Palestrantes SBAI 2021

Hussein Abbas

Title: From Machine Learning to Machine Education

University of New South Wales Canberra.

http://www.husseinabbass.net/

Abstract: Machine learning focuses on algorithms and architectures to enable machines to improve performance from experience. Machine teaching focuses on the design of the experience required by a machine to learn. Machine education is concerned with pedagogical design of the processes to empower an AI-enabled system with the experiences and learning processes to design ethical, responsible, and safe smart autonomous systems. This talk will present on machine education and the pedagogical design of smart autonomous systems. Examples will be provided using neural-network-based machine education case studies. A recent paper on Machine Education can be accessed at:

https://royalsocietypublishing.org/doi/10.1098/rsta.2020.0364

Bio: Hussein Abbass is a Full Professor in the School of Engineering and Information Technology, University of New South Wales, Canberra (UNSW Canberra) Campus. He has been with UNSW Canberra since March 2000, and a full professor since 2007. Before joining UNSW Canberra, he was an academic with Cairo University since 1995. Before that, he was working for industry in the IT domain. Prof. Abbass is a Fellow of IEEE, a Fellow of the Australian Computer Society, a Fellow of the UK Operations Research Society, and a Fellow of the Australian Institute of Managers and Leaders. Prof. Abbass is the Founding Editor-in-Chief of the IEEE Transactions on Artificial Intelligence and an Associate Editor of a number of IEEE journals and ACM Computing Surveys. In addition to his basic research into AI theory, algorithms, and human-AI-teaming, he has applied his research to a wide variety of applications.

Mário Sarcinelli Filho

Título: Sistemas Multirrobôs: Caracterização e Controle

Resumo: Sistemas multi-robôs ou sistemas multiagentes, também denominados formações de robôs, termo originário do inglês multi-robot systems ou multi-agent systems, é uma área de pesquisa em Robótica Móvel que ganhou muita expressão nos anos recentes, e que vem sendo foco de muitas publicações recentes. Uma das primeiras aplicações de tais sistemas foram os torneios de futebol de robôs, mas hoje há muitas e diversas aplicações envolvendo tais sistemas. Um exemplo bem recente é o sistema utilizado pela NASA para exploração de Marte, em que temos um sistema composto por um veículo terrestre e um drone. Embora o objetivo original de tal missão fosse verificar a possibilidade de voar na atmosfera de Marte, o que se mostrou possível, fotos recentes mostram o uso do rover para levar o drone a algum local de interesse, e a decolagem e voo do mesmo para capturar imagens aéreas de alguma formação de interesse, como crateras, por exemplo. O principal fator que levou ao interesse por sistemas multirrobôs foi a constatação de que algumas tarefas, dada sua natureza, seriam melhor desempenhadas utilizando vários robôs do que um único deles. Exemplos diversos podem ser citados, como o transporte de cargas, a busca por sobreviventes em áreas de desabamento, etc. Nessa palestra serão consideradas duas abordagens para caracterizar e controlar o movimento de uma formação de vários robôs móveis. Serão mencionadas formações de dois robôs, similares ou não (dois robôs terrestres, dois robôs aéreos e um robô terrestre com um robô aéreo), além de uma formação de três robôs terrestres. Detalhes do sistema de controle adotado serão também mostrados, assim como resultados, para os casos de dois robôs aéreos e de um robô terrestre e um robô aéreo, neste último caso pensando em aplicações do tipo last-mile delivery, em que o drone volta e pousa num veículo terrestre após ter entregue um pacote.


