Proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica

O objetivo deste trabalho é a proposta de uma arquitetura especial para simulação lógica (AESL). As técnicas e modelos utilizados no processo de simulação lógica são brevemente revistos. É definida uma taxonomia para AESL sob a qual são analisadas diversas propostas de AESL relatadas na literatura. Uma taxonomia já existente é comparada com a proposta. A AESL definida é programável para diferentes algoritmos de simulação lógica. O detalhamento da AESL é, então, incrementado pela implementação de um algoritmo particular. Uma linguagem de simulação discreta é utilizada na construção de um modelo da arquitetura. Os resultados da simulação deste modelo permitem avaliar o desempenho da AESL e otimizar sua estrutura. Uma comparação com outras arquiteturas conclui a análise.

Um método para detectar falhas incipientes em máquinas rotativas baseado em análise de vibração e lógica Fuzzy

Este trabalho apresenta um método para detectar falhas no funcionamento de máquinas rotativas baseado em alterações no padrão de vibração do sistema e no diagnóstico da condição de operação, por Lógica Fuzzy. As modificações ocorridas são analisadas e servem como parâmetros para predizer falhas incipientes bem como a evolução destas na condição de operação, possibilitando tarefas de manutenção preditiva. Utiliza-se uma estrutura mecânica denominada de Sistema Rotativo (Figura 1), apropriada para as simulações das falhas. Faz-se a aquisição de dados de vibração da máquina usando-se um acelerômetro em chip biaxial de baixa potência. As saídas são lidas diretamente por um contador microprocessador não requerendo um conversor A/D. Um sistema de desenvolvimento para processamento digital de sinais, baseado no microprocessador TMS320C25, o Psi25, é empregado na aquisição dos sinais de vibração (*.dat), do Sistema Rotativo. Os arquivos *.dat são processados através da ferramenta matemática computacional Matlab 5 e do programa SPTOOL. Estabelece-se o padrão de vibração, denominado assinatura espectral do Sistema Rotativo (Figura 2) Os dados são analisados pelo sistema especialista Fuzzy, devidamente calibrado para o processo em questão. São considerados, como parâmetros para a diferenciação e tomada de decisão no diagnóstico do estado de funcionamento pelo sistema especialista, a freqüência de rotação do eixo-volante e as amplitudes de vibração inerentes a cada situação de avaria. As falhas inseridas neste trabalho são desbalanceamentos no eixovolante (Figura 1), através da inserção de elementos desbalanceadores. A relação de massa entre o volante e o menor elemento desbalanceador é de 1:10000. Tomando-se como alusão o conhecimento de especialistas no que se refere a situações normais de funcionamento e conseqüências danosas, utilizam-se elementos de diferentes massas para inserir falhas e diagnosticar o estado de funcionamento pelo sistema fuzzy, que apresenta o diagnóstico de formas qualitativa: normal; falha incipiente; manutenção e perigo e quantitativa, sendo desta maneira possível a detecção e o acompanhamento da evolução da falha.

Os sistemas de terminação de suínos : uma análise econômica e ambiental a partir da teoria dos conjuntos fuzzi

A escolha do sistema de terminação de suínos e controle de dejetos, que melhor contemple os valores sociais atuais, implica considerar, simultaneamente, pelo menos dois aspectos disciplinarmente distintos - o econômico e o ambiental - o que eleva a complexidade da escolha. Conjuntos fuzzy, por traduzir ordenadamente a percepção expressa pela linguagem, o entendimento relevante porém impreciso da realidade, é uma ferramenta conveniente para o estudo desta situação, a respeito da qual diversos especialistas possuem apreciável conhecimento parcial. Analisa-se o custo de produção de terminadores de suínos da encosta do Vale do Caí, utilizando-se conjuntos fuzzy para identificar causas necessárias e/ou suficientes para o alcance de um baixo custo de produção. Posteriormente, é apresentado um modelo fuzzy para a combinação dos custos de produção com as percepções de suinocultores e de agrônomos quanto ao impacto ambiental da suinocultura.

Previsão em tempo atual de cheias com uso de sistema especialista difuso

Sistemas de previsão de cheias podem ser adequadamente utilizados quando o alcance é suficiente, em comparação com o tempo necessário para ações preventivas ou corretivas. Além disso, são fundamentalmente importantes a confiabilidade e a precisão das previsões. Previsões de níveis de inundação são sempre aproximações, e intervalos de confiança não são sempre aplicáveis, especialmente com graus de incerteza altos, o que produz intervalos de confiança muito grandes. Estes intervalos são problemáticos, em presença de níveis fluviais muito altos ou muito baixos. Neste estudo, previsões de níveis de cheia são efetuadas, tanto na forma numérica tradicional quanto na forma de categorias, para as quais utiliza-se um sistema especialista baseado em regras e inferências difusas. Metodologias e procedimentos computacionais para aprendizado, simulação e consulta são idealizados, e então desenvolvidos sob forma de um aplicativo (SELF – Sistema Especialista com uso de Lógica “Fuzzy”), com objetivo de pesquisa e operação. As comparações, com base nos aspectos de utilização para a previsão, de sistemas especialistas difusos e modelos empíricos lineares, revelam forte analogia, apesar das diferenças teóricas fundamentais existentes. As metodologias são aplicadas para previsão na bacia do rio Camaquã (15543 km2), para alcances entre 10 e 48 horas. Dificuldades práticas à aplicação são identificadas, resultando em soluções as quais constituem-se em avanços do conhecimento e da técnica. Previsões, tanto na forma numérica quanto categorizada são executadas com sucesso, com uso dos novos recursos. As avaliações e comparações das previsões são feitas utilizandose um novo grupo de estatísticas, derivadas das freqüências simultâneas de ocorrência de valores observados e preditos na mesma categoria, durante a simulação. Os efeitos da variação da densidade da rede são analisados, verificando-se que sistemas de previsão pluvio-hidrométrica em tempo atual são possíveis, mesmo com pequeno número de postos de aquisição de dados de chuva, para previsões sob forma de categorias difusas.

