Este documento explora o transporte de agentes cognitivos entre sistemas multi-agentes distintos. Propõe protocolos para permitir a transferência de agentes de forma que possam interagir com outros agentes em sistemas diferentes. O objetivo é levar em conta a relação do agente com o novo sistema, inspirada em relações ecológicas como mutualismo, inquilinismo e predatismo.
O documento discute agentes inteligentes em bibliotecas digitais. Ele define agentes inteligentes e seus tipos, incluindo reativos simples, baseados em modelos, baseados em objetivos, baseados em utilidade e com aprendizagem. Também descreve como agentes podem ser aplicados em bibliotecas digitais, por exemplo, para busca de informação, disseminação de informação com perfis de usuários e notificações.
O documento discute agentes móveis em aplicações sensíveis ao contexto. Estuda as características e tipos de migração de agentes, além das vantagens da mobilidade. Apresenta a plataforma JADE e realiza experimentos com agentes móveis interativos em uma biblioteca. Conclui que agentes móveis distribuídos são uma solução viável para sistemas sensíveis ao contexto como sistemas pervasivos.
Este documento discute sistemas multiagentes e sistemas distribuídos sensíveis ao contexto. Agentes de software são entidades autônomas capazes de interagir socialmente. Sistemas multiagentes envolvem a interação cooperativa de vários agentes distribuídos. Agentes móveis podem migrar entre dispositivos para evitar sobrecarga de rede. Sistemas sensíveis ao contexto permitem que agentes percebam e reajam ao ambiente.
Os sistemas especialistas são sistemas que reproduzem o comportamento de especialistas humanos na resolução de problemas. Eles possuem conhecimento especializado em alta qualidade e quantidade e podem adquirir novos conhecimentos. Os sistemas multiagentes consistem de agentes que cooperam para solucionar problemas complexos de forma distribuída. As redes neurais artificiais se inspiram nas redes neurais biológicas e buscam simular o comportamento inteligente emergente do cérebro.
O documento discute agentes inteligentes, definindo-os como softwares autônomos capazes de realizar tarefas. Apresenta suas características gerais e específicas, tipos de agentes, aprendizagem e áreas de aplicação como ciberespaço e interação humano-computador.
(1) O documento discute sistemas baseados em conhecimento e agentes inteligentes. Apresenta as vantagens dos sistemas baseados em agentes para lidar com ambientes dinâmicos e distribuídos.
(2) Agentes são entidades autônomas capazes de solucionar problemas em ambientes abertos e dinâmicos, interagindo e cooperando com outros agentes. Sistemas baseados em agentes estão sendo usados academicamente e comercialmente.
(3) A computação baseada em agentes surgiu na década de 1970
Operações de Informação para apoiar a prevenção à fraudeEduardo Moresi
1. O documento discute a aplicação dos conceitos de operações de informação (InfOp) para prevenção de corrupção e fraude no setor público. 2. A teoria da complexidade é apresentada como arcabouço conceitual para entender a fraude como um fenômeno complexo. 3. São descritos aspectos de um projeto de pesquisa sobre InfOp aplicadas à prevenção de fraude desenvolvido em parceria entre universidade e órgãos governamentais.
Desenvolvendo Sistemas Multiagentes utilizando ferramentas de código abertoFelipe Neves Brito
Roteiro
O que é um Agente
O que é um Sistema Multiagentes JADE
JASON
Exemplos

O que é um agente?
“Um agente é qualquer coisa que pode ser vista percebendo um ambiente por meio de sensores e atuando no mesmo por meio de atuadores” (Russel & Norvig)

Características Cognitivas de um Agente
Autonomia – capacidade de agir sem intervenção de outros agentes.
Reatividade – habilidade de reagir a estímulos do ambiente.
Proatividade – propriedade de agir guiado por objetivos, a partir de iniciativa própria. Sociabilidade – potencialidade de se comunicar com outros agentes do ambiente.

Funcionamento do Agente
O que é um SMA?
Sistema Multiagente
Um sistema multiagente consiste de vários agentes que interagem entre si.
Os agentes podem colaborar, cooperar, negociar ou competir para cumprir objetivos similares ou diferentes. Os agentes não são as únicas entidades de um sistema multiagentes
Ambiente, organizações, papéis e objetos
Os dados estão descentralizados A computação é assíncrona

Tipos de interação em um Sistema Multiagente
Cooperação
trabalhar juntos em busca de um objetivo comum.
Coordenação
gerenciar as dependências entre diferentes atividades, de forma que as ações dos diferentes agentes sejam sincronizadas e o trabalho dobrado seja evitado.
Negociação
chegar a um acordo que seja aceitável para todas as partes envolvidas.

Autonomia
Objeto: possui estado
Agente: possui estado e comportamento
Mensagens
Objeto: chamada de método
Agente: envio de mensagens em uma linguagem de comunicação de agentes (ACL)
Comportamentos
Controle
Objetos: thread comum aos demais objetos do sistema
Agentes: thread único
Agentes X Objetos
Objeto: reação a eventos
Agente: comportamentos mais flexíveis (reativo, proativo, social)
JADE
JAVA Agent DEvelopment Framework O JADE é um software implementado em
Java, para o desenvolvimento de agentes.
Jade facilita a cooperação entre agentes utilizando o protocolo FIPA.
JADE
JAVA Agent DEvelopment Framework
JADE foi desenvolvido nos anos 2000 pela empresa Telecom Italia Lab para utilizá-lo na indústria da telecomunicação.
Em Fevereiro do ano 2000, a Telecom Italia Lab tornou o JADE software livre.

Hello World usando JADE
package examples.hello;
import jade.core.Agent;
public class HelloWorldAgent extends Agent {
protected void setup() {
System.out.println("Hello World! My name is "+getLocalName());
} }
JASON
JASON é uma plataforma para o desenvolvimento de Sistemas Multiagentes.
