KOMPJUTERSKA SIMULACIJAKOMPJUTERSKA SIMULACIJAI VEŠTAČKA INTELIGENCIJAI VEŠTAČKA INTELIGENCIJA

08.08.VEŠTAČKA INTELIGENCIJAVEŠTAČKA INTELIGENCIJA

DEFINICIJE, OSNOVNI POJMOVI, PARADIGMEDEFINICIJE, OSNOVNI POJMOVI, PARADIGME

Prof. dr Zoran Miljković, prof. dr Bojan BabićProf. dr Zoran Miljković, prof. dr Bojan Babić

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 2/27

Šta je inteligencija?Šta je inteligencija?

Inteligencija je sposobnost razmišljanja, razumevanja i učenja korišćenjem instinkta, a u 21. veku i automatskih sistema, sa ciljem da se rešavaju problemi i donose odluke.

Da li kompjuteri mogu da budu inteligentni i da li mašine mogu da misle?

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 3/27

KljučniKljučnidogađajidogađaji

istorijskogistorijskograzvojarazvoja

veštačkeveštačkeinteligencijeinteligencije

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 4/27

Inteligentni sistemi i Inteligentni sistemi i veveštačka inteligencijaštačka inteligencija

Inteligentni sistemi su bazirani na primeni veštačke inteligencije (VI), odnosno mašinske inteligencije sposobni da uče i da se adaptiraju u

neodređenom ili delimično poznatom okruženju, odnosno da se ponašaju autonomno.

Mašinska inteligencija - sposobnost emuliranja ili dupliranja mogućnosti senzorskog procesiranja i donošenja odluka unutar kompjuterskog sistema.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 5/27

Inteligentni tehnološki sistemiInteligentni tehnološki sistemi

Inteligentni sistemi u proizvodnim tehnologijama podrazumevaju autonomno učenje i mogućnost adaptacije na neodređenosti u radnom okruženju, kako bi takav inteligentni tehnološki sistem mogao da odgovori na sve kompleksnije zadatke koji mu se u industrijskim uslovima nameću.

Elementi inteligentnog tehnološkog sistema: procesiranje senzorskih informacija, ocenjivanje stanja sistema, evolutivnost - empirijsko odlučivanje i generisanje autonomnog ponašanja.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 6/27

Primeri ITS i uslovi u kojima radePrimeri ITS i uslovi u kojima rade

Inteligentni tehnološki sistemi orijentisani na: tehnološko prepoznavanje mašinskih delova, vizuelnu inspekciju i prepoznavanje objekata, autonomne mobilne robote, itd.,

funkcionišu u: dinamičkim, nestacionarnim situacijama rasuđivanja i

procesiranja senzorskih informacija, najčešće u realnom vremenu.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 7/27

Inteligentne formalizovane Inteligentne formalizovane metodologijemetodologije

Današnji trend razvoja inteligentnih sistema pomera težište ka adaptivnom procesiranju informacija, kome prevashodno pripadaju veštačke neuronske mreže.

U osnovi svih ovih inteligentnih formalizovanih metodologija se nalazi manja ili veća sposobnost sistema da uči.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 8/27

Ključne oblasti razvoja i primene VI:Ključne oblasti razvoja i primene VI:

1. predstavljanje znanja

2. razumevanje govornih jezika

3. UČENJE – inteligentni robot, tehnološko prepoznavanje ...

4. planiranje – rešavanje problema

5. donošenje odluka – zaključivanje

6. ISTRAŽIVANJE OKRUŽENJA – autonomni mobilni robot

7. SISTEMI PREPOZNAVANJA – kamera i analiza slike

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 9/27

Klasifikacija strategija učenjaKlasifikacija strategija učenja

zasnovana je na stepenu zaključivanja koji se traži kod onog koji uči:

1. rutinsko učenje,2. učenje na osnovu instrukcija,3. deduktivno učenje, 4. induktivno učenje,

učenje kroz primere, učenje kroz eksperimentisanje,

5. učenje na osnovu analogije.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 10/27

Definicija robotaDefinicija robota

Definicija: Robot je reprogamabilni multifunkcionalni manipulator projektovan

da pomera materijal, delove, alate ili specijalne uređaje korišćenjem različitih programa kretanja pri izvršavanju zadataka.

Ključno je: reprogamabilan i multifunkcionalan (fleksibilan).

