[pt] A aplicação de linguagens declarativas baseadas na programação em lógica tem sido bastante difundida devido ao grande interesse hoje existente na área de Inteligência Artificial. Porém, o uso destas linguagens ainda não é muito evidente devido à restrições de desempenho, portabilidade, capacidade de integração com outras linguagens, etc. O presente trabalho contém a definição e implementação de uma extensão de programação em lógica para o C, denominada CLog, que têm como objetivo suprir as deficiências acima, permitindo, principalmente, a implementação de aplicações que apresentem características de programação em lógica integrada à programação imperativa em um mesmo ambiente de desenvolvimento. / [en] The use of declarative languages based in logic programming has been spread out due to the great interest in Artificial Intelligence. However, the use of these languages is not evident yet due to performance, portability, integration to other languages capability and other restrictions. This work contains the definition and implementation of a logic programming extension for C called Clog, which intends to cover the above deficiencies, allowing, mainly, the implementation of applications that have logic programming characteristics integrated to interative programming in the same development environment.

[pt] Confiança é um aspecto fundamental em sistemas distribuídos abertos de larga-escala. Ela está no núcleo de todas as interações entre as entidades que precisam operar em ambientes com muita incerteza e que se modificam constantemente. Dada essa complexidade, esses componentes, e o sistema resultante, são cada vez mais contextualizados, desenhados e construídos usando técnicas baseadas em agentes. Portanto, confiança é fundamental em um sistema multi-agentes (MAS) aberto. Logo, este trabalho investiga como se ter um modelo de confiança explicitamente em um agente inteligente, que possui crenças (Beliefs), desejos (Desires) e intenções (Intentions), chamado de agente BDI. Ou seja, o agente passa a ter um quarto componente chamado confiança (Trust). Dessa forma, é necessário uma lógica para englobar o conceito de confiança em um MAS BDI aberto. Isso é feito usando uma lógica multi-modal indexada, onde os mundos possíveis que modelam um sistema multi-agentes representam quais agentes estão presentes em um dado instante de tempo. E, para cada uma três componentes originais de um agente BDI, há também uma representação de mundos possíveis, pois as mesmas são tratadas como modalidades. Já a confiança é modelada como sendo um predicado, e não uma modalidade. / [en] Trust is a fundamental concern in large-escale open distributed sytems. It lies at the core of all interactios between the entities that have to operate in such uncertain and constantly changing environmonts. Given the complexity of the interactions, these components, and the ensuing system, are increasingly being conceptualised, desined, and built using agent-based techiques. Therefore, the presence of trust is imperative in a multi-agent system (MAS). Consequently, this work studies how to have a explicit trust model in intelligent agent, which has beliefs, desires and intentions (BDI agent). Thas is, the agent now has a fourth component called Trust. This way, a logic to include the concept of trust in an open BDI MAS is interesting, so that the different aspects of a trust model can be expressed formally and accuratelly. This is achieved by using an indexed multi-modal logic, where the possible worlds which model a multi-agent system represent which agents are in the system in a given moment. Moreover, for each one of the three original components of a BDI agent, where the components represent beliefs, desires and intentions, there is a representation of possible worlds, because these are treated as modalities. However, trust is modelled as predicate, not as a modality.

[pt] Esta obra compreende a utilização de Máquinas de Estados Hierárquicas na definição e no controle de comportamento de agentes inteligentes para jogos eletrônicos. Esse tipo de Máquina de Estados permite reduções drásticas no número de transições quando comparada com uma Máquina de Estados não hierárquica que implemente o mesmo comportamento; além disso, oferece uma maneira mais intuitiva de se definir e entender representações gráficas de Máquinas de Estados compostas por muitos estados, típicas de agentes de jogos que necessitam de comportamento reativo complexo. / [en] This work comprehends the use of Hierarchical State Machines in the definition and control of behavior pertaining to intelligent agents in electronic games. This type of State Machine permits drastic reductions in the number of transitions when compared to a non-hierarchical State Machine that implements the same behavior; besides, it offers a more intuitive manner for defining and understanding graphical representations of State Machines consisting of many states, a typical scenario in game agents that need to exhibit complex reactive behavior.

