Improvisação tem sido considerada uma característica importante para agentes que pretendem operar de maneira consistente com a situação do momento, exibindo um comportamento credível e interessante. A improvisação deve estar presente tanto nos agentes individuais quanto nas sociedades de agentes. Desta maneira, esta tese irá abordar estes dois aspectos da improvisação. Propomos a visão de que, agentes capazes de realizar improvisação, os agentes improvisacionais, são um tipo de agente deliberativo capaz de solucionar problemas por improvisação. Neste sentido, buscamos identificar dentro de uma arquitetura clássica de agentes deliberativos, a arquitetura BDI (belief-desire-intention), a existência e/ou a possibilidade da inclusão de componentes de improvisação nesta arquitetura. Para resolver problemas complexos, estes agentes precisam estar agrupados em sociedades e estas sociedades, por sua vez, precisam produzir comportamentos coerentes. A coordenação é a área da Inteligência Artificial responsável por este objetivo. Propomos que a coordenação de agentes que improvisam pode ser realizada por meio de um processo de direção improvisacional, no sentido usado no contexto do teatro improvisacional. Ao longo deste documento, iremos mostrar nosso entendimento sobre agentes improvisacionais como agentes deliberativos e coordenação como direção improvisacional. Com isto, defende-se nesta tese que o uso da improvisação em agentes improvisacionais possibilita que os agentes improvisem comportamentos interativos, de maneira coerente, melhorando seu desempenho como solucionadores de problemas, criando e mantendo uma ilusão de vida para os agentes interativos e contribuindo para o aperfeiçoamento dos sistemas multiagentes.

Este trabalho está relacionado às áreas de Sistemas Multiagentes, Simulação Computacional e Emoções. A partir do estudo destas áreas de pesquisa, foi proposto e desenvolvido um protótipo para um ambiente de simulação baseado em agentes com emoções. Os sistemas multiagentes têm sido utilizados nas mais diversas áreas de pesquisa, não apenas para a área acadêmica, mas também para fins comerciais. Isso ocorre devido a características importantes que estes possuem, como flexibilidade e cooperação. Estas características são úteis para um grande número de aplicações, como para simulação de situações reais, pois os modelos de simulação desenvolvidos utilizando a tecnologia de agentes são muito eficazes e versáteis no estudo dos mais diferentes problemas. Emoções vêm sendo estudadas há algum tempo, pois elas influenciam a tomada de decisão de todas as suas atividades. A tentativa de expressar emoções é algo complexo, dependendo de diversos fatores, tanto sociais como fisiológicos. Objetivando a abrangência das pesquisas na área de sistemas multiagentes, este trabalho propõe o desenvolvimento de um protótipo para um ambiente de simulação baseado em agentes com emoções, utilizando como base para a estruturação das emoções o modelo OCC. Este novo ambiente é chamado AFRODITE. De forma a melhor definir como o AFRODITE seria implementado, foram estudados quatro ambientes de simulação baseados em agentes existentes - SIEME, SWARM, SeSAm e SIMULA, e alguns aspectos destes foram utilizados na construção do novo ambiente. Para demonstrar como o AFRODITE é utilizado, três exemplos de aplicações de áreas de conhecimentos diferentes foram modelados: o IPD (Iterated Prisoner’s Dilemma), da área de Teoria dos Jogos; Simulação de Multidões, da área de Engenharia de Segurança; e Venda de aparelhos celulares com serviço WAP, da área de Telecomunicações. Através dos três exemplos modelados foi possível demonstrar que o ambiente proposto é de fácil utilização e que a tarefa de inserção de emoções nas regras de comportamento pode ser realizada pelo usuário de forma transparente.

