View
223
Download
0
Category
Preview:
Citation preview
Prof. Dr. Hertz Wilton de Castro Lins
Mini curso
Inteligência Computacional Aplicada
08/10/2013
Tópicos
� Inteligência Computacional
� Redes neurais
� Computação evolucionária
� Lógica fuzzy
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 2
� Inteligência de Enxames
� Aplicações
ICA
� A Inteligência Computacional (IC) tem como objetivo desenvolver, avaliar e aplicar
técnicas na criação de sistemas inteligentes.
� Estes sistemas imitam aspectos dos seres vivos, tais como:
– Aprendizado;
– Percepção;
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 3
– Raciocínio;
– Evolução
– Adaptação.
Técnicas e aplicações
� Técnicas
– Redes Neurais, Algoritmos Genéticos, Lógica Clássica, Lógica Fuzzy, Sistemas
Especialistas e inteligência de enxames.
� Aplicações
– Sistemas de apoio à decisão, classificação, planejamento, modelagem, reconhecimento
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 4
de padrões, otimização, previsão, controle e automação industrial, mineração de dados,
síntese de sistemas e descoberta de conhecimento.
� Diversos Setores
– Energia, industrial, econômico, financeiro, militar, saúde, comercial, síntese de circuitos,
jogos, meio ambiente e otimização.
Técnicas e aspecto natural
� Bioinspirados
Técnica de IC Aspecto Natural
Redes Neurais Artificiais Neurônios biológicos
Computação Evolucionária Evolução biológica
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 5
Enxames Inteligência de enxames
Lógica Fuzzy Processamento linguístico
Sistemas Especialistas Processo de Inferência
. Técnicas de IC e seus aspectos inspirados na natureza.
Breve histórico
� Antes dos anos 50
– Aristoteles
– Peter abelard
– Leibniz e Newton
– George Boole
� Anos 60 aos 90
– Florescimento
• Aprendizado de máquina
• Sistemas multiagente,
• Vida artificial,
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 6
– George Boole
– Charles Babage
� Anos 50
– Alan Turing:
– Primeiros programas de xadrez.
– Termo inteligência computacional
– Linguagem de programação LISP
• Vida artificial,
• Visão por computador
IA - Atualmente
– Games
– Aplicações industriais
– Nanorobôs
– Exploração espacial
– Inteligência coletiva
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 7
– Inteligência coletiva
– Compreensão da linguagem natural
– Automóveis.
– Aplicações militares
– Robótica
Linguagens, ambientes...
� Pesquisa em IA
– LISP (List programming)
• Processamento de dados simbólicos através de listas.
– PROLOG (Programming in Logic)
• Base de fatos e regras
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 8
� C++
� Java
� Matlab
� IDE’s
Redes Neurais Artificiais
� Modelos computacionais inspirados na estrutura e comportamento do
cérebro.
� São utilizadas de forma efetiva no aprendizado de padrões a partir de
dados não-lineares, incompletos, com ruídos e até compostos de
exemplos contraditórios.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 9
exemplos contraditórios.
Redes Neurais Artificiais
� Características principais:
– Adaptação por experiência.
– Capacidade de aprendizado.
– Habilidade de generalização.
– Organização de dados.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 10
– Organização de dados.
– Tolerância a falhas.
– Armazenamento distribuído.
Redes Neurais Artificiais
� Potenciais áreas de aplicação
– Aproximador universal de funções
– Controle de processos
– Reconhecimento e classificação de padrões
– Clusterização
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 11
– Clusterização
– Sistemas de previsão
– Otimização de sistemas
Computação evolucionária
� É uma área de pesquisa que aplica paradigmas inspirados no princípio
Darwiniano da evolução das espécies.
� Exemplos:
– Algoritmos Genéticos (Genetic Algorithms - GA)
– Programação Genética (Genetic Programming - GP)
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 12
– Hardware Evolucionário (Evolvable Hardware - EH)
– Programação Evolucionária (Evolutionary Programming - EP)
– Algoritmos Evolucionários (Evolutionary Algorithms -EA)
– Estratégias de Evolução (Evolution Strategies - ES)
– Sistemas Classificadores (Classifier Systems - CFS)
Computação evolucionária
� Algoritmos genéticos
– Características
• São algoritmos de busca adaptativa, com base na teoria da seleção natural
de Darwin.
• Os indivíduos melhor adaptados ao meio ambiente têm maior probabilidade
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 13
• Os indivíduos melhor adaptados ao meio ambiente têm maior probabilidade
de transmitir suas características aos seus descendentes.
Computação evolucionária
� Composição
– Codificação, população, avaliação.
� Aplicações:
– Resolver problemas complexos em que os algoritmos comuns são incapazes de
resolver.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 14
• Grandes espaços de busca
• Difícil modelagem do problema
• Métodos com grande esforço computacional
• Grande número de soluções candidatas ótimas.
