Integração da Informação e do Conhecimento no Contexto da Copa do Mundo e os Jogos Olímpicos no Brasil

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1 Integração da Informação e do Conhecimento no Contexto da Copa do Mundo e os Jogos Olímpicos no Brasil Ivan Guilherme 1, Jonas Queiroz 1, Caio Marques 2 1 Universidade Estadual Paulista, IGCE, DEMAC, Caixa Postal 178, CEP Rio Claro, Brasil {ivan, 2 Caiena Soluções em Gestão do Conhecimento, Av. 34 número 578, CEP Rio Claro, Brasil Resumo. Os grandes eventos esportivos que ocorrerão no Brasil irão demandar soluções tecnológicas inovadoras para tratar o grande volume de informação gerado por diversas fontes. A análise dos dados frequentemente requer o conhecimento especializado e, em razão do grande volume dos dados, torna a tarefa inviável. No contexto da Inteligência Artificial, pesquisas para tratar esse tipo de problema tem sido propostas, se baseando nas abordagens Multiagentes e da Web Semântica. Neste sentido, neste trabalho é apresentada uma arquitetura Multiagentes Web Semântica, onde os dados são integrados utilizando conceitos da área da Web Semântica e a análise dos dados é feita utilizando os agentes inteligentes. 1. Introdução Os eventos esportivos Copa do Mundo de 2014 e Olimpíadas de 2016 serão caracterizados pela utilização de forte aparato tecnológico, voltado para projetos em áreas como transporte, proteção ambiental, energia limpa, estádios e facilidades, TI e telecomunicações, segurança, controle de doping, e as cerimônias de abertura e fechamento dos eventos [Prado, 2011]. Tais eventos irão demandar o compartilhamento e disseminação da informação através da tecnologia móvel, da larga utilização dos sensores e da alta conectividade dos equipamentos, criando um ambiente onde são gerados grande volume de dados e em diferentes formatos. Para satisfazer aos requisitos dos grandes eventos, a integração tecnológica e a introdução de novas tecnologias devem ser promovidas. Em eventos esportivos recentes, os organizadores têm apostado na aplicação de tecnologias 3S (i.e., sistema de sensoriamento remoto, GIS e GPS), transporte inteligente, utilização aquecimento limpo, micro-satélites, nanotecnologia, e biochips, entre outras [Prado, 2011]. A integração dos dados gerados, disponíveis nesses ambientes, requer o desenvolvimento de sistemas computacionais extremamente complexos, sendo compostos por vários módulos cujo requisito principal é a interação e colaboração. O desenvolvimento desses sistemas, utilizando as técnicas convencionais de desenvolvimento de software é uma tarefa complexa. Por outro lado, a análise por humanos do grande volume de informações geradas, demanda um grande número de pessoas, e é uma tarefa cansativa e potencialmente sujeita a erros. Neste sentido é importante o desenvolvimento de sistemas para a análise automática visando facilitar a carga de trabalho dos profissionais envolvidos nas diversas atividades. Outro importante requisito dos sistemas é permitir que os ambientes e softwares sejam personalizados, identificando a forma de atuar dos indivíduos e os comportamentos coletivos. As pesquisas na área de Sistemas Multiagente (SMA) são atualmente apontadas como uma das mais promissoras técnicas para a solução de problemas complexos na área de Ciência da Computação. O desenvolvimento de metodologias para os sistemas multiagentes é um dos principais esforços dos pesquisadores das áreas de Inteligência Artificial e Engenharia de Software, onde: algumas são baseadas nos conceitos da Inteligência Artificial; outras são baseadas nas metodologias orientadas a objetos; e, algumas que integram as duas abordagens. A adoção de metodologia de desenvolvimento baseadas em agentes permite a construção de

