sexta-feira, 13 de março de 2009
CSoftware de simulação da máquina do CNC
SSCNC é um simulador 3D tempo real da classe do mundo para o controle numérico de computador (CNC) que utiliza o motor de OpenGL para a rendição tempo real excepcional e o visualização 3D de ferramenta-cortou.
SSCNC é simulação da linha central da sustentação 2, das 2.5 linhas centrais e das 3 linhas centrais do CNC.
SSCNC é um pacote de software integrado de 36 sistemas do CNC e usuários da CISNE que é principalmente uso para ensinar na faculdade e na escola sobre o intranet.
CNC e em que consiste
CNC são as iniciais de Computer Numeric Control ou em Português Controle Numérico Computadorizado.
É um controlador numérico que permite o controle de máquinas e é utilizado principalmente em centros de usinagem. Permite o controle simultâneo de vários eixos, através de uma lista de movimentos escrita num código específico (código G). Na década de 1940 foi desenvolvido o NC (Controle Numérico) que evoluiu posteriormente para o CNC. A utilização de CNC permite a produção de peças complexas com grande precisão, especialmente quando associado a programas de CAD/CAM.
CNC Simulador
Máquinas de CNC
Um video de CNC:
Controlo Numerico Computarizado
Permite o controle simultâneo de vários eixos, através de uma lista de movimentos escrita num código específico (código G). Na década de 1940 foi desenvolvido o NC (Controle Numérico) que evoluiu posteriormente para o CNC.
A utilização de CNC permite a produção de peças complexas com grande precisão, especialmente quando associado a programas de CAD/CAM.
CNC
Redução na variedade e nos custos de ferramentas especiais em uso.
Redução na fadiga do operador, acarretando uma produção constante e aumento na eficiência, com menor esforço.
CNC
Componentes usuais de uma máquina CNC
- Transmissões.
- Dispositivos de medida de posição e de deslocamento.
- Ferramenta principal ou cabeça.
- Sistemas de aperto de peças.
- Sistemas de mudança de ferramentas.
- Eixos complementares de rotação e de deslocamento.
CNC - Vantagens e Desvantagens
- Aumenta o volume de produção,
reduzindo os custos da mesma.
- Aumenta a precisão de peças
produzidas.
- Permite uma redução do tempo de
produção de uma peça, e logo uma
consequente redução do tempo de
entrega da mesma.
- Diminui o tempo de desenho e
redesenho de uma peça, até à
produção.
- Menor tempo de Maquinação.
Desvantagens
- Investimento inicial elevado (30.000 a
1.500.000 euros)
- Manutenção exigente e especializada
- Não elimina completamente os erros
humanos
- Necessita operadores mais
especializados
- Não tem vantagens tão evidentes para
séries pequenas e muito pequenas.
- Algumas podem ser consideravelmente
grandes.
Controlo Numérico Computorizado (CNC)
O “coração” de um sistema CNC é um computador, que se encarrega de realizar todos os cálculos necessários e as operações lógicas.
Atendendo que o sistema CNC é a ponte entre o operador e a máquinaferramenta, são necessárias as respectivas interfaces.
CNC(Controlo Númerico Computorizado)
O Controlo Numérico pode ser utilizado em...
Aplicações que não utilizam máquinas ferramentas.
(linhas de montagem, manipulação de materiais, inspecção e medida)
O que e o CNC
O equipamento adquire uma certa independência do operador, não dependendo portanto da habilidade do operador nem sequer da sua atenção.
quarta-feira, 11 de março de 2009
Realidade Virtual
Outra questão importante está ligada ao fato da realidade virtual poder ser imersiva ou não imersiva. Como já foi visto, do ponto de vista da visualização, a realidade virtual imersiva é baseada no uso de capacete ou de salas de projeção nas paredes, enquanto a realidade virtual não imersiva baseia-se no uso de monitores. De qualquer maneira, os dispositivos baseados nos outros sentidos acabam dando algum grau de imersão à realidade virtual com o uso de monitores, mantendo sua caracterização e importância.
Embora a realidade virtual com o uso de capacetes tenha evoluído e seja considerada típica, a realidade virtual com monitor apresenta ainda assim alguns pontos positivos como : utilizar plenamente todas as vantagens da evolução da indústria de computadores; evitar as limitações técnicas e problemas decorrentes do uso de capacete; e facilidade de uso. Em alguns casos, como visualização, por exemplo, a realidade virtual com monitor é aceitável, mas com a evolução da tecnologia de realidade virtual a tendência será a utilização de capacetes ou salas de projeção para a grande maioria das aplicações.
Modelos Virtuais
Os modelos virtuais são maioritariamente utilizados face aos modelos reais . Isto acontece, principalmente, devido à grande aproximação ao mundo real, permitindo assim segurança nas simulações realizadas em sistemas de ambientes virtuais.
Exemplos:
- O paciente virtual - criado nos EUA é um modelo recente capaz de simular a respiração humana em tempo real acrescentando assim a quarta dimensao aos modelos convencionais (o tempo), o que permite analisar de forma mais detalhada e eficiente o corpo humano.
- Testes de Aerodinâmica - em alguns desportos automóveis, como o Fórmula 1, e o ciclismo, em que todos os segundos contam para ganhar, é necessário reduzir a resistencia do ar, criando modelos que ajudem a superar esta lacuna. O estudo destas novas formas, é feito através de modelos virtuais.
Simulação de Modelos
Para que serve:
- Experimentar e avaliar sistemas;
- Criar novos sistemas e processos;
- Entender sistemas reais;
- Simular situações onde as experiências são difíceis ou impossíveis;
- Explorar situações com um menor custo, em ambientes simulados.
