Projetos

Informações breves

Instituições envolvidas

mEvoSys

(Resumo)

-Título: "MultiEvolutionary Sytems (mEvoSys)"

-Descrição:   mEvoSys é um projeto de pesquisa que objetiva estudar e desenvolver abordagens inovadores que incorporem multiplas capacidades evolucionárias simultâneas de várias naturezas, sejam elas simbólicas ou subsimbólicas. Notadamente, unindo aspectos de sistemas multiagentes (i.e. habilidades meméticas tais como comunicação e coordenação), a aspectos de sistemas evolucionários convencionais (i.e. genéticas). A abordagem a ser utilizada inclui técnicas clássicas de representação simbólica do ambiente, intencionalidades, ações e metas dos agentes, bem como técnicas de inteligência computacional como inteligência de enxames, computação evolucionária e algoritmos culturais. Imaginamos que o viés híbrido dos novos sistemas possa resolver melhor problemas onde capacidade de adaptação e realização de ações semanticamente qualificáveis sejam requeridas ao mesmo tempo. Ainda, pretendemos envidar esforços para que uma abordagem cibernética seja utilizada. Assim o potencial de utilização de inteligência distribuída com realimentação em diferentes níveis (memético e genético) possa vir a ser utilizado em sistemas que sejam naturais ou artificiais, indistintamente. São subproblemas teóricos a serem tratados, as investigações dos seguintes aspectos nessa nova classe de sistemas: (i) comunicação; (ii) comportamentos sociais; (iii) semântica de ações individuais; (iv) elementos estruturantes do ambiente e sociedade; (v) como genética influencia memética; (vi) como memética pode vir a influenciar genética; (vii) emergência de comportamentos individuais; e (viii) emergência de comportamentos sociais. São subproblemas pragmáticos a serem tratados, as investigações dos seguintes aspectos de representação híbrida nessa nova classe de sistemas: (i) ambiente; (ii) objetivos e metas; (iii) ações dos agentes; (iv) elementos estruturantes do ambiente e sociedade; e, (v) comportamentos sociais. Os resultados esperados poderão possibilitar simulações sócio-econômicas plausíveis.

-Palavras chave: Computação Inteligente, Sistemas Multiagentes, Computação Evolucionárias, Memética, Simulações Sociais, Simulações Econômicas.

-Período: agosto/2008 a julho/2011

(PROJETO EM ANDAMENTO)

Universidade de Pernambuco

Coordenado por

Prof. Fernando Buarque(DSC)

WPA

W.P.A.

(Resumo)

-Título: "Wolf-Pack Approximation (WPA)"

-Descrição:   Ajuste de funções é uma necessidade bastante frequente em várias áreas de aplicação de computadores. Entretanto, essa tarefa não é simples de ser executada principalmente se o domínio de aplicação for dinãmico e envolver muitas variáveis. Nesses casos, os algoritmos ideiais para realizar a tarefa devem ser flexíveis o bastante para balancear os requisitos desejados com baixos custos computacionais. Computação social pode ser uma boa alternativa para inspirar novos algoritmos. WPA é um projeto de pesquisa científica que objetiva o desenvolvimento de algoritmos inspirados em matilhas de lobos para realização de aproximação de funções. O algoritmo é inteligente e híbrido, isto significa que ele aprende com seu próprio funcionamento em pelo menos dois modos. Por sua organização em dois níveis, a saber simbólico e distribuído, ele também é capaz de se auto-controlar sobre a (i) distribuição de sub-tarefas entre os lobos da matilha e (ii) quanto ao acordo de papéis com comportamentos egoístas e altruístas. Os algoritmos de matilhas de lobos deste projeto oferecem um interessante balanço entre as capacidade de inteligência e comunicação dos seus agentes, ambas muito "caras" em ferramentas para aplicações reais. Espera-se que os resultados suplantem o estado da arte em algoritmos sociais. 

-Palavras chave: Computação Inteligente, Algoritmos de aproximação de funções, Algoritmos de matilhas de lobos

-Período: agosto/2007 a julho/2010

(PROJETO EM ANDAMENTO)

Universidade de Pernambuco

Coordenado por

Prof. Fernando Buarque(DSC)

Prof. Luis Carlos (DSC)

F.S.S

(Resumo)

-Título: "Fish-school Search (FSS)"

-Descrição:   Problemas de busca podem se tornar bastante difíceis se o espaço de busca for muito grande. Nesses casos, os algoritmos de busca tradicionais são pouco eficazes e custos. Recentemente, avanções em computação baseada em população têm produzido resultados muito encorajadores para os problemas de alta cardinalidade, como as buscas em espaços hiperdimensionais. Nesse sentido FSS é um projeto de pesquisa científica que objetiva o desenvolvimento de algoritmos inspirados em cardumes de peixes para realização de buscas altamente paralelas. O algoritmo é inteligente, o que isto significa que ele aprende com seu próprio funcionamento. Ele também é se auto regula tanto (i) na direção da busca como  (ii) na sua granularidade. Os algoritmos de cardumes de peixes deste projeto possuem um interessante equilíbrio entre as habilidades de 'exploration' e 'exploitation', ambas muito desejáveis para uma ferramenta de busca. Espera-se que os resultados suplantem o estado da arte em inteligência de enxames.  

