Researchers of different fields often need to learn and represent phenomena through relationships between variables and use them to predict the phenomena behavior under uncertain conditions. However, choosing the "best" model in a modeling exercise is always an arduous task, yet because of the various uncertainties associated with the modeling process.A way of obtaining a better prediction than it would be provided by a single model may be by combining a number of different model structures. Each model is adopted at a given observation with a probability that depends on the values of the explanatory variables for that observation. This is the logic under the mixture-of-experts model (MEM).The general MEM framework specifies that a prediction is made up of a series of predictions from separate models, or experts, each of them weighted by a quantity determined by a so called gating function.However, when building a MEM, many important decisions ought to be made, such as determining the number of clusters in to which the global data is to be sectioned and the clustering method to be adopted; the nature of the gating function applied; the criteria employed to elect the experts and the data set selected for performing validation, for example. Depending on how these decisions are made, different mixtures might be formed, providing different results.In the present study, we investigated the way such decisions affect the performance of the MEM, when this technique employs statistical models, applied to regression problems. The problem under analysis consists of estimating the municipal gross domestic product for the Brazilian states of Pará and Maranhão, as functions of municipal macroeconomic and demographic variables.

A informação disponível para robôs em tarefas reais encontra-se amplamente distribuída tanto no espaço quanto no tempo, fazendo com que o agente busque informações relevantes. Neste trabalho, uma solução que usa conhecimento qualitativo e quantitativo da tarefa é implementada a fim de permitir que tarefas robóticas reais sejam tratáveis por algoritmos de Aprendizagem por Reforço (AR). Os passos deste procedimento incluem: 1) decompor a tarefa completa em tarefas menores, usando abstração e macro-operadores, para que um espaço de ações discreto seja atingido; 2) aplicar um modelo de representação do espaço de estados a fim de atingir discretização tanto no espaço de estados quanto no de tempo; 3) usar conhecimento quantitativo para projetar controladores capazes de resolver as subtarefas; 4) aprender a coordenação destes comportamentos usando AR, mais especificamente o algoritmo Q-learning. O método proposto foi verificado em um conjunto de tarefas de complexidade crescente por meio de um simulador para o robô Khepera. Dois modelos de discretização para o espaço de estados foram usados, um baseado em estados e outro baseado em atributos --- funções de observação do ambiente. As políticas aprendidas sobre estes dois modelos foram comparadas a uma política pré-definida. Os resultados mostraram que a política aprendida sobre o modelo de discretização baseado em estados leva mais rapidamente a resultados melhores, apesar desta não poder ser aplicada a tarefas mais complexas, onde o espaço de estados sob esta representação se torna computacionalmente inviável e onde um método de generalização deve ser aplicado. O método de generalização escolhido implementa a estrutura CMAC ( extit{Cerebellar Model Articulation Controller}) sobre o modelo de discretização baseado em estados. Os resultados mostraram que a representação compacta permite que o algoritmo de aprendizagem seja aplicado sobre este modelo, apesar de que, para este caso, a política aprendida sob o modelo de discretização baseado em atributos apresenta melhor performance.

A estimação de funções a partir de um conjunto limitado de amostras é um problema central em estatística aplicada. Um grande número de abordagens para tratar esse problema foi proposto como os métodos dos mínimos quadrados por Gauss e de mínimo módulo por Laplace, no século XIX e, mais recentemente, o uso de redes neurais, de support vector machines e de composição de especialistas, dentre outros. Neste trabalho abordou-se os assuntos composição de especialistas locais e otimização na formação de agrupamentos, que engloba análise exploratória, mineração de dados e modelagem em uma única técnica, útil, por exemplo, na criação de modelos de previsão. A idéia básica da composição de especialistas locais é particionar o espaço de entrada em diferentes regiões e em cada região são feitos testes de desempenho, com diferentes especialistas, denominados especialistas locais, com o intuito de selecionar o especialista mais adequado. Propôs-se, então, a otimização na formação dos agrupamentos, que consiste na integração das etapas de formação de agrupamentos e de designação dos especialistas, como uma forma de melhorar a qualidade dos ajustes dos modelos e das previsões realizadas. Apresentou-se, posteriormente, dois estudos de caso da abordagem de composição de especialistas e da otimização na formação dos agrupamentos para a previsão de receita líquida, das empresas de transporte aéreo e para a previsão da taxa de inflação anual (IPC) apurada pela FIPE (Fundação Instituto de Pesquisas Econômicas).

