Palestra no ERCEMAPI 2009
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ERCEMAPI 2009ERCEMAPI 2009Escola Regional de Computação Ceará - Maranhão - PiauíEscola Regional de Computação Ceará - Maranhão - Piauí
Automação Industrial e Automação Industrial e Tecnologia da Informação: Tecnologia da Informação:
Uma abordagem Uma abordagem MultiagenteMultiagente
Vinicius Ponte MachadoUniversidade Federal do
Piauí
Parnaíba - 9 de abril de 2023
Automação Industrial e Tecnologia da Informação
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Vinícius Ponte Machado2/42
Objetivos• Entender Redes Industriais• Apresentar Sistemas Multiagentes• Introduzir conceitos de Aprendizagem de
Máquina• Demonstrar pesquisa que a aliar SMA e
Aprendizagem de Máquina em Redes Industriais
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Processo a ser Controlado
Redes IndustriaisRedes Industriais
Nível de Informação
Nível Controle
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Redes IndustriaisRedes Industriais
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Redes IndustriaisRedes Industriais
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Ambiente Industrial• Não existe uma rede única que atende as
necessidades de todas as atividades existentes em uma fábrica
• Grande quantidade de computadores operando em diferentes setores
• Operação do conjunto mais eficiente se estes computadores forem interconectados:– Compartilhamento de recursos
Redes IndustriaisRedes Industriais
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Ambiente Industrial• Maioria das redes de comunicação existentes concebidas
para automação de escritórios• Ambiente industrial tem características e necessidades
próprias:– ambiente hostil para operação dos equipamentos
(perturbações eletromagnéticas, elevadas temperaturas, sujeira, áreas de segurança intrínseca, etc.)
– troca de informações se dá entre equipamentos e, às vezes, entre um operador e o equipamento
– tempo de resposta crítico
– segurança dos dados crítica
– grande quantidade de equipamentos pode estar conectada na rede - custo de interconexão crítico
Redes IndustriaisRedes Industriais
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Requisitos de Comunicação Industrial
• Compartilhamento de recursos• Gerenciamento da heterogeneidade• Garantia de um tempo de resposta médio ou
máximo• Confiabilidade dos equipamentos e da
informação• Conectividade e interoperabilidade• Sistemas de Tempo-Real
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Protocolos de Controle
• CAN• Profibus• Foundation FieldBus
– Padronização dos Dispositivos– Padronização da Aplicação (Blocos Funcionais)– Os dispositivos FF são capazes de executar seus
próprios algoritmos de controle
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Blocos Funcionais• Estratégias de configuração são incorporadas aos
dispositivos usando blocos funcionais• Estes blocos contém funções básicas de
funcionamento que, quando combinadas, são capazes de implementar algoritmos mais complexos como redes neurais
• O protocolo Foundation Fieldbus é capaz de distribuir o controle do processo através dos dispositivos de campo
• Sensores e atuadores possuem processadores que podem executar algoritmos de uma maneira distribuída através dos blocos funcionais
Redes IndustriaisRedes Industriais
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AgentesAgentes
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Agentes Autônomos• Paradigma para o desenvolvimento de
aplicações de software• Entidade computacional com um comportamento
autônomo que lhe permite decidir suas próprias ações
AgentesAgentes
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Definições• É uma entidade que percebe o ambiente através de
sensores e age neste ambiente através de atuadores, tomando decisões que irão auxiliar a alcançar seu objetivo [Russell & Norvig, 2003]
• É um sistema de computador, situado em algum ambiente, que é capaz de flexibilizar ações autônomas a fim de encontrar seus objetivos de desenvolvimento [Woolridge, 2002]
• Agente autônomo é o que consegue operar com completa autonomia, decidir por si só como relacionar os dados obtidos com ações de modo que seus objetivos sejam atingidos com sucesso[Maes, 1995]
AgentesAgentes
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Domínio de Atuação• Dados distribuídos• Controle distribuído• Diversidade de conhecimento• Decomposição da tarefa global• Multiplicidade de funções• Certo grau de autonomia
AgentesAgentes
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Agentes Cognitivos
• representação explícita
• têm histórico• comunicação direta• controle deliberativo• organização social• poucos agentes
Tipos de Agentes
Agentes Reativos
• representação implícita• não têm histórico• comunicação indireta• controle não
deliberativo• organização etológica• muitos agentes
AgentesAgentes
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Time de Futebol• Cada jogador possui um conhecimento
individual e limitado;• Cada jogador pode ter características
diferentes dos demais;• Cada jogador age de forma autônoma e
assíncrona;• Existe um objetivo global que é de
conhecimento de todos os indivíduos;• Este objetivo global está acima dos
objetivos individuais de cada agente;• Não existe um controle global;• A junção das capacidades individuais
resolve o problema
Tipos de Agentes
Colônia de Formigas• O problema é resolvido por indivíduos que
interagem entre si;• Existe um grande número de indivíduos ;• Os indivíduos normalmente são idênticos e
possuem conhecimento limitado; • Cada indivíduo não tem consciência do
problema geral;• Os indivíduos ‘cooperam’ entre si;• A solução ‘surge’ através das interações
entre os indivíduos.