BEZERRA, D. M. Redes neurais artificiais e redes complexas: aplicações em processos químicos. 2005. 70 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Química) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2005. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2013-06-13T11:47:22Z No. of bitstreams: 1 2005_dis_dmbezerra.pdf: 8183113 bytes, checksum: aad7df1ada62f312adba7ed6fbddd21f (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2013-06-13T17:20:58Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2005_dis_dmbezerra.pdf: 8183113 bytes, checksum: aad7df1ada62f312adba7ed6fbddd21f (MD5) / Made available in DSpace on 2013-06-13T17:20:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2005_dis_dmbezerra.pdf: 8183113 bytes, checksum: aad7df1ada62f312adba7ed6fbddd21f (MD5) Previous issue date: 2005-06-29 / In the first part of this work we apply an artificial neural network (ANN) trained with a back-propagation algorithm to predict the volatility of liquefied petroleum gases (LPG) produced from a fractionation tower of natural gas liquid (NGL). Our analysis indicate that the ANN scheme provides better results than a simulator developed based phenomenological which is currently being implemented in the plant under study. In the second part, our primary objective is to demonstrate that flowsheets of oil refineries can be intrinsically associated to complex network topologies, which are scale-free, display small-word effect and have hierarchical organization. The emergence of these properties artificial networks is explained as a consequence of the design principles used in the process’ design, which include heuristics rules and algorithmic techniques. We expect these results to be also valid for chemical plants of different types and capacities. / Na primeira parte deste trabalho, empregamos uma rede neural artificial (RNA) treinada com algoritmo back-propagation para inferir a volatilidade dos gases liquefeitos de petróleo (GLP) produzidos em uma torre de fracionamento de líquido de gás natural (LGN). Os resultados obtidos indicam que a RNA fornece melhores respostas do que um simulador desenvolvido com base fenomenológica que se encontra em fase de implementação na planta em estudo. Na segunda parte da dissertação, o nosso objetivo primordial é demonstrar que os fluxogramas de processos de refinarias de petróleo podem estar intrinsecamente associados à topologias de redes complexas, que são scale-free, exibem efeitos de mundo pequeno e possuem organização hierárquica. A emergência dessas propriedades em redes artificiais é explicada como uma consequência dos princípios usados no design de projeto dos processos, os quais incluem regras heurísticas e técnicas algorítmicas. Esperamos que esses resultados sejam também válidos para plantas químicas de diferentes tipos e capacidades.

AMORA, M. A. B. Extração de regras interpretáveis para o diagnóstico eficiente de transformadores de potência isolados a óleo a partir do aumento do espaço de atributos. 2013. 113 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2013. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2014-01-02T13:31:15Z No. of bitstreams: 1 2013_tese_mabamora.pdf: 1603224 bytes, checksum: 76d94a291bd0ce4d3882598ff2b54e0f (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2014-01-07T18:25:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2013_tese_mabamora.pdf: 1603224 bytes, checksum: 76d94a291bd0ce4d3882598ff2b54e0f (MD5) / Made available in DSpace on 2014-01-07T18:25:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2013_tese_mabamora.pdf: 1603224 bytes, checksum: 76d94a291bd0ce4d3882598ff2b54e0f (MD5) Previous issue date: 2013 / This work proposes a new method for diagnosis of incipient faults in power equipment with insulation oil. It consists on a set of interpretable rules extracted from the concentrations of the dissolved gases in insulating oil, and the relationships between these concentrations. Using a Decision Tree (DT) with changes in the size of the input attributes for obtaining rules, the proposed method: (i) allows the user to know the rules that generated the diagnosis, (ii) bypasses limitations common to other methods (e.g. the existence of "no diagnosis" regions, and the occurrence of more than one possible diagnosis) and (iii) the accuracy in diagnosis of DGA (Dissolved Gas Analysis) data available in the literature. The proposed method is compared with other DGA standard methods: Gas Key, Rogers, Dornenburg and Duval´s Triangle. The performed comparison considered databases available in technical literature, including data from the IEC TC 10. The observed accuracy of the proposed method is above 94%. Comparatively, the Duval´s Triangle method presents accuracy between 83% and 88% for the considered databases. The method was also evaluated with respect to sensitivity to measurements errors of laboratory – the results are very promising, the proposed method shows a hit rate of 83% in comparison with a hit rate of 78% for the Duval´s Triangle method. This work has also been developed a method for simplified diagnostic of power equipments with insulated oil using physico-chemical data - the hit rates obtained were lower than those achieved with the proposed DGA, however close to those observed in DGA methods cited in the literature, as Rogers IEEE C57.104 - 2008, with the advantage of the data not depend on the availability of a gas chromatograph. / Este trabalho propõe um novo método de diagnóstico de falhas incipientes em equipamentos de potência com isolamento a óleo baseado em regras interpretáveis extraídas a partir das concentrações dos gases presentes e dissolvidos no óleo isolante e de relações entre essas concentrações não exploradas por outros métodos. Utilizando uma árvore de decisão (Decision Tree - DT) com modificações na dimensão dos atributos de entrada para a obtenção de regras, o método proposto: (i) permite que o usuário conheça as regras que geraram o diagnóstico, (ii) contorna limitações comuns a outros métodos (ex.: existência de regiões de “não-diagnóstico”, existência de mais de um diagnóstico possível) e (iii) apresenta percentual elevado de acerto no diagnóstico de dados de DGA (Dissolved Gas Analysis) disponíveis na literatura. O método proposto é comparado com outros métodos de DGA descritos em normas: Gás Chave, Rogers, Dörnenburg e Triângulo de Duval. Na comparação dos métodos foram utilizados bancos de dados com informações publicadas, entre eles os dados do IEC TC 10 que apresentam informações e diagnóstico de um comitê de especialistas. Os índices de acerto observados com o método proposto estiveram acima de 94%. Comparativamente, o Método do Triângulo de Duval apresenta índices de acerto entre 83% e 88%. O método também foi avaliado com relação à sensibilidade na ocorrência de erros nas medidas de laboratório, apresentando resultados comparativamente superiores (índice de acerto de 83% em comparação com 78% do Método do Triângulo de Duval). Também foi desenvolvido neste trabalho um método para o diagnóstico simplificado de equipamentos de potência com isolamento a óleo utilizando dados físico-químicos – os índices de acerto obtidos foram inferiores aos alcançados com o DGA proposto, porém próximos aos observados em métodos de DGA citados na literatura, como Rogers IEEE C57.104 – 2008, com a vantagem dos dados não dependerem da disponibilidade de um cromatógrafo.

