Novo artigo: Situation-aware model for multi-objective decision making in ambient intelligence

Abstract

The emergence of automated environments to add intelligence to the decision making process on real world problems with multiple and conflicting objectives is an actual issue. In some cases, these objectives have the same importance and no easy priorization can be done. For dealing with reasoning on every-day activities, systems for ambient intelligence (AmI) often deal with multi-objective problems. This paper presents a situation-aware model to support multi-objective decision making for objectives with equal importance in AmI. By using contextual data from the environment, a system based on this model identifies the situation of interest; performs multi-objective decision without assigning weights to the objectives, and performs an action to control the environment. To verify the model, a system was developed aiming to manage the multi-objective problem of thermal comfort and energy consumption of an office. As results, this work developed an L-fuzzy library (used in the decision module) and shows that the inclusion of this intelligence in AmI systems allows the achievement of both objectives, without the need of giving priority to one or to the other aspect.

Authors: Milene Santos Teixeira, Vinícius Maran, José Palazzo Moreira de Oliveira, Michael Winter, Alencar Machado

https://doi.org/10.1016/j.asoc.2019.105532

Artigos, teses e dissertações: o que é mais consultado?

Eu sempre achava que teses e dissertações só seriam lidas pela banca e por uns poucos pesquisadores relacionados com o projeto. Há um ano, mais ou menos, resolvi dar uma olhada nos acessos às teses de meus ex-orientandos no sistema da UFRGS e tive um grande surpresa! Olhem os gráficos a seguir:

O primeiro histograma é uma dissertação de mestrado, o segundo e terceiro são teses de doutorado, mesmo a mais recente já tem um número expressivo de acessos.

Conclusão: Muito cuidado e esforço para redigir uma boa tese ou dissertação!

As pessoas já entenderam que a bibliografia naïf que conta o número de artigos e não a qualidade intrínseca do trabalho não estimula a leitura de artigos bem fatiados, preferem buscar a qualidade do trabalho. Um texto completo de uma tese ou dissertação é muito melhor, tem qualidade intrínseca baseada na apresentação completa do trabalho de pesquisa. Eu gostaria que um aluno meu de doutorado publicasse UM artigo de alta qualidade e não uns 5 ou seis com QUALIS do índice restrito, mas cada um apresentando uma pequena faceta do seu trabalho.

 

Universal Guidelines for Artificial Intelligence

23 October 2018
Brussels, Belgium

New developments in Artificial Intelligence are transforming the world, from science and industry to government administration and finance. The rise of AI decision-making also implicates fundamental rights of fairness, accountability, and transparency. Modern data analysis produces significant outcomes that have real life consequences for people in employment, housing, credit, commerce, and criminal sentencing. Many of these techniques are entirely opaque, leaving individuals unaware whether the decisions were accurate, fair, or even about them.

We propose these Universal Guidelines to inform and improve the design and use of AI. The Guidelines are intended to maximize the benefits of AI, to minimize the risk, and to ensure the protection of human rights. These Guidelines should be incorporated into ethical standards, adopted in national law and international agreements, and built into the design of systems.  We state clearly that the primary responsibility for AI systems must reside with those institutions that fund, develop, and deploy these systems.

  1. Right to Transparency. All individuals have the right to know the basis of an AI decision that concerns them. This includes access to the factors, the logic, and techniques that produced the outcome.
  2. Right to Human Determination. All individuals have the right to a final determination made by a person.
  3. Identification Obligation. The institution responsible for an AI system must be made known to the public.
  4. Fairness Obligation. Institutions must ensure that AI systems do not reflect unfair bias or make impermissible discriminatory decisions.
  5. Assessment and Accountability Obligation. An AI system should be deployed only after an adequate evaluation of its purpose and objectives, its benefits, as well as its risks. Institutions must be responsible for decisions made by an AI system.
  6. Accuracy, Reliability, and Validity Obligations. Institutions must ensure the accuracy, reliability, and validity of decisions.
  7. Data Quality Obligation. Institutions must establish data provenance, and assure quality and relevance for the data input into algorithms.
  8. Public Safety Obligation. Institutions must assess the public safety risks that arise from the deployment of AI systems that direct or control physical devices, and implement safety controls.
  9. Cybersecurity Obligation. Institutions must secure AI systems against cybersecurity threats.
  10. Prohibition on Secret Profiling. No institution shall establish or maintain a secret profiling system.
  11. Prohibition on Unitary Scoring. No national government shall establish or maintain a general-purpose score on its citizens or residents.
  12. Termination Obligation. An institution that has established an AI system has an affirmative obligation to terminate the system if human control of the system is no longer possible.

Vejam também o “Explanatory Memorandum and References”:

https://thepublicvoice.org/ai-universal-guidelines/memo/

CNPq nas redes sociais!

O CNPq possui, agora, novos canais de divulgação científica e institucional. Uma nova Rádio CNPq, com mais programas e mais dinamismo, a entrada no Facebook e no Instagram, além da já consolidada presença no Twitter, com mais de 60 mil seguidores.

