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Motivação para o estudo de IA

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Academic year: 2021

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Texto

(1)

Motivação para

o estudo de IA

Aula #1.2 – EBS 564 – IA

Campus de Tupã

Prof. Luiz Fernando S. Coletta

(2)

Motivação para o estudo de IA

2

+

Biossistema

Biossistema

Engenharia

Engenharia

Projeto e desenvolvimento

Projeto e desenvolvimento

de soluções

de soluções automatizadas

automatizadas

para

para

controle

controle

e otimização

e

otimização

da produção agropecuária

da produção agropecuária

(3)

Motivação para o estudo de IA

3

?

+

+

Biossistema

Biossistema

Engenharia

Engenharia

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Projeto e desenvolvimento

Projeto e desenvolvimento

de soluções

de soluções automatizadas

automatizadas

para

para

controle

controle

e otimização

e

otimização

da produção agropecuária

da produção agropecuária

(4)

Motivação para o estudo de IA

4

?

+

+

Biossistema

Biossistema

Engenharia

Engenharia

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Projeto e desenvolvimento

Projeto e desenvolvimento

de soluções

de soluções automatizadas

automatizadas

para

para

controle

controle

e otimização

e

otimização

da produção agropecuária

da produção agropecuária

(5)

Motivação para o estudo de IA

5

?

+

+

Biossistema

Biossistema

Engenharia

Engenharia

Inteligência Artificial

Inteligência Artificial

Projeto e desenvolvimento

Projeto e desenvolvimento

de soluções

de soluções automatizadas

automatizadas

para

para

controle

controle

e otimização

e

otimização

da produção agropecuária

da produção agropecuária

tarefas intelectuais

tarefas intelectuais

Automatiza

Automatiza

feitas por humanos!

(6)

Motivação

e Desafios de Hoje

Análise de Sentimentos

Identificar:

Opiniões;

Emoções;

Atitudes.

6

(7)

Motivação

e Desafios de Hoje

Internet das Coisas e Wearables

Óculos, relógios inteligentes

Dispositivos para meio de pagamento (substituição de

moedas e cédulas,

bitcoin

)

(8)

Motivação

e Desafios de Hoje

Internet das Coisas e Wearables

Óculos, relógios inteligentes

Dispositivos para meio de pagamento (substituição de

moedas e cédulas,

bitcoin

)

Veículos Autônomos

CaRINA (Carro Robótico Inteligente para Navegação Autônoma)

Laboratório de Robótica Móvel (ICMC/USP - São Carlos)

(9)

Motivação

e Desafios de Hoje

Redes Neurais Artificiais para identificação de vias

9

Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

Mahadevan, V., Li, W., Bhalodia, V., & Vasconcelos, N. (2010, June). Anomaly detection in crowded scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on (pp. 1975-1981). IEEE.

(10)

Motivação

e Desafios de Hoje

Redes Neurais Artificiais para identificação de vias

Detecção de comportamento em vídeos

Anormalidades, monitoramento de idosos, pacientes, etc.

10

Mendes, C. C. T., Frémont, V., & Wolf, D. F. (2016, May). Exploiting Fully Convolutional Networks for Fast Road Detection. In 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).

Mahadevan, V., Li, W., Bhalodia, V., & Vasconcelos, N. (2010, June). Anomaly detection in crowded scenes. In Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2010 IEEE Conference on (pp. 1975-1981). IEEE.

(11)

Motivação

e Desafios de Hoje

Deep Learning

Alta capacidade de identificar padrões em vídeos e imagens

(12)

Motivação

e Desafios de Hoje

Deep Learning

Alta capacidade de identificar padrões em vídeos e imagens

Bioinformática

Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA

Prospecção de genes que afetam certas características;

Melhoramento produtivo e reprodutivo dos animais.

(13)

Motivação

e Desafios de Hoje

Deep Learning

Alta capacidade de identificar padrões em vídeos e imagens

Bioinformática

Tecnologias para análises e avanços no sequenciamento de DNA

Prospecção de genes que afetam certas características;

Melhoramento produtivo e reprodutivo dos animais.

Speech To Text

Economia de tempo p

ara transcrições

Mercado corporativo e de agronegócio, sessões judiciais,

monitoramento de mídias, material de aulas e adaptação

para deficientes auditivos.

(14)

Motivação

e Desafios de Hoje

14

http://g1.globo.com/sp/campinas-regiao/noticia/2016/07/alunos-da-unicamp-conquistam-1-lugar-em-competicao-de-robotica.html

(15)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

(16)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

(17)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

(18)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

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Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

Monitoramento de cobertura vegetal, pastagens, etc;

(20)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

Monitoramento de cobertura vegetal, pastagens, etc;

Detecção de doenças, pragas, ervas daninhas;

20

Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 3443-3448). IEEE.

