É importante que as redes elétricas tenham altos índices de confiabilidade, de forma a se manter a agilidade e a manutenção ideais para um melhor funcionamento. Por outro lado, o crescimento inesperado da carga, falhas em equipamentos e uma parametrização inadequada das funções de proteção tornam a análise de eventos de proteção mais complexas e demoradas. Além disso, a quantidade de informações que pode ser obtida de relés digitais modernos tem crescido constantemente. Para que seja possível uma rápida tomada de decisão e manutenção, esse projeto de pesquisa teve como objetivo a implementação de um sistema completo de diagnóstico que é ativado automaticamente quando um evento de proteção ocorrer. As informações a serem analisadas são obtidas de uma base de dados e de relés de proteção, via protocolo de comunicação IEC 61850 e arquivos de oscilografia. O trabalho aborda o sistema Smart Grid completo incluindo: a aquisição de dados nos relés, detalhando o sistema de comunicação desenvolvido através de um software com um cliente IEC61850 e um servidor OPC e um software com um cliente OPC, que é ativado por eventos configurados para dispará-lo (por exemplo, atuação da proteção); o sistema de pré-tratamento de dados, onde os dados provenientes dos relés e equipamentos de proteção são filtrados, pré-processados e formatados; e o sistema de diagnóstico. Um banco de dados central mantém atualizados os dados de todas essas etapas. O sistema de diagnóstico utiliza algoritmos convencionais e técnicas de inteligência artificial, em particular, um sistema especialista. O sistema especialista foi desenvolvido para lidar com diferentes conjuntos de dados de entrada e com uma possível falta de dados, sempre garantindo a entrega de diagnósticos. Foram realizados testes e simulações para curtos-circuitos (trifásico, dupla-fase, dupla-fase-terra e fase-terra) em alimentadores, transformadores e barras de uma subestação. Esses testes incluíram diferentes estados do sistema de proteção (funcionamento correto e impróprio). O sistema se mostrou totalmente eficaz tanto no caso de disponibilidade completa quanto parcial de informações, sempre fornecendo um diagnóstico do curto-circuito e analisando o funcionamento das funções de proteção da subestação. Dessa forma, possibilita-se uma manutenção muito mais eficiente pelas concessionárias de energia, principalmente no que diz respeito à prevenção de defeitos em equipamentos, rápida resposta a problemas, e necessidade de reparametrização das funções de proteção. O sistema foi instalado com sucesso em uma subestação de distribuição da Companhia Paulista de Força e Luz. / It is important that electrical networks have high levels of reliability in order to maintain the ideal agility and maintenance for better functioning. On the other hand, the often unexpected load growth, failures of protectionrelated equipment and inadequate parameterization of protection functions make the analyses of protection events more complex and time-consuming. Besides, the amount of information that can be retrieved from modern digital relays is constantly increasing. In order to aid a quick decision-making and maintenance practices, this research project aimed to implement a complete diagnosis system that is automatically activated whenever a protection-related event occurs. Information to be analyzed is obtained from a database and from the protection relays, via IEC 61850 communication protocol and oscillography files. The full smart grid system is addressed, including: the data acquisition and communication system developed through a software with an IEC61850 client and an OPC server and another software with an OPC client, which is activated by set triggering events (e.g. protection tripping); the data pre-processing system, in which the data is filtered, preprocessed and formatted; and the diagnostic system. A central database maintains updated all the data. For the diagnostic system, conventional algorithms and artificial intelligence techniques are applied; particularly, an expert system is implemented. The expert system was designed to deal with different sets of input information and uses different techniques to deal with a possible lack of data, always ensuring the delivery of diagnoses. Tests and simulations were performed for short-circuits (three-phase, phase-to-phase, double-phase-to-ground and phase-to-ground) on feeders, transformers and bus bars of a substation. These tests included different states of the protection system (proper functioning and malfunctioning). The diagnostic system proved to be fully effective under both complete and partial availability of information, always providing the fault diagnosis and the analysis of the protection functions. In brief, the system enables a much more efficient maintenance to power distribution utilities, especially when preventing equipment malfunctioning, quick responses towards system problems and the need to re-define some protection functions are required. It was successfully installed in a distribution substation of Companhia Paulista de Força e Luz, a Brazilian power distribution utility.

