcolm!Dixon!and!Edwin!Webb,!in!1958,! took! a! step! that! was! radically! different! from! that! used! in! other! branches! of! nomenclature! by! classifying! enzymes! in! terms! of! the! reactions! they!
"
catalysed,!rather!than!by!their!structures.!This!system!has!been!adopted!and! developed!by!the!International!Union!of!Biochemistry!and!Molecular!Biology! (IUBMB)”!(Boyce!and!Tipton,!2001,!p.!1).!
!
! A! definição! das! enzimas! em! classificações! e! classes! possibilita! escolhas! quanto! ao! tipo! de! catalisação! /! reação,! abrindo! um! leque! de! possibilidades! e! facilitando!o!processo!de!sua!manipulação.! ! ! ! ! !
! A! partir! da! instituição! deste! comitê! institucionalizado! (NCYIUBMB)! se! tem! as! seguintes!nomenclaturas:!
!! Oxidorredutases:! Enzimas! que! catalisam! reações! de! transferência! de! elétrons,! isto! é,! reações! de! oxiYredução.! TrataYse! de! um! processo! de! compensação,!pois!se!há!uma!molécula!que!se!reduz!deve!haver!outra!que! se!oxide.!São!as!Desidrogenases!e!as!Oxidases.!
!! Transferases! :! Enzimas! que! catalisam! reações! de! transferência! de! alguns! grupamentos! funcionais,! dentre! os! quais! amina,! fosfato,! carboxil,! entre! outros.!São!as!Quinases!e!as!Transaminases.!
!! Hidrolases!:!Enzimas!que!catalisam!reações!de!hidrólise!de!ligação!covalente.! São! as! peptídicas.! A! bromelina,! que! será! a! fonte! da! presente! pesquisa,! se! enquadra!nesta!categoria.!
!! Liases:!Enzimas!que!catalisam!a!quebra!de!ligações!covalentes!e!a!remoção! de! moléculas! de! água,! amônia! e! gás! carbônico.! São! as! Dehidratases! e! as! Descarboxilases.!
!! Isomerases:! Enzimas! que! catalisam! reações! de! interconversão! entre! isômeros!ópticos!ou!geométricos.!São!as!Epimerases.! !! Ligases:!Enzimas!que!catalisam!reações!que!resultam!na!formação!de!novas! moléculas!a!partir!da!ligação!entre!duas!que!já!existem.!Isto!ocorre!a!partir!de! energia!(ATP).!São!as!Sintetases.!!! Oportuno!também!identificar!as!classes!de!enzimas,!também!definidas!pelo! mesmo!comitê:!
!! Oxirredutases! –! pertencem! a! classe! 1! e! catalisam! reações! de! oxirredução,! transferindo!elétrons!ou!prótons!(H⁺).!!
!! Transferases! –! pertencem! a! classe! 2! e! são! responsáveis! pela! transferência! de!grupos!químicos!entre!moléculas.!
!! Hidrolases! –! pertencem! a! classe! 3! e! adotam! a! água! como! matéria! prima! receptora!de!grupos!funcionais!de!outras!moléculas.!
!! Liases!–!pertencem!a!classe!4!e!gerenciam!as!ligações!duplas,!formandoYas! ou! destruindoYas! ou! por! retirar! ou! acrescentar! determinados! grupos! funcionais.!
!! Isomerases!–!pertencem!a!classe!5!e!são!responsáveis!por!transformar!uma! molécula!num!isômero.!!
!! Ligases! –! pertencem! a! classe! 6! e! são! responsáveis! por! formar! ligações! químicas!por!reações!de!condensação,!consumindo!energia!sob!a!forma!de! ATP.!
Não! obstante! a! existência! desta! classificação,! os! autores! ressaltam! que! há! ainda!outras!subdivisões!que!podem!ser!conhecidas!a!partir!do!número!de!EC!das! enzimas.! Além! disso,! pode! haver! casos! em! que! duas! enzimas! recebam! o! mesmo! nome~! neste! caso! a! ambiguidade! aparece! relatada,! bem! como! a! singularidade! inerente!a!cada!uma!delas.!!
!
2.2.'Bromelina'
!
! Estudos! desenvolvidos! por! autores! como! Cesar! et3 al! (1999),! Cesar! (2000),! Lima!et3al!(2001),!Hale!et3al!(2005),!entre!outros,!apontam!para!a!Bromelina!como! um!conjunto!de!enzimas!proteolíticas!presentes!em!plantas!que!pertencem!ao!ciclo! familiar!denominado!Bromeliaceae.!O!maior!volume!de!concentração!desta!enzima!é! observado! no! abacaxi,! situandoYse! no! caule,! folhas,! raízes! e! no! fruto.! Esta! concentração!vai!variar!dependendo!do!estágio!em!que!a!fruta!se!encontra,!sendo! maior!em!estágio!intermediário,!diminuindo!em!estágios!mais!avançados.!Porém,!os! autores!ressaltam!que!mesmo!a!diminuição!não!implica!na!eliminação!da!atividade! proteolítica,! pois! como! os! níveis! de! concentração! são! bastante! elevados,! ainda! continuam!em!volume!significativo.!
! ! ! !
"
2.2.1.'Bromelina'4'classificação,'usos'e'aplicações'
! Quanto! à! classificação,! Hale! et3 al! (2005)! e! Murachi! (1976)! definem! as! nomenclaturas:!
!! enzimas! proteolíticas! encontradas! nos! talos! Y! bromelina! do! talo! Y! número! sistemático! EC! 3.4.22.4~! A! bromelina! do! talo! caracterizaYse! por! ser! uma! enzima! sulfídrica,! e! este! grupamento! é! essencial! para! sua! atividade! proteolítica.! Segundo! Rowan! et3 al! (1990)! seu! peso! molecular! é! de! 28000! daltons!aproximadamente.!!!!!!! !
!! enzimas! proteolíticas! encontradas! no! fruto! Y! bromelina! do! fruto,! fruto! ou! bromelina!Y!número!sistemático!EC!3.4.22.5.!TrataYse!de!uma!proteína!ácida,! e! seu! ponto! isoelétrico! de! 4,6! foi! determinado! por! focalização! isoelétrica,! sendo! que! mudanças! conformacionais! irreversíveis! ocorrem! em! valores! de! pH! maiores! que! 10,3.! Murachi! (1976)! define! seu! peso! molecular! em! 31000! dáltons.!
! Cesar! et3 al! (1999)! destaca! que! tanto! no! fruto! quanto! no! talo! foram! encontrados!o!mesmo!teor!de!proteína!total,!o!que!difere!é!a!quantidade!de!enzimas! proteolíticas,!que!no!talo!tem!uma!quantidade!60%!menor.! ! ! !
! O!autor!destaca!ainda!o!fato!da!bromelina!ser!uma!glico!proteína,!possuidora! de!um!resíduo!oligossacarídeo!por!molécula,!o!qual!mantém!estreito!vínculo!com!a! cadeia! peptídica.! A! bromelina! está! classificada! como! enzima! proteolítica! da! classe! das! hidrolases.! DestacamYse! também! as! proteases,! que! são! hidrolases! com! potencial!de!romper!a!ligação!peptídica!das!proteínas!e!peptídeos.!!! !
! Do!ponto!de!vista!funcional,!César!(2005)!compara!a!utilização!das!enzimas! proteases!do!abacaxi!com!outras!proteases!vegetais!e!vê!uma!grande!vantagem!de! sua! utilização,! principalmente! pelo! fato! dos! níveis! desta! enzima! aumentarem! na! mesma!medida!em!que!o!fruto!amadurece.!Assim,!embora!observada!uma!ausência! na!fase!inicial!de!seu!desenvolvimento,!há!uma!rápida!aceleração!em!seu!nível!na! medida!em!que!o!mesmo!amadurece.!Em!síntese,!o!abacaxi!aparece!como!a!única! fruta!que!possui!concentrações!relativamente!altas!de!protease!no!estado!maduro,! as!demais!sofrem!um!processo!de!degradação!a!ponto!destes!níveis!desaparecerem! completamente.! !