[pt] O presente trabalho apresenta uma pesquisa onde é proposto um novo modelo de pré-processamento para mineração de textos em português utilizando técnicas de inteligência computacional baseadas em conceitos existentes, como redes neurais, sistemas dinâmicos, e estatística multidimensional. O objetivo dessa tese de doutorado é, portanto, inovar na fase de pré- processamento da mineração de textos, propondo um modelo automático de enriquecimento de dados textuais. Essa abordagem se apresenta como uma extensão do tradicional modelo de conjunto de palavras (bag-of-words), de preocupação mais estatística, e propõe um modelo do tipo conjunto de lexemas (bag-of-lexems) com maior aproveitamento do conteúdo lingüístico do texto em uma abordagem mais computacional, proporcionando resultados mais eficientes. O trabalho é complementado com o desenvolvimento e implementação de um sistema de préprocessamento de textos, que torna automática essa fase do processo de mineração de textos ora proposto. Apesar do objeto principal desta tese ser a etapa de préprocessamento, passaremos, de forma não muito aprofundada, por todas as etapas do processo de mineração de textos com o intuito de fornecer a teoria base completa para o entendimento do processo como um todo. Além de apresentar a teoria de cada etapa, individualmente, é executado um processamento completo (com coleta de dados, indexação, pré-processamento, mineração e pósprocessamento) utilizando nas outras etapas modelos já consagrados na literatura que tiveram sua implementação realizada durante esse trabalho. Ao final são mostradas funcionalidades e algumas aplicações como: classificação de documentos, extração de informações e interface de linguagem natural (ILN). / [en] This work presents a research that proposes a new model of pre-processing for text mining in portuguese using computational intelligence techniques based on existing concepts, such as neural networks, dinamic systems and multidimensional statistics. The object of this doctoral thesis is, therefore, innovation in the pre-processing phase of text-mining, proposing an automatic model for the enrichment of textual data. This approach is presented as an extension of the traditional bag-of-words model, that has a more statistical emphasis, and proposes a bag-of-lexemes model with greater usage of the texts' linguistic content in a more computational approach, providing more efficient results. The work is complemented by the development and implementation of a text pre-processing system that automates this phase of th text mining process as proposed. Despite the object of this thesis being the pre- processing stage, one feels apropriate to describe, in overview, every step of the text mining process in order to provide the basic theory necessary to understand the process as a whole. Beyond presenting the theory of every stage individually, one executes a complete process (with data collection, indexing, pre-processing, mining and postprocessing) using tried-and-true models in all the other stages, which were implemented during the development of this work. At last some functionalities and aplications are shown, such as: document classification, information extraction and natural language interface (NLI).

[pt] Esta dissertação investiga a aplicação de Redes Neurais e Algoritmos Genéticos como ferramentas para retirar conhecimentos, em forma de regras, de um Banco de Dados. Essa nova área, KDD (knowledge Discovery in Database), surgiu com a necessidade de se desenvolver ferramentas que possam, de forma automática e inteligente, ajudar aos analistas de dados a transformar grandes volumes de dados em informações e organizar estas informações em conhecimentos úteis. A pesquisa aqui resumida é portanto, um desenvolvimento na área de sistemas de computação (desenvolvimento de sistemas) e na área de inteligência computacional (data mining, algoritmos genéticos, redes neurais, interfaces inteligentes, sistemas de apoio a decisão, criação de bases de conhecimentos) O trabalho de tese foi dividido em cinco partes principais: um estudo sobre o processo KDD; um estudo da estrutura dos sistemas de KDD encontrados na literatura; o desenvolvimento de sistemas de KDD, um utilizando algoritmos Genéticos e os outros utilizando Redes Neurais; o estudo de casos e a análise de desempenho dos sistemas desenvolvidos. O processo de KDD serve para que se possa retirar novos conhecimentos (padrões, tendências, fatos, probabilidade, associações) de um determinado banco de dados. Basicamente o KDD consiste em oito etapas, que são: Definição do problema, Seleção dos dados, Limpeza dos dados, enriquecimento dos dados, Pré-processamento dos dados, Codificação dos dados, Mineração dos dados (data mining) e o relatório contendo a interpretação dos resultados. A mineração dos dados é freqüentemente vista como elemento chave do processo de KDD. A extração do conhecimento, propriamente dita, se dá na Mineração dos dados, onde toda técnica que ajude a extrair mais informações dos dados é útil. Assim na Mineração de dados podemos lançar mão de um grupo heterogêneo de técnicas, como por exemplo, Técnicas de estatísticas, visualização dos dados, redes neurais e algoritmos genéticos. Portanto os estudos do processo inclui estudos sobre Data Mining, aprendizado de máquinas, data warehouse, o processo e o ambiente do KDD, aspectos formais dos algoritmos de aprendizado, inteligência artificial, e algumas aplicações na vida real. Dentre os vários sistemas de KDD encontrados na literatura que foram estudados e analisados, podemos citar sistemas que utilizaram, na etapa de mineração dos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados, uma ou mais das seguintes técnicas de computação para extrair padrões e associações nos dados tais como: Visualização dos dados, ferramenta de consulta, técnicas de estatísticas, processamento analítico on-line (OLAP), Árvore de decisão, regras de associação, redes neurais e algoritmos genéticos. Neste trabalho foram desenvolvidos dois sistemas de KDD. Em cada um dos modelos desenvolvidos utilizou-se uma técnica de visualização dos dados para garantir a interação do sistema com o analista dos dados. Além disso utilizou-se, na etapa mineração dos dados, num dos modelos Algoritmos genéticos, e no outro Redes Neurais Backpropagation. Também para efeito de comparação e de apoio, se desenvolveu um sistema utilizando Técnicas de Estatísticas. Com o modelo utilizando Algoritmos Genéticos se encontra a melhor regra de produção relacionada a um banco de dados, que responde a uma pergunta específica. E com os modelos utilizando Redes Neurais se obtém resultados para serem comparados. A fase de aplicação consistiu em analisar dois diferentes bancos de dados, um contendo dados dos meninos e meninas de rua, e o outro contendo dados dos alunos que se matricularam no vestibular. Na análise dos bancos de dados se utilizou os sistemas de KDD aqui desenvolvidos, tendo como objetivo encontrar, com o auxílio de Algoritmos genéticos, ou de redes ne / [en] This dissertation investigates the genetic algorithms and neural networks as applications tools to find knowledge, in the form of rules, from a database. This new area, KDD (Knowledge Discovery in Database) appeared with the need of developing tools that can, in automatic and intelligent way, help the data analysis to transform great volumes of data in information and to organize these information in useful knowledge. The research here summarized is therefore, a development in the area of computational systems (development of systems) and in the area of intelligence computational (data mining, genetic algoriths, neural networks, intelligence interfaces, decision support systems and creation of knowledge bases). The thesis work was divided in five main parts: A study of the KDD process: a study of the structure of the KDD systems found in the literature; the development of KDD systems, one using genetic algorithms and the others using neural networks; the study of cases and the analysis of the performance of the developed systems. The KDD process is able to find new knowledge (patterns, tendencies, facts, probability and associations) from a certain database. Basically KDD involves eight steps, that are: problem definition, data selection, cleaning, enrichment, preprocessing, coding, data mining and the reporting containing the interpretation of the results. The Data Mining is frequently seen as the key element of the KDD process. The extraction of the knowledge, itself, happens in the Data mining, where any technique that helps extract more information out of your data is useful. In Data Mining we can make use of a heterogeneous group of techiques, for example, Statistical techniques, Visualization techniques, Neural Networks and Genetic algorithms. Therefore the studies of the KDD process included studies on data mining, machine learning, data warehouse, the KDD process and the KDD environment, formal aspects of the learning algoriths, artificial intelligence, and some applications in the real life. In several KDD