Supervisão Inteligente

Objectivos

Esta unidade visa fornecer aos alunos:
1. Saber: a) Conceitos fundamentais de supervisão inteligente. b) Familiarização com várias técnicas de planeamento, monitoração, diagnóstico, recuperação de erros e aprendizagem automática. c) Analisar requisitos de sistemas de supervisão.
2. Fazer: a) Capacidade de integração de conhecimentos multidisciplinares b) Capacidade de modelação de problemas de supervisão e seleção de ferramentas. c) Capacidade de resolução de problemas em situações novas.
3. Competências não-técnicas: a) Capacidade de experimentação. b)Capacidade de gestão de tempo e cumprimento de prazos.

Caracterização geral

Código

7228

Créditos

6.0

Professor responsável

A disponibilizar brevemente

Horas

Semanais - A disponibilizar brevemente

Totais - 72

Idioma de ensino

Português

Pré-requisitos

Conhecimentos de programação.

Bibliografia

Apontamentos das aulas teóricas:
- L. M. Camarinha-Matos, Notas de Supervisão Inteligente.
- Tutorial RT-EXPERT, BellHawk Systems Corporation, 2005
http://www.bellhawk.com/Product_Info/user_manuals/RT-Expert_Tutorial27Feb05.pdf
- Aris Corp. RT-Expert Programming Manual, 1996.
- University of Amsterdam. GARP3 - Qualitative Modeling & Reasoning. http://hcs.science.uva.nl/QRM/software/
Conjunto de publicações selecionado. Exemplos: / Selected articles. Examples:
- K. Moslehi, R. Kumar. Vision for a self-healing power grid. ABB Review 4, 2006.
- NETICA Belief Networks Software, http://www.norsys.com/

Método de ensino

A componente teórica da disciplina é levada a cabo através de aulas no formato de apresentações com discussão.

Na componente laboratorial da disciplina os alunos são convidados a desenvolver sistemas protótipo para o controlo e supervisão inteligente de kits de hardware existentes no laboratório (Armazém automático, Lavagem de automóveis automática, etc). Este percurso é iniciado por aulas no formato tutorial, por forma a dar um primeiro contacto com as tecnologias a utilizar, seguidas por aulas onde os alunos criam os sistemas solicitados, acompanhados pelo professor.

Para a parte de aprendizagem automática são realizados exercícios com diferentes algoritmos.

Método de avaliação

A avaliação da componente teórica é contínua e é conseguida através da realização de 1 teste - Nota Teórica (NT).

A componente prática é avaliada de forma contínua nas aulas, dos trabalhos propriamente ditos, dos seus relatórios e de apresentações dos mesmos - Nota Prática (NP).
A Classificação Final CF é calculada seguindo a fórmula: CF = CT * 0,5 + CP * 0,5

Classificação mínima em cada componente 9.5

Conteúdo

1. INTRODUÇÃO: Conceito de plano, objetivo, supervisão.
2. SISTEMAS PERICIAIS DE TEMPO REAL: Principais características dum SP de tempo real. Arquiteturas típicas.
3. PLANEAMENTO E SUPERVISÃO: Conceitos básicos de Planeamento. Execução. Interação planeador / executor.
4. ARQUITETURAS DE SUPERVISÃO: Arquitetura geral dum supervisor. Funcionalidades fundamentais: Despacho, monitoração, diagnóstico, recuperação. Funcionalidades adicionais: Prognóstico, apoio à manutenção preventiva. Representação de Erros e Exceções: Taxonomias, diagramas causais. Arquiteturas multinível. Sistemas baseados em conhecimento: Regras condição – ação; Assincronismo, Arquiteturas de quadro preto e multiagente.
5. RACIOCÍNIO QUALITATIVO: Motivação. Conceitos fundamentais de modelação qualitativa. Aproximações ao raciocínio qualitativo. Formalismos de Representação. Simulação. RQ e supervisão.
6. APRENDIZAGEM AUTOMÁTICA EM SUPERVISÃO: Necessidade da aprendizagem em supervisão. Panorâmica de técnicas.

Cursos

Cursos onde a unidade curricular é leccionada: