O documento apresenta as atividades de pesquisa e desenvolvimento em inteligência artificial realizadas pelo TECPAR e CESI, incluindo sistemas especialistas, inteligência artificial distribuída, bioinformática, game AI e robótica. Também discute a evolução da IA, suas aplicações e tendências futuras, como interfaces mais integradas entre homem e máquina.
Inteligência Artificial e suas aplicações - A experiência do TECPAR
1. Eng. Bruno Campagnolo de Paula campagnolo@tecpar.br / @bcp http://www.brunocampagnolo.com TECPAR / CESI Curitiba – Paraná - Brasil Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes Inteligência Artificial e Suas Aplicações A experiência do TECPAR
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3. 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“. TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná
4. Objetivo: “ Desenvolver projetos de P&D em Inteligência Artificial, orientados para aplicações industriais , tecnológicas e científicas complexas ”. Também desenvolver projetos de Inovação Tecnológica na Agropecuária. CESI – Centro de Engenharia de Sistemas Inteligentes
6. - 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?
7. 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
22. 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
23. 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 Conhecimento em Regras de Produção
24. 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 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"
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26. Regras não são a única forma de representar o conhecimento! Tabelas
27. Regras não são a única forma de representar o conhecimento! Mapas mentais Tendência!
28. 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, 1994/2000/2007/2011). Estudo de caso: PETROBRAS
29. Inteligência Artificial ?? na cadeia do leite ?!? Sistema Inteligente para apoio à cadeia produtiva do leite
30. 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.
34. Catalisador em Ação Perfil ? Questionamentos Etiquetas Regras (LUGER, 2004) Se motor tenta pegar motor está recebendo combustível Então problema é vela Regra X Se motor não tenta pegar luzes acendem Então problema é motor de partida Regra Y
35. Catalisador em Ação Se luzes acendem (regra Y) motor está recebendo combustível (regra X) Então ??? Regra ? Senhor Especialista, dadas essas condições, existe uma conclusão possível?
38. 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
49. + Tendências a se observar! Interfaces com integração entre Duas ou mais telas Computação invisível e mais próxima do dia a dia Integração entre homem e máquina
50. 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
51. Campos, M.M., Saito, K. Sistemas Inteligentes em Controle e Automação de Processos. Ed. Ciência Moderna / Petrobras. Rio de Janeiro, 2004 Para saber mais
52. Eng. Bruno Campagnolo de Paula [email_address] @bcp http://www.brunocampagnolo.com CESI – Divisão de Inteligência Artificial TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná Curitiba Paraná Brasil