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[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
Divisão de Inteligência Artificial
Eng. Bruno Campagnolo de [email protected]
http://www.brunocampagnolo.comTECPAR / DIA
Curitiba - Paraná
Inteligência Artificial Inteligência Artificial ee
Suas AplicaçõesSuas AplicaçõesA experiência do TECPAR
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
• Mostrar que o desenvolvimento de aplicações em IA é diferente da computação tradicional;
• Contextualização da IA em geral;• Apresentação do trabalho da DIA;• Aplicações nas áreas de:
– Engenharia do Conhecimento;– Inteligência Artificial Distribuída;– Bioinformática;– IA aplicada a jogos (Game AI);– Robótica.
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Objetivo e sumário
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Empresa pública vinculada à Secretaria de Estado da Ciência, Tecnologia e Ensino Superior. É uma instituição de pesquisa, desenvolvimento, produção e prestação de serviços. ( est. 1940). Missão:
“CONTRIBUIR COM SOLUÇÕES INOVADORAS PARA O PROGRESSO TÉCNICO E MELHORIA DA QUALIDADE DE VIDA
DOS BRASILEIROS“.
TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná
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Objetivo:“Desenvolver projetos de P&D em Inteligência Artificial, orientados para aplicações industriais, tecnológicas e científicas complexas”.
DIA - Divisão de Inteligência Artificial
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Inteligência ArtificialInteligência Artificial
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
- Não existe uma definição geral e completa para o que seja inteligência;
- É possível avaliar se algum sistema (natural ou artificial) é ou não inteligente;
- É possível determinar atributos para que um sistema seja considerado inteligente.
O que é Inteligência?
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Parte das Ciências da Computação que busca simular ou emular o comportamento humano inteligente em termos de processos computacionais.
[Schalkoff, 1990]
Definição de Inteligência Artificial
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Sistemas quepensam como
humanos
Sistemas queagem comohumanos
Sistemas quepensam
racionalmente
HUMANOS
RA
CIO
CÍN
IO
RACIONALIDADE
CO
MPO
RTA
MEN
TO
Sistemas queagem
racionalmente
Classificação [Russel & Norvig 1995]
Classificação dos Sistemas Inteligentes
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1901 1920 1930 1940 19501910500 a.C. 14 15 16 17 18 19
Séculos
PlatãoAristóteles
Lógica
GutembergImpressora de caracteres móveis
Desenvolvimento darelojoaria.
Descartes - raciocínio cartesiano.Hobbes - LEVIATAN - teoria do pensamento.Pascal - primeira máquina de calcular (+-).Leibniz - melhorias na máquina (*/).
Brinquedosmecânicos
Mary Shelley - Frankenstain.George Boole - algebra binária - leis do pensamento.Charles Babbage & Ada Byron - máquinas de calcularmecânicas programaveis.
Claude ShannonJogo de Xadrez
(mecanismos de busca)
Isaac AsimovAs três leis da robótica
Allan Turing"Computing Machinery
and Intelligence
Karel Kapekprimeira utilização da
palavra ROBOT
Russell & WhiteheadAnálise lógica do
conhecimento
McCulloch & PittsFundamentos das redes
neurais
Evolução da Inteligência Artificial
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1960 2000
1958LISPJohn McCarthy
1970 1980 19901950
1956Dartmouth Conference
Criado o termo IAMcCarthy, Minsky,Shannon, Newell,Simon, ...
