Beres ,escu Mihai-Cristian [628531]

UNIVERSITATEA DE MEDICIN ˘A, FARMACIE, S ,TIINT ,E
S,I TEHNOLOGIE ”GEORGE EMIL PALADE”
DIN T ˆARGU MURES ,
FACULTATEA DE INGINERIE S ,I
TEHNOLOGIA INFORMAT ,IEI
Programul de studii: Informatic ˘a
LUCRARE DE LICENT ,˘A
Coordonator s ,tiint ,ific:
Lector Dr. Lefkovits Szidonia Absolvent: [anonimizat] ,escu Mihai-Cristian
TˆARGU MURES ,
2020

UNIVERSITATEA DE MEDICIN ˘A, FARMACIE, S ,TIINT ,E
S,I TEHNOLOGIE ”GEORGE EMIL PALADE”
DIN T ˆARGU MURES ,
FACULTATEA DE INGINERIE S ,I
TEHNOLOGIA INFORMAT ,IEI
Programul de studii: Informatic ˘a
LUCRARE DE LICENT ,˘A
Coordonator s ,tiint ,ific:
Lector Dr. Lefkovits Szidonia Absolvent: [anonimizat] ,escu Mihai-Cristian
TˆARGU MURES ,
2020

UNIVERSITATEA DE MEDICIN
˘
A, FARMACIE, S
,
TIINT
,
E S
,
I TEHNOLOGIE
”GEORGE EMIL PALADE” DIN T
ˆ
ARGU-MURES ¸
FACULTATEA DE INGINERIE S
,
I TEHNOLOGIA INFORMAT
,
IEI
Specializarea: Informatic
˘
a Viza facultat
,
ii
Sistem de detectare a c
˘
aderilor bazat pe un sistem mobil
Coordonator s
,
tiint
,
ific: Lector Dr. Lefkovits Szidonia Candidat: [anonimizat]
,
escu Mihai-Cristian
Anul absolvirii: 2020
a) Tema lucr
˘
arii de licent
,
˘
a: Sistem de detectare a c
˘
aderilor bazat pe un sistem mobil
b) Probleme principale tratate:

Colectarea unei baze de date a senzorilor ce cuprinde at
ˆ
at c
˘
aderi, c
ˆ
at si activit
˘
at
,
i
de zi cu zi

Implementarea unei ret
,
ele neuronale cu scopul de a
ˆ
ınv
˘
at
,
a pe baza datelor colec-
tate

Crearea unei aplicat
,
ii mobile ce prelueaz
˘
a datele de pe propriul server, s
,
i
testeaz
˘
a daca act
,
iunea curent
˘
a este c
˘
adere
c) Bibliografia recomandat
˘
a:

Mao, A.; Ma, X.; He, Y .; Luo, J. Highly Portable, Sensor-Based System for
Human Fall Monitoring. Sensors 2017, 17, 2096.
d) Termene obligatorii de consultant
,
˘
a: s
˘
apt
˘
am
ˆ
anal
e) Locul s
,
i durata practicii: laboratoarele specifice programului de studiu
Primit la data de: 26-06-2019
Termen de predare: 10-05-2020
Semn
˘
atura Director Departament Semn
˘
atura coordonatorului
Semn
˘
atura candidat: [anonimizat] 2-3
surse, si sa micsorati spatiul intre randuri,
cum ne-am inteles

Cuprins
1 Introducere 1
1.1 Tematica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.2 Obiectiv . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1.3 Stadiul actual al aplicat ,iilor de c ˘adere al dispozitivelor mobile . . . . . . . . . 3
2 Aspecte teoretice s ,i tehnice 4
2.1 Android . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.1 Kotlin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
2.1.2 Componentele fundamentale ale aplicat ,iilor Android . . . . . . . . . . 4
2.1.3 Senzori ˆın Android . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
2.1.4 Accelerometru . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.1.5 Giroscop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
2.1.6 Magnetometru . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
2.2 Inteligent ,˘a artificial ˘a . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.1 Not ,iuni de baz ˘a. Neuronul. Ret ,ea neuronal ˘a . . . . . . . . . . . . . . . 11
2.2.2 Funct ,ii de activare . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15
2.2.3 Overfitting . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.2.4 ˆInv˘at,are supervizat ˘a.ˆInv˘at,are nesupervizat ˘a.ˆInv˘at,are consolidat ˘a . . . 19
3 Aspecte de proiectare 20