Quanto!a!sua!aplicação,!destacamYse!seu!uso!industrial!em!uma!diversidade! de!áreas,!como:!
!! Medicina! Y! Nesta! área! a! bromelina! pode! ter! uma! infinidade! de! aplicações,! derivadas! da! sua! propriedade! antiYinflamatória,! sendo! utilizada! tanto! em! processos!pósYoperatórios!como!também!no!tratamento!de!patologias!físicas! como! lesões,! processos! inflamatórios! etc.! Se! por! um! lado! potencializa! a! redução!de!dor!e!facilita!a!restauração!em!edemas,!por!outro!lado!consegue! acentuar!o!efeito!dos!antibióticos,!sendo!por!isso!mesmo!bastante!aplicada!na! restauração! do! doente! após! passar! por! cirurgias,! conforme! sugere! Orsini! (2006).!!
!! Indústria!alimentícia!Y!Nesta!área!pode!ser!aplicada!em!processos!como!os!de! fermentação! e! produção! de! alimento~! possui! potencial! amaciante,! podendo! ser! usada! para! amaciar! carnes! ou! mesmo! para! produzir! massas! com! maior! elasticidade.!Isto!ocorre!devido!a!hidrólise!da!miosina!e!do!glúten.!Podem!ser! utilizadas! na! produção! de! cerveja! promovendo! sua! turvação! como! consequência! da! hidrólise! das! proteínas! responsáveis! por! este! processo.! Promovem! também! ! um! melhor! gerenciamento! no! préYtratamento! da! soja,! ajudando! também! no! preparo! de! alimentos! infantis.! Seu! uso! é! observado! também!na!fabricação!de!queijos.!
!! Indústria! têxtil! Y! Nesta! área! destacaYse! o! tratamento! do! couro,! da! lã! e! da! seda,! além! de! sua! utilização! na! produção! de! sabões! e! detergentes! com! capacidade!de!combater!determinados!tipos!de!manchas.!!
O!que!se!observa!é!que,!não!obstante!tais!citações!relacionadas!ao!seu!uso,! estudos! que! vem! sendo! desenvolvidos! apontam! para! um! potencial! muito! maior! da! bromelina,! e! isto! implica! em! estudar! mecanismos! mais! avançados! de! sua! manipulação,! processos! classificatórios! das! proteases,! mecanismos! de! ações! específicas,! conhecimento! de! sua! estrutural! e! relacionar! tais! estruturas! a! tipos! específicos!de!aplicação.!
Portanto,! a! variedade! de! uso! e! aplicação! obedece! a! determinadas! circunstâncias!específicas!que!precisam!ser!conhecidas!e!compreendidas!tanto!em! relação!à!sua!estrutura!quanto!à!sua!função.!!
! !
"
2.2.2.'Bromelina'–'formulação'e'formas'de'extração'
! Levando!em!conta!a!concentração!da!enzima!bromelina!na!vasta!extensão!do! fruto! do! abacaxi,! vários! estudos! têm! sido! feitos! no! sentido! de! compreender! mecanismos! mais! eficientes! de! sua! extração.! Rowan3 et3 al! (1990)! identificou! uma! atividade! proteolítica! mais! intensa! na! bromelina! do! fruto! ao! comparáYla! com! a! bromelina!do!talo.!Isto!se!deu!numa!variedade!de!substratos!protéicos.!As!pesquisas! revelam!que!sua!atividade!é!máxima!em!pH!8!e!à!temperatura!de!70oC.!A!bromelina! de!talo!apresentou!atividade!máxima!a!60oC!e!pH!7,0.!! ! ! !
! Do! ponto! de! vista! comercial,! César! (2005)! e! Silva! (2012),! respectivamente,! apresentam!uma!alternativa!viável!em!relação!à!extração!da!bromelina!do!abacaxi,! que! é! a! identificação! de! outra! fonte! chamada! curauá,! uma! bromélia! característica! encontrada!no!Pará!e!que!pertence!à!família!do!abacaxi.!O!processo!de!produção!de! fibras! do! curauá! é! intenso,! e! seu! uso! tem! se! intensificado! por! conta! de! suas! propriedades! físicas! e! possibilidades! de! uso! por! parte! da! indústria.! Silva! (2012)! ressalta!que!a!extração!da!bromelina!pode!ir!além!das!fibras,!chegando!às!folhas.!! No!caso!do!abacaxi,!a!forma!da!bromelina!comercialmente!encontrada!é!a!bromelina! do!talo,!apesar!da!existência!de!uma!quantidade!significativa!de!resíduos!de!abacaxi! fruto!proveniente!das!indústrias!de!conserva!de!abacaxi.! ! !
! Elias,! Arcuri! e! Tambourgi3 (2011)! buscaram! desenvolver! estudos! com! a! finalidade!de!determinar!sob!quais!condições!havia!maior!atividade!enzimática!para! a! bromelina! encontrada! nos! resíduos! de! industrialização! do! fruto.! Os! autores! verificaram! que! a! bromelina! pura! e! a! encontrada! na! casca! e! no! talo! do! abacaxi! apresentam! o! mesmo! comportamento,! a! saber:! maior! proporção! de! enzima! livre! encontrada! na! relação! 1! enzima/25! substrato! resulta! na! sua! maior! perda! por! desativação! térmica~! para! a! relação! 1/125,! em! que! a! maior! parte! da! enzima! está! combinada! com! o! substrato,! a! taxa! de! aumento! da! atividade! aumenta! com! a! temperatura.!!A!conclusão!desses!estudos!foi!que!a!enzima,!na!forma!de!complexo! intermediário,!é!protegida!contra!a!desativação!térmica.! ! !
! Estudos! foram! feitos! também! para! detectar! o! nível! de! impureza! nas! preparações! de! bromelina! (Murachi,! 1976).! Esses! estudos! demonstram! que! a! origem!da!contaminação!é!diversificada!e!se!encontra!em!seus!pares,!ou!seja,!em! outros! grupos! de! enzimas! proteolíticas! e! não! proteolíticas.! Foram! identificadas! algumas! dessas! enzimas,! tais! como! fosfatases,! peroxidases,! entre! outras.
! Segue!alguns!processos!de!purificação/extração!da!bromelina,!no!intuído!de! compreender!como!ocorrem!e!os!resultados!que!se!podem!alcançar!a!partir!deles.! TrataYse!de!uma!visão!preliminar!que!nos!ajudará!a!avançar!na!busca!de!um!melhor! método! de! modelagem! de! redes! neurais! para! otimização! do! processo! de! extração! líquidoYlíquido!da!bromelina.!Segue!algumas!dessas!experiências:!
!! SUH!et3al3(apud!Cesar,!2005)!Y!purificou!a!bromelina!do!fruto!e!do!talo!até!a! homogeneidade!(18!e!46!vezes!de!aumento!de!pureza!respectivamente)!por! cromatografia!de!gelYfiltração!e!determinou!os!pesos!moleculares!em!32,5!e! 37!kDa!respectivamente,!com!rendimento!de!23%!em!atividade.!!
!! MURACHI! (1976! apud! Cesar! e! Tambourgi,! 2005)! Y! purificou! a! bromelina! do! talo!de!abacaxi!por!cromatografia5!de!gelYfiltração,!e!determinou!que!o!peso! molecular!da!fração!pura!era!de!28!kDa!por!SDSPAGE.!
