[pt] Esta dissertação de mestrado apresenta um método para simular cenas de mar para TV/Cinema com um grande número de agentes de vários tipos (embarcações, portos, pessoas, ...) para produções com elevado grau de realismo de imagem e comportamento dos agentes. Este método usa modelagem em lógica nebulosa (fuzzy) e programação no sistema MASSIVE de maneira a integrar os resultados com sistemas de rendering e composição de imagens de alta resolução. Um objetivo importante desta dissertação é criar um sistema que facilita o trabalho de modeladores e designers envolvidos no pipeline de produção. / [en] This MSc dissertation presents a method to simulate sea scenes for TV / Film with a large number of agents of various types (vessels, ports, people ...) for productions with a high degree of realism in both image and agent s behavior. This method uses modeling in fuzzy logic and programming in the MASSIVE system as the main approach to integrate the results with rendering systems and high-resolution images composition. An important goal of this dissertation is to create a system that facilitates the work of modelers and designers involved in the production pipeline.

[pt] Pesquisas recentes em Virtualização de Redes focaram no problema conhecido como ossificação da Internet (Anderson et al., 2005), onde múltiplas redes virtuais (Virtual Networks - VN) independentes (Anderson et al., 2005) que exibem um alto grau de autonomia compartilham recursos físicos e podem prover serviços com diferentes graus de qualidade. Nesse sentido, pesquisas na área de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos deram passos evolutivos em repensar o projeto e os princípios arquiteturais de uma VN (Blumenthal e Clark, 2001) (Houidi et al., 2008). Entretanto, até onde sabemos, houve pouca investigação sobre o comportamento autonômico de tais arquiteturas (Prehofer e Bettstetters, 2005) (Movahedi et al., 2012). Sendo assim, esta pesquisa descreve uma tentativa de aplicar princípios de Sistemas Multi-Agentes (Multiagent Systems - MAS) para projetar um modelo autonômico e auto-adaptativo para o gerenciamento de redes virtuais (Virtual Networking Provisioning - VNP). Modelo esse que preenche uma lacuna na atual arquitetura da Internet. Além disso, fornecemos uma análise dos requisitos de um gerenciador auto-adaptativo para projetar um modelo autonômico confiável que é capaz de auto-organizar seus próprios recursos, sem controle, externo, para lidar com mudanças no ambiente. Tal comportamento adaptativo será necessário tendo em vista que a próxima geração da Internet está em evolução. Através da nossa avaliação, demonstramos que o modelo atinge seu propósito principal de auto-organizar uma VN eficientemente, dado que ele é capaz de antecipar cenáris críticos e executar planos adaptativos correspondentes. / [en] Recent research in Network Virtualization has focused on the Internet ossification problem (Anderson et al., 2005) whereby multiple independente virtual networks (VN) (Anderson et al., 2005) that exhibit a high degree of autonomy share physical resources and can provide services with varying degrees of quality. Thus, the Network field has taken evolutionary steps on re-thinking the design and architectural principles of VN (Blumenthal e Clark, 2001) (Houidi et al., 2008). However, to the best of our knowledge, there has been little investigation into the autonomic behaviourof such architectures (Prehofer e Bettstetter, 2005) (Movahedi et all., 2012). This paper describes na attempt to use Multiagent System (MAS) principles to design na autonomic and self-adaptative model for virtual network provisioning (VPN) that fills a gap in the current Internet architecture. In addition, we provide na analysis of the requirements of self-adaptive provisioning for designing a reliable autonomic model that is able to self-organize its own resources, with no external control, in order to cope with environment changes. Such behavior will be required as the next negeneration Internet evolves. Through our evaluation, we demonstrate that the model achieves its main purpose of efficiently self-organizing the VN, since it is able to anticipate critical scenarios and trigger corresponding adaptive plans.