systems found in the literature that were studied and analyzed, we can mention systems that uses, in the data mining step, one or more of following computation techniques to extract patterns and associations from data as: visualization techniques, query tools, statistical techniques, online analytical processing (OLAP), decision trees, association rules, neural networks and genetic algorithms. In this work two KDD systems wer developed. In each one of the developed models a visualization techniques was used, to guarantee the interaction of the system with the data analyst. And in the Data Mining step, genetic algorithms was used in one of the models, and Backpropagation Neural Networks in the other. For comparison and support effect, a system was developed using Statistical techniques. The genetic algorithm model is to find the best production rule related to a database, that answers to a specific question. And the results of the Neural Networks model is to be compared with the results of the genetic algorithm model. The application phase consisted of analyzing two different databases, one with the boys´data that lives in the street, and the other with the students´data that makes the university admission test. In the analysis of the databases it was used the KDD system here developed, with the objective to find, with genetic algorithms, or Neural Network, the best production rule, related to the databases, that answers a specific question. Two types of question. Two types of question were considered, the ones that look for characteristic of a group of data, for example, Which the boys characteristics that live in the streets? And Which the characteristics of a group of individuals that were classified but they didn´t enroll in the university? And that associates groups of data, for example, What differentiate the boys, with similar economic situation, tha

[pt] As areas de modelagem de jogador e sistemas adaptativos sao relevantes para jogos ao permitir que o jogo se adapte ao nıvel de habilidade do jogador, procurando oferecer um desafio contınuo e de acordo com sua evolucao de modo que o jogador se sinta motivado a continuar jogando pelo desafio proporcional ao seu desempenho. O presente trabalho realiza um estudo em modelagem de jogador e ajuste dinamico de dificuldade, levantando dados sobre jogos que utilizam tais conceitos. Um sistema adaptativo baseado em modelagem de jogador e implementado e testado com jogadores para analisar a efetividade e relevancia do uso de tais sistemas na manutencao do interesse do jogador, sob as oticas da teoria de fluxo (flow theory) e do modelo de elementos centrais da experiencia de jogo (CEGE). / [en] The areas of player modeling and adaptive systems are relevant to games by allowing the game to adapt itself to the player’s skill level, trying to offer a continuous challenge to the player, relative to its evolution in a way the player feels motivated to keep playing by the challenge proportional to his performance. The present work is a study on player modeling and dynamic difficulty adjustment, collecting data about games that use such concepts. An adaptive system based on player modeling is developed and tested with players to analyze the effectiveness and relevance of using such systems for maintaining the interest of the player, from the perspectives of the flow theory and the core elements of the gaming experience (CEGE) model.

[pt] Desde o início de do século XIX, simulações de combate são utilizadas em treinamentos militares. Para que um treinamento ocorra de forma confiável é necessário envolver uma grande quantidade de militares nos adestramentos. No final de 1940, a ideia de agentes computacionais em inteligência artificial se mostrou uma excelente ferramenta, contribuindo para reduzir esta quantidade de pessoas envolvidas nas simulações de combate. Agentes capazes de perceber o ambiente em que estão inseridos e tomar decisões, agindo sobre ele, seguindo um conjunto de regras podem representar o comportamento de um soldado. Agentes inseridos numa simulação militar devem então, perceber o campo de batalha e tomar uma série de ações com base em uma doutrina militar. Logo, o objetivo deste trabalho é apresentar, através da modelagem de agentes computacionais uma definição do comportamento destes baseados na doutrina militar, para que estes agentes possam substituir parte dos militares evolvidos em uma simulação de combate, sem afetar a confiabilidade desta. Além de tornar os sistemas de simulação mais eficientes reduzindo a quantidade de militares necessária para a sua correta aplicação, este trabalho também ajuda a verificar a consistência lógica das ações descritas nos manuais doutrinários. / [en] Since the beginning of nineteenth century combat simulations are used in military training. It s necessary to involve lots of military to these trainings occur reliably. In the late 1940s the idea of computational agents was developed in artificial intelligence and showed as an excellent tool to reduce the amount of personnel involved in combat simulations. Agents perceive the environment where they are inserted and take actions upon it following a set of rules. That reminds the behavior of a soldier. A soldier, or a group of then, perceive the battlefield and take a series of actions based on military doctrine. Therefore, the scope of this work is to present a viable way to define the behavior of computational agents based on military doctrine, so that they can replace some of the personnel involved in a combat simulation without affecting the reliability of the training in course. In addition making more efficient simulation systems, reducing the amount of required military for its proper implementation, can also help to check the logical consistency of the actions planned in the doctrinal manuals.

