Sistema de memória episódica para agentes inteligentes utilizando CST e representação de conhecimento Idea

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2024
Autor(a) principal: Silva, Bruno Guedes da, 1997-
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: [s.n.]
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Memória episódica
Arquitetura cognitiva
Agentes inteligentes (Software)
Episodic memory
Cognitive architectures
Intelligent agents
Link de acesso: https://hdl.handle.net/20.500.12733/21552
Resumo: Orientador: Ricardo Ribeiro Gudwi
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spelling Sistema de memória episódica para agentes inteligentes utilizando CST e representação de conhecimento IdeaEpisodic memory system for intelligent agents utilizing CST and Idea knowledge representationMemória episódicaArquitetura cognitivaAgentes inteligentes (Software)Episodic memoryCognitive architecturesIntelligent agentsOrientador: Ricardo Ribeiro GudwiDissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A memória episódica é uma função cognitiva que permite que os seres humanos se lembrem de experiências passadas para resolver tarefas atuais. Devido à sua função em muitos processos cognitivos que apoiam o comportamento humano complexo, há um interesse cada vez maior no desenvolvimento de modelos computacionais de memória episódica. Em particular, foram feitas diferentes propostas considerando seu uso em arquiteturas cognitivas, com foco em diferentes aspectos da memória episódica. Nesta dissertação é proposta um modelo de arquitetura cognitiva com um sistema integrado de memória episódica para agentes inteligentes. Com base nas mudanças percebidas no ambiente e nos processos cognitivos internos do agente, o sistema realiza a segmentação temporal da experiência do agente em dois níveis: eventos e episódios. Eventos capturam a mudança temporal de propriedades dos objetos observados, enquanto episódios agregam múltiplos eventos sob um contexto interno estável do agente. Episódios são incorporados em uma memória episódica de longo prazo, na qual os elementos de eventos passados podem ser reutilizados para representar novos eventos. Por fim, um módulo de recuperação permite que os episódios sejam buscados na memória. Uma implementação piloto é desenvolvida para validação do modelo em ambientes simulados. Os resultados dos experimentos demonstram a operação correta dos módulos desenvolvidos para codificação, armazenamento e recuperação dos episódios observadosAbstract: Episodic memory is a cognitive function that allows humans to remember past experiences in order to solve current tasks. Due to its role in many cognitive processes that support complex human behavior, there is growing interest in the development of computational models of episodic memory. In particular, different proposals have been made considering its use in cognitive architectures, focusing on different aspects of episodic memory. This dissertation proposes a cognitive architecture model with an integrated episodic memory system for intelligent agents. Based on perceived changes in the environment and the agent's internal cognitive processes, the system performs temporal segmentation of the agent's experience into two levels: events and episodes. Events capture the temporal change in properties of observed objects, while episodes aggregate multiple events under a stable internal context of the agent. Episodes are incorporated into a long-term episodic memory, in which the elements of past events can be reused to represent new events. Finally, a retrieval module allows searching for episodes in memory. A pilot implementation is developed to validate the model in simulated environments. The results of the experiments demonstrate the correct operation of the modules developed for encoding, storing and retrieving the observed episodesAbertoMestradoEngenharia de ComputaçãoMestre em Engenharia ElétricaFuncamp01245.013778/2020-21[s.n.]Gudwin, Ricardo Ribeiro, 1967-Costa, Paula Dornhofer ParoCarvalho, Leonardo Lana deUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASSilva, Bruno Guedes da, 1997-20242024-07-10T00:00:00Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf1 recurso online (114 p.) : il., digital, arquivo PDF.https://hdl.handle.net/20.500.12733/21552SILVA, Bruno Guedes da. Sistema de memória episódica para agentes inteligentes utilizando CST e representação de conhecimento Idea. 2024. 1 recurso online (114 p.) Dissertação (mestrado) – Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: 20.500.12733/21552. Acesso em: 29 set. 2025.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1401787https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/1401787Cover: https://repositorio.unicamp.br/capa/capa?codigo=1401787Requisitos do sistema: Software para leitura de arquivo em PDFporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2025-07-17T15:38:12Zoai::1401787Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2025-07-17T15:38:12Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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