[pt] A área da saúde precisa lidar com diversos problemas relacionados a questões de infraestrutura, falta de pessoal qualificado e grande número de pacientes. Como solução para problemas desta natureza surgiu o u-Healthcare, uma aplicação dos conceitos de Computação Ubíqua (UbiComp) na área da assistência médica. u-Healthcare permite a supervisão da saúde a qualquer tempo e a qualquer lugar, a partir de dispositivos eletrônicos conectados à internet. Entretanto, a ampliação da supervisão da saúde para o entorno ubíquo não pode ser feita com protocolos e procedimentos clínicos atualmente utilizados, já que essa abordagem aumentaria drasticamente o consumo de tempo e recursos. Por esse motivo, a construção de aplicações para fornecimento de serviços se saúde pode apoiar-se em áreas de pesquisa de Sistemas Multi-Agente (SMA) e Trabalho Cooperativo Auxiliado por Computador (TCAC). Nesse sentido, SMA é utilizado para automatização de processos, através do uso das propriedades dos agentes de software. Em contrapartida, TCAC permite estabelecer um modelo de cooperação entre os participantes de uma determinada aplicação. Com base nestes aspectos, neste trabalho propõese a modelagem e desenvolvimento de um framework que auxilie a construção de aplicações voltadas para u-Healthcare, baseadas em conceitos de SMA e TCAC. Para ilustrar a utilização do framework, são apresentados dois cenários de uso. O primeiro cenário corresponde a um sistema de monitoramento fetal, que realiza a detecção precoce de anormalidades no feto. O segundo cenário, por sua vez, consiste em um assistente de administração de medicamentos, que permite ajudar ao médico no controle de medicamentos que usam seus pacientes. / [en] The health area needs to deal with various problems related to issues of infrastructure, lack of qualified personnel and a large number of patients. As a solution to problems of this nature, u-Healthcare was created as an application of the concepts of Ubiquitous Computing (UbiComp) in the area of health care. u- Healthcare allows health monitoring at any time and place from electronic devices connected to the Internet. However, the expansion of health monitoring for an ubiquitous environment cannot be performed with protocols and procedures currently used, since this approach would drastically increase the consumption of time and resources. For that reason, the development of tools to provide health services can be supported in research areas such as Multi-Agent System (MAS) and Computer Supported Cooperative Work (CSCW). In that sense, MAS can be used to automate processes through the properties of software agents. On the other hand CSCW gives the possibility of establishing a model of cooperation among the participants on the application. Based on these aspects, this work proposes the modeling and development of a framework capable of providing support and help on the construction of dedicated u- Healthcare applications which should be based on the concepts of MAS and CSCW. To illustrate the use of the framework, there are presented two scenarios of use. The first scenario corresponds to a fetal monitoring system, which allows early detection of fetal abnormalities. The second scenario consists of a drug administration assistant, which allows the doctor to control drug use by his patients.

[pt] A ideia principal da Internet das Coisas (IoT) é conectar bilhões de coisas à Internet nos próximos anos, a exemplo de carros, roupas e comidas. Entretanto, muitos problemas precisam ser resolvidos antes que essa ideia possa ser concretizada. Alguns desses problemas estão relacionados à necessidade de construir sistemas para IoT que sejam auto-organizáveis e autoadaptativos. Este trabalho, portanto, apresenta a elaboração do Framework para Internet das Coisas (FIoT), que oferece suporte ao desenvolvimento de aplicações para IoT com essas características. Ele é baseado nos paradigmas de Sistemas Multiagente (SMA) e algumas técnicas abordadas em Aprendizado de Máquina, a exemplo de redes neurais e algoritmos evolutivos. Um agente pode ter algumas características, como autonomia e sociabilidade, que tornam SMAs compatíveis com sistemas que requerem auto-organização. Redes neurais e algoritmos de evolução vêm sendo comumente usados nos estudos de robótica, no intuito de prover autonomia e adaptação à agentes físicos (ex.: robôs, sensores). Para demonstrar o uso do FIoT, dois grupos de problemas em IoT serão instanciados: (i) Cidades Inteligentes e (ii) Quantificação de Coisas. / [en] The agreed fact about the Internet of Things (IoT) is that, within the coming years, billions of resources, such as cars, clothes and foods will be connected to the Internet. However, several challenging issues need to be addressed before the IoT vision becomes a reality. Some open problems are related to the need of building self-organizing and self-adaptive IoT systems. To create IoT applications with these features, this work presents a Framework for Internet of Things (FIoT). Our approach is based on concepts from Multi-Agent Systems (MAS) and Machine Learning Techniques, such as a neural network and evolutionary algorithms. An agent could have characteristics, such as autonomy and social ability, which makes MAS suitable for systems requiring self-organization (SO). Neural networks and algorithms of evolution have been commonly used in robotic studies to provide embodied agents (as robots and sensors) with autonomy and adaptive capabilities. To illustrate the use of FIoT, we derived two different instances from IoT applications: (i) Quantified Things and (ii) Smart Cities. We show how exible points of our framework are instantiated to generate an application.

