[pt] O Design Computacional Generativo é uma forma de Design que consegue gerar uma quantidade virtualmente infinita de possíveis soluções e filtrá-las através de análises computacionais. Cada análise, experimenta e gradua uma demanda, que pode ser relacionada a diversos entes e como estes afetam e são afetados por um design. Dessa maneira, essas análises podem ser entendidas como uma forma de incluir de maneira integrada diversos fatores na síntese da forma do Design. Mesmo com todo esse potencial, as abordagens baseadas no Design Computacional Generativo ainda enfrentam dificuldades na análise e na inclusão de algumas demandas, principalmente naquelas de natureza subjetiva. Isso vem mudando devido a recente introdução de técnicas de Aprendizado Profundo no Design. Essas ferramentas conseguem captar conhecimentos implícitos através da sua aptidão para encontrar padrões em grandes quantidades de dados e replicá-los. Assim, elas podem replicar a avaliação de um designer humano. Essa pesquisa foca especificamente nas análises de critérios processados pelas capacidades humanas não simbólicas. Essas capacidades são aquelas que os humanos partilham com os animais vertebrados e permitem a compreensão de significados e o acionamento de ações sem a necessidade de linguagem. Essas capacidades possuem ao mesmo tempo um caráter objetivo, porque possuem uma base biológica comum a todos os humanos; e subjetivo, porque são influenciadas pelo estado psíquico, pelas motivações e pela experiência de um sujeito. Nesse contexto, o problema identificado é que sem um embasamento teórico essas técnicas acabam se limitando a um exercício fantasioso e ingênuo de automação de Design. Portanto, esta pesquisa parte da hipótese de que um embasamento teórico de conhecimentos da Teoria Pós- humana, da neurociência Conexionista e das Teorias de Fundamentos do Design possibilita que estímulos humanos não simbólicos possam ser incluídos de maneira efetiva na síntese da forma de processos de Design Computacional Generativo através de técnicas de Aprendizado Profundo. O objetivo do trabalho é compreender como a inserção dessas novas técnicas associadas a uma fundamentação teórica específica, vão propiciar a inclusão de fatores não- simbólicas na síntese da forma em processos de Design Computacional Generativo. Para atingir esse objetivo, a pesquisa propõe a elaboração de um conjunto de diretrizes, de uma estrutura metodológica conceitual e de um experimento prático que verifique o funcionamento da avaliação através de máquinas de Aprendizado Profundo. Esses três itens partem do estado da arte da interseção entre o Design Computacional Generativo e as técnicas de Aprendizado Profundo e se baseiam nos conhecimentos Pós-humanos, da neurociência Conexionista e das teorias de Fundamentos do Design. A pesquisa entrelaça dois temas atuais e significativos para o Campo do Design. De um lado, ela busca conhecimentos que preparem os designers para as transformações que a incorporação das técnicas recentes de inteligência artificial vem causando; e de outro, ela se insere nos esforços para que o Design seja um instrumento de transformação da sociedade através de uma reaproximação com as capacidades não simbólicas. / [en] Generative Computational Design is a form of Design that manages to generate a virtually infinite amount of possible solutions and filter them through computational analysis. Each analysis experiences and grades a demand, which can be related to different entities and how they affect and are affected by a design. In this way, these analyzes can be understood as a way of including in an integrated way several factors in the synthesis of the form of Design. Even with all this potential, approaches based on Generative Computational Design still face difficulties in analyzing and including some demands, especially those of a subjective nature. This has been changing due to the recent introduction of Deep Learning techniques in Design. These tools are able to capture implicit knowledge through their ability to find patterns in large amounts of data and replicate them. Thus, they can replicate the assessment of a human designer. This research specifically focuses on the analysis of criteria processed by non-symbolic human capacities. These capabilities are those that humans share with vertebrate animals and allow them the understanding of meanings and the triggering of actions without the need for language. These capacities have at the same time an objective character, because they have a biological basis common to all humans; and subjective, because they are influenced by a subject s psychic state, motivations and experience. In this context, the problem identified is that without a theoretical basis these techniques end up being limited to a fanciful and naive exercise in Design automation and simplistic approaches to style transfer. Thus, this research starts from the hypothesis that a theoretical foundation of knowledge from the Post- Human Theory, from the connectionist neuroscience and from the Fundamental Theories of Design can enable non-symbolic human factors to be effectively included in the synthesis of the form of processes of Generative Computational Design through Deep Learning techniques. The objective of this work is to understand how the insertion of these new techniques associated with a specific theoretical foundation will enable the inclusion of non-symbolic factors in the synthesis of form in Generative Computational Design processes. To achieve this objective, the research proposes the elaboration of a conceptual methodological framework based on the state of the art of the intersection between Generative Computational Design and Deep Learning techniques associated with Post-human knowledge, connectionist neuroscience and Design Foundations theories; as well as the verification of the operation of the technique through the execution of a practical experimental procedure. The research intertwines two current and significant themes for the Field of Design. On the one hand, it seeks knowledge that prepares designers for the transformations that the incorporation of recent artificial intelligence techniques has caused; and on the other hand, it is part of efforts to make Design an instrument for transforming society through a rapprochement with non-symbolic capacities.