!! César! (2000)! –! o! autor! relata! uma! pesquisa! a! respeito! da! extração! da! bromelina!utilizando!como!método!um!conjunto!de!sistemas!aquosos!bifásicos! formados! por! PEG/sal! (fosfato! de! potássio).! O! autor! considera! que! os! resultados! apontam! para! melhores! resultados! quando! comparados! a! outros! sistemas.! Como! resultado! da! implantação! deste! processo! foi! obtido! o! coeficiente! de! partição! de! aproximadamente! 3,9! com! pH! 9,0,! PEG! 1500! e! concentração!de!17,5%!PEG!e!15%!de!sal.!!
!! Ferreira! (2007)! –! Os! estudos! desenvolvidos! por! este! autor! se! concentraram! na!extração!da!bromelina!da!casca!e!talo!do!abacaxi.!Ele!utilizou!um!sistema! similar,!bifásico!formado!por!PEG/sal!(fosfato!de!potássio),!indicaram!bons16! resultados! quando! o! pH! era! alto! (9,0,! 10,0! e! 11,0),! para! PEG! 4000! e! concentrações!de!50%!do!PEG!e!15%!do!sal.!
!
2.3.'Extração'Líquido4Líquido'
! De! acordo! com! Chouai!et3 al! (2000),! tem! sido! bastante! usual! na! Engenharia! Química!a!separação!de!uma!mistura!líquida!homogênea!composta!de!dois!ou!mais! componentes.! O!autor! ressalta! a!necessidade!de! acomodação! da! fonte! extrativa! a! um! conjunto! de! condições! que! diferem! e! demandam! adaptação.! Assim,! tais! processos! tendem! a! ganhar! cada! vez! mais! relevância,! pois! envolvem!um! conjunto! de!métodos!diferenciados,!muitos!com!aplicações!limitadas!devido!a!características!
"
físicas!e!químicas!dos!componentes!da!mistura!a!serem!separados.!SomaYse!a!isso! o! alto! custo! que! muitas! vezes! incide! sobre! tais! processos,! além! de! condições!
incompatíveis!para!realizáYla.! ! ! ! ! ! ! !
! A!extração!líquidoYlíquido!tem!sido!adotada!como!um!dos!principais!métodos! de! separação! utilizados! pelas! industrias! farmacêuticas,! petroquímicas,! nucleares! e! hidrometalurgicas.!Isto!se!dá!principalmente!pelo!fato!de!oferecer!vantagens!como!a! economia! de! energia! e,! por! outro! lado,! se! obtém! uma! melhorara! na! qualidade! do! produto!(Chouai!et3al!apud!Fischer!(2006).! ! ! ! ! !
! Tal! procedimento! envolve! a! transferência! de! massa! entre! dois! líquidos! imiscíveis,! onde! a! separação! de! um! componente! de! uma! solução! líquida! homogênea!ocorre!pela!adição!de!um!constituinte!líquido,!insolúvel!ou!parcialmente! solúvel,! o! solvente,! no! qual! o! componente! a! ser! extraído! da! solução,! o! soluto,! é! preferencialmente! solúvel.! O! soluto! difundeYse! no! solvente! com! uma! velocidade! característica! até! atingir! as! concentrações! de! equilíbrio! em! cada! uma! das! fases! formadas.!Este!processo!de!separação!é!baseado!na!distribuição!do!soluto!entre!as! fases!e!a!imiscibilidade!parcial!dos!líquidos!(Rabelo,!1999).! ! ! !
! Buscando! demonstrar! o! uso! de! redes! neurais! em! extração! líquidoYlíquido,! Fischer!(2006,!p.!51!e!52)!traz!alguns!exemplos:!
"! Bogdan!et3al!(1995)!usaram!redes!neurais!para!descrever!o!equilíbrio!líquido! em! sistemas! bifásicos! aquosos! da! proteinase! neutra! e! oxitetraciclano! da! Streptomyces!rimosus!no!sistema!PEGY!6000!e!sulfato!de!amônia.!Uma!rede! “feedforward”! multicamada! foi! treinada! aplicandoYse! o! algoritmo! “backpropagation”!obtendoYse!uma!topologia!4Y2Y1.!!
"! Giles! et3 al! (1996).! Na! modelagem! da! extração! de! terras! raras! com! redes! neurais! em! vários! sistemas,! observouYse! que! os! raios! dos! lantanídeos! poderiam! ser! usados! para! generalizar! o! procedimento! de! extração! com! solventes.! Os! dados! para! o! treinamento! foram! pré! processados! através! de! transformação! logarítmica.! A! representação! da! extração! foi! melhorada! através! de! camadas! do! tipo! “selfYorganizing”! (Kohonen)! na! rede! neural,! obtendo!uma!topologia!3Y10Y1.!!
"! Chouai! et3 al.! (2000).! Com! o! objetivo! de! minimizar! a! concentração! de! ácido! oxálico!no!rafinado!usouYse!redes!neurais!para!a!modelagem!de!uma!coluna! de! anéis! pulsada,! na! extração! de! uma! mistura! de! tributilfosfato! e! dodecano!
(como! solvente).! A! resposta! de! pH! e! condutividade! para! variações! de! frequências!de!pulsação!e!vazão!de!solvente!foram!estudadas!através!de!um! conjunto! de! dados! experimentais.! A! rede! foi! treinada! com! um! conjunto! de! 6000! dados! de! entradaYsaída! e! um! conjunto! de! teste! de! 2992! dados,! a! topologia!final!obtida!foi!11Y9Y2.!!
"! Fischer! (2002)! usou! a! ferramenta! de! redes! neurais! para! a! modelagem! da! extração! do! citocromo! b5! em! um! sistema! bifásico! aquoso! em! operação! descontínua! e! contínua.! As! variáveis! de! entrada! usadas! para! a! modelagem! em! processo! descontínuo! foram:! massa! molar! do! PEG,! viscosidade! da! fase! PEG,! e! viscosidade! da! fase! sal! e! como! saída! o! coeficiente! de! partição! do! citocromo! b5.! E! o! modelo! que! representou! melhor! a! operação! contínua! é! o! que!contém!as!variáveis!de!entrada:!coeficiente!de!partição,!vazão!total!das! fases! e! frequência! de! pulsação! e! como! saída:! porcentagem! de! extração! e! fração! de! retenção! da! fase! dispersa.! A! rede! neural! que! apresentou! melhor! desempenho!foi!a!rede!treinada!com!o!algoritmo!Regularização!Bayesiana.!O! ajuste!dos!dados!foi!da!mesma!ordem!de!grandeza!dos!erros!experimentais,! representando! adequadamente! o! sistema,! para! a! descrição! do! sistema! bifásico!formado!por!PEG/fosfato!de!potássio.!
"! Li! e! Norman! (2002)! usaram! redes! neurais! com! o! método! evolucionário! polimórfico,! onde! obtiveram! uma! alta! correlação! para! os! dados! de! teste.! A! rede!obtida!foi!usada!para!a!predição!de!novos!dados!experimentais!com!um! mínimo! de! condições! iniciais! necessárias,! chegando! a! ajustes! próximos! dos! dados!de!testes.!
!
2.4.'Redes'Neurais'
!
! Foi!proposto!a!seguir!fazer!uma!breve!descrição!das!redes!neurais,!buscando! conhecer! os! aspectos! básicos! que! promoveram! o! surgimento! das! redes! neurais! artificiais.!ApresentouYse!alguns!princípios!de!seu!funcionamento!e!alguns!aspectos! básicos!relacionados!à!sua!estruturação.!
! Partindo!do!conhecimento!do!neurônio,!que!é!considerado!o!elemento!central! do! sistema! nervoso.! Eberhart! e! Dobbins! (1990)! e! Boullart! et3 al! (1992)! nos! apresentam! algumas! de! suas! características,! destacando! em! primeiro! lugar! a! existência!de!tipos!de!neurônios!com!funções!distintas!como,!por!exemplo,!aqueles!
