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2010: Computação Natural e Aplicações
 

2010: Computação Natural e Aplicações

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Palestra proferida na UNIMONTE.

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    2010: Computação Natural e Aplicações 2010: Computação Natural e Aplicações Presentation Transcript

    • 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
      • “ 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
      • 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
      • 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?
      • 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?
    • /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)
    • /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
    • /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural RNAs: Uma Aplicação em Categorização de Veículos
    • Inteligência de Enxame /35 (c) (a) (b) Parte II: Abordagens de Computação Natural Inteligência de Enxame
    • /35  ij ( t )    (1  )  ij ( t ) +   ij ( t ) Parte II: Abordagens de Computação Natural IE: Um Modelo de Forrageamento Baseado em Teoria dos Grafos
    • /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural IE: Uma Aplicação em Logística
    • /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
    • /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Um Modelo de Rede Imunológica
    • Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Uma Aplicação em Navegação Autônoma de Robôs /35
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
    • /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM em Operação
      • 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
    • /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
      • 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
      • 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
      • 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
      • 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
    • /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em Redes Sociais
    • /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
    • /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação
    • /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Oportunidades Desperdiçadas
    • /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
      • 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
      • 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
      • 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 Parte V: Discussão e Perspectivas Referências
    • /35 Muito Obrigado! Leandro Nunes de Castro [email_address] [email_address]