[pt] Estimativas informam que 80 por cento a 99 por cento dos alarmes disparados em unidades hospitalares são falsos ou clinicamente insignificantes, representando uma cacofonia de sons que não apresenta perigo real aos pacientes. Estes falsos alertas podem culminar em uma sobrecarga de alertas que leva um profissional da saúde a perder eventos importantes que podem ser prejudiciais aos pacientes ou até mesmo fatais. À medida que as unidades de saúde se tornam mais dependentes de dispositivos de monitoramento que acionam alarmes, o problema da fadiga de alarme deve ser tratado como uma das principais questões, a fim de prevenir a sobrecarga de alarme para os profissionais da saúde e aumentar a segurança do paciente. O principal objetivo desta tese é propor uma solução para o problema de fadiga de alarme usando um mecanismo de raciocínio automático para decidir como notificar os membros da equipe de saúde. Nossos objetivos específicos são: reduzir o número de notificações enviadas à equipe de cuidadores; detectar alarmes falsos com base em informações de contexto do alarme; decidir o melhor cuidador a quem uma notificação deve ser atribuída. Esta tese descreve: um modelo para suportar algoritmos de raciocínio que decidem como notificar os profissionais de saúde para evitar a fadiga de alarme; uma arquitetura para sistemas de saúde que suporta recursos de monitoramento, raciocínio e notificação de pacientes; e três algoritmos de raciocínio que decidem: (i) como notificar os profissionais de saúde decidindo quando agrupar um conjunto de alarmes; (ii) se deve ou não notificar os profissionais de saúde com uma indicação de probabilidade de falso alarme; (iii) quem é o melhor cuidador a ser notificado considerando um grupo de cuidadores. Experimentos foram realizados para demonstrar que, ao fornecer um sistema de raciocínio que agrupa alarmes semelhantes e recorrentes, pode-se reduzir o total de notificações recebidas pelos cuidadores em até 99.3 por cento do total de alarmes gerados, sem perda de informação útil. Esses experimentos foram avaliados através do uso de um conjunto de dados reais de monitoramento de sinais vitais de pacientes registrados durante 32 casos cirúrgicos nos quais os pacientes foram submetidos à anestesia, no hospital Royal Adelaide. Apresentamos os resultados desse algoritmo através de gráficos gerados na linguagem R, onde mostramos se o algoritmo decidiu emitir um alarme imediatamente ou após um determinado delay. Para a tarefa de atribuição de notificações realizada pelo nosso algoritmo de raciocínio que decide sobre qual cuidador notificar, também alcançamos nossos resultados esperados, uma vez que o algoritmo priorizou o cuidador que estava disponível no momento do alarme, além de ser o mais experiente e capaz de atender à notificação. Os resultados experimentais sugerem fortemente que nossos algoritmos de raciocínio são uma estratégia útil para evitar a fadiga de alarme. Embora tenhamos avaliado nossos algoritmos em um ambiente experimental, tentamos reproduzir o contexto de um ambiente clínico utilizando dados reais de pacientes. Como trabalho futuro, visamos avaliar os resultados de nossos algoritmos utilizando condições clínicas mais realistas, aumentando, por exemplo, o número de pacientes, os parâmetros de monitoramento e os tipos de alarme. / [en] Estimates show that 80 per cent to 99 per cent of alarms set off in hospital units are false or clinically insignificant, representing a cacophony of sounds that do not present a real danger to patients. These false alarms can lead to an alert overload that causes a health care provider to miss important events that could be harmful or even life-threatening. As health care units become more dependent on monitoring devices for patient care purposes, the alarm fatigue issue has to be addressed as a major concern in order to prevent healthcare providers from undergoing alarm burden, as well as to increase patient safety. The main goal of this thesis is to propose a solution for the alarm fatigue problem by using an automatic reasoning mechanism to decide how to notify members of the health care team. Our specific goals are: to reduce the number of notifications sent to caregivers; to detect false alarms based on alarm-context information; to decide the best caregiver to whom a notification should be assigned. This thesis describes: a model to support reasoning algorithms