900 resultados para Inteligência Artificial Distribuída


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Este trabalho apresenta e discute uma estratégia e discute uma estratégia inédita para o problema de exploração e mapeamento de ambientes desconhecidos usandoo robô NOMAD 200. Esta estratégia tem como base a solução numéricqa de problemas de valores de contorno (PVC) e corresponde ao núcleo da arquitetura de controle do robô. Esta arquitetura é similar à arquitetura blackboard, comumente conhecida no campo da Inteligência Artificial, e é responsável pelo controle e gerenciamento das tarefas realizadas pelo robô através de um programa cleinte. Estas tarefas podem ser a exploração e o mapeamento de um ambiente desconhecido, o planejamento de caminhos baseado em um mapa previamente conhecido ou localização de um objeto no ambiente. Uma características marcante e importante é que embora estas tarefas pareçam diferentes, elas têm em comum o mesmo princípio: solução de problemas de valores de contorno. Para dar sustentabilidade a nossa proposta, a validamos através de inúmeros experimentos, realizados e simulação e diretamente no robô NOMAD 200, em diversos tipos de ambientes internos. Os ambientes testados variam desde labirintos formados por paredes ortogonais entre si até ambientes esparsos. Juntamente com isso, introduzimos ao longo do desenvolvimento desta tese uma série de melhorias que lidam com aspectos relacionados ao tempo de processamento do campo potencial oriundo do PVC e os ruídos inseridos na leitura dos sensores. Além disso, apresentamos um conjunto de idéias para trabalhos futuros.

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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.

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Este trabalho é um estudo sobre agentes inteligentes e suas aplicações na Internet. São apresentados e comparados alguns exemplos de software com funcionalidades para extrair, selecionar e auxiliar no consumo de informações da Internet, com base no perfil de interesse de cada usuário. O objetivo principal deste trabalho é a proposição de um modelo geral e amplo de agente para a obtenção e manutenção de um repositório de links para documentos que satisfaçam o interesse de um ou mais usuários. O modelo proposto baseia-se na obtenção do perfil do usuário a partir de documentos indicados como modelos positivos ou negativos. O ponto forte do modelo são os módulos responsáveis pela extração de informações da Internet, seleção quanto a importância e armazenamento em banco de dados das URLs obtidas, classificadas quanto a usuário, categoria de assunto e assunto. Além disso, o modelo prevê a realização de freqüentes verificações de integridade e pertinência dos links armazenados no repositório. Com base no modelo proposto foi implementado um protótipo parcial. Tal protótipo contempla os módulos responsáveis pela obtenção de informações, seleção das informações pertinentes e classificação e armazenamento dos links de acordo com o assunto. Finalmente, o protótipo implementado permaneceu em execução por um determinado período, gerando alguns resultados preliminares que viabilizaram uma avaliação do modelo.

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Este trabalho apresenta o Modelo Fisiológico de Emoções. Este modelo trata a inteligência através de um ponto de vista biológico. O comportamento de cada componente é avaliado de forma independente e evitando abstrações que não estão de acordo com o funcionamento do corpo. O Modelo Fisiológico de Emoções contém um organismo simplificado incluindo apenas um restrito grupo de órgãos e tecidos constantemente gerando diferentes estímulos a agindo como geradores de intenção. O modelo também difere de abordagens cognitivas e considera um restrito grupo de estados emocionais com manifestações fisiológicas diferentes influenciando a tomada de decisão. O pequeno grupo de órgãos pode produzir diferentes estados fisiológicos quando o organismo está comendo, correndo ou mostrando algum estado emocional específico. O trabalho ainda mostra a implementação de um agente construído com base no modelo.

