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Inteligência Computacional Aplicada

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InteligênciaComputacional Aplicada

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Resumo

lO que é “Inteligência” Computacional?lÁreas de AplicaçãolSistemas EspecialistaslLógica NebulosalRedes NeuraislAlgoritmos Genéticos

“Técnicas e sistemas computacionais queimitam aspectos humanos, tais como:percepção, raciocínio, aprendizado,

evolução e adaptação”.

O que é InteligênciaComputacional?

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l Sistemas Especialistas

l Lógica Fuzzy

l Redes Neurais

l Algoritmos Genéticos

l Sistemas Híbridos

inferência humana

processamento lingüístico

neurônios biológicos

evolução biológica

aspectos combinados

Inspiração na Natureza

l Suporte à Decisãol Classificação de Dadosl Reconhecimento de Padrõesl Previsãol Otimizaçãol Controlel Modelageml Planejamentol Descoberta de Conhecimento

Novos Sistemas Computacionais

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Áreas de AplicaçãoEnergia

Finanças

Telecomunicações

Medicina

Meio-Ambiente

Indústria

Comércio

Meio Ambiente

Simulação de Forno de Craqueamento da Refinaria REDUC Utilizando Redes NeuraisSensor Virtual por Redes Neurais para a Medição de Intemperismo na Produção do GLPOtimização da Distribuição Combustíveis por Algoritmos Genéticos

Alguns Projetos Desenvolvidos no ICASetor Tema

Petroquímico

Ensino

Energia

Industrial

Comercial

Econômico/Financeiro

Software Educacional para o Ensino de Sistemas Inteligentes

Previsão de Carga Elétrica por Redes Neurais: Mensal, Horária, Pico, Intervalos 10minSistema Híbrido de Detecção e Diagnóstico de Falhas em Sistemas ElétricosOtimização de Despacho por Algoritmos GenéticosOtimização da Alocação de Capacitores em Sistemas ElétricosControle de Cheias em reservatórios de usinas hidrelétricasReconhecimento de Descargas Parciais em Equipamentos Elétricos

Sistema Inteligente de Reconhecimento de Imagens BidimensionaisRedes Neurais Aplicadas a Ensaios Não-Destrutivos de Materiais CondutoresSistemas Inteligentes Aplicados ao Reconhecimento de VozOtimização e Planejamento da ProduçãoControle e Navegação de RobosCompressão de Imagens Digitalizadas por Redes Neurais

Otimização do Planejamento de Horários/Alocação de Salas por Algoritmos GenéticosReconhecimento de Dígitos Manuscritos por Redes Neurais para Leitura de Código PostalReconhecimento de Caracteres Impressos (OCR) Utilizando Redes NeuraisPrevisão da Demanda de LubrificantesDescoberta de Padrões em Bancos de Dados ComerciaisClassificação/Segmentação de Clientes a partir de Informações Cadastrais em BD

Planejamento de Fluxo de Caixa Inteligente (FCI)Gerência de Carteira de Investimentos (Risco x Retorno) por Algoritmos GenéticosPrevisão de Indicadores Financeiros por Redes NeuraisPrevisão do Índice Bovespa por Redes NeuraisModelos Híbridos de Previsão de Séries TemporaisPrevisão de Precipitação Pluviométrica na Área do Nordeste por Redes Neurais

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Automação Inteligente

l Planejamento da Produçãol Monitoração do Controlel Detecção e Diagnóstico de Falhasl Manutenção Preventival Simulação e Modelagem de Processosl Robótical Reconhecimento de Imagens, Vozl Inferência/Predição de Propriedades

Automação Inteligente

l Planejamento e Otimização da Produção– Algoritmo Genético busca a ordem das tarefas que otimiza a produção

(tempo, recursos, custos, etc) e satisfaz as restrições.

l Detecção e Diagnóstico de Falhas– Redes Neurais são treinadas com dados históricos para prever

antecipadamente falhas em equipamentos; Sistema Especialista ouLógica Nebulosa dá o diagnóstico e indica procedimentos.

l Manutenção Preventiva– Redes Neurais são treinadas com a leitura dos sensores para apontar a

perspectiva de falhas em programas de manutenção preventiva.

