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Avanço e Pesquisa

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08/08/2016

LÓGICA NEURO-FUZZY APLICADA À AVALIAÇÃO DE IMPACTOS AMBIENTAIS DE UM PROGRAMA DE FOMENTO FLORESTAL

Artigo elaborado com Bolsa de Doutorado do CNPq e CAPES para o primeiro autor e de Produtividade em Pesquisa para o segundo.

Reprodução Google
            É notório o aumento dos estudos relacionados com impactos ambientais. Com o avanço desses estudos, os profissionais buscam o auxílio nas recentes tecnologias a fim de desenvolver e aperfeiçoar seus trabalhos.
            Portanto, é cada vez mais comum o emprego de sistemas inteligentes para tomar decisões importantes e os profissionais aplicam esses sistemas também nos estudos de impactos ambientais.
            A Inteligência Artificial (IA) vem aplicando um grande desenvolvimento nas pesquisas científicas. Entende-se essa tecnologia como a capacidade da ciência da computação, com intenção de imitar a inteligência no ato da compreensão da visão e linguagem, raciocínio lógico, aprendizado e também auxilia a resolução de problemas complexos e simples.
            Considerando estes aspectos, os sistemas neuro-fuzzy podem ser entendidos como um sistema de inteligência artificial híbrido, já que compreende partes das redes neurais artificiais e da lógica Fuzzy.
            As redes neurais são indicadas para o reconhecimento de padrões, mas não possuem eficiência para explicar a escolha de decisões. Já o sistema de lógica fuzzy são eficientes para explicar as escolhas das decisões através do raciocínio com informações sem precisão, sendo incapazes de ajustar automaticamente suas regras de decisão. Sendo assim, a aplicação do sistema híbrido possibilita as vantagens das duas ferramentas em um só lugar, o que faz com que ele possa ser utilizado em um grande número de situações, incluindo a área de avaliação de impactos ambientais.
            Na área de ambiência o método Fuzzy já foi aplicado para analisar a previsão da concentração de monóxido de carbono (CO), utilizando redes neurais artificiais e modelos ANFIS (AdaptiveNeuroFuzzyInference System); para a previsão da concentração de dióxido de enxofre (SO2); na avaliação de impactos ambientais de plantações de morango, em campo aberto e estufa e também na previsão de impactos ambientais de uma pedreira de jateamento.
            Porém, sabe-se que as pesquisas podem sofrer inúmeras mudanças devido ao avanço da ciência e tecnologia, o que contribui para o surgimento de novos padrões de investigações científicas.
            Parte daí o interesse deste estudo nos métodos do sistema neuro-fuzzy. Eles são sinônimos de inovação e podem ser aplicados nas diversas áreas da ambiência, principalmente nos estudos da avaliação de impactos ambientais.
            A partir da adoção deste sistema no estudo encontraram-se como conclusões que o sistema se mostrou viável já que é possível estimar o grau de impacto ambiental a partir dos dados qualitativos com o uso do neuro-fuzzy;também foi possível calcular um grau de impacto para cada uma das 87 regras criadas no sistema, considerando as características qualitativas de cada um dos impactos avaliados e, além disso,  a partir do sistema adotado foi possível também a construção de gráficos de superfície que condensam as informações das matrizes de interação, fazendo com que tornem-se aptos a integrar estudos de impactos ambientais, podendo ser incluídos também em audiências públicas na forma de apresentação dos resultados.
 
Autores: Erlon Barbosa Valdetaro (evaldetaro@yahoo.com)*
*Doutor em Ciência Florestal

Elias Silva (eshamir@ufv.br) *
*Professor Titular – Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 36.570-900 
* Bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq - Processo: 300693/2013

Helio Garcia Leite (hgleite@ufv.br)*
*Professor Titular – Departamento de Engenharia Florestal, Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, MG, 36.570-900

 
 
Esse trabalho do Setor Florestal poderá ser acessado
- em breve - na nossa Biblioteca Florestal Digital.


Fonte: Sayonara Ribeiro - Polo de Excelência em Florestas



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24/09/2017 às 03:42

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