-Palavras chave: Computação Inteligente, Algoritmos de buscas, Algoritmos de cardumes de peixes

-Fomento: PIBIC - CNPq/UPE;

-Período: março/2007 a dezembro/2010

(PROJETO EM ANDAMENTO)

Universidade de Pernambuco

Coordenado por

Prof. Carmelo Bastos(DSC)

Prof. Fernando Buarque(DSC)

 ML-Venn Network (Resumo)

-Título: "Redes de Venn com mais de uma camada de processamento" (ML-Venn)

-Descrição:  Redes de Venn são arquiteturas computacionais inteligentes (redes neurais artificiais), propostas por Buaque em 2002. Elas possuem a capacidade de emular algumas funções cerebrais ao mesmo tempo em que suas atividades internas se assemelham ao que é observado em imagens funcionais do cérebro. Inspirando-se na organização morfo-funcional do cérebro as Redes de Venn possibilitam (i) a utilização de diferentes tipos de unidades de processamento, (ii) distintas regiões dentro da rede, (iii) utilização de diferentes tipos de conexão e (iv) seleção de conectividade ad hoc de distintos tipos entre as unidades de processamento das regiões. Apesar de sua flexibilidade, um aspecto fundamental não foi incluído nas redes de Venn, a multi-laminaridade do córtex cerebral. Alguns autores (e.g. TREVES, 2003; RAIZADA et al., 2003) atribuem a essa característica funções executivas e superiores importantes nos mamíferos. Nesse sentido o Projeto ML-Venn é uma arrojada tentativa de incluir de múltiplas camadas de processamento nas redes de Venn. Objetivos específicos são: refinar as Redes de Venn e demais extensões propostas pelo autor, produzindo uma variante multi-camadas, inicialmente com duas camadas, Multi-Layer Venn. Esta nova modalidade de rede neural artificial da família Venn deve incluir a noção de processamento competitivo local tanto dentro de múltiplas camadas de processamento - como dentre as colunas corticais. Dentre os principais resultados esperados estão: a descoberta da construção algorítmica que permita incluir novas camadas de processamento nas redes de Venn; a avaliação do aumento da capacidade de processamento de novas redes de Venn; e a identificação de possíveis aplicações para a família de redes de Venn multicamadas. Algumas expectativas são de que as ML-Venn possam ser úteis no estudo da (i) neurocomunicação inter-hemisférica e (ii) prognose em doenças neurológicas.
-Palavras chave: Redes de Venn, Redes Neurais Artificiais, Simuladores de redes neurais, Modelos do Córtex, Multilaminaridade do córtex,  Simulação de funções do cérebro

-Fomento: 1) PIBIC - CNPq/UPE (duas bolsas);

                  2) Financiamento CNPq Edital MCT/CNPq 15/2007-Universal-Faixa A.

-Período: agosto/2006 a julho/2009

(PROJETO EM ANDAMENTO)

Universidade de Pernambuco

Coordenado por

Prof. Fernando Buarque(DSC)

S.I.I.D.

(Resumo)

-Título: "Sistema Inteligente de Inspeção de Dutos"

-Descrição: Dutos de petróleo e gás são facilidades altamente importantes na infra-estrutura de distribuição energética de pais, especialmente um pais de dimensões continentais como o Brasil. Dadas as condições operacionais hostis que essas facilidades se encontram, normalmente enterrados ou submersos no leito marinho, elas estão sujeitas a muitos desgastes, oxidação e dados por acidentes. As tecnologias atuais de manutenção preventiva incluem métodos pouco eficazes ou anti-econômicos e não se coadunam com a dinâmica e custos financeiros esperados. nesse sentido o projeto SIID foi concebido como um sistema inteligente de sensoriamento capaz de ser utilizado em problemas reais, realizando inspeção externa em dutos enterrados ou submersos, através de sensores múltiplos, especialmente em utilidades submersas em águas rasas (zonas de arrebentação) como encontradas no nordeste do Brasil. Os objetivos esperados são maior economia operacional, precisão nas sugestões de manutenção e boa antecipação de problemas, esses que podem gerar danos ambientais graves se não monitorados apropriadamente.

-Palavras chave: Computação Inteligente, multi-sensores, GPR, Sonar, Visão térmica, fusão sensorial, Inspeção em facilidades enterradas ou submersas

-Fomento: Petrobras - CENPES

-Período: setembro/2006 a dezembro/2008 (com extensão de três meses)

 Prof. Aluízio Araújo(CIn)

Prof. Fernando Buarque(DSC)

Prof. Guilherme Barreto(DETI)

Eng. José Flávio(UN-RN/CE)

 Intelicolheita (Resumo)

-Título: "Suporte inteligente à colheita de cana-de-açúcar" (Intelicolheita)

-Descrição: A competitividade e produção agrícola estão demandando cada vez mais soluções tecnológicas que lidem melhor com as dificuldades inerentes ao não determinismo e complexidade dos agronegócios. Num cenário atual de crise energética e de abastecimento de alimentos, a cultura da cana-de-açúcar é uma das 'comodities' que potencialmente pode desempenhar importância estratégica para paises emergentes como o Brasil. Nesse sentido o projeto de pesquisa 'Intelicolheita' objetiva utilizar  Redes Neurais Artificias (RNA) para modelar o comportamento vegetal daquela cultura agrícola visando bem apoiar gerentes nas suas decisões de colheita de lotes plantados com cana-de-açúcar. Espera-se ainda que os resultados possam ser aplicados no setor sucro-alcooleiro do Estado de Pernambuco.

