Uma Experiência no Projeto de um Framework Multiagente para a Recuperação e Filtragem de Informação
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- Pedro Pinto do Amaral
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1 Uma Experiência no Projeto de um Framework Multiagente para a Recuperação e Filtragem de Informação Alisson Neres Lindoso, Rosario Girardi, Ismênia Ribeiro Resumo Um framework multiagente é uma arquitetura de software reutilizável, produto da fase de Projeto de Domínio da Engenharia de Domínio Multiagente. Este artigo apresenta a ONTOINFO-DD, um framework multiagente para a recuperação e filtragem de informação, construído através da aplicação da DDEMAS, uma técnica para o Projeto de Domínio de sistemas multiagente, e da utilização da ONTODD, uma ferramenta que auxilia a aplicação dessa técnica. Palavras-chave Engenharia de Domínio, Projeto de Domínio, Frameworks Multiagente, Ontologias, Recuperação e Filtragem de Informação. I. INTRODUÇÃO Engenharia de Domínio Multiagente é um processo para Ao desenvolvimento de abstrações de software reutilizáveis, que envolve as fases de análise, projeto e implementação, as quais produzem, respectivamente, modelos de domínio; frameworks multiagente; padrões de projeto e agentes de software [14] [16] [17]. Um framework multiagente é a uma arquitetura de software reutilizável, que representa uma solução baseada em agentes para uma família de sistemas cujos requisitos estão especificados em um modelo de domínio e usuários. Este artigo propõe a ONTOINFO-DD, um framework multiagente para a recuperação e filtragem de informação, construído através da aplicação da DDEMAS [20] [28], uma técnica para o Projeto de Domínio de sistemas multiagente, e a ONTODD [21] [28], uma ferramenta baseada em ontologias que auxilia a aplicação dessa técnica. A ONTOINFO-DD faz uso de padrões de projeto global e detalahado [9] [19] e da ONTOINFO [11] [26], um modelo de domínio baseado em ontologias para a recuperação e filtragem de informação, resultante da aplicação da GRAMO[4] [23], uma técnica que define as atividades a serem realizadas na construção de modelos de domínio e usuários, e da ONTODUM [6] [7] [18], uma ferramenta baseada em ontologias que dá suporte à aplicação da técnica. Esse artigo está organizado da seguinte forma: na seção 2, são descritas brevemente a técnica DDEMAS e a ferramenta ONTODD; na seção 3, é apresentado o modelo de domínio Este trabalho é apoiado pelo CNPq, uma instituição do governo brasileiro para o desenvolvimento tecnológico e científico. A. Lindoso, I. Ribeiro e R. Girardi são membros do GESEC/DEINF, Universidade Federal do Maranhão, São Luís, Maranhão, Brasil ( s: alissonlindoso@uol.com.br, ism_oliveira@yahoo.com.br, rgirardi@deinf.ufma.br). ONTOINFO; na seção 4, é mostrado o framework multiagente ONTOINFO-DD, que é produto da aplicação da técnica ao problema da recuperação e filtragem de informação. Por fim, na seção 5, são feitas as considerações finais sobre o trabalho. II. DDEMAS E ONTODD: UMA TÉCNICA E UMA FERRAMENTA PARA O PROJETO DE DOMÍNIO GLOBAL E DETALHADO NA ENGENHARIA DE DOMÍNIO MULTIAGENTE A técnica DDEMAS [20] [28] envolve três fases. A primeira aborda a definição dos componentes do sistema, ou seja, os agentes, entidades externas e as relações existentes entre eles. Na segunda, é feito o projeto global do sistema, com os agentes se relacionando, organizados segundo mecanismos de coordenação e cooperação apropriados ao contexto do problema. Na última fase, cada agente é analisado individualmente em termos comportamentais e de conhecimento. A Tabela I mostra as tarefas que compõem as fazes da DDEMAS, bem como os produtos oriundos da execução de cada tarefa. TABELA I FASES, TAREFAS E PRODUTOS DA DDEMAS [20] [28] Fases Tarefas Produtos Modelagem de agentes, interações e atividades Projeto global Projeto