A apresentação está carregando. Por favor, espere

A apresentação está carregando. Por favor, espere

CIn- UFPE 1 Aplicações de Agentes Inteligentes. CIn- UFPE 2 Agentes: o que são? Programação Orientada a Agentes envolve um conjunto de metáforas, ferramentas.

Apresentações semelhantes


Apresentação em tema: "CIn- UFPE 1 Aplicações de Agentes Inteligentes. CIn- UFPE 2 Agentes: o que são? Programação Orientada a Agentes envolve um conjunto de metáforas, ferramentas."— Transcrição da apresentação:

1 CIn- UFPE 1 Aplicações de Agentes Inteligentes

2 CIn- UFPE 2 Agentes: o que são? Programação Orientada a Agentes envolve um conjunto de metáforas, ferramentas e tecnologias para construir sistemas complexos Evolução procedimentos/funções => programação estruturada objetos => programação orientada a objetos agentes => programação orientada a agentes Importante distinguir análise/projeto de implementação ex. sistema de informação (biblioteca) –procedimentos... –objetos... –agentes...

3 CIn- UFPE 3 Agentes: como usar? Nível de conhecimento modelagem do negócio: classe de problema, domínio,... elicitação: percepções, ações, objetivos, ambiente, conhecimento,... Nível de formalização análise e projeto: especificar arquitetura, escolher e usar uma LRC para escrever a base de conhecimento,... Nível de implementação Agent0, java, prolog, C... –o importante são os serviços oferecidos pela linguagem!

4 CIn- UFPE 4 Agentes: por que e quando usar? Tarefas Grande complexidade (número, variedade e natureza das tarefas) Não há “solução algorítmica”, mas existe conhecimento Modelagem do comportamento de um ser inteligente (autonomia, aprendizagem, conhecimento, etc.) Algumas capacidades Comportamento guiado por objetivos e autonomia Reatividade e raciocínio Adaptabilidade e aprendizagem Comunicação e cooperação Personalidade outros: mobilidade, persistência temporal,...

5 CIn- UFPE 5 Busca de informação na Web: morrendo ignorante em um mar de informação Como localizar a informação relevante? Como modelar o interesse de um usuário particular?

6 CIn- UFPE 6 Automação de sistemas complexos Como modelar os componentes do sistema e dar- lhes autonomia? Como assegurar uma boa comunicação e coordenação entre estes componentes?

7 CIn- UFPE 7 Produção de jogos e histórias interativas Como modelar o comportamento e personalidade para criar ilusão da vida? Como permitir uma boa interação com usuário e um comportamento adequado? Woggles Deep Blue

8 CIn- UFPE 8 Controlar robôs Como obter navegação segura e eficiente, estabilidade, manipulação fina e versátil? E no caso de ambientes dinâmicos não deterministas? HAZBOT: ambientes com atmosfera inflamável

9 Interpretação Inferindo descrições das situações por observações Predição Inferindo prováveis conseqüência de dadas situações Diagnóstico Inferência de mal funcionamento do sistema por observações Projeto Configurando objetos sobre restrição Planejamento Desenvolvimento de plano(s) para realização de objetivo(s), meta(s) Monitoramento Comparando observações para planos, detectando exceções ClasseProblemas Abordados Classes de tarefas das aplicações

10 CIn- UFPE 10 Aplicações  Agricultura  Negócios e finanças  Química  Comunicações  Comércio  Computação  Educação  Eletrônica  Engenharia  Meio ambiente  Geologia  Processamento de imagem  Direito  Indústria  Matemática  Medicina  Meteorologia  Militar  Sistemas de potência  Ciência  Tecnologia espacial  Transportes,...

11 CIn- UFPE 11 Aplicações em computação Internet Redes e Sistemas Distribuídos Banco de dados Engenharia de software Interfaces Robótica Jogos Hardware (projeto e análise) Etc.

12 CIn- UFPE 12 A Internet Informação não estruturada, de escopo aberto, multilíngue,... e em enorme quantidade Usuários diversificados Desafios prover informação aos usuários leigos; libertar os usuários das tarefas repetitivas da WEB; envio de informações relevantes aos usuários. –Formato, Conteúdo.

13 CIn- UFPE 13 Categorias de Agentes na Internet por Tipos de Serviços Agentes de Busca e Recuperação de informação Agentes de Extração de Informação Agentes de Entrega Off-line Agentes Notificadores Agente Corretores (interoperabilidade) Agentes para Ensino a distância Agentes de Chat Agentes para Comércio Eletrônico etc.

14 CIn- UFPE 14 Agentes de Busca Agentes de Busca Arquitetura Browser Consulta Resposta Servidor de Consultas Base de Índices Search Engine Usuário Busca Web )--( Robô Indexing Engine Exemplos: Radix, AltaVista, Lycos, Excite,...