that decide how to notify caregivers in order to avoid alarm fatigue; an architecture for health systems that supports patient monitoring, reasoning and notification capabilities; and three reasoning algorithms that decide: (i) how to notify caregivers by deciding whether to aggregate a group of alarms; (ii) whether, or not, to notify caregivers with an indication of a false alarm probability; (iii) who is the best caregiver to notify considering a group of caregivers. Experiments were used to demonstrate that by providing a reasoning system that aggregates alarms we can reduce the total of notifications received by the caregivers by up to 99.3 per cent of the total alarms generated. These experiments were evaluated through the use of a dataset comprising real patient monitoring data and vital signs recorded during 32 surgical cases where patients underwent anesthesia at the Royal Adelaide Hospital. We present the results of this algorithm by using graphs generated with the R language, which show whether the algorithm decided to deliver an alarm immediately or after a given delay. We also achieved the expected results for our reasoning algorithm that handles the notifications assignment task, since the algorithm prioritized the caregiver that was available and was the most experienced and capable of attending to the notification. The experimental results strongly suggest that our reasoning algorithms are a useful strategy to avoid alarm fatigue. Although we evaluated our algorithms in an experimental environment, we tried to reproduce the context of a clinical environment by using real-world patient data. As future work, we aim to evaluate our algorithms using more realistic clinical conditions by increasing, for example, the number of patients, monitoring parameters, and types of alarm.

[pt] Sistemas tradicionais de karaokê geralmente utilizam vídeos pré-editados, o que limita a criação de experiências de videokê. Nesta dissertação, propomos um novo método para a geração de videokê em tempo real a partir de fontes de streaming de vídeo, chamado Gerador de Videokê. Este método combina técnicas de processamento de vídeo e áudio para gerar automaticamente videokê e é projetado para realizar o processamento em tempo real ou próximo a isso. Os principais objetivos deste estudo são formular uma metodologia para processar vídeos em fluxo contínuo e gerar videokê em tempo real, mantendo características essenciais como a supressão das vozes principais da música e a geração automática de legendas destacando palavras. Os resultados obtidos representam uma contribuição significativa para o campo da geração de multimídia em tempo real. O método foi implementado em uma arquitetura cliente/servidor para testes. Essas contribuições representam um avanço no campo dos sistemas de entretenimento e multimídia, pois introduzem uma nova metodologia para a criação de experiências de videokê. Até onde sabemos, este é o primeiro trabalho que aborda o desenvolvimento de um gerador de videokê em tempo real que realiza sincronização automática e destaque a nível de palavras, com base em uma revisão da literatura. / [en] Traditional karaoke systems typically use pre-edited videos, which limits the creation of videoke experiences. In this dissertation, we propose a new method for generating videoke in real-time from video streaming sources, called the videoke Generator. This method combines video and audio processing techniques to automatically generate videoke and is designed to perform processing in real-time or near real-time. The main objectives of this study are to formulate a methodology to process videos in continuous flow and to generate videoke in real-time while maintaining essential features such as the suppression of the main voices of the music and the automatic generation of subtitles highlighting words. The results obtained represent a significant contribution to the field of real-time multimedia generation. The method was implemented in a client/server architecture for testing. These contributions represent a step forward in the field of entertainment and multimedia systems as they introduce a new methodology for the creation of videoke experiences. To our knowledge, this is the first work that addresses the development of a real-time videoke generator that performs automatic synchronization and highlighting at the word level, based on a literature review.