detalhado Modelagem de agentes Modelagem de interações e atividades Construção do esboço do framework Seleção de padrão arquitetural Refinamento do framework Detalhamento dos agentes do framework Seleção de padrão de projeto detalhado Refinamento dos agentes Modelo de agentes Modelo de interações Modelo de atividades Esboço do modelo arquitetural Modelo arquitetural Modelo de atividades detalhado Modelo de projeto detalhado A ferramenta ONTODD [21] [28] é uma ontologia genérica que representa o conhecimento da técnica DDEMAS, guiando o cumprimento de suas fases de forma concisa e clara, facilitando sua aplicação. A ONTODD foi desenvolvida utilizando o editor de ontologias Protégé-2000 [2]. III. ONTOINFO: UM MODELO DE DOMÍNIO BASEADO EM ONTOLOGIAS PARA A RECUPERAÇÃO E FILTRAGEM DE INFORMAÇÃO A ONTOINFO [11] [26], construída por meio da aplicação da técnica GRAMO [4] [23], é um modelo de domínio baseado em ontologias que representa os conceitos e requisitos comuns de uma família de aplicações de software 136
2 para a recuperação e filtragem de informação. Recuperação e filtragem de informação são duas modalidades alternativas e complementares para o acesso à informação em fontes não estruturadas, como a Web. A recuperação de informação é um processo apropriado para atender às necessidades de informação em curto prazo, em fontes de informação relativamente estáveis e nãoestruturadas. Já a filtragem de informação é usada para atender às necessidades de informação em longo prazo, em fontes de informação dinâmicas. Os modelos de conceitos (Fig. 1), de objetivos (Fig. 2), de papéis (Fig. 3) e de interações (Fig. 4) são resultantes da aplicação da técnica GRAMO ao conhecimento sobre a recuperação e filtragem de informação. Fig. 1. Modelo de Conceitos da ONTOINFO [11] [26] Fig. 4. Modelo de Interações da Filtragem de Informação da ONTOINFO [11] [26] IV. ONTOINFO-DD: UM FRAMEWORK MULTIAGENTE PARA O ACESSO À INFORMAÇÃO Esta sessão apresenta o processo de construção do framework ONTOINFO-DD de acordo com a técnica DDEMAS, descrita na sessão II. A. Modelagem de agentes, interações e atividades Nesta fase são identificados os agentes que irão compor o framework e suas interações, de acordo com as informações advindas do modelo de domínio representado na ONTOINFO. 1) Modelagem de agentes Nesta tarefa os papéis da ONTOINFO são mapeados em agentes e é criado um modelo de agentes. O mapeamento é feito de um para um, ou seja, são criados oito agentes para desempenhar os oito papéis descritos no modelo de papéis, como ilustrado na Fig. 5. Fig. 2. Modelo de Objetivos da ONTOINFO [11] [26] Fig. 5. Modelo de agentes[20] [28] Fig. 3. Modelo do Papel Modelador da ONTOINFO [11] [26] 2) Modelagem de interações e atividades Os modelos de interações entre agentes derivam dos modelos de interações da ONTOINFO. A Fig. 6 mostra o modelo de interações para a recuperação de informação. Nele, o usuário faz uma requisição ao agente ìnterfaceador, que envia a consulta ao construtor de surrogate, este, por sua vez, envia o surrogate ao recuperador, que requisita índices ao indexador, estes criados a partir das páginas descobertas pelo descobridor. O recuperador, de posse dos índices e do surrogate da consulta, realiza a recuperação e então envia os itens recuperados ao interfaceador, a fim de serem entregues ao usuário. 137