by David Yeung Fong. / Thesis (M.B.A.)--Chinese University of Hong Kong, 1993. / Includes bibliographical references (leaves 118-119). / Executive Summary --- p.ii / Table of Contents --- p.iii / List of Illustrations --- p.vii / Acknowledgment --- p.viii / Chapter Chapter I - --- Introduction --- p.1 / Concepts of Expert Systems --- p.1 / Definition --- p.1 / Components of Expert Systems --- p.3 / Knowledge Acquisition --- p.4 / Knowledge Representation --- p.6 / Inference Engine --- p.8 / Benefits of Expert Systems --- p.9 / Recent Development --- p.10 / Expert Systems in Law --- p.11 / Applications --- p.11 / Problems of Expert Systems with Case Law --- p.12 / Translation of cases --- p.12 / Representation of cases --- p.12 / Interpretation --- p.13 / Policy considerations --- p.13 / Reasoning with precedent --- p.14 / Doctrine of precedent --- p.14 / Rule Model --- p.15 / Induction --- p.15 / Alternative approach to precedent --- p.16 / Product/Service Liability in Hong Kong --- p.17 / Definition --- p.17 / Law --- p.18 / Significance to Management --- p.19 / Chapter Chapter II - --- Research Definition --- p.21 / Research Goal --- p.21 / Research Objective --- p.21 / Scope of the Project --- p.21 / Chapter Chapter III - --- Research Methodology --- p.23 / Knowledge Acquisition --- p.23 / Brief Outline of the rules --- p.24 / Knowledge Representation --- p.24 / Expert System Development Tools for the project --- p.25 / XXXPERT --- p.25 / Imp shell --- p.26 / Turbo Prolog --- p.26 / Chapter Chapter IV - --- Research Limitation --- p.28 / Chapter Chapter V - --- System Configuration & Analysis --- p.29 / System Design --- p.29 / Main Module --- p.29 / Case Screening Module --- p.29 / Duty of Care Module --- p.30 / Breach of Duty Module --- p.30 / Causation Module --- p.30 / Remoteness of Damage Module --- p.31 / Defendant's Defense Module --- p.31 / Reference Cases Module --- p.31 / Help Module --- p.31 / Minimum System Requirements --- p.32 / System Testing --- p.32 / Chapter Chapter VI - --- Recommendations --- p.33 / Appendix A : Inference Tree --- p.34 / Appendix B: Cases Referenced in the Expert System --- p.48 / Appendix C: Program Listing --- p.64 / Tort.pro --- p.64 / Tdoms.pro --- p.67 / Status.pro --- p.68 / Tpreds.pro --- p.68 / Def.pro --- p.73 / Func.pro --- p.75 / Refcases.pro --- p.79 / Watstage.pro --- p.90 / Screen.pro --- p.92 / Duty.pro --- p.95 / "Breach, pro" --- p.100 / Causatio.pro --- p.106 / Remote.pro --- p.111 / Defense.pro --- p.111 / Appendix D: Bibliography --- p.118

"A Single Function Agent (SiFA) is a software agent, with only one function, one point of view, and one target object on which to act. For example, an agent might be a critic (function) of material (target) from the point of view of cost. This research investigates the possibilities and implications of the SiFA concept, and analyzes the definition language, negotiation language and negotiation strategies of the agents. After defining a domain-independent set of agent types we investigated negotiation, analyzing which pairs/groups of agents have reason to communicate, and what the information passed between them should be, as well as what knowledge was needed to support the negotiation. A library for the CLIPS expert system shell was built, which allows development of SiFA based expert systems from domain independent templates. We will present two such systems, one as implemented for the domain of ceramic component material selection and the other (in development) for simple sailboat design. The effect of negotiation on the design process and the results are discussed, as well as directions for future research into SiFAs."

