Equinor

A curto prazo, pretende-se desenvolver as seguintes avaliações:

1. Avaliar a influencia individual dos parâmetros afetivos utilizados na ar- quitetura proposta visando a simplificação da mesma. A hipótese de pesquisa é a de que, utilizando apenas parâmetros emocionais no mo- delo afetivo do agente, é suficiente para aumentar significativamente a eficiência do processo de raciocínio dos agentes. Dessa forma, a arqui- tetura seria eficiente e substancialmente mais simples.

2. Avaliar a arquitetura proposta no contexto associado ao ambiente que envolve o jogo ScrumGame, visando trabalhar a caracterização do mundo, bem como os meta_info operators dos agentes envolvidos no jogo. O teste envolve não só a criação de agentes diferentes e a avaliação do de- sempenho individual, mas também a avaliação da credibilidade desses agentes no contexto da jogabilidade do aplicativo.

3. Desenvolver o sub-módulo planner e o sub-módulo M.I.O. para o uso de multiplos comportamentos nos agentes.

A médio prazo, pretende-se desenvolver dois projetos:

1. Evoluir o algoritmo ReinSel, proposto em [Anne M.P. Canuto 2012], para que o filtro seja implementado como nos agentes AAF-SdTd, ou seja, com foco espacial e temporal dinâmicos. Dessa forma, o comitê de classificadores poderia receber conjuntos diferentes de atributos (tanto em qualidade como em quantidade) a cada processo de reconhecimento. A variação do conjunto de atributos dependenderá da percepção (LoI do foco espacial e L do foco temporal) do(s) agente(s) envolvidos no pro- cesso de filtragem. Isso permitirá, a partir da configuração adequada dos aspectosdo foco espacial e da função que define o L do foco temporal, fazer com que a diversidade do comitê seja sempre a maior possível, considerando o contexto temporal em que o comitê de classificadores esteja operando.

2. Evoluir a implementação do sistema NatalGis [João Carlos Xavier Jr. 2010], incorporando o conceito de importância social da informação. “Importância social” é o termo usado aqui para definir a relevância de uma determinada informação em relação com a reputação de quem a consulta. Nessa nova versão do NatalGIS, o usuário poderá cadastrar um conceito que ele atribui aos demais usuários do sistema. Essa nova informação é parte do foco de atenção do agente de interface, quando ele constrói a requisição que é enviada ao agente de recomendação. Desse modo, as informações recomendadas também levarão em conta o con- ceito de quem as pesquisou antes dele, ou seja, as informações pesquisa- das por outros usuários cujo conceito é significativo para o usuário terão prioridade perante àquelas que foram pesquisadas por pessoas cujo con- ceito não é significativo.

A longo prazo, pretende-se investigar o uso da arquitetura proposta em aplicações que demandam cada vez mais por precisão em tempo reduzido. Na atualidade, vê-se um aumento significativo na necessidade das aplicações por dados em tempo real, fazendo com que as necessidades no que se define por “banda larga” se tornem maiores e forçando os limites dos processos de transmissão de dados. Com cada vez mais informação sendo gerada em intervalos de tempo cada vez menores, os filtros para definir, de forma eficiente, o que é importante em determinado contexto se tornam de extrema relevância para as aplicações mais recentes.

Alguns exemplos de aplicações foram mencionadas na seção 1.3 do capítulo 1, a título de justificativa para a pesquisa realizada nesse trabalho. A seguir são citados mais alguns exemplos em que a arquitetura proposta pode ser útil.

• Visão computacional: robôs e/ou máquinas que precisam reconhecer in- formações e agir rapidamente a elas, ou seja a criação de Saliency Maps [Moosmann et al. 2006][Courty & Marchand 2003], para definir o que é ou não importante nas imagens, dependendo do contexto de observação das mesmas. Nesses mapas os elementos da imagem são normaliza- dos segundo algum critério de avaliação (cor, profundidade, orientação, etc) e colocados topograficamente em ordem de distinção. Exemplos de aplicações com essa necessidade são: cellbots, robôs que usam celula- res como módulos processadores para os processos de raciocínio, e o Google Driverless Car[Google 2012].

• Data mining: no contexto apresentado, por exemplo, pelo Project Glass da empresa Google [Google 2012a], onde os óculos precisam processar constantemente os dados captados por uma câmera, para detalhar a rea- lidade aumentada que é projetada na lente para o usuário. Imaginando a troca de informações entre os óculos e um servidor sendo efetuada em tempo-real, a necessidade de uma seleção das informações a serem pro- cessadas é extremamente desejável. Além de processar as informações, os óculos devem também selecionar de forma adequada para a apre- sentação feita ao usuários (caso contrário ele não verá mais nada além dos óculos). Um exemplo de uso poderia ser numa corporação policial. Através do processamento do que o policial vê, é possível saber, por exemplo, se alguém está sendo procurado pela polícia, se um carro que está passando está em atraso nos impostos ou se é furtado, entre outras. Como a quantidade de informações a serem tratadas é muito grande, elas precisam ser filtradas em função da atividade (objetivo) do policial. • Business Intelligence (BI): facilitar a criação de conhecimento, a par- tir da imensa quantidade de informações que as empresas conseguem coletar sobre seus ambientes de negócio, fornecedores, clientes e con- correntes. Como o conhecimento desejado possui um determinado con- texto e objetivo, as informações precisam ser filtradas de acordo com a sua relevância momentânea. Com esse conhecimento, cria-se a inteli- gência do negócio (BI), capaz de ajudar os gestores nas análises sobre as tendências do mercado, dos clientes, dos concorrentes, dentre outros.

Tendo em vista os trabalhos que estão em andamento (apresentados na seção 6.2)e a breve discussão sobre possibilidades futuras de uso dos princípios que norteiam a arquite- tura AAFA, apresentados nesta seção, vislumbra-se um possibilidade animadora de que o trabalho desenvolvido nesta pesquisa, traga uma contribuição significativa para a área dos sistemas multiagentes e em outras áreas. Como forma de embasar essa esperança, pode- se comentar que: o andamento do projeto de desenvolviemnto de personagens virtuais e jogos sérios, se mostra promissor no sentido de, em conjunto com o framework Piaba, permitir a criação de uma plataforma de desenvolvimento de módulos de treinamento, que possam ser tratados como pacotes reutilizáveis na confecção e desenvolvimento de novos jogos (a experiência no desenvolvimento do jogo ScrumGame tem sido valiosa nesse sen- tido); o aprimoramento do mecanismo ReinSel se mostra um caminho inovador na área de comitês de classificadores; e a evolução do sistema NatalGis se mostra um desafio com possibilidades também inovadoras que incluem uma nova maneira de visualizar e utilizar o relacionamento das pessoas com as informações que procuram.

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