Jaime Simão Sichman.

O programa de pesquisa do PRAIA (Pesquisa Realmente Aplicada em Inteligência Artificial) está centrado em Inteligência Artificial na Educação (AIEd). O PRAIA foca na lacuna no sistema educacional induzida pela quarta revolução industrial, que está gradualmente destruindo empregos e criando novos. O PRAIA foca na lacuna no sistema educacional induzida pela quarta revolução industrial, que está gradualmente destruindo empregos e criando novos. Começamos identificando com nosso parceiro industrial, o SENAI, a maior instituição brasileira em educação para o setor industrial, quatro desafios educacionais fundamentais para orientar o trabalho de pesquisa: educação de qualidade em larga escala (como oferecer educação de qualidade abrangendo um grande número de de pessoas e uma grande variedade de cursos e vocações?); educação atualizada e orientada ao mercado de trabalho (como adaptar e/ou antecipar atempadamente as exigências do mercado de trabalho 4.0 dinâmico?); aprendizagem orientada a competências (com que eficácia e sistematicamente abrange não só as hard skills, mas também as soft skills e atitudes?); e novos modelos de educação (como introduzir a IA não para reforçar modelos quase obsoletos, mas como suporte para repensar papéis, estruturas e métodos de educação?).

O "offshore of tomorrow" está sendo definido em nossa geração. Despertados pelas mudanças climáticas, fomos conscientizados de que a exploração de combustíveis fósseis para uso exclusivo de energia térmica não pode ser sustentável em um futuro distante. O efeito que a humanidade tem desempenhado na mudança do clima do planeta pela emissão de gases de efeito estufa é uma agenda premente para muitos, senão todos os países comprometidos com o futuro de suas gerações. Nós, por outro lado, acreditamos que os avanços tecnológicos e científicos alimentarão o desenvolvimento de um setor industrial promissor, talvez revolucionário. A proposta da OTIC reunirá o melhor da comunidade científica e tecnológica brasileira, unida pela tríplice hélice de academia, indústria e governo, para enfrentar a grande questão com vitórias rápidas e soluções disruptivas de longo prazo.

The digital transformation of manufacturing industries provides a nurturing environment for the adoption of more autonomous and (self-)adaptive technologies that can quickly and flexibly respond to endogenous and exogenous changes, while being transparent and complying with sustainable regulations. This modern manufacturing industrial setting is organised in three layers: (i) physical layer: access to the physical system, (ii) knowledge layer: information to manage and control the industrial processes, and (iii) application layer: an environment for automating these industrial processes. NAIMAN focuses on the last two layers, assuming that the heterogeneous physical systems on the physical layer are accessible via a uniform interface. In this complex ecosystem, industrial processes automation is tackled with the use of autonomous and intelligent agents that interact with each other on the application layer. In the knowledge layer, we target the domain knowledge representing the normative aspects (i.e., norms and sanctions) regulating these industrial settings and processes. Norms represent the expected agents' behaviour. We advocate that they are a rich and flexible concept for regulating manufacturing systems. Sanctions as reactions to any violation of or compliance with these expected behaviours are used to balance the agents' autonomy and the overall manufacturing system's control. The knowledge layer allows agents to reason about the production capabilities and capacities together with regulations to decide how and where to carry out their production tasks. The explicit normative representation and reasoning enable agents to both adapt the execution of industrial processes to unexpected situations and conditions, and to transparently and intelligibly express their decisions to an human operator. Hence, the main goal is to develop technologies demonstrated on industrial platforms that enable agents to operate in heterogeneous and dynamic industrial settings and reason about normative aspects to enhance flexibility, resilience, trustworthiness, and sustainability of manufacturing systems.

