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Grupos de Pesquisa | Inteligência Artificial

O objetivo do Grupo de Inteligência Artificial (GIA) é o desenvolvimento de pesquisa teórica e aplicada de métodos e técnicas da Inteligência Artificial. São realizadas pesquisas sobre Fundamentos da IA, Processamento de Linguagem Natural, Sistemas Multiagente, Robótica, Sistemas Tutores Inteligentes, Descoberta de Conhecimento, Redes Neurais, Computação Evolucionária, Aprendizado de Máquina, Engenharia de Conhecimento, Inteligência Coletiva e Mineração de Dados. Técnicas e métodos são utilizados em aplicações para a indústria do petróleo, bioinformática, medicina, sistemas de transporte inteligente, simulação de trafego, engenharia de software, reconhecimento automático de fala, sistemas dinâmicos e educação.

Pesquisadores Membros do Grupo

Temas de Pesquisa

  • Aprendizado de máquina: aprendizado relacional, neural simbólico e raciocínio; modelos conexionistas e bayesianos para aprendizado em ambientes dinâmicos.
  • Aquisição automática de informação a partir de textos.
  • Bioinformática: investigação e implementação de técnicas e sistemas para auxílio ao sequenciamento de genomas.
  • Consciência do Contexto e Predição na Computação Ubíqua: emprego de ontologias para modelagem e processamento de informações contextuais; modelos e algoritmos para predição de situação.
  • Engenharia de Conhecimento e Ontologias:  aquisição de conhecimento e modelagem conceitual para construção de sistemas de conhecimentos. Modelos de conhecimento e raciocínio para conhecimento visual.
  • Modelos computacionais para aprendizado, comportamento e tomada de decisão
  • Processamento de linguagem natural: desenvolvimento de técnicas e sistemas para processamento automático de textos, aquisição automática de informação a partir de corpora, métodos cognitivos para modelagem da linguagem.
  • Sistemas Multiagentes: Semântica das linguagens de programação multiagentes, aprendizado multiagente, coordenação em sistemas multiagente.
  • Simulação de ambientes complexos: simulação de tráfego, controle de tráfego e teoria dos jogos e Modelos e Ferramentas para Simulação Social.
  • Sistemas dinâmicos: análise de como a teoria dos sistemas caóticos pode ser aplicada na Ciência da Computação através do uso da IA.
  • Robótica e sistemas autônomos e inteligentes: Localização e mapeamento em ambientes não estruturados, exploração autônoma de ambientes desconhecidos e planejamento de trajetórias em ambientes conhecidos. Aprendizado incremental para sistemas autônomos. Padrões para robótica e automação

Projetos de Pesquisa Recentes na Área

  • Modelos Cognitivo-Computacionais de Linguagens Naturais para Avaliação de Competência de Linguagem. Dr. Aline Villavicencio, CNPq / MIT (US)
  • Inteligência Computacional aplicadas à análise combinatorial. Dr. Dante Barone, CNPq
  • ProbLearner: um modelo de agente autônomo baseado numa abordagem probabilística.  Dr. Paulo Engel, CNPq
  • Modelagem geoquímica da diagênese dos reservatórios de petróleo. Dra. Mara Abel, Petrobras.
  • LabTrans – Laboratório computacional para simulação e teste de políticas de mobilidade urbana. Dr. Ana Bazzan, CNPq
  • Aprendizado de máquina e otimização multiobjetivo: aplicação na bioinformática estrutural. Dr. Luis Lamb, CNPq
  • Lógicas não-clássicas em Ciência da Computação e Inteligência Artificial. Dr. Luis Lamb, CNPq
  • OBBAA-MILOS: infraestrutura multiagente para ensino e aprendizagem. Dr. Rosa Maria Vicari, FINEP
  • Ontologias para descrição estratigráfica em exploração de petróleo. Dr Mara Abel, ENDEEPER
  • Reduzindo tempo de viagem através da comunicação inter-veículos.  Dr. Ana Bazzan, CNPq / DLR (Germany)
  • Padrões para robótica e automação baseados em Ontologias. Dr. Edson Prestes, IEEE

Resultados de Pesquisa Recentes

  • Proposta de um padrão  brasileiro de metadados para objetos de aprendizagem que é compatível com a TV digital, Internet e dispositivos móveis.
  • Mecanismo para busca e recuperação de material educacional por meio de seus metadados.
  • Ferramentas para suportar o processo de tomada de decisão em mobilidade urbana e projetos de transporte público inteligente.
  • Uma ontologia de domínio completa para petrografia de rochas químicas e clásticas, que resultou no produto comercial PETROLEDGE® para estudo de reservatórios de petróleo.
  • Uma ontologia de domínio completa para descrição estratigráfica de afloramentos e testemunhos, produzindo um padrão de nomenclatura visual adotada pelo sistema STRATALEDGE®.