Ia aplicada à zootecnia

Páginas: 15 (3632 palavras) Publicado: 14 de abril de 2013
Revista Brasileira de Zootecnia
© 2009 Sociedade Brasileira de Zootecnia ISSN 1516-3598 (impresso) ISSN 1806-9290 (on-line) www.sbz.org.br R. Bras. Zootec., v.38, p.390-396, 2009 (supl. especial)

Inteligência artificial aplicada à Zootecnia
Ernane José Xavier Costa 1
1Universidade

de São Paulo - Faculdade de Zootecnica e Engenharia de Alimentos. +55 19 35654177

RESUMO - Os sistemasbiológicos são surpreendentemente flexíveis pra processar informação proveniente do mundo real. Alguns organismos biológicos possuem uma unidade central de processamento denominada de cérebro. O cérebro humano consiste de 101 1 neurônios e realiza processamento inteligente de forma exata e subjetiva. A Inteligência Artificial (IA) tenta trazer para o mundo da computação digital a heurística dossistemas biológicos de várias maneiras, mas, ainda resta muito para que isso seja concretizado. No entanto, algumas técnicas como Redes neurais artificiais e lógica fuzzy tem mostrado efetivas para resolver problemas complexos usando a heurística dos sistemas biológicos. Recentemente o numero de aplicação dos métodos da IA em sistemas zootécnicos tem aumentado significativamente. O objetivo desteartigo é explicar os princípios básicos da resolução de problemas usando heurística e demonstrar como a IA pode ser aplicada para construir um sistema especialista para resolver problemas na área de zootecnia. Palavras-chave: algoritmos genéticos, redes neurais artificiais, sistemas especialista

Artificial intelligence in Animal Science
ABSTRACT - Biological systems are surprising flexible inprocessing information in the real world. Some biological organisms have a central unit processing named brain. The human’s brain, consisting of 1011 neurons, realizes intelligent information processing based on exact and commonsense reasoning. Artificial intelligence (AI) has been trying to implement biological intelligence in computers in various ways, but is still far from real one. Therefore,there are approaches like Symbolic AI, Artificial Neural Network and Fuzzy system that partially successful in implementing heuristic from biological intelligence. Many recent applications of these approaches show an increased interest in animal science research. The main goal of this article is to explain the principles of heuristic problem-solving approach and to demonstrate how they can be appliedto building knowledge-based systems for animal science problem solving. Key Words: artificial neural network, genetic algorithm, knowledge-based system

Introdução
Introdução aos paradigmas da IA A inteligência artificial (IA) compreende os métodos, ferramentas e sistemas para solucionar problemas que normalmente requer o uso da inteligência humana. Não somente os humanos podem resolverproblemas complexos, mas todos os seres orgânicos também apresentam métodos avançados de solução de problemas complexos e uma capacidade de reação adaptativa. Sendo assim pode-se expandir o termo “inteligência artificial” à tentativa de sistematizar a resolução de problemas a partir da observação dos sistemas complexos existentes na natureza viva. Quando tais sistemas vivos identificam um problema elesreagem de forma adaptativa realizando tarefas complexas como: · Reconhecimento de padrões em imagens e sons · Processamento da linguagem
Correspondências devem ser enviadas para: ernane@usp.br

· Planejamento e predição de ações. A partir do conhecimento destes sistemas complexos, a IA tem como objetivo principal desenvolver métodos e modelos que simulam em um sistema computacional a forma comoos organismos vivos resolvem problemas. Para atingir estes objetivos a IA adota dois paradigmas: A IA simbólica baseada na teoria dos sistemas físicos simbólicos (Newel & Simon 1972) e a Neurocomputação (ou paradigma sub-simbólico) que está baseada na concepção conexionista dos neurônios para processar a informação (Smolenski, 1990). O siste ma simbólico consiste de um conjunto de símbolos que...
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