2004
1957Newell, Shaw & SimonGeneral Problem Solver
1965ELIZA - Simulação de diálogosJoseph Weizenbaun
1966Redes SemânticasRoss Quillian
1967DENDRALprimeiro sistema baseado emconhecimento para raciocíniocientífico
1968PERCEPTRONSMinsky & Papert
1974MYCINSistema especialista paradiagnóstico médicoTed Shortliffe
1975FRAMESMarvin Minsky
SMALLTALKKay & GoldbergXerox PARC
1979EMYCIN'Shell' para sistemasespecialistasBill VanMelle
Primeiras aplicações comerciais:- Sistemas Especialistas- 'Shells'
NOMADRobot Autonomopara busca demeteoritos na
Antartica
Meados dos anos 80Disseminação dasRedes Neurais
1972PROLOG
Allain Colmerauer
1980HEARSAY-IIModelo 'Blackboard'Erman, Hayes-Roth,Lesser, Reddy
Apredizado de MáquinaSistemas Multi-AgenteComputação EvolutivaSistemas Difusos...
1955FORTRAN
Evolução da Inteligência Artificial
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Computação convencional Inteligência Artificial
numérica simbólica
procedural declarativa
algorítmica heurística
Diferenças da Computação Convencional
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- Engenharia do conhecimento;- Processamento de linguagem natural;- Aprendizado automático;- Sistemas difusos;- Tutores inteligentes;- Planejamento automático;-Inteligência Artificial Distribuída / Sistemas Multi-Agentes;
Subdivisões da Inteligência Artificial
- Computação evolutiva;- Raciocínio de senso comum;- Raciocínio Baseado em Casos;- Mecanismos de memória;- Mecanismos da afetividade;- Robótica & visão artificial;- Redes neurais;- Game AI;- IA em Bioinformática....<lista não exaustiva!!!>
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-Engenharia, robótica, matemática;-Aero-espacial, militar;-Indústria;-Telecomunicações;-Arquitetura, direito, comércio, finanças, bolsa de valores;-Medicina, biologia (biologia molecular - bioinformática);-Educação, jogos/entretenimento, literatura;-Gestão da informação, interface humano/máquina;-Produção agropecuária.
Aplicações de Inteligência Artificial
...<lista não exaustiva!!!>
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SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO
Sistemas Especialistas
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO15
Sistema desenvolvido, a partir do conhecimento de um especialista humano, com o objetivo de apresentar a mesma performance desse especialista na solução de problemas em um domínio específico.
Características ideais de um SE:- Conhecimento específico do domínio;- Técnicas de busca;- Análise heurística;- Processamento simbólico;- Capacidade de explicar seu raciocínio.
Sistemas especialistas
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O conhecimento do especialista
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO17
Motor deinferência
Base deConhecimento
Interfacecom o usuário
Memória de trabalho
Módulo deaquisição do
conhecimento
Sistema Especialista
Usuário Especialista
Arquitetura básica de um Sistema Especialista- Fatos- Informações- Conclusões
Memória de longo prazo(domínio do problema)
Estratégia de raciocínio
Memória de curto prazo(fatos e conclusões)
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO18
Vantagens-Preservação e distribuição do conhecimento e de soluções valiosas;-Obrigatoriedade de reunião de especialistas para criar definições de comum acordo;-Esclarecimento e explicitação de pontos de vista e experiências;
Desvantagens-Tempo de desenvolvimento elevado;-Participação constante do especialista;-Sistema sem fim;
Riscos-Expectativa exagerada;-Falta de compreensão real do problema;-Conflitos entre especialistas;-Conhecimento em formação.
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
- Estudo inicial do problema- Def. dos objetivos funcionais- Det. das Condições de teste
Testes e validação
Manutenção e evolução
Aquisição doconhecimento
Implementação
Verificação
Estudo de viabilidade eescolha do especialista
Prototipação rápida erefinamento sucessivo
Ciclo de desenvolvimento de SE’s
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Processo complexo e longo de extração do conhecimento (experiência) de um especialista humano em determinado domínio.(crítico para o sucesso do projeto !!)
Aquisição do Conhecimento
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SE < premissa 1 >
E < premissa 2 >
ENTÃO < conclusão A >
Um dos primeiros e mais tradicionais modelos de representação do conhecimento;
Bom nível de representação, simples, de fácil aprendizagem, porém pouco flexível.
Modelo mais usado na construção de sistemas especialistas.