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Técnicas de inteligência artificial, aplicadas a dados de transações de empréstimo do acervo de uma biblioteca, podem gerar recomendações de itens relevantes para usuários e pesquisadores. O sistema sugerido neste relatório é baseado em procedimentos de consolidação e conexão de registros em um data mart, associados às técnicas de análise de cestas, análise de agrupamentos e análise de redes, numa estratégia de cooperação indireta. No modelo aqui proposto, os itens da biblioteca são consolidados em assuntos significativos e grupos temáticos. Os usuários, por outro lado, são separados por grupos temáticos e segmentados segundo seu perfil de leitura. Por meio de consolidação são criadas listas para cada subgrupo especializado obtido, contendo recomendações específicas, temáticas e gerais. Sugere-se a utilização de transações virtuais para aperfeiçoar as recomendações. Além de servir a bibliotecas, o modelo proposto tem aplicabilidade direta em livrarias virtuais e pode ser adaptado para praticamente qualquer tipo de empreendimento em e-business.

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Em ambientes dinâmicos e complexos, a política ótima de coordenação não pode ser derivada analiticamente, mas, deve ser aprendida através da interação direta com o ambiente. Geralmente, utiliza-se aprendizado por reforço para prover coordenação em tais ambientes. Atualmente, neuro-evolução é um dos métodos de aprendizado por reforço mais proeminentes. Em vista disto, neste trabalho, é proposto um modelo de coordenação baseado em neuro-evolução. Mais detalhadamente, desenvolveu-se uma extensão do método neuro-evolutivo conhecido como Enforced Subpopulations (ESP). Na extensão desenvolvida, a rede neural que define o comportamento de cada agente é totalmente conectada. Adicionalmente, é permitido que o algoritmo encontre, em tempo de treinamento, a quantidade de neurônios que deve estar presente na camada oculta da rede neural de cada agente. Esta alteração, além de oferecer flexibilidade na definição da topologia da rede de cada agente e diminuir o tempo necessário para treinamento, permite também a constituição de grupos de agentes heterogêneos. Um ambiente de simulação foi desenvolvido e uma série de experimentos realizados com o objetivo de avaliar o modelo proposto e identificar quais os melhores valores para os diversos parâmetros do modelo. O modelo proposto foi aplicado no domínio das tarefas de perseguição-evasão.

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The Rational Agent model have been a foundational basis for theoretical models such as Economics, Management Science, Artificial Intelligence and Game Theory, mainly by the ¿maximization under constraints¿ principle, e.g. the ¿Expected Utility Models¿, among them, the Subjective Expected Utility (SEU) Theory, from Savage, placed as most influence player over theoretical models we¿ve seen nowadays, even though many other developments have been done, indeed also in non-expected utility theories field. Having the ¿full rationality¿ assumption, going for a less idealistic sight ¿bounded rationality¿ of Simon, or for classical anomalies studies, such as the ¿heuristics and bias¿ analysis by Kahneman e Tversky, ¿Prospect Theory¿ also by Kahneman & Tversky, or Thaler¿s Anomalies, and many others, what we can see now is that Rational Agent Model is a ¿Management by Exceptions¿ example, as for each new anomalies¿s presentation, in sequence, a ¿problem solving¿ development is needed. This work is a theoretical essay, which tries to understand: 1) The rational model as a ¿set of exceptions¿; 2) The actual situation unfeasibility, since once an anomalie is identified, we need it¿s specific solution developed, and since the number of anomalies increases every year, making strongly difficult to manage rational model; 3) That behaviors judged as ¿irrationals¿ or deviated, by the Rational Model, are truly not; 4) That¿s the right moment to emerge a Theory including mental processes used in decision making; and 5) The presentation of an alternative model, based on some cognitive and experimental psychology analysis, such as conscious and uncounscious processes, cognition, intuition, analogy-making, abstract roles, and others. Finally, we present conclusions and future research, that claims for deeper studies in this work¿s themes, for mathematical modelling, and studies about a rational analysis and cognitive models possible integration. .