A linguagem AgentSpeak é utilizada para desenvolver agentes utilizando JASON.
JASON é um software open source
O documento discute agentes inteligentes em bibliotecas digitais. Ele define agentes inteligentes e seus tipos, incluindo reativos simples, baseados em modelos, baseados em objetivos, baseados em utilidade e com aprendizagem. Também descreve como agentes podem ser aplicados em bibliotecas digitais, por exemplo, para busca de informação, disseminação de informação com perfis de usuários e notificações.
O documento discute agentes móveis em aplicações sensíveis ao contexto. Estuda as características e tipos de migração de agentes, além das vantagens da mobilidade. Apresenta a plataforma JADE e realiza experimentos com agentes móveis interativos em uma biblioteca. Conclui que agentes móveis distribuídos são uma solução viável para sistemas sensíveis ao contexto como sistemas pervasivos.
Este documento discute sistemas multiagentes e sistemas distribuídos sensíveis ao contexto. Agentes de software são entidades autônomas capazes de interagir socialmente. Sistemas multiagentes envolvem a interação cooperativa de vários agentes distribuídos. Agentes móveis podem migrar entre dispositivos para evitar sobrecarga de rede. Sistemas sensíveis ao contexto permitem que agentes percebam e reajam ao ambiente.
Os sistemas especialistas são sistemas que reproduzem o comportamento de especialistas humanos na resolução de problemas. Eles possuem conhecimento especializado em alta qualidade e quantidade e podem adquirir novos conhecimentos. Os sistemas multiagentes consistem de agentes que cooperam para solucionar problemas complexos de forma distribuída. As redes neurais artificiais se inspiram nas redes neurais biológicas e buscam simular o comportamento inteligente emergente do cérebro.
O documento discute agentes inteligentes, definindo-os como softwares autônomos capazes de realizar tarefas. Apresenta suas características gerais e específicas, tipos de agentes, aprendizagem e áreas de aplicação como ciberespaço e interação humano-computador.
(1) O documento discute sistemas baseados em conhecimento e agentes inteligentes. Apresenta as vantagens dos sistemas baseados em agentes para lidar com ambientes dinâmicos e distribuídos.
(2) Agentes são entidades autônomas capazes de solucionar problemas em ambientes abertos e dinâmicos, interagindo e cooperando com outros agentes. Sistemas baseados em agentes estão sendo usados academicamente e comercialmente.
(3) A computação baseada em agentes surgiu na década de 1970
Operações de Informação para apoiar a prevenção à fraudeEduardo Moresi
1. O documento discute a aplicação dos conceitos de operações de informação (InfOp) para prevenção de corrupção e fraude no setor público. 2. A teoria da complexidade é apresentada como arcabouço conceitual para entender a fraude como um fenômeno complexo. 3. São descritos aspectos de um projeto de pesquisa sobre InfOp aplicadas à prevenção de fraude desenvolvido em parceria entre universidade e órgãos governamentais.
Desenvolvendo Sistemas Multiagentes utilizando ferramentas de código abertoFelipe Neves Brito
Roteiro
O que é um Agente
O que é um Sistema Multiagentes JADE
JASON
Exemplos

O que é um agente?
“Um agente é qualquer coisa que pode ser vista percebendo um ambiente por meio de sensores e atuando no mesmo por meio de atuadores” (Russel & Norvig)

Características Cognitivas de um Agente
Autonomia – capacidade de agir sem intervenção de outros agentes.
Reatividade – habilidade de reagir a estímulos do ambiente.
Proatividade – propriedade de agir guiado por objetivos, a partir de iniciativa própria. Sociabilidade – potencialidade de se comunicar com outros agentes do ambiente.

Funcionamento do Agente
O que é um SMA?
Sistema Multiagente
Um sistema multiagente consiste de vários agentes que interagem entre si.
Os agentes podem colaborar, cooperar, negociar ou competir para cumprir objetivos similares ou diferentes. Os agentes não são as únicas entidades de um sistema multiagentes
Ambiente, organizações, papéis e objetos
Os dados estão descentralizados A computação é assíncrona

Tipos de interação em um Sistema Multiagente
Cooperação
trabalhar juntos em busca de um objetivo comum.
Coordenação
gerenciar as dependências entre diferentes atividades, de forma que as ações dos diferentes agentes sejam sincronizadas e o trabalho dobrado seja evitado.
Negociação
chegar a um acordo que seja aceitável para todas as partes envolvidas.

Autonomia
Objeto: possui estado
Agente: possui estado e comportamento
Mensagens
Objeto: chamada de método
Agente: envio de mensagens em uma linguagem de comunicação de agentes (ACL)
Comportamentos
Controle
Objetos: thread comum aos demais objetos do sistema
Agentes: thread único
Agentes X Objetos
Objeto: reação a eventos
Agente: comportamentos mais flexíveis (reativo, proativo, social)
JADE
JAVA Agent DEvelopment Framework O JADE é um software implementado em
Java, para o desenvolvimento de agentes.
Jade facilita a cooperação entre agentes utilizando o protocolo FIPA.
JADE
JAVA Agent DEvelopment Framework
JADE foi desenvolvido nos anos 2000 pela empresa Telecom Italia Lab para utilizá-lo na indústria da telecomunicação.
Em Fevereiro do ano 2000, a Telecom Italia Lab tornou o JADE software livre.

Hello World usando JADE
package examples.hello;
import jade.core.Agent;
public class HelloWorldAgent extends Agent {
protected void setup() {
System.out.println("Hello World! My name is "+getLocalName());
} }
JASON
JASON é uma plataforma para o desenvolvimento de Sistemas Multiagentes.
A linguagem AgentSpeak é utilizada para desenvolver agentes utilizando JASON.