[pt] A Inteligência Artificial (IA) está evoluindo rápido e se infiltrando na cultura e na sociedade, muitas vezes sem sequer ser percebida. De aplicações simples, como a função de autocompletar de um smartphone, a funções mais complexas, como a criação automática de filmes emocionantes a partir de fotos e vídeos pessoais, a tecnologia está começando a ganhar vida própria. O presente estudo teve por objetivo compreender como os Sistemas Algorítmicos Inteligentes podem impactar o campo do Design, mais especificamente a área de Comunicação Visual. Através de pesquisa bibliográfica e análise de softwares que utilizam o aprendizado da máquina, o estudo chegou às implicações imediatas do uso de sistemas algorítmicos inteligentes no campo do Design. O primeiro desdobramento foi a Automação, que simplifica o trabalho técnico e, dessa forma, libera o profissional do trabalho operacional para a análise crítica do resultado. Em paralelo, os recentes avanços tecnológicos possibilitam o que o estudo caracteriza como Experimentação – acesso a uma multiplicidade de informações e o contato com novas estéticas para comunicar visualmente ideias. Juntas, a Automação e a Experimentação abrem para o campo do Design possibilidades antes impensáveis e, apenas isso, já teria força para trazer uma mudança relevante para a prática da profissão. No entanto, o estudo concluiu que as implicações vão ainda mais longe: as novas tecnologias de Inteligência Artificial têm o potencial de trabalhar como uma extensão da criatividade humana, ampliando a contribuição técnica, crítica e analítica dos profissionais de Design para a sociedade e fazendo com que o impacto do trabalho criativo alcance resultados nunca antes esperados. / [en] Artificial Intelligence (AI) is rapidly evolving and changing culture and society, many times without being noticed. From simple applications such as the autocomplete function on smartphones to most complex ones, such as features that automatically create moving films using personal videos and photos, technology is becoming alive. The current study aims to understand how Intelligent Algorithms may impact Design fields, specially on Visual Communication. Through bibliographic research and analysis of several machine intelligence softwares, the study has demonstrated the most immediate consequences of using intelligent algorithms systems in the Design field. The first one is Automation, which simplifies the operational work, and in that way unleashes the professional to focus on the critical analysis of the results. At the same time, the recent technology advances make possible what the research calls Experimentation – access to multiple information and to other aesthetics to visually communicate ideas. Together, both Automation and Experimentation open unimaginable possibilities to the Design field, and this alone could have the power to bring major changes to professional practice. However, the study has concluded that the implications go further: the new Artificial Intelligence technologies have the potential to work as an enhancement of human creativity, increasing the technical, critical and analytical contribution of Design professionals to the society, enabling the creative work to reach previously unthinkable results.

