2010: Computação Natural e Aplicações

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Palestra proferida na UNIMONTE.

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2010: Computação Natural e Aplicações

  1. 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. 2. <ul><li>“ 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!” </li></ul><ul><li>(Computação Natural: Uma Jornada Ilustrada, L. N. de Castro, Livraria da Física, 2010) </li></ul>/35
  3. 3. <ul><li>Parte I: Introdução a Computação Natural </li></ul><ul><ul><li>O que é Computação Natural? </li></ul></ul><ul><ul><li>Quando usá-la? </li></ul></ul><ul><li>Parte II: Algumas Abordagens de Computação Natural </li></ul><ul><ul><li>Redes Neurais, Sistemas Imunológicos Artificiais, Inteligência de Enxame </li></ul></ul><ul><li>Parte III: Computação Natural Aplicada à Industria </li></ul><ul><ul><li>Case 1: Siderurgia </li></ul></ul><ul><ul><li>Case 2: Planejamento Operacional e Logística para Meio-Ambiente </li></ul></ul><ul><li>Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web </li></ul><ul><ul><li>Case 3: Aplicação em Redes Sociais </li></ul></ul><ul><ul><li>Case 4: Aplicação em Comércio Eletrônico </li></ul></ul><ul><li>Parte V: Discussão Final </li></ul><ul><ul><li>Os Grandes Desafios da Computação </li></ul></ul><ul><ul><li>Perspectivas </li></ul></ul>/35 Agenda
  4. 4. <ul><li>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. </li></ul>/35 Parte I: Introdução a Computação Natural O Que é Computação Natural?
  5. 5. <ul><li>Em problemas complexos: muitas variáveis, muitas soluções, ambientes dinâmicos, problemas não-lineares, etc. </li></ul><ul><li>Não é possível garantir otimalidade; </li></ul><ul><li>Não é possível modelar o problema, mas há histórico; </li></ul><ul><li>Modelagem realística e de baixo custo da natureza; </li></ul><ul><li>Desejarmos ou precisarmos ir além dos limites da tecnologia computacional atual. </li></ul>/35 Parte I: Introdução a Computação Natural Quando Usar a Computação Natural?
  6. 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. 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. 8. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural RNAs: Uma Aplicação em Categorização de Veículos
  9. 9. Inteligência de Enxame /35 (c) (a) (b) Parte II: Abordagens de Computação Natural Inteligência de Enxame
  10. 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. 11. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural IE: Uma Aplicação em Logística
  12. 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. 13. /35 Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Um Modelo de Rede Imunológica
  14. 14. Parte II: Abordagens de Computação Natural SIA: Uma Aplicação em Navegação Autônoma de Robôs /35
  15. 15. <ul><li>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. </li></ul>Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Análise de Fim de Sopro http://www.youtube.com/watch?v=9zDa_mEI0N0&feature=related <ul><li>Medição e amostragem </li></ul><ul><li>realizada de 2 a 3 minutos </li></ul><ul><li>antes do final de sopro, </li></ul><ul><li>fazendo com que modelos </li></ul><ul><li>matemáticos baseados </li></ul><ul><li>nesta informação </li></ul><ul><li>estimem a composição </li></ul><ul><li>química. </li></ul>/35
  16. 16. <ul><li>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 . </li></ul>/35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Solução baseada em RNA
  17. 17. <ul><li>O modelo matemático depende da análise da sublança. </li></ul><ul><li>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. </li></ul><ul><li>Antecipação do vazamento (fim de tratamento nos conversores). </li></ul><ul><li>Padronização do conhecimento entre os operadores. </li></ul><ul><li>Redução do tempo de tratamento do conversor de 31 para 29 minutos. </li></ul><ul><li>Aumento da produção em até 10.630 toneladas de aço por ano .** </li></ul>/35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Siderurgia: Resultados e Benefícios
  18. 18. <ul><li>Três Etapas para Automação: </li></ul><ul><ul><li>Planejamento Mensal de Amostragem </li></ul></ul><ul><ul><li>Planejamento Diário de Amostragem </li></ul></ul><ul><ul><li>Logística de Amostragem </li></ul></ul>/35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria Meio Ambiente: Planejamento e Logística
  19. 19. <ul><li>Planejamento Mensal de Amostragem: </li></ul><ul><li>Planejamento Diário de Amostragem </li></ul><ul><ul><li>Redes Neurais + Sistema Imunológico Artificial + Método Exato de Busca Local </li></ul></ul><ul><li>Logística de Amostragem </li></ul><ul><ul><li>Algoritmo de Inteligência de Enxame + Método Exato de Busca Local </li></ul></ul>/35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM: Solução baseada em Computação Natural http://www.youtube.com/watch?v=n0t9rV16F2s&feature=related
