Uma abordagem de consciência de máquina ao controle de semáforos de tráfego urbano

Orientador: Ricardo Ribeiro GudwinTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Neste trabalho, apresentamos uma arquitetura cognitiva distribuída usada para o controle de tráfego em uma rede urbana. Essa arquitetura se baseia em uma abordagem de consciência de máquina - Teoria do Workspace Global - de forma a usar competição e difusão em broadcast, permitindo que um grupo de controladores de tráfego locais interajam, resultando em melhor desempenho do grupo. A ideia principal é que controladores locais geralmente realizam um comportamento reativo, definindo os tempos de verde e vermelho do semáforo, de acordo com informações locais. Esses controladores locais competem de forma a definir qual deles está experienciando a situação mais crítica. O controlador nas piores condições ganha acesso ao workspace global, e depois realiza uma difusão em broadcast de sua condição (e sua localização) para todos os outros controladores, pedindo sua ajuda para lidar com sua situação. Essa chamada do controlador que acessa o workspace global causará uma interferência no comportamento local reativo, para aqueles controladores locais com alguma chance de ajudar o controlador na situação crítica, contendo o tráfego na sua direção. Esse comportamento do grupo, coordenado pela estratégia do workspace global, transforma o comportamento reativo anterior em uma forma de comportamento deliberativo. Nós mostramos que essa estratégia é capaz de melhorar a média do tempo de viagem de todos os veículos que fluem na rede urbana. Um ganho consistente no desempenho foi conseguido com o controlador "Consciência de Máquina" durante todo o tempo da simulação, em diferentes cenários, indo de 10% até maisde 20%, quando comparado ao controlador "Reativo Paralelo" sem o mecanismo de consciência artificial, produzindo evidência para suportar a hipótese de que um mecanismo de consciência artificial, que difunde serialmente em broadcast conteúdo para processos automáticos, pode trazer vantagens para uma tarefa global realizada por uma sociedade de agentes paralelos que operam juntos por uma meta comumAbstract: In this work, we present a distributed cognitive architecture used to control the traffic in an urban network. This architecture relies on a machine consciousness approach - Global Workspace Theory - in order to use competition and broadcast, allowing a group of local traffic controllers to interact, resulting in a better group performance.The main idea is that the local controllers usually perform a purely reactive behavior, defining the times of red and green lights, according just to local information. These local controllers compete in order to define which of them is experiencing the most critical traffic situation. The controller in the worst condition gains access to the global workspace, further broadcasting its condition (and its location) to all other controllers, asking for their help in dealing with its situation. This call from the controller accessing the global workspace will cause an interference in the reactive local behavior, for those local controllers with some chance in helping the controller in a critical condition, by containing traffic in its direction. This group behavior, coordinated by the global workspace strategy, turns the once reactive behavior into a kind of deliberative one. We show that this strategy is capable of improving the overall mean travel time of vehicles flowing through the urban network. A consistent gain in performance with the "Machine Consciousness" traffic signal controller during all simulation time, throughout different simulated scenarios, could be observed, ranging from around 10% to more than 20%, when compared to the "Parallel Reactive" controller without the artificial consciousness mechanism, producing evidence to support the hypothesis that an artificial consciousness mechanism, which serially broadcasts content to automatic processes, can bring advantages to the global task performed by a society of parallel agents working together for a common goalDoutoradoEngenharia de ComputaçãoDoutor em Engenharia Elétrica153206/2010-1CNPQCAPESFAPES

A semiotic-oriented development process for intelligence augmentation systems

Orientadores: Ricardo Ribeiro Gudwin, Rodrigo Almeida GonçalvesDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Eletrica e de ComputaçãoResumo: Problemas não estruturados são problemas que dependem de variáveis não quantificáveis, não mensuráveis, imprecisas ou incertas, e que podem depender de fatores culturais, políticos, sociais, econômicos e ambientais. Sistemas ¿Otimizantes¿, onde há uma forte dependência na lógica e fraca interação homem-máquina, geralmente não são capazes de resolver este tipo de problema, pois não há nestes sistemas um processamento semântico adequado para manipular convenientemente as imprecisões e intratabilidades algorítmicas. Sistemas de Amplificação de Inteligência (SAI), que têm sua gênese nos Sistemas de Suporte à Tomada de Decisão (SSTD) e consideram a participação humana no circuito de resolução dos problemas, são capazes de suportar a tomada de decisão humana na resolução de problemas não estruturados. Para construir SAI, as técnicas e ferramentas das metodologias existentes de desenvolvimento de sistemas computacionais são necessárias, porém não suficientes. Este trabalho propõe uma metodologia para o desenvolvimento sistemático de SAI que estende o Processo Unificado de Desenvolvimento, adicionando a ele um fluxo principal de trabalho denominado Modelagem Cognitiva, que concentra-se em aspectos cognitivos dos agentes humanos que resolvem os problemas não estruturados existentes. Para ser capaz de modelar estes aspectos, a metodologia se baseia na teoria da semiótica de Charles Sanders Peirce. Como caso de estudo, é apresentada a aplicação do fluxo de Modelagem Cognitiva para desenvolver um Sistema de Amplificação Inteligência para suportar a resolução de um problema não estruturado do mundo real: o problema de estocagem e embarque de pelotas de minério-de-ferro de uma mineradora brasileira. Palavras-chave: Engenharia de Software ¿ Metodologia, Processo Decisório, SemióticaAbstract: Wicked problems are problems which depend on unquantifiable, unmeasurable, imprecise or uncertain variables, which can depend on cultural, political, social, environmental and economic factors. ¿Optimizing¿ Systems, which depend heavily on computer logic and have unsatisfactory humancomputer interaction, often are uncapable of solving wicked problems, because they can not manipulate imprecision and algorithmic intractabilities based on a semantic processing. Intelligence Augmentation Systems (IAS), which have their genesis in Decision Support Systems (DSS) and consider humans in the loop of the problem resolution, are capable of supporting human decision making in solving wicked problems. Existing tools and techniques for developing computational systems are necessary but not suf- ficient to build IAS. This work proposes a software development process to systematically develop IAS which extends the Unified Software Development Process, adding to it one core workflow called Cognitive Modeling, which concentrates in the cognitive aspects of the human agents who solve the existing wicked problems. In order to be able to model these aspects, the methodology is based on the semiotic theory of Charles Sanders Peirce. We present as the case study the application of the core workflow Cognitive Modeling to build an IAS to support the decision making of a real world wicked problem: the stocking and shipping of iron ore pellets of a Brazilian mining company. Keywords: Software Engineering, Decision Support Systems, Intelligence Augmentation Systems, Wicked Problems, Computational SemioticsMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia Elétric