3 Fig. 6. Modelo de interações entre agentes da recuperação de informação [20] [28] A Fig. 8 mostra o modelo de interações para a filtragem de informação. Nele, o agente Interfaceador envia as informações do usuário ao agente Modelador, que gera um perfil para o usuário. Este perfil é enviado ao Construtor de surrogate para que seja feita a sua representação interna, ou seja, a construção do surrogate do perfil. Após isso, o surrogate do perfil do usuário é devolvido ao Modelador para ser armazenado. Uma outra etapa é iniciada com o agente Monitor monitorando as fontes de informação, o qual, ao perceber mudanças, envia os novos elementos de informação ao agente Construtor de surrogate para que seja feita sua representação interna. Após isso, o agente Filtrador, recebe os surrogates dos perfis dos usuários e dos itens monitorados e realiza o processo de filtragem. Após a realização deste processo, os elementos de informação filtrados são enviados ao Modelador para este atualizar os modelos. Posteriormente, o agente Interfaceador entrega os elementos de informação filtrados aos respectivos usuários. Fig. 9. Modelo de atividades das necessidades em longo prazo [20] [28] B. Projeto Global Nesta fase é construída a visão global da ONTOINFO-DD. Os agentes modelados na fase anterior são integrados para formar uma solução computacional ao problema tratado. São mostrados os agentes, entidades externas, suas interações e dependências. 1) Construção do esboço do framework A tarefa de construção do esboço do framework (Fig. 10) é realizada a partir do modelo de agentes e dos modelos de interações. Fig. 7. Modelo de interações entre agentes da filtragem de informação [20] [28] Depois de modelados os agentes e suas interações, são construídos os modelos de atividades para cada modelo de interações. As Fig. 8 e Fig. 9 ilustram tais modelos. Fig. 10. Esboço do framework [28] Fig. 8. Modelo de atividades das necessidades pontuais [20] [28] 2) Seleção de padrão arquitetural Após a análise do esboço do framework em conjunto com os demais modelos criados, verifica-se a existência de conjuntos de agentes com responsabilidades afins, possibilitando um agrupamento, baseado em atividades comuns. Constata-se ainda, através das interações existentes, 138
4 um conjunto de tarefas integradas que estabelecem uma relação do tipo requisitante/requisitado, com agentes requisitando e coordenando atividades. Após isso, é feita a seleção dos padrões de projeto arquiteturais Camadas e Mestre-escravo [19][24]; o primeiro, por prover uma solução onde as camadas dividem os agentes de acordo com suas responsabilidades, e, o segundo, por oferecer uma solução de delegação de tarefas e coordenação de suas execuções. 3) Refinamento do Framework Com o esboço do framework ONTOINFO-DD definido e os padrões arquiteturais selecionados, o esboço foi organizado seguindo a solução descrita nos padrões. A divisão em camadas, segundo o padrão Camadas ficou definida da seguinte forma: camada de gerenciamento do usuário, que faz a intermediação entre o sistema e os usuários; camada de tratamento da informação, que engloba o tratamento de informações para a filtragem, recuperação, representação interna das informações e indexação; camada de interação com as fontes de informação, que faz a ligação do sistema com as fontes de informação da Web. O mecanismo de coordenação entre os agentes foi definido de acordo com o padrão Mestre-escravo. Os agentes Interfaceador, Modelador, Monitor e Descobridor servem como mestres fazendo requisições e delegações aos agentes Construtor de Surrogate, Recuperador, Filtrador e Indexador. Após a aplicação dos padrões, a visão global definitiva do framework ONTOINFO-DD [28] é obtida (Fig. 11), segundo os critérios de organização, cooperação e coordenação, aspectos que não estavam bem definidos no momento da construção do esboço. Fig. 11. Framework ONTOINFO-DD [28] C. Projeto detalhado Finalizada a construção divisão global do framework, inicia-se então o detalhamento de cada um dos agentes que o compõem, ou seja, é realizado o projeto detalhado dos agentes da sociedade. 