Representação do Conhecimentoem Regras de Produção
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[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
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Inputs{ VazaoInj :Vazao total da agua de injecao Particulas :Numero de particulas em suspensao O2galv :Teor de oxigenio [ON]-line medido por par galvanico CorrLPR :Taxa de corrosao medida por LPR CorrRE :Taxa de corrosao medida por resstencia eletrica O2memb :Teor de oxigenio [ON]-line medido por membrana DeltaP :Perda de carga nos filtros BseqO2 :Bomba de injecao de sequestrante de oxigenio [ON]-[OFF]If VazaoInj >= [VazaoMin]
Then Planta operando
If VazaoInj < [VazaoMin]Then PLANTA FORA DE OPERACAO
If Planta operandoand PV12 = [OFF]Then Planta injetando
If Planta operandoand PV12 = [ON]Then PLANTA EM RECIRCULACAO
If Planta operandoand Planta com problemas de corrosaoand Desaeradora dentro dos parametros operacionaisand BseqO2 = [OFF]Then Sequestrante de Oxigenio Alarme amareloand BOMBA DE INJECAO DE SEQUESTRANTE DESLIGADAand RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio
LABEL rec.injex.oxigenio "RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio"
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Condição
Ação
Condição
Ação
Hipóteses
SE a situação é “Conclusão da Operação”E a operação não é “Enrolamento de forma”E a operação não é “Alivio de Tensões”E a operação não é “Retífica Lateral”E a operação não é “Inspeção Final”E a medida de OLD foi realizadaE old < OLD_estim_naOP - [Tol_OLD]ENTÃO “Ate o momento o anel apresenta valor abaixo do limite especificado (OLD).”
SE a situação é “Conclusão da Operação”E a operação atual é “Retífica de Topo Bruto”E “Ate o momento o anel apresenta valor abaixo do limite especificado (OLD).”ENTÃO “Aumentar o numero passe da Retifica Lateral (reduzindo a remocao por passe).”
OLD_estim_naOP = (ctt_old + Def_estimada_acumulada + Soma_Delta_Radial_Acum_Estimado)Projeção do valor atual de OLD a partir do ctt_OLD e das deformações esperadas, incluindovariações estimadas de Radial.Def_estimada_acumulada Somatório das deformações estimadas na rota até a operação atual,excluindo-se as variações na Radial.Soma_Delta_Radial_Acum_Estimado Somatório das variações de Radial estimada (DRadExt)até a operação atual.
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Sistemas Especialistas para monitoramento de processos e controle da deterioração de
equipamentos
ST-Monitor - Sistema especialista para o monitoramento e controle da corrosão em sistemas de topo de unidades de destilação de petróleo (REPAR, 1994/2000/2007).
Estudo de caso: PETROBRAS
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[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
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Inteligência Artificial ?? na cadeia do leite ?!?
Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
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Projeto GALAXISSistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva
do leite
Objetivo geral:
Desenvolver um sistema inteligente, a partir de
técnicas de Engenharia do Conhecimento
(Inteligência Artificial), para análise de dados e
orientação aos produtores envolvidos na cadeia
do leite.
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
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Diagrama básico do sistema proposto:
Sistema inteligentepara apoio à cadeiaprodutiva do leite
- Resultados de análise;- Associações de produtores;- Informações econômicas;- Informações meteorológicas;- Outros organismos/entidades.
- Especialistas (veterinários/agrônomos);- Institutos de pesquisa;- Universidades;- Publicações;- Outros organismos/entidades.
- Produtores;- Cooperativas;- Laticínios;- Associações de produtores;- Organismos encarregados da fiscalização.
