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7 a SEAU, UNIVAP, 19/Outubro/2005 Demonstração de Técnicas de Inteligência Artificial Prof. Dr. Cairo L. Nascimento Jr. Divisão de Engenharia Eletrônica.

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1 7 a SEAU, UNIVAP, 19/Outubro/2005 Demonstração de Técnicas de Inteligência Artificial Prof. Dr. Cairo L. Nascimento Jr. Divisão de Engenharia Eletrônica Instituto Tecnológico de Aeronáutica Home Page:

2 Por que desejamos máquinas inteligentes? –Sobrevivência x Comforto, –Necessidades físicas (esforço físico e mental), –Necessidades emocionais (filmes Blade Runner e IA, Sony AIBO e QRIO, chatterbot ALICE Demonstração de Técnicas de IA Motivação

3 Entertainment Robot AIBO (http://www.aibo.com) Demonstração de Técnicas de IA

4 Demonstração de Técnicas de IA

5 Inteligência das máquinas atuais. Estudo da Inteligência. Tipos e Medição de Inteligência: –Humana, Animal, das Máquinas, –Extra-terrestre Demonstração de Técnicas de IA Definição de Inteligência

6 Comportamento Inteligente: –Importante para Competição (Seleção Natural), –Adaptação (mudanças no meio-ambiente), –Reconhecimento de Padrões (visão, fala, diagnóstico de falhas/doenças, aplicações financeiras, detecção de fraudes), –Planejamento (Modelos, Otimização) e Auxílio a Tomada de Decisões, –Cooperação e Comunicação com outros indivíduos. Demonstração de Técnicas de IA Definição de Inteligência

7 DARPA Grand Challenge 2005: Percurso: 211 Km, Prêmio: US$ 2M, 9/Out/2005 Demonstração de Técnicas de IA

8 Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA: Demonstração de Técnicas de IA

9 Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA: Barco Autonômo Demonstração de Técnicas de IA

10 Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA: Romeo I e Romeo II:

11 Demonstração de Técnicas de IA Exemplos de desenvolvimento de Equipamento Inteligente no ITA Romeo 3,

12 Algoritmo A-estrela Demonstração de Técnicas de IA

13 Algoritmo Minimax Demonstração de Técnicas de IA

14 Diferentes formas de representação. Exs.: –Modelo paramétrico (função de transferência para sistemas LIT), –Modelo baseado em regras (fuzzy expert systems), –Modelo neural, fuzzy-neural. Aquisição de modelos dinâmicos a partir de dados reais. Diferentes níveis de supervisão: –Muito forte, forte, fraca, muito fraca.

15 Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Forte: o supervisor insere os parâmetros (ou as regras) no modelo. Supervisão Forte: o supervisor fornece exemplos de entrada-saída (pares x,y). Supervisão Fraca: o supervisor classifica apenas os casos típicos. Supervisão Muito Fraca: o supervisor classifica como SUCESSO ou FALHA um conjunto de ações sucessivas.

16 Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Muito Forte: Controlador Fuzzy

17 Demonstração de Técnicas de IA Controlador Fuzzy

18 Demonstração de Técnicas de IA Controlador Fuzzy

19 Supervisão Forte: Aprendizado usando pares [X,Yreal] Demonstração de Técnicas de IA

20 Supervisão Forte: Redes Neurais tipo feedforward Algoritmo Back-Propagation Demonstração de Técnicas de IA

21 Reconhecimento de Caracteres 0-9,A-F com ruído

22 Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Antes do treinamento

23 Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Após o treinamento

24 Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Teste estatístico

25 Demonstração de Técnicas de IA Supervisão Fraca: Redes de Kohonen

26 Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Mapa de Agrupamento após o treinamento

27 Demonstração de Técnicas de IA Reconhecimento de Caracteres: Teste estatístico

28 Demonstração de Técnicas de IA Learn by doing it. Supervisor apenas classifica o resultado de uma série de ações em 2 categorias: SUCESSO, FRACASSO. A cada estado (x), existem N ações (u) possíveis. Para cada par (x,u) define-se P = probabilidade de sucesso. Em geral P(x,u) não é conhecido e deve ser estimado. Supervisão Muito Fraca: Aprendizado por Reforço Algoritmo Bootstrap Learning

29 Demonstração de Técnicas de IA Um conjunto de ações é escolhido usando o valor estimado de P. O resultado destas ações é avaliado pelo supervisor e usado para atualizar a estimativa de P(x,u). Supervisão Muito Fraca: Aprendizado por Reforço Algoritmo Bootstrap Learning

30 Demonstração de Técnicas de IA Problema do Labirinto: Após o treinamento

31 Conclusões Aplicações extremamente práticas. Alguns exs.: –classificação de empresas de telecomunicações, –classificação de sinais eletrocardiográficos, –temporarização de semafóros de tráfego urbano, –otimização de sequências de montagens, –previsão de preços de produtos. Grandes benefícios para a indústria nacional. Demonstração de Técnicas de IA

32 Conclusões Estamos aumentando o nível de inteligência das nossas máquinas (lentamente ou rapidamente?). Área altamente multi-disciplinar e desafiadora. Muitas oportunidades para pesquisa teórica e aplicada. Demonstração de Técnicas de IA

33 Mais alguns links interessantes: DARPA Grand Challenge Kohonen Networks: RL: Learning a motion to move to the front Mais demos:

34 Para mais detalhes: Livro Inteligência Artificial em Controle e Automação, 2000 (re-impressões em 2002 e 2004) Autores: Cairo L. Nascimento Jr. e Takashi Yoneyama (ITA) Ed. Edgard Blücher e FAPESP Demonstração de Técnicas de IA

35 Muito obrigado pela sua atenção!! Cairo


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