O documento apresenta uma introdução à Computação Natural, abordando o que é, quando usá-la e exemplos de aplicações como redes neurais, sistemas imunológicos artificiais e inteligência de enxame. Também descreve casos de sucesso em indústrias como siderurgia e meio ambiente, além de aplicações em redes sociais e comércio eletrônico. Por fim, discute desafios e perspectivas da área.

1. Computação Natural e Aplicações NATCOMP – From Nature to Business TUILUX – Inteligência em Recomendação LCoN, PPGEE – Mackenzie Leandro Nunes de Castro (lnunes@natcomp.com.br) Fones: (13) 3797 1003; (13) 8126 1184

2. “ Imagine uma computação inspirada na natureza, na qual cérebros, insetos, sistemas imunológicos e cromossomos são usados para construir algoritmos de solução para problemas complexos; imagine o uso da computação para sintetizar fenômenos da natureza, como montanhas, plantas, nuvens e animais; imagine uma computação com moléculas ou elétrons ... Agora pare de imaginar e Seja Bem Vindo à Computação Natural!” (Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada, L. N. de Castro, Livraria da Física, 2010) /35

3. Parte I: Introdução a Computação Natural O que é Computação Natural? Quando usá-la? Parte II: Algumas Abordagens de Computação Natural Redes Neurais, Sistemas Imunológicos Artificiais, Inteligência de Enxame Parte III: Computação Natural Aplicada à Industria Case 1: Siderurgia Case 2: Planejamento Operacional e Logística para Meio-Ambiente Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Case 3: Aplicação em Redes Sociais Case 4: Aplicação em Comércio Eletrônico Parte V: Discussão Final Os Grandes Desafios da Computação Perspectivas /35 Agenda

4. Linha de pesquisa que, baseada ou inspirada na natureza, permite o desenvolvimento de novas ferramentas de computação para a solução de problemas complexos; resulta na síntese de fenômenos (formas e comportamentos) naturais; e utiliza matéria-prima natural para o desenvolvimento de novas formas de computar. /35 Parte I: Introdução a Computação Natural O Que é Computação Natural?

5. Em problemas complexos: muitas variáveis, muitas soluções, ambientes dinâmicos, problemas não-lineares, etc. Não é possível garantir otimalidade; Não é possível modelar o problema, mas há histórico; Modelagem realística e de baixo custo da natureza; Desejarmos ou precisarmos ir além dos limites da tecnologia computacional atual. /35 Parte I: Introdução a Computação Natural Quando Usar a Computação Natural?

6. /35 y m +1 = f m +1 (W m +1 y m + b m +1 ) Parte II: Abordagens de Computação Natural Redes Neurais Artificiais (RNAs)

7. /35 while t < max_it do, for j from 1 to N do, i  vet_permut( j ) i (x)  arg min j ||x i  w j ( t )|| h ji (x) = exp(  ||r j  r i (x) || 2 /2  2 ) w i ( t +1) = w i ( t ) +  ( t ) h ji (x) ( t ) [x( t )  w i ( t )] end for   reduce(  )   reduce(  ) t  t + 1 end while Parte II: Abordagens de Computação Natural RNAs: Um Modelo do Córtex

8. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural RNAs: Uma Aplicação em Categorização de Veículos

9. Inteligência de Enxame /35 (c) (a) (b) Parte II: Abordagens de Computação Natural Inteligência de Enxame

10. /35  ij ( t )  (1  )  ij ( t ) +  ij ( t ) Parte II: Abordagens de Computação Natural IE: Um Modelo de Forrageamento Baseado em Teoria dos Grafos

11. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural IE: Uma Aplicação em Logística

12. /35 Seleção Clonal Rede Imunológica Parte II: Abordagens de Computação Natural Sistemas Imunológicos Artificiais (SIA) O Sistema Imunológico é o mecanismo de defesa contra ataques de microorganismos causadores de doenças, mas também contribui para a homeostase do organismo

13. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Um Modelo de Rede Imunológica

14. Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Uma Aplicação em Navegação Autônoma de Robôs /35

15. Sublança para medir o teor de carbono e temperatura do aço durante o sopro de oxigênio e retirar uma amostra para análise da composição química do aço. Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Análise de Fim de Sopro http://www.youtube.com/watch?v=9zDa_mEI0N0&feature=related Medição e amostragem realizada de 2 a 3 minutos antes do final de sopro, fazendo com que modelos matemáticos baseados nesta informação estimem a composição química. /35

16. Método capaz de prever os principais elementos (carbono, manganês, fósforo e enxofre) da análise de final de sopro sem utilizar os resultados da amostra da sublança . /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Solução baseada em RNA

17. O modelo matemático depende da análise da sublança. Redução do tempo de espera entre o recebimento do resultado da análise do laboratório e a execução do modelo de vazamento e pesagem das ferroligas. Antecipação do vazamento (fim de tratamento nos conversores). Padronização do conhecimento entre os operadores. Redução do tempo de tratamento do conversor de 31 para 29 minutos. Aumento da produção em até 10.630 toneladas de aço por ano .** /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Resultados e Benefícios