Simulação de Modelos
Modelos Virtuais
Os Modelos Virtuais são maioritariamente utilizados face aos Modelos Reais.Isto acontece, principalmente, devido à grande aproximação ao mundo real, permitindo assim segurança nas simulações (podemos simular situaçoes reais arriscadas sem sofrer danos) realizadas em sistemas de ambientes virtuais.
Exemplos:
- O paciente virtual - criado nos EUA é um modelo recente capaz de simular a respiração humana em tempo real acrescentando assim a quarta dimensao aos modelos convencionais (o tempo), o que permite analisar de forma mais detalhada e eficiente o corpo humano.
- Testes de Aerodinâmica - em alguns desportos automóveis, como o Fórmula 1, e o ciclismo, em que todos os segundos contam para ganhar, é necessário reduzir a resistencia do ar, criando modelos que ajudem a superar esta lacuna. O estudo destas novas formas, é feito através de modelos virtuais.
Modelos Reais
Neste tipo de modelo é criada uma maior afinidade com a realidade,visto que a simulação é experimentada como real.
Exemplos:
-A simulação de voos experimentados numa cabine sem gravidade, representando uma simulação com um modelo real.
-Simulador Automóvel para as escolas de comdução:onde pode-se praticar uma condução quase real em vários ambientes (condução urbana ou mista,condições climatéricas diferentes,condução diurna ou nocturna.)
Utilização da simulação virtual
Os modelos reais/virtuais são utilizados em diversas áreas, tais como:
- Experimentar e avaliar sistemas;
- Criar novos sistemas e processos;
- Entender sistemas reais;
- Simular situações onde as experiências são difíceis ou impossíveis;
- Explorar situações com um menor custo, em ambientes simulados.
Modelos Virtuais
Simulação de Modelos
Modelos Reais
Neste tipo de modelo é criada uma maior afinidade com a realidade,visto que a simulação é experimentada como real.
Exemplos:
-A simulação de voos experimentados numa cabine sem gravidade, representando uma simulação com um modelo real.
-Simulador Automóvel para as escolas de comdução:onde pode-se praticar uma condução quase real em vários ambientes (condução urbana ou mista,condições climatéricas diferentes,condução diurna ou nocturna.)
Modelos Virtuais
Os Modelos Virtuais são maioritariamente utilizados face aos Modelos Reais.Isto acontece, principalmente, devido à grande aproximação ao mundo real, permitindo assim segurança nas simulações (podemos simular situaçoes reais arriscadas sem sofrer danos) realizadas em sistemas de ambientes virtuais.
Exemplos:
- O paciente virtual - criado nos EUA é um modelo recente capaz de simular a respiração humana em tempo real acrescentando assim a quarta dimensao aos modelos convencionais (o tempo), o que permite analisar de forma mais detalhada e eficiente o corpo humano.
- Testes de Aerodinâmica - em alguns desportos automóveis, como o Fórmula 1, e o ciclismo, em que todos os segundos contam para ganhar, é necessário reduzir a resistencia do ar, criando modelos que ajudem a superar esta lacuna. O estudo destas novas formas, é feito através de modelos virtuais.
Utilização dos modelos
Os modelos reais/virtuais são utilizados em diversas áreas, tais como:
- Experimentar e avaliar sistemas;
- Criar novos sistemas e processos;
- Entender sistemas reais;
- Simular situações onde as experiências são difíceis ou impossíveis;
- Explorar situações com um menor custo, em ambientes simulados.
Utilização dos modelos
Utilização dos modelos
Os modelos reais/virtuais são utilizados em diversas áreas, tais como:
- Experimentar e avaliar sistemas;
- Criar novos sistemas e processos;
- Entender sistemas reais;
- Simular situações onde as experiências são difíceis ou impossíveis;
- Explorar situações com um menor custo, em ambientes simulados.
A simulação de modelos
Simulação de Modelos
A função de um modelo é descrever o funcionamento da realidade através de um pequeno número de variáveis que permita a sua conversão. Na simulação de uma realidade é possível utilizar Modelos Reais e Modelos Virtuais.As suas diferenças encontram-se nas secções seguinte.
Modelos Reais
Neste tipo de modelo é criada uma maior afinidade com a realidade,visto que a simulação é experimentada como real.
Exemplos:
-A simulação de voos experimentados numa cabine sem gravidade, representando uma simulação com um modelo real.
-Simulador Automóvel para as escolas de comdução:onde pode-se praticar uma condução quase real em vários ambientes (condução urbana ou mista,condições climatéricas diferentes,condução diurna ou nocturna.)
Modelos Virtuais
Os Modelos Virtuais são maioritariamente utilizados face aos Modelos Reais.Isto acontece, principalmente, devido à grande aproximação ao mundo real, permitindo assim segurança nas simulações (podemos simular situaçoes reais arriscadas sem sofrer danos) realizadas em sistemas de ambientes virtuais.
Exemplos:
- O paciente virtual - criado nos EUA é um modelo recente capaz de simular a respiração humana em tempo real acrescentando assim a quarta dimensao aos modelos convencionais (o tempo), o que permite analisar de forma mais detalhada e eficiente o corpo humano.
- Testes de Aerodinâmica - em alguns desportos automóveis, como o Fórmula 1, e o ciclismo, em que todos os segundos contam para ganhar, é necessário reduzir a resistencia do ar, criando modelos que ajudem a superar esta lacuna. O estudo destas novas formas, é feito através de modelos virtuais.
terça-feira, 10 de março de 2009
Simulação na Física
A simulação mecânica do mundo virtual, para ser realista, deverá ser executada de maneira contínua, automática e em tempo real. Quando vamos a uma sala de jogos jogar nas máquinas, os jogos de aviões e de carros são simulações físicas.
