[1]-Introdução à Inteligência Artificial.pptx

Prof. Dr. Diego Renan Bruno
Education Tech Lead na DIO
Doutor em Robótica e Machine Learning pelo ICMC-USP
Introdução à
Inteligência
Artificial
[1]

[2]
Teorias
Técnicas
Ferramentas
Implementações
Inteligência Artificial

[3]
O mundo da IA…
IA Geral
IA Restrita
Machine Learning

Ex Machina
Um humano escolhido para o teste de Turing com uma máquina com IA:
 Baseado no jogo da imitação

Um humano escolhido aplicando o teste de Turing em uma máquina:
O Teste de Turing testa a
capacidade de uma máquina
exibir comportamento
inteligente equivalente a um
ser humano, ou indistinguível
deste.
Ex Machina

Interação humano-robô
 Capaz de reproduzir 62 expressões faciais
 Objetivo é conseguir uma maior aceitação da robótica
no mesmo ambiente humano
 Ainda não consegue passar no teste de Turing
Primeiro Robô a ter cidadania

[7]
O que é Visão Computacional?
Sensoriamento:
Imagens
Processamento
De Imagens
Análise: Machine
Learning

Prof. Dr. Diego Bruno
Machine Learning
[9]
Machine Learning

[10]
• Treinamento de sistemas de
Inteligência Artificial;
• Tomada de decisão com
suporte de base de regras
bem definidas;
• Não toma decisão com base na
emoção;
• Automação para correção e
suporte de falhas humanas.
Máquinas que pensam...
Máquinas que pensam como
humanos

Mas qual a
relação entre ML e
IA?
[12]

[13]
Aprendizado de Máquina
Por meio do ML obtemos (ou não) uma IA restrista.
Mas qual a Relação entre ML e IA?
Aprendizado de
Máquina
(Treinamento)
Inteligência Artificial

[14]
O objetivo do aprendizado de
máquina (ou "machine learning")
é programar computadores para
aprender um determinado
comportamento ou padrão
automaticamente a partir de
exemplos ou observações.
DATASETS
Dependente de uma base de conhecimento...
Mas o que é Machine Learning?

Inteligência
Artificial Restrita
[15]

[16]
Exemplo de Aprendizado

[17]
Baseadas em RNAs
Inteligência Artificial Restrita

Aplicações em
Veículos Autônomos
[18]

[19]
Trabalho de doutorado:
Diego Renan Bruno
Pesquisa em Veículos - ADAS

[21]
Trabalhos Realizados
CARINA 1 CARINA 2

[22]
Foi esse carro que atropelou a Ana?

30
Cão-guia Robótico V2
• Hardware
• Controle
• Visão Computacional

31
Dataset
Transfer Learning: Dataset de treinamento para o sistema
150 imagens 100 imagens 300 imagens

32
Fusão de Sensores para Visão Computacional:
 Câmera estéreo 3D:
Imagem 3D – (para detecção)
Imagem 2D – (para reconhecimento)
 LIDAR - Velodyne HDL- 32E:
Nuvem de pontos 3D – (para detecção)
Fator de refletância dos objetos placas
Sensoriamento: Dados gerados

Fusão de Sensores para Visão Computacional:
33
2D Data
3D Data
Sensoriamento

Extração de features 2D:
 CNN: Aprendem automaticamente a extrair features em imagens 2D
34
Figura 2: DCNN – [TensorFlow]
Deep Learning - TensorFlow

37
COLAB: Ferramenta online de Machine Learning
Vamos ver algo na prática?

[38]
Detecção de placas e semáforos de trânsito
Contextualização e motivação

Transfer Learning
39
Figura 2: Transfer Learning
YOLO - VGG + Inception V3
Redes de Detecção

40
Diagrama de blocos do sistema
Figura 3: Diagrama de blocos
Arquitetura de um Carro Autônomo

[41]
Seguidores de linha (GPS)
Planejamento de rotas - GPS

Detecção de placas móveis – (rotas não mapeadas):
 Atenção Visual: Desvios, trechos em obras, perigo na pista;
42
Desvios: Rota auxiliar Trecho em obras: Velocidade reduzida
O mapeamento dos sinais de
trânsito não seria eficiente neste
tipo de situação
Problemas...

