1 Aplicaes de Agentes Inteligentes CIn UFPE Agentes

1 Aplicações de Agentes Inteligentes CIn- UFPE

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

3 Agentes: como usar? n Nível de conhecimento • modelagem do negócio: classe de problema, domínio, . . . • elicitação: percepções, ações, objetivos, ambiente, conhecimento, . . . n Nível de formalização • análise e projeto: especificar arquitetura, escolher e usar uma LRC para escrever a base de conhecimento, . . . n Nível de implementação • Agent 0, java, prolog, C. . . – o importante são os serviços oferecidos pela linguagem! CIn- UFPE

4 Agentes: por que e quando usar? n 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. ) n Algumas capacidades • • • Comportamento guiado por objetivos e autonomia Reatividade e raciocínio Adaptabilidade e aprendizagem Comunicação e cooperação Personalidade outros: mobilidade, persistência temporal, . . . CIn- UFPE

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

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

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

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

Classes de tarefas das aplicações Classe Problemas Abordados 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 9

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

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

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

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

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

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

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

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

18 Agentes Notificadores n Notifica o usuário de eventos de importância para ele. • Mudança no conteúdo de uma página na Web. • Mudança de endereço de uma página. n 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. CIn- UFPE

19 Agentes de Chat n Também chamados de Avatares n Podem aparecer nas salas de Chat ou para help online de MUD’s n “Conversam” com usuários Web n Alguns baseiam-se em casamento de padrões • e. g. , Eliza n Referências: Consultbot - Eduardo Laureano • http: //www. cin. ufpe. br/~fab/publications/consultbot. doc Session Log Chatter. Bot Usuário Padrões de Conversação CIn- UFPE

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

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

Identificação da necessidade 22 n 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, . . . CIn- UFPE

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

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

25 Negociação n Agentes de negociação • pesquisa: – – Kasbah - Market. Maker (MIT Media Lab) Tete-a-Tete (MIT Media Lab) Auction. Bot (Univ. of Michigan) Shop. Bot (DI-UFPE). . . • produtos comerciais: – Moai Technologies, Inc – Business. Bots, Inc consumidor agente de compra agentes de venda lojas CIn- UFPE

26 Negociação: leilão n Auction. Web Auction Fever! CIn- UFPE

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

Gerenciamento de redes e sistemas distribuídos heterogêneos 28 n Problemas da política centralizada • Gargalo no administrador; • Requer muito processamento na plataforma de administração; • Excesso de tráfego na rede n 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; . . . CIn- UFPE

29 Agentes (móveis) Inteligentes n Promessas • Aumentar confiança e qualidade de serviço para usuários • minimizar a complexidade na gerência n 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. CIn- UFPE

Agentes Móveis 30 CIn- UFPE

Manutenção remota de elementos diversos 31 CIn- UFPE

32 Detecção de Intrusão n 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. CIn- UFPE

Onde os agentes entram ? 33 n Detectando sintomas: • Periodicamente verificando permissões etc. . . n Detectando cenários: • Periodicamente analisando o tráfego etc. . . n Possibilidade de oferecer serviços adicionais: • Otimizando a coleta de informações relevantes; • Disparando “triggers”; n 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 CIn- UFPE

34 Banco de dados n 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 n Agentes • Ferramentas inteligentes para descoberta e integração de conhecimento em BDs – Data mining – Data warehouse – On-Line Analitical processing (OLAP) CIn- UFPE

35 Data Mining (Mineração de Dados) n 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 n 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% CIn- UFPE

Descoberta de conhecimento: etapas 36 Interpretação e avaliação Data mining Transformação Seleção Pré-processamento Conhecimento Padrões Dados transformados Dados 1 os. dados Dados pré-processados CIn- UFPE

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

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

39 Exemplos Cyber. Life: Creatures OZ: Woggles El Fish PFMagic: Petz CIn- UFPE

40 Exemplos Maxis: Sim. Life Fujitsu: Fin CIn- UFPE

Robótica Robôs Pequenos Robôs Médios 41

42 IA simbólica no CIn Professores Alunos/2001 n Flávia Barros • fab@cin. ufpe. br n Geber Ramalho • glr@cin. ufpe. br n Jacques Robin • jr@cin. ufpe. br n Francisco Carvalho • fatc@cin. ufpe. br CIn- UFPE

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

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

Disciplinas de IA na Graduação Fundamentos de IA • Res. de Problemas, Repr. de Conhecimento e Raciocínio • Intro. à Redes Neurais Inteligência Artificial Simbólica Programação em Lógica 45

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