"Continual Validation of distributed software systems can facilitate their development and evolution and engender user trust. We present a monitoring architecture that is being developed collaboratively under DARPA's Dynamic Assembly for System Adaptability, Dependability, and Assurance program. The monitoring system includes a probing infrastructure that is injected into or wrapped around a target software system. Probes deliver events of interest to be processed by a monitoring infrastructure that consists of gauges for delivering information to system administrators. This thesis presents a classification of existing probing technologies and contains a full implementation of a probing infrastructure in Java."

"Design is a very complicated and ill-defined problem solving activity. Routine parametric design is a more restricted and well-defined version of design problems. Even this restricted version requires many different kinds of expert knowledge and the ability to perform a variety of tasks. One approach to solving this restricted version is to use Single Function Agents (SiFAs), each of which can perform a very specialized task, from a single point of view. The ability to represent expertise with different points of view is very important in design. These different points of view usually cause conflicts among agents, and these conflicts need to be resolved in order for the design process to be successful. Therefore, agents need to be capable of detecting and resolving these conflicts. This thesis presents a model of conflicts and negotiations in the SiFA framework. Some extensions to the present state of the SiFA paradigm are introduced. A hierarchy of possible conflicts is proposed and the steps of the negotiation process are discussed. The ability of agents to negotiation in order to resolve conflicts makes SiFA-based design systems more versatile, less brittle, and easier to construct and maintain. Also, the extended SiFA paradigm, where agents have negotiation capabilities leads to many interesting directions for further research. "

Ferramentas computacionais têm sido utilizadas na área de nutrição desde os anos de 1960 e buscam auxiliar o nutricionista no cálculo de nutrientes e no planejamento de cardápios, visando o apoio na tomada de decisão. Assim, a utilização da informática na execução dessas tarefas disponibiliza ao nutricionista tempo necessário para que desenvolva outras atividades específicas voltadas ao atendimento dos pacientes/clientes. Entre as ferramentas computacionais, destacam-se os sistemas especialistas (SE) que resolvem problemas de forma parecida com o especialista humano, sobre determinados campos do conhecimento. Nesse contexto, o objetivo deste trabalho foi conceber uma ferramenta computacional utilizando a base de dados de Avaliação de Ingestão de Nutrientes da Tabela Brasileira de Composição de Alimentos (TBCA BD-AIN) para gerar planos alimentares personalizados, considerando as preferências alimentares e necessidades nutricionais do paciente/cliente. Os passos para o desenvolvimento desse trabalho incluíram: (i) diferenciação entre as ferramentas computacionais disponíveis; (ii) caracterização da consulta em nutrição; (iii) definição do protocolo de atendimento clínico para a consulta em nutrição; (iv) adequação da TBCA BD-AIN a ser utilizada na ferramenta computacional; (v) definição das preferências; (vi) implementação da ferramenta computacional; (vii) avaliação dos resultados gerados pela ferramenta computacional. A ferramenta computacional desenvolvida, chamada Nutri - Soluções inteligentes em nutrição, uma web application, caracterizada como SE, utilizou a técnica de máquina de estados finito (MEF), para representar a expertise do nutricionista, na elaboração dos planos alimentares. Os planos alimentares gerados foram avaliados por nutricionistas (n=18) com experiência em atendimento clínico (10,83±7,02 anos). A avaliação de 105 planos alimentares diários (7 planos alimentares para 15 casos fictícios) apresentou adequação quanto às recomendações nutricionais e preferências propostas, além de selecionar alimentos/preparações dos diferentes grupos (conforme a refeição), e considerar características sensoriais, mostrando 89,2% de concordância para os itens avaliados. Dessa forma, a ferramenta proposta contribuirá com: (i) otimização do atendimento clínico, pois auxiliando na redução dos cálculos realizados, o nutricionista disponibilizará mais tempo da consulta em nutrição para atenção ao paciente/cliente; (ii) apoio à decisão, uma vez que os planos alimentares apresentarão maior probabilidade de estarem adequados quanto às recomendações nutricionais; (iii) adesão à prescrição dietética, pois os planos alimentares serão elaborados com base nas escolhas/preferências do paciente/cliente. / Computational tools have been used in the area of nutrition since the 1960s and seek to assist the nutritionist in calculating nutrients and planning menus, aiming at support in decision making. Thus, the use of information technology in the execution of these tasks provides the nutritionist with the time needed to develop other specific activities aimed at patient/client care. Among the computational tools, stand out the expert systems (ES) that solve problems in a similar way with the human expert, on certain fields of knowledge. In this context, the objective of this work was to design a computational tool using the Nutrient Intake Assessment database of the Brazilian Food Composition Table (TBCA BD-AIN, acronym in