Este trabalho de pesquisa concentra-se no desenvolvimento de um sistema de apoio a decisão para o gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo entre aeronaves em rota, que iniciarão procedimentos de Chegada utilizando Rotas Padrão em Área Terminal (Standard Terminal Arrival Routes - STAR). O sistema baseia-se no conceito de Comunicação, Navegação e Vigilância para o Gerenciamento de Tráfego Aéreo (Communication, Navigation and Surveillance/Air Traffic Management - CNS/ATM). Inicialmente foram realizadas pesquisas sobre sistemas de gerenciamento de tráfego aéreo existentes e tecnologias propostas pelo sistema CNS/ATM, a fim de identificar as principais necessidades de desenvolvimento do protótipo proposto. O protótipo desenvolvido é baseado em regras que representam os conhecimentos obtidos em entrevistas com especialistas em gerenciamento de tráfego aéreo. Para o seu desenvolvimento, uma metodologia baseada em fases de construção de Sistema Especialista (SE) foi seguida, e um Shell para desenvolvimento de SE foi utilizado. O Shell adotado foi o JESS (Java Expert System Shell). Testes foram realizados com o protótipo, através de cenários criados a partir dos conhecimentos adquiridos por especialistas em controle de tráfego aéreo, provendo verificação e validação dos vários conflitos detectados e solucionados pelo protótipo junto ao funcionamento das regras implementadas. Dentre as principais contribuições deste trabalho de pesquisa, encontram-se a adaptação do atual sistema de gerenciamento de tráfego aéreo ao sistema CNS/ATM, visando um melhor gerenciamento de fluxo de tráfego aéreo por meio de detecções antecipadas de conflitos em rotas, auxílios aos controladores de tráfego aéreo na resolução desses conflitos, aumento na segurança dos vôos, proporcionados pelo protótipo desenvolvido.

Cada vez mais, questionam-se os métodos formais de ensino e pergunta-se como o aprendiz poderia obter conhecimento de forma mais eficaz, eficiente e agradável, desenvolvendo certa autonomia para aplicar conhecimentos teóricos em soluções de problemas. Outro aspecto a ser observado é a utilização de recursos presentes na Internet, que pode favorecer a Educação formal, colaborando para ocorrer uma boa aprendizagem. Isto vem ao encontro dos sistemas de tutoria inteligente apoiados por Web Semântica. No entanto, a maioria desses sistemas não possui uma arquitetura formal englobando todos os seus módulos, o uso de Ontologia é focado na descrição de objetos de aprendizagem, a interoperabilidade entre os componentes do sistema é um tanto obscura e, em geral, não existe um modelo pedagógico que gerencie o processo de aprendizagem no sistema. Dessa forma, foram investigadas as mais recentes inovações tecnológicas para representar um sistema tutor inteligente apoiado por fundamentos de Web Semântica. O uso dessa abordagem pode fornecer uma clara separação de interesses de cada módulo do sistema, uma vez que cada componente pode ser representado por uma ontologia própria. A partir do momento em que cada componente do sistema tutor inteligente tem suas funções claramente definidas, abre-se o caminho para que a interoperabilidade entre esses componentes seja mostrada de forma explícita. A Aprendizagem Baseada em Problema foi considerada como modelo pedagógico, que é alvo de grande interesse dos educadores. Nesse trabalho, ainda, o real ganho de aprendizagem com a utilização de um sistema como esse foi vislumbrado, através de experimentos, junto a grupos de aprendizes.

A integração da técnica instrucional chamada Comunicação Estrutural ou Structural Communication-SC e um típico Sistema Tutor Inteligente é o objeto desta pesquisa. Desenvolvida na década de 60, essa técnica baseia-se no emprego de um mecanismo de casamento de padrão juntamente com um conjunto de regras de produção. Identificar quais mensagens textuais deveriam ser apresentadas como retorno da solução apresentada por um aprendiz a um problema pouco estruturado é o cerne dessa técnica. Diante da grande quantidade de soluções possíveis que poderiam ser apresentadas a esse problema, o sistema de casamento de padrão apresenta-se como mecanismo inapropriado para selecionar essas mensagens. Logo, investigou-se a possibilidade de substituição do sistema de casamento de padrões por um sistema de cálculo da distância entre dois vetores binários. Nesse contexto, busca-se identificar a regra mais próxima de qualquer solução apresentada. Investigou-se, também, como representar de forma estruturada o domínio pouco estruturado em atividades instrucionais que utilizam essa técnica. Os resultados obtidos nesta pesquisa poderão servir de auxílio aos desenvolvedores de Sistemas Tutores Inteligentes baseados na solução de problemas mal estruturados.