1) Detalhamento dos agentes do framework Esta tarefa consiste na criação dos modelos de atividades detalhados para cada agente. O modelo de atividades detalhado do agente Construtor de surrogates consiste das atividades: receber especificação da consulta, receber especificação dos elementos de informação e receber informações dos perfis, podendo estas ser realizadas em paralelo. Caso seja requisitado um processo de representação de especificação da consulta, é realizada a atividade construir surrogate de consulta, finalizando com enviar surrogate da consulta. Para as especificações dos elementos de informação, são realizadas as atividades de construir surrogates de elementos de informação e enviar surrogates de elementos de informação. Em caso de especificações de perfis, são executadas as atividades construir surrogates de perfis e enviar surrogate dos perfis. No modelo do agente Descobridor inicialmente é realizada a atividade descobrir elementos de informação. De posse destes elementos ele realiza a atividade enviar elementos descobertos. O modelo do agente Filtrador especifica as atividades em receber surrogate de elementos de informação e receber surrogate dos perfis, que ativam o processo de filtragem por meio da realização das atividades fazer análise de similaridade da filtragem e comparar surrogates de necessidades em longo prazo e elementos de informação. Após a realização da filtragem, o agente envia elementos filtrados. No modelo do agente Indexador, a execução se inicia com a atividade receber surrogate de elementos de informação para que seja realizada a atividade indexar surrogates de elementos de informação. Durante um processo de recuperação, este agente então realiza as atividades recuperar índices e enviar índices. No modelo do Modelador, as atividades receber informações do usuário a partir da interface, receber elementos filtrados e receber surrogate dos perfis podem ser executadas em paralelo. As duas primeiras são seguidas da atividade atualizar modelos, já a última é seguida das atividades criar e manter modelo de usuário e enviar informações dos perfis. O modelo do agente Interfaceador consiste nas atividades monitorar usuário, executada em paralelo com a atividade receber necessidades do usuário. Em caso de monitoramento, podem ser realizadas as atividades enviar informações do usuário e acessar elementos filtrados, dependendo de qual tarefa esta sendo requisitada a este agente. Por outro lado, quando são recebidas necessidades do usuário, é realizada a atividade processar consulta, seguida por enviar especificação da consulta, seguida por entregar resultados. No modelo do Monitor, o agente trabalha de acordo com mudanças em fontes de informação, e ao perceber mudanças, ele executa detectar mudanças em fontes de informação, 139
5 seguida de enviar mudanças detectadas. No modelo do Recuperador é realizada a atividade receber surrogate da consulta, seguida das atividades requisitar índice e receber índices, comparar surrogates da consulta e elementos de informação, fazer análise de similaridade e enviar resultados. A Fig. 12 exemplifica a modelagem detalhada de atividades para o agente recuperador. Fig. 12. Modelo de atividades detalhado do agente Recuperador [20][28] 2) Seleção de padrões de projeto detalhado Depois de descritos os agentes, seus comportamentos e conhecimentos, foram selecionados padrões de projeto detalhados [9] [19] [25] para estruturar cada agente da ONTOINFO-DD. Por exemplo, para estruturar o agente Interfaceador que tem como tarefa principal ser o intermediador entre o sistema e o usuário, selecionou-se o padrão Interface [25], que aborda o problema de gerenciamento de interação entre usuários e o sistema de forma personalizada. 