Klasično: Robot je mašina koja može da se reprogramira u funkciji novog zadatka i u stanju je da fleksibilno prilagodi svoju namenu novim zadacima.

Moderno: Robot je aktivan veštački sistem, čije je okruženje fizički svet sa kojim je u stalnoj interakciji, s obzirom da je inteligentan, a sve češće i autonoman.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 11/27

Autonomnost robotaAutonomnost robota

Autonoman robot može da donosi samostalne odluke pri

realizaciji zadatka, u ograničenom domenu, na osnovu upravljačke strategije bazirane na prethodnom učenju, korišćenjem povratnih veza koje ostvaruje pomoću signala od senzora.

Analogija sa prirodnim sistemima: „svestan sebe i okruženjasvestan sebe i okruženja”.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 12/27

Autonomnost robota i Autonomnost robota i svojstva realnog okruženjasvojstva realnog okruženja

Realno okruženje je izvan ili na granici dostupnosti senzora. Senzori nisu dovoljno savršeni, tako da mogu izvršiti merenje i/ili percepciju

u okruženju samo ako su dovoljno blizu. Realno okruženje je nedeterminističko.

Robot mora da bude u stanju da radi u neuređenoj sredini. Realno okruženje nije epizodno.

Efekti u njemu menjaju se u toku vremena - robot mora da rešava probleme sekvencijalno i da uči.

Realno okruženje je dinamičko. Robot bi trebalo da zna kada je potrebno odložiti odluku o nekoj akciji, a

kada je bolje reagovati odmah. Realno okruženje je kontinualno.

Zahteva razvoj posebnih upravljačkih algoritama za učenje robota. Retke su situacije u kojima je realno okruženje diskretno ili može da se diskretizuje.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 13/27

Evolucija sposobnosti autonomnog Evolucija sposobnosti autonomnog robota u odnosu na realno okruženjerobota u odnosu na realno okruženje

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 14/27

Učenje autonomnog robota.Učenje autonomnog robota.Opšti model učenja.Opšti model učenja.

Učenje predstavlja rezultat interakcija između onog ko uči i spoljašnjeg sveta-okruženja, a ostvaruje se na osnovu procesa odlučivanja o svakoj novoj akciji!!!

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 15/27

Autonomni mobilni robot.Autonomni mobilni robot.Primer insekt robota.Primer insekt robota.

Autonomni mobilni robot (AMR) je arhetipski primer inteligentnog mehatronskog sistema, jer on organizuje sopstvenu internu strukturu i uči!

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 16/27

Autonomni mobilni robot.Autonomni mobilni robot.Primer antropomorfnog robota.Primer antropomorfnog robota.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 17/27

Primena veštačke inteligencijePrimena veštačke inteligencijeza projektovanje tehnoloških procesaza projektovanje tehnoloških procesa

Koncept integralnog sistema za projektovanje integralnog sistema za projektovanje tehnoloških procesa i upravljanjetehnoloških procesa i upravljanje proizvodnjomproizvodnjom podrazumeva: mogućnost direktnog preuzimanja projektnih informacija iz CAD

sistema putem modula za tehnološko prepoznavanje, grubo i detaljno projektovanje tehnoloških procesa, simulacioni sistem za modeliranje pogona i proveru generisanih

tehnoloških postupaka u odnosu na raspoložive resurse i trenutnu situaciju u pogonu (FLEXY).

mogućnost korekcije tehnoloških postupaka (na osnovu rezultata simulacije) u smislu izbora alternativnih mašina i promene redosleda obrade.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 18/27

Primena VNM za PTP u okviru Primena VNM za PTP u okviru predmeta KSiVIpredmeta KSiVI

implementacija ART-1 veštačke neuronske mreže u analizi geometrijske sličnosti osnosimetričnih cilindričnih delova, koja je neophodna u fazi grubog projektovanja tehnoloških procesa grupne tehnologije;

implementacija veštačkih neuronskih mreža (BP, rekurentnih, itd.) pri tehnološkom prepoznavanju tipskih formi.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 19/27

Arhitektura integralnog sistema za Arhitektura integralnog sistema za PTP i upravljanje proizvodnjomPTP i upravljanje proizvodnjom

modul za tehnološko prepoznavanje,

modul za grubo projektovanje tehnoloških procesa,

modul za detaljno projektovanje tehnoloških procesa,

modul za upravljanje bazom podataka,

modul za simulaciju.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 20/27

Modul za grubo projektovanje Modul za grubo projektovanje tehnoloških procesatehnoloških procesa

