Inteligência Artificial e Suas Aplicações

Transcrição

1 Divisão de Inteligência Artificial Inteligência Artificial e Suas Aplicações A experiência do TECPAR Eng. Bruno Campagnolo de Paula campagnolo@tecpar.br TECPAR / DIA Curitiba - Paraná

2 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: 2 Objetivo e sumário Engenharia do Conhecimento; Inteligência Artificial Distribuída; Bioinformática; IA aplicada a jogos (Game AI); Robótica.

3 TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná 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. 3

4 DIA - Divisão de Inteligência Artificial Objetivo: Desenvolver projetos de P&D em Inteligência Artificial, orientados para aplicações industriais, tecnológicas e científicas complexas. 4

5 5 Inteligência Artificial

6 O que é Inteligência? - 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. 6

7 Definição de Inteligência Artificial Parte das Ciências da Computação que busca simular ou emular o comportamento humano inteligente em termos de processos computacionais. [Schalkoff, 1990] 7

8 Classificação dos Sistemas Inteligentes Classificação [Russel & Norvig 1995] 8

9 Evolução da Inteligência Artificial Platão Aristóteles Lógica Gutemberg Impressora de caracteres móveis Desenvolvimento da relojoaria. Brinquedos mecânicos Russell & Whitehead Análise lógica do conhecimento Karel Kapek primeira utilização da palavra ROBOT McCulloch & Pitts Fundamentos das redes neurais Allan Turing "Computing Machinery and Intelligence 500 a.c Séculos Mary Shelley - Frankenstain. George Boole - algebra binária - leis do pensamento. Charles Babbage & Ada Byron - máquinas de calcular mecânicas programaveis. Descartes - raciocínio cartesiano. Hobbes - LEVIATAN - teoria do pensamento. Pascal - primeira máquina de calcular (+-). Leibniz - melhorias na máquina (*/). Claude Shannon Jogo de Xadrez (mecanismos de busca) Isaac Asimov As três leis da robótica 9

10 Evolução da Inteligência Artificial 1957 Newell, Shaw & Simon General Problem Solver 1965 ELIZA - Simulação de diálogos Joseph Weizenbaun 1958 LISP John McCarthy 1966 Redes Semânticas Ross Quillian 1967 DENDRAL primeiro sistema baseado em conhecimento para raciocínio científico 1974 MYCIN Sistema especialista para diagnóstico médico Ted Shortliffe 1980 HEARSAY-II Modelo 'Blackboard' Erman, Hayes-Roth, Lesser, Reddy Primeiras aplicações comerciais: - Sistemas Especialistas - 'Shells' Meados dos anos 80 Disseminação das Redes Neurais Apredizado de Máquina Sistemas Multi-Agente Computação Evolutiva Sistemas Difusos FORTRAN FRAMES Marvin Minsky 1956 Dartmouth Conference Criado o termo IA McCarthy, Minsky, Shannon, Newell, Simon, PERCEPTRONS Minsky & Papert 1972 PROLOG Allain Colmerauer SMALLTALK Kay & Goldberg Xerox PARC 1979 EMYCIN 'Shell' para sistemas especialistas Bill VanMelle NOMAD Robot Autonomo para busca de meteoritos na Antartica

11 Diferenças da Computação Convencional Computação convencional numérica procedural algorítmica Inteligência Artificial simbólica declarativa heurística 11

12 Subdivisões da Inteligência Artificial - Engenharia do conhecimento; - Processamento de linguagem natural; - Aprendizado automático; - Sistemas difusos; - Tutores inteligentes; - Planejamento automático; -Inteligência Artificial Distribuída / Sistemas Multi- Agentes; 12 - 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!!!>

13 Aplicações de Inteligência Artificial -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 <lista não exaustiva!!!>

14 SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO Sistemas Especialistas 14

15 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. 15

16 O conhecimento do especialista 16

17 Arquitetura básica de um Sistema Especialista - 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 17

18 Desvantagens 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; 18 -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.