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l Simulação e Modelagem de Processos– Rede Neural é treinada para representar a dependência entre o estado e

uma medida de qualidade de um processo. Após treinada, a RN atuacomo um modelo do processo industrial.

l Reconhecimento de Imagens, Voz– Redes Neurais treinadas com padrões de imagens/voz são usadas para

fins de segurança, seleção e identificação.

l Inferência/Predição de Propriedades– Redes Neurais são treinadas para modelar a relação entre as variáveis de

entrada de um processo e as propriedades físicas de um produto,permitindo que o operador possa influenciar no processo sem ter queesperar pela análise laboratorial de amostras.

Automação Inteligente

Áreas de Aplicaçãoem Negócios

Avaliação deFinanciamento

Previsão de Demanda deProdutos

Avaliação de Risco

Cálculo de Prêmio deSeguro

Mala Direta

Perfil do Consumidor

Gerência de Carteira

Previsão de AtivosFinanceiros

Detecção de TransaçõesFraudulentas em Bolsas

Detecção de Fraude emCartões de Crédito

Planejamento da Produçãoe Distribuição

Planejamento de Pontos deVenda

Seguro MarketingVarejo e Bancos

Banco deInvestimentos

Vigilância Planejamento

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Marketing Dirigido pelaInformação

lModelagem do Comportamento doConsumidor

lEnriquecimento de Banco de DadoslClassificação de ClienteslSegmentação de MercadolModelagem do Comércio VarejistalAnálise de Vendas

Negócios “Inteligentes”

n American Express Sistemas Especialistas - Autorização de crédito “on line”n Fidelity Investments Redes Neurais - Gerência de carteira de investimentos ($ 2 bilhões)n IOC Algoritmos Genéticos - Planejamento dos Jogos Olímpicosn Yamaichi Securities Lógica Nebulosa - Seleção de Ações

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Sistemas “Inteligentes”

n Souza Cruz Algoritmos Genéticos - Fluxo de Caixa Inteligente

n Eletrobrás Redes Neurais - Previsão do Consumo Mensal de Energia Elétrica

n Embratel Algoritmos Genéticos - Classificação de Clientes Redes Neurais

n PUC-Rio Algoritmos Genéticos - Alocação de Salas de Aula

SistemasEspecialistas

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⇒ São programas que armazenam e manipulam oconhecimento adquirido de um especialista.

Conceitos Básicos

⇒ São programas que armazenam e manipulam oconhecimento adquirido de um especialista.

è Incorpora o conhecimento de um especialista

Conceitos Básicos

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⇒ São programas que armazenam e manipulam oconhecimento adquirido de um especialista.

è Incorpora o conhecimento de um especialistaè Requer entrevistas e observações para extrair o

conhecimento.

Conceitos Básicos

⇒ São programas que armazenam e manipulam oconhecimento adquirido de um especialista.

è Requer entrevistas e observações para extrair oconhecimento.

è Conhecimento é representado em formatomanipulável pelo computador.

Conceitos Básicos

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Regras de produção Regra i IF <condição_1> AND <condição_2>...

THEN <ação_A> AND <ação_B> ....

Exemplos: IF Carro = BMW AND cidade = São Paulo THEN seguro = 10% valor carro

IF carro = Fiat AND cidade = Icapuí THEN seguro = 4% valor carro

Representação do Conhecimento

Organização de Sistemas Especialistas

Memóriade

Trabalho

carro = Fiatcidade = Icapuí

Base de conhecimento

IF Carro = BMW AND cidade = SP THEN seguro = 10% IF Carro = Fiat AND cidade = Icapuí THEN seguro = 4%

Máquina de Inferência

Sistema deExplicações

Aquisição de Conhecimento

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Adequada para aplicações onde: oconhecimento (o especialista) é acessível,

as regras são conhecidas e fáceis de seremformuladas por este especialista, e

quando explicações são necessárias.