Computação evolucionária
� Algoritmos genéticos
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 15
Computação evolucionária
� Algoritmos genéticos
– Operadores Genéticos
• Seleção
• Reprodução
• Mutação
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 16
• Mutação
Lógica fuzzy
� A lógica fuzzy é um conceito matemático surgido em 1965
a partir do conceito de Conjuntos Fuzzy,
� Prof. Lotfi Zadeh em 1965
� Incerteza.
– Quanto mais complexo for o projeto de software
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 17
– Quanto mais complexo for o projeto de software
(interfaces, requisitos ...), um tanto lento será o
planejamento e maior terá que ser o comprometimento
dos recursos.
Qualificadores
Lógica fuzzy
� Lógica clássica x Lógica fuzzy
– Valores intermediários entre os dois extremos
• {0,1} -> [0,1]
� Subjetividade
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 18
Lógica fuzzy
� Variáveis linguísticas
� Usadas para modelagem para modelagem dos sistemas fuzzy
� Pode ser usado num sistema baseado em regras para tomada de decisão
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 19
– if numero de requisitos > 50 numero de requisitos < 80 then numero de
requisitos = alto
– If numero de requisitos x é alto then is complexo
Lógica fuzzy
� O que é fuzzy?
� Pertinência fuzzy é uma incerteza determinística.
� A lógica fuzzy concentra-se em quantificar o ocorrido observado e não
com a probabilidade de sua eventual ocorrência.
� fuzzy ≠ probabilidade
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 20
� fuzzy ≠ probabilidade
� Pertinência fuzzy é uma incerteza determinística, enquanto que
probabilidade é não determinística.
� A incerteza probabilística se dissipa co o maior número de ocorrências,
enquanto que a incerteza fuzzy permanece inalterada.
Lógica fuzzy
� Benefícios
– Permite soluções mais eficientes para problemas tratados com técnicas não-
fuzzy.
– Reduz o tempo de desenvolvimento.
– Modela sistemas não-lineares complexos.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 21
– Modela sistemas não-lineares complexos.
– Sistemas avançados precisam de menos chips e sensores.
Inteligência de enxames
� Estuda comportamentos emergentes que surgem da coletividade de indivíduos
que interagem entre si e com o ambiente.
� Características
– Proximidade – os agentes devem ser capazes de interagir;
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 22
– Proximidade – os agentes devem ser capazes de interagir;
– Qualidade – os agentes devem ser capazes de avaliar seus comportamentos;
– Diversidade – permite ao sistema reagir a situações inesperadas;
– Estabilidade – nem todas as variações ambientais devem afetar o comportamento de um
agente;
– Adaptabilidade – a capacidade de responder às mudanças do ambiente.
Inteligência de enxames
� Exemplos
– A otimização por colônia de formigas.
– Otimização por enxame de partículas.
– Algoritmo enxame de abelhas.
– Shuffled frog-leaping,
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 23
– Cultura de bactérias
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– É uma técnica de otimização global baseada
em população, criada por Kennedy e
Eberhart nos anos 90
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 24
– Foi inspirada no comportamento social dos
pássaros e peixes.
– É baseada no conceito de que o
compartilhamento de informações entre os
indivíduos, denominados partículas, gera
uma vantagem evolutiva.
Inteligência de Enxames
Otimização por enxame de partículas
– Aplicações
• Telecomunicações
• Mineração de dados
• Roteamento de veículos (Capacitated
Vehicle Routing)
• Computação gráfica.• Sistemas de energia
• Processamento de sinais
• Otimização de funções
• Treinamento da rede neural artificial
• Sistema de controle fuzzy
• Escalonamento de tarefas (Multi-objective
Job shop scheduling)
• Computação gráfica.
• Posicionamento de bases em
computação móvel.
• Mesmas aplicações dos Algoritmos
genéticos.
Inteligência de Enxames
� Algumas Vantagens
– Eficiente em pesquisa global.
– Insensível a mudança de escala das variáveis.
– Adaptável a computadores paralelos.
– Não requer cálculo de derivadas.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 26
– Poucos parâmetros para serem definidos pelo usuário.
� Desvantagens
– Convergência lenta em fase de pesquisa refinada
– Fraca capacidade de busca local.
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Fluxo
• As partículas sobrevoam um espaço de busca n-dimensional baseadas no
comportamento de auto-organização observado na natureza, quando um grupo de
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 27
aves ou cardume de peixes procura alimento.
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Etapas
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 28
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Processo de busca
• A aprendizagem individual.
• A transmissão cultural
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 29
• A transmissão cultural
DeslocamentoDeslocamento
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Topologia da vizinhança
• Estabelece o fluxo de informações entre as partículas acontecem através da topologia
da vizinhança
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 30
• Variações na estrutura da topologia geram diferentes comportamentos nas partículas
• Como consequência destes comportamentos, pode acontecer uma melhor
exploração do espaço de busca.