3) Refinamento dos agentes Após a seleção dos padrões, foi então construído o modelo arquitetural detalhado da ONTOINFO-DD mostrando a arquitetura dos agentes, estruturados segundo os padrões Deliberativo e Reativo [9] [25]. Esses padrões organizam a arquitetura interna de agentes nos tipos reativo ou deliberativo de acordo com a classificação de Russel e Norving [1]. O agente Construtor de surrogate segue o padrão Reativo, possuindo um conjunto de regras que indicarão qual ação tomar. A solução envolve a divisão da estrutura em quatro módulos: sensores, regras, ação e comunicação. No módulo Sensores, o agente recebe informações referentes à consulta, usuários e elementos de informação. As operações deste módulo são: receber especificação da consulta, receber especificação dos elementos de informação e receber informações dos perfis. No segundo, é armazenado o conjunto de regras a serem executadas pelo módulo Ação de acordo com um estímulo recebido pelo módulo Sensores. Um exemplo de regra é: se receber requisição de construção da representação de consulta então construir surrogate de consulta seguida de enviar surrogate da consulta. No terceiro módulo, o agente atua no ambiente executando as operações de acordo com o módulo Regras. As ações contidas neste módulo referem-se às operações construir surrogate de consulta, construir surrogates de elementos de informação e construir surrogates de perfis. O módulo Comunicação é responsável por enviar e processar mensagens, realizando as operações enviar surrogate da consulta, enviar surrogates de elementos de informação e enviar surrogate dos perfis. Para o agente Modelador foi selecionado o padrão Deliberativo, que estrutura o agente em módulos: Sensores, Raciocínio, Ação, Comunicação e Conhecimento. Por meio do primeiro módulo, o agente recebe as requisições e informações advindas dos outros agentes. No segundo, baseado nas informações sobre o usuário, o agente elabora metas e planos para a criação dos modelos de usuário. No terceiro, o agente atua no ambiente executando as ações do plano gerado pelo módulo Raciocínio, tais como criar e manter modelo de usuário. Durante a execução de um plano, o agente Modelador pode determinar a necessidade de cooperação com outros agentes, requerendo informações ou pedindo para executar ações. O modulo Comunicação dá suporte a esta cooperação. No quinto módulo, são armazenadas informações sobre o estado atual do ambiente através do histórico das percepções do agente, ações executadas e resultados das ações. Este ainda possui conhecimento sobre as habilidades dos outros agentes da sociedade. V. TRABALHOS RELACIONADOS Este trabalho está inserido no contexto do projeto Multi- Agent Application Engineering (MaAE) [13] [16] [17], que busca o desenvolvimento de um ambiente para a Engenharia de Domínio Multiagente composto de um conjunto de ferramentas e uma biblioteca de abstrações de software de alto nível reutilizáveis na construção de aplicações baseadas em agentes. O framework multiagente ONTOINFO-DD enfoca a recuperação e filtragem de informação dinâmica e não estruturada [8] [12] [15]. Inova-se com a abordagem baseada em ontologias [4] [11] e, ao mesmo tempo, voltada para o desenvolvimento de sistemas multiagante [13] [14], tendo-se sempre em mente o reuso de software [14] [17]. A fase de Projeto de Domínio, de cuja técnica (DDEMAS [20] [28]) e ferramenta (ONTODD [21] [28]) a presente modelagem constitui um estudo de caso, encontra-se fortemente relacionada com a Análise de Domínio [4] [18] [23] e com a Engenharia de Aplicações Multiagente [14], posto que os produtos de umas se prestam como insumos para as outras. VI. CONCLUSÃO Este trabalho apresentou ONTOINFO-DD, uma framework multiagente para a recuperação e filtragem de informação, produto da fase de Projeto de Domínio da Engenharia de Domínio Multiagente, através da aplicação da técnica DDEMAS e da utilização da ferramenta ONTODD. A construção da ONTOINFO-DD mostrou-se útil na medida em que permitiu avaliar as referidas técnica e ferramenta, levando ao seu refinamento. Atualmente se está propondo uma metodologia para a Engenharia de Aplicações Multiagente, a qual virá complementar a baseada em Agentes 140