Avaliação

l utiliza representaçãoexplícita do conhecimento

l programas fáceis de ler ede compreender

l capazes de gerarjustificativas (explicações)

l ausência de mecanismoautomático deaprendizado

l processo longo e caro deextração do conhecimento

l exigência de declaraçõesprecisas dos especialistas

AvaliaçãoVantagens Desvantagens

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Aplicações Comerciais

n Citibank, Análise de empréstimos pessoais, National Westminster, Gerência de Carteira de Investimento Midland Bank:

n American Express: Sistema de Auxílio para Autorização de Crédito (CC)

LógicaNebulosa

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Conceitos Básicos

Técnica inteligente que tem comoobjetivo modelar o modo aproximadode raciocínio, imitando a habilidadehumana de tomar decisões em umambiente de incerteza e imprecisão

Permite que os sistemas inteligentes decontrole e suporte à decisão lidem cominformações imprecisas ou nebulosas

Conceitos Básicos

Exemplos: • investimento de alto risco• pressão média• fluxo muito intenso• alta temperatura• muito jovem

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lConjuntos Nebulosos

lGrau de Pertinência a um Conjunto

lRegras Nebulosas

l Inferência Nebulosa

Novos Conceitos

lConjuntos Nebulosos

lGrau de Pertinência a um Conjunto

lRegras Nebulosas

l Inferência Nebulosa

Novos Conceitos

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Conjuntos e Regras Rígidos

0 10 20 30 40 50 60

muitojovem jovem velho muito velho

idade

Se idade igual a 40 então souvelho.

Se idade igual a 39 então soujovem.

0 10 20 30 40 50 60

Conjuntos Nebulosos

0 10 20 30 40 50 60

1.0

0.5

10 20 30 40 50 60

muitojovem jovem velho muito velho

grau depertinência

idade

idade

muitojovem jovem velho muito velho

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lConjuntos Nebulosos

lGrau de Pertinência a um Conjunto

lRegras Nebulosas

l Inferência Nebulosa

Novos Conceitos

Conjuntos Nebulosos

1.0

0.5

10 20 30 40 50 60

grau depertinência

idade

Pedro tem 40 anos.Ele é jovem ou velho?

muitojovem

jovem velho muito velho

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Conjuntos Nebulosos

1.0

0.65

10 20 30 40 50 60

grau depertinência

idade

Pedro tem 40 anos.Ele é jovem ou velho?

muitojovem

jovem velho muito velho

0.45

Conjuntos Nebulosos

Pedro tem 40 anos.Ele é jovem ou velho?

Ü Pedro é jovem E velho, ao mesmo tempo (com graus diferentes)

Ü Os graus de pertinência demostram que Pedro não é

nem tão jovem, nem tão velho

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lConjuntos Nebulosos

lGrau de Pertinência a um Conjunto

lRegras Nebulosas

l Inferência Nebulosa

Novos Conceitos

Regras Nebulosas

lSE idade é meia-idade E pressão é baixaENTÃO seguro é baixo

Sistema para Análise deSeguro Saúde

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Regras Nebulosas

lSE idade é meia-idade E pressão é baixaENTÃO seguro é baixo

lSE idade é jovem E pressão é alta ENTÃOseguro é alto

Sistema para Análise de Seguro Saúde

lConjuntos Nebulosos

lGrau de Pertinência a um Conjunto

lRegras Nebulosas

l Inferência Nebulosa

Novos Conceitos

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Conjuntos Nebulosos

0.1 0.3 0.4 0.5 0.8 0.9 1.0AltoBaixo 1.0 0.9 0.6 0.5 0.3 0.1 0.1

Seguro 500 700 800 900 1000 1200300

Pressão Mín. 50 55 60 70 75 80 85 90 1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Alta