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014. / Made available in DSpace on 2014-08-06T17:58:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 325617.pdf: 885492 bytes, checksum: 548e3f60358f31ba518d5a7e77a6262d (MD5) Previous issue date: 2014 / Em sistemas multiagente, modelos de confiança e reputação vêm sendo propostos com o objetivo de auxiliar os agentes a selecionar seus parceiros de interação, visando aumentar o número de interações bem sucedidas. Assim como a confiança, emoções em agentes também são objetos de estudo tendo o objetivo de tornar as ações e reações dos agentes mais semelhantes a dos humanos. Essa dissertação apresenta um modelo de confiança baseado em emoções. Trata-se portanto de um modelo híbrido, que integra ao enfoque matemático característico dos modelos de confiança e reputação, um mecanismo de raciocínio simbólico, visando capturar a complexidade do raciocínio e flexibilizar as avaliações essencialmente quantitativas feitas pelos agentes através da introdução de elementos de natureza qualitativa ao cálculo da confiança. O modelo proposto incorpora oito emoções ao modelo de confiança Regret. Na parte inicial do trabalho é feita uma análise de modelos de confiança para agentes, do modelo OCC e de modelos de emoções para agentes. A parte principal do trabalho corresponde a proposta do modelo, que envolve a formalização das emoções e a modelagem das funções relativas às emoções. Ao final, dois cenários distintos são simulados para testar a funcionalidade do modelo.<br>

SOUZA, L. G. M. Modelos lineares locais para identificação de sistemas dinâmicos usando redes neurais competitivas. 2012. 138 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2012. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2012-04-11T19:03:35Z No. of bitstreams: 1 2012_tese_lgmsouza.pdf: 4806820 bytes, checksum: 0c0cdad9e64203a1d6f81577c868485e (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2012-04-11T19:05:16Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2012_tese_lgmsouza.pdf: 4806820 bytes, checksum: 0c0cdad9e64203a1d6f81577c868485e (MD5) / Made available in DSpace on 2012-04-11T19:05:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2012_tese_lgmsouza.pdf: 4806820 bytes, checksum: 0c0cdad9e64203a1d6f81577c868485e (MD5) Previous issue date: 2012-02 / In this thesis the problem of nonlinear system identifi cation is approached from the viewpoint of local models. The input space is partitioned into smaller operational regions with lower complexity models (usually linear) built for each one. This type of model is an alternative to global models, for which the system dynamics is identifi ed using a single structure (usually nonlinear ones) that covers the whole input space. The aim of this thesis is to design of local linear models whose input space is partitioned by means of vector quantization algorithms, special those based on competitive learning neural networks. For this purpose, three novel local linear modeling methods based on the SOM (self-organizing map) are introduced and evaluated on the identi fication of the inverse model of four dynamical systems commonly used in the literature for performance benchmarking. The proposed models are also compared with global models based on the MLP (multilayer perceptron) and ELM (extreme learning machines), as well as with alternative local linear models, such as the Takagi-Sugeno fuzzy model and the LLM(local linear mapping) neural model. A comprehensive study is carried out to compare the performances of all the aforementioned models according to three evaluation criteria, namely: (i) normalized mean squared error, (ii) residual analysis, and (iii) Kolmogorov-Smirnov test. Of particular interest to this thesis is the evaluation of the robustness of the proposed local models with respect to the vector quantization algorithm used to train the model. The obtained results indicates that the performance of the proposed local models are superior to those achieved by the MLP-based global models and equivalent to those achieved by ELM-based global models. / Nesta tese aborda-se o problema de identi ficação de sistemas dinâmicos sobre a ótica dos modelos locais, em que o espaço de entrada é particionado em regiões de operação menores sobre as quais são construídos modelos de menor complexidade (em geral, lineares). Este tipo de modelo é uma alternativa aos chamados modelos globais em que a dinâmica do sistema é identifi cada usando-se uma única estrutura (em geral, não-linear) que cobre todo o espaço de entrada. Assim, o tema alvo desta tese é o projeto de modelos lineares locais cujo espaço