-Palavras chave: Redes Neurais Artificiais, Suporte à decisão, Cana-de-açúcar, Colheita

-Fomento: CT-INFO: CNPq 31/2004 – PDPG-TI

-Período: janeiro/2005 a março/2007 (com extensão de três meses)

Universidade de Pernambuco

Coordenado por

Prof. Fernando Buarque(DSC)

EE II

(Resumo)

-Título: "Evolution and Ecology of Interacting Infohabitants" (EE II)

-Descrição: Projeto de pesquisa trilateral (Inglaterra-Holanda-Portugal) e multi-institucional (Imperial College London-Technische Universiteit Eindhoven-Universidade Nova de Lisboa) financiado pela Comunidade Européia no FP5 (Programa Quadro 5) que se propôs pesquisar a evolução e ecologia de ‘infohabitantes-interagentes’. A pesquisa inicia definindo população de infohabitantes e suas interações. No EEII, uma abordagem baseada em ontologias e inteligência computacional é proposta como modelo de interação. Em seguida estudos fatoriais de escalabilidade, abertura (nas interações) e estabilidade são realizados. Os objetivos são de observar impactos na estrutura e dinâmica do ecosistema de informações por variações nos três fatores estudados, tipos de interação emergentes e tipos de info-habitantes que vão evoluir. Modelos teóricos e demonstradores são esperados como contribuição para aplicação em diversas áreas de interesse sócio-econômico no espaço de atuação da comunidade européia.

-Palavras chave: Computação Inteligente, Sistemas multiagentes, Ecologia de 'Infohabitantes

-Fomento: Comunidade Européia (Programa Quadro - FP5)

-Período: maio/2000 a abril/2003

Coordenado por

Prof. Philippe De Wilde(ICSTM)

Prof. Fernando Buarque(DSC)

 Venn-Networks (Overview)

Venn-Networks (CD - Anexo)

 Venn-Networks (A4 Poster)

Venn-Networks   (@ Wikipedia)

-Título: "Modelling Neural Processing Using Venn-Networks in  Physiological and Pathological Scenarios" (Venn-Networks) - Tese de Doutorado

-Descrição: Modelagem biológica algumas vezes não considera aspectos existentes na natureza e passa a atender a critérios mais pragmáticos de implementação. Esse tipo de escolha produz sistemas bastante dissociados das inspirações naturais. Nesse sentido se propõe uma nova arquitetura de Redes Neurais Artificias (RNA) biologicamente inspiradas e que podem ser utilizadas como ferramentas para o estudo do próprio cérebro, as Redes de Venn. Com elas, conceitos amplamente conhecidos por neurofisiologistas e neurologistas foram incorporados em um único modelo computacional que pode emular funções cognitivas simples ao mesmo tempo que produz ativações como as observadas em imagens funcionais do cérebro (i.e. ressonância magnética funcional). O trabalho propões inclui um modelo teórico, e dez conjuntos de simulações de situações fisiológicas e patológicas.

-Palavras chave: Redes Neurais Artificiais, Redes de Venn, Modelagem de Funções Cerebrais, Modelagem de Neuropatologias, Métodos de Imagem do Cérebro.

-Fomento: Bolsa do CNPq de Doutorado no Exterior - 200295/98-5

-Período: outubro/1998 a dezembro/2002

Imperial College London

University of London

Sob a supervisão do

Prof. Philippe De Wilde(ICSTM)

 nDSS (Resumo)

-Título: "Suporte à Decisão Gerencial baseado em Redes Neurais Artificiais - nDSS" - Dissertação de Mestrado

-Descrição: Suporte a decisão gerencial muitas vezes oferece desafios decorrentes da complexidade do ambientes de decisão, falta de dados e não determinismo. Nesse sentido se propõe o nDSS. Ele é uma nova classe de sistemas de suporte a decisão que incorpora heurísticas e Redes Neurais Artificias (RNA) para especializar sistemas genéricos de suporte à decisão (DSS). A pesquisa inclui ainda o desenvolvimento de uma metodologia para desenvolvimento dos nDSS e validação em aplicações do mundo real, i.e. dois problemas, um de medicina e outro em agronomia.  

-Palavras chave: Redes Neurais Artificiais (RNA), Suporte à decisão,  Sistemas de apoio à decisão, nDSS, Aplicações de RNA.

-Fomento: Bolsa Capes de Mestrado no Brasil

-Período: outubro/1996 a maio/1998

Universidade Federal de Pernambuco

Sob a orientação da

Profa. Teresa Ludermir(CIn)