Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014 / Made available in DSpace on 2015-02-05T20:56:54Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2014 / A crescente necessidade de informação e consequente aumento no volume de comunicação tem conduzido a adoção de dados semânticos e resultando numa demanda por ferramentas que manipulam tais dados. Com o avanço de dados semânticos na Web, estamos atingindo um ponto onde ferramentas de software devem se adaptar a este novo formato. Este trabalho propõe um novo modelo para desenvolvimento de agentes inteligentes da IA baseados em um modelo de logica BDI, com o objetivo de permitir comunicação livre de ambiguidade e capaz de reutilizar dados semânticos já existentes na Web. O modelo propõe uma alternativa para a representação de dados semânticos no agente, como estes dados podem ser armazenados e utilizados para comunicação com triplestores da Web Semântica e também com outros agentes (semânticos e não semânticos). Com foco na representação destes dados semânticos, são exploradas maneiras de se integrar informação semântica a um agente, seus processos e estados e porque esta integração pode levar a melhores resultados quando acessando informação na Web. Além disso, e demonstrado o ganho que se pode obter ao reutilizar dados já existentes na Web Semântica, e como isto pode facilitar o desenvolvimento de novas aplicações baseadas em agentes. Finalmente, para avaliar o modelo proposto, e feita uma comparação qualitativa com outros trabalhos na área, levantando as diferenças, motivações e melhorias feitas neste trabalho. Uma implementação deste modelo e apresentada através de um arcabouço criado para demonstrar e validar as intenções deste trabalho. Este arcabouço chamado PySA e descrito expondo os principais pontos defendidos na proposta, testando em situações hipotéticas e exemplos reais a comunicação e aprendizado semanticamente rico que são os objetivos do trabalho.<br> / Abstract: Increasing needs for information and consequent increase in communication volume are leading to a widespread adoption of semantic data and demand for tools that manipulate such data. With the uprising of Semantic Web data, we are reaching a point where software tools must adapt to this new format. This work proposes a new model for developing intelligent agents based on a BDI reasoning model, with the goal of allowing ambiguity free communication and capable of reusing semantic data that already exists in the Web. The model proposes an alternative to representing semantic data in agents, and how this data can be stored and utilized to communicate with Semantic Web stores and also other agents (semantic and non-semantic). Focusing on the representation of this semantic data, this work explores ways to integrate semantic information to an agent, it's processes and states and why this integration can lead to better results when acessing information in the Web. On top of that, this work demonstrates what gain can be obtained from reutilizing data that already exists in the Semantic Web, and how this eases the development of new agent-based applications.Finally, to evaluate the proposed model, a qualitative comparison is made with similar work in the area, comparing the dierences, motivations and improvements made in this project. An implementation of this model is presented through a framework created to demonstrate and validate in practice the intentions of this project. This framework called PySA is described, exposing the main values defended in the proposal, testing in hypothetical situations and real examples the semantically rich communication and learning capabilities that are the main goal of this work.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufsc.br:123456789/129317 |
| Date | January 2014 |
| Creators | Campos, Diogo de |
| Contributors | Universidade Federal de Santa Catarina, Silveira, Ricardo Azambuja |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | 72 p.| ils., tabs. |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFSC, instname:Universidade Federal de Santa Catarina, instacron:UFSC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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