Capitolul 1
Introducere
1.1 Tematica
ˆ
In prezent, din ce
ˆ
ın ce mai multe persoane duc o viat
,
˘
a sedentar
˘
a datorit
˘
a facilit
˘
at
,
ilor oferite
de evolut
,
ia tehnologiei. De asemenea, este recunoscut faptul c
˘
a insuficient
,
a activit
˘
at
,
ii fiz-
ice este unul din cei zece factori pentru mortalitatea global
˘
a.Persoanele cu o activitate fizic
˘
a
redus
˘
a sunt supus
,
i la un risc al mortalit
˘
at
,
ii mai ridicat dec
ˆ
at persoanele care efectueaz
˘
a cel
put
,
in 150 minute de activitate fizic
˘
a s
˘
apt
˘
am
ˆ
anal. Un alt fenomen important este
ˆ
ımb
˘
atr
ˆ
anirea
populat
,
iei: acest fapt se datoreaz
˘
a cres
,
terii sperant
,
ei de viat
,
˘
a, c
ˆ
at s
,
i a sc
˘
aderii sporului natu-
ral. C
˘
aderile sunt un risc major asupra s
˘
an
˘
at
˘
at
,
ii persoanelor
ˆ
ın v
ˆ
arst
˘
a, care afecteaz
˘
a calitatea
viet
,
ii acestora.
ˆ
In r
ˆ
andul acestora, c
˘
aderile accidentale sunt mult mai frecvente: 30 procente
din populat
,
ie cu o v
ˆ
arst
˘
a de peste 65 de ani cad cel put
,
in o dat
˘
a pe an; aceast
˘
a proport
,
ie cres
,
te
rapid
ˆ
ın funct
,
ie de v
ˆ
arst
˘
a [
Tromp
].
ˆ
In plus,
ˆ
ın cazul persoanelor
ˆ
ın v
ˆ
arst
˘
a supuse c
˘
aderilor,
exist
˘
a riscul de a nu exista posibilitatea de a se ridica, rezult
ˆ
and
ˆ
ın spitalizare sau, mai r
˘
au,
deces [
Tinetti
]. Astfel, prin cercet
˘
ari
ˆ
ın recunoas
,
terea activit
˘
at
,
ilor de zi cu zi s
,
i a c
˘
aderilor,
se poate reduce gravitatea unei c
˘
aderi,
ˆ
ın special
ˆ
ın cazul persoanelor
ˆ
ın v
ˆ
arst
˘
a. Detectarea
c
˘
aderilor de zi cu zi s
,
i a c
˘
aderilor sunt,
ˆ
ın principiu, deduse prin analizarea datelor senzorilor,
precum camera video, accelerometru, giroscop, magnetometru s
,
i barometru [
Muhammad
].
1
nu ati pastrat spatierea de 1.5 intre linii
https://tex.stackexchange.com/questions/83855/change-line-s
pacing-inside-the-document
\usepackage{setspace}
\renewcommand{\baselinestretch}{1.5}
comanda este
in versiunea anterioara era
bine
sa folositi alta varianta de citare, cea cu numar intre paranteze [11]
https://www.overleaf.com/learn/latex/biblatex_bibliography_styles
sa folositi stilul numeric

Capitolul 1. Introducere 1.2. Obiectiv
Figura 1. 1.1: Procentajul de seniori care au perceput un risc de c ˘adere dup ˘a sex s ,i vˆarst˘a
[comparisonFall ]
1.2 Obiectiv
Scopul de baz ˘a al lucr ˘arii este implementarea unei aplicat ,ii capabile de a detecta c ˘aderile s ,i
a le diferent ,ia de activit ˘at,ile de zi cu zi. Pentru a dezvolta o astfel de aplicat ,ie, sunt necesare
ˆındeplinirea urm ˘atoarelor criterii:
Colectarea unui set de date a senzorilor existent ,iˆıntr-un telefon inteligent ce cuprinde
diferite posturi ˆın care o persoan ˘a poate c ˘adea.
Crearea unei ret ,ele neuronale bazat ˘a pe ˆınv˘at,are supervizat ˘a cu scopul de a prelua
t˘ariile neuronilor dup ˘aˆınv˘at,are.
Crearea unui server care se ocup ˘a de transmiterea datelor spre utilizatorii aplicat ,iei.
Implementarea unei aplicat ,ii mobile care, cu ajutorul accelerometrului, giroscopului
s,i a magnetometrului s ˘a testeze statutul telefonului.
2

