69 research outputs found
Urban fluxes management using an aggregated simulator: new simulation type for hybrid systems.
No full textO trânsito das metrópoles do novo milênio é um dos problemas que mais leva ao desperdício de recursos, com a consequente redução da qualidade de vida nas metrópoles. Os gastos ligados a vários fatores fazem com que o uso do veículo na hora do pico de trânsito seja duas vezes maior que o normal. O trânsito também gera poluição e consequentemente contribui para doenças pulmonares. O problema de planejamento operacional das infraestruturas viárias em uma grande metrópole constitui algo muito complexo. Problemas deste tamanho ainda não podem ser enfrentados, pelos sistemas computacionais modernos, na sua totalidade. Este problema se resolve dividindo as metrópoles em áreas nas quais é possível conduzir estudos que resolvam as situações locais. A circulação entre zonas distantes das metrópoles é suportada pelas vias expressas, as quais podem ser otimizadas globalmente. Com o crescimento das metrópoles e de seu número de veículos, muitas vezes, as infraestruturas ficam inadequadas, fazendo com que parte dos fluxos das vias expressas invadam os bairros. Neste trabalho se propõe fortalecer a capacidade dos bairros de enfrentar as situações de fluxos intensos. O processo proposto é hierárquico tendo uma primeira fase composta de estudos locais efetuados com simulação micro/mesoscópica, e uma sucessiva otimização global baseada nos resultados das locais. O sistema de otimização necessita de um teste que avalia as soluções escolhidas ao longo do processo. Na literatura da engenharia de tráfego se encontram diferentes níveis de análise do trânsito que geram as três categorias de modelos de simulação. Estas categorias ganham os nomes de modelos microscópicos, mesoscópicos e macroscópicos, mas nenhuma se mostra apta a ser utilizada como teste do sistema proposto. Neste trabalho se propõe um simulador que abstrai o conceito de rede viária reduzindo os custos computacionais até conseguir simular uma inteira metrópole. A técnica de estudo proposta, nos testes, se revela útil em determinadas situações, mas ainda deve ser confrontada com as novas tecnologias capazes de refinar os planos operacionais em tempo real na base dos dados de sensores e câmeras espalhados nas infraestruturas.The traffic of new-millennium metropolises is one of the problems that most cause resources waste, consequently reducing the quality of life in these metropolises. The costs related to a series of causes make the use of vehicles at rush times be twice as frequent as during other times. The traffic also generates pollution, hence contributing to pulmonary diseases. The infrastructures operational planning problems in big cities is a complex issue. Such big problems still cannot be fully faced by modern computer systems. This can be solved dividing the cities into areas where it is possible to run studies to solve local situations. The circulation between distant areas in metropolises can be done via express motorways, which can be globally improved. With the expansion of big cities and their vehicles, the infrastructures frequently become inadequate and the stream invades neighborhoods. The aim of the present work is to improve the capacity of neighborhoods streams, offering besides technical norms, a global optimization based on local results. The optimization system needs a test that evaluates the chosen solutions along the process. In traffic engineering literature, there are different levels of traffic analysis that generate the three simulation model categories. These categories are named microscopic, mesoscopic, and macroscopic models, but none of them is able to be used as test to the proposed system. In this work, it is proposed a simulator that abstracts the concept of road network, reducing the computer expenses up to the simulation of a whole city. The study technic pruioposed in the tests shows itself as useful in certain situations, but still must be confronted with new technologies able to refine the operational plans in real time based on the sensors and cameras data
Proposal and evaluation of a knowledge transmission model consistent with observed behaviors.