Portuguese) to generate personalized menu, considering the food preferences and nutrient requirements of the patient/client. The steps for the development of this work included: (i) differentiation between the available computational tools; (ii) characterization of the nutrition consultation; (iii) definition of the protocol of clinical care for the consultation in nutrition; (iv) adequacy of TBCA BD-AIN to be used in the computational tool; (v) definition of preferences; (vi) implementation of the computational tool; (vii) evaluation of the results generated by the computational tool. The computational tool developed, called Nutri - Intelligent Solutions in Nutrition, a web application, characterized as ES, used the Finite State Machine (FSM) technique to represent the nutritionist\'s expertise in the elaboration of menu. The menu generated were evaluated by nutritionists (n= 18) with experience in clinical care (10.83±7.02 years). The evaluation of 105 daily menus (7 food plans for 15 fictitious cases) was adequate for the nutritional recommendations and preferences proposed, besides selecting foods/preparations of the different groups (according to the meal), besides considering sensorial characteristics, showing 89.7% agreement for the evaluated items. Thus, the proposed tool will contribute to: (i) optimization of clinical care, because by helping to reduce the calculations performed, the nutritionist will provide more consultation time in nutrition for patient/client care; (ii) decision support, since menu are more likely to be adequate for nutritional recommendations; (iii) adherence to the dietary prescription, since the menus will be elaborated based on the patient/client\'s choices/preferences.

Sistemas biológicos, médicos e epidêmicos apresentam vários tipos de incertezas inerentes aos seus processos. Muitas dessas incertezas tem sido tratadas de forma eficiente com modelos estatísticos e Bayesianos. Todavia, essas áreas ainda carecem de estruturas matemáticas que possibilitem o tratamento das incertezas não-estatísticas típicas de alguns desses sistemas. Além disso, a utilização de termos linguísticos para expressar uantitativamente as variáveis é muito comum em algumas dessas áreas. Assim, devido às suas características, a lógica fuzzy se apresenta como uma teoria adequada para tratar alguns desses problemas. O objetivo dessa tese foi desenvolver aplicações da teoria de conjuntos fuzzy a problemas da biomedicina. O nosso desafio foi propor caminhos, buscar maneiras, de realizar uma junção efetiva dessa teoria com as ´áreas citadas, principalmente a epidemiologia. Foram elaborados oito trabalhos, onde vários aspectos dessa teoria foram abordados, tais como: modelos linguísticos fuzzy estáticos e dinâmicos, processos de decisão fuzzy, probabilidade de eventos fuzzy, relações fuzzy e a utilização do princípio de extensão na construção de regras fuzzy. Concluímos que a teoria de conjuntos fuzzy pode auxiliar no tratamento de muitos problemas de cunho epidemiológico, bem como sistemas diagnóstico. Mostramos também que ela pode trabalhar de forma efetiva em processos de decisão de Saúde Pública. Alguns sistemas podem, potencialmente, ajudar os médicos no diagnóstico e prognóstico de doenças, principalmente na ausência de especialistas. Os modelos linguísticos estáticos funcionaram muito bem, entretanto, dificuldades quanto aos modelos dinâmicos precisam ainda ser superadas. Discutimos também o papel do especialista na elaboração de modelos fuzzy em epidemiologia e propomos um método para elaboração de modelos menos dependentes. Todos os trabalhos apresentaram bons resultados, estimulando a continuidade das pesquisas nessa área. / Biological, medical and epidemic systems present several types of inherent uncertainties to its processes. Many of these uncertainties have been treated in an efficient way with statistical and Bayesian models. Though, these areas still lack of mathematical structures that make possible the treatment of the non-statistical uncertainties typical of some of these systems. Besides, the use of linguistic terms to express quantitatively the variables is very common in these areas. So, due to its features, the fuzzy logic comes as an appropriate theory to treat some of these problems. The aim of this thesis was to develop applications of the fuzzy logic theory to problems of biomedicine. Our challenge was to propose paths, to look for ways, of accomplishing an effective junction off this theory with the mentioned areas, mainly with epidemiology. Eight works were elaborated, where several aspects of this theory were approached, such as: static and dynamic fuzzy linguistic models, fuzzy decision making, probability of fuzzy events, fuzzy relations and the use of extension principle in the construction of fuzzy rules. We conclude that the fuzzy logic theory can aid in the treatment of many epidemiological problems, as well as diagnostic systems. We also show that it can work effectively in decision making processes of Public Health. Some systems can, pottentially, help the physicians in the diagnosis and prognostic of diseases, mainly in the specialists absence. The static linguistic models worked well, however, difficulties concerning the dynamic models still need to be overcome. We also discuss the specialists role in the elaboration of fuzzy models in epidemiology and propose a method for elaboration of less dependent models. All the works presented good results, stimulating the continuity of the researches in this area.