Capitolul 1. Introducere1.3. Stadiul actual al aplicat ,iilor de c ˘adere al dispozitivelor mobile
1.3 Stadiul actual al aplicat ,iilor de c ˘adere al dispozitivelor
mobile
Pˆan˘aˆın momentul de fat ,˘a, exist ˘a dou ˘a metode principale de a detecta c ˘aderile:
1. Setarea unui prag limit ˘a pentru a detecta c ˘aderea
2. Inteligent ,˘a artificial ˘a (bazat ˘a peˆınv˘at,are supervizat ˘a)
Conform [ comparisonFall ], majoritatea algoritmilor de detectare a c ˘aderilor sunt bazat ,i pe
g˘asirea unui prag limit ˘a,ˆıns˘a algoritmii ce folosesc inteligent ,˘a artificial ˘a pot oferi o precizie
mult mai ridicat ˘a. Performant ,a general ˘a a cinci algoritmi de ˆınv˘at,are artificial ˘a a fost mai
mare dec ˆat performant ,a a cinci algoritmi pe baz ˘a de prag descris ,iˆın literatur ˘a de speciali-
tate, mas ,inile vector-suport (Support Vector Machine) oferind cea mai mare combinat ,ie de
sensibilitate s ,i specificitate.
Figura 1. 1.2: Compararea sensibilit ˘at,ii s,i specificit ˘at,iiˆıntre cinci algoritmi bazat ,i pe prag s ,i cinci
algoritmi de ˆınv˘at,are automat ˘a pentru a distinge c ˘aderile de activit ˘at,i zilnice. [ comparisonFall ]
3

Capitolul 2
Aspecte teoretice s ,i tehnice
2.1 Android
Android este un sistem de operare pentru telefoanele mobile, acesta reg ˘asindu-se ˆın aprox-
imativ 2.5 miliarde de dispozitive mobile [ android ]. Android este dezvoltat de o asociat ,ie
de dezvoltatori, cunoscut sub numele de Open Handset Alliance s ,i sponsorizat ˘a de Google.
Acesta a fost dezv ˘aluit lumii pentru prima dat ˘aˆın 2007, primul dispozitiv Android cu scop
comercial fiind lansat un an mai t ˆarziu, ˆın 2008.
2.1.1 Kotlin
Kotlin este un limbaj de programare cu inferent ,˘a de tip, ce poate fi folosit pe mai multe plat-
forme. Kotlin este proiectat s ˘a interopere pe deplin cu Java, iar versiunea JVM a bibliotecii
sale standard depinde de biblioteca Java Class, dar inferent ,a de tip permite sintaxei s ˘a s˘a fie
mai concis ˘a. [kotlinWiki ]
2.1.2 Componentele fundamentale ale aplicat ,iilor Android
Componentele aplicat ,iei sunt, ˆın esent ,˘a, elementele vitale ale unei aplicat ,ii. Aceste com-
ponente sunt cuplate aplicat ,iei ”AndroidManifest.xml”, care are rolul de a descrie fiecare
component ˘a s,i modul de interact ,iune.
ˆIn prezent, exist ˘a patru tipuri de astfel de componente ce se pot folosi ˆın aplicat ,iile An-
droid:
1. Activit ˘at,i – ecran al interfet ,ei
2. Servicii – component ˘a cu scopul rul ˘arii unui proces ˆın fundal
3. Receptori de transmisie – permite ˆınregistrarea evenimentelor
4. Furnizori de cont ,inut – ofer ˘a acces la date ˆıntre aplicat ,ii
Componenta activitate reprezint ˘a un ecran al interfet ,ei de utilizare a aplicat ,iei Android. ˆIn
acest fel, o activitate Android este foarte asem ˘an˘atoare cu ferestrele ˆıntr-o aplicat ,ie desktop.
O aplicat ,ie Android poate cont ,ine una sau mai multe activit ˘at,i, adic ˘a unul sau mai multe
4