JASON é um software open source
No artigo desenvolve-se uma rede de Petri como ferramenta de apoio na modelagem e simulação de Sistemas Multiagentes (SMA). O estudo utiliza esta ferramenta para modelar as estruturas do SMA e visualizar com mais clareza as primitivas e instruções que deverão ser usadas para implementação do sistema com objetivo de conceber graficamente uma visão sobre regras e cooperação dos agentes envolvidos na resolução de um problema. São revistos alguns casos, onde redes de Petri foram utilizadas para modelagem, controle e simulação, depois é abordada a metodologia usada e parte-se para o estudo propriamente dito. O estudo de caso utilizado é o combate a incêndio com dois bombeiros que tem que agir de forma coordenada para executar suas ações. Na codificação do SMA foi utilizada a plataforma Jason com a linguagem orientada a agentes AgentSpeak(L).
Transporte de Agentes Cognitivos entre SMA Usando Framework Jason e o Middlew...Carlos Eduardo Pantoja
O documento discute o transporte de agentes entre sistemas multi-agente usando as relações ecológicas como base. Ele propõe protocolos baseados em predatismo, mutualismo e inquilinismo para transferir agentes de um SMA para outro e fornece exemplos de aplicação dos protocolos.
O documento discute a aplicação de sistemas multiagentes na tutoria inteligente, mencionando projetos que utilizaram essa abordagem para educação a distância e sistemas tutores inteligentes. É apresentada uma revisão de literatura sobre agentes inteligentes e sistemas multiagentes aplicados a e-learning.
Transporte de Agentes Cognitivos entre SMA Distintos Inspirado nos Princípios...Carlos Eduardo Pantoja
Apresentação feita no XII WESAAC em 02/05/2018.
Na biologia, os seres vivos são capazes de estabelecer relações que podem ser classificadas de acordo com o comportamento dos envolvidos. Estas relações biológicas podem ser benéficas ou não para os envolvidos dependendo de como estes se relacionam. Agentes são entidades autônomas com capacidade de tomada de decisão, raciocínio cognitivo e, inclusive, de socializar com outros agentes em um Sistema Multi-Agente (SMA). Alguns agentes são capazes de se moverem para outros sistemas, podendo, assim, se relacionar com agentes, de forma similar aos seres vivos. Este trabalho tem como objetivo propor protocolos inspirados nas relações biológicas com a finalidade de explorar a movimentação de agentes pertencentes a um SMA embarcado em um dispositivo físico e autônomo para um outro SMA em um dispositivo distinto. Serão abordados três protocolos: predatismo, mutualismo e inquilinismo, onde a transferência é feita com o objetivo de dominar, trocar conhecimentos e sobreviver no sistema de destino, respectivamente. Estes protocolos visam preservar e/ou compartilhar os conhecimentos indispensáveis obtidos durante a existência dos agentes. Neste caso, um SMA pode utilizar um dos protocolos propostos para migrar para um outro sistema embarcado. Por fim, serão apresentados alguns experimentos iniciais, nos quais foram criados dois protótipos (um líder e um hospedeiro) onde o líder é danificado e a relação de predatismo é acionada para preservar os conhecimentos adquiridos.
O documento descreve a plataforma SemantiCore, que permite o desenvolvimento de aplicações baseadas em agentes na Web Semântica. Apresenta os conceitos de agentes inteligentes, sistemas multiagentes, comunicação e cooperação entre agentes. Descreve também a arquitetura do agente semântico no SemantiCore e um exemplo de aplicação para alocação de recursos humanos a projetos de software.
O documento discute a programação de ambientes em sistemas multi-agentes. Ele introduz os conceitos de ambientes na inteligência artificial e engenharia de software orientada a agentes. Também descreve modelos de programação de ambientes, incluindo modelos de ação, percepção, computação, dados e distribuição de ambientes. O documento fornece uma fundamentação teórica para a programação de ambientes em sistemas multi-agentes.
Palestra - Internet das Coisas Robóticas: Os desafios de trabalhar com multia...Felipe Mota
O documento discute os desafios da Internet das Coisas Robóticas (IoRT), que envolve dispositivos inteligentes capazes de monitorar eventos, coletar e analisar dados, trocar informações e tomar ações no ambiente físico. O autor também aborda sistemas multiagentes, onde agentes autônomos interagem em ambientes compartilhados para atingir objetivos. Como exemplo, é apresentado um ecossistema doméstico com agentes humanos, da Internet das Coisas e robóticos trabalhando juntos.
O documento discute a aplicação de sistemas multiagentes à tutoria inteligente. Apresenta conceitos gerais sobre agentes inteligentes e sistemas multiagentes e exemplos de projetos que utilizam essa abordagem no ensino a distância, como o Tapejara, SEMAI e LANCA. Fornece também referências bibliográficas sobre o tema.
Este documento fornece um resumo sobre análise de redes sociais (ARS). Descreve o que é ARS, seus princípios, elementos e medidas chave, além de softwares utilizados para mapeamento e análise de redes sociais, como UCINET e Gephi. Finaliza com uma breve explicação sobre como usar a ferramenta SNAPP para analisar fóruns online.
O documento discute sistemas distribuídos baseados em objetos, onde objetos podem ser distribuídos em redes de computadores de forma transparente aos usuários. Os sistemas distribuídos baseados em objetos combinam tecnologias de objetos, distribuição e web para prover portabilidade e interoperabilidade entre aplicações.
O documento discute os conceitos de agentes e sistemas multiagentes. Em três frases, apresenta:
1) Agentes são entidades capazes de perceber o ambiente por meio de sensores e agir sobre ele por meio de atuadores. 2) Podem ser humanos, máquinas ou software. 3) Sistemas multiagentes envolvem múltiplos agentes autônomos interagindo para resolver problemas complexos.