Web services intend to provide an application integration technology that can be successfully used over the Internet in a secure, interoperable and trusted manner. Policies are high-level guidelines defining the way an institution conducts its activities. The WS-Policy standard describes how to apply policies of security definition, enforcement of access control, authentication and logging. WS-Trust defines a security token service and a trust engine which are used by web services to authenticate other web services. Using the functions defined in WS-Trust, applications can engage in secure communication after establishing trust. BPEL is a language for web service composition that intends to provide convenient and effective means for application integration over the Internet. We address security considerations in BPEL and how to enforce them, as well as its interactions with other web services standards such as WS-Security and WS-Policy. / by Ola Ajaj. / Thesis (M.S.C.S.)--Florida Atlantic University, 2010. / Includes bibliography. / Electronic reproduction. Boca Raton, Fla., 2010. Mode of access: World Wide Web.

O presente trabalho descreve um modelo híbrido para sistemas especialistas classificatórios que Integra os mecanismos de representação de conhecimento de frames e de redes neurais, assimilando qualidades inerentes de cada um dos dois paradigmas. O mecanismo de frames fornece tipos construtores flexíveis para a modelagem do conhecimento do domínio, enquanto as redes neurais possibilitam tanto a automação da aquisição de conhecimento, a partir de uma base de casos, quanto a implementação de aprendizado indutivo e dedutivo. Empregam-se dois tipos de frames para representar o conhecimento relativo aos problemas de classificação: frames de achado e frames de diagn6stico. Os primeiros descrevem os objetos elementares da aplicação que podem influenciar na detecção de certos diagnósticos. Os frames de diagnóstico, por sua vez, são descritos em termos de achados e correspondem as descrições dos problemas de classificação tratados pelo sistema especialista. E utilizado o Modelo Neural Combinatório (MNC), caracterizado por sua capacidade de aprendizado heurístico através do reconhecimento de regularidades observadas no mundo exterior. A integração do mecanismo de representação de frames e do MNC se da ao nível dos frames de diagn6stico, armazenando representações simbólicas do conhecimento das redes neurais que explicitam o conhecimento armazenado nas camadas intermediarias das Últimas. O motor de inferência do sistema opera de maneira integrada sobre ambos os paradigmas, o conexionista e o simbólico. A máquina de aprendizado fornece meios para a automação da aquisição de conhecimento a partir de um banco de casos, bem como para o refinamento do conhecimento do sistema. A máquina de aprendizado dividida em dois componentes principais: o componente de aprendizado indutivo e o componente de aprendizado dedutivo. O primeiro se volta para o componente indutivo e utiliza os métodos de aprendizado por casos de treinamento, descritos para o MNC, para refinar o conhecimento das redes neurais. O componente dedutivo faz use de uma estratégia de reorganização das redes neurais, para gerar novos modelos de resolução de problemas. 0 sistema implementado, denominado HYCONES (the HYbrid CONnectionist Expert System) é apresentado corn detalhamento da integragao entre os paradigmas simbOlico e conexionista. Para validar HYCONES, foram construfdas e testadas 5 versoes de uma base de conhecimento hfbrida para o diagnostico das 3 cardiopatias congenitas mais freqfjentes no Institute de Cardiologia - RS. A primeira delas (B1) baseou-se no conhecimento extrafdo de 22 especialistas em cardiologia pediatrica, de 4 instituicaes brasileiras. Os grafos medios de conhecimento destes especialistas foram diretamente traduzidos para redes neurais MNC, dando origem a primeria versao do sistema. A segunda versao (B2) baseou-se no refinamento da base de conhecimento da versao B1, atraves da reorganizacao e treinamento das redes neurais dos especialistas, corn aplicagao dos metodos de aprendizado dedutivo. A terceira versão (B3) baseou-se no conhecimento de 23 não especialistas, cardiologistas gerais, na sua maioria oriundos do Institute de Cardiologia - RS. A mesma técnica aplicada para a construção da versão B1 foi utilizada para construir esta versão da base de conhecimento hibrida. A quarta versao (B4) corresponde ao refinamento e reorganização da base de conhecimento da versão B3, com as mesmas técnicas de aprendizado dedutivo, aplicadas na construção da versão B2. Finalmente, na quinta versão (B5), a