"
que! atuam! como! veículo! transmissor! de! informação,! ao! passo! que! outros! podem! atuar!como!receptores!de!informação!a!partir!de!sensores!específicos!que!executam! essa!função.!!
! Quanto!à!sua!estrutura!Eberhart!e!Dobbins!(1990)!destacam!o!corpo!central,! as!dendrites!que!são!filamentos!curtos!que!vão!se!juntando!próximo!ao!corpo!central! e!o!axônio,!que!é!um!filamento!mais!longo!responsável!por!efetuar!a!conexão!com! outros! neurônios.! Martins! (1997)! nos! coloca! o! seguinte! esquema! de! troca! de! informações!entre!os!neurônios:!
!
"Os! neurônios! transmitem! informações! entre! eles! por! meio! de! sinais! elétricos.! Os! sinais! elétricos! fluem! da! esquerda! para! a! direita,! a! partir! das! dendrites,! através! do! corpo! central,! até! ao! axônio.! No! corpo! central! existe! uma! transformação! do! sinal! mediante! a! informação! recebida.! O! axônio! distribui! o! sinal! recebido! do! corpo! central! pelas! dendrites! de! outros! neurônios.! O! sinal! proveniente! de! um! neurônio! é! transmitido! para! outro! neurônio! através! das! ligações! existentes! entre! o! axônio! do! primeiro! neurônio! e! uma! dendrite! do! segundo.! Estas! ligações! denominamYse! por! sinapses.! As! sinapses! são! as! entidades! responsáveis! pela! capacidade! de! aprendizagem!de!um!sistema!neural"!(Martins,!1997,!p.!18).!!!
! !!!
! O!autor!defende!ainda!que!a!capacidade!de!processamento!de!um!cérebro!é! tanto! complexa! quanto! são! complexas! e! distintas! as! arquiteturas! neurais,!as! quais! possibilitam! toda! a! gama! de! potencialidades! existentes! no! ato! de! pensar,! entre! as! quais! se! destacam! a! seleção,! a! associação,! a! reflexão,! a! memorização,! o! estabelecimento! de! relações,! a! generalização~! ações! estas! que! permitem! ao! indivíduo!a!realização!de!um!conjunto!de!tarefas!e!funções!diferentes.!
! É! partindo! deste! conjunto! de! capacidades! cerebrais! que! são! idealizadas! as! redes! neurais! artificiais,! as! quais! tendem! a! reproduzir! todo! esse! esquema! processual! e! construir! novas! possibilidades! a! partir! de! parâmetros! iniciais,! parâmetros!secundários!e!um!conjunto!de!novos!parâmetros,!visando!aprofundar!o! entendimento!de!determinados!processos!cognitivos.!!
!
2.5.'Redes'Neurais'Artificiais'4'dados'históricos'
Dados! históricos! a! respeito! da! composição! de! redes! neurais! remontam! a! primeira! metade! do! século! XX,! quando! o! neurofisiologista! Warren! McCulloch,! do! MIT,!e!o!matemático!Walter!Pitts,!da!Universidade!de!Illinois,!publicaram!um!artigo!! sobre!"neurônios!formais",!em!1940.!No!referido!trabalho!os!autores!propunham!uma!
analogia!entre!células!nervosas!vivas!e!o!processo!eletrônico.!O!trabalho!consistia! num! modelo! de! resistores! variáveis! e! amplificadores! representando! conexões! sinápticas!de!um!neurônio!biológico.! ! ! ! ! !
! Estudos!posteriores!desenvolvidos!por!Donald!Hebb,!já!no!final!da!década!de! 1940,!procuravam!associar!o!conceito!de!condicionamento!clássico!desenvolvido!por! Ivan! Pavlov! a! disposições! neurológicas! individuais,! procurando! dar! especificidade! para! as! propriedades! individuais! dos! neurônios.! Surge! então! a! proposta! de! identificar!uma!lei!que!seria!responsável!por!mapear!os!processos!de!aprendizagem!
dos!neurônios.! ! ! ! ! ! ! ! !
! Alguns!desenvolvimentos!de!sistemas!primários!foram!tentados!nesta!época! pela! Universidade! da! Pensylvania,! em! 1943,! 1946! e! 1951! respectivamente.! O! primeiro!foi!o!computador!Electronic3Discrete3Variable3Automatic3Computer!(EDVAC)! e! o! segundo! foi! o! computador! ' Electronic3 Numerical3 Integrator3 and3 Computer''
(ENIAC),!ambos!com!sistemas!de!cálculos!ainda!limitados,!mas!buscando!construir!
alguns! tipos! de! simulação,! e! que! serviram! de! inspiração! para! construções! posteriores.! ! A! terceira! tentativa,! no! início! da! segunda! metade! do! século! XX,! foi! a! construção! do! primeiro! neuro! computador,! denominado! Snark,! que! embora! ainda! não!tenha!tido!nenhuma!relevância!significativa!no!que!tange!ao!processamento!de! informação,! abriu! caminho! para! que! novas! experiências! fossem! desenvolvidas!
nesse!sentido.! ! ! ! ! ! ! ! ! Foi!no!ano!
de!1956!que!foi!dado!o!primeiro!grande!salto!rumo!à!criação!de!uma!RNA,!a!partir! do! paradigma! da! Inteligência! Artificial! Conexionista! (IAC),! cujo! conceito! defendia! o! simulacro!cerebral,!a!representação!estrutural!do!cérebro!como!um!mecanismo!que! esboçaria! reações! similares! ao! cérebro! humano! referente! ao! processo! de! aprendizagem,! favoreceria! a! resolução! de! problemas! e! até! mesmo! a! apropriação! sintética!da!linguagem!cerebral,!assimilando!os!erros!e!aprendendo!a!partir!deles.!
Bruni! (2000)! apresenta! as! seguintes! competências! observadas! em! um! sistema!baseado!em!Inteligência!Artificial!(IA):!
!! Conhecimento! Y! capacidade! de! se! apropriar! e! reproduzir! com! precisão! determinada!informação!fornecida~!
"
!! Compreensão!Y!capacidade!de!manipular!determinada!informação!original,!a! ponto! de! ampliar! ou! reduzir! seu! conteúdo! e,! ainda,! prever! determinadas! consequências!de!sua!aplicação~!
!! Aplicação! Y! capacidade! de! construir! novas! aplicações! para! determinado! conhecimento! adquirido,! a! partir! de! situações! novas! que! permitam! sua! utilização~!
!! Análise!Y!Capacidade!de!separar!as!informações!e!estabelecer!relações!entre! elas~!
!! Síntese! Y! codificar! de! tal! maneira! as! informações! que! seja! possível! compor! algo!novo!e!distinto!do!original~!
!! Avaliação!Y!capacidade!de!confrontar!os!dados!com!novos!dados,!a!ponto!de! submetêYlos!à!valorização.!!
! CriouYse,! então,! no! final! da! década! de! 1950! o! primeiro! neurocomputador,! denominado! pela! equipe! criadora! formada! por,! entre! outros,! Frank! Rosenblatt! e! Charles!Wightman,!os!seus!criadores,!Mark!I!Perceptron.! ! !
! Segundo! Anjos! (2003),! apesar! de! todo! esse! envolvimento! de! alguns! precursores! na! pesquisa! a! respeito! das! redes! neurais,! tais! dados! diacrônicos! apontam! para! uma! época! que! foi! considerada! "Idade! da! Ilusão",! havendo! um! "renascimento"! somente! a! partir! da! década! de! 1980,! quando! ocorreu! um! grande! salto! quantitativo! nesse! sentido,! primeiramente! pelas! pesquisas! em! computação! desenvolvidas! por! Ira! Skurnick,! e! depois! pelo! grande! e! significativo! número! de! artigos!que!foram!publicados!por!John!Hopfield,!pesquisador!consagrado!no!campo!
da!neuro!computação.! ! ! ! ! ! ! !
