Algoritmos para inferência e aprendizado de redes bayesianas relacionadas

• Processo: 08/53292-0
• Linha de fomento: Bolsas no Brasil - Doutorado Direto
• Vigência (Início): 01 de novembro de 2008
• Vigência (Término): 31 de janeiro de 2011
• Área do conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
• Pesquisador responsável: Fabio Gagliardi Cozman
• Beneficiário: Rodrigo Bellizia Polastro
• Instituição-sede: Escola Politécnica (EP). Universidade de São Paulo (USP). São Paulo , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial

Resumo

Redes Bayesianas, originalmente propostas na área de inteligência artificial, têm se mostrado úteis em várias aplicações (classificação, diagnóstico) e em outros campos como Estatística, Economia, Engenharia. Durante a última década uma série de extensões relacionais de redes Bayesianas e modelos correlatos têm sido propostas; isto é, extensões onde variáveis em uma rede Bayesiana são parametrizadas por variáveis lógicas. Tais redes modelam situações onde variáveis interagem de forma estruturada, como por exemplo em localização robótica em ambientes repetitivos; em diagnóstico de sistemas contendo partes similares; em classificação de estruturas em bioinformática, em processamento de linguagem. Este projeto propõe o desenvolvimento de algoritmos para inferência e aprendizado de redes Bayesianas relacionais, sua implementação e teste. Serão também investigadas lógicas de descrição probabilísticas baseadas em redes Bayesianas, já que isto pode levar a aplicações importantes (dado o atual interesse em lógicas de descrição para representar conhecimento). Os algoritmos desenvolvidos no trabalho serão testados em aplicações em: (1) diagnóstico de sistemas computacionais distribuídos; (2) localização de robôs móveis. Em havendo tempo, serão consideradas aplicações na estimação de modelos de bioinformática. Aplicações em diagnóstico de sistemas computacionais distribuídos serão realizadas em parceria com pesquisadores do HP Labs de Paio Alto (Estados Unidos), um dos três maiores laboratórios de pesquisa em informática de empresa do mundo. Já existe uma colaboração entre o orientador/aluno e pesquisadores daquele laboratório no tópico. Aplicações em localização de robôs móveis serão realizadas em parceria com o Prof. Fábio Tozeto Ramos, da University of Sydney (Austrália), que pertence a um dos maiores laboratórios do mundo em robótica móvel. Aplicações em bioinformática deverão ocorrer, em havendo tempo, em parceria (a ser estabelecida) com pesquisadores do Programa de Bioinformática da Universidade de São Paulo. (AU)

Publicações acadêmicas

(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)

POLASTRO, Rodrigo Bellizia. Lógica probabilística baseada em redes Bayesianas relacionais com inferência em primeira ordem.. 2012. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Escola Politécnica São Paulo.