24. Jun, 2015
24. Jun, 2015

Controle otimizado de temperatura

Objetivos do Projeto

• Executar um controle de temperatura otimizado. Faremos um algoritmo de inteligência artificial que faz o mesmo papel do controlador, e faremos verificações através de testes no mesmo recipiente as curvas de atuação. 
 
• Foi construído um ambiente hermético com resistência elétrica para controle de temperatura interna.
 
• Um agente reflexivo com estado interno, pois precisaremos saber qual a temperatura desejada, como a temperatura avança no tempo, e qual o tempo necessário com a resistência ligada para que a temperatura do recipiente chegue até a temperatura desejada.
 
• Um ambiente determinístico, pois será observada a atuação do agente (resistência e percepção dos sensores) no tempo, com o próximo estado sendo o estado atual mais as ações do agente.
 

Referencial Teórico

INTRODUÇÃO

Segundo Elaine Rich (RICH, 1988), embora a maioria das tentativas para definir com precisão termos complexos e de utilização ampla seja exercício de futilidade, é necessário delinear pelo menos uma fronteira aproximada em torno do conceito para que se tenha idéia sobre a discussão que se seguirá no capítulo 4. Para fazer isto, propomos a seguinte definição, embora não seja ela universalmente aceita. A Inteligência Artificial (IA) é o estudo de como fazer os computadores realizarem tarefas em que, no momento as pessoas são melhores.

O termo "inteligência artificial" nasceu em 1956 no famoso encontro de Dartmouth. Dentre os presentes a este encontro incluíam-se Allen Newell, Herbert Simon, Marvin Minsky, Oliver Selfridge e John McCarthy. No final dos anos 50 e início dos anos 60, os cientistas Newell, Simon, e J. C. Shaw introduziram o processamento simbólico. Ao invés de construir sistemas baseados em números, eles tentaram construir sistemas que manipulassem símbolos. A abordagem era poderosa e foi fundamental para muitos trabalhos posteriores.

Desde então, as diferentes correntes de pensamento em IA têm estudado formas de estabelecer comportamentos "inteligentes" nas máquinas. Portanto, o grande desafio das pesquisas em IA, desde a sua criação, pode ser sintetizado com a indagação feita por Minsky em seu livro "Semantic Information Processing", há quase trinta anos: "Como fazer as máquinas compreenderem as coisas?" (MINSKY, 1968).

Assim, embora a área de IA seja estudada academicamente desde os anos 50, só recentemente tem gerado um interesse crescente por causa do surgimento de aplicações comerciais práticas. Um fator decisivo para o sucesso desta transição da academia para a indústria são os enormes avanços tecnológicos dos equipamentos computacionais ocorridos nas últimas duas décadas.

O PROJETO

Faremos um sistema inteligente para controle de temperatura.

OBJETIVOS DO PROJETO

Executar um controle de temperatura otimizado. Faremos um algoritmo de inteligência artificial que faz o mesmo papel do controlador, e faremos verificações através de testes no mesmo recipiente as curvas de atuação.

Está sendo construído um ambiente hermético com resistência elétrica para controle de temperatura interna.

 AGENTES

Um agente é algo capaz de perceber seu ambiente por meio de sensores e de agir sobre esse ambiente por meio de atuadores.

EXEMPLOS

  • Agente humano

–     Sensores: Olhos, ouvidos e outros órgãos.

–     Atuadores: Mãos, pernas, boca e outras partes do corpo.

  • Agente robótico

–     Sensores: câmeras e detectores de infravermelho.

–     Atuadores: vários motores.

  • Agente de software

–     Sensores: entrada do teclado, conteúdo de arquivos e pacotes vindos da rede.

–     Atuadores: tela, disco, envio de pacotes pela rede.

Agentes Inteligentes

Agentes são diferentes de meros programas, pois operam sob controle autônomo, percebem seu ambiente, adaptam-se a mudanças e são capazes de assumir metas.

Agente Racional

Para cada sequência de percepções possíveis deve-se selecionar uma ação que espera-se que venha a maximizar sua medida de desempenho, dada a evidência fornecida pela sequência de percepções e por qualquer conhecimento interno do agente.

 Propriedade dos ambientes

Completamente Observável: Os sensores do agente dão acesso ao estado completo do ambiente em cada instante. Todos os aspectos relevantes do ambiente são acessíveis.

Parcialmente Observável: Os sensores do agente permitem que o agente tenha acesso a somente parte do ambiente.

Determinístico: O próximo estado do ambiente é completamente determinado pelo estado atual e pela ação executada pelo agente.

Não-Determinístico: O próximo estado do ambiente é desconhecido. Não se tem certeza do que pode acontecer com o ambiente ao executar uma ação.

Estático: O ambiente não muda enquanto o agente pensa.

Dinâmico: O ambiente pode mudar enquanto o agente pensa ou está executando uma ação.

Discreto: Um número limitado e claramente definido de percepções, ações e estados.

Contínuo: Um número possivelmente infinito de percepções, ações e estados.

Agente Único: Um único agente operando sozinho no ambiente.

Multi-Agente Vários agentes interagindo ambiente. (Multi agente cooperativo, multi agente competitivo).

 Existem cinco tipos básicos de agentes:

Agentes reativos simples: Agentes reativos selecionam ações com base somente na percepção atual. Exemplo: agente aspirador de pó

Agentes reativos baseados em modelos: Um agente reativo baseado em modelo pode lidar com ambientes parcialmente observáveis

Agentes baseados em objetivos: Agentes baseados em objetivos expandem as capacidades dos agentes baseados em modelos através de um “objetivo”. O objetivos descreve situações desejáveis. Exemplo: estar no destino

Agentes baseados na utilidade: Agentes baseados na utilidade buscam definir um grau de satisfação com os estados. O quanto o agente está “feliz” com aquele estado.

 Agentes com aprendizagem: Agentes com aprendizado podem atuar em ambientes totalmente desconhecidos e se tornar mais eficientes do que o seu conhecimento inicial poderia permitir.

Sistema inteligente para controle de temperatura

O objetivo do projeto é executar um controle de temperatura otimizado. 

Na última reunião conhecemos o controlador de temperatura que faz o que pretendemos com o algorítimo que desenvolveremos a seguir, utilizando estratégias de eliminação de tempo morto.

A proposta do nosso projeto é fazer com o algorítimo de inteligência artificial o que o controlador faz, e verificar atravez de testes no mesmo recipiente as curvas de atuação.

Estamos contruindo um abiente hermético com uma resistência elétrica para controle da temperatura interna.

 No algoritimo de inteligência artificial teremos:

Um agente reflexivo com estado interno, pois precisaremos saber qual a temperatura desejada, como a temperatura avança no tempo, e qual o tempo necessário com a resistencia ligada para que a temperatura do recipiente chegue até a temperatura desejada.

Um ambiente determinístico, pois será observada a atuação do agente (resistencia e percepção dos sensores) no tempo, com o próximo estado sendo o estado atual mais as ações do agente.

31. Mar, 2015

Objetivos do blog

Blog criado para registrar pesquisas, passo a passo da execução do projeto solicitado e apresentação do mesmo.

31. Mar, 2015

Componentes do Grupo

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Denilson
Gustavo Mundim
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