Em sistemas Web adaptativos, problemas como a falta de uma arquitetura genérica que descreve de forma clara a representação dos componentes da arquitetura, a interação entre os componentes e a separação de interesses entre esses componentes têm dificultado o desenvolvimento desses sistemas. O desenvolvimento desse tipo de sistemas requer uma arquitetura bem projetada de forma a proporcionar a adaptação ao usuário, ou seja, customização e comodidade. Uma arquitetura genérica que possui os seus componentes claramente representados e estruturados, que descreve claramente a interação entre os seus componentes e apresenta de forma clara a separação de interesses entre os seus componentes. Proporciona facilidades a sua compreensão, facilidades no desenvolvimento dos componentes, facilidades de identificação da comunicação e identificação das mensagens trocadas entre os componentes, descentralização de funções e além de distribuir as responsabilidades de forma organizada entre os componentes. Com o objetivo de alcançar uma arquitetura genérica que proporciona facilidades para o desenvolvimento de sistemas Web adaptativos em diversos domínios de aplicação essa pesquisa propõe uma arquitetura para o desenvolvimento de sistemas web adaptativos baseada em técnicas e ferramentas da web semântica, em particular: ontologias, eXtensible Markup Language (XML), linguagens de consultas para ontologias e base de regras para adaptação.

Este trabalho aborda o problema de classificação de padrões, analisando soluções aplicáveis a sinais radar, no campo da Guerra Eletrônica. Buscando discriminar assinaturas de radar, a partir da análise de seus sinais distribuídos nas amostras, o foco desse trabalho se concentra na classificação não-supervisionada de padrões. Dentre o vasto ferramental da Inteligência Artificial capaz de executar tarefas dessa natureza, optou-se pela utilização dos algoritmos de clusterização, tipicamente empregados em atividades de Data Mining. Experimentos iniciais, utilizando as implementações dos algoritmos Simple K-Means e Expectation-Maximization (E-M), constantes do Framework WEKA, foram realizados sobre um conjunto de sinais radar produzido computacionalmente, a partir de valores nominais dos parâmetros descritores dos tipos de radares encontrados na literatura. Além desses valores intrínsecos, outros parâmetros foram agregados para simular a cinemática de missões de Reconhecimento Eletrônico, comumente encontrados nos registros dos sinais coletados. Tendo em vista o caráter não determinístico dos algoritmos, optou-se pela submissão dos resultados obtidos com o algoritmo E-M - eleito como mais aplicável - a um conjunto de regras heurísticas implementadas por um sistema especialista, desenvolvido a partir do framework JESS. Esse refinamento proporcionou altos índices de melhoria que validaram a metodologia considerada.

Esta pesquisa propõe uma abordagem baseada no uso de metadados, serviços web e semântica para integração de conteúdos de aprendizagem, denominados objetos de aprendizagem. Com base nesta abordagem projeta-se e implementa-se um protótipo, que apresenta uma arquitetura em camadas, constituídas por repositórios de metadados, camada de tradução para serviços web, de mediação para serviços web semânticos e aplicação cliente. O protótipo foi utilizado em experimentos e os resultados apresentados demonstram a viabilidade do uso da abordagem na integração de conteúdos formados por objetos de aprendizagem de diversos formatos armazenados em plataformas distintas.

Como um aprimoramento ao processo de AIV (Montagem, Integração e Verificação, do inglês, Assembly, Integration and Verification), fundamental e tendencioso a erros, este trabalho apresenta novos método e linguagem de modelagem. Esta linguagem foi criada sobre uma ontologia construída especificamente para essa finalidade e é particularmente aplicável ao caso dos veículos de sondagem espacial. Após a introdução dos problemas intrínsecos de aplicações espaciais, fundamentações teóricas sobre AIV e técnicas de modelagem são apresentadas e examinadas. Então, uma ontologia é construída, seguindo uma abordagem sistemática, e sua evolução para uma linguagem de notação visual é proposta, assim como um método de modelagem. Os resultados dessa proposta são então apresentados. Por fim, o trabalho monta um estudo de caso como exemplo, utilizando o método e a notação propostos na modelagem do processo de AIV de um veículo de sondagem espacial real. Explicações iniciais são dadas na introdução de termos de diferentes áreas.