15 CIn- UFPE 15 Agentes que filtram Informação Arquitetura Browser Agente de Filtragem Internet Servidor de News Indexing Engine Artigos Indexados Perfil do usuário Filtram as informações encontradas de acordo com o perfil do usuário.

16 CIn- UFPE 16 Exemplos NewsHound Busca notícias em diversos jornais a partir do perfil dado Envia informações através de ou páginas html. Utiliza critérios de relevância MetaCrawler Programa inteligente que usa outros engenhos de busca em prol do usuário Browser Consulta Resposta Servidor de Consultas Base de Índices Search Engine Usuário Softbot Perfil do usuário

17 CIn- UFPE 17 Agentes de Entrega Off-line Agentes que filtram informação, mas que não necessitam de conexão permanente à Internet. Software desktop Exemplo: Pointcast Serviço de divulgação de notícias Propriedades –Autonomia –Continuidade temporal

18 CIn- UFPE 18 Agentes Notificadores Notifica o usuário de eventos de importância para ele. Mudança no conteúdo de uma página na Web. Mudança de endereço de uma página. Exemplo: URLMINDER Monitora páginas na Web e comunica aos usuários se houve mudanças nelas Checa páginas pelo menos 1 vez/dia Não faz busca recursiva de URLs.

19 CIn- UFPE 19 Session Log Padrões de Conversação ChatterBot Usuário Agentes de Chat Também chamados de Avatares Podem aparecer nas salas de Chat ou para help online de MUD’s “Conversam” com usuários Web Alguns baseiam-se em casamento de padrões e.g., Eliza Referências: Consultbot - Eduardo Laureano

20 CIn- UFPE 20 Comércio Eletrônico Hoje informação marketing processamento do pedido Problemas –O que comprar? –Onde comprar? –Quanto pagar? Amanhã shoppings eletrônicos, com agentes representando vendedores e compradores leilões, com agentes fazendo lançes

21 CIn- UFPE 21 Modelo de compra identificação da necessidade recomendação de produtos pesquisa de mercado negociação compra e envio serviço e avaliação de produtos MEDIADOS POR AGENTES Agent-Mediated Electronic Commerce

22 CIn- UFPE 22 Identificação da necessidade Agentes de notificação exemplos: –amazon.com (novos livros disponíveis) –fastparts.com (novos lançes afetam os seus) –classifieds 2000 (produto específico disponível por um preço específico) produtos: –Firefly –Microsoft –Oracle,...

23 CIn- UFPE 23 Recomendação de produtos Agentes de recomendação exemplos: –amazon.com, barnesandnoble.com, ZDNet.com, mylaunch.com, personalogic - AOL,...

24 CIn- UFPE 24 Pesquisa de mercado Agentes de comparação. exemplos: –bargainfinder, jango (excite), fido. miner (uol), priceline –… produtos: –agentsoft, Israel –junglee

25 CIn- UFPE 25 Negociação Agentes de negociação pesquisa: –Kasbah - MarketMaker (MIT Media Lab) –Tete-a-Tete (MIT Media Lab) –AuctionBot (Univ. of Michigan) –ShopBot(DI-UFPE)... produtos comerciais: –Moai Technologies, Inc –BusinessBots, Inc agente de compra consumidoragentes de venda lojas

26 CIn- UFPE 26 Negociação: leilão AuctionWeb Auction Fever!

27 CIn- UFPE 27 Agentes em Intranets Gerência de redes e sistemas distribuídos Monitoramento e diagnóstico de falhas Balanceamento de carga Detecção de intrusão Etc…

28 CIn- UFPE 28 Gerenciamento de redes e sistemas distribuídos heterogêneos Problemas da política centralizada Gargalo no administrador; Requer muito processamento na plataforma de administração; Excesso de tráfego na rede Tarefas de Gerenciamento Monitorar estado e tráfego em conexões; Manter operacionais os nós da conexão; Automatizar distribuição de arquivos; Manter inventário de HW; Gerenciar recursos compartilhados; Gerenciar SW instalado; Atualizar versões de SO’s e SW’s; Implantar e manter políticas de segurança; Atender as necessidades dos usuários;...

29 CIn- UFPE 29 Agentes (móveis) Inteligentes Promessas Aumentar confiança e qualidade de serviço para usuários minimizar a complexidade na gerência Como? Programas migratórios Operam no mesmo local, sem sobrecarregar a rede Retornam somente dados relevantes ou compilados Pequenos sistemas em esforço cooperativo para a realização de tarefas.