base de conhecimento foi construída, automaticamente, a partir de base de casos, valendo-se do método de explicitação automática de conhecimento do MNC. Os resultados obtidos na validação do sistema comprovaram a eficiência dos métodos de explicitação automática de conhecimento, a partir do banco de casos e de aprendizado dedutivo, por reorganização e treinamento das redes neurais. As principais contribuições deste trabalho foram: a definição do mecanismo para integração de frames a redes neurais; a especificação dos métodos de aquisição automática do conhecimento, a partir de um banco de casos e seu posterior treinamento e aprendizado, por métodos indutivos e dedutivos; finalmente, a incorporação das medidas de especificidade e sensibilidade no processo de explicitação automática do conhecimento do banco de casos. / This dissertation describes a hybrid model for classification expert systems - HYCONES (HYbrid CoNnectionist Expert System), which integrates the knowledge representation mechanism of frames and neural networks, incorporating qualities inherent to each of the knowledge representation paradigms. The mechanism of frames provides flexible constructs for modeling the domain knowledge. The neural networks provide the means for automatic knowledge acquisition and enable the implementation of deductive and inductive learning. The frames mechanism makes use of semantic modeling concepts to make the new model more generic and to provide flexible constructs for knowledge representation. It employs two basic types of frames to represent the knowledge involved in classification problems: finding frames and diagnosis frames. The finding frames describe the elementary objects of the application world that can influence in the detection of certain diagnoses. Diagnosis frames, on the other hand, are described in terms of findings and correspond to the descriptions of the classification problems addressed by the expert system. The Combinatorial Neural Model (CNM) was the architecture chosen for the neural network environment. This model is characterized by its capacity of learning through the recognition of regularities observed in the outside world. The integration of the knowledge representation mechanism of frames with the CNM happens at the diagnosis frames level. The diagnosis frames store symbolic representations of knowledge contained in the neural networks. The system's inference machine operates under an integrated manner with both knowledge representation paradigms. The learning machine provides the means for automatic knowledge acquisition and for knowledge refinement. It is composed by two modules: the inductive and the deductive learning component. The first one uses CNM methods to refine the neural network knowledge. The latter follows a strategy that reorganizes the neural networks, generating new problem solving models. The implemented HYCONES system is presented, detailing the integration between the symbolic and the connectionist approach. To validate HYCONES, five versions of a hybrid knowledge base (HKB) for the diagnosis of the three most common congenital heart diseases at the Institute de Cardiologia - RS were constructed and tested. The first version of the HKB, named B1 for validation purposes, is based on the mean knowledge graphs of 22 experts in congenital heart diseases, from four important Brazilian cardiological institutions. These KG were directly translated to CNM neural networks. The second version of the HKB, named B3 for validation purposes, contains the mean knowledge graphs of 23 non-experts, i.e., general cardiologists, from the Institute of Cardiology of RS. The same method used to built B1 was invoked here: direct translation from the knowledge graphs to CNM neural networks. The second and fourth versions of HKB, named B2 and B4 respectively, consist of trained versions of B1 and B3. To create these trained versions, the CNM neural networks of B1 and B3 were submitted to deductive learning procedures. Finally, the fifth version of HKB, B5, was automatically created, based on the training of the case database. The results obtained and presented in this document point out to the efficiency of the automatic knowledge acquisition methods and the deductive learning techniques implemented, through the reorganization and training of the neural networks. The main contributions of this research are the design of a mechanism for the integration of frames and neural networks, the specification of the learning methods for the hybrid model and the analysis of factors such as specificity and sensibility in the process of automatic knowledge acquisition.