Simulação nas ciências - Física
Exemplo:
Quando vamos a uma sala de jogos jogar nas máquinas, os jogos de aviões e de carros são simulações físicas.
Simulações em Física
* Temperatura
* Luz: microondas
* Luz: infravermelho
* Pressão
Efeito Doppler
O Canal da Física na Internet disponibiliza, no seu site, simulações em JAVA sobre vários princípios físicos.
Em língua inglesa:
O Sun & Earth Applet mostra a parte iluminada do globo terrestre e a posição do Sol em coordenadas locais.
Projectile motion apresenta um problema interessante sobre projecteis.
Simulador de Economia
http://www.comgas.com.br/quero_instalar/economia/simulador.asp
Phun - Excelente e divertido simulador de Física
Estou falando do Phun (para os desligados é uma brincadeira com as palavras Fun e Physics), um engine que, a todos os elementos que você desenha são aplicadas as leis da física que regem o nosso universo. O vídeo vale mais que mil palavras:
Simulação Matemática
Os modelos de simulação são actualmente um instrumento de gestão indispensável para conhecer o comportamento dos sistemas, estabelecer diagnósticos de funcionamento e decidir acções no âmbito do planeamento, do projecto, da operação e da reabilitação.
Estes modelos podem simular o funcionamento hidráulico de redes de condutas em pressão, permitindo ainda calcular o transporte, mistura e transformação de parâmetros de qualidade da água.
A simulação matemática (representação gráfica)
A simulação é uma técnica de modelagem que é utilizada para aproximar o comportamento de um sistema no computador, representando todas as características essenciais do sistema por uma descrição matemática.
Areas de simulação Cientificas
-desenvolvimento de produtos industriais,
-pesquisas científicas básicas e aplicadas,
-simulações e previsões temporais e espaciais de fenômenos,
-matemática, física, química,
-engenharia e tecnologia,
-biologia e saúde,
-meio ambiente e ecologia,
-oceanografia e geofísica.
Simulação Matemática
Simulação nas Ciencias
A simulação é baseada em técnicas numéricas; simula-se o comportamento do sistema durante um dado tempo. Fazem-se um conjunto de experiências com diferentes parâmetros.
Áreas de actividade económica onde é mais usada a modelação computacional:
- Agro indústria,
- medicina,
- construção civil e estruturas,
- aeronáutica, naval e automobilística,
- indústria de petróleo e petroquímica, de entre outras áreas de aplicação.
segunda-feira, 9 de março de 2009
Outras máquinas de simulação
Sensorama
– criado na décade de 50 por Morton Heilig
• criava a sensação de uma realidade artificial de
uma viagem de bicicleta através de Brooklyn e das
dunas Californianas
– recurso a segmentos de filmes 3D;
– guiador e selim que vibravam;
– indução do cheiro a pizza e fumos de escape
– a máquina envolvia o campo visual do utilizador
Imersão
Os dispositivos imersivos podem ser encontrados ao longo de toda a história do homem, desde as cavernas pré-históricas, passando pela caverna de Platão, até as actuais caves cúbicas de imersão total.
Simulação Computacional
O que é: Simulação consiste em reproduzir, em ambiente computacional, uma determinada realidade, como por exemplo, uma fábrica, um processo de atendimento, dentre outros, reproduzindo seu comportamento em ambiente virtual. Com o ambiente virutal, pode-se efetuar qualquer teste que não seria possível ou seria inviável, sem interferir do sistema real.
Para que serve: Para o processo de tomada de decisão, em indústrias, problemas logísticos, setor de serviços, agricultura, dentre outros.
A imersão
– o utilizador é “cercado” de imagens geradas
por computador que retiram a possibilidade de
os seus sentidos percepcionarem o mundo físico
exterior
– exige maiores recursos computacionais
– exige o apoio de um maior número de
periféricos específicos
– implementação “nobre” do conceito de VR
Conceito de imersão visualização
Conceito de visualizaçao:
Simulação conceito
Visualização e imersão
O termo imersão foi introduzido recentemente na área das pesquisas com realidade virtual para se referir ao modo peculiar como o sujeito "entra" ou "mergulha" dentro das imagens e sons gerados pelo computador.
Os dispositivos imersivos podem ser encontrados ao longo de toda a história do homem, desde as cavernas pré-históricas, passando pela caverna de Platão, até as actuais caves cúbicas de imersão total.
A diferença que a tecnologia digital introduziu foi a imersão interactiva em ambientes que são dinamicamente alterados pelas acções dos sujeitos neles mergulhados
Simulação e Modelação Computacional
Simulação computacional consiste em empregar técnicas matemáticas em computadores com o propósito de imitar um processo ou operação do mundo real. Desta forma, para ser realizada uma simulação, é necessário construir um modelo computacional que corresponda à situação real que se deseja simular.
- Casos habituais onde se usam as simulações
* Para descrever o comportamento de um sistema. Pode servir para mostrar como um sistema funciona por dar a sensação de ser doutra maneira.
* Quando experimentar é dispendioso. Não é necessário grandes investimentos.
* Quando experimentar não é adequado (nuclear).
==== Conceito de modelação ====
A modelação computacional é a área que trata da simulação de soluções para problemas científicos, analisando os fenómenos, desenvolvendo modelos matemáticos para sua descrição, e elaborando códigos computacionais para obtenção daquelas soluções.
- Áreas onde é mais usada a modelação
* desenvolvimento de produtos industriais,
* pesquisas científicas básicas e aplicadas,
* simulações e previsões temporais e espaciais de fenómenos,
* matemática, física, química,
* engenharia e tecnologia,
* biologia e saúde,
* meio ambiente e ecologia,
* oceanografia e geofísica, dentre outras.