! Ainda! na! década! de! 1980,! surge! a! obra! Parallel3 Distributed3 Processing! de! autoria! de! David! Rumelhart! e! James! McClelland,! a! partir! da! qual! foi! retomado! o!
interesse!no!assunto.! ! ! ! ! ! ! !
! Importante! ressaltar! também! a! relevância! dos! estudos! desenvolvidos! por! Gardner!(2002),!que!ampliaram!o!conceito!de!inteligência.!O!autor!defendeu!a!tese! das! múltiplas! inteligências,! destacando! a! inteligência! verbal,! matemática,! espacial,! cinestésica,! entre! outras,! abrindo! um! leque! de! opções! para! o! trabalho! de! entendimento!do!funcionamento!do!cérebro!humano.! ! ! ! !
! Em! 1987! ocorreu! a! primeira! conferência! internacional! de! redes! neurais,! nos! Estados! Unidos,! e! começaram! a! surgir! Fundações! voltadas! para! o! incremento! de!
pesquisas!na!área,!entre!as!quais!se!destacam!a!Fundação!do!International3Neural3 Networks3 Society! (INNS)! em! 1989,! a! Fundação! Neural3 Computation! e! a! do! IEEE3 Transactions3on3Neural3Networks,3ambas3!em!1990.!!
2.6.'Redes'Neurais'Artificiais'(RNAs)'
Vicente! (2002)! afirma! que! rede! neural! é! um! nome! fantasia,! utilizado! para! identificar! modelos! de! interferência! multidimensionais! e! não! lineares.! O! autor! considera! o! grande! potencial! dessas! redes! para! aprender,! generalizar! e! extrair! regras! de! modelos! complexos.! No! caso! das! redes! neurais! artificiais,! tratamYse! de! sistemas! utilizados! para! identificar! e! reproduzir! determinados! padrões! neurais,! abrindo! a! possibilidade! de! desenvolver! experiências! fora! do! ambiente! de! pesquisa! por! meio! de! analogias.! Esses! sistemas! são! formados! por! neurônios! que! são! interligados! por! meio! de! conexões! sinápticas,! reproduzindo! o! cérebro! humano! e! atuando!a!partir!de!um!mecanismo!de!entrada,!cujos!estímulos!advém!do!ambiente! externo,!um!sistema!interno!que!processa!as!entradas,!e!um!sistema!de!saída!que! emite!sinais!para!o!mundo!exterior.!Segundo!Nascimento,!Giudici!e!Guardani!(2004)! essas! redes! "aprendem"! o! que! acontece! em! determinado! ambiente! sem! a! necessidade!da!modelagem!física!e!sem!se!submeter!às!leis!que!regem!o!processo! químico.!Esta!aprendizagem!é!o!que!institui!o!seu!caráter!funcional,!pois!em!seguida! à!aprendizagem!a!rede!sugere!um!resultado.! ! ! ! ! !
! Em! relação! ao! processo! de! aprendizagem! no! contexto! de! redes! neurais,! Haykin!(1998,!p.!50)!escreve:!
!
"Um! processo! através! do! qual! os! parâmetros! livres! de! uma! Rede! Neural! são! adaptados! por! um! processo! de! estimulação! do! ambiente! no! qual! a! Rede! Neural! está! sustentada.! O! tipo! de! aprendizado! é! determinado! pela! maneira!na!qual!as!mudanças!nos!parâmetros!se!processam".!!!
!O! processo! de! aprendizagem! de! uma! rede! neural! ocorre! apoiado! em! dois! princípios! fundamentais.! O! primeiro! princípio! é! o! de! aprendizagem! supervisionada.! Winandy,! Filho! e! Bento! (2007)! destacam! nesse! modelo! o! aspecto! da! intervenção! humana! fornecendo! à! rede! dois! conjuntos! de! valores,! um! primeiro! "valor! de! entrada",!no!qual!são!determinadas!instâncias!a!partir!das!quais!surgem!respostas! esperadas! da! rede! no! sentido! de! se! sobrepor! a! eles! reproduzindo! padrões! com!
"
entradas!inéditas~!igualmente!"valor!de!saída",!com!base!nas!mesmas!expectativas! por!parte!do!pesquisador.!O!fato!de!serem!fornecidas!respostas!corretas!para!cada! situação! indica! o! aspecto! pedagógico! do! processo,! devendo! tais! respostas! serem! assimiladas! no! conjunto! de! ações! que! a! produziram! para! que! possam,! então,! consolidar!o!treinamento/aprendizagem!da!rede.! ! ! ! !
! ! Considerando! que! a! aprendizagem! supervisionada! ocorre! por! classificação!(identificar!uma!determinada!classificação!em!um!determinado!conjunto! de!dados)!e!regressão!(antecipação!Y!encontrar!de!maneira!prévia!uma!função!que! produz! melhores! resultados! em! uma! determinada! operação),! uma! com! valores! discretos!e!outra!com!valores!contínuos,!subentendeYse!que!a!rede!neural!pode!ser! treinada! visando! atingir! propósitos! específicos,! o! que! abre! a! possibilidade! de! uma! gama!cada!vez!maior!de!aplicações.!Por!outro!lado,!tal!como!afirma!Anjos!(2003),! parâmetros! de! uma! rede! neural! artificial! podem! ser! ajustados! de! diversas! formas! durante!um!determinado!treinamento,!até!que!se!consiga!atingir!o!objetivo!proposto.! Na!Figura!1é!representado!um!modelo!de!aprendizado!supervisionada.!
Figura'1.'Modelo'de'aprendizagem'supervisionada'
!
O! segundo! princípio! apresentado! pelos! autores! é! a! aprendizagem! não! supervisionada.! Oportuno! destacar! que! esse! é! o! modelo! predominante! no! cérebro! humano.! Neste! modelo! o! agente! humano! opera! somente! o! valor! de! entrada,! utilizando!o!conceito!de!atrator!e!bacia!de!atração.!DeveYse!considerar!que!a!rede! investiga! e! observa! a! regularidade! dos! processos! para! que! se! aproprie! deles! e! passe! a! atuar! de! forma! mais! autônoma! e! independente.! Há,! pode! se! dizer,uma! convergência!no!sentido!de!apropriação!do!modus!operandi!tradicional!de!uma!rede! não!artificial.!!Anjos!(2003,!p.!96)!apresenta!e!exemplifica!duas!abordagens!para!um! modelo!de!aprendizagem!não!supervisionado:!
"1.!Técnicas!para!estimação!de!densidades!de!probabilidade,!que!produzem! modelos! estatísticos! explícitos! para! descrever! os! fenômenos! responsáveis! pela! produção! dos! dados! de! entrada.! Ex:! redes! bayesianas! e! redes! gaussianas.! 2.! Técnicas! de! extração! de! regularidades! estatísticas! diretamente!dos!dados!de!entrada.!Ex:!redes!de!Kohonen".!
!
As!redes!neurais!tem!sido!adotadas!em!várias!escolas!do!conhecimento!e!são! amplamente! utilizadas! nos! dias! de! hoje! com! a! finalidade! de! lidar! com! problemas! com!alto!nível!de!complexidade,!além!de!situações!que!não!se!apresentam!de!forma!
linear.!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! De! acordo! com! Ribeiro! (2007)! a! habilidade! de! uma! RNA! de! aprender! e,! consequentemente,! acentuar! seu! desempenho,! constituiYse! em! sua! propriedade! fundamental.!Isto!ocorre!a!partir!de!um!conjunto!de!ajustes!que!são!feitos,!de!modo! interativo,! visando! instruíYla! a! respeito! dos! processos! que! ocorrem! em! decorrência! de!determinadas!alterações.!Assim,!a!cada!processo!de!interação,!temYse!um!ganho! significativo! em! relação! à! compreensão! de! como! se! desenvolve! determinado! processo.! O! autor! resgata! o! parecer! de! Haykin! (2001! apud! Ribeiro,! 2007,! p.! 79)! sobre!o!processo!de!aprendizagem:!!