Biografia: Mário Sarcinelli Filho é Professor Titular do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Espírito Santo – UFES, atuando na Graduação e na Pós-Graduação. Engenheiro Eletricista formado pela própria UFES, turma de egressos de 1978/2, possui os títulos de Mestre em Engenharia Elétrica e Doutor em Engenharia Elétrica, ambos outorgados pela Universidade Federal do Rio de Janeiro – COPPE/UFRJ, em 1983 e 1990, respectivamente. Atua no curso de graduação em Engenharia Elétrica, assim como no Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, na linha de pesquisa Robótica, Controle e Automação. Já orientou 26 Mestrados e 20 Doutorados. É bolsista de Produtividade em Pesquisa do CNPq, nível 1-D, sendo também habilitado como orientador de Mestrado e de Doutorado. É um dos líderes do grupo de pesquisa Robótica e Tecnologia Assistiva da UFES, cadastrado no Diretório de Grupos de Pesquisa do CNPq. É coautor de mais de 400 artigos, publicados em âmbito nacional e internacional, envolvendo revistas (mais de 60 artigos publicados) e congressos (mais de 340 artigos publicados). Como reflexo de tais publicações, tem 1174 citações na base de dados Web of Science, onde seu fator H é 19. Na base de dados SCOPUS tem 1769 citações, sendo seu fator H ali registrado de 23. Na base de dados Google Acadêmico seus artigos têm 3270 citações, sendo seu fator H ali registrado de 29. Também é coautor de 17 capítulos de livro, publicados por editoras nacionais e internacionais. Também foi o coordenador técnico do IX Congresso Brasileiro de Automática – CBA92, e coordenador geral do XXI Congresso Brasileiro de Automática – CBA2016, ambos realizados na UFES, nos quais foi também um dos editores dos anais (212 artigos, no primeiro caso, somente em versão impressa, e 622 artigos, no segundo caso, somente em versão eletrônica). A nível internacional já participou como membro do Comitê Internacional de Programa de vários eventos, como o ICAR2005, ICRA2006, LARS2008, ICAR2013, LARS2014, ICUAS2015, ICUAS2016, ICUAS2017, ICUAS2018, ICUAS2020 e ICUAS2021, só para mencionar eventos na área de Robótica, culminando com a participação como Program Co-Chair do 2019 International Conference on Unmanned Aircraft Systems – ICUAS’19. Também foi membro do Comitê de Programa de vários eventos nacionais, como vários CBAs e SBAIs. Desde janeiro de 2017 é Senior Editor da revista Journal of Intelligent and Robotic Systems, publicada pela Springer, sendo hoje membro do Board of Governors do referido periódico. Tem experiência em vários temas, como filtros digitais, ciclos limite, processamento digital de sinais, interfaces cérebro-computador, interfaces homem-máquina, processamento de imagens, visão computacional, robótica móvel, controle de robôs móveis, controle de múltiplos robôs móveis, robôs móveis cooperativos, robótica aérea (veículos aéreos não tripulados – VANTs) e controle de formações de VANTs. Ultimamente vem se dedicando a pesquisas envolvendo navegação autônoma de VANTs, transporte de carga utilizando VANTs, cooperação entre múltiplos VANTs e cooperação entre VANT e VTNT (Veículo Terrestre Não Tripulado), além de veículos robóticos multiarticulados.

Lúcia Valéria Ramos de Arruda

Título: Desenvolvendo sistemas autônomos: do sensoriamento à tomada de decisão.

Resumo: Tecnologias avançadas em robótica, inteligência artificial, nano sensores, dispositivos de hardware, aprendizado de máquina, internet das coisas e computação em nuvem tem possibilitado o desenvolvimento de sistemas autônomos na indústria, transporte, saúde, agricultura, energia, defesa entre outras áreas. Nessa palestra discutiremos as diferenças entre sistemas automatizados e autônomos, grau de autonomia, interação com os seres humanos, exemplificando um sistema robótico autônomo desde o sensoriamento até a tomada de decisão. Abordaremos o problema de fusão de sensores, processamento de dados e construção do conhecimento como base para a tomada de decisão autônoma. Também apresentaremos alguns dilemas “éticos” e riscos que devem ser abordados para inserção de tais sistemas autônomos na sociedade.


Biografia: Professora titular do Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica e Informática Industrial da Universidade Tecnológica Federal do Paraná (UTFPR), campus Curitiba. Bolsista de Produtividade em Pesquisa 1C do CNPq. Coordenadora Adjunta de Programas Acadêmicos da área de Engenharias IV na CAPES (2018-2022). Possui graduação (UFC-1985) e Mestrado (UNICAMP-1988) em Engenharia Elétrica e Doutorado (1992) em “Automatique et Traitement des Signaux” pela Université de Nice – Sophia Antipolis, França. Trabalha na área de Identificação e Modelagem de sistemas para automação com aplicação nas áreas de petróleo e gás, energia e indústria de processos.

Marley Vellasco

Título: Towards Automated Machine Learning (AutoML): Neuro-evolutionary models based on quantum-inspired evolutionary algorithm

Resumo: A área de aprendizado de máquina automático (AutoML) tem como automatizar completamente o processo de decisão. O objetivo é tornar o aprendizado de máquina acessível a outros cientistas que desejam aplicar essas técnicas aos seus domínios. A área de modelos neuro-evolucionários ou, mais atualmente, Neural Architecture Search (NAS) pode ser visto como uma sub-área de AutoML e é uma etapa essencial em direção a automação de métodos de aprendizado de máquina. Esta palestra apresenta uma visão geral dos algoritmos evolucionários com inspiração quântica (quantum-inspired evolutionary models) e sua aplicação na evolução automática de diferentes modelos de redes neurais artificiais, como:Multi-Layer Percetrons, Recurrent Neural Networks, Spiking Neural Networks e, mais recentemente, Convolutional Neural Networks. Serão apresentadas aplicações em controle, identificação de sistemas, classificação de padrões e previsão de séries temporais.


