Neste trabalho é proposta uma rede neural auto-organizável, chamada rede Competitiva e Hebbiana Temporal (CHT), capaz de aprender e reproduzir seqüências temporais complexas. Tais seqüências possuem elementos repetidos e/ou compartilham elementos com outras seqüências. Em ambos os casos ocorrem incertezas durante a fase de reprodução das seqüências armazenadas, sendo estas resolvidas por meio de informação de contexto. Pesos sinápticos competitivos codificam a parte estática das seqüências, enquanto a ordem temporal é codificada através de conexões laterais. A rede CHT faz uso eficiente de memória, pois armazena apenas uma única cópia de cada elemento repetido/compartilhado. Além disso, redundância no armazenamento dos elementos de uma seqüência a torna tolerante a ruídos e falhas. Foi utilizada uma plataforma de controle distribuído para avaliar a rede CHT no problema de planejamento de trajetórias para controle ponto-a-ponto, em tempo real, do robô PUMA 560. A performance do sistema de controle é comparada com a de outras redes neurais.
Redes não-supervisionadas; seqüências temporais; robótica; planejamento de trajetória; controle distribuído