"Aprendizagem!é!um!processo!pelo!qual!os!parâmetros!livres!de!uma!rede! neural! são! adaptados! através! de! um! processo! de! estimulação! pelo! ambiente! no! qual! a! rede! está! inserida.! O! tipo! de! aprendizagem! é! determinado!pela!maneira!pela!qual!a!modificação!dos!parâmetros!ocorre".!! ! Consoante!a!tal!parecer,!o!autor!destaca!o!estímulo!realizado!pelo!ambiente,! as! modificações! sofridas! pela! rede! em! seus! parâmetros! e! a! nova! postura! da! rede!
"
! !Há! de! se! considerar! a! não! linearidade! dos! processos! químicos! como! um! fator!relevante!na!edição!de!modelos!eficientes!de!redes!neurais.! !
! Outro!parecer!é!proposto!por!Haykin!(2001),!que!define!a!rede!neural!como! um!processador!cujas!unidades!de!processamento!são!relativamente!simples,!com! capacidade! de! calcular! determinadas! funções! de! natureza! matemática,! e! que! tem! como! característica! a! capacidade! de! armazenar! informações! para! que! sejam! resgatadas! em! situações! futuras! que! venham! reclamáYlas.! Para! esse! autor,! o! aprendizado! ocorre! através! de! um! processo! de! determinação! do! número! de! neurônios!envolvidos!em!determinada!operação!e!pelo!ajuste!dos!pesos!resultantes! dessas! conexões,! considerando! os! dados! a! serem! utilizados! no! treinamento. ! Nesse!sentido,!a!construção!de!uma!rede!neural!que!seja!confiável!depende,! segundo! os! autores,! da! escolha! de! variáveis! adequadas! do! processo! envolvido,! além!do!perfil!e!da!qualidade!dos!dados!disponíveis!e!o!domínio!utilizado!para!fins! de! treinamento.! Em! geral! as! redes! consistem! em! um! conjuntos! de! neurônios! (unidade! de! processamento! de! informação)! e! o! fluxo! de! informações! que! se! estabelece! entre! os! canais! que! interligam! esses! neurônios,! num! processo! denominado! interconexão~! cada! processamento! de! neurônio! efetua! um! cálculo! no! qual! é! encontrada! a! soma! ponderada! de! todos! os! sinais! interligados! entre! as!
camadas!que!se!sucedem.!! ! ! ! ! ! !
! Fonseca! (1999)! destaca! o! caráter! computacional! dessas! redes! neurais,! ressaltando! a! tentativa! de! aproximar! o! máximo! possível! sua! configuração! da! configuração!estrutural!do!cérebro!humano!e!dos!neurônios!biológicos,!utilizando!o! conhecimento! experimental,! por! meio! de! algoritmos! de! aprendizagem.! A! semelhança! com! o! cérebro! humano! pode! ser! definida! a! partir! de! dois! aspectos! propostos!por!Haykin!(2001):!O!primeiro!refereYse!ao!conhecimento!que!é!adquirido! pela!rede!por!meio!de!aprendizagem!propriamente!dita~!o!segundo!refereYse!à!força! de! conexão! que! existe! entre! os! neurônios! que! concebem! a! possibilidade! de! armazenamento!do!conhecimento!que!foi!desenvolvido,!e!isto!por!meio!do!fenômeno!
conhecido!como!pesos!sinápticos.! ! ! ! ! ! !
! !A! rede! neural! atua! a! partir! de! um! complexo! de! elementos! processadores,! que!são!os!neurônios,!os!quais!se!articulam!em!camadas!e!são!interligados!por!meio! de! parâmetros! (pesos)! que! atuam! como! controladores! da! força! do! sinal! a! ser! transmitido!pelo!respectivo!neurônio.!Há!de!se!considerar!a!necessidade!de!avaliar!
de! forma! sistemática! os! parâmetros! envolvidos! em! respectiva! rede! neural,! já! que! isto!gera!uma!alta!conectividade!entre!os!neurônios.! ! ! !
! Outro! aspecto! importante! a! se! considerar! diz! respeito! às! especificações! do! conjunto!de!dados!que!são!processados.!Em!geral!são!divididos!em!dois!conjuntos,! sendo! um! para! treinar! a! rede! e! o! outro! para! testar! sua! capacidade! de! previsão.! Levando!em!!conta!a!arquitetura!da!rede,!o!processamento!geralmente!se!inicia!com! algo!que!já!seja!conhecido,!isto!é,!o!resultado!que!se!terá!a!partir!de!determinadas! entradas,!o!padrão!de!funcionamento!e!os!resultados.!Com!isto!temYse!a!percepção! da!capacidade!que!existe!na!rede!de!atuar!a!partir!de!novos!dados!–!onde!a!rede! ganha!confiabilidade.! ! ! ! ! ! ! ! ! ! Haykin!(2001)!destaca!o!papel!dos!algoritmos!de!aprendizagem,!que!formam! um!conjunto!estimativo!de!regras!que!são!propostas!para!a!solução!de!determinado! problema!em!uma!tentativa!de!promover!aprendizado.!TrataYse!de!tipos!variados!de! dados,! os! quais! diferem! entre! si! a! partir! da! modificação! dos! parâmetros,! e! tem! a! função! de! modificar! os! pesos! sinápticos! da! rede! de! uma! forma! ordenada! para! alcançar!o!objetivo!do!projeto!desejado.!!! ! ! ! ! !
! No! presente! trabalho! serão! utilizados! dois! algoritmos.! O! primeiro! é! o! backpropagation.!Segundo!Rumelhart!et3al!(1986)!trataYse!de!um!algoritmo!aplicado! no!processo!de!aprendizagem!de!redes!feedforward3de!múltiplas!camadas,!e!atua!a! partir!de!ajustes!interativos!que!visam!promover!menor!impacto!nos!dados!de!saída,! já! que! há! uma! expectativa! em! relação! a! esses! dados! que! nem! sempre! se! concretiza.!A!partir!de!um!conjunto!de!vetores!há!um!mapeamento!e!os!ajustes!no! processo.! O! resultado! do! monitoramento! é! a! indicação! de! um! determinado! erro,! sinalizando,! assim,! a! necessidade! de! efetuar! ajustes! dos! pesos.! Por! haver! a! possibilidade!do!erro!ser!significativo,!pode!haver!situações!em!que!o!processo!se! repita!algumas!vezes!até!que!a!diferença!se!torne!um!mínimo!tolerável.!! !
! O! segundo! algoritmo! é! o! Levenberg! Marquardt! com! Regularização! Bayesiana.!Este!algoritmo!tem!sido!aplicado!no!treinamento!de!redes!neurais!desde! a! primeira! metade! da! década! de! 1990.! Hagan! e! Menhaj! (1994)! apontam! como! principal! aplicação! a! otimização! do! algoritmo! de! retropropagação! aumentando! de! maneira!significativa!sua!convergência.!Cintra!(2003)!refereYse!a!aprendizagem!por! retropropagação! do! erro! como! aquela! que! consiste! em! promover! dois! passos! através! das! diferentes! camadas! de! erro.! Em! síntese,! podeYse! afirmar! que! o!
"
processo! se! consolida! pela! propagação,! que! é! um! passo! a! frente,! e! a! retropropagação,!que!é!um!passo!atrás.!! ! ! ! ! !
! A! regularização! bayesiana,! considerando! que! regularização! é! em! si! um! método!de!modificação!da!função!de!desempenho!das!redes!neurais,!aponta!que!a! função! de! desempenho! pode! ganhar! maior! agilidade! a! partir! da! consideração! dos! pesos!sinápticos!e!dos!vieses!da!rede!como!possuidores!de!variáveis!que,!embora! tenham!caráter!aleatório,!possuem!distribuições!específicas.!! !
