SYSTEMY INTELIGENTNE W AUTOMATYCE I ROBOTYCE
STAN I KIERUNKI ROZWOJU W KRAJU
Józef Korbicz
Uniwersytet Zielonogórski
Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych
www.issi.uz.zgora.pl
Plan
Wprowadzenie Tematyka badań
Teoria
Zastosowania
Projekty badawcze
Międzynarodowe
Krajowe
Monografie Rozwój kadry
Habilitacje
Doktoraty
Czasopisma, konferencje i seminaria
Podsumowanie
Sztuczna inteligencja
Nauka o maszynach realizujących zadania, które wymagają inteligencji, gdy są wykonywane przez człowieka (M.Minsky)
Dziedzina informatyki dotycząca metod i technik wnioskowania symbolicznego przez
komputer oraz symbolicznej reprezentacji wiedzy stosowanej podczas takiego wnioskowania
(E. Feigenbaum)
Obejmuje rozwiązywanie problemów sposobami wzorowanymi na naturalnych działaniach i procesach poznawczych człowieka za pomocą symulujących je programów komputerowych
(R.J. Schalkoff)
Sztuczna inteligencja (cd.)
Nauka obejmująca zagadnienia: logiki rozmytej, obliczeń ewolucyjnych, sieci neuronowych, sztucznego Ŝycia i robotyki
Dział informatyki, którego przedmiotem jest badanie reguł rządzących inteligentnymi zachowaniami człowieka, tworzenie modeli formalnych tych zachowań i – w rezultacie – programów komputerowych symulujących te zachowania
Dział informatyki zajmujący się rozwiązywaniem problemów, które nie są efektywnie algorytmizowalne
Inteligencja obliczeniowa
Rozwiązywanie róŜnych problemów sztucznej inteligencji z wykorzystaniem komputerów wykonujących obliczenia numeryczne
Techniki obliczeń inteligentnych tzw. „miękkich obliczeń”:
Sieci neuronowe
Logika rozmyta
Algorytmy ewolucyjne
Zbiory przybliŜone
Zmienne niepewne
Metody probabilistyczne
Praktyczne zastosowania SI
Automatyka i robotyka
Diagnostyka procesów i medyczna
Maszynowe tłumaczenie tekstów
Przetwarzanie mowy i języka naturalnego
Rozpoznawanie obrazów i pisma
Systemy ekspertowe
Eksploracja danych
Sztuczne Ŝycie
…….
i wiele innych przykładów
Zastosowania w automatyce i robotyce
Automatyka
Modelowanie procesów: sieci neuronowe i neuronowo-rozmyte, logika rozmyta Regulatory rozmyte i neuronowe
Estymacja zmiennych stanu: obserwatory neuronowe i rozmyte
Robotyka
Uczenie maszynowe, np. ewolucyjny system uczenia
Rozpoznawanie i klasyfikacja (sieci neuronowe i neuronowo-rozmyte, logika rozmyta)
Diagnostyka procesów
Modelowanie procesów: sieci neuronowe i neuronowo-rozmyte, logika rozmyta Klasyfikatory neuronowe i rozmyte
Diagnostyczne systemy doradcze: mechanizm wnioskowania (logika rozmyta), baza wiedzy (sieci neuronowe, logika rozmyta, algorytmy ewolucyjne)
Sieci neuronowe
Zalety
nie wymagają postaci analitycznej procesów
posiadają zdolność:
uczenia się (samodostrajania parametrów) uogólniania wiedzy
doskonały aproksymator nieliniowych funkcji
Wady
brak efektywnych metod automatycznego projektowania sieci