[pt] Em meio ao avanço expressivo da tecnologia e às evoluções contínuas observadas no ramo de inteligência artificial, esta última se mostrou ter potencial para ser aplicada a diferentes setores da sociedade. No contexto de extrema competitividade e relevância crescente nos esportes mais famosos ao redor do mundo, o basquete se apresenta como um esporte interessante para a aplicação de mecanismos de apoio à decisão capazes de aumentar a eficácia e consistência de vitórias dos times nos campeonatos. Diante desse contexto, este estudo propõe o desenvolvimento de sistemas de apoio à decisão baseados em modelos de redes neurais e k-Nearest Neighbors (kNNs). O objetivo é avaliar, para cada substituição durante um jogo de basquete, qual grupo de jogadores em quadra, conhecido por quinteto, apresenta mais chances de ter uma maior vantagem sobre o adversário. Para tal, foram treinados modelos para classificar, ao final de uma sequência de posses de bola, a equipe que conseguiria vantagem, e prever a magnitude dessa vantagem. A base de dados foi obtida de partidas do Novo Basquete Brasil (NBB), envolvendo estatísticas de jogadores, detalhes de jogo e contextos diversos. O modelo apresentou uma acurácia de 76,99 por cento das posses de bola nas projeções de vantagem entre duas equipes em quadra, demonstrando o potencial da utilização de métodos de inteligência computacional na tomada de decisões em esportes profissionais. Por fim, o trabalho ressalta a importância do uso de tais ferramentas em complemento à experiência humana, instigando pesquisas futuras para o desenvolvimento de modelos ainda mais sofisticados e eficazes na tomada de decisões no âmbito esportivo. / [en] In light of the recent significant growth in technological capabilities andthe observed advancements in the field of computational intelligence, the latterhas demonstrated potential for application in various sectors of society. Inthe context of extreme competitiveness and increasing relevance in the mostfamous sports around the world, basketball presents itself as an interestingsport for the application of decision-support mechanisms capable of enhancingthe efficacy and consistency of team victories in championships. In this context,this study proposes the development of decision-support systems, such asneural networks and k-Nearest Neighbors (kNNs). The goal is to evaluate, foreach substitution during a match, which group of players in the field, knownas lineup, presents the most probability to be superior to their opponent. Forthis, models were trained to predict, during a sequence of possessions, theteam that would have advantage and the magnitude of this advantage. Thedatabase was obtained from Novo Basquete Brasil (NBB) matches, involvingplayers statistics, match details and different contexts.. The model achieved anaccuracy of 76,99 percent in projections of superiority between the playing lineups,demonstrating the potential of using computational intelligence methods indecision-making applied to professional sports. Finally, the study highlightsthe importance of using such tools in conjunction with human experience,encouraging future research for the development of even more sophisticatedand effective models for decision-making in the sports field.

[pt] Problemas reais de engenharia mecânica podem compreender tarefas de i) otimização multi-objetivo (MO) ou ii) regressão, classificação e predição. Os métodos baseados em inteligência artificial (AI) são bastante difundidos na resolução desses problemas por i) demandarem menor custo computacional e informações do domínio do problema para a resolução de uma MO, quando comparados com métodos de programação matemática, por exemplo; e ii) apresentarem melhores resultados com estrutura mais simples, adaptabilidade e interpretabilidade, em contraste com outros métodos. Sendo assim, o presente trabalho busca i) otimizar um controle proporcional-integral-derivativo (PID) aplicado a um sistema de frenagem anti-travamento de rodas (ABS) e o projeto de trocadores de calor de placas aletadas (PFHE) e casco-tubo (STHE) através de métodos de otimização baseados AI, buscando o desenvolvimento de novas versões dos métodos aplicados, e.g. multi-objective salp swarm algorithm (MSSA) e multi-objective heuristic Kalman algorithm (MOHKA), que melhorem a performance da otimização; ii) desenvolver um sistema de detecção de vazamento em dutos (LDS) sensível ao roubo de combustível a partir do treinamento de árvores de decisão (DTs) com features baseadas no tempo e na análise de componentes principais (PCA), ambas exraídas de dados de transiente de pressão de operação normal do duto e de roubo de combustível; iii) constituir um guia de aplicação para problemas de MO de controle e projeto, processo de extração de features e treinamento de classificadores baseados em aprendizado de máquina (MLCs), através de aprendizado supervisionado; e, por fim iv) demonstrar o potencial das técnicas baseadas em AI. / [en] Real-world mechanical engineering problems may comprise tasks of i) multi-objective optimization (MO) or ii) regression, classification and prediction. The use of artificial intelligence (AI) based methods for solving these problems are widespread for i) demanding less computational cost and problem domain information to solve the MO, when compared with mathematical programming for an example; and ii) presenting better results with simpler structure, adaptability and interpretability, in contrast to other methods. Therefore, the present work seeks to i) optimize a proportional-integral-derivative control (PID) applied to an anti-lock braking system (ABS) and the heat exchanger design of plate-fin (PFHE) and shell-tube (STHE) types through AI based optimization methods, seeking to develop new versions of the applied methods, e.g. multi-objective salp swarm algorithm (MSSA) and multi-objective heuristic Kalman algorithm (MOHKA), which enhance the optimization performance; ii) develop a pipeline leak detection system (LDS) sensitive to fuel theft by training decision trees (DTs) with features based on time and principal component analysis (PCA), both extracted from pressure transient data of regular pipeline operation and fuel theft; iii) constitute an application guide for control and design MO problems, feature extraction process and machine learning classifiers (MLCs) training through supervised learning; and, finally, iv) demonstrate the potential of AI-based techniques.