Inteligência de enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Topologia da vizinhança
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 31
Inteligência de Enxames
� Otimização por enxame de partículas
– Deslocamento das partículas
durante o tempo.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 32
t=1
final
Aplicações
� Telecomunicações
– A análise de geometrias de antenas e superfícies seletivas de frequência.
• A complexidade
– Grande espaço de busca
– Grande número de soluções candidatas.OtimizaçãoOtimização
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 33
– Grande número de soluções candidatas.
– Objetivos conflitantes
• Elevado custo computacional dos métodos utilizados.
– Método dos momentos
– Elementos finitos
OtimizaçãoOtimização
Aplicações
� Artigo
– Enhanced wideband performance of
coupled frequency selective surfaces
using metaheuristics.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 34
– Lins, H. W. C., Barreto, E. L. F. and d'Assunção,
A. G. (2013), Enhanced wideband performance
of coupled frequency selective surfaces using
metaheuristics. Microw. Opt. Technol. Lett.,
55: 711–715. doi: 10.1002/mop.27451
– Link
Aplicações
� Superfícies seletivas de frequência são dispositivos que
filtram frequências de acordo com a forma e as dimensões
dos elementos (patches ou aberturas) e a sua
periodicidade.
� Quando o sinal incide na FSS cria-se uma densidade de
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 35
corrente de elementos nos patches de metal e então há
uma seleção de frequências onde apenas as bandas de
interesse chegam à antena receptora.
� As aplicações principais são: radomes, sistemas de
antenas, absorvedores e etc.
Aplicações
� As FSS podem ser do tipo condutor apresentando um comportamento de um filtro
rejeita-banda ou tipo abertura apresentando um comportamento típico de um filtro
passa-banda.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 36
Aplicações
� Multicamadas
� Cada aplicação possui um conjunto de requisitos de operação que exige na fase de
concepção de uma FSS a definição de elementos como:
– Propriedades do material dielétrico, espessura do substrato, espaçamento, entre as
células, geometria e configuração das células.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 37
– Requisitos de operação como o aumento da largura de banda exigem a utilização
de geometrias complexas (fractais) ou estruturas multicamadas
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 38
Aplicações
� Etapa 1
– Resultados da otimização com um algoritmo genético realizada na adequação
das estruturas para as frequências de 9,5 GHz e 10,5 GHz
� Etapa 2
– Resultados da otimização da largura de banda através da dimensão do gap de
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 39
– Resultados da otimização da largura de banda através da dimensão do gap de
ar entre as estruturas com a utilização de um algoritmo PSO.
Aplicações
� Aspectos da otimização
– Construção dos algoritmos
– Espaço de busca
– Representação das soluções (partícula)
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 40
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 41
– Evolução da avaliação da melhor partícula (PSO) e o melhor individuo (GA)
durante a execução dos algoritmos.
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 42
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 43
Dispersão das avaliações das partículas.
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 44
Resultado:Operação da estrutura: 9,5 GHz
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 45
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 46
GA - Ansoft PSO - Ansoft MedidoFrequência de ressonância 9,50 (GHz) 9,43 (GHz) 9,87 (GHz)Largura de banda (-10dB) 2,9 (GHz) 3,11 (GHz) 3,22 (GHz)
Aplicações
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 47
2,9 (GHz) 3,11 (GHz) 3,22 (GHz)Largura de banda (-20dB) 1,75 (GHz) 1,77 (GHz) 0,34 (GHz)Perda por inserção -38,69 (dB) -37,67 (dB) -24,50 (dB)
Habilidades/Conhecimentos
� Engenharia de software
� Banco de dados
� Programação
� Estrutura de dados
� Trabalho em Equipe
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 48
� Trabalho em Equipe
� Aprender sozinho
� Capacidade de observação
Links
� Ray-kurzweil
� Singularity Hub – AI
� Neil Jacobstein – AI
� Interview with Lotfi Zadeh
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 49
� http://vimeo.com/17407010
Referências
� KENNEDY, J. & EBERHART, R.C. Particle swarm optimization. The 1995 IEEE International Conference
on Neural Networks. Perth, Australia. vol. 4, pp. 1942-1948, 1995
� BALANIS, C.A., Antenna theory - Analysis and design, Wiley, New York, 1997.
� WU, T.K., Frequency selective surface and grid array, J. Wiley,1995.
� LIM, K.-S., M. NAGALINGAM, AND C.-P. TAN. “Design and construction of microstrip UWB antenna with
time domain analysis," Progress In Electromagnetics Research M, Vol. 3, 153-164, 2008.
SETEL 2013 - Minicurso Inteligência Computacional Aplicada - Professor Hertz Wilton 50
� DUBROVKA, R., VAZQUEZ, J., PARINI, C. E MOORE, D. “Multi-frequency and Multi-Layer Frequency
Selective Surface Analysis Using Modal Decomposition Equivalent Circuit Method”, IET Microw. Antennas
Propag., Vol. 30, pp. 492-500, March 2009.
Recommended