Definición de un agente inteligente para la intercomunicabilidad automática de sistemas de aprendizaje basados en internet.

La sociedad moderna se enfrenta diariamente a una avalancha de información de crecimiento exponencial, debida a la generación constante de nuevas fuentes de información que la producen de forma muchas veces automática y, por tanto, a un ritmo capaz de desbordar a cualquier individuo. Este crecimiento de la información generada hace necesario un aumento de la capacidad de filtrado y asimilación para afrontar la avalancha, seleccionar y aprovechar de ella lo necesario. Los objetivos de este trabajo son estudiar las arquitecturas existentes con vistas a crear un agente inteligente capaz de integrarse en ellas de forma eficaz; facilitar la intercomunicabilidad de sistemas aunque utilicen distintos códigos de representación de los objetos docentes que intercambian; ofrecer una capa de abstracción superior con funcionalidades comunes disponibles para todos los sistemas que cubran las necesidades de comunicación; basar la propuesta en estándares reconocidos y sólidos; estudiar un modelo de nomenclatura para la especificación de las acciones a realizar por el agente en las diversas situaciones que se presenten y para nombrar e identificar las diferentes entidades participativas en todo el proceso, así como sus relaciones. Para conseguir estos objetivos se realiza un repaso al estado del arte en dos áreas principales, los sistemas de teleformación y los agentes inteligentes.. El método de trabajo tiene los siguientes pasos: desarrollo detallado y concreto del objetivo del que se obtendrán las necesidades a cubrir a partir de los elementos actuales para alcanzar dicho objetivo; análisis Particularizado y Profundo de los componentes tecnológicos implicados, adaptados al objetivo, y las necesidades a cubrir con estos componentes; LMS y arquitecturas que deben ser interconectadas. Este estudio será vital para establecer las necesidades y posibilidades. 99 estándares de intercomunicación de LMS, sobre los que se realizará la abstracción a un nivel. Agentes, encargados de la intercomunicación y soporte de la arquitectura que habilitará a los LMS para la interconexión. Enunciado y justificación de la propuesta. En su forma definitiva tras el desarrollo y aplicación de los componentes. Estudio de Viabilidad de la propuesta que llevará a decidir si es factible su implantación y, de no serlo, que habría de cambiar en los sistemas para que lo fuera..

Capturando aspectos da auto-eficácia do aluno através de um agente inteligente

Esta tese está inserida no trabalho desenvolvido pelo Grupo de Pesquisa de Inteligência Artificial (GIA) da UFRGS, sob a orientação da Professora. Dra. Rosa Maria Vicari e situa-se na área da Inteligência Artificial, com aplicações na Educação a Distância. As principais áreas onde este trabalho de Pesquisa se situa são: Sistemas Tutores Inteligentes, Sistemas Multiagente e Psicologia Social Cognitiva. Dentro desse contexto, o objetivo principal desta pesquisa é a modelagem computacional de aspectos da auto-eficácia de alunos realizando cursos on-line, tomando-se por base o trabalho de Bandura, cuja natureza engloba a cognição e afetividade. Este autor define como Auto-Eficácia "a crença do indivíduo sobre as suas capacidades de exercer controle sobre acontecimentos que afetam a sua vida" e “a crença nas suas capacidades para mobilizar motivação, recursos cognitivos e implementar ações que lhe permitam exercer controle sobre tarefas exigidas". Esta tese propõe um agente capaz de perceber e monitorar os aspectos da autoeficácia do aluno, denominado agente Mediador da Auto-Eficácia (MAE), e prover o modelo do aluno com esta nova variável. O senso de auto-eficácia consiste em crenças, que são processos cognitivos do indivíduo sobre suas capacidades. É em função das crenças de auto-eficácia que ocorrerão as escolhas, a direção e a persistência nos comportamentos de aprendizagem por parte do aluno. Nesse contexto, acredita-se que o desenvolvimento do senso de auto-eficácia do aluno poderá lhe conferir a força motivacional para elaborar sua aprendizagem. O agente MAE monitora o comportamento do aluno através de uma máquina de inferência fuzzy das relações entre as variáveis esforço, persistência e desempenho e aciona um sistema de feedback através do agente pedagógico animado (PAT). O feedback realizado pelo agente pedagógico animado apresenta ao aluno comportamentos verbais e físicos afetivos. O agente MAE está inserido no ambiente InteliWeb, que oferece um material instrucional de Biociências e foi implementado com Servlets e páginas JSP. A maior contribuição desta tese está na agregação de aspectos da auto-eficácia no modelo de aluno envolvido em situações de ensino aprendizagem de alunos, avançando dentro da perspectiva de pesquisa do GIA, assim como o desenvolvimento do InteliWeb com a inserção do agente MAE e sua máquina de inferência fuzzy.