Obuhvata: sistem tehnološkog

prepoznavanja, sistem planiranja

proizvodnje i sistem veštačkih

neuronskih mreža. Zadatak:

korišćenjem veštačke inteligencije, odrediti za svaku grupu (i svaki mašinski deo unutar grupe), redosled obrade.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 21/27

Modul za detaljno projektovanje Modul za detaljno projektovanje tehnoloških procesatehnoloških procesa

Vrši izbor režima obrade (korak, broj obrta, broj prolaza i glavno vreme obrade) za zahvate definisane u prethodnom modulu. Izbor režima se vrši iz tabela preporučenih režima preko modula za upravljanje bazom podataka.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 22/27

Simulacioni sistem.Simulacioni sistem.Primer: FLEXYPrimer: FLEXY

Simulacioni sistem FLEXYFLEXY za distribuiranu simulaciju tehnoloških sistema: omogućava generisanje generisanje

virtualnog pogonavirtualnog pogona na osnovu podataka iz pogona i na osnovu generisanih tehnoloških postupaka,

virtualno prihvata sve upravljačke varijanteupravljačke varijante koje se mogu pojaviti pri obradi,

daje analizuanalizu celokupnog tehnološkog procesa,

daje osnove za optimizaciju optimizaciju tehnoloških postupakatehnoloških postupaka u skladu sa raspoloživim resursima u pogonu.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 23/27

Koristi primene VNM Koristi primene VNM za projektovanje tehnoloških procesaza projektovanje tehnoloških procesa

Prikazana arhitektura sistema doprinosi unapređenju informacione unapređenju informacione logistikelogistike u oblasti projektovanja tehnoloških procesa i upravljanja proizvodnjom i zasniva se na integraciji projektovanja tehnoloških integraciji projektovanja tehnoloških procesaprocesa ii upravljanja proizvodnjomupravljanja proizvodnjom kroz razvoj i primenu kooperativnih kooperativnih agenataagenata.

U ranim fazama projektovanja tehnoloških procesa uzimaju se u obzir planovi proizvodnje, rokovi i podaci o kapacitetima, koji uz podršku znanja o projektovanju tehnoloških procesa predstavljaju osnovu za generisanje globalnog tehnološkog postupka (grubo projektovanje).

Fino planiranje i terminiranje zasniva se na akviziciji preporučenih režima obrade, podacima iz pogona i rezultatima distribuirane simulacije.

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 24/27

Prepoznavanje tipske tehnološke Prepoznavanje tipske tehnološke forme primenom VNM – primer 1forme primenom VNM – primer 1

2D modeli tipskih formi2D modeli tipskih formi - n m matrice: 1 - ivice, 0 - sve ostalo

metoda konturemetoda konture – detektovanje prisutnosti ivice

obučavanje rekurentne VNMobučavanje rekurentne VNM – korigovanje greške učenja

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 25/27

Prepoznavanje tipske tehnološke Prepoznavanje tipske tehnološke forme primenom VNM – primer 2forme primenom VNM – primer 2

Atribuirana matrica susednosti

Atribuiranigraf susednosti

FSV = (a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, a8, a9)

Vektor zbira stranaULAZ U VEŠTAČKU NEURONSKU MREŽU

2

3

4

4

15

5

KSiVI – 08 Veštačka inteligencija – definicije, osnovni pojmovi, paradigme 26/27

Prepoznavanje tipske tehnološke Prepoznavanje tipske tehnološke forme primenom VNM – primer 2 forme primenom VNM – primer 2 (nastavak)(nastavak)

MatLab ANN Toolbox 15 različitih tipova VNM, 5 različitih algoritama za obučavanje;

Ulaz u VNM: devetodimenzionalni vektor FSV, devet neurona u ulaznom sloju.

Broj izlaznih karakteristika odgovara broju predviđenih obrazaca tehnoloških formi.

Deo formiranog trening-skupa delova.

Hvala na pažnji!Hvala na pažnji!

Pitanja ?Pitanja ?

KOMPJUTERSKA SIMULACIJA I VEŠTAČKA INTELIGENCIJAKOMPJUTERSKA SIMULACIJA I VEŠTAČKA INTELIGENCIJA