ANEXO 2. TÍTULO DO PROJETO: Construção de um ambiente virtual para simulação de aplicações de Vida Artificial

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1 ANEXO 2 INSTITUCIONAL/IFSP PROJETO DE PESQUISA TÍTULO DO PROJETO: Construção de um ambiente virtual para simulação de aplicações de Vida Artificial Área do Conhecimento (Tabela do CNPq): RESUMO Este documento apresenta o projeto de iniciação cientifica a ser desenvolvido pelo aluno no período de 9 meses. O objetivo final deste projeto é a criação de um ambiente virtual para a criação de vida artificial, que poderá ser usado como ferramenta para estudo e aprendizado de tópicos em Inteligência Artificial, Algoritmos Evolutivos e Vida Artificial. É mostrado como essas áreas se conectam ao objetivo do projeto na fundamentação teórica apresentada, também sendo dissertado brevemente sobre o mercado de desenvolvimento de jogos para computador, no qual os resultados do presente projeto podem vir a ser aplicados. O aluno proponente do projeto deve possuir domínio de linguagem de programação estruturada, e é desejável um conhecimento de ferramentas de programação que auxiliem na criação do ambiente virtual proposto, em especial, ferramentas ligadas ao desenvolvimento de jogos para computador. Ao final do documento é apresentado o plano de trabalho que prevê atividades de pesquisa por trabalhos relacionados, planejamento, desenvolvimento e teste do software, coleta e verificação dos dados, assim como a escrita de relatórios. 2. FUNDAMENTAÇÃO TEÓRICA O presente documento envolve diversos assuntos, como Vida Artificial, Mercado de Jogos Eletrônicos, Inteligência Artificial e Algoritmos Evolutivos. As Subseções a seguir explicam brevemente cada um destes temas, mostrando como estes se conectam dentro da perspectiva deste projeto, que tem como objetivo final a criação de um ambiente artificial no qual criaturas sejam capazes de evoluir apresentando comportamentos similares ao de criaturas vivas, o que coloca tal projeto dentro do campo de Vida Artificial. Vida Artificial O objetivo do campo de Vida Artificial (VA) pode ser compreendido como o estudo da vida como conhecemos através da síntese de formas de vida artificiais (MAES, 1995). É em 1987 que o termo surge, com o 1º Workshop de Vida Artificial, organizado por Christopher Langton (LANGTON, 1995), considerado o fundador da área. Mais recentemente, ocorre um avanço na área a partir de simulações criadas, algumas contendo elementos visuais em duas ou três dimensões, tendo como principal objetivo simular a evolução e capacidade de sobrevivência e reprodução de criaturas artificiais em diferentes ambientes. Alguns exemplos são o Avida (OFRIA; BRYSON; WILKE, 2009), breve (KLEIN, 2003), e Tierra (LANGTON, 1995).

