inteligência artificial e suas aplicações - a experiência do tecpar

[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


• 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


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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[email protected] 04 / Maio / 2010 VII SEMINFO4

Objetivo:“Desenvolver projetos de P&D em Inteligência Artificial, orientados para aplicações industriais, tecnológicas e científicas complexas”.

DIA - Divisão de Inteligência Artificial


Inteligência ArtificialInteligência Artificial


- 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


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!!!>


-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!!!>


SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO

Sistemas Especialistas


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


O conhecimento do especialista


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)


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.


- 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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21

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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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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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


TECPAR/DIA, ICC/IBMP, PUCPR, UP (Portugal)

Inteligência Artificial aplicada em

Bioinformática


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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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


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


CSCW-SD

(plataforma OMAS)

May I helpyou Sir ?

Agente Assistente Pessoal


PesquisaTECPAR

“Robótica”

Pesquisa em sensores e atuadores


• 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


PesquisaTECPAR

“GameAI”

Inteligência Artificial aplicada em Jogos


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

http://galaxisfarm.com/


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.

http://www.marioai.org/


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);


Outros projetos• Social Streaming

(TCC – Patrick Espake);

• Desktop Semântico (Mestrado – Julio Zanoni);

• Criação colaborativa de regras (Mestrado – Geraldo Boz).


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


Campos, M.M., Saito, K. Sistemas Inteligentes em Controle e Automação de Processos. Ed. Ciência Moderna / Petrobras. Rio de Janeiro, 2004

Para saber mais


Eng. Bruno Campagnolo de Paula

[email protected]

http://www.brunocampagnolo.comDIA – Divisão de Inteligência Artificial

TECPAR - Instituto de Tecnologia do ParanáCuritiba Paraná Brasil

inteligência artificial e suas aplicações - a experiência do tecpar

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