Fiquem ligados, e acompanhem o CNPq nas redes! Se tiverem sugestões de pautas, vídeos ou programas, entre em contato com a nossa Coordenação de Comunicação Social pelo e-mail comunicacao@cnpq.br

Contamos com a colaboração de todos! Coordenação de Comunicação Social

História Econômica Global – Uma breve introdução {Robert C. Allen} 2011


Coleção L&PM E-books

“A história econômica é a rainha das ciências humanas. […] se tornou especialmente instigante nos últimos tempos, quando a pergunta fundamental — ‘por que alguns países são ricos e outros são pobres?’ — adquiriu abrangência mundial.”

Por que razão existem países ricos e países pobres — e, ainda, os chamados países em desenvolvimento? No ano de 1500, diferenças de renda globais eram pequenas, mas as disparidades cresceram dramaticamente desde que Colombo chegou à América. Robert C. Allen, professor de história econômica da Universidade de Oxford, aborda o tema relembrando os aspectos que influenciam a atividade econômica (cultura, instituições, ambiente etc.) e revisita a história da riqueza das principais nações do mundo. Explica também por que o crescimento econômico teve seu arranque na Europa em vez de na Ásia ou na África e mostra como a interconexão de geografia, globalização, mudanças tecnológicas e políticas econômicas tiveram papéis determinantes na composição do mundo desigual em que vivemos hoje. 

Uma leitura muito interessante: os economistas buscam modelos abstratos e atemporais para analisar a riqueza das nações, neste livro o autor analisa a evolução econômica de países e regiões estudando as causas do processo dinâmico de transformação histórica. Pena que o Brasil seja apenas citado superficialmente. A América Latina é melhor estudada, de qualquer forma o referencial histórico apresentado permite um muito bom entendimento da evolução econômica das nações.

Novo artigo: Empirical Analysis of Sentence Templates and Ambiguity Issues for Business Process Descriptions

Silva T.S., Thom L.H., Weber A., de Oliveira J.P.M., Fantinato M. (2018) Empirical Analysis of Sentence Templates and Ambiguity Issues for Business Process Descriptions. In: Panetto H., Debruyne C., Proper H., Ardagna C., Roman D., Meersman R. (eds) CoopIS, On the Move to Meaningful Internet Systems. OTM 2018 Conferences. OTM 2018. Lecture Notes in Computer Science, vol 11229. Springer

Abstract

Business process management has become an increasingly present activity in organizations. In this context, approaches that assist in the identification and documentation of business processes are presented as relevant efforts to make organizations more competitive. To achieve these goals, business process descriptions are considered as a useful artifact in both identifying business processes and complementing business process documentation. However, approaches that automatically generate business process descriptions do not explain how the sentence templates that compose the text were selected. This selection influences the quality of the text, as it may produce ambiguous or non-recurring sentences, which could make it difficult to understand the process. In this work, we present an empirical analysis of 64 business process descriptions in order to find recurrent sentence templates and filter them for ambiguity issues. The analysis made it possible to find 101 sentence templates divided into 29 categories. In addition, 13 of the sentence templates were considered to have ambiguity issues based on the adopted criteria. These findings may support other approaches in generating process descriptions more suitable for process analysts and domain experts.

Keywords

Business Process Model and Notation Natural language processing Sentence template Ambiguity 

Novo artigo: Um Modelo Ontológico Probabilístico para Assistir Pessoas com Declínio Cognitivo

Autores: Gabriel Machado Lunardi, Guilherme Medeiros Machado, Alencar Machado, José Palazzo M. de Oliveira

Resumo: Fornecer lembretes a um idoso, enquanto realiza suas atividades diárias, é uma atividade de suporte ao usuário e, portanto, um tópico relevante na área de Ambientes de Vivência Assistida. Determinar tais lembretes implica na tomada de decisões, uma vez que o fluxo das ações (comportamento) de uma atividade geralmente envolve ramificações. Um sistema automatizado precisa decidir qual das próximas ações é a melhor para o usuário em determinada situação. Problemas dessa natureza envolvem níveis de incerteza que precisam ser tratados. Muitas abordagens para esse problema exploram apenas dados estatísticos, ignorando tecnologias semânticas importantes, como, por exemplo, a utilização de ontologias. Apesar de importantes, as ontologias não suportam, de forma nativa, o raciocínio sobre a incerteza. Por isso, neste artigo é apresentado um modelo ontológico, com uma extensão probabilística, que permite raciocinar sobre a incerteza sem perder informação semântica. Esse modelo é avaliado por meio de um estudo de caso no qual demonstra-se uma instanciação com dados reais.

ONTOBRAS 2018, Proceedings of the XI Seminar on Ontology Research in Brazil, São Paulo, Brazil, October 1st-3rd, 2018. Edited by: Joel Luís Carbonera, Giancarlo Guizzardi, Sandro Rama Fiorini, Mara Abel, Vol-2228, ISSN 1613-0073, p. 185-196 – http://ceur-ws.org/Vol-2228/paper13.pdf