GAIA - Uma proposta de agente inteligente acoplado a algoritmos evolucionários para ajuste dinâmico de parâmetros através de conceitos de design inteligente e lógica fuzzy

Há muitos anos, técnicas de Computação Evolucionária vem sendo aplicadas com sucesso na solução dos mais variados tipos de problemas de otimização. Na constante procura pelo ótimo global e por uma melhor exploração da superfície de busca, as escolhas para ajustar estes métodos podem ser exponencialmente complexas e requerem uma grande quantidade de intervenção humana. Estes modelos tradicionais darwinianos apóiam-se fortemente em aleatoriedade e escolhas heurísticas que se mantém fixas durante toda a execução, sem que acompanhem a variabilidade dos indivíduos e as eventuais mudanças necessárias. Dadas estas questões, o trabalho introduz a combinação de aspectos da Teoria do Design Inteligente a uma abordagem hibrida de algoritmo evolucionário, através da implementação de um agente inteligente o qual, utilizando lógica fuzzy, monitora e controla dinamicamente a população e seis parâmetros definidos de uma dada execução, ajustando-os para cada situação encontrada durante a busca. Na avaliação das proposições foi construído um protótipo sobre a implementação de um algoritmo genético para o problema do caixeiro viajante simétrico aplicado ao cenário de distância por estradas entre as capitais brasileiras, o que permitiu realizar 580 testes, simulações e comparações entre diferentes configurações apresentadas e resultados de outras técnicas. A intervenção inteligente entrega resultados que, com sucesso em muitos aspectos, superam as implementações tradicionais e abrem um vasto espaço para novas pesquisas e estudos nos aqui chamados: “Algoritmos Evolucionários Híbridos Auto-Adaptáveis”, ou mesmo, “Algoritmos Evolucionários Não-Darwinianos”.

Estratégias pedagógicas para um Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem - AMPLIA

Este trabalho pretende avaliar se é possível elaborar estratégias pedagógicas com base em modelos de níveis de tomada de consciência e utilizá-las, por meio de agentes inteligentes, em um ambiente de aprendizagem. O ambiente utilizado foi o AMPLIA - Ambiente Multi-agente Probabilístico Inteligente de Aprendizagem, desenvolvido inicialmente como um recurso auxiliar para a educação médica: neste ambiente, o aluno constrói uma representação gráfica de sua hipótese diagnóstica, por meio de uma rede bayesiana. O AMPLIA é formado por três agentes inteligentes, o primeiro é o Agente de Domínio, responsável pela avaliação da rede bayesiana do aluno. Os projetos dos outros dois agentes inteligentes do AMPLIA são apresentados nesta tese: o Agente Aprendiz, que faz inferências probabilísticas sobre as ações do aluno, a fim de construir um modelo do aluno baseado em seu nível de tomada de consciência, e o Agente Mediador, que utiliza um Diagrama de influência, para selecionar a estratégia pedagógica com maior probabilidade de utilidade. Por meio de uma revisão dos estudos de Piaget sobre a equilibração das estruturas cognitivas e sobre a tomada de consciência, foi construída a base teórica para a definição e organização das estratégias. Essas foram organizadas em classes, de acordo com o principal problema detectado na rede do aluno e com a confiança declarada pelo aluno, e em táticas, de acordo com o nível de autonomia, inferido pelo Agente Aprendiz. Foram realizados experimentos práticos acompanhados por instrumentos de avaliação e por observações virtuais on line, com o objetivo de detectar variações nos estados de confiança, de autonomia e de competência. Também foram pesquisados indícios de estados de desequilibração e de condutas de regulação e equilibração durante os ciclos de interação do aluno com o AMPLIA. Os resultados obtidos permitiram concluir que há evidências de que, ao longo do processo, há ciclos em que o aluno realiza ações sem uma tomada de consciência. Estes estados são identificados, probabilisticamente, pelo agente inteligente, que então seleciona uma estratégia mais voltada para um feedback negativo, isto é, uma correção. Quando o agente infere uma mudança neste estado, seleciona outra estratégia, com um feedback positivo e com maior utilidade para dar início a um processo de negociação pedagógica, isto é, uma tentativa de maximizar a confiança do aluno em si mesmo e no AMPLIA, assim como maximizar a confiança do AMPLIA no aluno. Os trabalhos futuros apontam para a ampliação do modelo do aluno, por meio da incorporação de um maior número de variáveis, e para a necessidade de aprofundamento dos estudos sobre a declaração de confiança, do ponto de vista psicológico. As principais contribuições relatadas são na definição e construção de um modelo de aluno, com utilização de redes bayesianas, no projeto de um agente pedagógico como mediador num processo de negociação pedagógica, e na definição e seleção de estratégias pedagógicas para o AMPLIA.