Biografia: Marley Vellasco é Professora Titular do Departamento de Engenharia Elétrica da Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio), onde ingressou em janeiro de 1989. Marley possui graduação em Engenharia Elétrica, Ênfase Eletrônica, pela PUC-Rio (1984), mestrado em Engenharia Elétrica pela PUC-Rio (1987) e doutorado em Computer Science – University College London (UCL) (1992). Publicou mais de 80 artigos em periódicos especializados e mais de 390 trabalhos completos em anais de congressos. Possui 18 capítulos de livros e 5 livros publicados. Orientou mais de 90 dissertações de mestrado e de 40 teses de doutorado. Desde 1991 já coordenou mais de 50 projetos de pesquisa patrocinados por agências de fomento e por empresas, resultando em diversos prêmios. Faz parte do Corpo editorial de importantes periódicos da área de Inteligência Computacional, como Neural Networks, IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems, e IEEE Transactions on Fuzzy Systems. Participou do Board of Governors da International Neural Network Society (INNS) por três mandatos consecutivos (2011 a 2019), sendo atualmente secretária da INNS. Atualmente é também Vice-President for Conferences da Computational Intelligence Society (CIS) do IEEE. Tem experiência nas áreas de Engenharia Elétrica e Ciência da Computação, com ênfase em Inteligência Computacional, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neurais, lógica fuzzy e computação evolucionária, desenvolvendo sistemas híbridos inteligentes (neuro-evolucionários, fuzzy-evolucionários).

Alessandro Giua

Title: Stability and Consensus in nonlinear Multi-Agent Systems via nonlinear Perron-Frobenius Theory

Abstract: The study of how multiple autonomous agents, composing a Multi-Agent System (MAS), coordinate between them to achieve a desired global behavior has spurred much interest within the control community. A compelling global asymptotic behavior is the consensus, i.e., agreement, among all agents. From a control system perspective, the consensus problem consists in the design of local interaction rules between agents such that their state variables converge to the same value.
The case of agents modeled by linear discrete-time dynamical systems has been thoroughly investigated. The evolution of a linear MAS is described by a matrix, which is usually assumed to be nonnegative (all entries are zero or positive) and row-stochastic (all row-sums are equal to one). As a consequence, the theory for consensus in linear MAS has its roots in the theory developed by Perron and Frobenius for nonnegative matrices.
In this plenary I discuss the case of agents modeled by nonlinear discrete-time dynamical systems, whose evolution is described by a nonlinear map. In such a case, the properties of interest for consensus analysis are monotonicity and plus-homogeneity, which can be seen as the nonlinear counterpart of nonnegativity and row-stochasticity. Based on these notions, several nonlinear extensions of the classical Perron-Frobenius theory have been developed.
I will show that the evolution of an arbitrary nonlinear discrete-time dynamical systems whose map is type-K monotone and plus-homogeneous eventually converges to an equilibrium point of the system, if any exists. Given a MAS it is possible to give necessary and sufficient conditions on the local interaction rule to guarantee that the map of the overall system satisfies the above-mentioned properties. Finally, I will show that under mild conditions the existence of a globally reachable node in the communication graph is sufficient to converge to consensus.
An innovative aspect of this approach is that it provides stability results — and convergence to consensus as a special case — based on the (distributed) structure of the system rather than on Lyapunov theory.

 

Bio: Alessandro Giua is professor of Automatic Control at the Department of Electrical and Electronic Engineering (DIEE) of the University of Cagliari, Italy. He has also held academic and visiting positions in several institutions worldwide, including Xidian University (China) and Aix-Marseille University (France).
He received a Ph.D. degree in computer and systems engineering from Rensselaer Polytechnic Institute, Troy, NY, USA in 1992. His research interests include discrete event systems, hybrid systems, networked control systems, Petri nets and failure diagnosis. On these topics he has published extensively, given several talks and managed international and national research projects.
He is currently the Editor in Chief of the IFAC journal Nonlinear Analysis: Hybrid Systems and a Senior Editor of the IEEE Trans. on Automatic Control. He is serving as Vice President for Conference Activities of the IEEE Control Systems Society (2000-21).
He is a Fellow of the Institute of Electrical and Electronics Engineers and a Fellow of the International Federation of Automatic Control for contributions to discrete event and hybrid systems. He received in 2017 the People’s Republic of China Friendship Award.