Visualização de objectos tridimensionais ocos com imersão
Simulação Computacional
hoje presente em todas as ciências e a sua importância tende a
aumentar.
É um meio de confrontar teorias com experimentação, de antecipar
resultados experimentais ou de realizar experiências de outro modo
inacessíveis.
Modelação Computacional
Simulacao Computacional
A simulação implica uma redução da complexidade do real ao nível do previsível e do programável.
A simulação privilegia o digital, sobretudo no mundo tecnológico contemporâneo, que realça a dimensão do cálculo, do algoritmo.
Simulação computacional
A simulação nas ciências
A simulação é baseada em técnicas numéricas; simula-se o comportamento do sistema durante um dado tempo. Fazem-se um conjunto de experiências com diferentes parâmetros.
Áreas de actividade económica onde é mais usada a modelação computacional:
- Agro indústria,
- medicina,
- construção civil e estruturas,
- aeronáutica, naval e automobilística,
- indústria de petróleo e petroquímica, de entre outras áreas de aplicação.
Modelagem computacional
Modelagem computacional é uma área de conhecimento multidisciplinar que trata da aplicação de modelos matematicos à análise, compreensão e estudo da fenomenologia de problemas complexos em áreas tão abrangentes quanto as engenharias , ciências exactas , matemática computacional, e ciências humanas.
trata da simulação de soluções para problemas científicos, analisando os fenômenos, desenvolvendo modelos matemáticos para sua descrição, e elaborando códigos computacionais para obtenção daquelas soluções. É área em expansão, de ampla aplicação, em:
- desenvolvimento de produtos industriais,
- pesquisas científicas básicas e aplicadas,
- simulações e previsões temporais e espaciais de fenômenos,
- matemática, física, química,
- engenharia e tecnologia,
- biologia e saúde,
- meio ambiente e ecologia,
- oceanografia e geofísica, dentre outras.
Modelação computacional
sexta-feira, 6 de março de 2009
Linguagens
LISP – A linguagem de I.A. mais amplamente utilizada, em que a principal estrutura de
dados é a lista.
INTERLISP – Um dialeto relativamente recente de LISP, maior que o LISP puro e que
fornece uma gama mais ampla de capacitações.
SAIL – Um derivado do ALGOL, com diversos recursos adicionais, incluindo apoio
para uma memória associativa.
PLANNER – Uma linguagem inicial que facilita o processamento direcionado à meta
KRL - Uma linguagem que apóia estruturas complexas semelhantes a quadros
PROLOG - Uma linguagem baseada em regras construídas sobre um provador de
teorema de lógica de predicados.
Linguagens na Inteligencia Artificial e suas caracteristicas
A utilização de diferentes linguagens define mesmo períodos da história da I.A., assim consideramos o período funcional, linguagem LISP e o declarativo, linguagem PROLOG. A linguagem é por excelência o meio de comunicação de conhecimentos, e ao longo da história da I.A. as de nível mais elevado têm substituído as mais simplistas e mais próximas do algoritmo.
É realmente o processamento computacional não se pode limitar ao número nem ao algoritmo, pois para se falar em inteligência e em agentes inteligentes temos de partir do princípio que eles são capazes de representar e manipular conceitos complexos, descritos através de estruturas simbólicas.
Um dos últimos desafios com que se tem deparado a I.A. tem sido o da construção de grandes bases de dados/conhecimentos descritos não em linguagens lógicas mas em linguagens naturais e em bom senso. Exemplo disto é o Projecto CYC (Large Common Sense Knoledge Base) que combina enquadramentos com cálculo de predicados.
Assim têm-se procurado modelizar em termos computacionais o raciocínio humano baseado em argumentos, apoiando-o computacionalmente com uma componente lógica, assim o computador já não trabalha só com verdadeiros/falsos mas com conceitos e argumentos.
Este constitui um novo formalismo de representação e a concretização de um dos sonhos mais antigos da I.A. o raciocínio por bom senso e a possibilidade de raciocínios não monótonos (não exclusivamente assentes em princípios lógicos).
Assim têm-se aperfeiçoado as técnicas de programação e hoje cada vez mais próximos da modelização do pensamento humano.
Linguagem LOGO
LOGO é pura e simplesmente uma linguagem de programação. Há dois modelos de linguagem: compilada e interpretada.
O que é uma linguagem compilada?
Em uma linguagem compilada o programa é escrito e enviado para um compilador. Um compilador lê todo o código que você criou e o converte em uma forma executável que seu computador consegue entender.
O que é uma linguagem interpretada?
Uma linguagem interpretada não é compilada, em vez disso, cada linha é lida pelo interpretador que a executa. Esse processo é de execução lenta, mas tem a vantagem de não exigir a compilação completa para cada mudança feita em seu código. Entende-se que isso é o ideal em ambiente de aprendizagem.
Então, já adivinhou que tipo de linguagem é o LOGO?
Isso mesmo, é uma linguagem interpretada (pelo menos as versões que conheço).
LOGO também oferece algo que não encontramos em outras linguagens: a tartaruga gráfica.
O que é tartaruga gráfica?
É um poderoso e simples conjunto de comandos para manipular uma tartaruga.
A primeira versão de LOGO usava um robô eletrônico que lembrava uma tartaruga. No caso da tela do micro ela é o cursor onde a tartaruga se encontra (seja na forma de um triângulo, seja na forma de uma tartaruga).
