Introdução a Engenharia Mecatrônica

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1 Pesquisa Introdução a Engenharia Mecatrônica Guilherme N. Ramos 06/ Laboratório de Redes de Computadores Os projetos desenvolvidos no âmbito do COMNET abordam diversas disciplinas da Ciência da Computação, com ênfase nos seguintes tópicos: Redes ópticas Engenharia de tráfego Sistemas Distribuídos Tolerância ao erro Detecção de Intrusão em Sistemas Distribuídos Redes Sem Fios (ad hoc, móveis, redes de sensores) Internet das Coisas (IoT) Sistemas Multiagentes e Computação Forense, dentre outros Para maiores informações: visite nossa página Ou para bordim@unb.br! Jacir Lui Bordim COMNET Lab / IEM - CIC Software Engineering Academics and Research Interest Software Product Line (Development & Verification) Ambient Assisted Living, Aspect Oriented Programming valves@unb.br Software Product Line Service Oriented Architecture Functional Programming. Static analysis (software evolution) rbonifacio@unb.br Dependability Analysis Self-adaptive systems Model driven analysis and development Goal-oriented requirements engineering genaina@unb.br

2 Inteligência Artificial Laboratório de Imagens, Sinais e Acústica (LISA) Membros: Profs. do CIC Aleandre Zaghetto Profs. de outros Depts. Bruno Macchiavello Alunos de Pós-Grad. (+0) Camilo Dórea Alunos de Graduação (+40) Díbio L. Borges Flávio de Barros Vidal Linhas de Pesquisa: Ricardo L. de Queiro Visão Computacional - reconhecimento biométrico, tracking, Processamento de Imagens - codificação de vídeo, multiview, 3D, Acústica e áreas afins. Mais informações: ou c/ os Profs. IEM - Inteligência Artificial Inteligência Artificial 7 Inteligência Artificial Homo Sapiens (homem sábio) Porque o que nos diferencia é a inteligência. Artificial Algo que não ocorre naturalmente. Inteligência Capacidade de resolver problemas. Filósofos e psicólogos (e cientistas da computação e muitos outros): - Como funciona o cérebro? - Como funciona a mente humana? - Não-humanos podem ter uma mente humana? Inteligência Artificial (John McCarthy - 955) Ciência e engenharia de criar máquinas inteligentes, especialmente programas de computador inteligentes. IEM - Inteligência Artificial 8 Inteligência é a parte computacional da habilidade de atingir objetivos. IEM - Inteligência Artificial 9

3 Inteligência Artificial Observações/Hipóteses Agentes & Resolução de Problemas Agente Sensores Percepção raciocínio comportamento desempenho humano pensam como humanos agem como humanos racionalidade pensam racionalmente agem racionalmente Matemática/Engenharia Agente Algo que percebe o ambiente em que está e que age sobre ele. Agente Inteligente? Atuadores Ambiente Ação Fa o que acha ser certo, em função do que sabe, para tentar conseguir o que quer. IEM - Inteligência Artificial 0 IEM - Inteligência Artificial Agentes & Resolução de Problemas Algoritmo Dijkstra - Eemplo: g f f (0.5) 0.5 e g h c () () a d () 0.5 () b () atual aberto fechado Agentes & Resolução de Problemas Resolução: Objetivo Estado(s) do ambiente que limita(m) as ações do agente, direcionando seu comportamento. Busca pro Soluções A tarefa do agente é encontrar a [melhor] sequência de ações/estados que o levará ao(s) objetivo(s). Formulação do objetivo, de acordo com a atual percepção e da função de desempenho. Formulação do problema, decidir quais ações e estados considerar (dado um objetivo). IEM - Inteligência Artificial IEM - Inteligência Artificial 3

4 Agentes & Resolução de Problemas A Matematicamente funciona mas e se não soubermos eatamente? IEM - Inteligência Artificial 4 IEM - 5 O cérebro Nosso cérebro infere o funcionamento de coisas a partir de observações, sem entender perfeitamente como elas funcionam. Aprendemos a modelar o comportamento, e podemos usar isso para: - Aproimação de funções - Classificação - Processamento de dados - Robótica - etc. Um cérebro artificial poderia ser inteligente? Hipótese Atividade mental consiste de atividade eletroquímica entre as [redes de] células do cérebro (neurônios). McCulloch e Pitts Modelaram de forma simples um neurônio artificial que dispara quando uma combinação linear das entradas ecede um limiar L. a j Input Links Wj,i in i Σ Input Function a i = g(in i ) g Activation Function a i Output Output Links IEM - 6 IEM - 7