2 São várias as áreas nas quais podem ser aplicados os conceitos de VA como, por exemplo, na realização de filmes ou jogos contendo personagens virtuais autônomos, na realização de experimentos científicos biológicos, ecológicos, físicos entre outros (NETTO; RINALDI, 2011). Em especial, a área de entretenimento é apontada em (MAES, 1995) como promissora para este campo, embora pouco explorada até o ano em que a afirmação foi feita. Um interesse compartilhado pelos campos de VA e inteligência artificial, é criação de agentes autônomos capazes de se adaptar em ambientes complexos, podendo tomar diferentes formas e/ou apresentar diferentes comportamentos dependendo do ambiente em que habitam (MAES, 1995). Inteligência Artificial São várias as definições existentes de Inteligência Artificial (IA), dividindo assim os pesquisadores da área. Em (RUSSELL; NORVIG, 2009) as definições são divididas em quatro grupos: Pensando como um humano, Pensando racionalmente, Agindo como seres humanos e Agindo racionalmente. As definições que começam com Agindo ligam IA ao comportamento, e as que começam com Pensando se referem a processos de pensamento e raciocínio. Já as definições que possuem a palavra humano medem o sucesso da IA com base na proximidade que a mesma apresenta ao desempenho humano, enquanto as que possuem a palavra racionalidade ligam a um conceito ideal de inteligência, sendo que um sistema é considerado racional se faz a coisa certa (RUSSELL; NORVIG, 2009). Assim, dentro do escopo deste projeto, que busca criar criaturas (não necessariamente simulando humanos) que apresentem comportamentos adequados, a vertente que mais se encaixa é a Agindo racionalmente, na qual uma definição existente do campo é dada abaixo: Inteligência Computacional é o estudo do projeto de agentes inteligentes. (POOLE; MACKWORTH; GOEBEL, 1998). Outra vertente na qual o projeto se encaixa é a de Pensando Racionalmente, ao considerar que os agentes produzidos podem apresentar processos similares a pensamento e raciocínio quando ao perceber o ambiente ao seu redor, processam estas informações ( raciocínio ) e tomam decisões. Sendo assim, outra definição que se encaixa no escopo deste projeto é: O estudo das computações que tornam possível perceber, raciocinar e agir. (WINSTON, 1992). Os agentes almejados neste projeto devem apresentar comportamentos similares ao de criaturas vivas. Assim, a partir do algoritmo implementado, podem surgir comportamentos emergentes considerados inteligentes, possibilitando que este projeto traga colaborações também para o campo de IA. Diversas técnicas são utilizadas no campo de Inteligência Artificial como, por exemplo, Redes Neurais, Árvores de Decisão, Algoritmos Evolutivos, entre outras (RUSSELL; NORVIG, 2009). Dado a grande quantidade de técnicas existentes, a pesquisa com foco em encontrar trabalhos envolvendo diferentes técnicas demandaria um tempo maior do que o planejado para as atividades de pesquisa nos meses iniciais do projeto. Por esta razão, embora trabalhos envolvendo diferentes técnicas possam ser encontrados durante esta etapa, o foco principal será no estudo de Algoritmos Evolutivos, por estes já estarem inseridos

3 no campo de VA, permitindo assim a simulação de organismos vivos. Tal decisão também já permite que estes algoritmos sejam estudados pelo aluno desde o início do projeto. Algoritmos Evolutivos A área da Computação Evolutiva (BACK, 2000) é inspirada na Teoria da Evolução Natural das espécies de Charles Darwin. Os algoritmos desta área são chamados de Algoritmos Evolutivos (AEs). Nestes, inicialmente uma população de indivíduos é gerada aleatoriamente, na qual cada indivíduo possui um cromossomo, que representa uma solução candidata para um problema a ser resolvido. Em seguida, cada cromossomo é avaliado, recebendo assim um valor de aptidão, que indica a qualidade da solução. Com base nesta pontuação, um grupo de indivíduos é selecionado e, através de operadores evolutivos como crossover e mutação, novos cromossomos são gerados, criando assim um novo conjunto de soluções candidatas que representam a próxima geração de indivíduos do algoritmo. Este processo é repetido, com uma tendência de, a cada geração, selecionar cromossomos que representem soluções mais aptas para o problema sendo tratado. Diferentes critérios de parada podem ser utilizados, buscando parar quando uma solução aceitável é encontrada. A Figura 1 ilustra o funcionamento de um possível AE. Figura 1- Funcionamento de um possível Algoritmo Evolutivo A área de IA visualiza os produtos de AEs como sendo soluções para problemas, enquanto VA visualiza tais produtos como organismos (RUSSELL; NORVIG, 2009), o que se aproxima mais do objetivo do presente trabalho, que busca criar organismos com comportamentos de seres vivos para aumentar a imersão do jogador no ambiente virtual, como é proposto em (MAES, 1995). Assim, uma possível forma de se utilizar um AE no Ambiente Virtual criado neste trabalho é o de definir cromossomos para as criaturas responsáveis por definir o comportamento das mesmas, e utilizar como métrica de aptidão (função de fitness) o tempo de sobrevivência da criatura no ambiente. Sendo assim, a primeira geração de criaturas apresentaria comportamentos aleatórios, e criaturas com melhor aptidão (as que conseguem sobreviver mais tempo) possuem uma maior probabilidade de passar seu código genético para as gerações futuras. De forma similar, em (CROCOMO; MIAZAKI; SIMOES, 2007) uma população de criaturas evolui utilizando um Algoritmo Evolutivo para desenvolver comportamentos de perseguição (perseguir presas) e fuga (fugir de predadores). É importante ressaltar que em (CROCOMO; MIAZAKI; SIMOES, 2007) o objetivo principal do AE implementado é o de obter estratégias no jogo para