Baixa 1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Pressão Máx. 95 100 110 120 130 140 150 160 170 17560 65

Idade 20 25 30 35 40 45 50 55 60 650.3 0.4 0.6 0.8 0.9 1.0 0.8 0.6 0.3 0.1Meia-Idade

Jovem 0.9 0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0

Conjuntos Nebulosos

0.1 0.3 0.4 0.5 0.8 0.9 1.0AltoBaixo 1.0 0.9 0.6 0.5 0.3 0.1 0.1

Seguro 500 700 800 900 10001200300Baixa

Pressão Mín. 50 55 60 70 75 80 85 90 1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Alta1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Pressão Máx. 95 100 110 120 130 140 150 160 170 17560 65

Idade 20 25 30 35 40 45 50 55 60 650.3 0.4 0.6 0.8 0.9 1.0 0.8 0.6 0.3 0.1Meia-Idade

Jovem 0.9 0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0

SE idade é meia-idade E pressão é baixa ENTÃO seguro é baixo

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Conjuntos Nebulosos

0.1 0.3 0.4 0.5 0.8 0.9 1.0AltoBaixo 1.0 0.9 0.6 0.5 0.3 0.1 0.1

Seguro 500 700 800 900 10001200300

Idade 20 25 30 35 40 45 50 55 60 650.3 0.4 0.6 0.8 0.9 1.0 0.8 0.6 0.3 0.1Meia-Idade

Jovem 0.9 0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0

SE idade é meia-idade E pressão é baixa ENTÃO seguro é baixo

Baixa

Pressão Mín. 50 55 60 70 75 80 85 90 1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Alta1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Pressão Máx. 95 100 110 120 130 140 150 160 170 17560 65

Conjuntos Nebulosos

0.1 0.3 0.4 0.5 0.8 0.9 1.0AltoBaixo 1.0 0.9 0.6 0.5 0.3 0.1 0.1

Seguro 500 700 800 900 10001200300

Idade 20 25 30 35 40 45 50 55 60 650.3 0.4 0.6 0.8 0.9 1.0 0.8 0.6 0.3 0.1Meia-Idade

Jovem 0.9 0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0

SE idade é jovem E pressão é alta ENTÃO seguro é alto

Baixa

Pressão Mín. 50 55 60 70 75 80 85 90 1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Alta1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Pressão Máx. 95 100 110 120 130 140 150 160 170 17560 65

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Conjuntos Nebulosos

0.1 0.3 0.4 0.5 0.8 0.9 1.0AltoBaixo 1.0 0.9 0.6 0.5 0.3 0.1 0.1

Seguro 500 700 800 900 10001200300

Idade 20 25 30 35 40 45 50 55 60 650.3 0.4 0.6 0.8 0.9 1.0 0.8 0.6 0.3 0.1Meia-Idade

Jovem 0.9 0.8 0.7 0.6 0.4 0.3 0.1 0.0 0.0 0.0

SE idade é jovem E pressão é alta ENTÃO seguro é alto

Baixa

Pressão Mín. 50 55 60 70 75 80 85 90 1000.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1.0Alta1.0 0.9 0.8 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1

Pressão Máx. 95 100 110 120 130 140 150 160 170 17560 65

Avaliação

Técnica utilizada em aplicações:

• onde o conhecimento envolve conceitos subjetivos e intrinsicamente imprecisos;• e onde deseja-se obter explicações sobre o resultado do problema.

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l facilidade de lidar comdados imprecisos.

l facilita a descrição das regras pelos especialistas.l menor número de regras.l explicação do raciocínio

l especificação das funçõesde pertinência.

l necessidade de umespecialista e/ou dadoshistóricos.