[pt] Este trabalho procura olhar para as tecnologias educacionais – especialmente aquelas com Inteligência Artificial (IA), a grande promessa da atualidade – a partir de questionamentos críticos, evitando a ideia de neutralidade que comumente é atribuída a elas, inclusive na literatura acadêmica. O objetivo geral é analisar discursos sobre IA promovidos por empresas de tecnologia educacional (edtechs) que oferecem tecnologias voltadas para o ensino-aprendizagem. Os específicos são: 1) examinar como a IA é concebida nos discursos das edtechs; 2) investigar os papéis atribuídos às tecnologias nos processos de ensino e aprendizagem e 3) caracterizar as concepções de educação veiculadas nesses discursos. A Análise de Discurso Crítica foi o referencial teórico-metodológico que orientou as análises, partindo das categorias dos pressupostos, escolhas lexicais e modalidade. O corpus é composto de textos retirados dos sites e de dezessete postagens do Instagram de três empresas selecionadas: a Letrus, a Educacross e a Jovens Gênios. Nos discursos analisados, a IA é concebida como solução para diversos problemas educacionais e posicionada ora como sujeito, ora como ferramenta para a aprendizagem. A IA aparece com o papel de personalizar a educação, tornando a aprendizagem mais significativa e a educação mais objetiva e eficiente, baseada em dados, democrática e inovadora, além de capaz de suprir deficiências do trabalho docente. As empresas difundem uma concepção de educação baseada em desempenho, organizada por competências e habilidades, individualista, marginalizando a relação entre educador e estudante. Os discursos expressam um ideal de educação que valoriza a qualificação individual em detrimento das dimensões de socialização e subjetivação, portanto distante de ideais de formação ampla e transformação social. / [en] This work seeks to address educational technologies through critical questions, avoiding the idea of neutrality that is commonly attributed to them, including in academic literature. The general objective is to analyze discourses on artificial intelligence (AI) promoted by educational technology companies (edtechs) that offer technologies aimed at teaching-learning. The specific objectives are: 1) to examine how AI is conceived in edtech discourses; 2) to investigate the roles assigned by edtechs to technologies in teaching and learning processes; and 3) to characterize the conceptions of education conveyed by these discourses. Critical Discourse Analysis was the theoretical-methodological framework that guided the analyses, starting from the categories of assumptions, lexical choices and modality. The corpus is composed of texts taken from websites and seventeen Instagram posts from three selected companies: Letrus, Educacross and Jovens Gênios. In the material analyzed, AI is conceived as a solution to various educational problems and positioned either as a subject or as a tool for learning. AI appears with the role of personalizing education, making learning more meaningful and education more objective and efficient, based on data, democratic and innovative, in addition to being able to overcome deficiencies in teaching. Companies disseminate a conception of education based on performance, organized by skills and abilities, markedly individualistic, marginalizing the relationship between educator and student. The discourses express an ideal of education that values individual qualification to the detriment of the dimensions of socialization and subjectivation, therefore far from ideals of broad training and social transformation.