Um Modelo formal e executável de agentes BDI

Modelos BDI (ou seja, modelos Beliefs-Desires-Intentions models) de agentes têm sido utilizados já há algum tempo. O objetivo destes modelos é permitir a caracterização de agentes utilizando noções antropomórficas, tais como estados mentais e ações. Usualmente, estas noções e suas propriedades são formalmente definidas utilizandos formalismos lógicos que permitem aos teóricos analisar, especificar e verificar agentes racionais. No entanto, apesar de diversos sistemas já terem sido desenvolvidos baseados nestes modelos, é geralmente aceito que existe uma distância significativa entre esta lógicas BDI poderosas e sistemas reais. Este trabalho defende que a principal razão para a existência desta distância é que os formalismos lógicos utilizados para definir os modelos de agentes não possuem uma semântica operacional que os suporte. Por “semântica operacional” entende-se tanto procedimentos de prova que sejam corretos e completos em relação à semântica da lógica, bem como mecanismos que realizem os diferentes tipos de raciocínio necessários para se modelar agentes. Há, pelo menos, duas abordagens que podem ser utilizadas para superar esta limitação dos modelos BDI. Uma é estender as lógicas BDI existentes com a semântica operacional apropriada de maneira que as teorias de agentes se tornem computacionais. Isto pode ser alcançado através da definição daqueles procedimentos de prova para as lógicas usadas na definição dos estados mentais. A outra abordagem é definir os modelos BDI utilizando formalismos lógicos apropriados que sejam, ao mesmo tempo, suficientemente poderosos para representar estados mentais e que possuam procedimentos operacionais que permitam a utilizaçao da lógica como um formalismo para representação do conhecimento, ao se construir os agentes. Esta é a abordagem seguida neste trabalho. Assim, o propósito deste trabalho é apresentar um modelo BDI que, além de ser um modelo formal de agente, seja também adequado para ser utilizado para implementar agentes. Ao invés de definir um novo formalismo lógico, ou de estender um formalismo existente com uma semântica operacional, define-se as noções de crenças, desejos e intenções utilizando um formalismo lógico que seja, ao mesmo tempo, formalmente bem-definido e computacional. O formalismo escolhido é a Programação em Lógica Estendida com Negação Explícita (ELP) com a semântica dada pelaWFSX (Well-Founded Semantics with Explicit Negation - Semântica Bem-Fundada com Negação Explícita). ELP com a WFSX (referida apenas por ELP daqui para frente) estende programas em lógica ditos normais com uma segunda negação, a negação explícita1. Esta extensão permite que informação negativa seja explicitamente representada (como uma crença que uma propriedade P não se verifica, que uma intenção I não deva se verificar) e aumenta a expressividade da linguagem. No entanto, quando se introduz informação negativa, pode ser necessário ter que se lidar com programas contraditórios. A ELP, além de fornecer os procedimentos de prova necessários para as teorias expressas na sua linguagem, também fornece um mecanismo para determinar como alterar minimamente o programa em lógica de forma a remover as possíveis contradições. O modelo aqui proposto se beneficia destas características fornecidas pelo formalismo lógico. Como é usual neste tipo de contexto, este trabalho foca na definição formal dos estados mentais em como o agente se comporta, dados tais estados mentais. Mas, constrastando com as abordagens até hoje utilizadas, o modelo apresentanto não é apenas uma especificação de agente, mas pode tanto ser executado de forma a verificar o comportamento de um agente real, como ser utilizado como mecanismo de raciocínio pelo agente durante sua execução. Para construir este modelo, parte-se da análise tradicional realizada na psicologia de senso comum, onde além de crenças e desejos, intenções também é considerada como um estado mental fundamental. Assim, inicialmente define-se estes três estados mentais e as relações estáticas entre eles, notadamente restrições sobre a consistência entre estes estados mentais. Em seguida, parte-se para a definição de aspectos dinâmicos dos estados mentais, especificamente como um agente escolhe estas intenções, e quando e como ele revisa estas intenções. Em resumo, o modelo resultante possui duas características fundamentais:(1) ele pode ser usado como um ambiente para a especificação de agentes, onde é possível definir formalmente agentes utilizando estados mentais, definir formalmente propriedades para os agentes e verificar se estas propriedades são satifeitas pelos agentes; e (2) também como ambientes para implementar agentes.