Valdinei Freire da Silva.

O Center for Artificial Intelligence congrega cerca de 120 pesquisadores de várias instituições, com suporte da FAPESP e IBM. O Centro é sediado na USP, nas dependências do InovaUSP, e conduz pesquisas em temas básicos e aplicados da área de inteligência artificial, bem como se preocupa com transferência de tecnologia e difusão.

Este projeto de pesquisa visa o entendimento científico, o desenvolvimento e o uso das tecnologias necessárias para prover agentes cognitivos com níveis significativos de autonomia, de habilidades perceptuais e de capacidade de raciocinar, de aprender, de resolver problemas, de se adaptar e de tomar decisões, por meio de formalismos apropriados para a representação e uso do conhecimento. As seguintes vertentes serão exploradas para que este objetivo seja alcançado: (i) a percepção, visando investigar modelos e métodos para transformar os dados sensoriais em informações relevantes, abstraí-las e representá-las em conhecimento útil para o agente; (ii) o raciocínio e aprendizado, buscando formas de manipular e atualizar o conhecimento para a solução eficiente de problemas complexos; e (iii) a interação e comunicação, onde estes aspectos serão estudados e aprofundados para aplicação em redes de sistemas robóticos cooperativos, com uma abordagem ecológica.

This project proposes the participation of Interlab, Interactive Technologies Laboratory, at Escola Politécnica of USP, as LDA in "Projeto TIDIA Ae - FASE II". For this purpose, besides acting collaboratively in software R&D activities, as later appointed by the project's Management Comitee, Interlab is presenting proposals of exploratory R&D activities and of development of learning activities. The first consists in the development of an experimental teleconference system enriched with augmented reality technology, integrating a real lecturer (video-avatar) in a three-dimensional virtual environment in real time, allowing studies and experiments in interface solutions, in new learning applications and in the integration of this new technology with the TIDIA/Ae system. The latter proposes the creation of a virtual interactive course on 3D omputer graphics on the TIDIA/Ae platform, based on Java 3D and game development technology, and using tools developed at Interlab and currently hosted at FAPESP's "TIDIA Incubadora Virtual". These tools are Interlab 3D and enJine.

O projeto AACROM tem por objetivos teóricos 1) o estudo de formalismos adequados para a incorporação de aprendizagem ao problema de coordenação de comportamentos; 2) a investigação de técnicas de sensoriamento e fusão sensorial associadas ao uso de robôs móveis autônomos, para determinação de mapas globais e localização; 3) o desenvolvimento de técnicas de aprendizagem para definição da coordenação de comportamentos. Os objetivos práticos são: 1) a implementação e comparação de técnicas de aprendizagem de coordenação de comportamentos em robôs móveis; 2) a implementação de algoritmos de localização e avaliação de desempenho. FAPESP Proc. No. 2001/14588-2.

O projeto MultiBot de cooperação luso-brasileira envolve a USP e o ITA, no Brasil, e o Instituto Superior Técnico da Universidade Técnica de Lisboa, em Portugal, e consiste em investigar e desenvolver agentes robóticos que sejam autônomos, eficientes, sociais e adaptativos. Estes interesses são endereçados através de atividades concentradas em três tarefas principais, que buscam não só ontribuições teóricas, como também práticas: 1) Modelos de robôs móveis autônomos atuando isoladamente - inclui o estudo e desenvolvimento de modelos e arquiteturas apropriadas a robôs móveis autônomos, as quais geralmente são definidas em função de um conjunto pré-estabelecido de comportamentos primitivos; busca, também, o desenvolvimento e avaliação de técnicas de coordenação de comportamentos, aprendidas de forma autônoma através de interação direta do robô com o seu ambiente de atuação. 2) Modelos perceptuais e de fusão sensorial - consiste em estudar os princípios que norteiam a automação da percepção visual, assim como desenvolver algoritmos e métodos para dotar robôs da capacidade de interpretação visual de imagens adquiridas por meio de câmeras; investiga, também, mecanismos de fusão de diversas informações sensoriais, captadas por diferentes sensores, assim como a construção de sistemas de navegação autônoma, possibilitando ao robô que construa mapas do ambiente em que esteja inserido, localize-se neste ambiente e possua a habilidade de selecionar autonomamente marcos naturais e de navegar apropriadamente em relação a estes marcos. 3) Modelos para Robótica Cooperativa - estuda equipes de robôs cooperativos que realizam uma tarefa, a qual seria muito difícil, senão impossível, de ser realizada por um único robô. Tópicos endereçados envolvem mecanismos de coordenação de robôs, planejamento distribuído e contínuo, alocação de tarefas, linguagens de comunicação, modelos de conhecimento social e organizacional. CAPES/GRICES Proc. N.099/03.