Explorando a Comunicação entre Sistemas Multi-Agentes Embarcados em Ambientes...Carlos Eduardo Pantoja
O documento propõe um laboratório para explorar a comunicação entre sistemas multi-agentes embarcados em ambientes inteligentes para a Internet das Coisas. O laboratório consiste em dispositivos inteligentes, sensores, atuadores e sistemas multi-agentes embarcados que se comunicam através de um middleware para trocar informações e controlar o ambiente.
88194121 puc-ihc-aula11-teorias-de-ihc-eng-cognitivaJosimar Lima
O documento discute a engenharia cognitiva como abordagem teórica para interface homem-máquina. A engenharia cognitiva visa aplicar os conhecimentos da ciência cognitiva no design de sistemas computacionais para compreender e representar como os processos cognitivos ocorrem durante a interação entre usuários e sistemas. Ela analisa os "golfos de execução e avaliação" que devem ser reduzidos pelo projetista para facilitar a compreensão do sistema pelo usuário.
Desenvolvimento de um modelo de simulação social da cidade de MandiritubaLeonardo Alcantara
Este documento descreve o desenvolvimento de um protótipo de modelo de simulação social para a cidade de Mandirituba no Brasil usando agentes de software. O modelo é baseado no modelo de Kohl para segregação urbana e foi construído na ferramenta NetLogo. O protótipo simula o crescimento populacional considerando fatores socioeconômicos ao longo de dez anos.
1) O documento apresenta uma análise de desempenho do SensorML e do banco de dados NoSQL MongoDB como soluções para o desenvolvimento de catálogos de produtores de dados para Internet das Coisas.
2) A análise foi realizada através de simulações que avaliaram a robustez e flexibilidade das soluções ao lidar com requisições frequentes e heterogeneidade de dados.
3) Os resultados das simulações mostraram que o SensorML e o MongoDB oferecem suporte viável para o registro e descoberta flexível de produtores de
O documento discute redes de sensores sem fio e como elas podem ser usadas para monitorar cidades. Ele descreve como sensores em Nova York ajudaram a melhorar a eficiência dos táxis e como sensores no lixo em Seattle mapearam o fluxo de resíduos. Também discute o potencial de usar postes de iluminação para coletar mais dados sobre as cidades.
O documento discute o uso de serviços Web semânticos e agentes de software em um framework para adaptação de conteúdo. O framework proposto estende o FACI através de novos componentes como agentes e cache, e usa ontologias e regras de inferência para adaptar conteúdo de forma contextualizada aos dispositivos móveis. Dois estudos de caso são apresentados para ilustrar a aplicação do framework no curso de medicina da UFSCar.
O documento discute a aplicação da inteligência artificial para sistemas colaborativos, mencionando técnicas como ontologias, mineração de dados e redes neurais que podem apoiar a comunicação e coordenação entre pessoas. A inteligência artificial também pode ajudar na resolução de conflitos em trabalhos colaborativos.
O documento descreve como integrar programação Java com Arduino utilizando o Javino. O Javino permite comunicação entre linguagens de programação de alto nível como Java com hardware como Arduino, através de bibliotecas para comunicação serial e detecção de erros. O documento também explica conceitos básicos do Arduino e como programá-lo, além de apresentar exemplos de projetos com Arduino e a aplicação do Javino em Java.
No artigo desenvolve-se uma rede de Petri como ferramenta de apoio na modelagem e simulação de Sistemas Multiagentes (SMA). O estudo utiliza esta ferramenta para modelar as estruturas do SMA e visualizar com mais clareza as primitivas e instruções que deverão ser usadas para implementação do sistema com objetivo de conceber graficamente uma visão sobre regras e cooperação dos agentes envolvidos na resolução de um problema. São revistos alguns casos, onde redes de Petri foram utilizadas para modelagem, controle e simulação, depois é abordada a metodologia usada e parte-se para o estudo propriamente dito. O estudo de caso utilizado é o combate a incêndio com dois bombeiros que tem que agir de forma coordenada para executar suas ações. Na codificação do SMA foi utilizada a plataforma Jason com a linguagem orientada a agentes AgentSpeak(L).
Transporte de Agentes Cognitivos entre SMA Usando Framework Jason e o Middlew...Carlos Eduardo Pantoja
O documento discute o transporte de agentes entre sistemas multi-agente usando as relações ecológicas como base. Ele propõe protocolos baseados em predatismo, mutualismo e inquilinismo para transferir agentes de um SMA para outro e fornece exemplos de aplicação dos protocolos.
O documento discute a aplicação de sistemas multiagentes na tutoria inteligente, mencionando projetos que utilizaram essa abordagem para educação a distância e sistemas tutores inteligentes. É apresentada uma revisão de literatura sobre agentes inteligentes e sistemas multiagentes aplicados a e-learning.
Transporte de Agentes Cognitivos entre SMA Distintos Inspirado nos Princípios...Carlos Eduardo Pantoja
Apresentação feita no XII WESAAC em 02/05/2018.
Na biologia, os seres vivos são capazes de estabelecer relações que podem ser classificadas de acordo com o comportamento dos envolvidos. Estas relações biológicas podem ser benéficas ou não para os envolvidos dependendo de como estes se relacionam. Agentes são entidades autônomas com capacidade de tomada de decisão, raciocínio cognitivo e, inclusive, de socializar com outros agentes em um Sistema Multi-Agente (SMA). Alguns agentes são capazes de se moverem para outros sistemas, podendo, assim, se relacionar com agentes, de forma similar aos seres vivos. Este trabalho tem como objetivo propor protocolos inspirados nas relações biológicas com a finalidade de explorar a movimentação de agentes pertencentes a um SMA embarcado em um dispositivo físico e autônomo para um outro SMA em um dispositivo distinto. Serão abordados três protocolos: predatismo, mutualismo e inquilinismo, onde a transferência é feita com o objetivo de dominar, trocar conhecimentos e sobreviver no sistema de destino, respectivamente. Estes protocolos visam preservar e/ou compartilhar os conhecimentos indispensáveis obtidos durante a existência dos agentes. Neste caso, um SMA pode utilizar um dos protocolos propostos para migrar para um outro sistema embarcado. Por fim, serão apresentados alguns experimentos iniciais, nos quais foram criados dois protótipos (um líder e um hospedeiro) onde o líder é danificado e a relação de predatismo é acionada para preservar os conhecimentos adquiridos.