No full textO avanço tecnológico faz com que simulações e experimentos computacionais sejam alternativas atraentes para estudar cientificamente princípios fundamentais de sistemas reais. Este trabalho foi desenvolvido buscando uma metodologia para encontrar um modelo de transmissão de conhecimento (competência) coerente com os comportamentos observados em campo na área de psicologia comparada que estuda primatas não humanos. O experimento visa apoiar os pesquisadores do Laboratório de Etologia Cognitiva do Instituto de Psicologia da USP que analisam os processos de aprendizagem de quebra de cocos, através da transferência de informações em um grupo de macacos prego que habitam uma ilha no Parque Ecológico do Tiete em São Paulo. O objetivo deste trabalho foi o desenvolvimento de um modelo computacional, implantado junto a uma plataforma de simulação, para avaliar experimentos virtuais de transmissão de conhecimento em macacos prego, analisando a influência de atividades periféricas sobre uma atividade específica (quebra de cocos). Além disso, a tese se propõe a discutir a coerência entre dados observados em campo e aqueles produzidos pela plataforma computacional. Embora as atividades periféricas não estejam diretamente relacionadas com a atividade específica do conhecimento a ser transmitido, contribuem indiretamente para isso, sendo este um tema de interesse da tese. O modelo desenvolvido trata tanto da proposição dos mecanismos de busca por uma matriz de transferência de conhecimento, como de um ambiente para simulação do sitio habitado pelos macacos, dando subsídios para ajuste e avaliação desta matriz (coeficientes que traduzem a importância de cada relação entre macacos nas suas diversas atividades). A plataforma computacional é alimentada com dados reais, que servem ainda como referencia para comparação com os resultados computacionais obtidos. A difusão do comportamento ocorre através da rede social considerando a proximidade entre os primatas (seus encontros). Cabe ressaltar que a simulação do comportamento dos indivíduos numa sociedade ocorre sobre um sistema matemático que não é capaz de representar suas propriedades mentais, nem de forma fiel o seu comportamento. Assim, o comportamento dos agentes são naturalmente limitados às características retratadas em modelos computacionais, de modo que os modelos mentais desses agentes e seus correspondentes comportamentos sociais são naturalmente simplificações da realidade.Technological advances allow simulations and computational experiment to be attractive alternatives to proceed with scientific studies of some fundamental principles of real systems. This work was developed searching for a methodology to find a coherent model of knowledge (competence) transfer, in the study area of behavioral psychology of non-human primates. The experiment intends to assist researchers from the Laboratory of Cognitive Ethology of the Psychology Institute from USP, involved with the analysis of coconut break learning processes, based on knowledge transfer of a monkey group living on an island at Tiete Ecology Park, in Sao Paulo. The goal is the development of a computational model, implemented on a simulation platform, to assess virtual experiments on knowledge transfer in monkeys, evaluating the influence of peripheral activities on another specific one (coconut break). Furthermore, this thesis discusses the coherence between real and simulated data. Although secondary activities are not directly related to the specific one, there are evidences that they play a contribution role, a subject of this thesis too. The developed model considers both, the mechanism used to evolve and evaluate the knowledge transfer matrix (whose coefficients reflect the importance of each monkey relationship in their various activities). The computational platform is feed with real data, used also as a reference for comparison with simulation results. The behavior diffusion is performed inside a social network considering primates proximities (meetings). It is worth mentioning that the simulation runs on top of mathematical substrate not able to take into account all mental properties neither with fidelity all nuances of the social behavior. Therefore, the behavior of the agents in the simulation stage is constrained by those characteristics embedded in the used computational models, in such a way that their mental models and consequent behavior are naturally simplifications of the reality
Proposal of a methodology for evaluation of global illumination methods in image synthesis.