6 como se espera. Além disso, a partir da arquitetura reutilizável contida na ONTOINFO-DD, estão sendo construídas aplicações específicas para a recuperação e filtragem de informação nas áreas jurídica [3] [22] e turística [5] [27] de acordo com a solução definida para o detalhamento dos agentes. Deve-se observar que as experiências de implementação podem levar a uma reavaliação das especificidades atuais da técnica e da ferramenta. VII. REFERÊNCIAS Periódicos: [1] S. Russel e P. Norving, Artificial Intelligence: A Modern Approach. Prentice Hall International, Inc., 1995 Relatórios Técnicos: [2] Protégé Project. (2003) Acesso em: 12 de abril de Artigos publicados em Anais: [3] A. Lindoso, I. Serra, e R. Girardi, ONTOINFOJUS: Um Modelo de Domínio baseado em Ontologias para o Acesso à Informação na Área Jurídica, Anais do V Encontro de Informática do Tocantins (ENCOINFO 2003), Palmas, Tocantins, Brasil, Ed. ULBRA, pp [4] C. Faria, R. Girardi e I. Serra, Modelagem de Domínio e Usuários baseada em Ontologias na Engenharia de Domínio Multiagente (Artigo submetido). [5] C. Faria, R. Vieira e R. Girardi, Um Modelo de Domínio e Usuários da Área Turística baseado em Ontologias (Artigo submetido). [6] C. Faria, e R. Girardi, Especificação de uma Ontologia Genérica para a Análise de Requisitos da Engenharia de Aplicações Multiagente, Anais do III Congresso Brasileiro de Computação (CBComp 2003), UNIVALI, Itajaí, Santa Catarina, Brasil, Ed. UNIVALI, pp [7] C. Faria, I. Oliveira, e R. Girardi, Especificação de uma Ontologia Genérica para a Construção de Modelos de Usuários, Anais da 3ª Joranada Ibero-Americana de e Engenharia do Conhecimento (JIISIC 2003), Valdivia, Chile, Ed. LOM Ediciones Ltda., pp [8] G. Salton e M. Mcgill. An Introduction to Modern Information Retrieval, New York: McGraw-Hill [9] I. Ribeiro e R. Girardi, Padrões Arquiteturais e de Projeto para a Modelagem de Usuários baseada em Agentes, Anais da 3º Conferência Latino Americana em Linguagens de Padrões para Programação (SugarLoafPlop 2003), Porto de Galinhas, Brasil. [10] I. Ribeiro e R. Girardi, Padrões baseados em Agentes para a Modelagem de Usuários, Anais da XII Seminário de Computação (SEMINCO 2003), Blumenau, Brasil. [11] I. Serra, R. Girardi e J. Alves, Um Modelo de Domínio baseado em Ontologias para a Recuperação e Filtragem de Informação (Artigo submetido). [12] R. Baeza-Yates e B. Ribeiro-Neto. Modern Information Retrieval, New York: ACM Press Series/Addison Wesley [13] R. Girardi, Agent-Based Application Engineering, Proceedings of the 3rd International Conference on Enterprise Information Systems (ICEIS 2001), Portugal. [14] R. Girardi, baseada em Agentes, Anais do IV Congresso Brasileiro de Ciência da Computação, Itajaí, Santa Catarina, Brasil (A ser publicado). [15] R. Girardi. Main Approaches to Software Classification and Retrieval, En las actas del curso Ingeniería del Software y reutilización: Aspectos Dinámicos y Generación Automática. Editores J. L. Barros y A. Domínguez. Universidad de Vigo, [16] R. Girardi, Multi-Agent Domain Engineering, Proceedings of the 3 rd Ibero-American Symposium on Software Engineering and Knowledge Engineering (JIISIC 2003) at Scientific Cooperation, Valdívia, Chile, Universidad Nacional de Jujuy, pp [17] R. Girardi, Reuse in Agent-based Application Development, In 1 st International Workshop on Software Engineering for Large-Scale Multi- Agent Systems (SELMAS 2002) at ICSE 2002, Orlando, Florida, [18] R. Girardi, and C. Faria, A Generic Ontology for the Specification of Domain Models, Proceedings of the 1st International Workshop on Component Engineering Methodology (WCEM 2003) at Second International Conference on Generative Programming and Component Engineering, Efurt, Germany, Ed. Sven Overhage and Klaus Turowski, pp [19] R. Girardi, I Ribeiro and G. Bezerra, Towards a System of Patterns