(21)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

Monitoramento de cobertura vegetal, pastagens, etc;

Detecção de doenças, pragas, ervas daninhas;

Irrigação inteligente;

21

Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 3443-3448). IEEE.

(22)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

Monitoramento de cobertura vegetal, pastagens, etc;

Detecção de doenças, pragas, ervas daninhas;

Irrigação inteligente;

Contagem de animais;

22

Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 3443-3448). IEEE.

(23)

Motivação

e Desafios de Hoje

Business Intelligence

Predições para a tomada de decisões

Estimação do custo e lucro da produção;

"Cultivar soja será economicamente viável no próximo ano?";

Previsão de desgaste do solo e variáveis meteorológicas;

Sensoriamento Remoto, Big Data e Drones

Tecnologia embarcada e visão computacional

Monitoramento de cobertura vegetal, pastagens, etc;

Detecção de doenças, pragas, ervas daninhas;

Irrigação inteligente;

Contagem de animais;

Veículos autônomos.

23

Souza, J. R., Mendes, C. C., Guizilini, V., Vivaldini, K. C., Colturato, A., Ramos, F., & Wolf, D. F. (2015, May). Automatic detection of Ceratocystis wilt in Eucalyptus crops from aerial images. In 2015 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA) (pp. 3443-3448). IEEE.

(24)

Motivação

e Desafios de Hoje

Referências Complementares

AGROTITAN. O papel da tecnologia da informação na

agricultura. Tecnologia & Inovação, 2016. Disponível em:

https://agrotitan.blog.br/2016/02/17/o-papel-na-agricultura/

.

Acesso em: 25/03/17.

MUNIZ, Roberto. Inteligência artificial é a nova febre em

empresas, 2016. Disponível em:

http://link.estadao.com.br/noticias/inovacao,inteligencia-artifi

cial-e-a-nova-febre-em-empresas,10000077021

. Acesso em: 25/03/17.

GLOBO RURAL. Profissões do agronegócio: Engenharia de

biossistemas, 2014. Disponível em:

http://revistagloborural.globo.com/Noticias/noticia/2014/08/prof

issoes-do-agronegocio-engenharia-de-biossistemas.html

. Acesso em: 25/03/17.

(25)
(26)

Agentes Racionais

Um agente (racional) percebe o

ambiente ao seu redor e é capaz de

reagir a ele.

(27)

Agentes Racionais

Um agente (racional) percebe o

ambiente ao seu redor e é capaz de

reagir a ele.

Exemplo:

um agente humano

Sensores: visão, audição, olfato, paladar, tato;

Atuadores: mãos, pernas, etc.

(28)

Agentes Racionais

Um agente (racional) percebe o

ambiente ao seu redor e é capaz de

reagir a ele.

Exemplo:

um agente humano

Sensores: visão, audição, olfato, paladar, tato;

Atuadores: mãos, pernas, etc.

28

Ambiente 1: na quadra de basquete alguém

(29)

Agentes Racionais

Um agente (racional) percebe o

ambiente ao seu redor e é capaz de

reagir a ele.

Exemplo:

um agente humano

Sensores: visão, audição, olfato, paladar, tato;

Atuadores: mãos, pernas, etc.

29

Ambiente 1: na quadra de basquete alguém

lança a bola com força em sua direção...

Ambiente 2: na sala de aula alguém lhe

(30)

Agentes Racionais

Considere um

aspirador de pó autônomo

em um

quarto

a ser limpo

(31)

Agentes Racionais

Considere um

aspirador de pó autônomo

em um

quarto

a ser limpo

Sensores (percepção):

localização e chão sujo;

(32)

Agentes Racionais

Considere um

aspirador de pó autônomo

em um

quarto

a ser limpo

Sensores (percepção):

localização e chão sujo;

Ações a partir de atuadores:

ir para a esquerda,

direita, trás, frente, aspirar ou não aspirar.

(33)

Agentes Racionais

Um agente (racional) percebe o

ambiente ao seu redor e é capaz de

reagir a ele.

33

(34)

Agentes Racionais

Exemplo em grafos...

Minhas opções:

Busca aleatória no espaço de soluções (não

determinística);

(35)

Agentes Racionais

Exemplo em grafos...

Minhas opções:

Busca aleatória no espaço de soluções (não

determinística);

Busca informada (uso de heurística)

Algoritmo guloso (expande para o

caminho menos custoso);

(36)

Agentes Racionais

Exemplo em grafos...

Minhas opções:

Busca aleatória no espaço de soluções (não

determinística);

Busca informada (uso de heurística)

Algoritmo guloso (expande para o

caminho menos custoso);

Algoritmo A*.

Referências

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