O documento descreve a plataforma SemantiCore, que permite o desenvolvimento de aplicações baseadas em agentes na Web Semântica. Apresenta os conceitos de agentes inteligentes, sistemas multiagentes, comunicação e cooperação entre agentes. Descreve também a arquitetura do agente semântico no SemantiCore e um exemplo de aplicação para alocação de recursos humanos a projetos de software.
O documento discute a programação de ambientes em sistemas multi-agentes. Ele introduz os conceitos de ambientes na inteligência artificial e engenharia de software orientada a agentes. Também descreve modelos de programação de ambientes, incluindo modelos de ação, percepção, computação, dados e distribuição de ambientes. O documento fornece uma fundamentação teórica para a programação de ambientes em sistemas multi-agentes.
Palestra - Internet das Coisas Robóticas: Os desafios de trabalhar com multia...Felipe Mota
O documento discute os desafios da Internet das Coisas Robóticas (IoRT), que envolve dispositivos inteligentes capazes de monitorar eventos, coletar e analisar dados, trocar informações e tomar ações no ambiente físico. O autor também aborda sistemas multiagentes, onde agentes autônomos interagem em ambientes compartilhados para atingir objetivos. Como exemplo, é apresentado um ecossistema doméstico com agentes humanos, da Internet das Coisas e robóticos trabalhando juntos.
O documento discute a aplicação de sistemas multiagentes à tutoria inteligente. Apresenta conceitos gerais sobre agentes inteligentes e sistemas multiagentes e exemplos de projetos que utilizam essa abordagem no ensino a distância, como o Tapejara, SEMAI e LANCA. Fornece também referências bibliográficas sobre o tema.
Este documento fornece um resumo sobre análise de redes sociais (ARS). Descreve o que é ARS, seus princípios, elementos e medidas chave, além de softwares utilizados para mapeamento e análise de redes sociais, como UCINET e Gephi. Finaliza com uma breve explicação sobre como usar a ferramenta SNAPP para analisar fóruns online.
O documento discute sistemas distribuídos baseados em objetos, onde objetos podem ser distribuídos em redes de computadores de forma transparente aos usuários. Os sistemas distribuídos baseados em objetos combinam tecnologias de objetos, distribuição e web para prover portabilidade e interoperabilidade entre aplicações.
O documento discute os conceitos de agentes e sistemas multiagentes. Em três frases, apresenta:
1) Agentes são entidades capazes de perceber o ambiente por meio de sensores e agir sobre ele por meio de atuadores. 2) Podem ser humanos, máquinas ou software. 3) Sistemas multiagentes envolvem múltiplos agentes autônomos interagindo para resolver problemas complexos.
Explorando a Comunicação entre Sistemas Multi-Agentes Embarcados em Ambientes...Carlos Eduardo Pantoja
O documento propõe um laboratório para explorar a comunicação entre sistemas multi-agentes embarcados em ambientes inteligentes para a Internet das Coisas. O laboratório consiste em dispositivos inteligentes, sensores, atuadores e sistemas multi-agentes embarcados que se comunicam através de um middleware para trocar informações e controlar o ambiente.
88194121 puc-ihc-aula11-teorias-de-ihc-eng-cognitivaJosimar Lima
O documento discute a engenharia cognitiva como abordagem teórica para interface homem-máquina. A engenharia cognitiva visa aplicar os conhecimentos da ciência cognitiva no design de sistemas computacionais para compreender e representar como os processos cognitivos ocorrem durante a interação entre usuários e sistemas. Ela analisa os "golfos de execução e avaliação" que devem ser reduzidos pelo projetista para facilitar a compreensão do sistema pelo usuário.
Desenvolvimento de um modelo de simulação social da cidade de MandiritubaLeonardo Alcantara
Este documento descreve o desenvolvimento de um protótipo de modelo de simulação social para a cidade de Mandirituba no Brasil usando agentes de software. O modelo é baseado no modelo de Kohl para segregação urbana e foi construído na ferramenta NetLogo. O protótipo simula o crescimento populacional considerando fatores socioeconômicos ao longo de dez anos.
1) O documento apresenta uma análise de desempenho do SensorML e do banco de dados NoSQL MongoDB como soluções para o desenvolvimento de catálogos de produtores de dados para Internet das Coisas.
2) A análise foi realizada através de simulações que avaliaram a robustez e flexibilidade das soluções ao lidar com requisições frequentes e heterogeneidade de dados.
3) Os resultados das simulações mostraram que o SensorML e o MongoDB oferecem suporte viável para o registro e descoberta flexível de produtores de
O documento discute redes de sensores sem fio e como elas podem ser usadas para monitorar cidades. Ele descreve como sensores em Nova York ajudaram a melhorar a eficiência dos táxis e como sensores no lixo em Seattle mapearam o fluxo de resíduos. Também discute o potencial de usar postes de iluminação para coletar mais dados sobre as cidades.
O documento discute o uso de serviços Web semânticos e agentes de software em um framework para adaptação de conteúdo. O framework proposto estende o FACI através de novos componentes como agentes e cache, e usa ontologias e regras de inferência para adaptar conteúdo de forma contextualizada aos dispositivos móveis. Dois estudos de caso são apresentados para ilustrar a aplicação do framework no curso de medicina da UFSCar.
O documento discute a aplicação da inteligência artificial para sistemas colaborativos, mencionando técnicas como ontologias, mineração de dados e redes neurais que podem apoiar a comunicação e coordenação entre pessoas. A inteligência artificial também pode ajudar na resolução de conflitos em trabalhos colaborativos.