[pt] O monitoramento da integridade estrutural aumenta de importância dentro do campo de estudo de engenharia civil. Grande parte das cidades dependem de elementos de sua infraestrutura como pontes, barragens e prédios para prover uma série de benefícios para a sociedade moderna. Por outro lado, mesmo o projeto mais conservador não resiste aos efeitos do tempo. Uma boa rotina de manutenção preventiva não exime a necessidade de se ter uma constante verificação e busca de falhas pois em alguns casos isto poderia permitir em catástrofes de grande escala envolvendo grande perda material e até mesmo vidas. Graças ao desenvolvimento tecnológico das últimas décadas foi possível pesquisar e criar ferramentas poderosas que podem ajudar problemas deste tipo. O objetivo desta dissertação é avaliar a aplicação de métodos de Inteligência Artificial na detecção de danos em vigas. A metodologia utiliza parâmetros modais de elementos estruturais para verificar a presença de danos relacionados a redução de rigidez de uma seção transversal. Mais especificamente, os métodos apresentados neste estudo são orientados por dados, então primeiramente o banco de dados para treino e validação dos métodos de IA foi gerado por um programa em Python dentro do software de elementos finitos Abaqus. Os parâmetrosd modais analisados foram as cinco primeiras frequências naturais das vigas. Foi possível avaliar a performance dos métodos de IA para classificação da presença ou não de danos em diferentes métricas de análise. Por fim, uma comparação paramétrica foi feita entre os modelos de Inteligência Artificial. / [en] Monitoring structural integrity has become increasingly important in the field of civil engineering. A huge part of cities depend of civil engineer infrastructures such as bridges, dams and buildings to provide several benefits to modern society. On the other hand, even the most conservative design cannot resist the power of time. A good preventive maintenance routine don’t let go of the need in constant verification for faults because in some cases that could lead to large scale catastrophes involving big material and life costs. Thanks to technology development over the last decades it was possible to search and create many powerful tools that could help those kind of problems. The objective of this thesis is to assess on the application of Artificial Intelligence Methods to detect damage on beams. The formulation uses modal parameters of a structure to verify the presence of damage related to the reduction of stiffness of a section. More specifically, the methods presented on this study are data-driven, so first a database for training and validating the AI methods were generated in a Python program within the finite element software Abaqus. The modal parameters analyzed were the first five natural frequencies of a beam. It was possible to evaluate the performance of the AI methods when classifying a beam with or without damage on different metrics. Finally, a parametric comparison was made between the Artificial Intelligence methods.

[pt] Nesta dissertação é estudado o problema de geração e narração de estórias, cuja relevância tem sido cada vez mais reconhecida, principalmente em decorrência da popularização de meios de comunicação interativos, tais como a TV digital e os jogos digitais. O trabalho partiu de uma revisão do estado da arte, destacando os principais modelos para representação de estórias e as técnicas mais utilizadas na criação de obras literárias. Foi proposto o uso do termo engenharia de estórias para enfatizar que a tarefa de geração e narração de estórias deve ser encarada como um processo de engenharia. O problema fundamental foi dividido em três subproblemas. O primeiro diz respeito a como gerar as estórias, o segundo a como contá-las ao público e o último é sobre como construir, armazenar e consultar a base de conhecimento usada na engenharia de estórias. Por fim, como estudo de caso, foi projetado e programado um protótipo capaz de gerar e narrar estórias automaticamente. A geração é efetuada por um planejador, usando o algoritmo de Redes de Tarefas Hierárquicas. Para a narração, é utilizado um gerador de textos em linguagem natural. A base de conhecimento é armazenada na forma de documentos XML tendo sido implementada uma ferramenta para facilitar sua preparação. / [en] This dissertation investigates the problem of story telling and generation, whose increasingly recognized relevance is mostly due to the popularization of interactive media, such as digital TV and video-games. The work initiates with a state of the art survey, detailing the major story representation models and the most used methods in literary work production. The use of the term story engineering was proposed to emphasize that story telling and generation should be viewed as an engineering process. The fundamental problem was divided into three subproblems. The first one is how to generate stories, the second is how to tell them to the public and the last is how to create, store and query the knowledge base used for story engineering. Finally, as a case study, a prototype capable of automatically generating and telling stories was designed and programmed. Generation is done by a planner, using the Hierarchical Task Network algorithm. Storytelling applies a natural language generation tool. The knowledge base is stored under the form ofXMLdocuments, and a tool was implemented to simplify their preparation.