[44]
Atenção visual
Análise do ambiente de navegação com regras de trânsito
em conjunto com o comportamento do condutor

ADAS proposto:
45
Percepção externa + percepção interna
Funcionamento do Sistema

Classificação dos problemas de desrespeito as leis de trânsito
 Suporte ao controle autônomo ou semi-autônomo;
 Neuro-FSM: Suporte a detecção e correção de falhas.
46
Figura 28: Mapa utilizado Figura 29: Neuro-FSM
Máquina de Estados + RNA
ADAS

Rotinas automáticas para suporte a tomada de decisão:
 Detecção de falhas humanas;
 Detecção de falhas de controle autônomo.
47
ADAS para correção de falhas humanas

[48]
Artigo para o LARS (Latin American Robotics Symposium) - 2017
Resultados obtidos

49
Algoritmo de Slide Window
• Poder do Deep Learning X Modelos de detecção 3D
Figure 5: Slide window algorithm execution [4]
Resultados Obtidos

50
Resultados para oclusão de imagens
Figure 6: Severe problem of occlusion of traffic signs [6] (a) 80km (b)
70km
and (c) problem of occlusion [4]
Resultados Obtidos

51
Gráfico 3: Comparação dos testes de classificação
Resultados Obtidos

[52]
Visão 2D – CNN Segnet
• Detecção em dados (imagens) 2D – Estado da arte em visão 2D

54
https://www.facebook.com/playgroundenglish/videos/538920679774600/
http://jacobsschool.ucsd.edu/ne
ws/news_releases/release.sfe?i
d=1883
https://pjreddie.com/darknet/yolo/
Intelligent Robotic
Applications
2D Computer Vision + ML /
DL

[56]
DeepLAB - Deep Learning
Detecção + Segmentação de objetos

O mundo é visto de
forma 2D ou 3D?
[57]

58
https://www.technologyreview.com/s/608321/this-image-is-why-self-driving-cars-come-loaded-with-many-types-of-
sensors/ But also… Researchers hack a self-driving car by putting stickers on street signs
Problemas em Visão 2D

59
Veículo Autônomo:
“Pare” para sempre...
Fotos de pessoas,
Semáforos, Placas de Trânsito,
etc.

61
Smartphones
Face
Unlock
Fail
https://www.youtube.com/watch?v=lU_kbxpjQww
https://www.youtube.com/watch?v=QS8NerjNJSc

Analysis and fusion of 2D and 3D images applied for detection
and recognition of traffic signs using a new method of features
extraction in conjunction with Deep Learning
Diego Renan Bruno and Fernando Santos Osório

Visual attention and recognition
 Computer vision system and artificial intelligence
Visual attention 2D recognition – Artificial Intelligence
Our knowledge base is
formed by a set of objects
Metodologia

Metodologia
2D and 3D data fusion
(notion of depth and colors /
textures)
Extraction of 3D + ANN features
Object
detected
2 classes of
objects
2D 3D

Imagem 2D
(RGB)
Deep Learning
(Inception V3)
Traffic sign detected
and recognized
Detection representation in 2D (x, y)
We apply Deep Learning to classify the bounding boxes that represent
the vertical traffic signals
Metodologia

As leis de trânsito são obedecidas?

Ética para Sistemas
Inteligentes
[67]

Eu, robô - Asimov
As três leis de Asimov funcionam?

70
Proteger o seu dono
ou a criança...?
Tomada de decisão sem
sentimentos

71
Proteger o idoso ou a
criança?
Tomada de atitude sem sentimentos
Um carro autônomo deve matar o bebê ou a avó?
Depende de onde você é.

1 Revolução
Industrial
2 Revolução
Industrial
3 Revolução
Industrial
4 Revolução
Industrial
Industria 4.0
1784 Primeiro tear
mecânico
1870 Primeira linha de produção
(abatedouros de Cincinnati)
1969 Primeiro Controlador Lógico
Programável (PLC), Modicon 084
2012 Sistemas Ciber-
Físicos
C
O
M
P
L
E
X
I
D
A
D
E
Fonte: adaptado de ACATECH, 2013
76
Revolução Industrial

78
Robótica Industrial
Robôs de produção
Controle do homem morto
Revolução Industrial

81
Reconhecer o tipo da carne
Grandes valores
Problemas de IA

82
Algo parecido já é feito...
Problemas de IA

83
Análise de grandes volumes de dados...
Lavoura Bancos
BIG data

84
Como vender produtos relacionados...
Sistemas de Recomendação

85
Como vender produtos relacionados...
Sistemas de Recomendação

86
Dar suporte para um médico...
Suporte para a Medicina

Um avatar semelhante a um holograma
Um avatar com um cérebro artificial no qual uma personalidade
humana é transferida no final da vida
Um avatar em que um cérebro humano é transplantado no
final da vida
uma cópia robótica de um corpo humano controlada
remotamente via BCI
Alguém gostaria de vida eterna?

Melhoramento cerebral e corporal
Transhumanismo

89
Máquina que pensam como humanos

91
Neurocientista brasileiro Miguel Nicolelis
Máquinas que pensam...

92
Máquinas que pensam como seres humanos
Aplicações de reabilitação humana – sistemas cognitivos

Prof. Dr. Diego Bruno
Obrigado!
[94]
Machine Learning

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