iMap : um mecanismo de inferência para mapas conceituais

Mapas Conceituais são representações gráficas do conhecimento de uma pessoa num dado momento e área de conhecimento. Por sua natureza investigativa, são utilizados como ferramentas de apoio em abordagens pedagógicas que objetivam promover a aprendizagem significativa. No entanto, o processo de avaliação de um mapa tende a ser custoso pois acarreta uma pesada carga de processamento cognitivo por parte do avaliador, já que este precisa mapear os conceitos e relações em busca de nuances de conhecimento alí presentes. Essa pesquisa tem por objetivo aumentar o nível de abstração nas interações entre o avaliador e os mapas conceituais fornecendo uma camada intermediária de inteligência computacional que favoreça a comunicação por meio de perguntas e respostas em linguagem natural, fornecendo ao avaliador ferramentas que lhe permita examinar o conteúdo do mapa conceitual sem exigir deste o mapeamento visual dos conceitos e relações presentes nos mapas avaliados. Uma ferramenta é prototipada e uma prova de conceito apresentada. A análise da arquitetura proposta permitiu definir uma arquitetura final com características que permitem potencializar o uso de mapas conceituais e facilitar diversas operações pedagógicas com estes. Essa pesquisa situa-se na área de investigação de sistemas de perguntas e resposta, aplicando técnicas de processamento de linguagem natural para análise da pergunta e interpretação do mapa conceitual e aplica técnica de inteligência artificial para inferir respostas às perguntas.

An optical flow-based sensing system for reactive mobile robot navigation

This work discusses the use of optical flow to generate the sensorial information a mobile robot needs to react to the presence of obstacles when navigating in a non-structured environment. A sensing system based on optical flow and time-to-collision calculation is here proposed and experimented, which accomplishes two important paradigms. The first one is that all computations are performed onboard the robot, in spite of the limited computational capability available. The second one is that the algorithms for optical flow and time-to-collision calculations are fast enough to give the mobile robot the capability of reacting to any environmental change in real-time. Results of real experiments in which the sensing system here proposed is used as the only source of sensorial data to guide a mobile robot to avoid obstacles while wandering around are presented, and the analysis of such results allows validating the proposed sensing system.