[pt] A aplicação de inteligência artificial (IA) em jogos digitais atualmente se encontra sob uma constante necessidade de melhorias, na tentaiva de atender as crescentes demandas dos jogadores por realismo e credibilidade no comportamento dos personagens do universo do jogo. De modo a facilitar o atendimento destas demandas, técnicas e metodologias de engenharia de software vêm sendo utilizadas no desenvolvimento de jogos. No entanto, o uso destas técnicas e a construção de middlewares na área de IA ainda está longe de gerar ferramentas genéricas e flexíveis o suficiente para o uso nesse tipo de aplicação. Outro fator importante é a falta de literatura disponível tratando de propostas relacionadas a esse campo de estudo. Esta dissertação discute o esforço de pesquisa no desenvolvimento de uma arquitetura flexível aplicável a diferentes estilos de jogos, que dê suporte a várias funcionalidades de IA em jogos e sirva com base a introdução de novas técnicas que possam melhorar a jogabilidade. Neste trabalho são apresentadas: questões de projeto de tal sistema e de sua integração com jogos; um estudo sobre a arquitetura de middlewares de IA; uma análise dos poucos exemplos desse tipo de software disponíveis; e um levantamento da literatura disponível. Com base nessa pesquisa, foi realizado o projeto e a implementação da arquitetura de um middleware de IA; também descritos nesse trabalho. Além da implementação propriamente dita, é apresentado um estudo sobre a aplicação de padrões de projeto no contexto do desenvolvimento e evolução de um framework de IA para jogos. / [en] The usage of artificial intelligence (AI) techniques in digital games is currently facing a steady need of improvements, so it can cater to players higher and higher expectations that require realism and believability in the game environment and in its characters' behaviours. In order to ease the fulfillment of these goals, software engineering techniques and methodologies have started to be used during game development. However, the use of such techniques and the creation of AI middleware are still far from being a generic and flexible enough tool for developing this kind of application. Another important factor to be mentioned in this discussion is the lack of available literature related to studies in this field. This dissertation discusses the research effort in developing a flexible architecture that can be applied to diferent game styles, provides support for several game AI functionalities and serves as basis for the introduction of more powerful techniques that can improve gameplay and user experience. This work presents: design issues of such system and its integration with games; a study on AI middleware architecture for games; an analysis of the state-of-the-art in the field; and a survey of the available relevant literature. Taking this research as starting point, the design and implementation of the proposed AI middleware architecture was conducted and is also described here. Besides the implementation itself, a study on the use of design patterns in the context of the development and evolution of an AI framework for digital games is also presented.

[pt] Recentemente, a indústria de jogos tem demonstrado crescente interesse no desenvolvimento de jogos que utilizam técnicas sofisticadas de Inteligência Artificial (IA). Verifica-se, dessa forma, o surgimento de jogos mais realistas, tanto no aspecto gráfico quanto no comportamento dos personagens. O jogo Black&White (B e W), desenvolvido pela empresa Lionhead Studios, é considerado um exemplo importante da utilização de técnicas de IA em jogos, e obteve um grande sucesso. Parte desse sucesso se deve ao fato de haver revelado uma interessante arquitetura deliberativa para agentes computacionais, baseada no modelo de agentes deliberativos chamado BDI (Belief, Desire and Intention, ou Crença, Desejo e Intenção). O presente trabalho visa desenvolver um estudo sobre a arquitetura utilizada no jogo B e W, e também sobre a interação de personagens que utilizam as técnicas presentes nesta arquitetura. Esta interação envolverá a utilização de um protocolo inspirado na linguagem de comunicação chamada KQML (Knowledge Query and Manipulation Language, ou Linguagem de Consulta e Manipulação de Conhecimento). / [en] Recently the game industry has been demonstrating much interest in the development of games that use more powerful Artificial Intelligence (AI) techniques. In this way, many games have been developed with more realistic graphics and character behavior. The game Black and White (B and W), developed by Lionhead Studios, is considered an important example of the use of AI techniques in games, and has resulted in a great success, disclosing a very interesting deliberative architecture for computational agents. Such architecture is based on the deliberative model called BDI (Belief, Desire and Intention). The present work aims to develop a study on the architecture used in game B&W, and also on the interaction of characters that use the techniques applied in this architecture. This interaction will use a protocol inspired on the communication language KQML (Knowledge Query and Manipulation Language).