[pt] O presente trabalho de dissertação tem como objetivo analisar os produtos artísticos produzidos por sistemas de inteligência artificial frente ao direito autoral brasileiro. Para isso, utiliza-se o método teórico dedutivo, abordando aspectos panorâmicos sobre a inteligência artificial e o que o ordenamento jurídico brasileiro vigente regula sobre os direitos autorais. Para tanto, se levará em conta a essencialidade do requisito da originalidade para a proteção de obras autorais a fim de compreender a possibilidade de se conferir proteção jurídica autoral aos produtos de máquina. Ademais, esta dissertação trará ainda uma reflexão sobre a diferença do processo criativo de humanos e máquinas e de possíveis problemas da atribuição de direitos autorais às máquinas. Dessa forma, analisaremos não só a possibilidade jurídica como também a pertinência e interesse em se atribuir direitos autorais a produtos artísticos, literários e musicais desenvolvidos pela inteligência artificial. Assim, diante do atual contexto em que máquinas produzem produtos artísticos similares às obras autorais de indivíduos humanos, este trabalho objetiva ser uma reflexão sobre a necessidade de se pensar em um regime jurídico adequado à proteção dos produtos artísticos produzidos pela inteligência artificial. / [en] This dissertation aims to analyze the artistic products produced by artificial intelligence systems in relation to Brazilian copyright. For this, the deductive theoretical method is used, addressing panoramic aspects of artificial intelligence and what the current Brazilian legal system regulates on copyright. Therefore, the essentiality of the originality requirement for the protection of copyright works is taken into account, in order to understand the possibility of granting copyright legal protection to machine products. In addition, this dissertation also contemplates a reflection on the difference between the creative process of humans and machines and possible problems of assigning copyright to machines. In this way, we will analyze not only the legal possibility, but also the relevance and interest in assigning copyright to artistic, literary, musical products developed by artificial intelligence. Thus, in view of the current context in which machines produce artistic products similar to the authorial works of human individuals, this work will be a reflection on the need to think of an adequate legal regime for the protection of artistic products produced by artificial intelligence.

[pt] Na geotecnia, os parâmetros de resistência do solo são essenciais para qualquer projeto. Os ensaios de campo e laboratório são essenciais, mas ainda enfrentam muitas limitações práticas e financeiras. Além disso, métodos tradicionais, apoiados em relações empíricas ou teóricas, frequentemente não conseguem abranger a complexidade comportamental do solo. Diante disso, destaca-se a necessidade de explorar alternativas para superar essas barreiras. Neste contexto, a inteligência artificial surge como uma abordagem inovadora. Este estudo propõe um modelo preditivo para analisar a curva tensão-deslocamento em ensaios de cisalhamento direto e tensão-deformação em ensaios de cisalhamento simples (Direct Simple Shear - DSS) em areia. Após coletar e digitalizar dados de diversas fontes acadêmicas, formou-se uma base experimental robusta para treinar três algoritmos de Machine Learning (ML): Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF) e Feedforward Neural Network (FNN). Foram realizadas análises comparativas dos modelos, com foco particular na avaliação de métricas de desempenho e curvas dos ensaios de validação. O RF destacou-se por sua precisão e confiabilidade. Embora os modelos SVR e FNN tenham demonstrado utilidade, o RF emergiu como o mais eficaz. Este resultado reforça a viabilidade dos modelos de ML, particularmente o RF, como ferramentas valiosas para engenheiros geotécnicos e pesquisadores na previsão do comportamento de areias, mesmo com um conjunto de dados limitado. / [en] In geotechnics, soil resistance parameters are essential for any project. Field and laboratory tests are essential, but still face many practical and financial limitations. Moreover, traditional methods, relying on empirical or theoretical relationships, often fail to encompass the soil s behavioral complexity. In light of this, there is a highlighted need to explore alternatives to overcome these barriers. In this context, artificial intelligence emerges as an innovative approach. This study proposes a predictive model to analyze the stress-displacement curve in direct shear tests and stress-strain in Direct Simple Shear (DSS) in sand. After collecting and digitizing data from various academic sources, a robust experimental base was formed to train three Machine Learning (ML) algorithms: Support Vector Regression (SVR), Random Forest (RF), and Feedforward Neural Network (FNN). Comparative analyses of the models were conducted, with a particular focus on the evaluation of performance metrics and validation test curves. RF stood out for its accuracy and reliability. Although the SVR and FNN models demonstrated utility, RF emerged as the most effective. This result reinforces the viability of ML models, particularly RF, as valuable tools for geotechnical engineers and researchers in predicting the behavior of sands, even with a limited data set.