Motivação para
o estudo de IA
Aula #1.2 – EBS 564 – IA
Campus de Tupã
Prof. Luiz Fernando S. Coletta
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
Motivação para o estudo de IA
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?
+
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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
Motivação para o estudo de IA
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+
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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
Motivação para o estudo de IA
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?
+
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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!
Motivação
e Desafios de Hoje
Análise de Sentimentos
–
Identificar:
•
Opiniões;
•
Emoções;
•
Atitudes.
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Motivação
e Desafios de Hoje
Internet das Coisas e Wearables
–
Óculos, relógios inteligentes
•
Dispositivos para meio de pagamento (substituição de
moedas e cédulas,
bitcoin
)
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)
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.
Motivação
e Desafios de Hoje
Redes Neurais Artificiais para identificação de vias
Detecção de comportamento em vídeos
•
Anormalidades, monitoramento de idosos, pacientes, etc.
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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.
Motivação
e Desafios de Hoje
Deep Learning
–
Alta capacidade de identificar padrões em vídeos e imagens
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.
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.
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
Motivação
e Desafios de Hoje
Business Intelligence
–
Predições para a tomada de decisões
Motivação
e Desafios de Hoje
Business Intelligence
–
Predições para a tomada de decisões
•
Estimação do custo e lucro da produção;
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;
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
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;
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;
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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.
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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;
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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.
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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;
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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.
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.
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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.