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
ecrane. Aplicat ,ia Android ˆıncepe prin afis ,area activit ˘at,ii principale, apoi aplicat ,ia av ˆand
posibilitatea de a deschide activit ˘at,i suplimentare.
Ciclul de viat ,˘a al unei activit ˘at,i Android Atunci c ˆand o aplicat ,ie Android este pornit ˘a
pentru prima dat ˘a, activitatea principal ˘a este creat ˘a. Activitatea trece apoi prin 3 st ˘ariˆınainte
c˘a acesta s ˘a fie gata s ˘a serveasc ˘a utilizatorul: Creat (Created), ˆınceput (Started) s ,i reluat
(Resumed).
Figura 1. 2.1: Ciclul de viat ,˘a al unei activit ˘at,i
Surs˘a:[activityCycle ]
Dac˘a activitatea principal ˘a poate deschide orice alte activit ˘at,i (ecrane), aceste activit ˘at,i
vor trece prin aceleas ,i 3 st ˘ari la deschiderea lor.
Dac˘a o activitate X deschide o alt ˘a activitate Y , atunci activitatea X va fi ˆıntrerupt ˘a,
ceea ce inseamn ˘a c˘a activitatea X va trece ˆın starea de pauz ˘a (onPause). ˆIn momentul ˆın
care utilizatorul apas ˘a pe butonul care ˆıl redirect ,ioneaz ˘aˆınapoi s ,i revine la activitatea X,
activitatea X revine la starea reluat ˘a (onResume).
Dac˘a utilizatorul revine la ecranul init ,ial al dispozitivului Android, toate activit ˘at,ile vor
fiˆıntrerupte s ,i apoi oprite. Dac ˘a utilizatorul revine apoi la aplicat ,ie, activit ˘at,ile vor trece prin
st˘arile ˆıncepute s ,i apoi reluate.
St˘arile unei activit ˘at,i urmeaz ˘aˆıntotdeauna s ˘aget ,ile din diagram ˘a de mai sus. O activitate
nu poate s ˘ari de la creat la reluat direct. O activitate va trece ˆıntotdeauna prin creare, ˆıncepere
s,i reluare ˆın exact aceast ˘a secvent ,˘a. O activitate se poate schimba de la reluat la pauz ˘a de la
spate s ,i de la pauz ˘a la oprit s ,iˆınapoi la ˆınceput, dar niciodat ˘a de la oprit direct la reluat.
Toate activit ˘at,ile din aplicat ,iile Android sunt reprezentate de o clas ˘a de activit ˘at,i. Aceste
clase de activit ˘at,i sunt subclase ale clasei android.app.Activity. Clasa de activit ˘at,i cont ,ine un
set de metode care corespunde ciclului de viat ,˘a,ˆın care o activitate poate fi. Aceste metode
sunt urm ˘atoarele:
5

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
onCreate() – la crearea activit ˘at,ii, activitatea intr ˘a in acest stadiu. ˆIn aceast ˘a metod ˘a, ar
trebui s ˘a se efectueze operat ,ii care se ˆıntampl ˘a o singur ˘a dat ˘a pe durata activit ˘at,ii
onStart() – aceast ˘a metod ˘a face ca aplicat ,ia s˘a fie vizibil ˘a utilizatorului (acvtivitatea
devine interactiv ˘a)
onRestart() – ˆın cazul ˆın care aplicat ,ia revine la activitate, se apeleaza aceast ˘a metod ˘a
onResume() – ˆın momentul ˆın care activitatea intr ˘aˆın aceast ˘a stare, aceasta vine ˆın
prim-plan, urm ˆand ca sistemul s ˘a apeleze onResume(). Aplicat ,ia r˘amˆaneˆın starea
reluat ˘a pˆan˘aˆın momentul ˆın care un alt eveniment devine ˆın prim-plan.
onPause() – aceast ˘a metod ˘a se apeleaza la momentul ies ,irii din activitate
onStop() – c ˆand activitatea nu mai este vizibil ˘a utilizatorului, sistemul apeleaz ˘a aceast ˘a
metod ˘a.
onDestroy() – aceast ˘a metod ˘a este apelat ˘aˆınaintea distrugerii unei activit ˘at,i. onDe-
stroy() poate fi apelat ˘a cˆand activitatea se termin ˘a sau apare o schimbare a configur ˘arii
(precum rotirea dispozitivului). [ activityCycle ]
Cˆand activitatea trebuie s ˘a treac ˘a la una dintre st ˘arile ciclului de viat ,˘a, metoda ciclului de
viat ,˘a corespunz ˘atoare este apelat ˘a la instant ,a subclasei Activitate. C ˆand metoda ciclului de
viat ,˘a termin ˘a, se presupune c ˘a activitatea se afl ˘aˆın noua stare a ciclului de viat ,˘a. De exemplu,
odat˘a cu revenirea metodei ciclului de viat ,˘a onCreate(), se presupune c ˘a activitatea este ˆın
starea creat ˘a.
Unserviciu este o component ˘a cu scop general pentru ment ,inerea unei aplicat ,ii care
ruleaz ˘aˆın fundal pentru a efectua operat ,iuni pe termen lung sau pentru a efectua lucr ˘ari
pentru procesele de la distant ,˘a. Un serviciu nu ofer ˘a o interfat ,˘a de utilizator. Ciclul de viat ,˘a
al unui serviciu este definit de dou ˘a st˘ari:ˆınceput (Started) s ,i legat (Bound).
Unreceptor de transmisie reprezint ˘a o component ˘a Android care permite ˆınregistrarea
evenimentelor at ˆat ale aplicat ,iei, c ˆat s ,i a sistemului. Dac ˘a exist ˘a mai mult ,i receptori pentru
un eveniment, tot ,i aces ,tia vor fi notificat ,iˆın momentul ˆın care evenimentul se ˆıntˆampl ˘a.
Ciclul de viat ,˘a al unui receptor de transmisie se termin ˘aˆın momentul ˆın care funct ,ia de
preluare a notific ˘arii (onReceive()) se ˆıncheie.
Unfurnizor de cont ,inut ofer˘a accesul la date ˆıntre diferite aplicat ,ii Android. Acesta
ˆıncapsuleaz ˘a datele s ,i ofer ˘a un mecanism de definire a securit ˘at,ii datelor. Rolul principal al
acestuia este de a partaja date ˆıntre aplicat ,ii.
2.1.3 Senzori ˆın Android
ˆIn prezent, majoritatea dispozitivelor Android au integrate divers ,i senzori, cu rol ˆın m˘asurarea
mis ,c˘arii, orient ˘arii s ,i a anumitor condit ,ii a mediului ˆınconjur ˘ator. Senzorii integrat ,i sunt ca-
pabili de a m ˘asur˘a cu precizie factorii necesari, astfel aces ,tia devenind foarte utili ˆın cazul
ˆın care se dores ,te monitorizarea pozit ,iei dispozitivului ˆın spat ,iul tridimensional sau vitez ˘a
acestuia. Platforma Android suport ˘a trei categorii generale de senzori [ sensorKotlin ]:
1. Senzori de mis ,care – Monitorizeaz ˘a accelerat ,ia s,i rotat ,ia dispozitivului ˆın spat ,iul tridi-
mensional.
6

