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RESUMO: A Inteligência Computacional (IC) concentra-se no estudo de mecanismos adaptativos que possibilitam o comportamento inteligente em sistemas complexos e dinâmicos. Essa área reúne diferentes técnicas que exploram a tolerância a precisão, incerteza e verdades parciais para obter flexibilidade, robustez e soluções de baixo custo. As técnicas de IC representam um paradigma computacional emergente, pois vêm obtendo sucesso na resolução de problemas complexos nas mais diversas áreas do conhecimento, por exemplo, classificação e predição de câncer com base no perfil genético do paciente (medicina), obtenção de novos compostos poliméricos (química), identificação de novas espécies de morcegos (biologia), modelagem de séries financeiras (economia), reconhecimento de distúrbios na qualidade da energia elétrica (engenharia elétrica), projeto de circuitos VLSI (arquitetura de computadores), alocação de equipes (engenharia de software), combate a crimes cibernéticos
(segurança), dentre outros. Esse conjunto de trabalhos representa apenas um retrato da
ampla gama de aplicações possíveis para tais técnicas. Entretanto, apesar de todas essas possibilidades, existe uma série de dificuldades relacionadas à construção de sistemas inteligentes: o alto custo de desenvolvimento, a difícil reutilização das implementações, a quantidade de erros resultante da implementação manual, ferramentas inadequadas e com pouco suporte a construção de sistemas híbridos (duas ou mais técnicas integradas), dificuldades para realizar experimentos e para efetivar a integração com outros sistemas.O conjunto dessas dificuldades representa o problema a ser abordado neste trabalho. Nesse contexto, propõe-se a construção de uma arquitetura e uma ferramenta aptas aminimizar o impacto dessas dificuldades no desenvolvimento de Sistemas Baseados em Inteligência Computacional (SBIC). Essa proposta traz consigo a inovação na forma como esses sistemas são desenvolvidos ao unir os algoritmos (técnicas) presentes nessa linha de pesquisa (IC) com aspectos da Computação em Nuvem criando um novo conceito: Inteligência Computacional como Serviço (CIasS, do inglês Computational Intelligence as a Service). Foi realizado um mapeamento sistemático sobre ferramentas que apoiam a construção de SBIC para obter uma visão geral dessa linha de pesquisa, além de facilitar a definição dos requisitos necessários para superar, de forma holística, as dificuldades supracitadas. Com os requisitos detalhados, foram desenvolvidas uma arquitetura e uma ferramenta com os seguintes princípios: simplicidade, extensibilidade, software como serviço, alta performance e colaboração. A avaliação da proposta foi conclusiva quanto a equabilidade da ferramenta no apoio ao desenvolvimento de Sistemas Inteligentes.
Ambas, arquitetura e ferramenta representam juntas a principal proposta deste trabalho e foram intituladas Athena. ABSTRACT: Computational Intelligence (CI) is a sub-branch of Artificial Intelligence (AI) and is concentrated in the study of adaptive mechanisms to enable or facilitate intelligent behavior in complex and changing environments. This area combines different techniques that exploit the tolerance for imprecision, uncertainty and partial truth to achieve tractability, robustness, low solution cost and better rapport with reality. These techniques represent an emerging computational paradigm because they have been successful in solving complex problem in the most diverse areas, for example, cancer classification and prediction based on the genetic patient profile (medicine), obtaining new polymeric compounds (chemistry), identifying new species of bats (Biology), financial time series modeling (economy), powerquality disturbance recognition (electrical engineering), VLSI circuit design (computer architecture), agile team allocation (software engineering), cyber security (security), and so on. This works represents only a part of the wide range of applications for thesetechniques. However, despite their usefulness, developing solutions based in CI techniques is not a trivial activity, since it involves the implementation/adaptation of algorithms to specific context and problems. This work deals with the following difficulties: the high development cost, difficult to reuse implementations, manual implementation is error prone, inadequate tools and with little support for the construction of hybrid systems, difficulties to perform experiments and to integrate with other systems. This work presents architecture and a visual tool developed aiming at offering a simple approach to thedevelopment of CI-based software systems, by dragging and dropping components in a visual environment, creating a new concept, that we call CI as a Service (CIaaS). Based on an empirical evaluation and a performance analysis, we can state that Athena can help researchers to solve complex problems using Computational Intelligence, making the creation, distribution and customization of CI approaches easy and allowing access to the
results from anywhere. Both architecture and tool represent together the main purpose of
this work and are entitled Athena. |
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