5 Porta Lógica E Porta Lógica Ou y y y y y y IEM - 8 IEM - 9 Porta Lógica NOT Camada de Entrada Camada Escondida Camada Escondida Camada de Saída = Entrada # Entrada # Saída Entrada #3 IEM - 0 IEM -

6 Como definir a qualidade/topologia? RNAs podem faer tudo que um computador digital fa. E muito mais! - Computam funções arbitrariamente compleas. - Aprendem comportamentos. - Lidam com ruído (na entrada). - Generaliam o comportamento para lidar com dados desconhecidos. - etc. Dados Solução Solução IEM - IEM - 3 Algoritmo Genético Algoritmo Genético Algoritmo Sequência finita de instruções para eecutar uma tarefa: - bem definidas e não ambíguas; - eecutáveis com uma quantidade de esforço finita; - eecutáveis em um período de tempo finito. Genética Ciência dos genes, da hereditariedade e da variação dos organismos. Ramo da biologia que estuda a forma como se transmitem as características biológicas de geração para geração. Algoritmo Genético Técnica de busca utiliada na ciência da computação para achar soluções aproimadas em problemas de otimiação e busca, usando ideias inspiradas pela biologia evolutiva. IEM - Algoritmo Genético 4 IEM - Algoritmo Genético 5

7 Algoritmo Genético Algoritmo Genético NeuroEvolution of Augmenting Topologies (NEAT) Stanley et. al - Neuro-evolução Evolução de uma rede neural por meio de um algoritmo evolucionário. IEM - Algoritmo Genético 6 IEM - Algoritmo Genético 7 Deep Learning Cleverbot IEM - Algoritmo Genético 8 IEM - Outros Eemplos 9

8 Cleverbot Watson Festival anual do Indian Institute of Technology Guwahati (0), com competições, palestras, seminários, etc. Baseados em 334 testes, 63.3% dos humanos foram considerados humanos. 59.3% dos cleverbots foram considerados humanos. Sistema computacional de inteligência artificial da IBM capa de responder perguntas feitas em linguagem natural. IEM - Outros Eemplos 30 Watson Pac-man Em 0 venceu o jogo de perguntas Jeopardy! contra: Comportamentos: Brad Rutter, maior vencedor ($) do jogo. IEM - Outros Eemplos 3 Caça - perseguem o Pac-man. Ken Jennings, recordista de tempo vencendo o jogo. Passeio - vão para seus cantos. Fuga - andam aleatoriamente pelo labirinto. Watson tinha melhor desempenho que os humanos em todas as categorias de perguntas, mas tinha dificuldades em perguntas com dicas pequenas (poucas palavras). Inteligência: Passeio por 7 segundos, então Caça por 0 segundos. Passeio por 7 segundos, então Caça por 0 segundos. 3 Passeio por 5 segundos, então Caça por 0 segundos. Watson tinha acesso a páginas de conteúdo (em 4TB). Inclusive a Wikipédia. IEM - Outros Eemplos 4 Passeio por 5 segundos, então Caça. 3 IEM - Outros Eemplos 33

9 Cenário: Problemas de caça-predador Seleção de comportamentos em múltiplos agentes autônomos com aprendiagem por reforço em ambientes estocásticos Engenharia Mecatrônica - Trabalho de Graduação Aluno: Matheus Vieira Portela - 0/ Orientador: Prof. Dr. Guilherme Novaes Ramos 9 Aprendiado por Reforço Aprendiado por Reforço É possível que múltiplos agentes, em problemas de caça-predador, aprendam comportamentos cooperativos utiliando programação bayesiana e Q-learning com aproimação de funções? Matheus Portela IEM - Aprendiado por Reforço 36 IEM - Aprendiado por Reforço 37