A transformação digital irá exercer um papel fundamental para superar os desafios contemporâneos enfrentados pela indústria, os quais incluem o uso eficiente dos recursos naturais, aumento de eficiência de processos, agregação de valor aos seus produtos por meio de serviços digitais, reorganização do trabalho com a introdução de novas ferramentas, entre outros. Como um dos destaques em termos de ferramentas da transformação digital, a Inteligência Artificial tem um papel fundamental na evolução das indústrias, tornando as atividades mais efetivas, mais produtivas e competitivas internacionalmente. Considerando a necessidade de acelerar a adoção e a difusão dessas tecnologias, esta proposta tem por objetivo a criação do Centro de Pesquisa Aplicada (CPA) em Inteligência Artificial voltada para a indústria. O CPA irá adotar uma abordagem de inovação aberta, reforçando os esforços de cada um dos participantes e viabilizando a criação de um ecossistema de inovação na área de Inteligência Artificial.

O projeto THUS (Techno-Human Systems of the Future) consiste em um laboratório virtual de metodologias de computação associado ao IRC FAPESP-USP Transitions. Engloba mais de 60 pesquisadores em temas como megalopois, cadeias de suprimento sustetáveis, inteligência artificila e sistema autônomos.

Esta proposta descreve um Centro de Pesquisa de Engenharia em Inteligência Artificial (IA) empenhado em conduzir pesquisas em tópicos centrais de IA e em aplicar técnicas de IA em áreas de aplicação selecionadas --- a saber, indústria de óleo e gás, agronegócios e saúde. O Centro também dará suporte a estudos sobre o impacto social e econômico da IA e conduzirá atividades de transferência de tecnologia e difusão do conhecimento. O Centro será construído com a convicção de que os próximos dez anos trarão avanços sem precedentes em IA, os quais dependerão da colaboração tanto entre áreas centrais da IA como destas áreas com as aplicações.

Trta-se de um projeto de P&D objeto de um convênio entre a USP e a Petrobrás, cujo objetivo é utilizar t;ecnicas de otimização e de IA para melhorar o processo de suprimentio de poços de petróleo

O projeto CCPM (Understanding the Emotional Impact of COVID-19 Coverage in Popular Media, and its Implications), financiado pela UGPN e envolvendo a USP, a North Carolina State University, USA, a University of Surrey, UK e a University of Wollongong, Australia, cujo tema é averiguar através de técnicas de aprendizado de máquina o efeito de notícias sobre COVID-19 na mídia nas populações dos diferentes países, iniciado em 2020

O projeto MASElecHH (Multi-Agent Election Based Hyper- Heuristics) tem como objetivo é investigar modelos e implementações para uso de sistemas multi-agentes em problemas de otimização envolvendo múltiplosmobjetivos

Projeto de cooperação internacional financiado pela UGPN, envolvendo a USP, University of Surrey and North Carolina State University, cujo título é "On the Influence of Norms and Sanctions on Socio-technical Systems Governance ? An Agent-based Simulation Approach", vinculado ao projeto GovSTMAS

Projeto de cooperação internacional envolvendo a USP e a Université Pierre et Marie Curie (Paris VI) vinculado ao projeto MEDEIA

O projeto GovSTMAS (Governança de Sistemas Soócio-Técnicos por Sistemas MultiAgenteS) tem como meta investigar modelos e implementações de sistemas multiagentes que possam implantar e verificar o efeito de normas e sanções em sistema sócio-técnicos