! Não! obstante! falando! de! sistemas! distintos! de! redes! neurais,! as! quais! se! instituem! a! partir! de! determinadas! particularidades,! é! possível! observar,! como! já! mencionado,! a! existência! de! três! atividades! principais! em! sua! execução.! Inicialmente! a! capacidade! de! armazenamento! de! um! tipo! específico! de! conhecimento,!ter!habilidade!para!aplicar!o!conhecimento!armazenado!para!resolver! certos! tipos! de! problemas! e,! por! fim,! adquirir! novo! conhecimento! através! da!
experiência.! ! ! ! ! ! ! ! ! !
! Vejamos,!a!partir!de!agora,!quais!são!os!três!componentes!fundamentais!de! um! sistema! baseado! em! Inteligência! Artificial.! Foi! utilizado! como! base! os! estudos! desenvolvidos!por!Haykin!(1998,!2001),!que!desenha,!além!das!tarefas!cognitivas!de! grande!complexidade,!tais!como!compreensão,!análise,!etc.,!também!um!panorama! sob!as!características!básicas,!que!são:!representação,!raciocínio!e!aprendizagem. ! No! que! tange! à! representação,! o! autor! a! coloca! como! aspecto! chave! do! estabelecimento!de!uma!relação!entre!o!ser!humano!e!a!máquina.!É!sabido!que!o! imaginário!humano!é!povoado!por!fenômenos!representativos!da!realidade,!os!quais! subsidiam! o! indivíduo! em! sua! capacidade! de! compreender! e! se! relacionar! com! o! meio.! Desta! forma,! a! IA! adota! uma! linguagem! de! estruturas! simbólicas! para! representar! tanto! o! conhecimento! genérico! sobre! um! domínio! do! problema! de! interesse!como!o!conhecimento!específico!sobre!a!solução!do!problema.!Importante! destacar!que!os!símbolos!utilizados!não!fogem!dos!padrões!usuais!adotados!pelos! humanos,! razão! pela! qual! a! similitude! de! dados! tende! a! promover! esquemas!
reflexivos!também!similares.! ! ! ! ! ! ! !
! O! raciocínio,! por! sua! vez,! se! constitui! na! habilidade! propriamente! dita! de! resolver!os!problemas.!PodeYse!destacar!as!seguintes!condições!que!consolidam!a! ideia!de!um!sistema!capaz!de!estabelecer!um!tipo!de!raciocínio!lógico:!
!! deve!ser!capaz!de!expressar!e!resolver!uma!vasta!gama!de!problemas!e!tipos! de!problemas~!
!! deve!ser!capaz!de!tornar!conhecidas!para!ele!tanto!as!informações!explícitas3 como!as!informações!implícitas~!
!! deve! ter! um! mecanismo! de! controle! que! determine! quais! operações! devem! ser! aplicadas! para! um! problema! particular! quando! uma! solução! para! este! problema! foi! obtida,! ou! quando! deve! ser! encerrado! o! tratamento! desse! problema.!
! A!terceira!característica,!aprendizagem,!deve!ser!considerada!a!partir!de!uma! gama! de! tipos! de! aprendizado! capazes! de!serem! observados! em! IA.! É!importante! considerar,! porém,! que! atividades! preliminares! que! injetam! dados! de! entradas! experimentais!visando!a!produção!de!dados!específicos!de!saída!é!algo!rotineiro!no! processo,!pois!é!desta!forma!que!são!identificadas!não!conformidades!processuais! que! abrem! a! possibilidade! de! promover! aprendizado.! Assim,! o! elemento! de! aprendizagem! utiliza,! então,! essa! informação! para! aperfeiçoar! a! base! de! conhecimento!para!executar!sua!tarefa.!Normalmente,!a!informação!que!o!ambiente! fornece! para! a! máquina! contém! imperfeições,! sendo! tais! dados! melhorados! na! medida! em! que! a! máquina! oferece! também! respostas! incoerentes! com! o! que! se! espera.! É,! de! fato,! um! processo! pedagógico! lento! e! gradual,! no! qual! há! realimentação!do!elemento!de!desempenho.!O!mecanismo!de!realimentação!permite! que!a!máquina!avalie!suas!hipóteses!e!as!revise!sempre!que!houver!necessidade. ! Considerando! o! fato! de! existir! uma! rede! neural! típica,! esta! é! conceituada! como! uma! Rede! de! Retropropagação.! A! dialética! que! se! estabelece! está! apoiada! numa! arquitetura! que! contem! 3! camadas! de! neurônios,! conforme! figura! 2,! sendo:! camada!de!entrada,!que!recebe!os!dados!de!entrada~!camada!oculta!(intermediária),! onde! ocorre! o! processamento~! camada! de! saída,! que! apresenta! o! resultado! final! após!realizado!todo!o!processo.!!
!!!!! ! !
"
Figura'2.'Modelo'de'rede'neural'de'03'camadas'
! !!!!!!!Fonte:!Ribeiro!(2007,!p.!78)!!
! Cada! uma! dessas! camadas! atua! em! conexão! com! as! demais.! Assim,! os! valores! de! entrada! na! primeira! camada! são! pesados! e! passados! para! a! segunda! camada.!Neurônios!que!atuam!na!camada!oculta!irão!processar!resultados!que!tem! por!base!a!soma!dos!valores!pesados!passados!por!elas.!O!mesmo!ocorre!para!a! geração!de!dados!de!saída,!ou!seja,!de!forma!similar!a!camada!oculta!passa!valores! à!camada!de!saída,!gerando,!assim,!os!resultados!esperados.! ! ! ! O!processo!de!aprendizagem!ocorre!na!medida!em!que!os!pesos!vão!sendo! ajustados!a!partir!do!que!é!apresentado!como!resultado!das!interconexões!entre!as! camadas.!A!partir!do!momento!que!as!respostas!que!são!fornecidas!não!estão!de! acordo!com!as!esperadas,!vai!havendo!ajustes!de!acordo!com!a!necessidade,!até! que!se!chegue!ao!objetivo!que!é!a!resposta!correta.!O!que!se!espera,!e!que!pode! também!gerar!confiabilidade!em!relação!a!uma!rede!neural,!é!que!ela!possa!gerar! respostas! inesperadas,! surpreendendo! os! pesquisadores! a! partir! da! geração! de! dados!inéditos!e!confiáveis.!Assim,!cada!vez!que!uma!rede!neural!consegue!chegar! a!esta!primazia,!ela!está!preparada!para!novos!desafios,!construindo!um!maior!nível! de!autonomia!em!relação!aos!dados.! ! ! ! ! !
uma! rede! neural! deve! obedecer! uma! sequência! estrutural! linear.! Primeiramente! deve! se! definir! uma! arquitetura! apropriada,! em! seguida! deve! ser! feita! a! avaliação! dos! dados! para! que! possa! se! ter! a! capacidade! de! uma! avaliação! posterior! da! própria! rede,! a! partir! do! seu! procedimento! em! relação! aos! dados! que! lhe! foram! fornecidos.! Essas! fases! são! chamadas! aprendizagem! e! generalização,! e! servem! para! fornecer! ao! pesquisador! elementos! de! confiabilidade! em! relação! ao!
funcionamento!da!rede.! ! ! ! ! ! ! !
! Vellasco!(2007,!p.!9)!apresenta!a!seguinte!sequência!de!modelagem!de!uma! rede!neural:!
1)! Treinamento! e! Aprendizado! Y! obtido! pelo! ambiente! gerador! dos! dados.! Importante! considerar! a! importância! dos! dados! escolhidos,! bem! como! as! diversas!variáveis!aplicadas!a!esses!dados.!Estes!devem!ser!tanto!suficientes! quantitativamente!falando,!quanto!representativos.!O!aprendizado!se!alcança! pelo! resultado! obtido! a! partir! de! múltiplas! possibilidades! derivadas! da! manipulação!dos!dados!de!entrada~!! ! ! ! ! ! ! 2)!Associação!Y!reconhecimento!de!padrões!distintos~!!
