Identificação de fungos anemófilos, em ambientes abertos, através de um nariz eletrônico e modelos de inteligência artificial
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Data de Publicação: | 2022 |
Tipo de documento: | Dissertação |
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Texto Completo: | https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47102 |
Resumo: | Os fungos se dispersam na natureza através do ar atmosférico ou por outras vias, tais como água, insetos, humanos e animais. Os fungos que se dispersam pelo ar atmosférico são chamados de fungos anemófilos. Em indústrias, como a farmacêutica e a de alimentos, a preservação da qualidade do ar nos ambientes é um ponto importante para a garantia asséptica dos produtos. Os hospitais são ambientes que precisam de mais atenção em termos de monitoramento ambiental de áreas críticas. As questões de segurança alimentar em toda a cadeia global de fornecimento de alimentos tornaram-se fundamentais para promover a segurança da saúde pública e o sucesso comercial da indústria alimentícia global. Tecnologias e ferramentas de diagnóstico rápido e não invasivo, baseadas em volatomics, através de narizes eletrônicos, são muito promissoras. De forma sucinta, o trabalho dessa dissertação é classificar corretamente séries temporais. Os Volatile Organic Compounds (VOC)s emitidos pelas colônias de fungos anemófilos são lidos por um nariz eletrônico que os identifica e os armazena na forma de séries temporais. Essa pesquisa apresenta um estudo sobre os fungos anemófilos, explica o que são os VOCs, efetua uma breve introdução sobre séries temporais, evidencia e e debate a respeito do nariz eletrônico utilizado nos experimentos, explana sobre os motivos que levaram a escolher os modelos de IA para resolver o problema, analisa o funcionamento dos modelos de IA selecionados além de apresentar e explorar os dados evidenciados na pesquisa. Foram montados dois conjuntos de dados, o "Placa" que reúne os dados coletados das placas de textitPetri com colônias de fungos anemófilos e o "Aberto" que compila dados do ar de ambiente com a dispersão das colônias de fungos anemófilos em placas de textitPetri abertas. O classificador MrSEQL teve o melhor desempenho na base de dados "Placa", alcançando uma precisão de 94,5% no conjunto de testes. O classificador Arsenal obteve os melhores resultados na base ("Placa+Aberto"), obtendo uma precisão de 94,9% no conjunto de teste. No último experimento realizado, o treinamento foi realizado em "Placa" e o teste em "Aberto". Os resultados foram insatisfatórios, com precisão máxima de apenas 58,8% no conjunto de teste. O comportamento dos fungos anemófilos é influenciado pelo ambiente (poluído, aberto, em mata, fechado, estéril etc.), temperatura, umidade, pH, entre outros. Diante disto, acredita-se estar justificado que os VOCs emitidos pelas colônias anemófilas em uma placa são diferentes dos emitidos pelas colônias anemófilas para o ambiente aberto. Como trabalhos futuros tem-se a expansão e a diversificação dos testes de fungos anemófilos visando cobrir uma gama mais ampla de problemas e patologias associadas a mais espécies de fungos anemófilos, bem como a expansão das bases de dados. No estudo de modelos de classificadores especializados para séries temporais, o objetivo é encontrar o modelo com os resultados mais satisfatórios e os menores custos computacionais. |
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VASCONCELOS, Paulo Júnior de Moraeshttps://lattes.cnpq.br/2521705540383027http://lattes.cnpq.br/8513145553846486ALMEIDA, Leandro Maciel2022-10-17T19:05:13Z2022-10-17T19:05:13Z2022-06-22VASCONCELOS, Paulo Júnior de Moraes. Identificação de fungos anemófilos, em ambientes abertos, através de um nariz eletrônico e modelos de inteligência artificial. 2022. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de Pernambuco, Recife, 2022.https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/47102ark:/64986/001300000c0jwOs fungos se dispersam na natureza através do ar atmosférico ou por outras vias, tais como água, insetos, humanos e animais. Os fungos que se dispersam pelo ar atmosférico são chamados de fungos anemófilos. Em indústrias, como a farmacêutica e a de alimentos, a preservação da qualidade do ar nos ambientes é um ponto importante para a garantia asséptica dos produtos. Os hospitais são ambientes que precisam de mais atenção em termos de monitoramento ambiental de áreas críticas. As questões de segurança alimentar em toda a cadeia global de fornecimento de alimentos tornaram-se fundamentais para promover a segurança da saúde pública e o sucesso comercial da indústria alimentícia global. Tecnologias e ferramentas de diagnóstico rápido e não invasivo, baseadas em volatomics, através de narizes eletrônicos, são muito promissoras. De forma sucinta, o trabalho dessa dissertação é classificar corretamente séries temporais. Os Volatile Organic Compounds (VOC)s emitidos pelas colônias de fungos anemófilos são lidos por um nariz eletrônico que os identifica e os armazena na forma de séries temporais. Essa pesquisa apresenta um estudo sobre os fungos anemófilos, explica o que são os VOCs, efetua uma breve introdução sobre séries temporais, evidencia e e debate a respeito do nariz eletrônico utilizado nos experimentos, explana sobre os motivos que levaram a escolher os modelos de IA para resolver o problema, analisa o funcionamento dos modelos de IA selecionados além de apresentar e explorar os dados evidenciados na pesquisa. Foram montados dois conjuntos de dados, o "Placa" que reúne os dados coletados das placas de textitPetri com colônias de fungos anemófilos e o "Aberto" que compila dados do ar de ambiente com a dispersão das