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Apresentação geral sobre IA Distribuída, suas classificações (agentes inteligentes, sistemas multiagentes) e aplicações

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  • 1. Inteligncia Artificial IA Distribuda Rafael Rosario [email_address] [email_address]

2. IA Clssica x IA Distribuda (I)

  • Inteligncia Artificial Clssica IA:
    • Inteligncia : comportamento humano individual.Origempsicolgica ;
    • Representao do conhecimento (simblica, neuronal);
    • Reduo do espao de busca / Analogias;

3. IA Clssica x IA Distribuda (II)

  • Inteligncia coletiva : porque pensar a inteligncia como propriedade de um nico indivduo?
  • No existe inteligncia em:
    • um time de futebol?
    • um formigueiro?
    • uma empresa?
    • na sociedade?

4. IA Distribuda

  • Inteligncia ArtificialDistribuda IAD:
    • Inteligncia : comportamentosocial .
    • Origemsociolgica eetologia ;
    • Cooperaes, interaes e fluxo de conhecimento;
    • Inteligncia coletiva;

5. IA Distribuda - Conceito

  • Sistemas deInteligncia Artificial Distribudaso a classe de sistemas que permite a vrios processosautnomos , chamados agentes, realizarem atos deinteligncia global .
  • Os agentes utilizam somenteprocessamento localecomunicao inter-processos.
  • Ametados sistemas IAD podercoordenar atividadesde grupo resolvendo problemas que os sistemas compartilham - totalmente ou em parte.

6. Benefcios IAD (I)

  • Os benefcios da IAD so similares aos benefcios derivados de ter um grupo de pessoas trabalhando juntas para resolver problemas.
  • Problemas que so muito extensos para um s especialista resolver, pode ser resolvido por um grupo;

7. Benefcios IAD (II)

  • Mais Poder de Computao eHardwaremais barato;
  • Maior Segurana e Tolerncia a Falhas;
  • Mais agilidade na resoluo de sistema com a aplicao do paralelismo;
  • Mltiplas Perspectivas;
  • Melhor performance em problema com vrios domnios e que podem envolver dados fisicamente distribudos.

8. Paralelismo

  • Nove autoresso capazes de escreverum livromais rpido que somente um autor sozinho.
  • Masnove mulheresgrvidasnoconseguem dar a luz a umfilhomais rpido que uma sozinha.

9. Paralelismo Prolog (I)

  • No Prolog temos casos em que o paralelismoajuda , e outrosno :
    • Algumas clusulasOUpodem ser executas em paralelo, juntando o resultado final;
    • Da mesma forma, algumas clusulasEpodem ser executadas em paralelo;
    • Outras clusulas quecompartilham variveis nopodem ser satisfeitasindependentemente .

10. Paralelismo Prolog (II)

  • Identifique quais das clusulas abaixo podem ser executadas em paralelo ou no, e porque:
  • tio (X,Y): - mae (Z,Y), irmaos (X,Z);
  • tio (X,Y):- pai (Z, Y), irmaos (X,Z);
  • rico(X):- rendaAlta(X), semDvidas(X), patrimonio(X);
  • avo(X,Y):- genitor(X,Z), genitor (Z, Y);

11. Agentes (I)

  • Umagente inteligente uma pea de software queexecutauma determinada tarefa empregando informao extrada de seuambiente .
  • Podem ser entidadesreaisouvirtuaisimersas num ambiente sobre o qual so capazes deagir .
  • Diferemdas noes estticas tais como mdulos, conjunto de regras e bases de conhecimentos.
  • Juntos , agentes resolvemproblemas complexos .

12. Agentes (II)

  • Inspirao biolgica : cada agente contribui para o todo.
  • O comportamento individual pouco conta, importa o comportamento coletivo;
  • O resultado final maior que a soma das partes

13. Agentes (III)

  • Exemplo:
  • Molcula de gua,H 2 O : 2 tomos de hidrognio e 1 tomo de oxignio;
  • Hidrognio e oxignio so inflamveis;
  • A gua apaga o fogo.
  • O todo tem propriedades que as partes no possuem.

