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Heurística e planejamento eficiente para problemas espaciais

Processo: 17/07833-9
Modalidade de apoio:Bolsas no Brasil - Mestrado
Vigência (Início): 01 de julho de 2017
Vigência (Término): 28 de fevereiro de 2019
Área do conhecimento:Engenharias - Engenharia Elétrica
Acordo de Cooperação: IBM Brasil
Pesquisador responsável:Paulo Eduardo Santos
Beneficiário:Thiago Freitas dos Santos
Instituição Sede: Campus de São Bernardo do Campo. Centro Universitário da FEI (UNIFEI). Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (FEI). São Bernardo do Campo , SP, Brasil
Empresa Sede:Fundação Educacional Inaciana Padre Sabóia de Medeiros (FEI). Centro Universitário da FEI (UNIFEI). Campus de São Bernardo do Campo
Vinculado ao auxílio:16/18792-9 - Descrição, representação e solução de jogos espaciais, AP.PITE
Assunto(s):Inteligência artificial
Palavra(s)-Chave do Pesquisador:artificial intelligence | Markov Decision Process | Solving Puzzles | Spatial Problems | Spatial Reasoning | Inteligência Artificial

Resumo

Entender o raciocínio por trás do processo envolvido em conhecimento espacial é um dos pontos principais no estudo da cognição humana, já que espaço não é responsável apenas por ações comumente realizadas por nós, mas também serve como cenário onde nossas experiências diárias acontecem. Esta proposta de Mestrado é parte de um projeto maior que tem como objetivo o estudo da representação do conhecimento e Raciocínio Automático com a solução de uma família de problemas espaciais compostos por objetos rígidos, cordas flexíveis e buracos (Proc. FAPESP 2016/18792-9). Os aspectos desafiadores desse domínio, não estão apenas na formalização apropriada de características espaciais que estão fora do padrão, como a flexibilidade das cordas e a imaterialidade do buraco, mas também na implementação eficiente de solucionadores automáticos capazes de lidar com essas características.Nossa metodologia, aplicada em uma série de artigos, baseia-se em uma estratégia incremental, onde começa-se de um conjunto muito restritivo de limitações e vai relaxando-as gradualmente afim de considerar problemas com características mais desafiadoras. Por exemplo, inicialmente focou-se em resolver um quebra-cabeça básico constituído de cordas, buracos e objetos rígidos, para isso usou-se uma representação em lista dos cruzamentos de cordas. Com esse extensivo trabalho foi possível chegar em uma formalização lógica completa em termos de Cálculo Situacional e Lógica de Equilíbrio (Equilibrium Logic). Esse trabalho também incluiu uma planejador preliminar que é capaz de resolver quebra-cabeças automaticamente. Esse domínio constitui um desafio para algoritmos planejadores, já que os estados são descritos em termos de fluentes cujo número pode crescer arbitrariamente (os cruzamentos de cordas podem aparecer e desaparecer após cada ação realizada). Sendo assim, o objetivo desta proposta é trabalhar com o problema de planejamento nesses domínios de quebra-cabeças fazendo-se uso de algoritmos atuais que provêm soluções eficientes para processos de decisão de Markov com limitações de alto nível. (AU)

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Publicações científicas
(Referências obtidas automaticamente do Web of Science e do SciELO, por meio da informação sobre o financiamento pela FAPESP e o número do processo correspondente, incluída na publicação pelos autores)
DOS SANTOS, THIAGO FREITAS; SANTOS, PAULO E.; FERREIRA, LEONARDO ANJOLETTO; BIANCHI, REINALDO A. C.; CABALAR, PEDRO. euristics, Answer Set Programming and Markov Decision Process for Solving a Set of Spatial Puzzles{*. APPLIED INTELLIGENCE, v. 52, n. 4, . (16/21047-3, 17/07833-9, 16/18792-9)

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