No full textProduzir imagens de alta qualidade por computador, no menor tempo possível, que sejam convincentes ao público alvo, utilizando-se de maneira ótima todos os recursos computacionais à disposição, é uma tarefa que envolve uma cadeia de processos específicos, sendo um grande desafio ainda nos dias de hoje. O presente trabalho apresenta um estudo sobre toda esta cadeia de processos, com foco na avaliação de métodos de Iluminação Global empregados na Síntese de Imagens fotorrealistas para as áreas de Animação e Efeitos Visuais. Com o objetivo de auxiliar o usuário na tarefa de produzir imagens fotorrealistas de alta qualidade, foram realizados experimentos envolvendo diversas cenas de teste e seis métodos de Iluminação Global do Estado da Arte: Path Tracing, Light Tracing, Bidirectional Path Tracing, Metropolis Light Transport, Progressive Photon Mapping e Vertex Connection and Merging. O sintetizador escolhido para execução do experimento foi o Mitsuba Renderer. Para avaliação da qualidade dos resultados, duas métricas perceptuais foram adotadas: o Índice de Similaridade Estrutural SSIM e o Previsor de Diferenças Visuais HDR-VDP-2. A partir da avaliação dos resultados, foi construído um Guia de Recomendações para o usuário, indicando, com base nas características de uma cena arbitrária, o método de Iluminação Global mais adequado para realizar a síntese das imagens. Por fim, foram apontados caminhos de pesquisa para trabalhos futuros, sugerindo o emprego de classificadores, métodos de redução de parâmetros e Inteligência Artificial a fim de automatizar o processo de produção de imagens fotorrealistas e de alta qualidade.The task of generating high quality computer images in the shortest time possible, believable to the targets audience perception, using all computational resources available, is still a challenging procedure, composed by a chain of specific processes. This work presents a study of this chain, focusing on the evaluation of Global Illumination methods used on the Synthesis of Photorealistic Images, in the areas of Animation and Visual Effects. To achieve the goal of helping users to produce high-quality photorealistic images, two experiments were proposed containing several test scenes and six State-of-the-Art Global Illumination methods: Path Tracing, Light Tracing, Bidirectional Path Tracing, Metropolis Light Transport, Progressive Photon Mapping and Vertex Connection and Merging. In order to execute the tests, the open source renderer Mitsuba was used. The quality of the produced images was analyzed using two different perceptual metrics: Structural Similarity Index SSIM and Visual Difference Predictor HDR-VDP-2. By analyzing results, a Recommendation Guide was created, providing suggestions, based on an arbitrary scenes characteristics, of the most suitable Global Illumination method to be used in order to synthesize images from the given scene. In the end, future ways of research are presented, proposing the use of classifiers, parameter reduction methods and Artificial Intelligence, in order to build an automatic procedure to generate high quality photorealistic images
Untitled in english
No full textAtualmente vivemos numa sociedade de informação. O acesso a esta informação aumenta a cada dia e a tendência é crescer gradativamente. Isto tem suas vantagens, pois as pessoas têm mais acesso a novos tipos de informação, mas também há o inconveniente de ser mais difícil de se encontrar o que se quer. Pensando-se neste tipo de problema futuro é que resolvemos aplicar sistemas multi-agentes à busca de filmes. Já existem sistemas de TV Interativa e vídeo sob demanda, mas vídeo sob demanda acoplada com sistemas multi-agentes é algo inovador, mencionado em apenas um artigo internacional. E é exatamente isto que vamos ver nesta dissertação, sistemas multi-agentes como ferramenta de auxílio à busca de material para entretenimento.Actually we live in an information society. The access to this information increases every day and the tendency is to continually grow. This situation has advantages because people have more access to new kind of information, but there is also an inconvenience, the higher difficulty to find what a person wants. In order to avoid this future trouble, we have conceived the idea to use multi agents systems on multimedia content search, primarily on films. There are already interactive TV systems and video on demand, but the conjunction of these technologies with multi-agent systems is a new approach, mentioned only in an international paper. And it is exactly this that we shall see in this work, multi agents systems as a tool to assist in the entertainment material search
Untitled in english
No full textEste trabalho descreve os estudos realizados sobre o tema Vida Artificial, que levaram à criação do projeto A.L.I.V.E. (Artificial Life in Virtual Environments) desenvolvido no Laboratório de Sistemas Integrados da Escola Politécnica da USP. O projeto tem como objetivo a aplicação de tecnologias de realidade virtual na visualização de experimentos em Vida Artificial. A plataforma implementada utiliza-se do paradigma de orientação a objetos, fazendo uso dos recursos disponíveis através da linguagem Java e do API Java3D, o que garante portabilidade e compatibilidade com diversos dispositivos, também possibilitando a execução baseada em browser, permitindo a visualização de experimentos em páginas interativas na Internet. O programa foi desenvolvido num contexto multi-agentes e prevê sua utilização em arquiteturas distribuídas e multi-processadas, fazendo uso da capacidade de multi-threading da linguagem Java.This work describes the studies conducted under the theme Artificial Life, which leaded to the creation of the A.L.I.V.E. (Artificial Life in Virtual Environments) project, developed on the Laboratory of Integrated Systems of the Polytechnic School at USP. The project aims to apply virtual reality technologies to the visualization of Artificial Life experiments. The developed platform employs an object oriented paradigm, making use of resources available trough Java language and the Java3D API, what grants portability and device compatibility, also making possible browser-based execution of experiments in interactive web pages through Internet. The program was developed in a multi-agent context, allowing the execution in distributed and multi-processed architectures, making use of the multi-threading capability of the Java language
Caraware simulation framework for connected and autonomous vehicles: collective perception training using deep reinforcement learning.