3)! Generalização! Y! relacionado! a! capacidade! da! rede! de! reconhecer! com! sucesso! o! ambiente! que! origina! os! dados! e! não! propriamente! os! dados! utilizados!no!treinamento.!A!partir!de!um!treinamento!eficiente,!a!rede!passa!a! responder!de!forma!efetiva!aos!padrões!reconhecidos,!ou!seja,!um!conjunto! de! padrões! ou! de! dados! cujas! características! estejam! presentes! estatisticamente!nos!padrões!de!treinamento.!Para!autores!como!Braga!et3al! (2000)! e! Teixeira! (2001)! um! dos! fatores! que! tem! peso! significativo! neste! processo! é! a! escolha! da! arquitetura! do! modelo! neural,! pois! esta! arquitetura! precisa! estar! equalizada! à! complexidade! do! problema! sobre! o! qual! se! quer! promover! o! treinamento.! A! partir! do! momento! que! a! rede! está! reconhecidamente! treinada,! ela! passa! a! generalizar! o! processo! para! outros! dados!estranhos!aos!utilizados!no!treinamento.!
! Segundo!Bruni!(2000),!por!conta!de!sua!alta!capacidade!de!processar!dados! complexos,!as!redes!neurais!artificiais!estão!presentes!em!uma!diversidade!de!áreas! tais! como! exploração! de! petróleo,! botânica,! circuitos! eletrônicos,! controle! de!
"
qualidade,! análise! de! qualidade! de! água,! identificação! e! análise! de! componentes!
químicos,!etc.!! ! ! ! ! ! ! ! ! ! !
2.6.1.'Arquiteturas'das'redes'neurais'
! Baseado! nos! estudos! de! Haykin! (2001)! e! Severo! (2004),! é! apresentado! a! seguir! a! arquitetura! das! redes! neurais,! considerando! tal! arquitetura! como! sendo! a! maneira! como! os! neurônios! se! organizam,! bem! como! o! tipo! de! algoritmo! de! aprendizado!ao!qual!são!submetidos!em!um!processo!de!treinamento/aprendizado.! Portanto,! possuem! vínculo! estreito! com! a! seleção! do! conjunto! de! treinamento! e! validação,! isto! é,! com! a! proposta! propriamente! dita! de! sua! configuração.! Severo! (2004)! afirma:! "a! arquitetura! de! uma! rede! compreende! o! número! de! camadas! de! neurônios,! a! função! de! ativação! utilizada! e! a! disposição! das! conexões! entre! os! neurônios!em!cada!camada!e!entre!as!camadas".! ! ! ! !
! A! arquitetura! configuraYse! em! classes,! sendo! a! primeira! classe! denominada! feedforward! com! uma! única! camada,! conforme! demonstrado! na! figura! 3.! Em! referência!ao!nome,!trataYse!de!um!modelo!no!qual!os!neurônios!organizamYse!em! uma!única!camada,!emitindo!sinal!sempre!para!frente,!em!direção!à!saída.!Embora! haja!duas!camadas!(uma!de!entrada!e!uma!de!saída),!estas!são!singulares!e!não! mantém! conexão! entre! si.! Não! há! retroalimentação! de! informação.! São! também! denominadas!redes!não!recorrentes!ou!"sem!memória".! ! ! ! ! ! ! ! !
!!!!!!!!!!Figura'3.'Rede'Feedforward'de'01'camada' ! ! ! ! ! ! ! ! !!!!!!!Fonte:!Brandão!(2010,!p.!39)!
! O! segundo! modelo! denominaYse! feedforward! multicamadas.! Possui! um! conjunto!de!camadas!escondidas!cuja!função!é!processar!e!repassar!para!a!próxima! camada,! considerando! a! possibilidade! de! existirem! várias! camadas,! os! sinais! de! entrada!ou!elementos!de!ativação,!conforme!representação!na!figura!4.!De!maneira! linear,! sinais! de! saída! de! uma! camada! são! respostas! da! rede! aos! parâmetros! de! ativação!e!configuramYse!nos!dados!de!entrada!da!próxima!camada.!! !!!!!!!! ! ! ! ! !
"
Figura'4.'Rede'Feedforward'multicamadas!
! !!!!Fonte:!Brandão!(2010,!p.!22)!
!
! O! terceiro! modelo! denominaYse! feedback! ou! recorrente.! ! TrataYse! de! um! modelo!que!opera!se!retroalimentando!uma!ou!mais!vezes,!dependendo!do!número! de! camadas! que! possui.! Ligações! ocorrem! de! forma! dinâmica! e! podem! ser! entre! neurônios! da! mesma! camada! ou! entre! neurônios! de! camadas! diferentes,! representado!na!figura!5.! ! ! ! ! ! !
'''''''''''Figura'5.'Rede'feedback'com'retroalimentação'na'camada'de'saída'
!
!!!!!!!!!!!!!!!!!!Fonte:!Brandão!(2010,!p.!23)!! !
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2.7.''Neurônios'X'Neurônio'Artificial'
Neurônios! são,! sob! a! perspectiva! fisiológica,! células! que! possuem! a! função! de!administrar!o!fluxo!de!informações!para!o!organismo.!Eles!recebem!informações! de! uma! infinidade! de! fontes,! processam! e! enviam.! Por! se! tratarem! de! células! que! carregam! alta! complexidade! biológica,! podeYse! inferir! como! mecanismos! possuidores! de! alto! potencial! funcional.! Anjos! (2003)! nos! apresenta! a! estrutura! presente!nesta!célula,!que!é:! !! Membrana!celular!Y!refereYse!ao!seu!revestimento,!sua!"pele"~! !! Citoplasma!Y!tudo!que!está!envolvido!pela!membrana~! !! Núcleo!Y!contém!os!cromossomos!(DNA)~! !! Ribossomos!Y!são!geradores!de!proteínas!a!partir!de!mRNAs~! !! Mitocôndria!Y!gera!energia!para!a!célula~! !! Soma!Y!corpo!celular,!excluindo!dendritos!e!axônio~! !! Dendritos!Y!parte!do!neurônio!que!recebe!informação!de!outros!neurônios~! !! Axônio!Y!parte!do!neurônio!que!transmite!informação!para!outros!neurônios~!
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!! Bainha!de!mielina!Y!revestimento!externo!lipídico!do!axônio,!responsável!por! evitar! a! dispersão! dos! sinais! elétricos,! como! uma! capa! isolante.! Sua! não! continuidade!forma!os!nódulos!de!ranvier,!que!torna!exposta!a!membrana!do! neurônio~!
!! Terminais! préYsinápticos! Y! área! do! neurônio! que! armazena! neurotransmissores,!os!quais!são!liberados!por!potenciais!de!ação.!
Recortes! nestas! partes,! estudadas! de! forma! separada,! revelam! ainda! pormenores!que!caracterizam!sua!formação,!como!podeYse!verificar!na!figura!6!
Figura'6.'Microvisão'de'um'neurônio'
! Fonte:!http://pt.wikipedia.org/wiki/Ficheiro:Complete_neuron_cell_diagram_pt.svg!
Considerando! que! as! redes! são! constituídas! por! neurônios,! convém! compreender! o! que! são! os! neurônios! artificiais! e! como! funcionam,! para! que! se! possa! compreender! de! que! forma! atuam! de! forma! prática! em! uma! rede! neural! artificial.! ! Neurônio! artificial! refereYse! a! uma! estrutura! de! caráter! lógicaYmatemática! que! reedita! ipsis3 litteris! a! forma,! o! comportamento! e! as! funções! de! um! neurônio!