Os avanços tecnológicos da última década tem feito dos computadores um elemento de contribuição essencial para os processos de solução de problemas e de tomada de decisão cooperativos. Hoje, alem do interesse mantido nos sistemas de solução de problemas, cujo raciocínio a baseado no processo de decisão de um único individuo (conhecidos por SE's), o esforço das pesquisas, em Inteligência Artificial, esta centrado no sentido de conceber sistemas que permitam a interação cooperativa entre diversos indivíduos participantes do processo, sejam esses humanos ou sistemas computacionais. A solução de problemas cooperativos, dentro do escopo geral da Inteligência Artificial (IA), é assunto analisado sob dois aspectos diferentes. O primeiro, mais antigo, identifica, como agentes de um dialogo, o sistema computacional e o seu usuário, onde pesquisas estão centradas no estudo da interação homem-máquina. Os esforços desta área de pesquisa tem sido no sentido de conceber, aos sistemas, capacidades de comunicação muito mais ricas do que aquelas oferecidas por sistemas de solução de problemas tradicionais, isto é, permitir aos sistemas compartilhar a solução de um problema, tomando o usuário um agente muito mais ativo e participativo. O segundo aspecto situa-se na área de Inteligência Artificial Distribuída (IAD), uma nova concepção de IA que acompanha o avanço da tecnologia de desenvolvimento de maquinas paralelas e a difusão, em larga escala, de sistemas computacionais distribuídos. Seus esforços são no sentido de conceber sistemas compostos de múltiplos sub-sistemas, capazes de resolver problemas complexos autonomamente. de forma cooperativa. Este trabalho se insere no contexto da interação homem-máquina. São apresentados métodos e estratégias para o fornecimento de capacidades cooperativas ao sistema. A descrição de uma arquitetura para Sistemas Especialistas (SE), baseada em raciocínio meta-nível, é apresentada com o intuito de enriquecer as capacidades de explanação e aquisição de conhecimentos desses sistemas. Consideramos que as ferramentas de explanação e aquisição de conhecimentos são fundamentais para a construção de diálogos cooperativos entre o sistema e o usuário. A ferramenta de explanação é o componente do SE responsável pela geração de justificativas sobre as conclusões do sistema. Ela permite ao sistema tornar explicito o seu raciocínio, fornecendo capacidades de argumentação sobre a validade de suas conclusões. O sistema, através desta ferramenta, tem condições de explicar suas ações, conclusões. escolhas e perguntas feitas ao usuário, permitindo, dessa forma, ao próprio usuário. através de um diálogo cooperativo. comparar seus conhecimentos e estratégias. concordando ou discordando do sistema. A ferramenta de aquisição de conhecimento. outro modulo importante num processo cooperativo, permite ao sistema aprender incrementalmente, através da aquisição de novos conhecimentos, bem como da reestruturação de alguns conhecimentos ou regras com falhas. Analisa-se um problema real, cuja solução e concebida através da interação homem-máquina. embora, intuitivamente, seja apresentada uma abordagem multi-agente para o problema, no final deste trabalho, com o intuito de apontar a evolução que terá essa pesquisa. Como produto deste trabalho de pesquisa, desenvolveu-se, dentro do projeto Inteligência Artificial Distribuída do grupo de Inteligência Artificial do CPGCC da UFRGS. urn sistema denominado SETA. O sistema permite a criação de SE's dedicados a auxiliar o medico na prescrição farmacológica de qualquer grupo de patologia clinica. A representação do conhecimento aplicado foi desenvolvida com o intuito de facilitar a atividade de formulação de prescrições onde o conhecimento esta estruturado em níveis de representação que denotam os conhecimentos clínico e farmacológico separadamente. Cada SE, desenvolvido pelo SETA, permite oferecer justificativas claras ao usuário sobre a prescrição farmacológica indicada pelo sistema, através de explanações do tipo how. why e why not. Oferece, ainda, facilidades de aquisição de conhecimento, permitindo a modificação do conhecimento do sistema através de um modulo interativo, cuja interface foi construída no sentido de permitir uma comunicacc7o natural entre os agentes. ou seja. o sistema e o medico especialista. Resumindo, a interação