No full textOs veículos autônomos (AVs) prometem ser uma das principais inovações da indústria automotiva nas próximas décadas. A redução no número de acidentes (muitos causados por erros humanos) e 0 aumento da eficiência e fluxo de tráfego (importante para ambientes urbanos), são algumas das razões pelas quais este é um dos temas mais pesquisados na indústria automotiva e na academia. 0 caminho para sistemas de transporte baseados em AVs requer ferramentas que possam facilitar essa transição. Houve grandes avanços nos sistemas de assistência ao motorista (ADAS), mas a transição para veículos completamente autônomos ainda enfrenta desafios. Mesmo com sensores e sistemas de processamento avançados, os veículos ainda não conseguem detectar todos os obstáculos. Uma nova linha de pesquisa ganhou força nos últimos anos, com o objetivo de conectar AVs a outros veículos, dispositivos e à nuvem, usando a comunicação de veículo a tudo (V2X) , resultando nos Veículos Autônomos Conectados (CAVs). Esse tipo de comunicação atende à necessidade de suprir essa demanda de informações, para que as decis6es tomadas pelas unidades de controle dos veículos autônomos sejam as mais precisas possíveis, bem como identificar todas as situações a que são expostos. Pesquisas recentes, com 0 intuito de aumentar a percepção dos veículos, tem sido realizadas tanto em veículos quanta em simulações. A primeira abordagem fornece uma interpretação precisa, mas e cara e lenta. As simulações, por outro lado, fornecem ferramentas rápidas e acessíveis para esses desenvolvimentos. Para facilitar a incorporação de métodos de Deep Reinforcement Learning (DRL) usados para 0 treinamento nos procedimentos de reconhecimento de padrões (de situações nas quais os veículos se encontram) por veículos autônomos (ou semi), foi criado 0 framework CarAware para simulações detalhadas de múltiplos veículos, que funciona em conjunto com 0 simulador de trânsito de código aberto CARLA. Este framework visa preencher a lacuna identificada nos frameworks de DRL para 0 CARLA atualmente disponíveis, muitas vezes focados na percepção e controle de um único veículo. Ele fornece a base para 0 treinamento de agentes DRL em cenários com vários veículos autônomos conectados (CAVs), com foco na fusão de dados de seus sensores para localização e identificação de objetos. A estrutura proposta apresenta uma maneira fácil de configurar sessões de treinamento por episódio, com número/modelos customizados de veículos (incluindo seus sensores), pedestres e obstáculos. Ele fornece uma visualização superior do mapa, com informações de alto nível sobre todos os objetos simulados e as principais métricas de treinamento. Também inclui suporte a algoritmos DRL, com métricas integradas e geração de relatórios. Como primeiro estudo de caso, para comprovar as funcionalidades básicas do framework, foram realizadas sessões de treinamento, focadas em sensores relacionados a posição e movimento dos veículos. No entanto, esta estrutura já apresenta as bases para uma futura implementação completa de fusão de sensores de CAYs. Esse modelo treinado poderia então ser implementado na nuvem, proporcionando 0 mapeamento do ambiente com objetos identificados naquela área, atuando como uma percepção coletiva desses veículos.Autonomous vehicles (AVs) promise to be one of the main innovations on the automotive industry in the next decades. A drastic reduction in the number of accidents (mostly caused by human errors) and an increase in the vehicles\' efficiency and traffic flow (important for urban environments), are some of the reasons why this is one of the most researched topics, both in the automotive industry and academy. The path to transportation systems based on AVs require tools that could facilitate this transition. There have been major progresses in advanced driver-assistance systems (ADAS), but the convergence to completely autonomous vehicles still faces great challenges. Even with current sensors and advanced processing systems, vehicles still can not detect all types of obstacles. A new line of research has gained momentum in recent years, with the aim of connecting AVs to other vehicles, devices and the cloud, using Vehicle-to-Everything (V2X) communication, resulting in the Connected and Autonomous Vehicles (CAVs). It meets the need to supply this demand for information, so that the decisions made by the autonomous vehicle\'s control units are as accurate as possible. Recent investigations, aiming to increase vehicle awareness, have been performed both in vehicles and simulations. The first approach provides a precise interpretation, but it is expensive and slow. Simulations, on the other hand, provide fast and affordable tools for those developments. To facilitate the incorporation of Deep Reinforcement Learning (DRL) methods used for training of