O documento apresenta as atividades da Divisão de Inteligência Artificial (DIA) do TECPAR no Paraná, incluindo aplicações de IA em engenharia do conhecimento, sistemas multiagentes, bioinformática, jogos e robótica. A DIA desenvolve sistemas especialistas para monitoramento industrial e apoio à cadeia do leite, além de pesquisas em redes neurais, controle de robôs e agentes inteligentes para jogos.

1. Eng. Bruno Campagnolo de Paula [email_address] http://www.brunocampagnolo.com TECPAR / DIA Curitiba - Paraná Divisão de Inteligência Artificial Inteligência Artificial e Suas Aplicações A experiência do TECPAR

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

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: “ CONTRIBUIR COM SOLUÇÕES INOVADORAS PARA O PROGRESSO TÉCNICO E MELHORIA DA QUALIDADE DE VIDA DOS BRASILEIROS“. TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná

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

5. Inteligência Artificial

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

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

9. Evolução da Inteligência Artificial

10. Evolução da Inteligência Artificial

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

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

14. SISTEMAS BASEADOS EM CONHECIMENTO Sistemas Especialistas

15. 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 . Sistemas especialistas

16. O conhecimento do especialista

17. Arquitetura básica de um Sistema Especialista Fatos Informações Conclusões Memória de longo prazo (domínio do problema) Estratégia de raciocínio Memória de curto prazo (fatos e conclusões)

18. 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; Desvantagens 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

20. 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

21. 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

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 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 &quot;RELIGAR bomba de injecao de sequestrante de Oxigenio&quot; COLOCAR EXCEL!

24. 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). Estudo de caso: PETROBRAS

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

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.

27. Diagrama básico do sistema proposto:

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

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 .

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

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

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

33. Pesquisa TECPAR “ Robótica” Pesquisa em sensores e atuadores

34. 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). Robótica

35. Pesquisa TECPAR “ GameAI” Inteligência Artificial aplicada em Jogos

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: http://galaxisfarm.com

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

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);

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

40. 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

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

42. Eng. Bruno Campagnolo de Paula [email_address] http://www.brunocampagnolo.com DIA – Divisão de Inteligência Artificial TECPAR - Instituto de Tecnologia do Paraná Curitiba Paraná Brasil