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Material de Estudo: Inteligência Artificial Distribuída - Material 25 
Tema: Sistemas Multiagentes e Aprendizado Federado 
1. Em um sistema multiagente (SMA), qual característica descreve a capacidade dos 
agentes de tomarem decisões autônomas com base em seus objetivos e percepção do 
ambiente? 
a) Centralização. b) Reatividade. c) Heterogeneidade. d) Autonomia. e) Passividade. 
Resposta: d) A autonomia é a capacidade dos agentes de tomarem decisões 
independentemente, com base em suas informações locais. 
2. Qual paradigma de aprendizado de máquina permite que múltiplos dispositivos ou 
organizações treinem um modelo colaborativamente, sem compartilhar dados brutos? 
a) Aprendizado por reforço. b) Aprendizado supervisionado. c) Aprendizado não 
supervisionado. d) Aprendizado federado. e) Aprendizado por transferência. 
Resposta: d) O aprendizado federado permite o treinamento colaborativo de modelos, 
mantendo os dados nos dispositivos ou organizações locais. 
3. Em um sistema multiagente, qual técnica é usada para permitir que os agentes 
coordenem suas ações e alcancem objetivos comuns em um ambiente complexo? 
a) Comunicação direta. b) Comunicação baseada em estigmergia. c) Planejamento distribuído. 
d) Todas as alternativas anteriores. e) Nenhuma das alternativas anteriores. 
Resposta: d) Os agentes podem coordenar suas ações por meio de comunicação direta, 
estigmergia e planejamento distribuído. 
4. Qual modelo de raciocínio de agentes é usado para representar e manipular 
conhecimento em um sistema multiagente, utilizando regras e lógica para inferir novas 
informações? 
a) Modelo baseado em reações. b) Modelo baseado em crenças, desejos e intenções (BDI). c) 
Modelo de aprendizado por reforço. d) Modelo de redes neurais. e) Modelo de aprendizado 
federado. 
Resposta: b) O modelo BDI representa agentes com crenças, desejos e intenções, permitindo 
raciocínio complexo. 
5. Em aprendizado federado, qual técnica é usada para agregar os modelos locais 
treinados por diferentes dispositivos ou organizações em um modelo global? 
a) Propagação retroativa (backpropagation). b) Agregação de gradientes. c) Agregação de 
modelos. d) Redução de dimensionalidade. e) Clusterização hierárquica. 
Resposta: c) A agregação de modelos combina os modelos locais para criar um modelo global 
mais preciso e generalizado. 
6. Qual propriedade de um sistema multiagente descreve a capacidade dos agentes de se 
adaptarem a mudanças no ambiente e aprenderem com a experiência? 
a) Reatividade. b) Proatividade. c) Adaptabilidade. d) Heterogeneidade. e) Centralização. 
Resposta: c) A adaptabilidade permite que os agentes ajustem seu comportamento em 
resposta a mudanças no ambiente.