de entrada é particionado por meio do uso de algoritmos de quantização vetorial, principalmente aqueles baseados em redes neurais competitivas. Para este fi m, são propostos três novos modelos lineares locais baseados na rede SOM (self-organizing map), que são avaliados na tarefa de identifi cação do modelo inverso de quatro sistemas dinâmicos comumente usados na literatura em benchmarks de desempenhos. Os modelos propostos são também comparados com modelos globais baseados nas redes MLP (multilayer perceptron) e ELM (extreme learning machines), bem como com outros modelos lineares locais, tais como o modelo fuzzy Takagi-Sugeno e o modelo neural LLM (local linear mapping). Um amplo estudo é realizado visando comparar os desempenhos de todos os modelos supracitados segundo três critérios de avaliação, a saber: (i) erro médio quadrático normalizado, (ii) análise dos resíduos, e (iii) teste estatístico de Kolmogorov-Smirnov. De particular interesse para esta tese, é a avaliação da robustez dos modelos locais propostos com relação ao algoritmo de quantização vetorial usado no treinamento do modelo. Os resultados obtidos indicam que os desempenhos dos modelos locais propostos são superiores aos dos modelos globais baseados na rede MLP e equivalentes aos modelos globais baseados na rede ELM.

ROCHA NETO, A. R. SINPATCO - Sistema Inteligente para Diagnóstico de Patologias da Coluna Vertebral. 2006. 105 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2006. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-01T14:51:46Z No. of bitstreams: 1 2006_dis_arrochaneto.pdf: 1288731 bytes, checksum: c797c37928a88bdc4cf6e4c7a109d9f1 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-01T17:48:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2006_dis_arrochaneto.pdf: 1288731 bytes, checksum: c797c37928a88bdc4cf6e4c7a109d9f1 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-01T17:48:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2006_dis_arrochaneto.pdf: 1288731 bytes, checksum: c797c37928a88bdc4cf6e4c7a109d9f1 (MD5) Previous issue date: 2006-04-28 / This dissertation presents the results obtained from a computer-aided medical diagnostic system implemented through statistical and neural pattern classifiers. The Intelligent System for Diagnosis of Pathologies of the Vertebral Column (SINPATCO) has a modular architecture and is composed of three subsystems, namely: graphical interface, classification of pathology, and knowledge extraction. The graphical interface module allows a friendly man-machine interaction with the physician. The pathology classification module is implemented through difierent algorithms, such as linear and quadratic discriminants, Naive Bayes classifier, K Nearest Neighbors (KNN) classifier, Multilayer Perceptron (MLP) network, Self-Organizing Map (SOM) network, ang Generalized Regression network (GRNN). The knowledge extraction module is responsible for rule extraction from trained neural network based classifiers, in order to elucidate the neural-based diagnostic to the orthopedist. In particular, the pathology classification module of the SINPATCO platform uses recently proposed biomechanical attributes to categorize a patient into one out of three classes: normal subjects, subjects with spondilolistesis, and subjects with disk hernia. All the aforementioned classifiers are evaluated with respect their pathology recognition rate, number of false positive cases, number of false negative cases and sensitivity to outliers. The contribution of this work is manifold. Starting from the fact that it is probably the first to use (within the orthopaedic medicine) a recently proposed set of biomechanical measurements for the design of classifiers, this work also evaluates several pattern classifiers in the diagnosis of patologies of the vertebral column, and allows knowledge extraction from the trained classifiers in order to elucidate the obtained diagnostic to the physician. To the best of our knowledge, the combination of these three contributions makes the SINPATCO platform an innovative computer-aid tool for the orthopedist, facilitating the work of these professionals. Despite the fact that the SINPATCO platform can serve as a computer-aided diagnostic tool in the orthopedic medicine, it can also be used by non-expert clinicians, in order to minimize the lack of orthopedists in remote regions, speeding up the treatment and the transferring of patients to more developed centers. / Esta dissertação apresenta os resultados de um sistema de auxílio ao diagnóstico médico implementado através de classificadores estatísticos e neurais. O Sistema