{"id":10591,"date":"2025-03-22T10:30:48","date_gmt":"2025-03-22T13:30:48","guid":{"rendered":"https:\/\/www.cacauechocolate.com.br\/v1\/?p=10591"},"modified":"2025-03-24T09:57:12","modified_gmt":"2025-03-24T12:57:12","slug":"professores-da-uesc-citados-pelo-projeto-the-science-archive","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.cacauechocolate.com.br\/v1\/2025\/03\/22\/professores-da-uesc-citados-pelo-projeto-the-science-archive\/","title":{"rendered":"Professores da Uesc citados pelo Projeto The Science Archive"},"content":{"rendered":"

O artigo \u201cExtension of Symmetrized Neural Network Operators with Fractional and Mixed Activation Functions<\/em>\u201d \u201cExtens\u00e3o de Operadores de Redes Neurais Simetrizados com Fun\u00e7\u00f5es de Ativa\u00e7\u00e3o Fracion\u00e1ria e Mista\u201d (2025) da autoria dos professores doutores Jorge Henrique de Oliveira Sales, (Pleno) e R\u00f4mulo Damasclin Chaves dos Santos,<\/a> (Bolsista P\u00f3s Doc Probol PPGMC), sendo o professor Sales supervisor do P\u00f3s Doutorado do professor do programa de P\u00f3s Gradua\u00e7\u00e3o em Modelagem Computacional da Universidade Estadual de Santa Cruz (Uesc), foi analisado com destaque na edi\u00e7\u00e3o do dia 10 de mar\u00e7o de 2025 do The Science Archive.<\/p>\n

O grupo de pesquisadores do Projeto The Science Archive desenvolve tecnologia de IA para analisar e interpretar as pesquisas mais recentes do arXiv, um reposit\u00f3rio de pr\u00e9-impress\u00e3o usado pela comunidade cient\u00edfica.<\/p>\n

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Jorge Henrique de Oliveira Sales<\/figcaption><\/figure>\n

Com o t\u00edtulo \u201cAdvancing Neural Networks with Fractional Activation Functions<\/em>\u201d, (Avan\u00e7ando Redes Neurais com Fun\u00e7\u00f5es de Ativa\u00e7\u00e3o Fracion\u00e1ria)<\/a>, o The Science Archive destaca que um estudo recente abordou essa limita\u00e7\u00e3o introduzindo uma nova extens\u00e3o para operadores de rede neural simetrizados. A nova estrutura incorpora fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1rias, que permitem aproxima\u00e7\u00f5es mais adaptativas e precisas de fun\u00e7\u00f5es complexas.<\/p>\n

Para entender como isso funciona, vamos considerar a abordagem tradicional para redes neurais. Essas redes normalmente usam fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o sigmoidal ou ReLU (Rectified Linear Unit<\/em>), que s\u00e3o limitadas em sua capacidade de capturar padr\u00f5es sutis e oscila\u00e7\u00f5es em dados. As novas fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1ria, por outro lado, podem ser adaptadas para melhor se adequarem \u00e0s caracter\u00edsticas espec\u00edficas de um determinado problema.<\/p>\n

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R\u00f4mulo Damasclin Chaves dos Santos<\/figcaption><\/figure>\n

Os pesquisadores por tr\u00e1s deste estudo desenvolveram uma fam\u00edlia de fun\u00e7\u00f5es de densidade que incorporam essas fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1ria. Essas fun\u00e7\u00f5es s\u00e3o projetadas para serem flex\u00edveis e adapt\u00e1veis, permitindo que capturem efetivamente padr\u00f5es e oscila\u00e7\u00f5es complexas em dados.<\/p>\n

Um benef\u00edcio fundamental dessa nova estrutura \u00e9 sua capacidade de lidar com problemas de alta dimens\u00e3o de forma mais eficaz. Isso \u00e9 particularmente importante em campos como aprendizado de m\u00e1quina, onde a complexidade dos dados frequentemente aumenta exponencialmente com o n\u00famero de recursos ou dimens\u00f5es.<\/p>\n