AvaliaçãoVantagens Desvantagens

è NISSAN: freios antiderrapantesè GM: sistema de transmissão nebulosoè SANYO: microondasè SHARP: refrigeraçãoè BOSCH: máquinas de lavarè HITACHI: aspiradorè PANASONIC: camcorder

Aplicações Industriais

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Aplicações Comerciais

n Yamaichi Securities: Sistema de Gerenciamento de Fundos de Investimento

n Fuji Bank: Sistema de Negociação de Bolsa de Valores

n World Bank: Sistema de Investimento

n Metus Systems: Sistema fuzzy de detecção de fraude no sistema de saúde

Aplicações do Cursol Controle de Coloração e Nível de Tanquesl Sistema de Análise de Seguro Saúdel Análise de Oportunidade de Investimentol Previsão da Classificação da Volatilidadel Controle de Velocidade de Motor Hidráulicol Previsão de Carga Elétrica Horária e 10 em 10 min.l Planejamento do Sistema Elétricol “Clusterização” de Banco de Dadosl Sistema de Avaliação de Risco Bancáriol Sistema para definição de preço de produto novol Controle de Manipulador Robótico com extração automática de regrasl Previsão de produção de cacaul Consultas Fuzzy a bancos de dados relacionais

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.Redes Neurais

Redes Neurais

Modelo Computacional inspirado nosneurônios biológicos e na estrutura docérebro com capacidade de adquirir,armazenar e utilizar conhecimento

experimental.

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l Neurônio Biológicol Rede de Neurôniosl 10 bilhões neurôniosl Aprendizadol Generalizaçãol Associaçãol Reconhecimento de

Padrões

l Neurônio Artificiall Estrutura em Camadasl centenas/milharesl Aprendizadol Generalizaçãol Associaçãol Reconhecimento de

Padrões

Relação com a Natureza

Cérebro Redes Neurais Artificiais

Sinapses Dendritos

Axônio

CorpoSomático

Neurônio Biológico

Redes NeuraisNeurônio Artificial

w1

w2

w3

PesosPropagação Ativação

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H 1I 1

Entrada Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

Estrutura da Rede Neural

O 1

Saída

O 2

O 3

H 1I 1

Atividade

Neural

EntradaPesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

Estrutura da Rede Neural

w

w

w

w

w

w

w

w

w

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Os pesos guardam a memória (conhecimento) daRede Neural .

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

Treinamento da Rede Neural

w

w

w

w

w

w

w

w

w

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

Pesos

H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Treinamento da Rede Neural

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

EntradaPesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Alvo

Treinamento da Rede Neural

Dados para

Treinamento

H 1I 1

EntradaPesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

Erro = -w

w

w

w

w

w

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w

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w

w

w

w

w

Pesos

Treinamento da Rede Neural

Pesos são ajustados de acordo com o erroencontrado .

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

Pesos

Treinamento da Rede Neural

H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Treinamento da Rede Neural

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Alvo

Treinamento da Rede Neural

Dados para

Treinamento

H 1I 1

EntradaPesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Erro = -

Treinamento da Rede Neural

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

Pesos

Treinamento da Rede Neural

H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

Alvo

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Treinamento da Rede Neural

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H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

Alvo

A Rede Neural é treinada até que o erro entre a saídada rede e o alvo seja satisfatório.

Treinamento da Rede Neural

H 1I 1

Atividade

Neural

Dados para

Treinamento

Entrada

Pesos

Escondida

I 2

I 3

H 2

H 3

O 1

Saída

O 2

O 3

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

w

Pesos

A Rede Neural é capaz de generalizar e reconhecerpadrões distintos dos usados no treinamento.

Treinamento da Rede Neural

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Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

alvo

Entradas da rede

valor

tempo

Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

alvo

Ajuste dos pesosa partir do erroErro= alvo - previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

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Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

alvo

Ajuste dos pesosa partir do erroErro= alvo - previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

alvo

Ajuste dos pesosa partir do erroErro=alvo - previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

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Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janelaalvo

Ajuste dos pesosa partir do erroErro=alvo - previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

alvo

Ajuste dos pesosa partir do erroErro=alvo - previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

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Previsão de Séries Temporais

Séries temporais janelaprevisto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

Previsão de Séries Temporais

Séries temporais janela previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

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Previsão de Séries Temporais

Séries temporais

janela

previsto

Entradas da rede

Saída da rede:Valor previsto

Indicada para o reconhecimento depadrões em aplicações com dadosruidosos ou incompletos, e quando

regras claras não podem serfacilmente formuladas.