wymagają reprezentatywnych danych uczących
struktura „czarna skrzynka”: brak widocznego związku parametrów sieci z parametrami procesu/problemu
Logika rozmyta
Zalety
transparentna reprezentacja problemu, np. reguły: Jeśli … to…
lingwistyczna reprezentacja w postaci zbiorów rozmytych, np. duŜe ciśnienie
przetwarzanie wiedzy jakościowej i ilościowej
ekstrakcja reguł z danych przez eksperta lub automatycznie
reprezentacja niepewności danych
Wady
brak moŜliwości uczenia, dostrajania parametrów
szybki wzrost złoŜoności obliczeniowej wraz ze wzrostem liczby zbiorów rozmytych
Tematyka badań: Teoria
Sztuczne sieci neuronowe (R. Tadeusiewicz, AGH; S. Osowski, PW;
L. Rutkowski, PCz; J. Korbicz, UZ; W. Duch, UMK; E. Rafajłowicz, PWr)
Systemy rozmyte (J. Kacprzyk IBS; A. Piegat, ZUT; J. Kluska, PRz;
L. Rutkowski, PCz; J.M. Kościelny, PW; A. Pieczyński, UZ )
Systemy neuronowo-rozmyte (J. Łęski, PSl; D. Rutkowska, PCz)
Inteligencja obliczeniowa (L. Rutkowski, PCz; R.Tadeusiewicz, AGH;
J.Korbicz, UZ; P. Szczepaniak, PŁ)
Algorytmy ewolucyjne (J. Arabas, PW; A. Obuchowicz, UZ; R. Śmierzchalski, PG)
Tematyka badań: Zastosowania
Systemy rozmyte w automatyce (J. Kacprzyk, IBS; A. Piegat, ZUT;
J.M. Kościelny, PW; J. Kluska, PRz)
Modelowanie procesów (SN, LR) w regulacji predykcyjnej (P. Tatjewski, PW)
Robotyka:
autonomia, symulacja i modelowanie robotów mobilnych (PIAP, PŁ)
uczenie przez wzmocnienie w optymalizacji sterowników robotów
(A. Pacut, PW)
Systemy wizyjne, śledzenia, analizy i interpretacji gestów wykonywanych rękami
(M. Wysocki, PRz)
Diagnostyka:
procesów (J.M. Kościelny, PW; J. Korbicz, UZ)
układów elektrycznych (S. Osowski, PW)
medyczna (R. Tadeusiewicz, AGH; S. Osowski, PW; L. Rutkowski, PCz; ,J. Korbicz, UZ, P.
Szczepaniak, PŁ )
Tematyka badań: Zastosowania
Prognozowanie szeregów czasowych (S. Osowski, PW)
Metody sztucznej inteligencji w sterowaniu statkiem (R. Śmierzchalski, PG; J. Lisowski, AM)
Monitorowanie jakości produkcji – inteligentne karty kontrolne
(E. Rafajłowicz, PWr)
Automatyka budynków inteligentnych (PWr, AGH)
Inteligentne systemy modelowania oraz wspomagania decyzji na potrzeby sterowania i złoŜonych układów rzeczywistych (J. Józefczyk, J. Swiątek, PWr)
Tematyka badań: Zastosowania
Automatyczne rozpoznawanie:
obrazów (R.Tadeusiewicz; AGH; L. Rutkowski, PCz, P. Szczepaniak, PŁ) mowy polskiej (R.Tadeusiewicz, AGH)
Komputerowe rozumienie obrazów
(R. Tadeusiewicz, AGH)
Rozpoznawanie i przetwarzanie obrazów przemysłowych
(E. Rafajlowicz, PWr)
Przetwarzanie obrazów barwnych
(B. Smołka, H. Palus, PŚl)WdroŜenia (przykłady)
WdroŜenie systemu AMandD w PKN ORLEN dla układu destylacji próŜniowej na instalacji Hydroodsiarczania Pozostałości PróŜniowej (HOG)
Detekcja uszkodzeń - zastosowanie modeli rozmytych i neuronowych Lokalizacja uszkodzeń – wnioskowanie rozmyte.