Inteligente para Diagnóstico de Patologias da Coluna Vertebral (SINPATCO) é composto por três subsistemas, a saber: interface gráfica, classificação de patologias e extração de conhecimento. O módulo de interface gráfica permite uma interação amigável com o especialista médico. O módulo de classificação automática de patologias é implementado por diferentes algoritmos, tais como discriminantes linear e quadrático, Naive Bayes, K-Vizinhos mais Próximos (KNN), rede MLP, rede SOM e rede GRNN. O módulo de extra ção de conhecimento é responsável pela extração de regras proposicionais a partir dos classificadores treinados, a fim de elucidar para o médico ortopedista como o classificador chega ao diagnóstico final. Em particular, o módulo de classificação de patologias da plataforma SINPATCO utiliza atributos biomecânicos recentemente propostos para efetuar a categorização de um paciente em três classes: pacientes normais, pacientes com espondilolistese e pacientes com hérnia de disco. Os diversos classificadores supracitados são comparados com relação à taxa de acerto, número de falsos positivos, número de falsos negativos e sensibilidade a amostras discrepantes (outliers). As contribuições deste trabalho são variadas, indo desde do fato de ser provavelmente o primeiro a usar um conjunto recente de atributos biomecânicos para projeto de classificadores na área de medicina ortopédica, passando pelo estudo comparativo do desempenho de vários classificadores, até a extração de regras a partir dos classificadores com melhor desempenho para explicar o diagnóstico obtido ao médico, para posterior avaliação. Até onde se tem conhecimento, a combinação destas três contribuições torna o sistema SINPATCO inovador na área de ortopedia médica, servindo de auxílio na atividade de diagnóstico e facilitando o trabalho dos profissionais dessa área. Além servir como ferramenta de auxílio ao diagnóstico do médico especializado em ortopedia, o sistema SINPATCO pode ser usado por clínicos não-especialistas em ortopedia, a fim de minimizar a carência de ortopedistas em regiões remotas, agilizando o atendimento e o encaminhamento do paciente para centros mais desenvolvidos.

Cada vez mais instituições de ensino têm criado repositórios educacionais para disponibilizar seus Objetos de Aprendizagens (OAs). Entretanto, esses repositórios ficam isolados, o que implica que um usuário que busca um determinado material necessite um considerável esforço para realizar suas buscas em cada um dos repositórios. Assim, principal objetivo desse trabalho é a criação de um modelo de integração de repositórios educacionais, preparar esse sistema para a Web 3.0, permitindo assim que os OAs possam ser consumidos, reutilizados e adaptados a realidade de cada região, de forma independente de plataforma ou metadados. Para alcançar este objetivo foi criado um modelo de integração de repositórios educacionais em uma estrutura hierárquica, de modo a permitir a coleta, indexação e busca de material educacional a partir de repositórios heterogêneos. Assim, foi possível coletar mais de 150 mil OAs de diversos repositórios e as avaliações dos usuários apontaram mais de 90% de aprovação do modelo. Com isso, revelou-se a eficácia da integração, contribuindo a localização, uso e reuso dos OAs, visibilidade dos repositórios educacionais, entra outros pontos. / Technology has increasingly permeated the educational context. This has made the use of learning objects (LOs) very popular. LOs need to be stored and cataloged so they can be located and retrieved by in an efficient manner by students and teachers. In order to meet this demand LO repositories were created, however, these repositories are structurally isolated from each other, which causes a significant effort to locate the desired material, since the user has to search for it in each repository separately. In some countries like Brazil there is a greater number of repositories distributed and without a unique repository implementation or event metadata standard. The main goal of this work is to propose a model that, prepared to the Web 3.0, able LO to be used, reused or adapted from heterogeneous environments not only in implemented system, but in metadata standards. To reach this goal is proposed an to create a LOs federation to organize various repositories in a hierarchical system, in this paper, we describe how this objects can be harvested, indexed and retrieved to users from several standard different repositories and how to present it to users in different devices. The system could index more than 150 thousand LOs and a users tasks experimental got 90% of approval.

