Rezumat teza Alin Tisan - Facultatea de Electronica ...

Rezumat pag. 1
Capitolul I
Introducere
In ultimii zece ani, sistemele olfactive artificiale au generat un interes deosebit pentru potenţialul de
rezolvare a unor game largi de probleme ce se regăsesc in cele mai diverse domenii ce pornesc de la cele deja
consacrate ca industria farmaceutică, ingineria chimica, monitorizarea mediului, industria alimentară si ajung
la domenii care până nu demult erau doar concepte teoretice cum sunt telechirurgia, identificarea situaţiilor
de criză, diagnosticarea medicală neinvazivă şi nu în ultimul rând identificarea persoanelor pe baza tehnicilor
biometrice.
Dezvoltarea de sisteme olfactive artificiale este cu atât mai atractivă cu cât încercarea de imitare a
simţului olfactiv biologic, alături de cel gustativ, este departe de a egala performanţele obţinute în realizarea
de sisteme artificiale corespunzătoare celor trei simţuri biologice ca simţul vizual, auditiv şi cel tactil pentru
care senzorii acestor sisteme depăşesc cu mult performanţele receptorilor biologici.
Cu toate acestea, folosirea sistemelor olfactive artificiale in locul simţului olfactiv biologic rezidă din
faptul că subiecţii umani prezintă o mare subiectivitate in recunoaşterea de substanţe olfactive şi sunt adesea
afectaţi de condiţiile fizice şi mentale. In consecinţă, nevoia unui instrument care să mimeze simţul olfactiv
biologic şi care să poată furniza o estimare obiectivă, calitativă şi cantitativă este imperios necesară.
Realizarea unui astfel de instrument, deci a unui nas electronic, presupune crearea unui dispozitiv capabil să
detecteze şi să recunoască un spectru cât mai larg de compuşi organici volatili. Astfel că structura nasului
electronic va cuprinde un sistem senzorial necesar detectării semnalelor olfactive şi un modul de
recunoaştere a semnalelor detectate.
Din acest motiv direcţiile principale in dezvoltarea sistemelor olfactive artificiale se împart în:
• crearea de senzori cu parametrii cât mai apropiaţi de receptorii olfactivi biologici
• dezvoltarea unui sistem de recunoaştere care să imite cât mai bine modul de funcţionare a creierului uman
Direcţia de cercetare în această teză o va constitui dezvoltarea unui sistem olfactiv artificial bazat pe o
platformă inteligentă cu capabilităţi de învăţare si adaptare, care sa recunoască amprenta biometrică a
persoanelor de identificat.
Dezvoltarea unei astfel de platforme va presupune implementarea hardware in circuite FPGA a
diferitelor reţele neuronale artificiale prin intermediul mediului Matlab, ISE şi EDK, prin crearea de
biblioteci de componente predefinite necesare implementării unei structuri de calcul de tip neuronal si
setarea de către utilizator a acestor componente in vederea creării, in principiu, a oricărei reţele neuronale.
Avantajul folosirii acestei metode consta in posibilitatea de adaptare a reţelei neuronale in funcţie de o
aplicaţie dată: in funcţie de tipul si numărul senzorilor folosiţi in cadrul sistemului olfactiv artificial, de
concentraţia moleculelor organice volatile din gazul de analizat, de condiţiile mediului ambiant, etc.
Domeniul abordat ca aplicaţie în această teză se referă la identificarea sortimentului de cafea prezentate.
A fost aleasă cafeaua pentru compoziţia complexă a acesteia: în literatură sunt raportate peste 700 de
molecule volatile diferite, şi pentru faptul că nici una dintre aceste molecule nu poate de una singură să
reprezinte în mod definitoriu un anumit sortiment de cafea. Din acest motiv un anumit tip de cafea va putea
fi identificat doar prin luare în considerare a întregului spectru de semnături specifice moleculelor volatile
constituente.
1.1 Obiective şi soluţii ale tezei
Teza îşi propune realizarea unui mediu integrat hardware-software care sa permită dezvoltarea rapidă a
unui sistem inteligent folosind următoarele resurse:
- senzori specifici aplicaţiei,
- module hardware care pot fi uşor interconectate,
- module, descrise cu ajutorul limbajul de programare grafică Labview, de gestionare a modulului de
analogic de achiziţie („instrumente virtuale”),
- module descrise în limbajul de programare MCode (Matlab) pentru preprocesarea semnalului şi pentru
extragerea trăsăturilor,
- reţele neuronale artificiale (utilizate pentru recunoaşterea tiparelor);
Având acest cadru, dezvoltarea unui sistem de identificare a diferiţilor compuşi chimici olfactivi, constă
in proiectarea şi sinteza unor module (descrise in Labview şi MCode) pentru modulul de achiziţie folosit şi a
unor reţele neuronale specifice aplicaţiei.
Implementarea unui sistem de recunoaştere a diverselor tipare (semnătura moleculelor organice olfactive)
folosind reţele neuronale implementate in circuite logice programabile de tip FPGA (Field Programmable
Gate Arrays), reprezintă un pas important in crearea de sisteme senzoriale inteligente.