Dekompozycja obiektu – algorytmy genetyczne J.M. Kościelny, PW, 2007-2008
System komputerowy do wspomagania diagnostyki stanów patologicznych w leczeniu nowotworów
Wojskowy Instytut Medyczny, Warszawa S. Osowski, PW, 2008-2010
Międzynarodowe projekty badawcze
Rozwój inteligentnych technik w modelowaniu, sterowaniu i optymalizacji złoŜonych systemów wytwarzania
L. Rutkowski, PCz: Grant polsko-singapurski, 2008-2010
Rozwój badań nad technologiami neuro-komputerowymi w zadaniach diagnostyki medycznej i technicznej
L. Rutkowski, PCz: Grant polsko-rosyjski, 2006-2009
Innovative intelligent data analysis and computational paradigms for industry and healthcare
L. Rutkowski: FNP TEAM, 2010-2014
LIREC, Roboty i interaktywni towarzysze Ŝycia
K. Tchoń, PWr: 7. PR UE, 2008-2012
Międzynarodowe projekty badawcze (cd.)
Blind signal processing combined with the finite and boundary element methods for the modeling of the human head and EEG signals characterization
S. Osowski, PW: FRP RIKEN, Japonia, 2006-2008
TALOS, Transportable autonomous patrol for land border surveillance system M. Andrzejczak, PIAP: 7. PR UE, 2008-2012
Tool for systemic risk analysis and secure mediation of data exchanged across linked CI information infrastructures MICIE
R. Kłoda, PIAP: PR UE, 2008-2011
Krajowe projekty badawcze (wybrane)
DIASTER, Inteligentny system diagnostyki i wspomagania sterowania procesów przemysłowych
Konsorcjum – J.M. Kościelny (koordynator), J. Korbicz, P. Tatjewski,
K. Janiszowski, L. Trybus, W. Cholewa, W. Moczulski: projekt rozwojowy, MNiSzW, 2007-2009
Efektywne algorytmy optymalizującego sterowania predykcyjnego z modelami neuronowymi i rozmytymi procesów nieliniowych
P.Tatjewski, PW: MNiSzW, 2009-2011
Sterowanie tolerujące uszkodzenia w nieliniowych układach automatyki J. Korbicz, UZ: MNiSzW, 2007-2010
Modyfikacje i warianty ewolucyjnej metody planowania ścieŜek przejść obiektu ruchomego R. Śmierzchalski, PG: MNiSzW, 2010-2012
Krajowe projekty badawcze (wybrane, cd.)
Metody i algorytmy podejmowania decyzji i sterowania w systemach złoŜonych z niepewną reprezentacją wiedzy
J. Józefczyk, PWr: MNiSzW, 2005-2008
Diagnostyka maszyn i urządzeń elektrycznych przy zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych
S. Osowski, PW: projekt zamawiany MNiSzW, 2004-2007
System wizyjny monitorowania ciągłych procesów produkcyjnych E. Rafajłowicz, PWr: MNiSzW, 2007-2009
Automatyczne rozpoznawanie wypowiedzi w języku migowym na podstawie sekwencji wizyjnych
M. Wysocki, PRz: MNiSzW, 2009-2011
Zastosowanie algorytmów wykorzystujących inteligencję roju w problemach sterowania J. Kabziński, PŁ: MNiSzW, 2007-2009
Monografie (wybrane)
Metody i techniki sztucznej inteligencji
L. Rutkowski: PWN, 2009 (wyd. II)
Computational Intelligence. Methods and Techniques Springer, 2008
Sieci neuronowe do przetwarzania informacji
S. Osowski: OW PW, 2006 (wyd. II)
Sieci neuronowe
W. Duch, J. Korbicz, L. Rutkowski, R. Tadeusiewicz (Red.): AOW, 2000
Fuzzy Modeling and Control
A. Piegat: Springer, 2001
Nieczetkoje Modelirowanije i Uprawlenije BINOM, Moskwa, 2008
Modelowanie i sterowanie rozmyte AOW EXIT, 2003 (wyd.II)
Monografie (wybrane)
Systemy neuronowo-rozmyte