ISMAEL : un agente BDI como cerebro de una plataforma de tele-educación

Resumen tomado del autor

Integração de reacção e deliberação em agentes inteligentes

Trabalho Final de Mestrado para obtenção do grau de Mestre em Engenharia de Redes de Comunicação e Multimédia

Algoritmo Q-learning como estratégia de exploração e/ou explotação para metaheurísticas GRASP e algoritmo genético

Techniques of optimization known as metaheuristics have achieved success in the resolution of many problems classified as NP-Hard. These methods use non deterministic approaches that reach very good solutions which, however, don t guarantee the determination of the global optimum. Beyond the inherent difficulties related to the complexity that characterizes the optimization problems, the metaheuristics still face the dilemma of xploration/exploitation, which consists of choosing between a greedy search and a wider exploration of the solution space. A way to guide such algorithms during the searching of better solutions is supplying them with more knowledge of the problem through the use of a intelligent agent, able to recognize promising regions and also identify when they should diversify the direction of the search. This way, this work proposes the use of Reinforcement Learning technique - Q-learning Algorithm - as exploration/exploitation strategy for the metaheuristics GRASP (Greedy Randomized Adaptive Search Procedure) and Genetic Algorithm. The GRASP metaheuristic uses Q-learning instead of the traditional greedy-random algorithm in the construction phase. This replacement has the purpose of improving the quality of the initial solutions that are used in the local search phase of the GRASP, and also provides for the metaheuristic an adaptive memory mechanism that allows the reuse of good previous decisions and also avoids the repetition of bad decisions. In the Genetic Algorithm, the Q-learning algorithm was used to generate an initial population of high fitness, and after a determined number of generations, where the rate of diversity of the population is less than a certain limit L, it also was applied to supply one of the parents to be used in the genetic crossover operator. Another significant change in the hybrid genetic algorithm is the proposal of a mutually interactive cooperation process between the genetic operators and the Q-learning algorithm. In this interactive/cooperative process, the Q-learning algorithm receives an additional update in the matrix of Q-values based on the current best solution of the Genetic Algorithm. The computational experiments presented in this thesis compares the results obtained with the implementation of traditional versions of GRASP metaheuristic and Genetic Algorithm, with those obtained using the proposed hybrid methods. Both algorithms had been applied successfully to the symmetrical Traveling Salesman Problem, which was modeled as a Markov decision process

