Universidade Federal do Oeste do Pará
Instituto de Engenharia e Geociências
Bacharelado em Geofísica
Estudante: Beatriz da Silva Lima
Matricula: 201801482
Curso: Geofísica
Disciplina: Inteligência Artificial
Professor: Wagner Sacco
Resenha sobre : As redes neurais artificias para estimativa de parâmetros em geofisíca
Ao realizar a leitura e a análise do referido artigo podemos propor que o mesmo se trata de uma
pesquisa, voltada para área da geofísica, onde os resultados obtidos foram expostos ao final do
artigo. A questão de estudo apresentada seria o problema da obtenção de resistividades e as
espessuras das camadas. Para a coleta de dados do referido trabalho, foi utilizado uma rede de duas
camadas feedforward neural (FNN), que é treinado para prever modelos de terra, onde o sistema
adaptativo realizar mapeamento não linear entre dois conjuntos de dados de um dado.
Para se chegar aos dados finais da pesquisa foi utilizado o algoritmo de treinamento back-
propagação. A análise do trabalho foi através do método de pesquisa global conhecida como
recozimento muito rápido simulado (VSFA) (Ingber 1989) para problema sísmico. A partir desse
método ficou comprovada a otimização rápida que o VFSA era capaz de resolver os problemas de
inversão geofísica.
Para melhor entendimento dos resultados, foi desenvolvido tabelas, com os referidos resultados.
Como exemplo podemos citar na Tabela 1, onde mostra os correspondentes erro que ocorre devido
ao acumulo de treinamentos obtidos a partir de comparação dos verdadeiros modelos com saídas de
rede. A Tabela 5, nos mostras os resultados obtidos quando a formação de uma rede com 12
neurônios, são capazes de detectar os erros finais, nós quais são semelhantes para os diferentes
tamanhos do conjunto, pode-se se perceber que a predição de erro diminui à medida que número de
treinamentos aumentam.
Após esses resultados obtidos o autor, pode avaliar a aplicação de FNNs à solução dos problemas
inversos geofísicos. A partir disso ele fez uma análise referente as problemáticas que foi proposta no
início do artigo, que seria estimar os modelos de resistividades-1D, mostrando que a partir de várias
testes o FNN tem a capacidade de medições de campo VES muito, rapidamente. Assim
demonstrado, quanto mais testes, mas exato o método pode ser preciso, comprovando seu ponto de
vista.