19 Ciclo de desenvolvimento de SE s Estudo de viabilidade e escolha do especialista - Estudo inicial do problema - Def. dos objetivos funcionais - Det. das Condições de teste Aquisição do conhecimento Implementação Verificação Prototipação rápida e refinamento sucessivo Testes e validação Manutenção e evolução 19

20 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!!) 20

21 Representação do Conhecimento em Regras de Produção 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

22 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 If VazaoInj >= [VazaoMin] BseqO2 :Bomba de injecao de sequestrante de oxigenio [ON]-[OFF] Then Planta operando If VazaoInj < [VazaoMin] Then PLANTA FORA DE OPERACAO If Planta operando and PV12 = [OFF] Then Planta injetando If Planta operando and PV12 = [ON] Then PLANTA EM RECIRCULACAO If Planta operando and Planta com problemas de corrosao and Desaeradora dentro dos parametros operacionais and BseqO2 = [OFF] Then Sequestrante de Oxigenio Alarme amarelo and BOMBA DE INJECAO DE SEQUESTRANTE DESLIGADA and RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio LABEL rec.injex.oxigenio "RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio" 22 22

23 Condição Ação 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 Hipóteses E a medida de OLD foi realizada E old < OLD_estim_naOP - [Tol_OLD] ENTÃO Ate o momento o anel apresenta valor abaixo do limite especificado (OLD). Condição Ação 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, incluindo variações 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 até a operação atual. Somatório das variações de Radial estimada (DRadExt) 23 23

24 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). 24

25 Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite Inteligência Artificial?? na cadeia do leite?!? 25

26 Projeto GALAXIS Sistema 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. 26

27 ENTRADAS - Resultados de análise; - Associações de produtores; - Informações econômicas; - Informações meteorológicas; - Outros organismos/entidades. Diagrama básico do sistema proposto: - Especialistas (veterinários/agrônomos); - Institutos de pesquisa; - Universidades; - Publicações; - Outros organismos/entidades. SAÍDAS ANÁLISE Dados de produção Resultados de análise Necessidades Sistema inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite WEB - Produtores; - Cooperativas; - Laticínios; - Associações de produtores; - Organismos encarregados da fiscalização. Conhecimento/heurísticas Análise Experiência Análise sobre os dados Diagnósticos Orientações 27

28 TECPAR/DIA, ICC/IBMP, PUCPR, UP (Portugal) Inteligência Artificial aplicada em Bioinformática 28

29 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. 29

30 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; REGRAS 30

31 Pesquisa TECPAR, UTFPR, PUCPR e UTC/França CSCW-SD - Plataforma de Apoio ao Trabalho Colaborativo no Desenvolvimento de Software por Equipes Pequenas Inteligência Artificial Distribuída Sistemas MultiAgentes 31

32 CSCW-SD Agente Assistente Pessoal (plataforma OMAS) 32

33 Pesquisa TECPAR Robótica Pesquisa em sensores e atuadores 33

34 Robótica 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).

35 Pesquisa TECPAR GameAI Inteligência Artificial aplicada em Jogos 35

36 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: 36

37 2) Mario AI e Assistente para jogos de plataforma Competição para criação de jogadores automáticos para Mario: Nosso agente é baseado em redes neurais; Possível aplicação para assessorar ao jogador na passagem de níveis muito difíceis. 37

38 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); 38

39 Outros projetos Social Streaming (TCC Patrick Espake); Desktop Semântico (Mestrado Julio Zanoni); Criação colaborativa de regras (Mestrado Geraldo Boz). 39

40 Para saber mais Luger, G.F. Inteligência Artificial: estruturas e estratégias para a solução de problemas complexos (4 edição). Bookman, Russell, S., Norvig, P. Artificial Intelligence: A modern approach. Prentice Hall, (2a. edição 2002) (1a. edição em português 2004) Bittencourt, G. Inteligência Artificial: Ferramentas e teorias (2a. edição). Editora da UFSC, Florianópolis, Rezende, S.O. Sistemas Inteligentes Fundamentos e aplicações. Manole, São Paulo, Schalkoff, R.J. Artificial Intelligence: An engineering approach. McGraw- Hill, Singapore, IEEE-CS AITopics 40

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

42 42 Eng. Bruno Campagnolo de Paula DIA Divisão de Inteligência Artificial TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná Curitiba Paraná Brasil