Este trabalho apresenta um modelo de dados para o treinamento de Inteligência Artificial (IA) na Pesquisa em Saúde, revisando a literatura existente sobre estes modelos, experimentando em laboratório um caso prático aplicado na busca ativa de infecções hospitalares e por fim propondo um debate sobre os requisitos para estruturação de um estúdio de Data Science no HCPA. As infecções hospitalares são um agravo à saúde e hoje são uma das principais causas de mortalidade no mundo. O diagnóstico correto destas infecções é fundamental para a adoção de medidas preventivas necessárias. As notificações passivas das infecções por parte dos profissionais têm baixa sensibilidade, já a busca ativa destas infecções na vigilância epidemiológica é mais sensível, mas o trabalho é demorado e despende mais de 60% do tempo das atividades dos profissionais com a revisão de prontuários e no preenchimento de planilhas de controle. Diferentes algoritmos foram utilizados para encontrar no modelo de dados proposto, um conjunto de critérios que caracterizam o diagnóstico de uma infecção relacionada à assistência à saúde. O treinamento e os testes foram realizados utilizando um grande volume de dados secundários com origem nos prontuários eletrônicos do HCPA. Os cadastros básicos, os meta-dados processados dos prontuários e os dados agregados que compõe os indicadores da instituição foram utilizados para descrição do contexto, possibilitando assim a proposição de um modelo de dados. O produto gerado a partir deste experimento intitulasse BIA - Banco de Dados para Inteligência Artificial. Os algoritmos treinados com o BIA atingiram resultados ligeiramente superiores aos apresentados na revisão da literatura, fornecendo informações importantes para adoção da IA nas rotinas da pesquisa em saúde, no trabalho da comissão de infecção hospitalar, na gestão clínica e administrativa dos hospitais e nas iniciativas de inovação nas instituições de saúde no Brasil. / This work presents a data model for Artificial Intelligence (AI) training in Health Research. Reviewing the literature on these models and the needs for data governance in this area, by experimenting in laboratory with a practical case applied in the active search for healthcare associetade infections and finally proposing a debate on the requirements for structuring a Data Science studio at HCPA. Hospital infections are a health problem and today it is one of the leading causes of mortality in the world. The correct diagnosis of these infections is fundamental for the adoption of necessary preventive measures. The passive notification of infections by professionals has low sensitivity, but the active search for these infections in epidemiological surveillance is more sensitive sice the work is time consuming and spends more than 60% of the time of the activities of the people involved with the review of medical records. patients and in the use of spreadsheets to control the work. Different programs will be used to find in the proposed data model a set of criteria that characterize the diagnosis of an infection related to health care. Both training and testing were performed using a large volume of secondary data from HCPA electronic records. The basic registers, the processed metadata of the medical records and the aggregated data that compose the indicators of the institution were also used to describe the context, thus enabling the proposition of a multilevel model for AI training. The product generated from this experiment is called BIA - Database for IA. The results obtained in the experiment were positive indicating that the algorithms trained with the BIA can reach up reasults better than shown in previous systematic revisions, providing important information to initiate the adoption of the IA in the routines of health research, in the work of the hospital infection commission, in the clinical and administrative management of hospitals, and in health innovation initiatives in health institutions in Brazil.

Abordagens probabilísticas são extensivamente utilizadas para resolver problemas de alta dimensionalidade em diferentes campos. O filtro de partículas é uma abordagem proeminente no campo da Robótica, devido a sua adaptabilidade a modelos não lineares com distribuições multimodais. Contudo, seus resultados são fortemente dependentes da qualidade e do número de amostras requeridas para cobrir o espaço de busca. Em contrapartida, análise de intervalos lida com problemas de alta dimensionalidade através da redução do espaço de busca. Essas reduções são feitas através de técnicas intervalares que garantem matematicamente que a solução procurada está contida no resultado do método, uma vez que a modelagem do problema tenha sido feita corretamente. Métodos intervalares não descartam quaisquer soluções factíveis, com isso o resultado pode ser pouco representativo. Não obstante, não é possível definir precisamente onde a solução está no intervalo definido como solução. A estratégia proposta combina o melhor das duas abordagens. A ideia principal do método proposto é usar técnicas intervalares para melhorar os resultados do filtro de partículas, limitando o espalhamento das partículas e acelerando a convergência do método. Nós esperamos que o método proposto consiga fazer a distribuição e controle de partículas de forma mais eficiente, resultando possivelmente em um método mais preciso. A abordagem proposta é ilustrada através do tratamento do problema de localização global de robôs subaquáticos.