Linguagem LOGO
O ambiente Logo tradicional envolve uma tartaruga gráfica, um robôt pronto para responder aos comandos do usuário. Uma vez que a linguagem é interpretada e interativa, o resultado é mostrado imediatamente após digitar-se o comando – incentivando o aprendizado. Nela, o aluno aprende com seus erros. Aprende vivenciando e tendo que repassar este conhecimento para o LOGO. Se algo está errado em seu raciocínio, isto é claramente percebido e demonstrado na tela, fazendo com que o aluno pense sobre o que poderia estar errado e tente, a partir dos erros vistos, encontrar soluções corretas para os problemas. A maioria dos comandos, pelo menos nas versões mais antigas, refere-se a desenhar e pintar. Mas em versões mais atuais, como o AF LOGO, podem ser muito mais abrangente, trabalhando com textos, fórmulas e até IA, servindo como excelente ferramenta para o ensino regular.
Exemplos:
== Um quadrado==
Repita 4 [pf 350 pd 90]
== Uma estrela ==
Direita 15
Repita 5
[ Frente 100
Direita 150
Frente 100
Esquerda 78 ]
Industria, Robotica e qualidade
ISO é definido como um robo industrial como um "manipulador multipropósito controlado automaticamente, reprogramável".
A robótica industrial pode ser definido como o estudo, o desenvolvimento e uso de sistemas robóticos para a manufactura. As aplicações típicas dos robôs industriais incluem fundição, pintura, soldagem, montagem, movimentação de cargas e realização de teste, tudo realizado com uma precisão, velocidade, e robustez relativamente elevadas.
Linguagens de programação
Em I.A. o processamento computacional não se pode limitar ao número nem ao algoritmo. Pois, para se falar em inteligência e em sistemas periciais temos de partir do princípio que eles são capazes de representar e manipular conceitos complexos, descritos através de estruturas simbólicas.
Um dos últimos desafios com que se tem deparado a I.A. é o da construção de grandes bases de dados descritos em linguagens naturais e em bom senso.
Exemplo disto é o Projecto CYC que combina enquadramentos com cálculo de predicados. Assim têm-se procurado modelizar em termos computacionais o raciocínio humano baseado em argumentos, apoiando-o computacionalmente com uma componente lógica, tendo como resultado
SIMCQC: SISTEMA INTELIGENTE PARA MONITORAMENTO E CONTROLO DA QUALIDADE DE COMBUSTÍVEL
com o objetivo de avaliar permanentemente a qualidade dos combustíveis e assinalar os problemas de não conformidade às normas estabelecidas.
A pesquisa propõe o desenvolvimento de um sistema para o monitoriamento da qualidade de combustíveis aplicando a metodologia PASSI e técnicas
provenientes da Inteligência Artificial, utilizando agentes inteligentes, assim como a plataforma JADE e a linguagem JESS juntamente com Data
Warehouse para criar um depositório de dados que facilite o gerenciamento e o apoio à tomada de decisão do Laboratório de Análise e Pesquisa em
Química Analítica de Petróleo da Universidade Federal do Maranhão.
Linguagens I.A
LISP – A linguagem de I.A. mais amplamente utilizada, em que a principal estrutura de
dados é a lista.
INTERLISP – Um dialeto relativamente recente de LISP, maior que o LISP puro e que
fornece uma gama mais ampla de capacitações.
SAIL – Um derivado do ALGOL, com diversos recursos adicionais, incluindo apoio
para uma memória associativa.
PLANNER – Uma linguagem inicial que facilita o processamento direcionado à meta
KRL - Uma linguagem que apóia estruturas complexas semelhantes a quadros
PROLOG - Uma linguagem baseada em regras construídas sobre um provador de
teorema de lógica de predicados.
Linguagem LOGO
educação e que as crianças podem aprender a usar computadores facilmente e essa
aprendizagem pode mudar a maneira como elas conhecem as coisas. Ele propõe que as
idéias incorporadas através do uso da linguagem LOGO não se limitem ao uso do
computador. Em 1964, mudou-se para o MIT (Massachussets Institute of Technology -
EUA), o mundo de cibernética e computadores, mas agora se volta à preocupação
relacionada com o problema da Inteligência Artificial1:
COMO FAZER MÁQUINAS QUE PENSEM ?
O que é a linguagem logo e modelos de linguagem
O que é uma linguagem compilada?
Em uma linguagem compilada o programa é escrito e enviado para um compilador. Um compilador lê todo o código que
você criou e o converte em uma forma executável que seu computador consegue entender.
O que é uma linguagem interpretada?
Uma linguagem interpretada não é compilada, em vez disso, cada linha é lida pelo interpretador que a executa.
Esse processo é de execução lenta, mas tem a vantagem de não exigir a compilação completa para cada mudança feita
em seu código. Entende-se que isso é o ideal em ambiente de aprendizagem.
Linguagens da IA:
LISP – A linguagem de I.A. mais amplamente utilizada, em que a principal estrutura de
dados é a lista.
INTERLISP – Um dialeto relativamente recente de LISP, maior que o LISP puro e que
fornece uma gama mais ampla de capacitações.
SAIL – Um derivado do ALGOL, com diversos recursos adicionais, incluindo apoio
para uma memória associativa.
PLANNER – Uma linguagem inicial que facilita o processamento direcionado à meta
KRL - Uma linguagem que apóia estruturas complexas semelhantes a quadros
PROLOG - Uma linguagem baseada em regras construídas sobre um provador de
teorema de lógica de predicados.
Automação industrial e a Robótica
Ciência que se preocupa com a aplicação de
sistemas mecânicos, eletrônicos e computacionais
para operação e controlo da produção.
O que é robotica?
Um robô industrial é um manipulador reprogramável,
multifuncional, projetado para
mover materiais, peças, ferramentas ou
dispositivos especiais em movimentos
variáveis programados para a realização
de uma variedade de tarefas.