Resumo em Português 	Sistemas Multiagentes (SMA) é uma área da Inteligência Artificial que estuda o comportamento de grupos de agentes de software que cooperam na resolução de problemas, constituindo tanto uma tecnologia como um novo paradigma para o desenvolvimento de software. O objetivo deste projeto de pesquisa é propor um ateliê para construção de métodos para desenvolvimento de Sistemas Multiagentes centrados em organizações - o ateliê de métodos Medeia - construído a partir das metodologias para desenvolvimento de SMA já existentes na literatura, tais como GAIA(Zambonelli et al 2003), Tropos(Bresciani et al 2004) e MaSE(Wood e DeLoach 2001), assim como dos modelos de organização de agentes já propostos nesta área, tais como o modelo MOISE+(Hubner et al 2002) e o modelo AGR(Ferber et al 2004). O desenvolvimento do ateliê para construção de métodos Medeia será feito a partir da abordagem proposta pela área de Engenharia de Métodos Situacional, subárea da Engenharia de Métodos que propõe a construção de um processo de desenvolvimento específico, ou seja, de um método especifico, para cada situação particular de projeto por meio do reuso e da recomposição de partes, ou fragmentos, de métodos já existentes. Esse ateliê permitirá, por um lado, reutilizar as metodologias de desenvolvimento e modelos de organização de agentes já existentes para SMA e, por outro lado, possibilitará a incorporação de fragmentos de métodos que reflitam eventuais novos resultados de pesquisa em SMA, por exemplo o consenso sobre um meta-modelo de agentes comum, acompanhando assim a progressão da tecnologia de sistemas orientados a agentes no seu processo de amadurecimento e popularização.

A programação de agentes em geral e a programação orientada à organização em particular são novos paradigmas de desenvolvimento de sistemas que se apresentam promissores em sistemas caracterizados como abertos e dinâmicos, como por exemplo os recentes sistemas de B2B. Considerando que tais paradigmas são recentes, um grande esforço vem sendo feito pelos seus proponentes para validar e avaliar propostas de modelos, arquiteturas e linguagens. Neste contexto, uma competição de programação de agentes é organizada pela comunidade de sistemas multiagentes. Os agentes desenvolvidos pelos participantes competem em um ambiente complexo e dinâmico proposto pelos organizadores. O objetivo principal deste projeto é avaliar, participando da competição, o uso de programação de agentes com conceitos organizacionais no caso onde um modelo organizacional particular é utilizado (o modelo MOISE+ desenvolvido pela USP em parceria com outras Universidades). Como principal resultado do projeto, teremos a validação do modelo em um cenário complexo e uma avalição de seus pontos fortes e fracos.

Resumo em Português 	 Em Sistemas Multiagentes abertos e descentralizados, uma forma de se obter a ordem social é utilizando mecanismos de controle social nos agentes da sociedade, dentre os quais se encontra a noção de reputação. Para agilizar o processo de convergência do valor da reputação de outros agentes da sociedade, os agentes interagem através da troca de informações sobre reputação. Entretanto, devido à heterogeneidade dos modelos de reputação existentes, a interoperabilidade entre agentes sobre reputação torna-se uma tarefa complexa. O objetivo deste projeto de pesquisa é desenvolver uma arquitetura detalhada de agente, que permita que agentes com modelos de reputação heterogêneos interajam sobre reputação utilizando uma ontologia comum de domínio como interlíngua. A arquitetura a ser proposta utilizará a abordagem de interoperabilidade semântica híbrida com o propósito de proteger do conhecimento comum o modelo de reputação interno de cada agente, assim evitando possíveis manipulações de informação para benefício próprio.

O objetivo deste projeto de pesquisa é propor uma ontologia funcional de reputação para agentes. Essa ontologia deve representar uma parte do conhecimento científico sobre reputação, produzido nas áreas das Ciências Humanas e da Inteligência Artificial. A análise de diversos modelos computacionais de reputação mostrou que essa noção é elaborada de forma intuitiva, sem uma definição precisa e sem a utilização de bases teóricas ou empíricas mais elaboradas, presentes em disciplinas como a economia e a psicologia. Em muitos casos, esses modelos computacionais não possuem uma base ontológica clara que permita entender por que e como eles funcionam.
Esse objetivo geral será atingido através de dois objetivos específicos, quais sejam:
(i) Estudo e análise dos diversos conceitos associados à reputação presentes tanto na literatura de SMA como em áreas das Ciências Humanas, principalmente a Psicologia. 
(ii) Construção de uma ontologia funcional de reputação para representar esses conceitos. Essa ontologia será baseada na Ontologia Funcional do Direito, proposta por Valente (1995). A escolha da Ontologia Funcional do Direito como base desse projeto de pesquisa se deve à semelhança existente entre as normas sociais, que se aplicam ao conceito de reputação, e as normas jurídicas, aplicadas ao Direito.