Similar to Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos (20)
O documento descreve como integrar programação Java com Arduino utilizando o Javino. O Javino permite comunicação entre linguagens de programação de alto nível como Java com hardware como Arduino, através de bibliotecas para comunicação serial e detecção de erros. O documento também explica conceitos básicos do Arduino e como programá-lo, além de apresentar exemplos de projetos com Arduino e a aplicação do Javino em Java.
An Architecture for the Development of Ambient Intelligence Systems Managed b...Carlos Eduardo Pantoja
Presented at 30th International Conference on Software Engineering & Knowledge Engineering (SEKE) at San Francisco (USA).
1st July, 2018
Instagram: @prof.pantoja
O documento descreve três modalidades básicas de e-commerce e suas respectivas siglas: I) venda entre clientes (C2C), II) venda direta a consumidores (B2C), III) venda entre empresas (B2B). Em seguida, apresenta questões sobre as definições e aplicações dessas modalidades.
Integrating Multi-Agent Systems and Internet of Things To Support Ambient Int...Carlos Eduardo Pantoja
This document proposes integrating multi-agent systems and the Internet of Things to support ambient intelligence. The author aims to develop an architecture called the Internet of Smart Things that allows smart devices to collaborate as autonomous agents. Individual smart devices would be able to self-configure and interact using standard negotiation protocols. The architecture would also support distributed context reasoning and the formation of groups and societies of smart things. To achieve this, the author plans to develop smart things that function as augmented agents, extend existing agent platforms, and define organizational models for smart thing collectives.
O documento descreve o Laboratório Inteligente de Sistemas Autônomos (LISA), apresentando seu objetivo de desenvolver um ambiente inteligente utilizando sistemas multi-agentes. A metodologia envolve o uso de controladores, dispositivos eletrônicos e bancos de dados conectados através da ContextNET. Os resultados preliminares demonstraram a comunicação entre agentes e dispositivos, porém a conexão com bancos de dados ainda está sendo desenvolvida.
Support for the Deployment of Ambient Intelligence Systems Managed by Cogniti...Carlos Eduardo Pantoja
This document discusses extending the Jason framework to enable programming of physical agents for ambient intelligence systems. It proposes adding a communicator agent and message format to allow agents to communicate via a context network middleware. The approach defines internal actions for agents to send messages to other nodes in an IoT network. The goal is to support deployment of multi-agent systems for ambient intelligence that can leverage physical devices and the Internet of Things.
O documento descreve o desenvolvimento de uma casa inteligente baseada na arquitetura ARGO utilizando sistemas multi-agentes. A arquitetura ARGO permite aplicar agentes Jason em dispositivos embarcados como Arduino. O documento apresenta protótipos de casas inteligentes desenvolvidos e discute os objetivos de aplicar sistemas multi-agentes em ambientes reais e utilizar a arquitetura ARGO em uma casa inteligente física.
O documento apresenta o middleware ContextNet, descrevendo sua visão geral, tutorial de instalação e utilização, incluindo soluções para computação central, móvel e em grupo. É fornecida uma tarefa para os alunos instalarem o ContextNet e executarem tutoriais disponíveis online.
Sistema de Controle de Justificativas de Medicamentos AntimicrobianosCarlos Eduardo Pantoja
Este documento descreve um sistema de controle de justificativas para medicamentos antimicrobianos em uma farmácia hospitalar. O sistema foi desenvolvido para registrar entradas e saídas de antimicrobianos, manter controle por meio de justificativas e produzir relatórios mais eficientes. O documento inclui detalhes sobre o desenvolvimento do sistema, como diagramas de classes, casos de uso, sequências e atividades.
Prototyping Ubiquitous Multi-Agent Systems: A Generic Domain Approach with JasonCarlos Eduardo Pantoja
Presented at 15th International Conference on Practical Applications of Agents and Multi-Agent Systems (PAAMS) at Polytechnic of Porto - Porto (Portugal).
21st June, 2017
Instagram: @prof.pantoja
Material didático da disciplina de Introdução a Administração do Curso Técnico em Informática industrial do CEFET/RJ Campus Nova Friburgo entre os anos de 2009 e 2013.
Instagram: @prof.pantoja
Managing Natural Resources in a Smart Bathroom Using a Ubiquitous Multi-Agent...Carlos Eduardo Pantoja
The document describes a prototype of a smart bathroom system that uses a ubiquitous multi-agent system (uMAS) to manage natural resources. Sensors and actuators allow agents to interact with the bathroom environment. One centralized agent communicates with 8 other agents to manage security, resource usage, and respond to emergencies. Experiments showed the centralized approach can cause delays as the number of functions grows. Future work involves developing the uMAS for a real laboratory and using a middleware to allow different MAS to communicate.
Aplicando Sistemas Multi-Agentes Ubíquos em um Modelo de Smart Home Usando o ...Carlos Eduardo Pantoja
Trabalho apresentado no 2° Workshop de Pesquisa e Desenvolvimento em Inteligência Artificial, Inteligência Coletiva e Ciência de Dados no dia 14 de Dezembro de 2016 em Niterói/RJ.
Veja mais trabalhos em: fb.com/turingproject
Instagram: @prof.pantoja
LuBras: Uma Arquitetura de um Dispositivo Eletrônico para a Comunicação LIBRA...Carlos Eduardo Pantoja
Trabalho apresentado no I Workshop de Pesquisa em Computação dos Campos Gerais no dia 28 de Setembro de 2016.