Controle de qualidade na indústria
Um controle de 100% das peças e ferramentas é obrigatória em muitas etapas da fabricação. Ajuste automático de ferramentas, transferência de dados e a sua integração nos programas asseguram o elevado padrão dos nossos produtos. Os dados medidos entram diretamente na produção.
Cientistas usam inteligência artificial para criar mão robótica perfeita
As técnicas de inteligência artificial ajudam os pesquisadores a criar um software, que irá aprender e copiar os movimentos de mãos humanas. E isto permitiria que o dispositivo robótico consiga, com sucesso, imitar movimentos confusos, capazes de serem feitos apenas pela mão humana.
A Toyota mostrou, recentemente, o Violin-Playing Robot, que toca violino, segurando o instrumento com uma mão - capaz de mexer os dedos - e o arco com a outra.
O professor da University of Portsmouth, Hounghai Liu, disse ao Computerworld que criar a mão robótica perfeita é como encontrar o “Santo Graal da ciência”.
“A mão humana nos torna diferentes de animais”, disse Liu. “Estamos falando sobre um controle de alto nível de um dispositivo robótico. Nada que existe hoje está próximo a isto. É um longo caminho, mas estamos confiantes de estar na direção correta.”
O dispositivo poderia auxiliar a indústria de fabricação, segundo Liu, que também declarou que a descoberta teria implicações significativas para os idosos e pessoas com deficiência.
Boca Artificial
Segundo os pesquisadores, uma série de fatores deve ser levada em conta para que uma máquina seja capaz de captar os componentes do sabor e do aroma da comida e da bebida da mesma forma que os humanos fazem. Entre esses fatores estão o ritmo da mastigação, a criação da saliva, a rapidez com que o alimento é triturado e até mesmo a temperatura interna da boca.
Representação esquemática da boca artificial, que imita o primeiro passo da digestão humana.
ANATOMIA DOS ROBÔS INDUSTRIAIS
seja, o conjunto de todos os pontos que podem ser alcançados pela garra de um robô, durante
sua movimentação. Os robôs são classificados de acordo com este volume de trabalho. Assim,
existem os robôs cartesianos, cilíndricos, esféricos ou polares e os articulados ou angulares.
Essas configurações são chamadas de clássicas ou básicas. Elas podem ser combinadas de modo
a formar novas configurações.
A grande maioria dos robôs é acionada por meio de servo‐motores elétricos. O
acionamento elétrico, ao contrário do pneumático ou hidráulico, é mais facilmente controlável e
oferece maior precisão de posicionamento.
Os robôs podem apresentar vários movimentos. Cada movimento, realizado por meio
de um servo‐motor elétrico, corresponde ao que chamamos de grau de liberdade. Os graus de
liberdade de um robô podem estar associados ao corpo ou ao punho.
Inteligencia Artificial na Agricultura
Onde esta tecnologia se enquadra dentro do contexto da agricultura? A resposta é simples: em qualquer situação onde desejamos prever algo ou reconhecer algum padrão. No contexto da produção integrada, as redes neurais possibilitam prever de forma bastante precisa o comportamento de doenças e pragas, mediante análises de interação de dados climáticos (temperatura, umidade relativa do ar, precipitação, etc) e fitotécnicos (variedade, tipo de cultivo, região geográfica, etc). Um exemplo de tal possibilidade encontra-se no trabalho apresentado por Andrade et. al., 2003 no XXXVI Congresso Brasileiro de Fitopatologia onde tal tecnologia conseguiu prever com sucesso a época de liberação de ascósporos de Guignardia citricarpa, fungo agente causal da mancha preta dos citros. Tal resultado, além de possibilitar a racionalização e otimização do controle da doença, possibilita também a redução do desperdício de produtos em aplicações desnecessárias e, por conseqüência, melhoria na preservação do meio ambiente. Outro trabalho prático onde as redes neurais têm sido bastante empregada é no reconhecimento de imagens, onde, por exemplo, ela pode diferenciar de forma automatizada na esteira de uma casa de embalagem um fruto com características interessantes ao mercado ou á indústria com base nas características de conformação, coloração, peso, presença de doenças e lesões, etc, direcionando-o ao cliente mais adequado em tempo real. Neste mesmo contexto de pós-colheita, as redes neurais podem ainda realizar a classificação de frutos de forma automatizada conforme padrões estabelecidos por entidades como o Ceagesp, com um índice de erro muito baixo. As redes neurais com base em fotos de satélite podem quantificar produção, informações estatísticas de plantio, uso de fertilizantes e produtos fitossanitários poderão prever preços a serem praticados no mercado internacional, etc. Tal prática vem sendo aplicada de forma corriqueira para prever o comportamento de ações nas bolsas de valores. |
Robotica e a Industria
Um robô industrial é oficialmente definido pela ISO como um "manipulador multipropósito controlado automaticamente, reprogramável".
O campo da robótica industrial pode ser definido como o estudo, o desenvolvimento e uso de sistemas robóticos para a manufactura. As aplicações típicas dos robôs industriais incluem fundição, pintura, soldagem, montagem, movimentação de cargas e realização de teste, tudo realizado com uma precisão, velocidade, e robustez relativamente elevadas.
quarta-feira, 4 de março de 2009
Sistemas Periciais
O desenvolvimento de um Sistema Pericial compete numa vertente técnica, uma vertente humana complexa, originando o relacionamento e confiança que se estabelece entre quem especifica e desenvolve o sistema e quem possui o conhecimento.