4 competir diretamente com o jogador (foco maior em IA), diferente deste trabalho que tem como principal objetivo o de gerar criaturas que apresentem comportamentos que se aproximem de criaturas vivas, não necessariamente gerando estratégias a serem utilizadas contra o jogador, mas sim colaborando com a realidade do ambiente virtual implementado e aumentando, assim, a imersão causada pelo mesmo (foco maior em VA). Mercado de Jogos eletrônicos Segundo boletim divulgado pelo SEBRAE (SEBRAE, 2012a), o mercado de jogos movimenta bilhões de dólares no mundo, tendo sido gastos US$ 58,2 bilhões com software e publicidade para jogos em 2010, e com a previsão de atingir US$ 91,2 bilhões até Esse aumento se deve em parte aos avanços tecnológicos e a melhoria da qualidade e quantidade de jogos que vem sendo produzidos. O Brasil não está de fora, mesmo com toda a pirataria que é o um grande fator prejudicial a esse mercado, seus números vêm crescendo, o que tem atraído à atenção de grandes empresas estrangeiras, assim como incentivos por meio de investimentos e apoios governamentais (SEBRAE, 2012b). Vale ressaltar que atualmente alguns jogos possuem outras aplicações além do puro entretenimento, são os chamados jogos sérios (SUSI; JOHANNESSON; BACKLUND, 2007). Tais jogos possuem diversas finalidades como, por exemplo, fins militares, governamentais, educativos, corporativos, de saúde entre outros. Uma de suas vantagens é a possibilidade do usuário vivenciar situações que são impossíveis no mundo real por razões de segurança, custo tempo, entre outras. Devido à grande variedade de finalidades as quais os jogos podem possuir, e também a grande movimentação financeira do mercado de jogos, pesquisas são desenvolvidas envolvendo jogos em diversas áreas da computação, como em Redes (SHEA et al., 2013), Computação Gráfica (BITTENCOURT, J. R. ; OSÓRIO, 2006) e Inteligência Artificial (CROCOMO; SIMÕES, 2008; POLICARPO; URBANO; LOUREIRO, 2010). Assim, em (MAES, 1995) jogos são apontados como uma área promissora para o desenvolvimento de pesquisa com agentes autônomos, combinando as áreas de IA e VA, como é o propósito deste projeto. 3. OBJETIVOS Objetivo Geral: Programação de um ambiente virtual que sirva como simulador para evolução de criaturas em jogos. Objetivos Específicos: Para se atingir o objetivo geral destacado acima, objetivos específicos precisam ser atingidos: 1 Estudo de Algoritmos Evolutivos 2 Pesquisa e estudo de trabalhos relacionados 3 Planejamento do ambiente a ser desenvolvido e das criaturas que irão habitalo. 4 Programação do ambiente virtual e das criaturas. 5 Teste do software implementado. 6 Teste da evolução das criaturas, e observação de comportamentos emergentes.