pattern recognition (of situations in which vehicles are) by autonomous vehicles (or semi), we present the CarAware framework for detailed multi-agent vehicle simulations,· which works together with the open-source traffic simulator CARLA. This framework aims to fill the gap identified in currently available CARLA DRL frameworks, often focused on the perception and control of a single vehicle. It provides baselines for training DRL agents in scenarios with multiple connected autonomous vehicles (CAVs), focusing on their sensors\' data fusion for objects\' localization and identification. The proposed framework presents an easy way to set up episodic training sessions, with a customizable number/models of vehicles (including sensor customization), pedestrians, and obstacles. Moreover, it provides a top-view visualization of the map, with high-level information on all simulated objects and main training metrics. It also includes supporting DRL algorithms, with integrated metrics and report generation. As a first case study approach, to prove the basic functionalities of the framework, training sessions were performed, focused on sensors related to the vehicles\' position and motion. Nevertheless, this framework already presents the baselines for a future complete CAYs\' sensor fusion implementation. This trained model could then be implemented in cloud backend systems, providing the environment mapping with identified objects in that area, acting as a collective perception of these vehicles
Structural and parametric evolution of dynamic neural networks in artificial life.
No full textA evolução de redes neurais artificiais encontra aplicações em diversos campos na área de aprendizado de máquina, em particular, simulações de vida artificial onde uma população de indivíduos controlados por redes neurais se adaptam num ambiente virtual a fim de realizar uma determinada tarefa. Similar ao processo natural pelo qual o comportamento do organismo se modifica filogeneticamente através da complexificação do sistema nervoso, tais simulações oferecem uma nova abordagem sintética no estudo da inteligência, em contraposição aos métodos simbólicos tradicionais. Um recente método, conhecido por NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), é capaz de obter os pesos e a própria topologia de rede neural utilizando algoritmos genéticos. A codificação utilizada pelo NEAT é flexível o suficiente para permitir evolução aberta e arquiteturas neurais arbitrárias. Este trabalho apresenta uma implementação do NEAT que pode ser utilizada em conjunto com um simulador de propósito geral, chamado Breve, formando uma plataforma para experimentos de vida artificial. A implementação proposta também estende o NEAT para lidar com redes neurais dinâmicas, onde o nível de ativação dos neurônios varia continuamente no tempo. Este novo modelo é comparado com o método tradicional numa tarefa clássica de controle não-supervisionado, mostrando um aumento de eficiência na busca pela solução do problema. Os resultados obtidos motivam o uso desta plataforma para experimentos de vida artificial, onde uma população de indivíduos interage continuamente com um ambiente dinâmico, se adaptando ao longo das gerações.The evolution of artificial neural networks has a wide range of applicability in diverse areas in the field of machine learning, particularly, in artificial life simulations where a population of individuals, controlled by neural networks, adapts in a virtual environment in order to solve a given task. Resembling the natural process in which an organism\'s behavior is subjected to phylogenetic modifications through the complexification of the nervous system, such simulations offer a new synthetic approach in the investigation of intelligence, counter posing traditional symbolic methods. A recent method known as NEAT (NeuroEvolution of Augmenting Topologies), is able to obtain the synaptic weights and the topology with the aid of genetic algorithms. The encoding used by NEAT is flexible enough to allow for open-ended evolution and arbitrary neural architectures. This work presents a NEAT implementation especially suitable to be used with a general purpose simulator known as Breve, constituting a framework for artificial life experiments. The proposed implementation extends NEAT to include dynamical neuron models, where their inner state continuously varies over time. The new model is then compared to the traditional method in a classic unsupervised control benchmark task, showing an efficiency increase while solving the problem. The obtained results motivate the proposed framework for general experiments in artificial life, in which a population of individuals continuously interact with a dynamical environment, adapting through generations
A win-win heuristic to coalition formation in multiagent systems.