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
Figura 1. 2.2: Ciclul de viat ,˘a al unui serviciu
Surs˘a:[serviceCycle ]
2. Senzori de mediu – M ˘asoar ˘a anumit ,i parametrii ai mediului, precum temperatura, pre-
siunea, umiditatea s ,i iluminarea
3. Senzori de pozit ,ie – M ˘asoar ˘a pozit ,ia unui dispozitiv. Aceast ˘a categorie este definit ˘a de
magnetometru s ,i senzori de orientare
7

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
Figura 1. 2.3: Diagram ˘a ilustrativ ˘a a modului ˆın care se administreaz ˘a
accesul la spat ,iu de c ˘atre un furnizor de cont ,inut
Surs˘a:[contentProvider ]
2.1.4 Accelerometru
Accelerometrul reprezint ˘a dispozitivul electromecanic utilizat pentru a m ˘asura fort ,ele de
accelerat ,ie, unde accelerat ,ia este variat ,ia c˘a m˘arime s ,i direct ,ie a vectorului vitez ˘a. Aceste
fort ,e sunt de dou ˘a tipuri: statice s ,i dinamice. Prin fort ,˘a static ˘a se ˆınt,elege fort ,˘a aplicat ˘a
asupra dispozitivului care nu se schimb ˘aˆın m˘arime, pozit ,ie sau direct ,ie, un exemplu elocvent
fiind fort ,a gravitat ,ional ˘a. Prin urmare, fort ,ele dinamice sunt reprezentate de fort ,ele ce
ˆıs,i schimb ˘a cel put ,in una din cele trei caracteristici. [ acceleration ] Cel mai comun mod
de funct ,ionare a unui accelerometru este prin efectul piezoelectric. Efectul piezoelectric
reprezint ˘a abilitatea anumitor entit ˘at,i de a genera o sarcin ˘a electric ˘a c˘a r˘aspuns la efortul
mecanic aplicat. Cuv ˆantul piezoelectric provine din greac ˘a, form ˘a original ˘a fiind ”piezein”,
care ˆınseamn ˘a strˆangere sau ap ˘asare, s ,i piezo, care este ˆınseamn ˘a ”ˆımpingere”.
8

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
Figura 1. 2.4: Tipurile de senzori suportat ,i de platforma Android
Surs˘a:[sensorKotlin ]
2.1.5 Giroscop
Giroscopul este dispozitivul care utilizeaz ˘a gravitat ,ia P˘amˆantului pentru determinarea ori-
ent˘arii. Acesta este alc ˘atuit dintr-un disc care se rotes ,te, care poart ˘a denumirea de rotor, s ,i
este montat pe o ax ˘a ce se ˆınvˆarte, ˆın centrul unei rot ,i mai mari s ,i mai stabile. Pe m ˘asur˘a
ce axa se ˆınvˆarte, rotorul r ˘amˆaneˆın repaus pentru a arat ˘a tract ,iunea gravitat ,ional ˘a central ˘a s,i
astfel direct ,ia c˘arei cai este orientat ˘aˆın jos.
9

