Artificial Intelligence research group

Master student Irving Petrazzini, supervised by prof. Eric Antonelo, proposed PPO with the Beta distribution in 2021, surpassing the state-of-the-art on the CarRacing environment from OpenAI Gym. Check our paper for more details:

http://ericantonelo.com/news/best-performance-so-far-openai-gym-carracing-346

One more paper on Autonomous Driving on Urban Environments, resulting from the work of our Master student Gustavo Claudio Karl Couto, supervised by prof. Eric A. Antonelo, from the AI group at the Department of Automation and Systems Engineering:

http://ericantonelo.com/research/hierarchical-generative-adversarial-imitation-learning-mid-level-input-generation

Gustavo designed a new architecture (hGAIL) based on Generative Adversarial Imitation Learning for autonomous navigation in a simulated city. In particular, we employed a conditional GAN (Generative Adversarial Network) to learn the mapping between images of frontal vehicle’s cameras and its bird’s-eye view representation (BEV), which is input to the policy network from GAIL. All networks (from GAIL and GAN) learn simultaneously as the agent interacts with the environment.

Our experiments have shown that GAIL exclusively from cameras (without BEV) fails to even learn the task, while hGAIL, after training, was able to autonomously navigate successfully in all intersections of the city.

More on Autonomous Driving here.

The research work of João Zago, a Master student in our AI group has been accepted for publication in the IEEE SMC 2020!

http://ericantonelo.com/biblio/it-double-pleasure-deceive-deceiver-disturbing-classifiers-against-adversarial-attacks-329

Abstract:
Convolutional neural networks (CNNs) for image classification can be fragile to small perturbations in the images they ought to classify. This fragility exposes CNNs to malicious attacks, resulting in safety concerns in many application domains. In this paper, we propose a simple yet efficient strategy for decreasing the effectiveness of black-box attacks that need to sequentially query the classifier network in order to build an attack. The general idea consists of applying controlled random disturbances (noise) at the softmax output layer of neural network classifiers, changing the confidence scores according to a set of design requirements. To evaluate this defense strategy, we employ a CNN, trained on the MNIST data set, and attack it with a black-box attack method from the literature called ZOO. The results show that our defense strategy: a) decreases the attack success rate of the adversarial examples; and b) forces the attack algorithm to insert larger perturbations in the input images.

A Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC) se mantém entre as oito melhores instituições de ensino superior do país, de acordo com o ranking internacional da Times Higher Education (THE), divulgado nesta quarta-feira, 2 de setembro. A lista é considerada um dos principais rankings universitários do mundo.

A UFSC se encontra ranqueada na colocação 601 a 800 e, em relação ao ano passado, manteve sua posição em todos os quesitos. Outras cinco universidades se encontram na mesma faixa – as federais de Minas Gerais (UFMG), do Rio Grande do Sul (UFRGS), de São Paulo (Unifesp) e de Sergipe (UFS) e a Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro (PUC-Rio). A primeira e a segunda colocação entre as brasileiras ficam, respectivamente, com a Universidade de São Paulo (USP), na posição 201 a 250, e a Universidade de Campinas (Unicamp) – 401 a 500. 

Apesar de, a partir da posição 200, a classificação ser feita em grupos, o secretário de Relações Internacionais da UFSC, Lincoln Paulo Fernandes, esclarece que os resultados, quando analisados, colocam a UFSC como a quinta melhor instituição de ensino superior do país, sendo a terceira entre as federais. “Desde 2016, nós começamos a analisar as metodologias e os indicadores desses sistemas de ranqueamento das universidades e percebemos que existem critérios específicos para cada um desses rankings. No caso do THE, a gente percebe, analisando o resultado de 2021, que a UFSC, dentre as federais, só fica atrás da UFRGS e da UFMG. As duas primeiras são universidades estaduais paulistas. Ficamos muito felizes, porque podemos dizer que, segundo esse ranking, a UFSC se coloca como a terceira melhor universidade federal do Brasil”, destaca Lincoln.

Foram avaliadas mais de 1,5 mil universidades de 93 países. O ranking é baseado em 13 indicadores que medem o desempenho de uma instituição em quatro áreas: ensino, pesquisa, transferência de conhecimento e perspectivas internacionais. A Universidade de Oxford, na Inglaterra, é líder mundial pelo quinto ano consecutivo.

Fonte: https://noticias.ufsc.br/2020/09/ufsc-esta-entre-as-8-melhores-universidades-do-pais-segundo-ranking-internacional

O Professor Jomi Hubner, do DAS/CTC, em co-autoria com os professores Olivier Boissier, Rafael Bordini e Alessandro Ricci, publicou, pela Editora do  MIT Press, o livro “Multi-Agent Oriented Programming: Programming Multi-Agent Systems Using JaCaMo”. O livro fornece os principais conceitos e técnicas de programação orientada a multi-agente, a qual suporta o paradigma de sistemas multiagentes em nível de programação. Esse paradigma provê uma abordagem estruturada baseada em três dimensões integradas entre si, as quais são examinadas em detalhes no livro: (i) a dimensão de agente, usada para projetar as entidades que interagem; (ii) a dimensão do ambiente. a qual permite o desenvolvimento de recursos compartilhados e conexões com o mundo real; e (iii) a dimensão de organização, a qual estrutura as interações entre os agentes autônomos e o ambiente compartilhado. O livro apresenta também um enfoque prático usando a plataforma e modelo de programação JaCaMo.

Mais informações aqui: https://mitpress.mit.edu/books/multi-agent-oriented-programming