Veja mais trabalhos em: fb.com/turingproject
Instagram: @prof.pantoja
Mini-Curso oferecido na Semana de Tecnologia da IEEE do CEFET/RJ Campus Maracanã no dia 6/10/2016
O Javino está disponível em: javino.sf.net
Veja mais trabalhos em: fb.com/turingproject
Instagram: @prof.pantoja
Comunicação entre Java e Arduino Utilizando o Middleware Javino
Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1. Explorando o Transporte de
Agentes Cognitivos entre
Sistemas Multi-Agentes Distintos
2° Workshop em Pesquisa em
Computação dos Campos Gerais
WPCCG 2017
• 1. Centro Federal de Educação Tecnológica (CEFET/RJ), Brasil
Vinicius Souza de Jesus 1
Carlos Eduardo Pantoja 1
4 de Outubro de 2017
2. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
3. OUTLINE
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
4. 4Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1 INTRODUÇÃO
Conceitos importantes
Multi-Agent System [Wooldridge 2009]
5. 5Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1 INTRODUÇÃO
Conceitos importantes
Multi-Agent System [Wooldridge 2009]
SMA aberto [Chebout et. al. 2016]
6. 6Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1 INTRODUÇÃO
Conceitos importantes
Multi-Agent System [Wooldridge 2009]
SMA aberto [Chebout et. al. 2016]
Jason Framework [Bordini et al. 2007]
7. 7Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1 INTRODUÇÃO
Conceitos importantes
Multi-Agent System [Wooldridge 2009]
SMA aberto [Chebout et. al. 2016]
Jason Framework [Bordini et al. 2007]
Internet das Coisas [Andrade et. al. 2016]
8. 8Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1 INTRODUÇÃO
Conceitos importantes
Multi-Agent System [Wooldridge 2009]
SMA aberto [Chebout et. al. 2016]
Jason Framework [Bordini et al. 2007]
Internet das Coisas [Andrade et. al. 2016]
Middleware ContextNet [Endler et al. 2016]
9. 9Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.1 Agentes Móveis
Os agentes móveis são agentes especiais capazes de transcender seu SMA podendo mover-
se, por exemplo, para outro SMA. Os agentes móveis também são capazes de interagir com
agentes de outros SMA e também transferir-se para um ambiente chamado de ambiente aberto, onde
agentes de diferentes SMA podem interagir e trocar informações.
Figura 1. Transferência de agentes móveis
10. 10Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.2 Problema
Um agente cognitivo está situado em
um SMA qualquer e ambientado em um
dispositivo, este agente fica “preso” ao
SMA e ao dispositivo, e caso o dispositivo seja
danificado o agente cognitivo não
consegue se transferir para outro
SMA.
11. 11Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.3 Middleware ContextNet
O ContextNet é um middleware que visa a aplicações colaborativas abrangentes de
pequena e grande escala, como monitoramento on-line ou coordenações de
atividades de entidades móveis e compartilhamento de informações.
• Usuários de dispositivos portáteis
• Smartphones
• Veículos
• Robôs móveis autônomos.
12. 12Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.3 Middleware ContextNet
• Capacidades:
• Comunicação
• Distribuição de contexto
• Implementada o Scalable Data Distribution Layer (SDDL)
• Outros serviços e extensões são construídos como módulos de
software no topo da camada de distribuição.
13. 13Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.4 Objetivos
O objetivo deste trabalho é propor mecanismos para movimentação de agentes
cognitivos entre SMA distintos, levando em consideração os tipos de relação de
um agente cognitivo com o novo SMA para onde este migrará.
14. 14Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.4 Objetivos
O objetivo deste trabalho é propor mecanismos para movimentação de agentes
cognitivos entre SMA distintos, levando em consideração os tipos de relação de
um agente cognitivo com o novo SMA para onde este migrará.
Os tipos de relação serão
inspiradas em algumas relações
ecológicas da biologia.
15. 15Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.4 Objetivos
O objetivo deste trabalho é propor mecanismos para movimentação de agentes
cognitivos entre SMA distintos, levando em consideração os tipos de relação de
um agente cognitivo com o novo SMA para onde este migrará.
Os tipos de relação serão
inspiradas em algumas relações
ecológicas da biologia.
Para isso, foram propostos protocolos visando possibilitar o transporte de
agentes de forma que os mesmos possam interagir com os demais agentes do sistema.
16. 16Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
1.4 Objetivos
O objetivo deste trabalho é propor mecanismos para movimentação de agentes
cognitivos entre SMA distintos, levando em consideração os tipos de relação de
um agente cognitivo com o novo SMA para onde este migrará.
Os tipos de relação serão
inspiradas em algumas relações
ecológicas da biologia.
Para isso, foram propostos protocolos visando possibilitar o transporte de
agentes de forma que os mesmos possam interagir com os demais agentes do sistema.
Essa interação pode ocorrer das
seguintes maneiras: o agente móvel migrar
com o objetivo de adquirir ou transmitir
conhecimento (Mutualismo); migrar
para fazer parte do sistema
(Inquilinismo); migrar para invadir e
conquistar (Predatismo).
17. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
19. 19Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2 PROTOCOLO DE TRANSFÊNCIA DE AGENTES
20. 20Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2 PROTOCOLO DE TRANSFÊNCIA DE AGENTES
Figura 2. Protocolo Ultron
21. 21Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2 PROTOCOLO DE TRANSFÊNCIA DE AGENTES
O protocolo de transferência de agentes
prevê três possíveis relações entre o agente
móvel com o novo SMA.
• Mutualismo
• Inquilinismo
• Predatismo
22. 22Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.1 Mutualismo
Figure 3. Exemplo de Mutualismo
J
J
J
M
ContextNet
SMA
J
J
J
J
JJ
SMA
23. 23Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.1 Mutualismo
Figure 3. Exemplo de Mutualismo
J
J
J
ContextNet
SMA
J
J
J
J
JJ
SMA
M
24. 24Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.1 Mutualismo
Figure 3. Exemplo de Mutualismo
J
J
J
ContextNet
SMA
J
M J
J
J
JJ
SMA
25. 25Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.2 Inquilinismo
Figura 4. Exemplo de Inquilinismo.
J
J
J
M
ContextNet
SMA
J
M J
MJ
M
J
SMA
26. 26Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.2 Inquilinismo
Figura 4. Exemplo de Inquilinismo.