ORGMAS (Organization Models for Multi-Agent System) é um projeto binacional que envolve a USP e a Ecole de Mines de Saint Etienne , mais especificamente o grupo liderado pelo Prof. Olivier Boissier. Trata-se de uma sequência do projeto MOISE, e é financiado pelo programa USP/COFECUB, tendo início em 2004.

NEGOWAT é um projeto da Comunidade Européia, liderado pelo CIRAD, França. O objetivo principal do projeto é o de combinar modelos multiagentes como jogos de papéis para facilitar as negociações sobre conflitos de terra e de água em áreas de mananciais urbanos localizados nas periferias de cidades latino-americanas. Este projeto está previsto para ser iniciado em 2003.

O projeto MASFin (Multi-Agent Systems in Finance) é destinado a investigar modelos e técnicas para aplicação de sistemas multi-agentes em finanças

SIMCOG (Simulation of Cognitive Agents) é um projeto binacional que envolve a USP e o grupo de IA da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa , liderado pelo Prof. Helder Coelho. O objetivo principal do projeto é o desenvolvimento de uma plataforma genérica de simulação multiagentes para agentes cognitivos. O projeto teve início em 2001.

DOMAS (Dynamic Organizations in Multi-Agent Systems) foi um projeto binacional CNPq/ICCTI envolvendo USP, UFRGS e o grupo de IA da Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa , liderado pelo Prof. Helder Coelho. O objetivo principal do projeto foi investigar diversos modelos de IA e SMA para possibilitar mudanças dinâmicas em estruturas organizacionais. O projeto teve início em 2000 e foi finalizado em 2002.

AGINF (Agentes Inteligentes para Análise e Recuperação da Informação ) é um projeto binacional CAPES/SCyT que envolve USP (POLI e ICMC) e o grupo do ISITAN sediado na Universidade de Tandil, Argentina. O projeto é liderado pela Prof. Maria Carolina Monard , do ICMC/USP. O objetivo principal do projeto é investigar diversas técnicas de IA e SMA para construir sistemas robustos de recuperação de informações. O projeto teve início em 1999 e foi concluído em 2002.

MAPPEL (Multi-Agent Collaborative and Adversarial Perception, Planning, Execution and Learning) é um projeto binacional CNPq/NSF (programa PROTEM) que envolve UNICAMP, USP (IME e EPUSP) e CMU, e é liderado pela Prof. Anna Helena Reali Costa, da EPUSP. O objetivo principal do projeto é investigar diversas técnicas de IA e SMA para construir times robustos de futebol de robôs. O projeto teve início em 1999 e foi concluído em 2003.

SACI (Simple Agent Communication Infrastructure) é um projeto que envolve a USP e o grupo de IA da UFPE , liderado pelo Prof. Geber Ramalho. O objetivo principal do projeto é a construção de uma infraestrutura computacional para comunicação entre agentes, desenvolvida na linguagem Java. Prevê-se igualmente uma versão em Java Micro Edition para ser executada em telefones celulares.O projeto teve início em 1999 e foi concluído em 2003.

The GUARANÁ, from the Escola Politécnica da USP, is the 1998 FIRA Micro Robot World Cup Soccer Tournament (MIROSOT) Vice-Champion. The GUARANÁ Team, from the Escola Politécnica da USP, won the vice-championship at the 1998 Micro Robot World Cup in a Tournament held in Paris, France during the 1998 Soccer World Cup. GUARANÁ is the result of the fusion of the teams FUTEPOLI from the (Escola Politécnica da USP) and the UNESP Team from (UNESP-Bauru). These teams were 4th and 2nd place at the First COPA BRASIL DE FUTEBOL DE ROBÔS - CBFR'98, held at the Escola Politécnica da Universidade de São Paulo (EPUSP), in April, 1998.