for the Design of Agent-Based Systems, Proceedings of the 2rd Nordic Conference on Pattern Languages of Programs (VikingPLoP 2003), Bergen, Norway. [20] S. Ferreira, R. Girardi e C. Faria, Projeto de Domínio baseado em Ontologias na Engenharia de Domínio Multiagente (Artigo submetido). [21] S. Ferreira e R. Girardi, Especificação de uma Ontologia Genérica para o Projeto de Domínio de Aplicações Multiagente, Anais da Chilean Computing Week 2003 (CCW 2003), Chillán, Chile. Dissertações e Monografias: [22] A. Lindoso, Desenvolvimento de um Modelo de Domínio baseado em Ontologias para o Acesso à Informação Jurídica, Monografia de Graduação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, [23] C. Faria, Uma Técnica para a Aquisição e Construção de Modelos de Domínio e Usuários baseados em Ontologias para a Engenharia de Domínio Multiagente, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) Área de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, [24] G. B. Silva Junior, Padrões Arquiteturais para o Desenvolvimento de Aplicações Multiagente, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) Área de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, [25] I. Ribeiro, Um Sistema de Padrões baseados em Agentes para a Modelagem de Usuários e Adaptação de Sistemas, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) Área de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, [26] I. Serra, Uma Abordagem Gerativa para a Engenharia de Domínio Multiagente, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) Área de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, [27] N. Cerveira, Desenvolvimento de um Modelo de Domínio baseado em Ontologias para a Área Turística, Monografia de Especialização, CEAPS, Universidade Federal do Maranhão - UFMA, [28] S. Ferreira, Uma Técnica e uma Ferramenta para o Projeto de Domínio Global e Detalhado de Sistemas Multiagente, Dissertação (Mestrado em Engenharia de Eletricidade) Área de Ciência da Computação, Universidade Federal do Maranhão UFMA, VIII. BIOGRAFIAS Alisson Neres Lindoso nasceu em São Luís- MA, Brasil, em 23 de abril de É Bacharel em Ciência da Computação (2003) e em Direito (2003) pela Universidade Federal do Maranhão. Está cursando Mestrado em Engenharia de Eletricidade, na área de Ciência da Computação, também pela UFMA. Sua experiência como pesquisador inclui a participação como Bolsista do Programa Institucional de Bolsas de Iniciação Científica (PIBIC/UFMA) e como Assistente de Pesquisa na modalidade Iniciação Tecnológica Industrial (ITI/CT-INFO/CNPq). Tem publicações nacionais em anais de eventos e relatórios técnicos sobre seus tópicos de interesse científico. Rosario Girardi é Doutora em Informática (1996) pela Universidade de Genebra, Suíça, Mestre em Ciência da Computação (1991), pela Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Brasil, e Engenheira de Sistemas em Computação (1982), pela UdelaR, Uruguai. Sendo Professora Adjunta da Universidade Federal do Maranhão, atua como docente, pesquisadora e orientadora no Curso de Pós- 141
7 graduação em Engenharia de Eletricidade e no Curso de Graduação em Ciência da Computação. Suas áreas de especialização e pesquisa são e Engenharia de Conhecimento. Coordena projetos de pesquisa na área de desenvolvimento de sistemas multiagente, com apoio do CNPq. Ismênia Ribeiro de Oliveira nasceu em Bacabal-MA, Brasil, em 05 de dezembro de É Mestre em Engenharia de Eletricidade, na área de Ciência da Computação (2004), e Bacharel em Ciência da Computação (2001), ambos pela Universidade Federal do Maranhão. Atua como Assistente de Pesquisa em projeto de desenvolvimento de sistemas multiagente, com apoio do CNPq. Possui publicações em anais de eventos nacionais e internacionais relacionados com suas atividades de pesquisa. 142
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