14. Agentes - Caractersticas

  • Autonomia- escolhe a ao a tomar baseado mais naprpria experinciado que no conhecimento embutido peloprojetista.
  • Reatividade- reage aosestmulosdo ambiente.
  • Proatividade- alm de responder a estmulos, exibe um comportamento deprever como atingirouevitarum determinado estado ouobjetivo .
  • Comunicao- trocainformaescom o ambiente e com os outrosagentes ;

15. IAD Sub-reas

  • A IAD pode ser dividida em duas reas de pesquisa :
  • Resoluo Distribuda de Problemas(Distributed Problem Solving - DPS)
  • Sistemas Multiagentes(Multiagent Systems - MAS)

16. Resoluo Distribuda de Problemas (I)

  • Se caracteriza por ter como objetoprincipaloproblemaa serresolvido:
  • Problemas que requerem esforocoletivo ;
  • Distribuio detarefas ;
  • Distribuio deconhecimento(resultados);

PROBLEMA SOLUO AGENTES EXECUO 17. Resoluo Distribuda de Problemas (II)

  • Motivaes:
  • Velocidadeda resoluo do problema:
    • Ex.: distribuio de uma aplicao em vrias mquinas;
  • Especializaoinerente ao problema:
    • Ex.: monitoramento de uma grande rea geogrfica;
  • Necessidadedos resultados seremdistribudos :
    • Ex.: Entrega distribuda.

18. Resoluo Distribuda de Problemas (III)

  • Exemplo: Contract Net

19. Sistemas Multiagentes (I)

  • Sistemas Multiagentes (SMA) so sistemas compostos pormltiplos elementoscomputacionais interativos ( agentes ).
  • Agentes possuem duas habilidades fundamentais:
  • (1)decidirporsi prprioso que devem fazer para satisfazer seusobjetivosde projeto e
  • (2) interagir com outros agentes de formasocial (...).
  • (Michael Wooldridge, 2002)

20. Sistemas Multiagentes (I)

  • Agentes podempreexistirao problema.
  • Cada agente possui informao e/ou capacidadesincompletas .
  • No hum sistema decontrole global .
  • Dadosdescentralizados .
  • Computaoassncrona .

AGENTES PROBLEMA SOLUES EXECUO 21. SMA Classificao (I)

  • Reativos- consideram as informaes correntes (momento) do ambiente para sua tomada de deciso, eles no tm "memria" para armazenar vivncias .
  • Cognitivos - cognitivos podem aprender com suas experincias e so deliberativos (planejam e excetuam planos criados por eles).

22. SMA Classificao(II)

  • Para refletir:
  • Por no terem memria, os agentes reativos so mais fceis de implementar?
  • Os agentes abaixo so reativos ou cognitivos?
    • Jogos Computadorizados?
    • Patrulhamento robotizado?
    • Vo no tripulado?

23. SMA Reativos

  • Baseados nos modelosetolgicos(formigas, cupins,...):
    • Estmulo-Resposta ouAo-Reao ;
    • Grande nmero de agentes (atmilhares );
    • No hRepresentao doConhecimento ;
    • No hRepresentao doAmbiente ;
    • No h Memriadas Aes.
  • Usados para: Recuperao de Informaes (redes de computadores) eTelecomunicaes(reconfigurao do sistema), entre outros.

24. SMA Cognitivos

  • Baseados nos modelossociaishumanos:
    • Representaoexplcitadoambientee dos outros agentes dasociedade ;
    • Poucosagentes (dezenas no mximo);
    • Histricodas interaes para planejamento dasaes futuras ;
    • Comunicaocom outros agentes de mododireto ;

25. Comunicao e Padronizao(I)

  • Com a distribuio dos processos, surge o problema dapadronizao :
    • Linguagemde comunicao entre os agentes;
    • Forma derepresentaodo conhecimento;
  • Soluo:
    • Base de dadoscomunaos processos;
      • Diminuiacomunicaointer-processos;
      • Cada agentebuscaegravadado na base.

26. Comunicao e Padronizao(II)

  • Sistema de quadro-negro ( blackboard ):
    • Repositrioque armazena o conhecimento do problema e oestadodasoluo ;
    • Asfontesde conhecimento (KSs)resolvemsuas partes edevolvemos dados ao blackboard;
    • Um sistema de controle ( Agenda )coordenaas atividades das KSs ( inseresno blackboard).

27. Aplicaes (I)

  • Primeiro Vo No Tripulado (UAV) totalmente autnomo Melbourne, Australia (jul/04):
    • O avatar foi guiado pelo sistemaJACKde IAD;
    • O agen