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.1. Android
Figura 1. 2.5: Accelerometru
Surs˘a:[contentProvider ]
Figura 1. 2.6: Efectul piezoelectric
Surs˘a:[piezoelectric ]
2.1.6 Magnetometru
Conform [ magnetometer ], magnetometrul este instrumentul care are c ˘a scop m ˘asurarea
rezistent ,ei s ,i orient ˘arii(direct ,iei) c ˆampului magnetic din vecin ˘atatea acestuia. Magnetismul
difer ˘aˆın funct ,ie de locat ,ie din cauza naturii diferite a rocilor s ,i de interact ,iunea dintre par-
ticulele ˆınc˘arcate de soare s ,i magnetosfera planetei, care au c ˘a efect schimbarea c ˆampului
magnetic al P ˘amˆantului. Magnetometrele sunt folosite ˆın mai multe domenii, principalele
fiind sondajele geofizice, detectarea anomaliilor magnetice iar ˆın cazul unei aeronave, aces-
tea sunt folosite pentru a indic ˘a direct ,ia. Mecanismul de funct ,ionare const ˘aˆın efectul Hall
[hallEffect ], care detecteaz ˘a cˆampul magnetic al P ˘amˆantului ˆıntr-un spat ,iu tridimensional.
Magnetometrul produce o tensiune proport ,ional ˘a cu puterea s ,i polaritatea c ˆampului magnetic
de-a lungul axei pe care este direct ,ionat fiecare senzor. Tensiunea perceput ˘a este convertit ˘a
ˆın semnal digital reprezent ˆand intensitatea c ˆampului magnetic.
10

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
Figura 1. 2.7: Giroscop
Surs˘a:[gyroscope ]
Figura 1. 2.8: magnetometru folosit ˆıntr-o aeronava
Surs˘a:[gyroscope ]
2.2 Inteligent ,˘a artificial ˘a
2.2.1 Not ,iuni de baz ˘a. Neuronul. Ret ,ea neuronal ˘a
Inteligent ,a artificial ˘a reprezint ˘a simularea inteligent ,ei umane a mas ,inilor, care sunt progra-
mate s ˘a gˆandeasc ˘a precum oamenii s ,i s˘a imite act ,iunile lor.
Caracteristica de baz ˘a a inteligent ,ei artificiale este de a rat ,ionaliza s ,i de a lua act ,iuni care
au cele mai mari s ,anse de a atinge obiectivul dorit.
Un sistem de inteligent ,˘a artificial ˘a are la baz ˘a 3 componente majore:
11

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
Figura 1. 2.9: Modul de funct ,ionare al magnetometrului
Surs˘a:[gyroscope ]
1. Reprezentarea cunos ,tiint ,elor s ,i a rat ,ionamentului – reprezint ˘a un domeniu al inteligent ,ei
artificiale care are ca scop convertirea informat ,iilor oferite de lume ˆıntr-o manier ˘aˆın
care un calculator o poate interpreta.
2. G ˆandirea sau rat ,ionamentul reprezint ˘a abilitatea prin care se ajunge la rezolvarea prob-
lemei. Acest domeniu mai are s ,i denumirea de planificare, deoarece, ˆın esent ,˘a, cerint ,˘a
este de a g ˘as,i cursul act ,iunilor a unui sistem de a ajunge la rezultatul propus.
3.ˆInv˘at,area reprezint ˘a o form ˘a a inteligent ,ei artificiale care permite unui anumit sistem
s˘aˆınvet ,e prin date, s ,i nu prin programare static ˘a, explicit ˘a.ˆIn prezent, exist ˘a mai multe
tipuri sau paradigme de ˆınv˘at,are care sunt folosite ˆın procesul de ˆınv˘at,are:
(a)ˆInv˘at,area supervizat ˘a
(b)ˆInv˘at,area nesupervizat ˘a
(c)ˆInv˘at,area semisupervizat ˘a
(d)ˆInv˘at,area ˆınt˘arit˘a/consolidat ˘a (reinforcement learning)
(e)ˆInv˘at,area de sine
(f)ˆInv˘at,area caracteristicilor (feature learning)[ wikiAI ]
Neuronul este, din punct de vedere biologic, celul ˘a fundamental ˘a a sistemului nervos. Acesta
transmite informat ,ii spre alte celule nervoase sau mus ,chi. Majoritatea neuronilor au un corp,
un axon s ,i dendrite. Corpul acestora este format din nucleu s ,i citoplasm ˘a. [bioNeuron ]
12

