Representação de dados semânticos em agentes BDI

Dissertação (mestrado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação, Florianópolis, 2014A 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.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

Description Logic based BDI implementation for goal-directed semantic agents

IEEE Computer Society;Web Intelligence Consortium (WIC);Association for Computing Machinery (ACM);CNRS;Region Rhone Alpes;Artificial Intelligence Journal2011 IEEE/WIC/ACM International Conference on Intelligent Agent Technology, IAT 2011 -- 22 August 2011 through 27 August 2011 -- Lyon -- 87129The Semantic Web, in its visionary architecture, employs intelligent agents fulfilling the user goals on the web content that is declared with Description Logic (DL) based Semantic Web languages. In order to meet this task, two important points must be taken into account in agent frameworks. First, frameworks must support comprehensive goal models that allow to pursue goals rationally. Second, these goal models must be integrated with the Semantic Web languages to enable defining goals depending on the web content. However, to execute and manage such goal models, elements of the agent architecture must be adapted with respect to the Semantic Web languages and the DL components behind these languages. For this purpose, in this paper, we propose a DL based goal model and introduce a Belief-Desire-Intention (BDI) architecture which is built on top of DL components. In this architecture, we focus on how declarative goals are represented and managed. © 2011 IEEE