colônias de fungos anemófilos em placas de textitPetri abertas. O classificador MrSEQL teve o melhor desempenho na base de dados "Placa", alcançando uma precisão de 94,5% no conjunto de testes. O classificador Arsenal obteve os melhores resultados na base ("Placa+Aberto"), obtendo uma precisão de 94,9% no conjunto de teste. No último experimento realizado, o treinamento foi realizado em "Placa" e o teste em "Aberto". Os resultados foram insatisfatórios, com precisão máxima de apenas 58,8% no conjunto de teste. O comportamento dos fungos anemófilos é influenciado pelo ambiente (poluído, aberto, em mata, fechado, estéril etc.), temperatura, umidade, pH, entre outros. Diante disto, acredita-se estar justificado que os VOCs emitidos pelas colônias anemófilas em uma placa são diferentes dos emitidos pelas colônias anemófilas para o ambiente aberto. Como trabalhos futuros tem-se a expansão e a diversificação dos testes de fungos anemófilos visando cobrir uma gama mais ampla de problemas e patologias associadas a mais espécies de fungos anemófilos, bem como a expansão das bases de dados. No estudo de modelos de classificadores especializados para séries temporais, o objetivo é encontrar o modelo com os resultados mais satisfatórios e os menores custos computacionais.CNPqFungi disperse in nature through atmospheric air or by other routes, such as water, insects, humans, and animals. Fungi that disperse through atmospheric air are called anemophilous fungi. In industries, such as the pharmaceutical and food industries, preservation of the air quality in the environments is an important point for the aseptic assurance of the products. Hospitals are environments that need more attention in terms of environmental monitoring of critical areas. Food safety issues throughout the global food supply chain have become critical to promoting public health safety and the commercial success of the global food industry. Rapid, non-invasive diagnostic technologies and tools based on volatomics through electronic noses hold great promise. Briefly, the work of this dissertation is to correctly classify time series. The VOC emitted by colonies of anemophilous fungi are read by an electronic nose that identifies and stores them in the form of time series. This research presents a study about anemophilous fungi, explains what the VOCs are, makes a brief introduction about time series, evidences and debates about the electronic nose used in the experiments, explains about the reasons that led to choose the AI models to solve the problem, analyzes the operation of the selected AI models and presents and explores the data evidenced in the research. Two datasets were assembled, the "Plate" which compiles data collected from textitPetri plates with anemophilous fungi colonies and the "Open" which compiles ambient air data with the dispersion of anemophilous fungi colonies on open textitPetri plates. The MrSEQL classifier performed best on the "Plate" database, achieving an accuracy of 94.5% on the test set. The Arsenal classifier performed best on the ("Plate+Open") database, achieving an accuracy of 94.9% on the test set. In the last experiment performed, training was performed on "Plate" and testing was performed on "Open". The results were unsatisfactory, with maximum accuracy of only 58.8% on the test set. The behavior of anemophilous fungi is influenced by the environment (polluted, open, in the woods, closed, sterile, etc.), temperature, humidity, pH, among others. Given this, it is believed to be justified that the VOCs emitted by anemophilous colonies on a plate are different from those emitted by anemophilous colonies in the open environment. Future work includes the expansion and diversification of anemophilic fungal tests to cover a wider range of problems and pathologies associated with more anemophilic fungal species, as well as the expansion of databases. In the study of expert classifier models for time series, the goal is to find the model with the most satisfactory results and the lowest computational costs.porUniversidade Federal de PernambucoPrograma de Pos Graduacao em Ciencia da ComputacaoUFPEBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/info:eu-repo/semantics/openAccessInteligência computacionalSéries temporaisIdentificação de fungos anemófilos, em ambientes abertos, através de um nariz eletrônico e modelos de inteligência artificialinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesismestradoreponame:Repositório Institucional da UFPEinstname:Universidade Federal de Pernambuco (UFPE)instacron:UFPEORIGINALDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdfDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdfapplication/pdf3975961https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47102/1/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Paulo%20J%c3%banior%20de%20Moraes%20Vasconcelos.pdf390d6879a54ad7d6f837c25eda96594eMD51TEXTDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdf.txtDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdf.txtExtracted texttext/plain267172https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47102/4/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Paulo%20J%c3%banior%20de%20Moraes%20Vasconcelos.pdf.txt1a048f6a152ffbf25887f1016bf7555fMD54THUMBNAILDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdf.jpgDISSERTAÇÃO Paulo Júnior de Moraes Vasconcelos.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg1198https://repositorio.ufpe.br/bitstream/123456789/47102/5/DISSERTA%c3%87%c3%83O%20Paulo%20J%c3%banior%20de%20Moraes%20Vasconcelos.pdf.jpga7fa80b85ccf74ae867388100c638626MD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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