2 componentes de software flexíveis, autônomos e interativos. Nesse sentido, os SMA oferecem um caminho promissor e inovador para entender, desenvolver, gerenciar e utilizar sistemas computacionais distribuídos, em grande escala, dinâmicos, abertos e heterogêneos. Já existem muitas aplicações que utilizam agentes e eles estão ganhando cada vez mais espaço devido às suas características. 2. Web Semântica A Web consiste em documentos interligados, disponíveis através de uma rede de computadores, que permite aos usuários acessar tais documentos por meio de requisições do tipo Hypertext Transfer Protocol HTTP. A disseminação da Web resultou em uma grande quantidade de documentos disponíveis na rede. Uma das principais dificuldades, diante dessa enorme quantidade de informações, consiste na localização e recuperação de informação de acordo com uma necessidade específica. Nesse contexto complexo surge a proposta da Web Semântica [Benners-Lee et al. 2001]. Na Web Semântica o objetivo principal é disponibilizar os dados na Web, associados a um conjunto de descrições em formato processável por máquina. A partir das descrições associadas aos dados, é possível que sistemas e agentes sejam capazes de processar o grande volume de informações disponíveis na Web e auxiliar os usuários em suas tarefas. Segundo o W3C [W3C SEMANTIC WEB ACTIVITY, 2001]: a Web Semântica provê um framework que permite o compartilhamento e reutilização de dados entre aplicações, empresas e comunidades. Um dos principais requisitos para o desenvolvimento de aplicações da Web Semântica é a necessidade da definição das Ontologias utilizadas. Neste contexto, Ontologia é definida como uma especificação formal de um conhecimento compartilhado por uma comunidade [Gómez- Pérez et al. 2005: 6-9]. Trata-se de uma estrutura capaz de representar o conhecimento através de conceitos e seus relacionamentos. Seu emprego vem sendo bastante incentivado e muitos esforços estão sendo despendidos pelo mundo na construção de ontologias de diversas naturezas [Breitman, 2005; Gómez-Pérez et al. 2005]. A formalização do conhecimento utilizando as Ontologias o torna processável por máquinas. Com a padronização destas estruturas, torna-se também possível a integração e conseqüente cooperação entre os sistemas que utilizam ontologias. A linguagem padrão para representação de ontologias é a Ontology Web Language (OWL) que consiste numa ontologia de representação do conhecimento, oferecendo conceitos primitivos como classe, propriedade de objeto, propriedade de tipo de dados e restrições para serem usados na confecção de ontologias de diversas naturezas. OWL é uma linguagem criada para ser usada dentro da Web Semântica. Divide-se em três sub-linguagens com diferentes níveis de representação: OWL-Lite (a mais simples), OWL-DL (Description Logics) e OWL- Full [W3C, 2011]. No contexto da Web tradicional, foram desenvolvidos padrões para especificação dos Serviços Web. Entretanto, os serviços web tradicionais apresentam problemas quanto à descoberta, composição e execução automática de serviços. Essas dificuldades estão relacionadas à falta de semântica em seus documentos de descrição (WSDL Web Service Description Language), que possuem uma estrutura funcional, mas não compreendido por uma máquina. Em razão disso, a busca e o acesso de um serviço (ou grupo de serviços) cuja funcionalidade atenda a um propósito de um usuário, ou até mesmo a um agente é dificultada. Os Serviços web semânticos são serviços web que tem suas capacidades descritas por conceitos definidos em uma ontologia. Com essas descrições é possível construir soluções computacionais que realizam a composição e execução automática de um conjunto de serviços web, visando atingir um determinado objetivo minimizando, dessa forma, a intervenção humana em todo o processo.

3 Um dos padrões utilizados para a anotação semântica dos serviços web é a linguagem OWL-S que, segundo a W3C [W3C, 2011], é uma ontologia, baseado em OWL, para descrever serviços web. 3. Sistemas Multiagentes Os agentes são programas que possuem interfaces definidas (sensores e atuadores), onde através dessas interfaces ocorrem a percepção e atuação nesse ambiente de forma autônoma, ou seja, possuem controle sobre seus estados e comportamentos, a fim de realizar tarefas para alcançar seus objetivos. Eles podem agir em respostas a mudanças do ambiente e são independentes da intervenção humana ou de outros sistemas para tomar decisões [Wooldrige, 2009]. Existem sistemas onde um único agente é suficiente para a realização de algumas tarefas, mas na maioria das vezes são necessários mais de um agente, dessa forma temos então um sistema Multiagentes. Em sistemas Multiagentes os agentes têm que cooperar, negociar e coordenar ações dentro de um ambiente comum, de forma a desempenhar determinadas tarefas ou satisfazer um conjunto de objetivos, no sentido de resolver problemas que estão além de suas capacidades individuais. A computação baseada em agentes (Agent-based computing) vem sendo utilizada para a resolução de problemas em diversos campos, como comércio, indústria e entretenimento. Esse paradigma apresenta várias características que o torna apropriado para o desenvolvimento de alguns sistemas em que as abordagens tradicionais, ou não possuem a capacidade de resolução, ou a solução se torna muito complexa. Os modelos baseados em agentes conseguem representar melhor o comportamento desses sistemas pois possuem características, dentre as quais podemos citar [Jennings, 2000]: a forma que o paradigma de agentes oferece para a decomposição do espaço do problema é uma forma eficaz para dividir o problema em entidades; a abstração fornecida pelos modelos mentais dos agentes fornece uma forma natural para modelar os problemas; e também o mecanismo de tratar a organização e a forma de interação entre os componentes. Dessa forma esse paradigma melhora significativamente tanto na teoria como na prática a modelagem, projeto e implementação de sistemas computacionais. Isso ocorre pois o paradigma baseado em agentes, simplifica a construção de sistemas complexos através da introdução de uma camada natural de abstração composta por componentes autônomos e interativos [Braubach, 2005]. Em especial, tais características são relevantes no desenvolvimento de sistemas robustos, flexíveis, distribuídos e escaláveis que atuam em ambientes dinâmicos e com alto nível de interação entre os componentes [Jennings, 2000]. Com a Web semântica os agentes de software adquirem a capacidade de processar informações que estão espalhadas pela Web para vários fins. Como, por exemplo, um agente pessoal é capaz de entender as preferências do usuário, e assim procurar informações de interesse do usuário utilizando os recursos disponíveis, comunicando com outros agentes, e comparando as informações para fornecer respostas e informações adequadas aos seus usuários, e assim aliviando os mesmos de atividades pesadas e cansativas [ Breitmann, 2007]. 4. Arquitetura Multiagente Web Semântica A arquitetura proposta, apresentada na Figura 1, é composta de quatro camadas: a camada de interface com usuário (onde estão os Dispositivos do Usuário), a camada do Sistema Multiagente, Serviços Semânticos e Recursos da Internet.