cooperativa homem-máquina é concebida através das facilidades de explanação e aquisição de conhecimento, levando a incorporação explicita de meta-conhecimento ao sistema. / The technological advance of the past decade turned computers into an element of essential contribution for the cooperative problem-solving and decision-taking processes. Today, besides the interest kept in problem-solving systems, whose reasoning is based upon the process of decision of a single individual (known as ES), the effort of researchs in Artificial Intelligence is to create systems that allow cooperative interaction among various individuals participating in the process, these being either human beings or computer systems. The solution of cooperative problems, within the general scope of Artificial Intelligence, is a subject analysed under two different aspects. The first one, out of date, identifies the computer system and its user as agents in a dialogue, and the researches are concentrated on the study of man-machine interaction. The efforts in this area of research have been to grant the systems communication abilities much richer than those offered by tradicional problem-solving systems. that is, that allow the systems to share the solution of a problem. causing the user to be more active and participating. The second aspect is located in the area of Distributed Artificial Intelligence (DAI), a new conception of AI that goes with the improvement of the technology of development of parallel machines and the diffusion on a large scale of distributed computer systems. Efforts have been made to create systems made up of multiple sub-systems capable of solving complex problems by themselves, in a cooperative way. This work is inserted in the context of man-machine interaction. It presents methods and strategies to supply the system with cooperative abilities. The description of an architecture for Expert Systems (ES), based upon meta-level reasoning, is presented with the purpose of improving the abilities of explanation and knowledge acquisition of these systems. We consider explanation tools and knowledge acquisition to be fundamental to the construction of cooperative dialogues between the system and the user. The explanation tool is the ES component responsible for the generation of justifications about the system conclusions. It allows the system to make its reasoning explicit, providing it with arguing abilities about the effectiveness of its conclusions. The system. through this tool, is able to explain its actions, conclusions, choices and questions put to the user, thus allowing the user, through a cooperative dialogue, to compare his knowledge and strategies, to agree or disagree with the system. The knowledge acquisition tool, another important unit in a cooperative process, allows the system to learn more and more through the acquisition of new knowledge as well as through the restructuration of knowledge or rules that have failed. A real problem is analysed here and its solution is conceived through manmachine interaction. We also present, at the end of this work, a multi-agent approach for the problem, in order to show how this research will evolve. This research work resulted in the development, within the Distributed Artificial Intelligence project of the Artificial Intelligence group of the CPGCC of UFRGS, of a system called SETA. This system permits the creation of ES dedicated to help doctors prescribe medicines for any groups of clinical pathology. The knowledge representation used was developed with a view to facilitate the making of prescriptions, and the knowledge is organized in levels of representation that express clinical knowledge and pharmacological knowledge separately. Each ES developed by SETA can offer reasonable justifications to users about the pharmacological prescription indicated by the system through explanations such as how, why and why not. It is also ready to acquire knowledge. allowing the system to alter knowledge through an interactive unit whose interface was built to permit a natural communication between the agents. that is, the system and the medical specialist. In short, man-machine cooperative interaction is based upon readiness for explanation and knowledge acquisition, leading to an explicit assimilation of meta-knowledge by the system.