No full textSistemas multiagentes muitas vezes apresentam características que os aproximam de sociedades de agentes e, como as humanas, possuem normas e organizações com o objetivo de coordenar as interações entre os seus membros. Coalizão é um tipo de estrutura organizacional temporária, montada com objetivos específicos. A teoria dos jogos estuda formalmente o fenômeno coalizional, se detendo em demonstrações de propriedades e características dessa estrutura. A área de sistemas multiagentes, por outro lado, tem mostrado significativo interesse nas estruturas coalizionais como forma de organizar a cooperação entre os agentes, dedicando-se ao desenvolvimento de algoritmos para formação de coalizões. Esse trabalho apresenta um algoritmo de formação de coalizões para compartilhamento de recursos, denominado heurística ganha-ganha. Definimos um modelo que utiliza a abstração de recursos para representar tanto a posse de habilidades e objetos, quanto para representar os objetivos dos agentes. Um jogo de votação k-ponderado é utilizado para implementar o processo decisório de quais coalizões são válidas e o algoritmo testa iterativamente cada vizinhança de um agente na busca de associações vantajosas. Demonstramos que o algoritmo incrementa monotonicamente o bem-estar da sociedade e converge para uma estrutura coalizional. Também mostramos empiricamente que a heurística é eficiente para compartilhamento de recursos em situações de abundância de recursos, montando coalizões em poucas iterações e com uma quantidade grande de agentes.Multiagent systems frequently show characteristics that come closer to agent societies and, like the humans ones, have norms and organizations in order to coordinate the interactions of its members. Coalition is a type of temporary organizational structure, assembled with specific goals. Game theory formally studies the coalitional phenomenon focusing in the demonstrations of properties and characteristics of this structure. The area of multiagent systems, on the other hand, has devoted significant interest in coalition structures as a way to organize cooperation between its members, and has been dedicated to the development of algorithms for coalition formation. This dissertation presents an algorithm to coalition formation named win-win heuristic. We define a model which uses the abstraction of resources to represent either, the possession of abilities and objects, or to represent the agents target. A k-weight voting game is used to implement the decision process of what coalitions are worth and an iteratively algorithm tests each agent neighborhood in the pursue of better associations. We demonstrate that the algorithm monotonically increases the society welfare and converges to a coalitional structure. We also show empirically that the heuristic is efficient for resource sharing in situations of availability of resources, building coalitions with few iterations and a large amount of agents
A model of texts\' properties extraction using narrative and paradigmatic thinking.