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Improvisação tem sido considerada uma característica importante para agentes que pretendem operar de maneira consistente com a situação do momento, exibindo um comportamento credível e interessante. A improvisação deve estar presente tanto nos agentes individuais quanto nas sociedades de agentes. Desta maneira, esta tese irá abordar estes dois aspectos da improvisação. Propomos a visão de que, agentes capazes de realizar improvisação, os agentes improvisacionais, são um tipo de agente deliberativo capaz de solucionar problemas por improvisação. Neste sentido, buscamos identificar dentro de uma arquitetura clássica de agentes deliberativos, a arquitetura BDI (belief-desire-intention), a existência e/ou a possibilidade da inclusão de componentes de improvisação nesta arquitetura. Para resolver problemas complexos, estes agentes precisam estar agrupados em sociedades e estas sociedades, por sua vez, precisam produzir comportamentos coerentes. A coordenação é a área da Inteligência Artificial responsável por este objetivo. Propomos que a coordenação de agentes que improvisam pode ser realizada por meio de um processo de direção improvisacional, no sentido usado no contexto do teatro improvisacional. Ao longo deste documento, iremos mostrar nosso entendimento sobre agentes improvisacionais como agentes deliberativos e coordenação como direção improvisacional. Com isto, defende-se nesta tese que o uso da improvisação em agentes improvisacionais possibilita que os agentes improvisem comportamentos interativos, de maneira coerente, melhorando seu desempenho como solucionadores de problemas, criando e mantendo uma ilusão de vida para os agentes interativos e contribuindo para o aperfeiçoamento dos sistemas multiagentes.

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Por várias décadas os computadores têm sido utilizados no processo educacional e nem sempre da forma correta. E existe uma forma correta? Não existe consenso, são muitas as tentativas e experiências com inúmeros resultados positivos e negativos. Sabe-se de antemão que um dos fatores que levam ao fracasso alguns ensaios é a mera transposição do material didático tradicional para o meio informatizado, sem alterações na metodologia nem na postura do professor e do aluno. A questão é como a tecnologia pode ser utilizada para favorecer uma Aprendizagem Significativa. Para possibilitar esta pesquisa foi desenvolvido o Laboratório Virtual ASTERIX, utilizado na disciplina de Redes de Computadores do Curso de Ciências da Computação/UFSM. Esse trabalho apresenta os resultados da utilização do laboratório virtual ASTERIX, a metodologia de utilização dos recursos tecnológicos envolvidos (realidade virtual, inteligência artificial e animações/simulações) e avaliação da utilização desse laboratório virtual. A teoria educacional que fundamentou a criação e a utilização do laboratório virtual foi a Aprendizagem Significativa de D. Ausubel e D. Jonassen.

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O objetivo deste trabalho é apresentar um modelo eficiente de representação de conhecimento que é construído a partir de relações de causa e efeito entre percepções e ações. Assume-se que é possível perceber o ambiente, é necessário fazer decisões mediante incerteza, é possível perceber a realimentação (feedback) referente ao sucesso ou fracasso das ações escolhidas, e é possível aprender com a experiência. Nós descrevemos uma arquitetura que integra o processo de percepção do ambiente, detecção de contexto, tomada de decisão e aprendizagem, visando obter a sinergia necessária para lidar com as dificuldades relacionadas. Além da descrição da arquitetura, é apresentada de forma sucinta uma metodologia chamada Computação Contextual, composta por duas fases principais: Definição e Operação. A fase de Definição envolve o projeto e modelagem de: i) Os subespaços de conhecimento conceitual e canônico; e ii) As regras de crescimento dinâmico. A fase de Operação complementa (isto é, estende e adapta) as definições iniciais através da aprendizagem feita pela interação com o ambiente.