Sistemas Periciais
num Sistema Pericial o conhecimento é obtido a partir de um ou
mais peritos ou especialistas.
o desenvolvimento de um Sistema Pericial incorpora, para além de
uma vertente técnica, uma vertente humana complexa –
– relacionamento e confiança que se estabelece entre quem especifica e desenvolve o sistema e quem possui o conhecimento
Categorias de sistemas periciais
Previsão
Diagnóstico
Desenho / Planeamento
Monitorização
Reparação
Instrução
Controlo
Vantagens dos Sistemas Periciais (Expert Systems)
Humanos esquecem-se, os Expert Systems não.
• Replicação
Facilmente pode-se duplicar um Expert System
• Eficiência
Aumento da produtividade, mesmo considerando os elevados custos de desenvolvimento e de manutenção.
• Consistência
Os Expert Systems tratam a mesma situação sempre da mesma forma.
• Documentação
Existe documentação permanente sobre a forma como foi tomada a decisão.
Tipos de Problemas resolvidos em Sistemas Periciais
Planeamento - desenvolvem-se sistemas capazes de responder à questão de como gerar um plano para resolver um dado problema
Monitorização - aparece muitas vezes associada ao Diagnóstico. Trata-se, no fundo, de acompanhar a evolução de um sistema através de medições de grandezas que possam indicar o modo como o sistema evolui. Exemplos MARVEL e TIGER
Controlo o objectivo é dar ordens a um conjunto de entradas de modo a que um dispositivo ou sistema consiga cumprir adequadamente as suas funções
Diagnóstico - procura-se identificar quais os problemas com os quais nos estamos a defrontar em função de um conjunto de dados ou informações de que dispomos. Exemplo: MYCIN em Medicina, SPARSE em Sistemas de Energia e IDEA na Indústria Automóvel
Interpretação - envolve sistemas que vão desde a compreensão de voz, compreensão de texto e compreensão de imagem.
Prescrição - é vulgar em sistemas ligados à Medicina (por exemplo, o TARCA), em aplicações industriais costuma receber o nome de Recuperação de Erros ou Reposição em Serviço (por exemplo, no SPARSE).
Instrução - é outro tipo de problema onde os Sistemas Periciais são usados, trata-se de proporcionar uma ferramenta de ensino e treino por computador.
Sistemas Periciais
Sistemas Periciais
toma como entrada o resultado oriundo de um sistema de processamento de sinal ligado a um electrocardiógrafo
TARCA - Sistema Pericial de planeamento de terapias para arritmias cardíacas [Silva-96]
desenvolvido posteriormente ao ARCA utiliza raciocínio probabilístico.
SCADA - Sistema Pericial que auxilia os operadores dos Centros de Controlo e Condução da
REN/EDP na análise de avarias e apoio na sugestão de estratégias de reposição do serviço da rede
consegue processar a informação em tempo-real utilizando o raciocínio temporal e não-monótono.
Agentes Inteligentes
Há então dois tipos de agentes inteligentes, um primeiro, denominados de agentes cognitivos e capazes de prever, de calcular racionalmente as suas acções e depois decidirem de acordo com os seus cálculos e previsões e um segundo incapaz de calcular a utilidade das suas acções ou de as planearem no sentido estrito de justificar as suas acções.
Sistemas Periciais
Os Sistemas Periciais são um caso específico de Sistemas Baseados em Conhecimento. Num Sistema Pericial o conhecimento é obtido a partir de um ou mais peritos ou especialistas.
Sistemas Periciais/Agentes Inteligentes
Sistemas Periciais
Num sistema pericial o conhecimento é obtido de várias formas. O sistema pericial incorpora uma vertente técnica e uma vertente humana, isto é, existe um relacionamento e confiança que se estabelece entre quem especifica e desenvolve
o sistema e quem possui o conhecimento.
Sistema Pericial
Modelos de Inteligência Artificial
- Algoritmos Genéticos - É um modelo para aprendizagem da máquina, inspirado no livro Origem das Espécies, através da Selecção Natural, escrito pelo naturalista inglês Charles Darwin (1809-1882), criador da teoria evolucionista, segundo a qual somente os mais aptos sobrevivem. Algoritmo genético é um método utilizado pelos Algoritmos Evolutivos, que inclui o estudo dos algoritmos genéticos, estratégia de evolução, programação evolutiva e sistemas classificatórios. Os algoritmos genéticos foram criados por Jonh Holland (1975), objetivam emular operadores genéticos (específicos, como crossing-over, mutação e reprodução) da mesma forma como é observado na natureza. Isso é feito criando-se dentro da máquina uma população de indivíduos representados por cromossomas. Os indivíduos passam por um processo simulado de evolução, seleção e reprodução, gerando uma nova população.
- Programação Evolutiva - Campo da IA concebido por Lawrence J. Fogel (1960), assemelha-se aos algoritmos genéticos, sendo que é dado maior ênfase na relação comportamental entre os parentes e seus descendentes. As soluções para os problemas são obtidas por meio tentativas e transmitidas para a nova população (simulada em programas).
- Lógica FUZZY - Também denominada Conjuntos Difusos ou Lógica Nebulosa. Foi estruturada por Lofti Zadeh da University of Califórnia, no ano de 1965. É uma metodologia que serve para representar, manipular e modelar informações incertas.
- Sistema Baseados em Conhecimento - São sistemas que implementam comportamentos inteligentes de especialistas humanos.
- Programação Genética - É um campo de estudo da IA voltado para a construção de programas que visam imitar o processo natural da genética. Trabalha com métodos de busca aleatória.
- Raciocínio Baseado em Casos - É o campo de estudo da IA que utiliza uma grande biblioteca de casos para consulta e resolução de problemas . Os problemas actuais são resolvidos, através da recuperação e consulta de casos já solucionados e da consequente adaptação das soluções encontradas. Por exemplo, o Sistema CASEY, que faz o diagnóstico em pacientes cardíacos baseado na consulta de arquivos de pacientes com o mesmo diagnóstico.