4 Figura 1. Arquitetura Multiagente para integração de informação. A camada de interface com o usuário, que está representada pelos Dispositivos do Usuário (Figura 1), compreende os dispositivos aos quais os usuários têm acesso ao sistema, como por exemplo, dispositivos móveis, notebooks e computadores. Essa camada fornece as interfaces para os usuários interagirem com o sistema e utilizarem suas funcionalidades. A camada do Sistema Multiagente é composta por um conjunto de agentes autônomos que cooperam e interagem para alcançar seus objetivos. Esses objetivos compõem as funcionalidades do sistema que vão desde busca e recuperação de dados e informações, integração e análise desses dados, acessar e executar aplicações utilizando serviços, e também o monitoramento e interação com o usuário. O User Interface Agent é responsável pela comunicação com os dispositivos do usuário e com isso se comunica diretamente com o usuário analisando o seu perfil e suas preferências visando melhorar sempre a interação entre o usuário e o sistema. O Context Agent é responsável por analisar o domínio e o ambiente onde o usuário está e dessa forma interagir com os outros agentes para encontrar e fornecer ao usuário informações e funções que melhor satisfaçam e auxiliem o usuário nesse contexto. Mining Agent e Data Analysis Agent tem o papel de analisar e integrar os dados e informações visando atender as necessidades do usuário. O Service Control Agent controla a busca e acesso aos serviços web, interagindo diretamente com a camada de serviços semânticos. Search Agent e Monitoring Agent é responsável por encontrar e monitorar dados e informações. A Camada de Serviços Web Semânticos é o meio através do qual os agentes têm acesso a recursos externos que estão representados na camada de Recursos da internet ( Figura 1). Nessa camada se encontram os serviços que podem ser utilizados pelo sistema Multiagente e a descrição das características de cada serviço web, como por exemplo, as entradas e saídas, précondições para execução, efeitos e pós-condições. É baseado nessa descrição que os agentes irão

5 encontrar e escolher os serviços para análise e recuperação de dados. A descrição é baseada em ontologias e pode ser descrita utilizando a linguagem OWL-S (Ontology Web Language for Services). A camada de recursos da internet representa as fontes de informações e serviços que estão disponíveis na internet. 5. Conclusões Neste trabalho são apresentados os aspectos teóricos relacionados às principais abordagens no contexto da Inteligência Artificial, os Sistemas Multiagentes e a Web Semântica. Utilizando esses conceitos foi apresentada uma arquitetura Multiagente Web Semântica, onde os dados são integrados utilizando conceitos da área da Web Semântica e a análise dos dados é feita utilizando os agentes inteligentes. A arquitetura proposta se apresenta promissora para tratar os principais problemas decorrentes da complexidade tecnológica, da integração e análise de grande volume de dados, da automação dos processos, da personalização dos sistemas e serviços, e aliviar o ser humano das atividades repetitivas e cansativas. Referências Bernners-Lee, T.; Hendler, J.; Lassila, O. (2001) The Semantic Web. Scientific American, New York, v.284, n. 5, p , maio. Braubach, L., Pokahr, A., Moldt, D., & Lamersdorf, W. (2005). Goal representation for BDI agent systems. Programming multi-agent systems, Springer. Breitman, Karin Koogan. (2005) Web Semântica: a internet do futuro. Rio de Janeiro: LTC. 212 p. Breitmann, K.K., Casanova, M.A., Truszkowski, W. (2007). Semantic Web: Concepts, Technologies and Applications, Springer-Verlag. Gómez-Pérez, Asunción; Fernández-López, Mariano; Corcho, Oscar. (2005) Ontological Engineering: with examples from the areas of knowledge management, e-commerce and the semantic web. London: Springer-Verlag. 403 p. Jennings, N. R. (2000). On agent-based software engineering. Artificial intelligence, 117(2), Elsevier. Prado, Eduardo. (2011) Copa do Mundo de 2014 & Tecnologia, In 2Call 15/12/2009 Publicado em: W3C SEMANTIC WEB ACTIVITY. The Semantic Web Activity, 2010 Disponível em: <http://www.w3.org/2001/sw/>. Acesso em: 15 set Wooldrige, M. (2009) An Introduction to MultiAgent System. Wiley, 2nd edition, pp. 484.

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