J.Łęski: WNT, 2008
Analytical Methods in Fuzzy Modeling and Control
J. Kluska: Springer, 2009
Diagnostyka procesów. Modele, metody sztucznej inteligencji, zastosowania
J.Korbicz, J.M. Kościelny, Z. Kowalczuk, W. Cholewa (Red.): WNT, 2002 Fault Diagnosis. Models, Artificial Intelligence, Applications
Springer, 2004
Modelowanie, diagnostyka i sterowanie nadrzędne procesami. Implementacja w systemie DiaSter
J.Korbicz, J.M. Kościelny (Red.): WNT, 2009
Modeling, Diagnosis and Process Control. Implementation in the DiaSter System Springer, 2010
Advanced Control of Industrial Processes
P. Tatjewski: Springer, 2007
Sterowanie zaawansowane obiektów przemysłowych AOW Exit, 2002
Monografie (wybrane )
Obliczenia inteligentne, szybkie przekształcenia i klasyfikatory
P. Szczepaniak: Oficyna Wydawnicza Exit, 2004
Ubiquitous Cardiology – Emerging Wireless Telemedical Application
P. Augustyniak, R. Tadeusiewicz: IGI Global,New York, 2009
Modern Computational Intelligence Methods for the Interpretation of Medical Images
M. Ogiela, R.Tadeusiewicz: Springer, 2008
Wybrane zagadnienia identyfikacji statycznych systemów złoŜonych
J. Swiątek: OW PWr, 2009
Knowledge-Based Intelligent System Advancements: Systemic and Cybernetic Approaches
J. Józefczyk, D.Orski (Eds.): IGI Global, 2011
Rozwój kadry: habilitacje
Identification of nonlinear systems using neural networks and polynomial models
A. Jańczak: Uniwersytet Zielonogórski, 2005 (Springer)
Modelling and Estimation Strategies for Fault Diagnosis of Non-linear Systems
M. Witczak: Uniwersytet Zielonogórski, 2007 (Springer)
Artificial Neural Networks for the Modelling and Fault Diagnosis of Technical Processes
K. Patan: Uniwersytet Zielonogórski, 2008 (Springer)
Nowe algorytmy rekonstrukcji obrazu z projekcji z zastosowaniem sieci neuronowych typu Hopfielda
R. Cierniak: IBIB PAN, 2009 (AOW Exit)
Zagadnienie interpretowalności wiedzy i dokładności działania systemów rozmytych
K. Cpałka: IBS PAN, 2010 (AOW Exit)
Rozwój kadry: habilitacje (cd.)
Rozmyte systemy decyzyjne w zadaniach z ograniczoną wiedzą R. Nowicki: IBS PAN, 2010 (AOW Exit)
Adaptacyjne przetwarzanie obrazów w czasie rzeczywistym dla wizyjnych systemów kognitywnych
B. Kwolek: Politechnika Śląska, 2009
Dynamizm adaptacji ewolucyjnych metod fenotypowych I. Karcz-Dulęba: Politechnika Wrocławska, 2010
Synteza wielowymiarowych układów sterowania precyzyjnego ruchem statku z wykorzystaniem wybranych metod projektowania układów odpornych
W. Gierusz: AM w Gdyni, 2007
Wybrane zagadnienia przetwarzania obrazów barwnych H. Palus: Politechnika Śląska, 2007
Rozwój kadry: doktoraty (wybrane)
Wielowymiarowe sieci ortogonalne do modelowania układów dynamicznych
H. Halawa: Politechnika Wrocławska, 2009
Identyfikacja dynamicznych systemów złoŜonych z wykorzystaniem sieci neuronowych
J. Drapała: Politechnika Wrocławska, 2009
System for Cancer Diagnosis Based on Support Vector Machines and Neural Networks
M. Kusy: Politechnika Rzeszowska , 2008
System wizyjny dla wspomagania nawigacji robota mobilnego
M. Zachara: AGH, 2008
Zastosowanie algorytmów ewolucyjnych oraz metod rankingowych do planowania trasy statku z napędem hybrydowym
J. Szłapczyńska: AM w Gdyni, 2009