Baiuka: jogos de lendas amazônicas para avaliação de inteligências múltiplas

BAIUKA é um jogo educativo voltado para despertar a consciência ecológica baseado em lendas amazônicas. Este trabalho teve como objetivo central construir um jogo educativo infantil baseado nas Inteligências Múltiplas, voltado para a cultura amazônica, gerando automaticamente avaliações sobre o comportamento do jogador, a partir de agentes autônomos, auxiliando o professor em sala de aula. Teve como objetivos específicos oferecer um instrumento de motivação da aprendizagem a partir do uso de jogos educativos na web, além de desenvolver um modelo para avaliar jogos educacionais. A caminhada metodológica teve como principal base de análise a metodologia qualitativa e envolveu, além de pesquisas documentais e bibliográficas, a pesquisa de campo na Escola Ipiranga, com aplicação de um checklist a professores devidamente selecionados, assim como especialistas que, de alguma forma, atuam nessa realidade. Os resultados da pesquisa indicam a boa aceitação por parte dos professores de proporcionar momentos de atividade lúdica para as crianças. Infelizmente, também constatamos a dificuldade em se criar um jogo educacional que seja interessante ao jovem, aliando metodologias pedagógicas ao poder dos jogos computacionais. Porém, não obstante essa triste constatação, a pesquisa aponta com esperança que os jogos computadorizados possam ser considerados o estado da arte para o desenvolvimento de ambientes de aprendizagem motivadores. A produção desta nova geração de jogos didáticos requer times interdisciplinares, criativos e capazes de trabalharem cooperativamente.

Projeto e construção de um robô móvel AGV/ROV não-holonômico com habilidade para navegação autônoma do tipo wall-following

Esta dissertação de mestrado apresenta o projeto e a construção de um robô móvel terrestre denominado LOGBOT, com tração de movimento do tipo diferencial – com duas rodas motoras e uma roda livre para manter a estabilidade de sua estrutura em relação à superfície. O controle do robô dispõe dos modos de telemetria e autônomo. No modo de controle por telemetria (ROV), a comunicação do robô com a estação de controle é feita por radiofreqüência a uma distância de até um quilometro em ambientes externos, e até cem metros em ambientes internos. No modo de controle autônomo (AGV), o robô tem habilidade para navegar em ambientes internos e desconhecidos usando sempre a parede à sua esquerda como referência para a trajetória de seu movimento. A seqüência de movimentos para execução da trajetória é enviada para a estação de controle que realiza análises de desempenho do robô. Para executar suas tarefas no modo autônomo, a programação do robô conta com um agente inteligente reativo, que detecta características do ambiente (obstáculos, final de paredes, etc.) e decide sobre qual atitude deve ser executada pelo robô, com objetivo de contornar os obstáculos e controlar a velocidade de suas rodas. Os problemas de erro odométrico e suas correções com base no uso de informações sensoriais externas são devidamente tratados. Técnicas de controle hierárquico do robô como um todo e controle em malha fechada da velocidade das rodas do robô são usadas. Os resultados mostraram que o robô móvel LOGBOT é capaz de navegar, com estabilidade e precisão, em ambientes internos no formato de um corredor (wall following).

GAIC: Um sistema inteligente e flexível para simulação e apoio à participação de pequenos e médios consumidores na gestão ativa de cargas no âmbito de smart grids

A liberalização dos mercados de energia e a utilização intensiva de produção distribuída tem vindo a provocar uma alteração no paradigma de operação das redes de distribuição de energia elétrica. A continuidade da fiabilidade das redes de distribuição no contexto destes novos paradigmas requer alterações estruturais e funcionais. O conceito de Smart Grid vem permitir a adaptação das redes de distribuição ao novo contexto. Numa Smart Grid os pequenos e médios consumidores são chamados ao plano ativo das participações. Este processo é conseguido através da aplicação de programas de demand response e da existência de players agregadores. O uso de programas de demand response para alcançar benefícios para a rede encontra-se atualmente a ser estudado no meio científico. Porém, existe a necessidade de estudos que procurem benefícios para os pequenos e médios consumidores. O alcance dos benefícios para os pequenos e médios consumidores não é apenas vantajoso para o consumidor, como também o é para a rede elétrica de distribuição. A participação, dos pequenos e médios consumidores, em programas de demand response acontece significativamente através da redução de consumos energéticos. De modo a evitar os impactos negativos que podem provir dessas reduções, o trabalho aqui proposto faz uso de otimizações que recorrem a técnicas de aprendizagem através da utilização redes neuronais artificiais. Para poder efetuar um melhor enquadramento do trabalho com as Smart Grids, será desenvolvido um sistema multiagente capaz de simular os principais players de uma Smart Grid. O foco deste sistema multiagente será o agente responsável pela simulação do pequeno e médio consumidor. Este agente terá não só que replicar um pequeno e médio consumidor, como terá ainda que possibilitar a integração de cargas reais e virtuais. Como meio de interação com o pequeno e médio consumidor, foi desenvolvida no âmbito desta dissertação um sistema móvel. No final do trabalho obteve-se um sistema multiagente capaz de simular uma Smart Grid e a execução de programas de demand response, sSendo o agente representante do pequeno e médio consumidor capaz de tomar ações e reações de modo a poder responder autonomamente aos programas de demand response lançados na rede. O desenvolvimento do sistema permite: o estudo e análise da integração dos pequenos e médios consumidores nas Smart Grids por meio de programas de demand response; a comparação entre múltiplos algoritmos de otimização; e a integração de métodos de aprendizagem. De modo a demonstrar e viabilizar as capacidades de todo o sistema, a dissertação inclui casos de estudo para as várias vertentes que podem ser exploradas com o sistema desenvolvido.

