Dados da Submissão

Título

INTRASOM: BIBLIOTECA OPEN SOURCE EM PYTHON PARA MAPAS AUTO-ORGANIZÁVEIS COM APLICAÇÕES EM GEOCIÊNCIAS

Texto do resumo

Mapas Auto-Organizáveis ou Self-Organizing Maps (SOM) são redes neurais artificiais amplamente utilizadas para visualização de dados, agrupamentos e redução de dimensionalidade com preservação topológica da informação. Esse algoritmo é utilizado em diversos campos da ciência, como reconhecimento de imagem e fala, bioinformática, ciências da saúde, geociências e mineração de dados. Particularmente nas geociências, SOM podem ser muito úteis dadas às característica de preservação topológica em treinamento não supervisionado aplicado a dados multivariados. Apesar da existência de bibliotecas Python para SOM, muitas delas não incorporam todas as funcionalidades desenvolvidas ao longo do seu uso em produções científicas,a exemplo da topologia toroidal e manuseio de dados faltantes. O IntraSOM foi criado como uma biblioteca Python para SOM, de código aberto, desenvolvida pelo Grupo de Pesquisa Integrações Tecnológicas em Análise de Rochas e Fluidos (InTRA). Esse framework foi projetado para facilitar o uso de SOM em diversas aplicações científicas e práticas, suportando células hexagonais, topologia toroidal e oferecendo ferramentas de visualização, agrupamento e análises semi-superevisionadas. A biblioteca também oferece uma forma inovadora de processar bases com dados faltantes durante o treinamento, além da alternativa de treinamento com amostragem aleatória bootstrap, que promove a aceleração do treinamento e a redução do custo computacional para bases de dados muito grandes, com resultados similares. A IntraSOM aborda essas limitações com uma implementação em Python que usa Programação Orientada a Objetos (OOP) e inclui recursos para treinamento de mapas hexagonais toroidais, visualização de matrizes U e gráficos de componentes, além de imputation de dados. A biblioteca oferece uma interface fácil de usar e pode ser integrada a outros algoritmos e bibliotecas Python, tornando-a uma ferramenta acessível para pesquisadores e profissionais. A IntraSOM também permite o carregamento de mapas treinados anteriormente para aprendizagem por transferência e é modular, permitindo fácil expansão e uso flexível. Estudos de caso demonstram a eficácia da IntraSOM em aplicações inovadoras, como a análise de dados de perfilagem de poços de petróleo, mineração de dados de exploração, dados sísmicos, dados aerogeofísicos e de imageamento hiperespectral, assim como a imputação de dados faltantes em bases multivariadas de geociências. A biblioteca está disponível no GitHub e inclui documentação e exemplos de código.

Palavras Chave

Mapas Auto-Organizáveis; Biblioteca; Análise Exploratória de Dados; Intrasom; python