Avaliação

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Vantagens

è modelagem de sistemasnão lineares

è aprendizado automáticoè tolerante a dados

ruidosos e incompletosè resposta rápida e precisaè modelos compactos

Avaliação Desvantagens

è ausência de explicaçõesè sensível a quantidade de dados

disponível

Aplicações Industriais

n Racal: Identificação de placas de veículos

n Thomson: Sistemas de OCR

n St. George’s Hospital: Sistema de classificação de tumores

n CRAM: Sistema automático de seleção de laranjas

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Aplicações Comerciais

u Fidelity Investments: Gerência de Fundos de Investimento ($2 bilhões)

u Chase Manhattan Bank: Detecção de Fraudes em Cartões de Créditos

u Citibank (USA): Avaliação de Crédito

u Nikko Securities: Sistema de Negociação do Índice da Bolsa

u Hill Samuel/UCL: Sistema de Previsão de Fundos de Investimento

u Thorn EMI/UCL: Perfil do consumidor

Aplicações do Curso

l Previsão de Demanda de Energia Elétrical Previsão de Consumo de Lubrificantesl Classificação de Clientes (Data Mining)l Demos do NeuroShell

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AlgoritmosGenéticos

Conceitos Básicos

è Algoritmo de busca/otimização inspiradona seleção natural e reprodução genética.

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Conceitos Básicos

è Algoritmo de busca/otimização inspiradona seleção natural e reprodução genética.

è Combina sobrevivência do mais apto ecruzamento aleatório de informação

l Indivíduol Cromossomal Reprodução Sexuall Mutaçãol Populaçãol Geraçõesl Meio Ambiente

l Soluçãol Representaçãol Operador Cruzamentol Operador Mutaçãol Conjunto de Soluçõesl Ciclosl Problema

Analogia com a Natureza

Evolução Natural Alg. Genéticos

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Algoritmos Genéticos empregam um processo

adaptativo e paralelo de busca de soluções emproblemas complexos.

Qual a finalidade de AlgoritmosGenéticos?

lAdaptativo– informação corrente influencia a busca futura

lParalelo– várias soluções consideradas a cada momento

lProblema Complexo– de difícil formulação matemática ou com grande

espaço de busca (grande número de soluções)

Qual a finalidade de AlgoritmosGenéticos?

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Exemplo:Maximizar f (x) = x2 : encontrar x ∈ (0 ... 2 L -1) para f(x)=máx

2 L N ú m e r o d e P o n t o sn o E s p a ç o

T e m p o d e B u s c a

L = 3 8 < 1 s e g

L = 1 0 1 0 2 4 < 1 s e g

L = 3 0 1 b i lh ã o 1 s e g

L = 9 0 1 0 2 7 1 5 b i lh õ e s d ea n o s

Problema Complexo

109 inst/seg

Exemplo:Maximizar f (x) = x2 : encontrar x ∈ (0 ... 2 L -1) para f(x)=máx

2 L N ú m e r o d e P o n t o sn o E s p a ç o

T e m p o d e B u s c a

L = 3 8 < 1 s e g

L = 1 0 1 0 2 4 < 1 s e g

L = 3 0 1 b i lh ã o 1 s e g

L = 9 0 1 0 2 7 1 5 b i lh õ e s d ea n o s

Problema Complexo

109 inst/seg

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Exemplo:Maximizar f (x) = x2 : encontrar x ∈ (0 ... 2 L -1) para f(x)=máx

