RIAgent, um agente de recuperação de informação

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“Quero enxergar um pouco mais”: atividades e contexto de trabalho do agente socioeducador

The socio-educational measures aim to make teenagers responsible regarding the consequences to the infraction act committed, including their social integration and liberty deprivation or rights restriction. The socio-educational agents (SEA) have the educational role of developing actions that contribute to resocialization and teenagers’ rights maintenance and to ensure defense and social protection. The objective was to assess which socio-educational and security activities are developed by SEA and what labor context factors support or hinder the work realization. A qualitative study was carried out, in which 13 SEA from an institution in the Southern region of Brazil were interviewed. The results indicate that socio-educational activities were developed in an informal and one-off way, according to SEA point of view, focused on interpersonal bond. The security activities refer to actions to ensure the safeguard to people that move in the institution: physical restraint, avoidance of violence, and surveillance. In conclusion, the SEA need a permanent educational program that allow qualifying the socio-educational activities and, in work context, that their protagonist role is considered.As medidas socioeducativas visam à responsabilização de adolescentes quanto às consequências de atos infracionais cometidos, incluindo sua integração social e privação de liberdade ou restrição de direitos. Os agentes socioeducadores (AS) têm o papel educativo de desenvolver ações que contribuam para ressocialização e manutenção de direitos destes adolescentes e assegurar defesa e proteção social. Objetivou-se avaliar quais são as atividades de socioeducação e segurança desempenhadas por AS e que fatores do seu contexto laboral favorecem ou dificultam a realização do seu trabalho. Foi realizado estudo qualitativo, no qual foram entrevistados 13 AS, de uma instituição na Região Sul do Brasil. Os resultados indicaram que as atividades de socioeducação são feitas de modo mais informal e pontuais, conforme visão de mundo do AS, com foco nos vínculos interpessoais. As de segurança envolvem ações para garantir a salvaguarda das pessoas que circulavam na instituição: contenção física, evitação da violência e vigilância. Conclui-se que os AS necessitam de um programa de educação permanente que permita qualificar as atividades de socioeducação, e que no trabalho seja considerado maior protagonismo deles

Insertion of probabilistic knowledge into BDI agents construction modelled in bayesian networks

A representação do conhecimento de maneira mais fiel possível à realidade é uma meta histórica e não resolvida até o momento na área da Inteligência Artificial. Problemas são resolvidos e decisões são tomadas levando-se em conta diversos tipos de conhecimentos, os quais muitos são tendenciosos, inexatos, ambíguos ou ainda incompletos. A fim de tentar emular a capacidade de representação do conhecimento humano, levando-se em conta as diversas dificuldades inerentes, tem-se construído sistemas computacionais que armazenam o conhecimento das mais diversas formas. Dentro deste contexto, este trabalho propõe um experimento que utiliza duas formas distintas de representação do conhecimento: a simbólica, neste caso BDI, e a probabilística, neste caso Redes Bayesianas. Para desenvolvermos uma prova de conceito desta proposta de representação do conhecimento estamos utilizando exemplos que serão construídos através da tecnologia de programação voltada para agentes. Para tal, foi desenvolvida uma implementação de um Sistema MultiAgente, estendendo o framework Jason através da implementação de um plugin chamado COPA. Para a representação do conhecimento probabilístico, utilizamos uma ferramenta de construção de Redes Bayesianas, também adaptada a este sistema. Os estudos de caso mostraram melhorias no gerenciamento do conhecimento incerto em relação às abordagens de construções de agentes BDI clássicos, ou seja, que não utilizam conhecimento probabilístico.Achieving faithful representation of knowledge is a historic and still unreached goal in the area of Artificial Intelligence. Problems are solved and decisions are made taking into consideration different kinds of knowledge, from which many are biased, inaccurate, ambiguous or still incomplete. Computational systems that store knowledge in many different ways have been built in order to emulate the capacity of human knowledge representation, taking into consideration the several inherent difficulties to it. Within this context, this paper proposes an experiment that utilizes two distinct ways of representing knowledge: symbolic, BDI in this case, and probabilistic, Bayesian Networks in this case. In order to develop a proof of concept of this propose of knowledge representation, examples that will be built through agent oriented programming technology will be used. For that, implementation of a MultiAgent System was developed, extending the Jason framework through the implementation of a plugin called COPA. For the representation of probabilistic knowledge, a Bayesian Network building tool, also adapted to this system, was used. The case studies showed improvement in the management of uncertain knowledge in relation to the building approaches of classic BDI agents, i.e., that do not use probabilistic knowledge

Insertion of probabilistic knowledge into BDI agents construction modelled in bayesian networks

A representação do conhecimento de maneira mais fiel possível à realidade é uma meta histórica e não resolvida até o momento na área da Inteligência Artificial. Problemas são resolvidos e decisões são tomadas levando-se em conta diversos tipos de conhecimentos, os quais muitos são tendenciosos, inexatos, ambíguos ou ainda incompletos. A fim de tentar emular a capacidade de representação do conhecimento humano, levando-se em conta as diversas dificuldades inerentes, tem-se construído sistemas computacionais que armazenam o conhecimento das mais diversas formas. Dentro deste contexto, este trabalho propõe um experimento que utiliza duas formas distintas de representação do conhecimento: a simbólica, neste caso BDI, e a probabilística, neste caso Redes Bayesianas. Para desenvolvermos uma prova de conceito desta proposta de representação do conhecimento estamos utilizando exemplos que serão construídos através da tecnologia de programação voltada para agentes. Para tal, foi desenvolvida uma implementação de um Sistema MultiAgente, estendendo o framework Jason através da implementação de um plugin chamado COPA. Para a representação do conhecimento probabilístico, utilizamos uma ferramenta de construção de Redes Bayesianas, também adaptada a este sistema. Os estudos de caso mostraram melhorias no gerenciamento do conhecimento incerto em relação às abordagens de construções de agentes BDI clássicos, ou seja, que não utilizam conhecimento probabilístico.Achieving faithful representation of knowledge is a historic and still unreached goal in the area of Artificial Intelligence. Problems are solved and decisions are made taking into consideration different kinds of knowledge, from which many are biased, inaccurate, ambiguous or still incomplete. Computational systems that store knowledge in many different ways have been built in order to emulate the capacity of human knowledge representation, taking into consideration the several inherent difficulties to it. Within this context, this paper proposes an experiment that utilizes two distinct ways of representing knowledge: symbolic, BDI in this case, and probabilistic, Bayesian Networks in this case. In order to develop a proof of concept of this propose of knowledge representation, examples that will be built through agent oriented programming technology will be used. For that, implementation of a MultiAgent System was developed, extending the Jason framework through the implementation of a plugin called COPA. For the representation of probabilistic knowledge, a Bayesian Network building tool, also adapted to this system, was used. The case studies showed improvement in the management of uncertain knowledge in relation to the building approaches of classic BDI agents, i.e., that do not use probabilistic knowledge