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
Figura 1. 2.10: Neuronul biologic Surs ˘a:[neuronImage ]
Din punct de vedere informatic, neuronul artificial este o funct ,ie matematic ˘a, care a fost
conceput din analogia cu neuronul biologic. Aces ,tia sunt elemente elementare ˆın construirea
unei ret ,ele neuronale. Un neuron artificial are una sau mai multe c ˘ai de intrare, pe care le
ˆınsumeaz ˘a, produc ˆand o valoare de ies ,ire. Fiecare m ˘arimi de intrare este ponderat ˘a sepa-
rat, iar suma este trecut ˘a printr-o funct ,ie numit ˘a funct ,ie de activare sau funct ,ie de transfer
[artificialNeuron ].
Ret ,eaua neuronal ˘a este descris ˘a c˘a fiind ret ,ea de unit ˘at,i simple de procesare asem ˘an˘atoare
neuronilor care realizeaz ˘a colectiv calcule complexe. Ret ,elele neuronale sunt adesea orga-
nizate ˆın straturi, inclusiv un strat de intrare care prezint ˘a datele (de exemplu, o imagine),
straturi ascunse care transform ˘a datele ˆın reprezent ˘ari intermediare s ,i un strat de ies ,ire care
produce un r ˘aspuns (de exemplu, o act ,iune). Conexiunile recurente sunt de asemenea popu-
lare atunci c ˆand se proceseaz ˘a secvent ,ial date [ lake2016building ].
13

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
Figura 1. 2.11: Ret ,ea neuronal ˘a simpl ˘a, cu un strat de intrare, un strat ascuns s ,i un strat de ies ,ire
Surs˘a:[NeuralNetwork ]
ˆIn cazul ˆın care unei ret ,ele neuronale i se adaug ˘a mai multe straturi ascunse, complexi-
tatea calculelor este mult mai ridicat ˘a. Prin aceast ˘a ad˘augare, ret ,eaua neuronal ˘a define mai
precis ˘a,ˆıns˘a s,i timpul de execut ,ie cres ,te semnificativ. Acest tip de ret ,ea se numes ,te ret ,ea
neuronal ˘a profund ˘a (deep neural network).
Figura 1. 2.12: Ret ,ea neuronal ˘a profund ˘a Surs ˘a:[deepNN ]
Init ,ial, t˘ariile fiec ˘arei conexiuni a doi neuroni sunt alese aleatoriu, apoi aceste valori fiind
actualizate de c ˘atre algoritm prin introducerea datelor ˆın ret ,eaua neuronal ˘a pˆan˘aˆın momentul
ˆın care aceast ˘a este optimizat ˘a corespunz ˘ator, ˆıntr-un mod de a nu se ajunge la supra-potrivire
(overfitting). Prin supra-potrivire se ˆınt,elege o eroare mic ˘a a datelor de antrenare, dar o eroare
mare ˆın cazul ˆın care noi date sunt introduse ˆın ret ,eaua neuronal ˘a. Cu alte cuvinte, ret ,eaua
14

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
neuronal ˘a este capabil ˘a doar de prelucrarea corect ˘a a datelor existente ˆın datele de antrenare.
2.2.2 Funct ,ii de activare
Cele mai utilizate funct ,ii sunt[ CalculNeuronal ][activationFunctions ]:
1. funct ,ia liniar ˘a
f!R!R;f(x) =x (2.1)
Figura 1. 2.13: Funct ,ia liniar ˘a Surs ˘a:[neuronImage ]
2. funct ,ia treapt ˘a
f!R!0;1;f(x) =(
1;x>=0
0;x<0(2.2)
Figura 1. 2.14: Funct ,ia treapt ˘a Surs ˘a:[neuronImage ]
15

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
3. funct ,ia ramp ˘a
f!R![1;1];f(x) =8
><
>:1;x>=1
x;x2(1;1)
0;x<0(2.3)
Figura 1. 2.15: Funct ,ia ramp ˘a Surs ˘a:[neuronImage ]
4. funct ,ia sigmoidal ˘a
f!R!(0;1);f(x) =1
1+ex(2.4)
Figura 1. 2.16: Funct ,ia sigmoidal ˘a Surs ˘a:[neuronImage ]
5. funct ,ia tangent ˘a hiperbolic ˘a
f!R!(1;1);f(x) =tanh(x) =
exex
ex+ex(2.5)
16

Capitolul 2. Aspecte teoretice s
,
i tehnice 2.2. Inteligent
,
˘
a artificial
˘
a
Figura 1. 2.17:
Funct
,
ia tangent
˘
a hiperbolic
˘
a Surs
˘
a:[
neuronImage
]
6.
funct
,
ia signum
f
!
R
!
1
;
1
;
f
(
x
) =
(
1
;
x
>
=
0