5 4. MATERIAIS E MÉTODOS Para alcançar os objetivos deste projeto, encontram-se listadas abaixo, na ordem em que serão executadas, as etapas, com os respectivos números de meses em que serão priorizadas, e os materiais e métodos que deverão ser utilizados em cada uma. 1. Pesquisa e estudo (2 meses): Nesta etapa, o aluno deverá pesquisar por trabalhos relacionados com o tema do projeto, o que envolve trabalhos sobre vida artificial, jogos, e criação de ecossistemas artificiais. Embora seja de interesse nessa etapa a pesquisa e estudo por diferentes técnicas de IA para a programação dos agentes autônomos, isso poderia tornar o projeto impraticável dentro do período disponível para execução do mesmo, já que grandes quantidades de técnicas de Inteligência Artificial encontram-se disponíveis na literatura. Dessa forma, com a finalidade de limitar os trabalhos a serem pesquisados e estudados, o aluno deverá concentrar os estudos nesta etapa em AEs para serem utilizados no ambiente criado. O Google Scholar será utilizado nesta etapa para buscar trabalhos relevantes, sendo algumas fontes promissoras de informação o Journal of Artificial Life 1, e artigos publicados no SBGames 2, mas não ficando a pesquisa limitada a estas fontes. 2. Planejamento (1 mês): Com base nos trabalhos pesquisados na etapa anterior, o ambiente artificial, as criaturas e o algoritmo evolutivo a serem implementados deverão ser planejados buscando criar um ambiente artificial adequado, e promissor para trazer contribuições para a literatura nas áreas de VA e no desenvolvimento de jogos. 3. Implementação (3 meses): O ambiente virtual planejado na etapa anterior deverá ser implementado e testado com a finalidade de encontrar e corrigir possíveis erros. As ferramentas e linguagem de programação a serem utilizadas serão decididas durante as pesquisas realizadas. Além disso, serão priorizadas as ferramentas com as quais o aluno tenha familiaridade, para que o mesmo possa dedicar mais tempo à implementação do sistema do que estudando tecnologias que desconhece. 4. Realização de testes, coleta e verificação dos dados (2 meses): Testes deverão ser realizados com o objetivo de verificar a evolução das criaturas no ambiente. Dessa forma, será objeto de estudo a evolução das criaturas e possíveis comportamentos emergentes, sendo a análise dos dados orientada pelas seguintes perguntas: 4.1 É possível verificar a evolução dos agentes? 4.2 Quais foram os comportamentos que emergiram do ambiente criado? 1 MIT Press Journals Artificial Life, último acesso em 15/12/ SBGames, último acesso em 15/12/2014.

6 4.3 Tais comportamentos podem colaborar na construção de ambientes em jogos comerciais, trazendo contribuições para a experiência do jogador? 4.4 Os resultados trazem colaboração para o campo de vida artificial ao reproduzir e/ou permitir melhor entendimento da vida biológica como conhecemos? É importante ressaltar que as questões 4.1 e 4.2 cabem dentro do prazo de nove meses previsto para este projeto, no entanto, as questões 4.3 e 4.4 poderão ser melhor desenvolvidas após a execução do projeto, quando o ambiente artificial, que é o principal objetivo deste projeto, estará funcionando e, assim, experimentos mais elaborados poderão ser planejados. 5. Escrita do relatório final (1 mês): O relatório final deverá ser escrito contendo os principais resultados do trabalho. 5. PLANO DE TRABALHO A tabela a seguir mostra a lista em ordem cronológica das atividades a serem realizadas, em seguida, a segunda tabela mostra o cronograma proposto a ser cumprido, de acordo com as atividades listadas, em um período de 9 meses. Tabela 5.1 Metas estabelecidas para a pesquisa. METAS DESCRIÇÃO 1 Pesquisa de trabalhos relacionados à simulação de vida artificial, envolvendo a criação de ecossistemas, criaturas, ou outras formas de vida artificial. 2 Estudo de Algoritmos Evolutivos e pesquisa por trabalhos utilizando os mesmos em jogos. 3 Planejamento do ambiente, das criaturas, e do algoritmo evolutivo a ser implementado. 4 Implementação do software planejado. 5 Escrita e Entrega do Relatório Parcial- até 15/07/15 6 Realização de testes preliminares. 7 Correções do software. 8 Realização de testes, coleta e verificação dos dados. 9 Escrita e entrega do Relatório Final até 30/11/2015