  20. 20. /35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM em Operação
  21. 21. <ul><li>Levantamento operacional de todo o processo de Programação de Amostragem (PA) e desenvolvimento de uma solução computacional para a automação e otimização da PA. </li></ul><ul><li>Redução de custo do planejador em 25%. </li></ul><ul><li>Redução de custo com combustível, tempo de amostragem, etc. de 8,4% . </li></ul><ul><li>Redução da emissão de carbono na atmosfera, gerando créditos de carbono para a empresa. </li></ul>/35 Parte III: Computação Natural Aplicada à Indústria PLANAM: Resultados e Benefícios
  22. 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. 23. <ul><li>Como identificar automaticamente produtos e serviços interrelacionados? </li></ul><ul><li>Como fazer gestão do conhecimento (p. ex., em redes sociais ou coorporativas)? </li></ul><ul><li>Como identificar usuários com perfis similares? </li></ul><ul><li>Como entender o comportamento de cada usuário e usar esse conhecimento para gerar resultados? </li></ul><ul><li>Como prever consumo, fraudes, etc.? </li></ul>/35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Questões Importantes na Web
  24. 24. <ul><li>Usando técnicas baseadas em computação natural, estatística, programação matemática, análise multivariada de dados, mineração de dados, web semântica, etc. </li></ul><ul><li>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. </li></ul>/35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Algumas Respostas
  25. 25. <ul><li>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). </li></ul>/35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação: O Que São
  26. 26. <ul><li>Vendas cruzadas. </li></ul><ul><li>Aumento de vendas e tíquete médio. </li></ul><ul><li>Retenção de usuários em lojas virtuais ou redes sociais. </li></ul><ul><li>Consolidação da marca/portal/loja. </li></ul><ul><li>Melhor experiência do usuário. </li></ul><ul><li>Redução de intervenção manual na loja/site. </li></ul><ul><li>Marketing direcionado. </li></ul>/35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Benefícios da Recomendação
  27. 27. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em Redes Sociais
  28. 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 <ul><li>25% de filmes únicos recomendados clicados </li></ul><ul><li>Mais de 300 mil recomendações em seis meses </li></ul><ul><li>Redução de 56% nas Entregas Canceladas </li></ul><ul><li>Aumento de até 13,75% nas “vendas” </li></ul><ul><li>Conversão da recomendação até 8,2 vezes maior que a </li></ul><ul><li>conversão sem recomendação </li></ul>
  29. 29. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Ferramentas de Recomendação
  30. 30. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Oportunidades Desperdiçadas
  31. 31. /35 Parte IV: Computação Natural em Aplicações Web Cases de Sucesso: Recomendação em eCommerce <ul><li>Até 20% de aumento </li></ul><ul><li>de vendas </li></ul><ul><li>Mais de 90 mil rec. </li></ul><ul><li>em 4 meses </li></ul><ul><li>Conversão da </li></ul><ul><li>recomendação até 3,2 vezes maior que a conversão sem </li></ul><ul><li>recomendação </li></ul>
  32. 32. <ul><li>Planejamento de marketing </li></ul><ul><li>Planejamento operacional, inclusive logístico </li></ul><ul><li>Planejamento de promoções </li></ul><ul><li>Sugestão de produtos, serviços, contatos, redes, conteúdo, etc. </li></ul><ul><li>Detecção de fraudes </li></ul><ul><li>Behavioral targeting </li></ul><ul><li>Filtragem colaborativa </li></ul>/35 Parte V: Discussão e Perspectivas Aplicações Potenciais
  33. 33. <ul><li>Seminário “Grandes Desafios de Pesquisa em Computação no Brasil” 2006 – 2016 (SP, maio 2006). </li></ul><ul><li>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. </li></ul>/35 Parte V: Discussão e Perspectivas Os Grandes Desafios da Computação
  34. 34. <ul><li>Gestão da Informação em grandes volumes de dados multimídia distribuídos </li></ul><ul><li>Modelagem computacional de sistemas complexos artificiais, naturais e socioculturais e da interação homem-natureza </li></ul><ul><li>Impactos para a área da computação da transição do silício para novas tecnologias </li></ul><ul><li>Acesso participativo e universal do cidadão brasileiro ao conhecimento </li></ul><ul><li>Desenvolvimento tecnológico de qualidade: sistemas disponíveis, corretos, seguros, escalados, persistentes e ubíquos </li></ul>/35 Parte V: Discussão e Perspectivas Os Grandes Desafios da Computação
  35. 35. /35 Parte V: Discussão e Perspectivas Referências
  36. 36. /35 Muito Obrigado! Leandro Nunes de Castro [email_address] [email_address]

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