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Redes Neurais Convolucionais Aplicadas a Detecção de Defeitos em Redes de Energia ao Longo de Linhas Ferroviárias.
redes neurais convolucionais. aprendizado profundo. redes elétricas.
O objetivo deste trabalho é utilizar uma Rede Neural Convolucional para detectar falhas
em componentes de redes elétricas ao longo de uma ferrovia, de forma a agilizar o processo
de inspeção das redes de energia. Os cenários de falha foram simulados em um laboratório
de energia, o que permite maior flexibilidade na obtenção de dados para treinamento e
teste. As redes neurais convolucionais trabalham com arquiteturas profundas e necessitam
de uma grande quantidade de dados, o que torna seu treinamento custoso. Nesse contexto,
faz-se necessário o uso da computação paralela que quando bem utilizada pode gerar
uma diminuição significativa no tempo de treinamento. Neste trabalho utilizou-se uma
GPGPU (General Purpose Graphical Processing Unit - Unidade de Processamento Gráfico
de Propósito Geral) GeForcec GTX 1050TI para o treinamento e teste, permitindo maior agilidade nessas etapas.