1
;
x
<
0
(2.6)
Figura 1. 2.18:
Funct
,
ia signum Surs
˘
a:[
neuronImage
]
2.2.3 Overfitting
Pentru a evita supra-potrivirea
ˆ
ıntr-o ret
,
ea neuronal
˘
a, se cunosc mai multe metode:
1.
Simplificarea modelului. Aceast
˘
a tehnic
˘
a reprezint
˘
a eliminarea unor straturi ascunse
s
,
i/sau a neuronilor.
2.
Oprirea din timp a ret
,
elei neuronal
˘
a. Prin aceast
˘
a metod
˘
a, se
ˆ
ınt
,
elege oprirea
ˆ
ınv
˘
at
,
˘
arii
ˆ
ın momentul
ˆ
ın care ret
,
eaua neuronal
˘
a a ajuns
ˆ
ın punctul
ˆ
ın care eroarea este minim
˘
a.
17
adaugati sursa si
aici

Capitolul 2. Aspecte teoretice s ,i tehnice 2.2. Inteligent ,˘a artificial ˘a
Figura 1. 2.19: Oprirea din timp a ret ,elei neuronale Surs ˘a:[earlystopping ]
3. Augmentarea datelor. Augmentarea datelor este procesul de cres ,tere a datelor din
setul de intrare. Spre exemplu, o ret ,ea neuronal ˘a care primes ,te c˘a date imagini, poate
fi augmentat ˘a prin ad ˘augarea imaginilor init ,iale, ˆıns˘a prin a le cres ,te luminozitatea,
prin a le mari sau a le transpune ˆın alt ˘a pozit ,ie.
4. Renunt ,area/abandonarea unor anumit ,i neuroni (dropouts). Acest procedeu presupune
modificarea ret ,elei neuronale, ret ,eaua abandon ˆand neuroni aleatoriu la fiecare iteratie.
Figura 1. 2.20: Abandonarea la anumit ,i neuroni [ NeuralNetwork ]
18

Capitolul 2. Aspecte teoretice s
,
i tehnice 2.2. Inteligent
,
˘
a artificial
˘
a
2.2.4
ˆ
Inv
˘
at
,
are supervizat
˘
a.
ˆ
Inv
˘
at
,
are nesupervizat
˘
a.
ˆ
Inv
˘
at
,
are consoli-
dat
˘
a
ˆ
In figure de mai sus, se poate observa modul de operare direct (feedforward) [
CalculNeuronal
].
ˆ
Intr-o ret
,
ea
ˆ
ın care propagarea se face
ˆ
ınapoi (backpropagation), erorile calculate sunt trans-
mise c
˘
atre straturile ascunse, t
˘
ariile neuronilor fiind ajustate pentru a reduce eroarea.
ˆ
Inv
˘
at
,
area supervizat
˘
a reprezint
˘
a un tip de
ˆ
ınv
˘
at
,
are
ˆ
ın care se cunoas
,
te rezultatul dorit,
datele de
ˆ
ınv
˘
at
,
are constituind o pereche format
˘
a din date de intrare s
,
i date de ies
,
ire. O astfel
de
ˆ
ınv
˘
at
,
are este folosit
˘
a pentru a prezice sau deduce rezultatele pentru date sau evenimente
care nu au fost
ˆ
ınc
˘
a
ˆ
ınv
˘
at
,
ate.
ˆ
Inv
˘
at
,
area nesupervizat
˘
a este o tehnic
˘
a de
ˆ
ınv
˘
at
,
are a inteligent
,
ei artificiale care presupune
g
˘
asirea modelelor s
,
i a caracteristicilor nedetectate anterior. Prin urmare, acest tip de
ˆ
ınv
˘
at
,
are
nu depinde de o pereche de tip intrare-ies
,
ire, ci strict de datele de intrare.
ˆ
Inv
˘
at
,
area consolidat
˘
a este un un tip de
ˆ
ınv
˘
at
,
are care const
˘
a
ˆ
ın a lua m
˘
asuri potrivite pentru
a maximiza recompensele
ˆ
ıntr-o situat
,
ie specific
˘
a. Aceast
˘
a tehnic
˘
a este folosit
˘
a de diverse
programe s
,
i mas
,
ini pentru a g
˘
asi cel mai bun comportament posibil sau calea pe care ar trebui
s
˘
a o ia in diferite situat
,
ii.
ˆ
Inv
˘
at
,
area consolidat
˘
a difer
˘
a de
ˆ
ınv
˘
at
,
area supervizat
˘
a prin faptul c
˘
a
aceasta nu are un r
˘
aspuns cheie, ci
ˆ
ıl
ˆ
ınvat
,
˘
a prin experient
,
˘
a [
reinforcement
].
19
nu uitati de sursa nici aici

Capitolul 3
Aspecte de proiectare
20