@phdthesis{phdthesisTFMS,
  author       = {Tassio Ferenzini Martins Sirqueira}, 
  title        = {Sistemas Autônomos Explicáveis por meio de Proveniência de Dados},
  school       = {Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro},
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  abstract = {Determinar a proveniência dos dados, isto é, o processo que levou aesses dados, é vital em muitas áreas, especialmente quando é essencial queos resultados ou ações sejam confiáveis. Com o crescente número de apli-cações baseadas em inteligência artificial, criou-se a necessidade de torná-lascapazes de explicar seu comportamento e responder às suas decisões. Isso éum desafio, especialmente se as aplicações forem distribuídas e compostas devários agentes autônomos, formando um Sistema Multiagente (SMA). Umamaneira fundamental de tornar tais sistemas explicáveis é rastrear o com-portamento do agente, isto é, registrar a origem de suas ações e raciocínios,como em uma “depuração onisciente”. Embora a ideia de proveniência játenha sido explorada em alguns contextos, ela não foi extensivamente ex-plorada no contexto de SMA, deixando muitas questões para serem com-preendidas e abordadas. Nosso objetivo neste trabalho é justificar a im-portância da proveniência dos dados para SMA, discutindo quais perguntaspodem ser respondidas em relação ao comportamento do SMA, utilizandoa proveniência e ilustrando, através de cenários de aplicação, os benefíciosque a proveniência proporciona para responder a essas questões. Este es-tudo envolve a criação de umframeworkde software, chamado FProvW3C,que suporta a coleta e armazenamento da proveniência dos dados produzi-dos pelo SMA, que foi integrado a plataforma BDI4JADE (41), formandoo que denominamos de Prov-BDI4JADE. Por meio desta plataforma, uti-lizando exemplos de sistemas autônomos, demostramos com rigor que, ouso da proveniência de dados em SMA é uma solução sólida, para tornartransparente o processo de raciocínio e ação do agente.}
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