J
J
J
ContextNet
SMA
J
M J
MJ
M
J
SMA
M
27. 27Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.2 Inquilinismo
Figura 4. Exemplo de Inquilinismo.
J
J
J
ContextNet
SMA
J
M J
MJ
M
J
SMA
M
28. 28Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.3 Predatismo
Figura 5. Exemplo de Predatismo
J
J
J
M
SMA
J
J
J
M
SMA
M
J
29. 29Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.4 Testes
• Mover um arquivo na extensão ASL
• Composto com dois programas diferentes em JAVA
• Para receber e enviar
• Middleware ContextNet
30. 30Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.5 Resultados e Discussões
• Quando o protocolo de transferência de agentes é ativado
com o intuito de invadir e conquistar, o SMA de origem deve
ou não ser excluído do hardware de origem?
• Se sim, antes ou depois de realizar a transferência para o
novo hardware?
• Como preservar a inteligência de todo o SMA de origem?
31. 31Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
2.5 Resultados e Discussões
• Agente móvel chegando a um novo sistema e tentar
transmitir conhecimento, será que os agentes tradicionais irão
acreditar nas informações recebidas?
• Ou se os agentes tradicionais enviarem informações, o
agente móvel deverá confiar e recebê-las?
• Se sim, será que após adquirir esses novos conhecimentos, o
mesmo poderá voltar para o SMA de origem?
32. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
34. 34Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
3 TRABALHOS RELACIONADOS
(S. Ossowski et. al. 2017)
• Propõe uma arquitetura abstrata chamada THOMAS
• Solução de problemas e limitações na programação de agentes
• Possibilidade de programar SMA abertos,
• Agente não se move de um SMA para outro
(V. Sanchez-Anguix et. al. 2012)
• Trata da negociação entre agentes cognitivos em um ambiente aberto
• Não leva em consideração o SMA de origem dos agentes
• Não é explorado o fato de um agente entrar em outro SMA.
35. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
36. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
5. Referências
37. 37Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
4 CONCLUSÃO E TRABALHOS FUTUROS
• Criar protocolos de transferência de agentes
• Leva em consideração a relação que o agente móvel deva ter com o novo SMA
• O foco inicial está sendo no protocolo de transferência de agentes com relação a
predação (Predatismo)
Para trabalhos futuros deseja-se:
• Criar uma extensão para ser incorporado ao framework Jason
• Aplicar em um projeto de uma sala inteligente em escala real
38. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
5. Referências
39. OUTLINE 1. Introdução
2. Protocolo de Transferência de
Agentes
3. Trabalhos Relacionados
4. Conclusão
40. 40Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
5 Referências
• J. P. B. Andrade, M. Oliveira, E. J. T. Gonçalves, and M. E. F. Maia. Uma Abordagem com Sistemas
Multiagentes para Controle Autônomo de Casas Inteligentes. In XIII Encontro Nacional de
Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2016.
• R. H. Bordini, J. F. Hübner, and M. Wooldridge. Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak
using Jason. John Wiley & Sons Ltd, 2007.
• M. E. Bratman. Intention, Plans and Practical Reasoning. Cambridge Press, 1987.
• M. S. Chebout, F. Mokhati, M. Badri, and M. C. Babahenini. Towards preventive control for open
MAS an aspect-based approach. In Proceedings of the 13th International Conference on Informatics
in Control, Automation and Robotics - Volume 1: ICINCO,, pages 269–274. INSTICC, SciTePress,
2016.
• L. David, R. Vasconcelos, L. Alves, R. André, G. Baptista, and M. Endler. A communication
middleware for scalable real-time mobile collaboration. In Enabling Technologies: Infrastructure for
Collaborative Enterprises (WETICE), 2012 IEEE 21st International Workshop on, pages 54–59.
IEEE, 2012.
• M. Endler, G. Baptista, L. Silva, R. Vasconcelos, M. Malcher, V. Pantoja, V. Pinheiro, and J. Viterbo.
Contextnet: context reasoning and sharing middleware for large-scale pervasive collaboration and
social networking. In Proceedings of the Workshop on Posters and Demos Track, page 2. ACM,
2011.
41. 41Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
5 Referências
• S. Ossowski, V. Julia´n, J. Bajo, H. Billhardt, V. Botti, and J. Corchado. Open mas for real world
applications: An abstract architecture proposal. In Proc. XII Conference of the Spanish Association
for Artificial Intelligence (CAEPIA), volume 2, pages 151–160, 2007.
• C. E. Pantoja, M. F. Stabile Jr, N. M. Lazarin, and J. S. Sichman. ARGO: A customized jason
architecture for programming embedded robotic agents. Fourth International Workshop on
Engineering Multi-Agent Systems (EMAS 2016), 2016.
• V. Sanchez-Anguix, R. Aydogan, V. Julian, and C. M. Jonker. Analysis of intra-team strategies for
teams negotiating against competitor, matchers, and conceders. In The 5th International Workshop
on Agent-based Complex Automated Negotiations (ACAN 2012), pages 1–8, 2012.
• M. Wooldridge. An Introduction to Multi-Agent Systems. Wiley, 2009.
42. 42Explorando o Transporte de Agentes Cognitivos entre Sistemas Multi-Agentes Distintos
AGRADECIMENTOS
OBRIGADO!
souza.vdj@gmail.com
pantoja@cefet-rj.br
@prof.pantoja
@vinicius.s.dejesus
https://www.facebook.com/turingproject
43. Explorando o Transporte de
Agentes Cognitivos entre
Sistemas Multi-Agentes Distintos
2° Workshop em Pesquisa em
Computação dos Campos Gerais
WPCCG 2017
• 1. Centro Federal de Educação Tecnológica (CEFET/RJ), Brasil
Vinicius Souza de Jesus 1
Carlos Eduardo Pantoja 1
4 de Outubro de 2017