No full textEste trabalho procura entender como o homem formula seus pensamentos e com eles age no mundo. Não nos cabe esgotar tal assunto e sim, discuti-lo e apresentar um modelo de como este processo possivelmente ocorre. Para tanto foi feita uma releitura dos modos de pensamento estudados pelo psicólogo Jerome Bruner na década de 80: pensamento narrativo e paradigmático. Para o psicólogo, estes pensamentos são antagônicos; entretanto, nesta dissertação, será mostrado que estes dois pensamentos podem estar interligados. O pensamento narrativo é entendido aqui como uma narrativa criada pelo homem, baseada em sua memória e na sua interação com a sociedade e o pensamento paradigmático, como proposições derivadas da história narrada. O software \"Aristóteles\" foi desenvolvido com o objetivo de representar a interação entre o pensamento narrativo e o paradigmático. Esta representação é o primeiro passo para se discutir como, supostamente, o ser humano pensa. Não há a intenção em simular a mente humana, mas demonstrar que o estudo da mente humana pode servir de subsídios para criação de softwares. Assim, além da teoria de Bruner, o programa foi baseado na pesquisa sobre pensamento e palavra de Vygotsky e teoria dos gêneros de Bakhtin. Para a implementação do \"Aristóteles\" foram usadas regras da Inteligência Artificial Simbólica (IAS) escritas em linguagem orientada a objetos (Java).This work seeks to understand how man formulates his thoughts and use them to act in the world. It is not our purpose to exhaust this subject, but to discuss it and present a model of how this process might possibly occur. For this we made a new lecture of the thinking modes studied by the psychologist Jerome Bruner in the 1980s: narrative thinking and paradigmatic thinking. To Bruner, these modes of thinking are opposites; however, in this work, we will show that these two modes may be interconnected. Narrative thinking is understood here as a narrative created by man, based on his memory and his interaction with society, and the paradigmatic thinking as a propositions derived from the narrated story. The software Aristoteles was developed, as part of this work, with the goal of representing the interaction between narrative and paradigmatic thinking. This representation is the first step to discuss how man supposedly thinks. There is no intention to simulate the human mind, but to show that its study might be useful to create software. Therefore, besides Bruner\'s theory, the program was based on a research of thinking, the writing of Vygotsky and Bakhtin\'s genre theory. To implement Aristoteles we used rules of Symbolic Artificial Intelligence written in an object oriented language (Java)
Analysis of methods for programming of page context classification.
No full textA localização de páginas relevantes na Internet em atividades como clipping de notícias, detecção de uso indevido de marcas ou em serviços anti-phishing torna-se cada vez mais complexa devido a vários fatores como a quantidade cada vez maior de páginas na Web e a grande quantidade de páginas irrelevantes retornadas por mecanismos de busca. Em muitos casos as técnicas tradicionais utilizadas em mecanismos de busca na Internet, isto é, localização de termos em páginas e ordenação por relevância, não são suficientes para resolver o problema de localização de páginas específicas em atividades como as citadas anteriormente. A contextualização das páginas, ou seja, a classificação de páginas segundo um contexto definido pelo usuário baseando-se nas necessidades de uma atividade específica deve permitir uma busca mais eficiente por páginas na Internet. Neste trabalho é estudada a utilização de métodos de mineração na Web para a composição de métodos de contextualização de páginas, que permitam definir contextos mais sofisticados como seu assunto ou alguma forma de relacionamento. A contextualização de páginas deve permitir a solução de vários problemas na busca de páginas na Internet pela composição de métodos, que permitam a localização de páginas através de um conjunto de suas características, diferentemente de mecanismos de busca tradicionais que apenas localizam páginas que possuam um ou mais termos especificados.Internet services as news clipping service, anti-phising, anti-plagiarism service and other that require intensive searching in Internet have a difficult work, because of huge number of existing pages. Search Engines try driver this problem, but search engines methods retrieve a lot of irrelevant pages, some times thousands of pages and more powerful methods are necessary to drive this problem. Page content, subject, hyperlinks or location can be used to define page context and create a more powerful method that can retrieve more relevant pages, improving precision. Classification of page context is defined as classification of a page by a set of its feature. This report presents a study about Web Mining, Search Engines and application of web mining technologies to classify page context. Page context classification applied to search engines must solve the problem of irrelevant pages flood by allowing search engines retrieve pages of a context
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