A experiência do TECPAR
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- Amélia Rocha Filipe
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1 Inteligência Artificial em aplicações industriais A experiência do TECPAR Dr. Eng. Milton Pires Ramos Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes
2 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" 2
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5 ESI - Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes Objetivo: Desenvolver projetos de P&D em Inteligência Artificial, orientados para aplicações industriais, tecnológicas e científicas complexas. 5
6 ESI - Eixos de P&D Engenharia do Conhecimento; Aprendizado automático; Inteligência Artificial Distribuída / Sistemas Multiagente; Sistemas Colaborativos; Inteligência Artificial aplicada; Tecnologias de apoio à pesquisa em Inteligência Artificial. 6
7 A experiência do TECPAR em IA e Sistemas Especialistas: Para Petrobras: Sistemas Especialistas de Monitoramento e Controle da Corrosão em Plantas Industriais (1990/ atual). 9 sistemas desenvolvidos (UN-REPAR, UN-RLAM e UN-BC) Para MAHLE do Brasil: Sistema Especialista em Forma Livre de Anéis de Compressão (2005 / 2007). 7
8 Para APCBRH: Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do Leite (em desenvolvimento) A experiência do TECPAR em IA e Sistemas Especialistas: Para Petrobras, em parceria com o LACTEC: Sistema Especialista para Gestão de Ativos Baseado na Análise de Parâmetros Operacionais Monitorados de uma Unidade Termelétrica (em desenvolvimento). Para COPEL Telecom: Sistema inteligente de gestão de alarmes e diagnóstico de falhas (em desenvolvimento). 8
9 Inteligência Artificial - parte das Ciências da Computação que busca simular ou emular o comportamento humano inteligente em termos de processos computacionais. [Schalkoff, 1990] Engenharia do 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. 9
10 Sistemas especialistas: Vantagens: Preservação e distribuição de conhecimento caro e difícil de formar. Obrigatoriedade de reunir os especialistas para de comum acordo definir conceitos e procedimentos. Desvantagens: O tempo necessário para o desenvolvimento. Um projeto de SE normalmente não tem fim! 10
11 Arquitetura de um SE: Sistema Especialista Interface com o usuário Base de Conhecimento Módulo de aquisição do conhecimento Usuário Especialista Motor de inferência Memória de trabalho 11
12 Arquitetura de um SE: - Fatos - Informações - Conclusões Sistema Especialista Memória de longo prazo (domínio do problema) Interface com o usuário Base de Conhecimento Módulo de aquisição do conhecimento Usuário Especialista Motor de inferência Memória de trabalho Memória de curto prazo (fatos e conclusões) Estratégia de raciocínio 12
13 Que problemas tratar? Problemas complexos! A solução depende de conhecimento especializado e heurística. Problemas de base lógica! Formalizar a tomada de decisão. PROBLEMA Solução valiosa para a organização! Valor estratégico da preservação e distribuição do conhecimento. Existência de especialistas! Disponíveis e motivados. 13
14 Aquisição do Conhecimento Processo complexo e longo de extração do conhecimento (experiência) de um especialista humano em determinado domínio. (crítico para o sucesso do projeto!!) Mining those jewels of knowledge out of their heads one by one Feigenbaum & McCorduck,
15 Estudo de caso: PETROBRAS 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, 1994/2000/2007/2009). Problema: Monitoramento de um processo crítico, complexo e dinâmico que requer a atenção de diferentes especialistas, e aonde há um acúmulo considerável de informações. Sua solução depende fortemente da heurística de especialistas humanos e da disponibilidade de informações do processo. Solução: Sistemas especialista construído a partir do conhecimento dos especialistas da Petrobras, realizando análise periódica dos dados da planta, diagnosticando problemas relativos à corrosão e sugerindo medidas corretivas. 15
16 ST-Monitor, UN-REPAR
17 ST-Monitor, UN-REPAR
18 ST-Monitor, UN-REPAR
19 ST-Monitor, UN-REPAR
20 Alguns casos de sistemas inteligentes em aplicações rodoviárias (busca não exaustiva!) 20
21 Samy El-Tawab, Stephan Olariu FIRMS: A Framework for Intelligent Road Monitoring System using Smart Sensors. International Journal of Information Sciences and Computer Engineering, Vol. 1, No. 2, (2010) 1 6. Monitorar o tráfego em rodovias fornecendo aos motoristas informações sobre segurança. Sensores de metais colocados nos olhos de gato, formando uma rede de sensores. 21
22 Antonio Luchetta,Stefano Manetti,Franco Francini. Forecast: A Neural System for Diagnosis and Control of Highway Surfaces. IEEE Intelligent Systems, May/June 1998 pp Prever a temperatura da superfície da estrada (alertar para temperaturas subzero). Diversas informações meteorológicas e de sensores analisadas por uma rede neural. 22
23 Horst Bischof, Martin Godec, Christian Leistner, Andreas Starzacher and Bernhard Rinner. Autonomous Audio- Supported Learning of Visual Classifiers for Traffic Monitoring. IEEE Intelligent Systems, may/june pp Sistema autônomo de detecção e classificação de veículos. (evitar congestionamentos e acidentes) Integração multisensores, incluindo vídeo e áudio, em um sistema auto adaptativo. 23
24 Perspectivas de cooperação TECPAR / DER: Monitoramento de tráfego: Antecipação de catástrofes: volume gargalos antecipação chuva intensa gestão de crises logística apoio à decisão sala de situação outras possibilidades?? 24
25 Dr. Eng. Milton Pires Ramos ((41) ) ESI Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná Curitiba Paraná Brasil 25
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