30 CIn- UFPE 30 Agentes Móveis

31 CIn- UFPE 31 Manutenção remota de elementos diversos

32 CIn- UFPE 32 Detecção de Intrusão Motivação: Firewalls só conseguem conter ataques conhecidos. Firewalls não conseguem conter ataques oriundos da rede interna. Ataques (internos ou externos) deixam sintomas. Possibilidade de previsão de ataques.

33 CIn- UFPE 33 Onde os agentes entram ? Detectando sintomas: Periodicamente verificando permissões etc... Detectando cenários: Periodicamente analisando o tráfego etc... Possibilidade de oferecer serviços adicionais: Otimizando a coleta de informações relevantes; Disparando “triggers”; Possibilidade de oferecer “capacidade reativa” automática da rede atacada. Desconectando o intruso; Bloqueando o tráfego para a Internet etc… Enviando mensagem para o operador do backbone

34 CIn- UFPE 34 Banco de dados Motivação Quantidades imensas de dados que devem se transformar dados em informação útil Análise de Mercado e de tendências Sistemas de Suporte à Decisão Gerência Empresarial Agentes Ferramentas inteligentes para descoberta e integração de conhecimento em BDs –Data mining –Data warehouse –On-Line Analitical processing (OLAP)

35 CIn- UFPE 35 Data Mining (Mineração de Dados) O que é? análise inteligente visando manipulação automática de quantidades imensas de dados Larga aplicação nos mais variados ramos da indústria, comércio, medicina, governo, administração, etc. Integra várias técnicas e tecnologias Exemplos Bank of America –Selecionou entre seus clientes, aqueles com menor risco de dar calotes –Em três anos o banco lucrou 30 milhões de dólares com a carteira de empréstimos Fraldas e cervejas –homens casados, entre 25 e 30 anos compravam fraldas e/ou cervejas às sextas-feiras à tarde –Wal-Mart otimizou as gôndolas e o consumo cresceu 30%

36 CIn- UFPE 36 Descoberta de conhecimento: etapas Seleção Pré-processamento Transformação Data mining Interpretação e avaliação Conhecimento Dados1 os. dados Dados pré-processados Dados transformados Padrões

37 CIn- UFPE 37 OLAP OLTP (usuários) e OLAP (analistas e gerentes)

38 CIn- UFPE 38 Entretenimento Diversos tipos de aplicações histórias interativas animações em ambientes virtuais jogos Requisitos p/ sucesso em jogos bons níveis de interação bons níveis de realismo gráfico ótimo gameplaying Para gerar ilusão de vida é preciso expressar e controlar personalidade, emoções, atitudes => atores sintéticos

39 CIn- UFPE 39 Exemplos CyberLife: Creatures OZ: Woggles El Fish PFMagic: Petz

40 CIn- UFPE 40 Exemplos Maxis: SimLife Fujitsu: Fin Fin

41 Robótica Robôs Médios Robôs Pequenos

42 CIn- UFPE 42 IA simbólica no CIn Flávia Barros Geber Ramalho Jacques Robin Francisco Carvalho ProfessoresAlunos/2001

43 CIn- UFPE 43 Projetos em andamento Mercado Virtual Negociação entre agentes para comércio eletrônico Meta-busca de páginas especializadas páginas de lista de publicações Extração de informação de home-pages de publicações para banco de dados Administração de sistemas heterogêneos espaço em disco Atores sintéticos para jogos Guararapes e Enigmas do Campus Recuperação de informação com Wordnet

44 CIn- UFPE 44 Projetos em andamento Ambientes Virtuais de Estudo Cooperativo agentes para ensino à distância pela internet Robótica e sistemas multi-agentes robocup: simulator Acompanhamento musical automático percepção, previsão de acordes, improvisação,... Integração de técnicas descoberta de conhecimento em BD automatizada OLAP e Data Warehouse Planejamento de sistemas celulares otimização baseada em agentes

45 Fundamentos de IA Res. de Problemas, Repr. de Conhecimento e Raciocínio Intro. à Redes Neurais Redes NeuraisInteligência Artificial SimbólicaProgramação em Lógica Disciplinas de IA na Graduação

46 CIn- UFPE 46 Disciplinas de IA na Pós-graduação Básicas: Métodos de C.I. 1 –Busca, Representação do conhecimento e raciocínio, Sistemas especialistas Aplicações de C.I. –Redes Neurais e Probabilidade Agentes Inteligentes Eletivas: Métodos de C.I. 2 –Aprendizagem Simbólica, Planejamento, Sistemas multi- agente, etc... Agentes Inteligentes Redes Neurais Data Mining ETCCCCCC = ~compint/eletivas.html


Carregar ppt "CIn- UFPE 1 Aplicações de Agentes Inteligentes. CIn- UFPE 2 Agentes: o que são? Programação Orientada a Agentes envolve um conjunto de metáforas, ferramentas."

Apresentações semelhantes


Anúncios Google