Outra vantagem das fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1ria \u00e9 sua capacidade de capturar padr\u00f5es sutis e oscila\u00e7\u00f5es em dados. Isso pode ser especialmente \u00fatil em aplica\u00e7\u00f5es como processamento de sinais, onde pequenas mudan\u00e7as em amplitude ou frequ\u00eancia podem ter impactos significativos no comportamento geral de um sistema.<\/p>\n

Os autores do estudo tamb\u00e9m desenvolveram desigualdades avan\u00e7adas do tipo Jackson que fornecem uma base matem\u00e1tica para a nova estrutura. Essas desigualdades estabelecem taxas de converg\u00eancia uniformes para os operadores propostos, garantindo sua estabilidade e precis\u00e3o em diversos espa\u00e7os funcionais.<\/p>\n

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Embora essa pesquisa ainda esteja em seus est\u00e1gios iniciais, ela tem o potencial de revolucionar o campo das redes neurais e suas aplica\u00e7\u00f5es. Ao fornecer uma abordagem mais flex\u00edvel e adapt\u00e1vel \u00e0 aproxima\u00e7\u00e3o de fun\u00e7\u00f5es, essas fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1ria podem permitir novos avan\u00e7os em campos como aprendizado de m\u00e1quina, processamento de sinais e al\u00e9m.<\/p>\n

As implica\u00e7\u00f5es desta pesquisa s\u00e3o de longo alcance, com aplica\u00e7\u00f5es potenciais em \u00e1reas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e at\u00e9 mesmo medicina. \u00c0 medida que nossa compreens\u00e3o de sistemas complexos continua a evoluir, a necessidade de ferramentas mais sofisticadas e adapt\u00e1veis s\u00f3 continuar\u00e1 a crescer.<\/p>\n

Acrescentam os pesquisadores do projeto The Science Archive: \u201cEste estudo marca um importante passo \u00e0 frente no desenvolvimento de redes neurais, oferecendo uma nova abordagem que pode lidar melhor com fun\u00e7\u00f5es oscilat\u00f3rias e de alta dimens\u00e3o\u201d.<\/p>\n

Aplica\u00e7\u00f5es atuais<\/strong><\/p>\n

O professor Jorge Sales destaca as aplica\u00e7\u00f5es atuais sobre:<\/p>\n

Resolu\u00e7\u00e3o de Equa\u00e7\u00f5es Diferenciais Parciais (EDPs); <\/strong>O framework proposto pode ser utilizado na solu\u00e7\u00e3o num\u00e9rica de EDPs, especialmente aquelas que modelam sistemas f\u00edsicos complexos, como din\u00e2mica dos fluidos e propaga\u00e7\u00e3o de ondas em meios heterog\u00eaneos.<\/p>\n

Modelagem de Sistemas Complexos; <\/strong>A flexibilidade das fun\u00e7\u00f5es de ativa\u00e7\u00e3o fracion\u00e1rias pode melhorar a modelagem de sistemas n\u00e3o-lineares, como redes neurais aplicadas \u00e0 an\u00e1lise de turbul\u00eancia e escoamentos em meios porosos.<\/p>\n

Computa\u00e7\u00e3o Cient\u00edfica e Engenharia; <\/strong>A capacidade aprimorada de aproxima\u00e7\u00e3o permite aplica\u00e7\u00f5es em otimiza\u00e7\u00e3o de engenharia, como an\u00e1lise estrutural e previs\u00e3o de falhas em materiais avan\u00e7ados.<\/p>\n

Processamento de Sinais e Reconhecimento de Padr\u00f5es; <\/strong>Pode ser empregado para melhorar o desempenho de algoritmos de filtragem e an\u00e1lise de s\u00e9ries temporais, como em aplica\u00e7\u00f5es financeiras e biom\u00e9dicas.<\/p>\n

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Refer\u00eancia:\u00a0R\u00f4mulo Damasclin Chaves dos Santos, Jorge Henrique de Oliveira Sales, \u201c<\/em>Extension of Symmetrized Neural Network Operators with Fractional and Mixed Activation Functions\u201d.<\/em><\/a><\/p>\n

\u201d (2025).<\/a><\/p>\n

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https:\/\/doi.org\/10.48550\/arXiv.2501.10496<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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