ENTR
AD
AS
SAÍD
AS
AN
ÁLI
SE
Conhecimento/heurísticasAnáliseExperiência
Dados de produçãoResultados de análiseNecessidades
Análise sobre os dadosDiagnósticosOrientações
WEB
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TECPAR/DIA, ICC/IBMP, PUCPR, UP (Portugal)
Inteligência Artificial aplicada em
Bioinformática
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
1) Projeto INDI-Saúde• “Integração de dados biológicos referentes a
domínios protéicos, ortologia e publicações científicas como ferramenta de exploração de experimentos em larga escala em organismos específicos”
• Temas e técnicas:– Data mining;– Representação do conhecimento;– Visualização de dados.
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[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
2) Aplicação de Inductive Logic Programming em Bioinformática
• Descoberta de padrões em dados provenientes de microarranjos de DNA do Tripanossoma Cruzi;
• A partir de um grupo de genes, gerar regras a partir de parâmetros externos à expressão gênica;
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REGRAS
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO31
PesquisaTECPAR, UTFPR, PUCPR e UTC/França
“CSCW-SD - Plataforma de Apoio ao Trabalho Colaborativo no
Desenvolvimento de Software por Equipes Pequenas”
Inteligência Artificial DistribuídaSistemas MultiAgentes
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO32
CSCW-SD
(plataforma OMAS)
May I helpyou Sir ?
Agente Assistente Pessoal
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO33
PesquisaTECPAR
“Robótica”
Pesquisa em sensores e atuadores
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
• Sensores e atuadores são essenciais em IA Industrial;
• Robôs móveis e estáticos (video);• Projetos na área de eletrônica
embarcada (digital e analógica) • Controle de motores;• Consciência espacial (sensores
híbridos);• Dispositivos eletrônicos livres
(Arduino).
Robótica
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO35
PesquisaTECPAR
“GameAI”
Inteligência Artificial aplicada em Jogos
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO36
1) Galaxis Farm• Jogo sério para difusão de boas práticas de produção
agropecuária;• Preocupação com
• Reserva legal, Mata ciliar, Destinação de carcaças, Tratamento de dejetos.
• Aplicação de planejamento baseado em casos para povoar o ambiente do jogo com agentes com comportamento similar ao humano;
• Em um jogo, a ilusão da inteligência é mais importante que a inteligência;
• Acessível em: http://galaxisfarm.com
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO37
2) Mario AI e Assistente para jogos de plataforma• Competição para criação de
jogadores automáticos para Mario: http://www.marioai.org/
• Nosso agente é baseado em redes neurais;
• Possível aplicação para assessorar ao jogador na passagem de níveis muito difíceis.
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO38
Outros projetos• Melhoramento de algoritmos de
busca ou de cálculo usando uma arquitetura paralelizada;
• Sistema inteligente de gestão integrada de alarmes e diagnóstico de falhas em redes de telecomunicações (COPEL);
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO39
Outros projetos• Social Streaming
(TCC – Patrick Espake);
• Desktop Semântico (Mestrado – Julio Zanoni);
• Criação colaborativa de regras (Mestrado – Geraldo Boz).
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO40
Luger, G.F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos (4 edição). Bookman, 2004.
Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, 1995. (2a. edição 2002) (1a. edição em português 2004)
Bittencourt, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e teorias (2a. edição). Editora da UFSC, Florianópolis, 2001.
Rezende, S.O. Sistemas Inteligentes – Fundamentos e aplicações. Manole, São Paulo, 2003.
Schalkoff, R.J. Artificial Intelligence: An engineering approach. McGraw-Hill, Singapore, 1990.
IEEE-CS http://www.computer.org/portal/web/intelligent/home
AITopics http://www.aaai.org/AITopics/pwwiki.phpAITopics/HomePage
Para saber mais
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO
Campos, M.M., Saito, K. Sistemas Inteligentes em Controle e Automação de Processos. Ed. Ciência Moderna / Petrobras. Rio de Janeiro, 2004
Para saber mais
[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO42
Eng. Bruno Campagnolo de Paula
http://www.brunocampagnolo.comDIA – Divisão de Inteligência Artificial
TECPAR - Instituto de Tecnologia do ParanáCuritiba Paraná Brasil