18. Três Etapas para Automação: Planejamento Mensal de Amostragem Planejamento Diário de Amostragem Logística de Amostragem /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Meio Ambiente: Planejamento e Logística

19. Planejamento Mensal de Amostragem: Planejamento Diário de Amostragem Redes Neurais + Sistema Imunológico Artificial + Método Exato de Busca Local Logística de Amostragem Algoritmo de Inteligência de Enxame + Método Exato de Busca Local /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM: Solução baseada em Computação Natural http://www.youtube.com/watch?v=n0t9rV16F2s&feature=related

20. /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM em Operação

21. Levantamento operacional de todo o processo de Programação de Amostragem (PA) e desenvolvimento de uma solução computacional para a automação e otimização da PA. Redução de custo do planejador em 25%. Redução de custo com combustível, tempo de amostragem, etc. de 8,4% . Redução da emissão de carbono na atmosfera, gerando créditos de carbono para a empresa. /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM: Resultados e Benefícios

22. /35 “ Muitas vezes as pessoas só sabem o que querem depois que você mostra a elas.” “ Estamos saindo da era da Informação e entrando na era da Recomendação .” Steve Jobs Cris Anderson, no livro “A Cauda Longa” 90% dos consumidores confiam em recomendações. 41% dos comerciantes afirmam que a recomendação personalizada aumenta em até 40% as vendas e 25% as vendas cruzadas. Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação: Importância

23. Como identificar automaticamente produtos e serviços interrelacionados? Como fazer gestão do conhecimento (p. ex., em redes sociais ou coorporativas)? Como identificar usuários com perfis similares? Como entender o comportamento de cada usuário e usar esse conhecimento para gerar resultados? Como prever consumo, fraudes, etc.? /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Questões Importantes na Web

24. Usando técnicas baseadas em computação natural, estatística, programação matemática, análise multivariada de dados, mineração de dados, web semântica, etc. Em todos os casos deve ser possível descobrir conhecimento útil, não-trivial e que seja relevante sob o ponto de vista de automação e tomada de decisão estratégica do seu e-business. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Algumas Respostas

25. São ferramentas computacionais capazes de extrair conhecimento de um ambiente web (p. ex., loja virtual, rede social, portal de conteúdo, etc.) e sugerir (recomendar) ações (p. ex., produtos, serviços, navegação, parceiro, candidato, etc.) para os usuários de forma que eles sejam capazes de filtrar o excesso de dados disponível (e as vezes retornado por motores de busca). /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação: O Que São

26. Vendas cruzadas. Aumento de vendas e tíquete médio. Retenção de usuários em lojas virtuais ou redes sociais. Consolidação da marca/portal/loja. Melhor experiência do usuário. Redução de intervenção manual na loja/site. Marketing direcionado. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Benefícios da Recomendação

27. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em Redes Sociais

28. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em Redes Sociais “ O número de acessos por páginas aumentou, assim como o tempo de permanência por página. Os usuários estão clicando na aba de recomendações e conhecendo novos filmes.” Marcus Mansur/Diretor do CineMenu 25% de filmes únicos recomendados clicados Mais de 300 mil recomendações em seis meses Redução de 56% nas Entregas Canceladas Aumento de até 13,75% nas “vendas” Conversão da recomendação até 8,2 vezes maior que a conversão sem recomendação

29. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação

30. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Oportunidades Desperdiçadas

31. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em eCommerce Até 20% de aumento de vendas Mais de 90 mil rec. em 4 meses Conversão da recomendação até 3,2 vezes maior que a conversão sem recomendação

32. Planejamento de marketing Planejamento operacional, inclusive logístico Planejamento de promoções Sugestão de produtos, serviços, contatos, redes, conteúdo, etc. Detecção de fraudes Behavioral targeting Filtragem colaborativa /35 Parte V: Discussão e Perspectivas Aplicações Potenciais

33. Seminário “Grandes Desafios de Pesquisa em Computação no Brasil” 2006 – 2016 (SP, maio 2006). Objetivos : Definir questões de pesquisa que serão importantes para a ciência e para o país no longo prazo. Questões centrais que geram pesquisas capazes de produzir avanços significativos no campo científico, com aplicações sociais e tecnológicas de grande valor. /35 Parte V: Discussão e Perspectivas Os Grandes Desafios da Computação

34. Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos Modelagem computacional de sistemas complexos artificiais, naturais e socioculturais e da interação homem-natureza Impactos para a área da computação da transição do silício para novas tecnologias Acesso participativo e universal do cidadão brasileiro ao conhecimento Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escalados, persistentes e ubíquos /35 Parte V: Discussão e Perspectivas Os Grandes Desafios da Computação

35. /35 Parte V: Discussão e Perspectivas Referências

36. /35 Muito Obrigado! Leandro Nunes de Castro [email_address] [email_address]