- Redes Neurais Artificiais(RNA) - Possui várias denominações, dentre delas redes neuronais, modelo conectista, neurocomputação, modelo de processamento paralelo distribuído, sistemas neuromórficos e computadores biológicos.
terça-feira, 3 de março de 2009
Aplicações Actuais da I.A.
Máquina capaz de permitir ao utilizador jogar um diversificado número de jogos, como o xadrez. Neste jogo, a máquina tem a capacidade para analisar os movimentos do adversário.
Aplicações Actuais da I.A.
Nesta aplicação, as máquinas têm de identificar as sílabas através das suas amplitudes e frequências e reconhecer a sintaxe e a semântica das frases.
Visão por computador:
Este tem de tratar os sinais recebidos de forma a percepcionar os objectos em 3D, no caso da Medicina, nas Engenharias, Arquitecturas, entre outras.
Equipamentos para a I.A.
A principal característica que as distingue de outros sistemas de inteligência artificial consiste na sua capacidade de aprendizagem.
Nano computadores:
É um computador cujas dimensões físicas são microscópicas, sendo esta a única diferença para os computadores normais. Isto é possível devido ao reduzido tamanho dos chips de silício, esta evolução dos circuitos integrados leva a um aumento da capacidade de armazenamento e de processamento. O objectivo é ser 1000 vezes mais rápido e armazenar 1000 vezes mais informação.
Bio máquinas:
Os bio-computadores utilizam sistemas biológicos que derivam de moléculas como o ADN ou as proteínas, para realizarem cálculos computacionais como o armazenamento e processamento de dados.
Inteligência Artificial em Perspectiva
Pesquisadores, cientistas e especialistas em como os seres humanos pensam muitas vezes participam do desenvolvimento desses sistemas.
O objectivo no desenvolvimento contemporâneo de sistema de IA não é substituir completamente a tomada de decisões humana, e sim replicá-la em certos tipos de problemas bem definidos.
Assim como em outros sistemas de informação, o propósito maior das aplicações da inteligência artificial nas empresa é auxiliar as organizações a alcançar suas metas.
Aplicações Praticas da Inteligencia Artificial
Este tipo de programas vem muitas vezes substituir os programas de procura que tentam passar de uma situação inicial(dados), atraves de sucessivas aplicações de transformações à representação dos dados do problema, para uma situação final (objectivos).
Areas de aplicação da I.A. - QUINTA GERAÇÃO
Os computadores de 5ª Geração representam uma importante área de aplicações da I.A. Eles seriam já programados em PROLOG e ligariam a compreensão teórica das questões a processos de programação em lógica, à representação do conhecimento a técnicas de resolução dos problemas, articulando grandes bases de dados em paralelismo.
Assim essas grandes máquinas pensantes seriam capazes de articular teorias da decisão com métodos estatísticos e lógicos, com a filosofia a psicologia cognitiva e as ciências da gestão de conhecimentos. Isto seria então o reflexo da automatização do raciocínio (aproximado, probabilístico) assegurando a manutenção da verdade através de lógicas não monótonas.
IA
http://209.85.129.132/search?q=cache:U5rjiZRD-5QJ:www.eslfb.pt/cache/bin/XPQnNiwXX3153h7G3CGNvONZKU.pps+equipamentos+para+IA&hl=pt-BR&ct=clnk&cd=1&client=firefox-a
As aplicacoes actuais de IA
Areas de aplicação da I.A. - SINERGIAS
As sinergias combinam a inteligência com as capacidades de memória. É, de certa forma a fusão tecnológica no sentido da optimização das pesquisas em informação.
Assim o próximo desafio encontra-se no domínio do desenvolvimento de estratégias apropriadas para representar a informação e de conseguir chegar a raciocínios sintéticos ao longo de diferentes bases de conhecimentos.
As interfaces de língua natural para bases de dados dotadas de regras de inferência gramatical, possuem heurísticas de discurso adaptadas a vários ambientes de programação.
Uma outra área em que os esforços se têm redobrado nos últimos anos é a da aprendizagem computacional, a possibilidade de os computadores aprenderem com os erros e de irem actualizando a sua própria informação agindo sobre a mesma, mas apesar dos contínuos progressos, nesta e noutras áreas ainda estamos loge do computador que tenha a perfeita modelização do homem e da sua inteligência, o que não implica que não continuemos a pesquisar.
segunda-feira, 2 de março de 2009
Um video sobre a Alice artificial
http://www.youtube.com/watch?v=hyGYasf5rKc&eurl=http://alicebot.blogspot.com/
Um video sobre a Alice artificial
http://www.youtube.com/watch?v=hyGYasf5rKc&eurl=http://alicebot.blogspot.com/
Conversa de Alice
http://www.youtube.com/watch?v=Z-IhfaHdH30&eurl=http://alicebot.blogspot.com/
ELIZA
ELIZA foi o primeiro software para simulação de diálogos, criados para conversas.
Foi criado no MIT, em 1996 por Joseph Weizenbaum. Era um programa bem simples, com apenas 204 linhas de código fonte. Usavam técnicas de Inteligencia Artificial que simulava um diálogo entre paciente e psicólogo utilizando frases do paciente para formular novas perguntas.
Exemplo de conversa com a Eliza!
Eliza: O que te faz gostar muito de sair com os seus amigos?
Usuário: Eu preciso estar perto de outras pessoas.
Eliza: Como você se sente estando perto de outras pessoas?
Usuário: Eu não me sinto tão sozinho.
Eliza: Fale-me mais sobre isso.