7 Tabela 5.2 Cronograma proposta para cumprimento das metas. MESES METAS MAR ABR MAI JUN JUL AGO SET OUT NOV 1 X X 2 X X X 3 X 4 X X X 5 X X 6 X X 7 X X 8 X X 9 X 6. VIABILIDADE DE EXECUÇÃO O aluno poderá realizar as pesquisas e desenvolver o projeto em sua casa, utilizando computador pessoal, e também dentro do IFSP Campus Piracicaba, que possui os computadores necessários para a execução do projeto em seus laboratórios de informática. Os materiais e recursos usados serão decididos durante as pesquisas realizadas, que deverão indicar as melhores ferramentas, linguagens e métodos para se criar a simulação. Além disso, tanto na seleção do aluno quanto na escolha das tecnologias a serem utilizadas, será levado em consideração o conhecimento prévio de ferramentas de programação para se criar o ambiente proposto, reduzindo assim o tempo necessário para o aprendizado de novas ferramentas, o que deve colaborar para o correto andamento do projeto como previsto no cronograma. O acompanhamento do aluno será feito em reuniões semanais, presenciais ou virtuais, de acordo com o requisitado pelo orientador, e pelos relatórios que serão entregues. 7. RESULTADOS ESPERADOS E DISSEMINAÇÃO Além da familiarização do aluno com atividades relacionadas à pesquisa, e de seu aprendizado sobre as técnicas e ferramentas envolvidas na execução do projeto, são resultados esperados deste trabalho: 1. Uma síntese das pesquisas e estudos realizados; 2. Uma documentação explicando o ambiente artificial desenvolvido; 3. A documentação explicando as criaturas e o Algoritmo Evolutivo implementado; 4. Software do ambiente proposto; 5. Resultados dos experimentos realizados com a evolução das criaturas no ambiente em questão. Resultados do trabalho deverão ser apresentados no Congresso de Iniciação Científica do IFSP, ficando um resumo publicado nos anais do evento. Além disso, é esperada a elaboração de um artigo com os possíveis comportamentos gerados pela evolução das criaturas, previsto para ser submetido e apresentado em um congresso como o SBGames, ou para uma revista da área como, por exemplo, a

8 Artificial Life, do MIT Press. No entanto, é provável que tanto a preparação quanto a submissão deste artigo ocorra fora do período contemplado neste projeto, dado seu tempo de execução de nove meses, o qual prevê apenas testes iniciais para verificar o correto funcionamento do ambiente implementado e a evolução das criaturas. Dessa forma, testes mais elaborados, assim como a análise dos comportamentos emergentes, poderão ser realizados em continuações deste projeto. REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS BACK, T. Evolutionary Computation 2 Advanced Algorithms and Operators. [s.l: s.n.]. p , BITTENCOURT, J. R. ; OSÓRIO, F. S. Motores de Jogos para Criação de Jogos Digitais - Gráficos, Áudio, Interface, Rede, Inteligência Artificial e FísicaV ERI- MG CROCOMO, M. K.; SIMÕES, E. V. Um algoritmo evolutivo para aprendizado on-line em jogos eletr{ô}nicos. Proceedings of SBGames, Belo Horizonte, MG, p , CROCOMO, M.; MIAZAKI, M.; SIMOES, E. Algoritmos Evolutivos para a produçao de NPCs com Comportamentos AdaptativosAnais do Simpósio Brasileiro de Jogos KLEIN, J. BREVE: A 3D Environment for the Simulation of Decentralized Systems and Artificial Life. Proceedings of the Eighth International Conference on Artificial Life, p , LANGTON, C. G. Artificial Life: An Overview. London, England: [s.n.]. p. 344 MAES, P. Artificial life meets entertainment: lifelike autonomous agentscommunications of the ACM, NETTO, M. L.; RINALDI, L. C. A. Vida artificial: conceitos e aplicações mx SBAI Simpósio Brasileiro de Automação Inteligente. Anais...São João del-rei: 2011 OFRIA, C.; BRYSON, D. M.; WILKE, C. O. Avida: A software platform for research in computational evolutionary biology. In: Artificial Life Models in Software (Second Edition). [s.l: s.n.]. p POLICARPO, D.; URBANO, P.; LOUREIRO, T. Dynamic scripting applied to a First- Person Shooter. Information Systems and Technologies (CISTI), th Iberian Conference on, POOLE, D. L.; MACKWORTH, A. K.; GOEBEL, R. Computational intelligence : a logical approach. New York: Oxford University Press, 1998.

9 RUSSELL, S.; NORVIG, P. Artificial Intelligence: A Modern Approach, 3rd edition. [s.l: s.n.]. SEBRAE. O Panorama e a Evolução do Mercado de Games no Brasil. Disponível em: < 9d1a01803afb b01/$File/4287.pdf>. Acesso em: 14 dez. 2014a. SEBRAE. Economia Criativa - Brasil tem o maior mercado de games no mundo em Disponível em: < Acesso em: 14 dez. 2014b. SHEA, R. et al. Cloud gaming: Architecture and performance. IEEE Network, v. 27, p , SUSI, T.; JOHANNESSON, M.; BACKLUND, P. Serious games: An overview WINSTON, P. H. Artificial intelligence. 3. ed. Reading, MA: Addison-Wesley, 1992.