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A necessidade de conhecer o comportamento do vento durante diferentes horas do dia, assim como de registrar efeitos destrutivos que este possa apresentar, impulsionou o aperfeiçoamento dos anemômetros, equipamentos capazes de medir direta ou indiretamente a velocidade do vento. Dentre os tipos de sensores disponíveis para esta aplicação, os baseados em ultrassom se destacam pela inexistência de partes móveis, possibilidade de leitura de altas velocidades de vento e robustez nas aplicações. Uma desvantagem, porém, é o atrito entre o vento e as estruturas de sustentação dos sensores, que causa anomalias nas medições devido à turbulência provocada pelo obstáculo presente na trajetória do ar. A modelagem da influência da estrutura na leitura de velocidade do vento é difícil de ser determinada devido à quantidade de variáveis que teriam que ser consideradas. Pensando nisso, propõem-se utilizar a metodologia de redes neurais artificiais (RNA) para melhorar a eficiência das leituras. Os resultados alcançados pelo estudo apontam que, em ambiente de simulação a generalização da rede demonstrou grande eficiência, apresentando erros de medida de até 1,34% da velocidade real do vento

Redes neurais. Inteligência artificial. Anemômetro