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Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes. Inteligência Artificial e Suas Aplicações A experiência do TECPAR. Eng. Bruno Campagnolo de Paula campagnolo@tecpar.br / @bcp http://www.brunocampagnolo.com TECPAR / CESI Curitiba – Paraná - Brasil. Objetivo e sumário. - PowerPoint PPT Presentation
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campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII SEMINFO
Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes
Eng. Bruno Campagnolo de Paulacampagnolo@tecpar.br / @bcp
http://www.brunocampagnolo.comTECPAR / CESI
Curitiba – Paraná - Brasil
Inteligência Artificial Inteligência Artificial ee
Suas AplicaçõesSuas AplicaçõesA experiência do TECPAR
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII SEMINFO
• Mostrar que o desenvolvimento de aplicações em IA é diferente da computação tradicional;
• Contextualização da IA em geral;• Tendências de mercado e oportunidades na área de IA;• Apresentação do trabalho do CESI;• 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:
“Realizar pesquisa, desenvolvimento e inovação, contribuindo para a sustentabilidade tecnológica e social
do país“.
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”. Também desenvolver projetos de Inovação Tecnológica na Agropecuária.
CESI – Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes
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Inteligência ArtificialInteligência Artificial
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- 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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Ambiente
Objetivos
Planejamento e Tomada de
Decisões
ConhecimentoMemóriaPercepções
Ações
Agente Inteligente
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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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A IA está cada vez mais próxima das pessoas comuns!
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SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO
Sistemas Especialistas
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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
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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)
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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.
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- 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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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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Regras não são a única forma de representar o conhecimento!
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Tabelas
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Regras não são a única forma de representar o conhecimento!
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Mapas mentaisTendência!
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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, 1994/2000/2007/2011).
Estudo de caso: PETROBRAS
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Inteligência Artificial ?? na cadeia do leite ?!?
Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite
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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.
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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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PesquisaTECPAR
“Sistemas Especialistas”
Noctua
Ferramenta Colaborativa para Construção de Conhecimento e
Auxiliar Instigador
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Regras
Hiperglossário
Etiquetas
?QuestionamentosMensagens
Instantâneas
!Comentários
Imagens
Especialista(s)
Engenheiro(s)do Conhecimento
Histórico
Perfis
Noctua
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Catalisador em Ação
Se motor tenta pegar motor está recebendo combustível Então problema é vela
Regra X
Se motor não tenta pegar luzes acendemEntão problema é motor de partida
Regra Y
Perfil
?Questionamentos
Etiquetas
Regras
(LUGER, 2004)
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Catalisador em AçãoSe
luzes acendem (regra Y) motor está recebendo combustível (regra X)
Então ???
Regra ?
Senhor Especialista, dadas essas
condições, existe uma conclusão possível?
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TECPAR/CESI, ICC/IBMP, PUCPR, UP (Portugal)
Inteligência Artificial aplicada em
Bioinformática
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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
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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
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII SEMINFO39
CSCW-SD
(plataforma OMAS)
May I helpyou Sir ?
Agente Assistente Pessoal
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PesquisaTECPAR
“Robótica”
Pesquisa em sensores e atuadores
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII 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).• Dispositivos abertos e híbridos (Kinect /
Sifteos).
Robótica
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Projetor de Luz Infravermelha (invisível)
Câmera RGB (“comum”)
Câmera infravermelha
Conjunto de microfones
Motor
Kinect
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Kinect
Tendência!
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Sifteo Cubes
Tendência!
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PesquisaTECPAR
“GameAI”
Inteligência Artificial aplicada em Jogos
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII SEMINFO46
Multi-Moo• Jogo sério para difusão de boas práticas de produção
agropecuária;• Preocupação com higiene e saúde do rebanho; • 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;
• Protótipo Web estará acessível em: http://galaxisfarm.com
• Versão física (minigame real) está sendo trabalhada para uso em eventos;
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Multi-MooVe
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Outros projetos, tendências e oportunidades
• 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);
• Estudos de novas possibilidades de sensores e atuadores.
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+ Tendências a se observar!
Interfaces com integração entre Duas
ou mais telas
Computação invisível e mais próxima do
dia a dia
Integração entre homem e máquina
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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
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII 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
campagnolo@tecpar.br 22 / Agosto / 2011 VIII SEMINFO
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Eng. Bruno Campagnolo de Paula
campagnolo@tecpar.br@bcp
http://www.brunocampagnolo.comCESI – Divisão de Inteligência Artificial
TECPAR - Instituto de Tecnologia do ParanáCuritiba Paraná Brasil
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