Oswaldo Luiz do Valle Costa

Título: Controle H2 para Sistemas Lineares com Saltos Markovianos a Tempo Contínuo e Informações Parciais

Resumo: Nesta palestra estudaremos o problema de controle H 2 por realimentação de estado e por realimentação dinâmica de saída para sistemas lineares com saltos Markovianos a tempo contínuo, considerando que o modo de operação não pode ser medido diretamente. Assumimos que existe um detector que fornece as únicas informações sobre o processo de Markov principal, de modo que os processos de salto e detector são modelados por um modelo de Markov exponencial oculto a tempo contínuo. Apresentamos condições baseadas em LMI (desigualdades matriciais lineares) e BMI (desigualdades matriciais bilineares) para calcular um controle por realimentação de estado e um controlador dinâmico de saída dependendo apenas da informação de detector, que garante estabilidade no sentido da média quadrática do sistema de malha fechada, bem como um limite superior para a norma H2 . Exemplos numéricos são apresentados para ilustrar os resultados.

Bio: Oswaldo Luiz do Valle Costa é Professor Titular da Universidade de São Paulo. Possui graduação e mestrado em Engenharia Elétrica pela Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (concluídos em 1981 e 1983 respectivamente) e doutorado em Engenharia Elétrica pelo Imperial College, University of London (1987). É Membro Titular da Academia Nacional de Engenharia (ANE) desde 2017 e da Academia Brasileira de Ciências (ABC) desde 01/2021. Tem atuado principalmente nos seguintes temas: controle estocastico, cadeias de Markov, filtragem, controle ótimo, carteiras de investimento, controle de sistemas com dinâmica sujeita a saltos Markovianos. Possui diversos artigos publicados em periódicos e eventos e é co-autor de 3 livros internacionais publicados pela Springer.

Antonio M. N. Lima

Title: Things you should know when designing a battery-powered feedback control system.

Abstract: Battery dynamics play a major role in the energy availability and dynamic performance of battery-powered systems. To determine the effect of the energy source on the performance of a battery-powered feedback control system, one may adopt a model-based design approach where the system is composed of the models of the electrochemical battery, model of the feedback controller, and model of the plant to be controlled. One may represent the system model in a software environment to determine the energy consumption and to verify the closed-loop performance under different controller designs. We have designed the feedback controllers and verified them employing Model-in-the-loop tests. We have concluded that: i.) for a given battery model and a specific operating regime, both the battery lifetime and dynamic performance are affected by the energy source; ii.) the representation of the internal dynamics of the battery is necessary for realistic battery lifetime estimates; and iii.) the choice of the controller designs is indeed a tradeoff between energy consumption, battery lifetime, and tracking performance.

Bio: Antonio M. N. Lima was born in Recife, PE, Brazil, in 1958. He received the bachelor’s and master’s degrees in electrical engineering from the Universidade Federal da Paraíba (UFPB) in 1982 and 1985, respectively. He received the doctor’s degree degree in electrical engineering from the Institut National Polytechnique de Toulouse in 1989. He is a recipient of the Leopold Escande Prize 1989. He worked at the Escola Técnica Redentorista from 1977 to 1982 and was a Project Engineer at Sul-América Philips from 1982 to 1983. From March 1983 to March 2002, he worked at the Electrical Engineering Department (DEE) of UFPB, where he became a Full Professor in 1996. At UFPB, he was a Coordinator of Graduate Studies from 1991 to 1993 and from 1997 to 2002. Since April 2002, he has been with the DEE, Universidade Federal de Campina Grande (UFCG), where he is a Full Professor. He was the Head of the DEE/UFCG, from 2002 to 2010. In 2010, he was admitted to the National Order of Scientific Merit in the category of Commander. In 2014, he was elected as a Full Member of the Brazilian Academy of Sciences and the National Academy of Engineering. He was President (2015-2017), Vice-President (2013-2014), Secretary (2002-2004), and Member of Board of Directors of the Brazilian Society of Automation. He was Member of the Advisory Committee for Electrical and Biomedical Engineering at the CNPq (Sep/2003 a Aug/2006) and Member of Evaluation Committee for the Engineering IV Graduate Programs at the CAPES (1998, 1999, 2000, 2001). He was the Coordinator of Evaluation Committee for the Engineering IV Graduate Programs at the CAPES for two terms (Triennials 2008/2010 and 2011/2013). His current research interests are in the fields of power electronics, automatic control, embedded systems, electronic instrumentation, robotics, and biomedical engineering.