Rozwój kadry: doktoraty (wybrane)
Algorytmy genetyczne i sieci neuronowe w zagadnieniach selekcji najwaŜniejszych elementów informacji zawartych w danych pomiarowych
R. Siroic: Politechnika Warszawska, 2009
Zastosowanie algorytmów wykorzystujących inteligencję roju w problemach sterowania
J. Kacerka: Politechnika Łódzka, 2009
System optymalizacji bieŜącej punktu pracy procesów technologicznych inspirowany działaniem układu immunologicznego
K. Wojdan: Politechnika Warszawska, 2009
Analiza głębi sceny z zastosowaniem rekurencyjnych sieci neuronowych opartych na architekturze Hopfielda
Ł. Laskowski: Politechnika Częstochowska, 2009
Metodyka modelowania neuronowego w diagnostyce procesów z uwzględnieniem elementów teorii chaosu
P. Przystałka: Politechnika Slaska w Gliwicach, 2009
Czasopisma naukowe: JCR
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science (AMCS)
Uniwersytet Zielonogórski/Lubuskie Towarzystwo Naukowe, JCR: IF = 0.684
Bulletin of the Polish Academy of Sciences – Technical Sciences
JCR: IF = 0.626
Control and Cybernetics
Instytut Badań Systemowych PAN, JCR: IF = 0.378
Czasopisma naukowe
Archives of Control Sciences
Komitet Automatyki i Robotyki PAN, Gliwice
Systems Science
Politechnika Wrocławska
JAMRIS – Journal of Automation, Mobile Robotics & Intelligent Systems
Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów (PIAP), Warszawa
Journal of Applied Computer Scince
Politechnika Łódzka
Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Politechnika Częstochowska (nowe czasopismo od 2011)
Konferencje naukowe
International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ICAISC
Politechnika Częstochowska: L. Rutkowski, co dwa lata
InŜynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe
Politechnika Wrocławska: A. Grzech, co trzy lata
Systems Science
Politechnika Wrocławska we współpracy z Coventry University (UK) oraz University of Nevada w Las Vegas, (USA), cyklicznie co roku przez partnerów
Algorytmy Ewolucyjne i Metody Optymalizacji Globalnej
Politechnika Warszawska: J. Arabas, corocznie
Konferencje naukowe (cd.)
Krajowa Konferencja Automatyki, KKA
Komitet Automatyki i Robotyki PAN, co trzy lata
Diagnostyka Procesów i Systemów, DPS
Politechnika Warszawska, Uniwersytet Zielonogórski i Politechnika Gdańska, co dwa lata
Methods and Models in Automation and Robotics, MMAR
Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny, corocznie
System Modelling Control, SMC
Politechnika Łódzka, co dwa lata
Inteligentne Systemy Budynkowe
Politechnika Wrocławska, od 2009 roku
Seminaria naukowe
Obliczenia inteligentne w nowoczesnej automatyce
Uniwersytet Zielonogórski, Sekcja Systemów Inteligentnych KAiR PAN, Polski Oddział IEEE – Control System Society, 2008
Obliczenia Inteligentne i ich zastosowania
Uniwersytet Zielonogórski, Sekcja Systemów Inteligentnych KAiR PAN, Polski Oddział IEEE – Computational Intelligence Society, 2005
Zastosowanie sztucznej inteligencji do sterowania statkiem
Akademia Morska w Gdyni, Sekcja Systemów Inteligentnych KAiR PAN, 2006
Podsumowanie
Metody obliczeń inteligentnych - integracja
Systemy obliczeniowe oraz technologie sprzętowe
Automatyka i robotyka - dane uczące, problem?