2 L N ú m e r o d e P o n t o sn o E s p a ç o

T e m p o d e B u s c a

L = 3 8 < 1 s e g

L = 1 0 1 0 2 4 < 1 s e g

L = 3 0 1 b i lh ã o 1 s e g

L = 9 0 1 0 2 7 1 5 b i lh õ e s d ea n o s

Problema Complexo

109 inst/seg

Exemplo:Maximizar f (x) = x2 : encontrar x ∈ (0 ... 2 L -1) para f(x)=máx

2 L N ú m e r o d e P o n t o sn o E s p a ç o

T e m p o d e B u s c a

L = 3 8 < 1 s e g

L = 1 0 1 0 2 4 < 1 s e g

L = 3 0 1 b i lh ã o 1 s e g

L = 9 0 1 0 2 7 1 5 b i lh õ e s d ea n o s

Problema Complexo

109 inst/seg

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Exemplo:Maximizar f (x) = x2 : encontrar x ∈ (0 ... 2 L -1) para f(x)=máx

2 L N ú m e r o d e P o n t o sn o E s p a ç o

T e m p o d e B u s c a

L = 3 8 < 1 s e g

L = 1 0 1 0 2 4 < 1 s e g

L = 3 0 1 b i lh ã o 1 s e g

L = 9 0 1 0 2 7 1 5 b i lh õ e s d ea n o s

Problema Complexo

109 inst/seg

Problema da Cabra Cega

Busca de objetivo escondido em uma área

y0

Avaliação adapta a busca

(X0 , Y0) tá frio

x0

tesouro

x

y

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Problema da Cabra Cega

Busca de objetivo escondido em uma área

x1

y0

y1

Avaliação adapta a busca

(X0 , Y0) tá frio(X1 , Y1) tá morno

x0

tesouro

x

y

Problema da Cabra Cega

Busca de objetivo escondido em uma área

x1x2

y0

y2

y1

Avaliação adapta a busca

(X0 , Y0) tá frio(X1 , Y1) tá morno(X2 , Y2) tá quente!

x0

tesouro

x

y

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Problema da Cabra Cega

tesouroy

x

Área Muito Grande Busca Paralela

Problema da Cabra Cega

xBxA

yA

y B

tesouroy

x

A

B

C

D E

Área Muito Grande Busca Paralela

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Problema da Cabra Cega

xBxA

yA

y B

y

x

B

C

D E

cruzamento

Atesouro

Problema da Cabra Cega

xBxA

yA

y B

tesouroy

x

B

C

D E

cruzamento

(xB ,yA )

F

A

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lSeleção: privilegia os indivíduos mais aptos

Operações Básicas

lSeleção: privilegia os indivíduos mais aptos

lReprodução: indivíduos (palavras binárias) sãoreproduzidos com base na aptidão

Operações Básicas

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lSeleção: privilegia os indivíduos mais aptos

lReprodução: indivíduos (palavras binárias) sãoreproduzidas com base na aptidão

lCrossover: troca de genes (pedaços de palavras)

Operações Básicas

lSeleção: privilegia os indivíduos mais aptos

lReprodução: indivíduos (palavras binárias) sãoreproduzidas com base na aptidão

lCrossover: troca de genes (pedaços de palavras)

lMutação: troca aleatória de um gene (bit da palavra)

Operações Básicas

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Problema:è Achar o valor máximo para f (x) = x2 , x no limite de 0 a 63.

Exemplo

Problema:è Achar o valor máximo para f (x) = x2 , x no limite de 0 a 63.

Representação da Solução:è Palavras binárias representando sucessivas potências de 2.

011100 => Representa 28 110101 => Representa 53 (uma solução mais apta)

Exemplo

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Seleção em Algoritmos Genéticos

População

Cromossoma Palavra

A

B

C

D

100100010010

010110

000001

X

3618

22

1

Aptidão (x2 )

1296

324

484

1

Seleção em Algoritmos Genéticos

População

Cromossoma Palavra

A

B

C

D

100100010010

010110

000001

X

3618

22

1

Aptidão (x2 )