A visita domiciliária realizada pelo agente comunitário de saúde sob a ótica de adultos e idosos

A visita domiciliária constitui o principal instrumento de trabalho dos agentes comunitários na Estratégia Saúde da Família. O objetivo deste estudo foi descrever a percepção de adultos e idosos em relação à visita domiciliária realizada pelo agente comunitário de saúde. Como referencial metodológico foi utilizada a abordagem qualitativa embasada em algumas figuras metodológicas do Discurso do Sujeito Coletivo. Os dados foram coletados em maio de 2007, em uma Unidade de Saúde da Família de Botucatu-SP, por meio de formulário sociodemografico e entrevista semiestruturada aplicada a 14 usuários. A análise dos dados permitiu identificar dois temas: "Sentimentos e percepções em relação à visita e ao agente comunitário" e "O reconhecimento das ações do agente comunitário". Apesar de os entrevistados sentirem-se satisfeitos e gratos diante da visita, o fato de perceberem a frequência mensal como insuficiente e de alegarem desconhecer o conteúdo das anotações realizadas pelo agente no momento da visita sinalizam a necessidade de o enfermeiro investir de maneira mais intensa em atividades educativas junto a esses profissionais, priorizando questões que envolvem os processos de comunicação. Acredita-se que com essa medida será possível otimizar, qualitativamente, a realização da atividade.

O Papel do Agente de Execução na Fase da Penhora-Determinação dos Bens a Penhorar

A penhora é, no contexto actual de crise económica, uma realidade frequente, sendo o ato executivo por excelência no âmbito das execuções para o pagamento de quantia certa, que consiste na apreensão de bens, num desapossamento de bens do devedor, com vista á satisfação do credito adequando. Previamente á realização á realização deste ato processual, terão de ser determinados os bens que do mesmo serão objecto, devendo ser consideradas as limitações legais e, eventualmente, convencionais. Os poderes de indicação dos bens a penhorar sofreram alterações desde o Código de Processo Civil de 1939 ate ao actualmente em vigor, que tem a redacção do DL nº 226/2008, de 20 de novembro, tendo sido atribuído ao Agente de Execução, com a reforma de 2003, o poder de determinar os bens a penhorar.O objectivo principal desta dissertação é, precisamente determinar qual o papel do Agente de Execução na fase da penhora, em especial na determinação dos bens a penhorar, com analise de todos os aspectos relacionados, e aferir a interpretação e aplicação do regime em vigor por aqueles que lidam diariamente com os processos executivos. Para o efeito, alem da analise teórica da matéria, foi realizado um estudo empírico, mediante a aplicação e tratamento de um inquérito por questionário ministrado a todos os Agentes de Execução a exercer funções nas comarcas abrangidas pelo Conselho Regional do Norte da Câmara dos Solicitadores. Genericamente, no presente estudo, concluímos que apesar da atribuição ao Agente de Execução do poder de determinar quais os bens que ira penhorar, esse poder esta vinculado, designadamente por critérios e imperativos legais. E o Agente de Execução deve, ainda, ter em consideração a vontade manifestada pelo exequente, o que, como resulta do estudo empírico realizado, é, na pratica, frequente. Paralelamente e de forma a garantir a legalidade da penhora determinada pelo gente de Execução, ao juiz de execução é atribuída competência para controlada este seu poder.