Inteligência artificial distribuída

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A Inteligência Artificial Distribuída (IAD), com um enfoque diferente da Inteligência Artificial (IA) tradicional, tenta dividir um problema em problemas pequenos e mais simples. Estes sistemas desenvolvidos, utilizando a técnica da Inteligência Artificial Distribuída, podem resolver problemas fisicamente distribuídos, que podem parecer complexos, como uma rede de transportes em que existem diversos elementos de transporte, assim como pontos de distribuição. É mais intuitivo analisar este problema de forma distribuída.

Composição[editar | editar código-fonte]

Sistemas de Inteligência Artificial Distribuída são a classe de sistemas que permite a vários processos autônomos, chamados agentes, realizarem atos de inteligência global, somente através de processamento local e comunicação interprocessos. Enfim, a meta de sistemas especialistas baseados em conhecimento e distribuídos é poder coordenar atividades de grupo resolvendo problemas que os sistemas compartilham - totalmente ou em parte. Percebe-se então que a IAD não pode ser considerada um subcampo da IA, mas sim um componente essencial na existência de um sistema de IA.

Benefícios[editar | editar código-fonte]

Os benefícios da IAD são similares aos benefícios derivados de ter um grupo de pessoas trabalhando juntas para resolver problemas. Problemas que são muito extensos para um só especialista resolver podem ser resolvidos por um grupo. Os problemas podem ser resolvidos em partes, por pessoas trabalhando em paralelo.

Razões para adoção[editar | editar código-fonte]

Existem muitas razões para que seja empregado o conceito de Inteligência Artificial Distribuída:

  • Mais poder de computação ou hardware mais barato;
  • Maior segurança e tolerância a falhas;
  • Aproveitamento da tecnologia existente.

Utilizando-se da IAD, pode-se resolver problemas que não seriam possíveis resolver com a tecnologia já desenvolvida. Com a IAD a base de conhecimentos pode ser subdividida em áreas, assim como o problema.

Projeto de sistema[editar | editar código-fonte]

Ao se projetar um sistema especialista distribuído, devem ser feitas algumas perguntas básicas como: O que um agente irá dizer ao outro? Que linguagem eles usarão? O que eles devem descrever? Etc. É muito importante, como em qualquer projeto, que seja feita uma excelente análise do problema para que o custo de uma reestruturação seja poupado.

Referências[editar | editar código-fonte]

  • Jacques Ferber: Multi-agent systems: na introduction to distributed artificial inteligence. Addison-wesley, United Kingdom, London, 1998.

Ver também[editar | editar código-fonte]

Ligações externas[editar | editar código-fonte]