AgentesAgentes
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Noção Fraca e Forte de Agente• Noção fraca de Agente
– Autonomia
– Habilidade Social
– Reatividade
– Iniciativa
– Continuidade Temporal
– Orientação à Metas
AgentesAgentes
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Noção Fraca e Forte de Agente• Alguns consideram que o termo agente possui
um significado mais específico e devem ser implementados usando conceitos que são aplicados normalmente aos humanos
• Noção forte de agente: – Mobilidade – Benevolência– Racionalidade– Adaptabilidade– Colaboração
AgentesAgentes
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Classificação de Agentes
AgentesAgentes
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Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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O que é Aprendizagem• Mudança relativamente permanente no
conhecimento ou no comportamento do indivíduo produzido pela experiência
• Na computação:– Aprendizagem denota mudanças no sistema que são
adaptativas no sentido em que permitem ao sistema fazer a tarefa ou as tarefas tiradas da mesma população, mais eficiente da próxima vez
Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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O que é Aprendizagem• Memorizar qualquer coisa• Aprender fatos através da observação e
exploração• Melhorar capacidades cognitivas e/ou motoras
através da prática• Organizar novo conhecimento em
representações gerais
Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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Tipos de Aprendizagem• Aprendizagem Supervisionada• Aprendizagem Não-Supervisionada
– Agrupamento (Clustering)– Reforço (Reinforcement)
Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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Paradigmas de Aprendizagem• Simbólico
– Expressão lógica, árvores de decisão, regras ou rede semântica
• Estatístico– Aprendizado Bayesiano
• Baseado em Exemplos– Nearest Neighbours e raciocínio baseado em casos
• Conexionista– Redes neurais
• Evolutivo– Algoritmos genéticos
Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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Redes Neurais Artificiais• Sinais são apresentados à
entrada: X1,X2, ...,Xp
• Cada sinal é multiplicado por um número ou peso (w1,w2, ...,wp), que indica a sua influência na saída da unidade
• É feita a soma ponderada dos sinais que produz um nível de atividade:
• Se este nível de atividade exceder um certo limite (dado pela função de ativação) é produzida uma saída (y)
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Redes Neurais Artificiais
Aprendizagem de MáquinaAprendizagem de Máquina
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Arquitetura MultiagenteArquitetura Multiagente
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Agente deObservação
Agente deExecução
Gerenciamento de Rede
Gerenciamento de Rede
Alocação de DispositivosAlocação de Dispositivos
Configuração de Estratégias de
Controle
Configuração de Estratégias de
Controle
Interpretação de Alarmes
Interpretação de Alarmes Tarefas de
MonitoramentoTarefas de
Monitoramento
Organização da Rede
Organização da Rede
Medição e Controle
Medição e Controle
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Agentes• Agentes de Observação (AO)
– Estes agentes tem como objetivo descobrir anomalias nos valores medidos pelos sensores ou na precisão dos atuadores
• Agentes de Diagnóstico (AD)– Os ADs determinam o tipo de problema que foi detectado pelo AO
indicando a melhor solução (configuração de blocos funcionais) para a resolução do problema
• Agentes de Execução (EA)– Tão logo o problema seja detectado e diagnosticado os Agentes de
Execução são alocados no blocos funcionais dos dispositivos, através de mudanças em suas interconexões, formando uma configuração que possibilite reparar o problema detectado
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Problema• Atividades controladas pelas redes industriais requerem
funcionamento contínuo e tolerante a falha
• Qualquer parada na planta pode acarretar uma interrupção na produção (perdas financeiras) ou acidentes
• Em casos específicos, como por exemplo, a mudança na configuração dos dispositivos da rede, a parada do sistema é obrigatória
• Algumas situações de falha requerem a intervenção do usuário (supervisor) para que seja contornada
• Ausência de uma plataforma dedicada que permita a integração automática de diferentes sensores num ambiente de rede industrial, bem como a implementação de novas funções baseadas no processamento inteligente da informação
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Objetivos• Criar uma arquitetura multiagente que permita incorporar nas
redes industriais estratégias de controle inteligente nos dispositivos de campo
• Viabilizar uma melhoria no suporte à decisão em ocorrências no nível de planta e permitir um funcionamento mais ainda independente de intervenção humana
• Através de algoritmos de aprendizagem, antever situações (predição) que possam ocorrer de forma a melhorar a performance do sistema e
• Aliar a aprendizagem de máquina ao contexto industrial, permitindo que a arquitetura de agentes proposta, possa se tornar adaptável a um contexto de produção desconhecido ou inesperado
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Processo a ser controlado
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Agente deObservação
Fase de Aprendizagem
Treinamento
Arquitetura MultiagenteArquitetura Multiagente
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Agente deObservação
Fase de Execução
Agente deDiagnóstico
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Fase de Execução
Agente deExecução
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Aplicações• Controle de Nível de Tanques• Remoção de Ruídos• Auto-Calibração de Sensores• Compensação de Sinal
Arquitetura MultiagenteArquitetura Multiagente
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Conclusões• Diferente de outros trabalhos que envolvem agentes e
redes industriais mostramos uma implementação de configuração de controle no nível de planta
• Agregamos aprendizagem de máquina ao contexto industrial através de Redes Neurais Artificiais e Agentes
• A implementação apresentada encaixa-se em uma característica básica dos agentes: a adaptação
• A alocação de blocos funcionais mudará para adaptar-se a um determinado tipo de problema, sem a intervenção do usuário
• Antever situações que podem ocasionar falhas no processo produtivo
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Para Saber MaisPara Saber Mais
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