[pt] Consciência de software (software awareness) tornou-se um requisito importante na construção de sistemas com capacidade de autoadaptação. Para que aplicações de software possam melhor se adaptar a mudanças nos diversos ambientes em que operam, ter consciência (no sentido de perceber e entender esses ambientes e a seu próprio funcionamento nestes ambientes) é fundamental. Entretanto, mesmo em um nível básico aplicado a software, consciência é um requisito difícil de definir. Nosso trabalho propõe a organização de um catálogo para o requisito de consciência de software, com mecanismos para instanciação e uso do conhecimento armazenado neste catálogo na modelagem e implementação de software para problemas onde a autoadaptação, e por consequência consciência, sejam requisitos chave. / [en] Software awareness has become an important requirement in the construction of self-adaptive systems. As such, the software should better adapt to changes in the various environments in which they operate, be aware of (in the sense of perceiving and understanding) these environment and be aware of its own operation in these environments. However, even at a basic level applied to software, awareness is a requirement difficult to define. Our work proposes the creation of a catalog to the awareness requirement through non-functional requirements patterns (NFR patterns). We also propose mechanisms for enabling the instantiation and use of the knowledge about awareness, represented in this catalog.

[pt] Determinar a proveniência dos dados, isto é, o processo que levou a esses dados, é vital em muitas áreas, especialmente quando é essencial que os resultados ou ações sejam confiáveis. Com o crescente número de aplicações baseadas em inteligência artificial, criou-se a necessidade de torná-las capazes de explicar seu comportamento e responder às suas decisões. Isso é um desafio, especialmente se as aplicações forem distribuídas e compostas de vários agentes autônomos, formando um Sistema Multiagente (SMA). Uma maneira fundamental de tornar tais sistemas explicáveis é rastrear o comportamento do agente, isto é, registrar a origem de suas ações e raciocínios, como em uma depuração onisciente. Embora a ideia de proveniência já tenha sido explorada em alguns contextos, ela não foi extensivamente explorada no contexto de SMA, deixando muitas questões para serem compreendidas e abordadas. Nosso objetivo neste trabalho é justificar a importância da proveniência dos dados para SMA, discutindo quais perguntas podem ser respondidas em relação ao comportamento do SMA, utilizando a proveniência e ilustrando, através de cenários de aplicação, os benefícios que a proveniência proporciona para responder a essas questões. Este estudo envolve a criação de um framework de software, chamado FProvW3C, que suporta a coleta e armazenamento da proveniência dos dados produzidos pelo SMA, que foi integrado a plataforma BDI4JADE (41), formando o que denominamos de Prov-BDI4JADE. Por meio desta plataforma, utilizando exemplos de sistemas autônomos, demostramos com rigor que, o uso da proveniência de dados em SMA é uma solução sólida, para tornar transparente o processo de raciocínio e ação do agente. / [en] Determining the data provenance, that is, the process that led to those data, is vital in many areas, especially when it is essential that the results or actions be reliable. With the increasing number of applications based on artificial intelligence, the need has been created to make them capable of explaining their behavior and be responsive to their decisions. This is a challenge especially if the applications are distributed, and composed of multiple autonomous agents, forming a Multiagent System (MAS). A key way of making such systems explicable is to track the agent s behavior, that is, to record the source of their actions and reasoning, as in an omniscient debugging. Although the idea of provenance has already been explored in some contexts, it has not been extensively explored in the context of MAS, leaving many questions to be understood and addressed. Our objective in this work is to justify the importance of the data provenance to MAS, discussing which questions can be answered regarding the behavior of MAS using the provenance and illustrating, through application scenarios, to demonstrate the benefits that provenance provides to reply to these questions. This study involves the creation of a software framework, called FProvW3C, which supports the collects and stores the provenance of the data produced by the MAS, which was integrated with the platform BDI4JADE (41), forming what we call Prov-BDI4JADE. Through this platform, using examples of autonomous systems, we have rigorously demonstrated that the use of data provenance in MAS is a solid solution to make the agent’s reasoning and action process transparent.