1296

484

1A

DC

B

Seleção

Probabilidade Aptidão do de Seleção Cromossoma

324

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Crossover

1 0 1 0 1 1

0 0 1 1 0 0

Operadores de Algoritmos Genéticos

Pais

Crossover

1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0

0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1

Operadores de Algoritmos Genéticos

Pais Filhos

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Mutação

Crossover

0 1 1 1 0 0

0 1 0 1 0 0

1 0 1 0 1 1 1 0 1 0 0 0

0 0 1 1 0 0 0 0 1 1 1 1

Operadores de Algoritmos Genéticos

Pais Filhos

Antes

Depois

Cromossoma Palavra Aptidão

A 100100 1296B 010010 324C 010110 484D 000001 1

Ciclo do Algoritmo Genético

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Cromossoma Palavra Aptidão

A 100100 1296B 010010 324C 010110 484D 000001 1

Pais

Ciclo do Algoritmo Genético

Cromossoma Palavra Aptidão

A 100100 1296B 010010 324C 010110 484D 000001 1

Pais

Reprodução

Crossover

Mutação

Ciclo do Algoritmo Genético

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Cromossoma Palavra Aptidão

A 100100 1296B 010010 324C 010110 484D 000001 1

f( )

Pais

ReproduçãoFilhos

Avaliaçãodos Filhos

Crossover

Mutação

Ciclo do Algoritmo Genético

Cromossoma Palavra Aptidão

A 100100 1296B 010010 324C 010110 484D 000001 1

f( )

Pais

ReproduçãoFilhos

Avaliaçãodos Filhos

Ciclo do Algoritmo Genético

Evolução

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Aplicado em problemas complexos deotimização – de difícil modelagem

matemática, com variedade de regras econdições, ou com grande número de

soluções a considerar.

Avaliação

Vantagens

è Técnica de busca global

è Otimização de problemas malestruturados

è Dispensa formulaçãomatemática precisa doproblema

Desvantagens

è Dificuldade na representaçãodo cromossoma

è Evolução demorada em algunsproblemas

è Modelagem depende deespecialista em AG

Avaliação

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Aplicações Industriais

u GENERAL ELECTRIC - Otimização de Projeto de Motores DC

u BRITISH GAS - Otimização da Distribuição de Gás

u BBN - Roteamento de Telecomunicações

u ATTAR - Planejamento da Programação de TV

Aplicações Comerciais

u CAP VOLMAC - Avaliação de Crédito e Análise de Risco

u SEARCHSPACE - Detecção de Fraude na Bolsa de Londres

u IOC - Planejamento dos Jogos Olímpicos

u CAP Gemini - Avaliação de Empréstimos e Financiamentos

u GWI - Modelagem Econômica

u World Bank - Geração de Regras de Negociação na Bolsa

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Aplicações do Curso

l Extração de Conhecimento em Bancos de DadosComerciais (Data Mining)

l Otimização do Fluxo de Caixa de Empresasl Otimização de Carteira de Ativosl Demos do Evolver 4.0 e GeneHunter

Softwares Comerciais

Produto site Técnica Propósito

l Optimax Systems www.optimax.com AG D

l Aspen PIMS 10.0 www.aspentech.com D

l FT3PAK www.flextool.com D

l NeuroGenetic Optimizer www.BioCompSystems.com AG D

l NeuroSolutions http://www.nd.com RN G

l NeuralWorks R http://neuralware.com RN G

l GeneHunter AG G

l BrainWave D

l ModelWare/RT D

l Evolver 4.0 R www.palisade.com AG G

l QMC Program www.EngineersWebSite.com AG,RN Gl DataEngine ADL [email protected] AG,RN,LN G

R disponível no ICA; D- dedicado; G- propósito geral

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Publicações Comerciaisna Área

lPCAI: Where Intelligent Technology Meets the Real World

www.pcai.com/pcai

l Intelligent Systems Report:News and Applications on Intelligent Computing

http://LIONHRTPUB.COM/ISR/ISR-welcome.html

[email protected]

http://www.ele.puc-rio.br/labs/ica/icahome.html