O que o olho do sapo diz ao cérebro do sapo

Apenas uma curiosidade sobre os sapos. Segundo estudos realizados em um sapo, o que o olho do sapo informa ao seu cérebro resulta da soma do que informam as quatro camadas de sua retina:

1. A primeira camada detecta apenas contornos pequenos e nitidamente destacados do fundo.
2. A segunda exige que o objeto seja convexo ou globular.
3. A terceira detecta somente o que estiver em movimento. Logo, o sapo vê somente o que for pequeno, globoso, destacado ao fundo e voando.
4. A quarta é sensível a bruscas diferenças de luz e sombra.

Interssante ou não, trata-se de um curioso exemplo de economia visual.

Tutorial sobre Redes Neurais Artificiais

Hoje escrevi um tutorial de cinco páginas que explica, de forma simplificada, o processo de aprendizado de uma Rede Neural Artificial(RNA). Nesse tutorial descrevo, de forma sucinta e objetiva, conceitos como: O neurônio artificial, métodos de aprendizado e, de forma prática, o processo de atualização dos pesos sinápticos de uma RNA.

Também implementei um programinha para demosntrar os conceitos apresentados, de forma a facilitar o aprendizado e permitir que o leitor “veja as coisas funcionando”. O tutorial juntamente com o código fonte estão disponíveis para download abaixo.

Clique aqui para ler o tutorial

Código fonte em python

Redes Neurais

As redes neurais artificais(RNAs) são sistemas de processamento paralelo e distribuído, formados por unidades de processamento simples, denominadas neurônios, dispostas em uma ou mais camadas e interligadas por conexões geralmente unidirecionais.

Pesos são geralmente atribuídos às conexões, de forma a armazenar o conhecimento representado pela rede e calcular a entrada recebida por cada neurônio. A capacidade de aprendizagem e generalização é um forte atrativo para o uso de redes neurais na resolução de problemas.

A fase de aprendizado consiste em apresentar à rede um conjunto reduzido de exemplos, ela então extrai as características necessárias para representar a informação requerida e, porteriormente, as utiliza para fornecer respostas para o problema em questão.

A generalização está associada à capacidade de aprendizado, onde a rede neural, uma vez treinada, é capaz de fornecer respostas coerentes para dados desconhecidos. Em resumo, é um assunto bastante interessante e, em breve, escreverei um post sobre o modelo de neurônio artificial de McCulloch e Pitts e outro sobre arquitetura de redes neurais.

Software recria órgãos e ajuda em cirurgias

O Centro de Pesquisas Renato Carcher (CenPRA), de Campinas, desenvolveu um programa de computador que simula cirurgias com alta precisão de detalhes. Com o software é possível decidir com antecedência a forma mais adequada de intervenção para cada caso, diminuindo as chances de erros.

O InVesalius importa dados de tomógrafos e aparelhos de ressonância magnética em formato DICOM e permite ao usuário visualizar imagens em duas e três dimensões, segmentar objetos, aplicar técnicas de extração de contorno entre outras coisas.

O programa é utlizado principalmente para estruturas como crânios, mandíbulas e sistemas vasculares e, após a geração de modelo em 3D, é possível, através de uma máquina injetora, criar um protótipo.

Foi programado em Python e opera nas plataformas Windows™ e Linux. Utiliza as bibliotecas gráficas VTK™ e ITK™, além das desenvolvidas em linguagem C++, completando um ambiente de desenvolvimento “Open Source“.

Leia mais em:
http://www.cenpra.gov.br/promed/software.htm
http://tecnologia.terra.com.br/interna/0,,OI988281-EI4801,00.html