Aplicações de Inteligência Artificial em Física -...

Aplicações de Inteligência

Artificial em Física

Prof. Dr. Arnaldo Dal Pino Jr.

Dep. de Física

Instituto Tecnológico de Aeronáutica

Colaboradores

Prof. Dr. Maurício Ruv Lemes (Anhanguera

Educacional)

Prof. Dr. Luis Roberto Marim (Instituto Mauá

de Engenharia).

Prof. M.C. Joarez L. dos Reis Jr. (UNIP)

Prof. Dra. Márcia Gonçalves (UNITAU)

Prof. Dr. Clovis Caetano (UFFS)

M.C. Rene Spada (doutorando no ITA)

Aplicações

“Periodic Table of Elements in the Perspective of Artificial

Neural Networks” – MRL & ADP – Journal of Chemical

Education, 2011, 88, 1511

Quim.Nova, 2008, 31, 1141

“Application of Artificial Intelligence to Search Ground-state

Geometry of Clusters” – MRL & LRM & ADP –

PRA, 2002, 66, 23203

PRA, 2003, 67, 33203

Phys.Stat.Sol., 2006, 243, 449

O que é inteligência?

Substantivo feminino.

1. faculdade de aprender ou compreender;

2. Capacidade de adaptar-se facilmente;

3. Maneira de entender ou interpretar;

4. Entendimento recíproco;

5. Destreza mental, habilidade;

6. Capacidade de resolver situações novas.

O que significa artificial?

Adjetivo

1. Produzido pela arte, não natural;

2. fingido, disfarçado;

3. postiço.

We propose that a 2 month, 10 man study of artificial

intelligence be carried out during the summer of 1956 at

Dartmouth College in Hanover, New Hampshire.

The study is to proceed on the basis of the conjecture that

every aspect of learning or any other feature of intelligence

can in principle be so precisely described that a machine can

be made to simulate it. An attempt will be made to find how to

make machines use language, form abstractions and concepts,

solve kinds of problems now reserved for humans, and

improve themselves.

J. McCarthy et al.; Aug. 31, 1955.

Dartmouth Artificial Intelligence (AI) Conference

Five of the attendees of the 1956 Dartmouth Summer

Research Project on Artificial Intelligence reunited at

the July AI@50 conference. From left: Trenchard

More, John McCarthy, Marvin Minsky, Oliver

Selfridge, and Ray Solomonoff.

Quais são os objetivos da

AI?

•Replicar a inteligência humana.

•Desenvolver conexões inteligentes

entre percepção e ação.

•Identificar problemas interessantes

de processamento de grandes

volumes de informação e resolvê-

los.

Aplicações de AI?

Jogos:

Deep Blue derrotou o campeão mundial de xadrez (G. Kasparov - 1997)

Quais são os elementos básicos para a

construção de sistemas de AI?

Percepção

Raciocínio

Ação

1o Elemento Percepção

• Sistemas Biológicos Inteligentes (animais).

•Percepção = sentidos.

2o elemento

Raciocínio

•Inferir: ato de tirar por conclusão; deduzir por raciocínio.

•Tomar Decisões: ato ou efeito de deliberar, resolver,

determinar.

•Classificar: distribuir em grupos.

3o Elemento Ação

•Comportamentos são focados em ações:

Quais são as dificuldades

fundamentais em problemas de

AI?

• Representação

Como estruturar o conhecimento? O que

representar e como?

Como representar regras/lógica?

Informação implícita?

Dificuldades Fundamentais

•Planejamento

Partindo de fatos genéricos a respeito do mundo, fatos sobre

os efeitos de ações básicas, fatos sobre uma situação particular

e um objetivo.

Gerar uma estratégia para alcançar

o objetivo em termos de uma seqüência

de passos ou ações.

Algoritmo Genético

Elementos Básicos e Funcionamento

Diagrama de blocos

Operadores Genéticos

Redes Neurais Artificiais

Elementos Básicos e Funcionamento

Rede Neural do tipo Feed-Forward

Redes Neurais Artificiais

MIT: robots que se comportam como uma colônia de

formigas.

Robots eram "premiados" quando conseguissem juntar

certa quantidade de comida. Eles aprenderam sozinhos

que deviam chamar os outros robôs para colaborar no

transporte da comida quando a encontrassem.

Fazenda de Formigas

• Grande quantidade de dados (input/output) disponível

• Fácil gerar muitos exemplos do comportamento correto

mas não sabemos como relacioná-los.

• Problema de grande complexidade mas tem uma solução.

• A solução do problema pode mudar ao longo do tempo.

• Saídas podem ser “fuzzy” ou não-numéricas.

Quando é uma boa idéia usar

uma rede neural artificial?

Quando não é uma boa idéia usar

uma rede neural artificial?

•Se existe uma fórmula/algoritmo que resolve o

problema -> utilize computação tradicional.

•Se sua solução pode evoluir para uma direção não

pré-definida -> Tente o algoritmo genético.

•Se você não dispõe de um número significativo de

dados.

•Solução exige valores numéricos de saída muito

precisos.

Aplicação 1:

OTIMIZAÇÃO DA GEOMETRIA DE AGLOMERADOS

DE SILÍCIO VIA REDES NEURAIS

Inteligência Natural

X

Inteligência Artificial

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag - Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag - Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

Observações

F -> Cl e Br

F -> O e N

A rede reconheceu e agrupou elementos com alta eletronegatividade!

. Observações:

Ag <-> Pd

Ni <-> Cu

Mn – Cr – V -Ti

Metais de transição

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag - Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

. Observações

Rb <-> K

Na <-> K

Alcalinos

Rb <-> SrK, Ca e Sc

Alcalino-

Alcalino Terroso

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag - Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

. Observações

Sr, Y e Zr

Família 5A

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag - Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

P e N

Famílias Vizinhas

In La Sr Rb K Na - Mg

Sn Ce -

Er

Y - Ca - - -

Te - Zr - Sc Al P N

Ag Pt -

Au

Mo - Ti - - O

Pd Ru - V - - - F

- - Cr - - - S Cl

Ni Mn - - - - - Br

Cu - - - Zn Ga As Se

Computação inteligente tem grande potencial de aplicação em problemas

de física e química molecular.

Maiores possibilidades se:

Grande quantidade de dados -> estimar, classificar e organizar.

A criação de inteligência artificial “hard” ainda está

distante. Contudo, os sistemas especialistas, hoje, já podem

nos superar em diversas áreas.

Conclusão

Pensar é o esporte mais radical que

existe. Pratique-o.

Encerramento

Prof. Dr. Arnaldo Dal Pino Júnior