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
