O Laboratório de Engenharia Matemática (LEMA) está a desenvolver o projeto “Redes Neuronais Profundas Reutilizáveis: Aplicações a Dados Biomédicos”, juntamente com o Instituto de Engenharia Biomédica (INEB). Financiado com 158.000 euros pela Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT), o estudo pretende reutilizar as redes neuronais profundas (RNP) em problemas de classificação, nomeadamente para o tratamento de dados biomédicos.
As RNP são uma ferramenta muito recente na área das redes neuronais e estão ainda pouco estudadas em problemas de classificação. Assim, a equipa deste projeto pretende incluir os conceitos da teoria da informação nestas redes, de forma a potenciá-las para uma melhor performance.
A hipótese de reutilizar as redes profundas é ainda um problema em aberto. Está já mostrado empiricamente que as RNP são capazes de construir progressivamente melhores representações do problema e que a melhor representação é obtida se a RNP fizer discriminação apenas nas camadas finais, algo similar ao funcionamento do nosso cérebro.
Isto sugere que, para problemas semelhantes, as representações internas criadas por uma RNP num dado problema podem ser compartilhados com outros problemas, tendo apenas de se adaptar a última fase da RNP.
A título de exemplo, será possível encontrar uma abordagem unificada onde uma máquina de aprendizagem liberta o utilizador das tarefas de cálculo, avaliação e redução de características de um dado problemas? Tal máquina reutilizável imitaria, em alguns aspetos fundamentais, o córtex cerebral. Isso traria uma importante contribuição das RNP para as técnicas de reconhecimento de padrões atuais.
Os dados biomédicos apresentam-se como sérios candidatos para a aplicação destas redes.
+INFO: Jorge Santos | LEMA