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Propõe um modelo de sistema especialista para análise de crédito, considerando a visão tradicional de avaliação de empresas aliada à abordagem inovadora de planejamento estratégico. Identifica desenvolvimentos recentes da Inteligência Artificial para a área de crédito das instituições financeiras. Descreve os principais conceitos e aplicações de Sistemas Especialistas e utiliza uma- metodologia mista para o desenvolvimento

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Os sistemas baseados em conhecimento estão conquistando espaço entre as tecnologias de informação à medida que o hardware se desenvolve. No ambiente de acirrada competitividade presente nas empresas, esta tecnologia vem apoiá-Ias estrategicamente na agilização, principalmente, do processo decisório e na solução de diversos problemas considerados complexos. Este estudo faz uma investigação das aplicações potenciais da tecnologia de sistemas baseados em conhecimento - ou sistemas .especialistas, como comumente conhecidos -, examinando também as tendências da tecnologia e os impactos e implicações organizacionais provocados quando de sua implementação nas empresas. Um estudo exploratório em empresas brasileiras é acrescido ao perfil de uso e tendências dos sistemas baseados em conhecimento no âmbito nacional

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O atual ambiente de negócios crescentemente competitivo e turbulento requer das organizações modernas conhecimento profundo sobre as necessidades dos clientes e uma percepção de oportunidades e arrojo não triviais. Neste contexto, a transformação de dados em informações oportunas e precisas é fundamental para subsidiar a gestão. O Planejamento Estratégico Empresarial (PEE) e da Tecnologia da Informação (PETI) vêm modernamente sendo construídos para, de forma alinhada, atender o anseio maior da empresa, qual seja, maximizar seu valor a longo prazo. Este trabalho descreve sucintamente algumas visões sobre estratégia corporativa, sobre a necessidade de alinhamento desta estratégia com a TI e analisa o caso de implementação de um Sistema de Apoio à Decisão pioneiramente desenvolvido e implementado num grande Centro de Diagnósticos Médicos localizado na cidade de São Paulo. A análise do caso está fundamentada na literatura e nas vivências profissionais do pesquisador e fundamenta-se em quatro grandes grupos de fatores: tecnologia da informação, sistemas de inteligência artificial e do conhecimento, recursos humanos e contexto organizacional. A conclusão reitera a importância do alinhamento estratégico e ilustra os resultados positivos que dele se pode esperar.

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A popularização da Internet e o crescimento da educação à distância tornaram possível a criação de softwares e cursos à distância, disponíveis na WWW. Atualmente, a Inteligência Artificial (IA) vem sendo utilizada para aumentar a capacidade de ambientes de educação à distância, diminuindo a desistência pela falta de estímulos externos e de interação entre colegas e professores. Este trabalho encontra-se inserido no ambiente colaborativo suportado por computador, definido no projeto “Uma Proposta de Modelo Computacional de Aprendizagem à Distância Baseada na Concepção Sócio-Interacionista de Vygotsky” chamado MACES (Multiagent Architecture for an Collaborative Educational System). Sua principal proposta, como parte do projeto do grupo, é desenvolver e implementar a interface animada do personagem para os agentes pedagógicos animados Colaborativo e Mediador que operam no ambiente de aprendizado colaborativo proposto pelo grupo. O personagem desenvolvido chama-se PAT (Pedagogical and Affective Tutor). A interface do personagem foi desenvolvida em Java, JavaScript e usa o Microsoft Agent para a movimentação. O Resin 2.1.6 (semelhante ao Tomcat que também foi usado de teste) é o compilador de servlet usado na execução de Java Servlet’s e tecnologias jsp – que monta páginas HTML dinamicamente. Esta montagem é feita no servidor e enviada para o browser do usuário. Para definir a aparência do personagem foram feitas entrevistas com pedagogas, psicólogas, psicopedagogas e idéias tiradas de entrevistas informais com profissionais que trabalham com desenho industrial, propaganda, cartoon e desenho animado. A PAT faz parte da interface do MACES e promove a comunicação entre esse ambiente e o usuário. Portanto, acredita-se que a PAT e os recursos da Inteligência artificial poderão aumentar a capacidade de ambientes de educação à distância, tornando-os mais agradáveis, assim como diminuir a desistência pela falta de estímulos externos e de interação com colegas e professores.