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Biologia Molecular

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Considere o problema dos robôs autônomos do porto. Considere um dos estados do problema definido na figura a seguir:


A imagem mostra um diagrama de um porto com um guindaste, dois pallets, dois containers, e um caminhão. O guindaste está posicionado sobre o pallet p1, que contém os containers c1 e c3. O pallet p2 contém o container c2. O caminhão r1 está posicionado na plataforma loc2.


state = {attached(p1, loc1), attached(p2, loc1), in(c1, p1), in(c3, p1), top(c3, p1), on(c3, c1), on(c1, pallet), in(c2, p2), top(c2,p2), on(c2,pallet), belong(crane1,loc1), empty(crane1), adjacent(loc1,loc2), adjacent(loc2, loc1), at(r1,loc2), occupied(loc2), unloaded(r1)}

Após o robô entrar na plataforma loc1. Considere a ação a = load(crane1,loc1,c3,r1).


A imagem mostra um diagrama semelhante ao anterior, mas com o robô r1 posicionado na plataforma loc1.


Assinale a afirmativa verdadeira:
A Ação é aplicável no estado da figura.
B Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k, c) da pré-condição não é verdadeiro.
C Ação não é aplicável e os átomos holding(k, c) e at(r, i) da pré-condição não são verdadeiro.
D Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k, c) da pré-condição não é verdadeiro.
E Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro.
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há 4 meses

5 Planejamento em Inteligência Artificial
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5 Planejamento em Inteligência Artificial

UNINASSAU CARUARU

Respostas

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há 4 meses

Para determinar se a ação `load(crane1, loc1, c3, r1)` é aplicável no estado descrito, precisamos analisar as pré-condições dessa ação e o estado atual do sistema. 1. Ação `load(crane1, loc1, c3, r1)`: Essa ação geralmente requer que o guindaste (crane1) esteja na localização correta (loc1), que o container (c3) esteja no pallet (p1) e que o robô (r1) esteja na mesma localização (loc1). 2. Estado atual: - O guindaste está em loc1 (belong(crane1, loc1)). - O container c3 está no pallet p1 (in(c3, p1)). - O robô r1 está em loc2 (at(r1, loc2)). 3. Análise das pré-condições: - O guindaste está na localização correta (loc1). - O container c3 está no pallet p1, então essa parte está correta. - O robô r1 não está na mesma localização que o guindaste, pois está em loc2. Dado que o robô r1 não está na loc1, a ação não é aplicável. Agora, vamos analisar as alternativas: A) A Ação é aplicável no estado da figura. - FALSO, pois o robô não está na loc1. B) Ação não é aplicável e somente o átomo holding(k, c) da pré-condição não é verdadeiro. - FALSO, pois o problema é que o robô não está na loc1. C) Ação não é aplicável e os átomos holding(k, c) e at(r, i) da pré-condição não são verdadeiros. - FALSO, pois o problema principal é que o robô não está na loc1. D) Ação não é aplicável e somente o átomo belong(k, c) da pré-condição não é verdadeiro. - FALSO, pois o guindaste está na loc1. E) Ação não é aplicável e somente o átomo unload(r) da pré-condição não é verdadeiro. - FALSO, pois a questão não menciona a necessidade de unload para essa ação. Portanto, a resposta correta é que a ação não é aplicável devido à posição do robô, mas nenhuma das alternativas reflete isso corretamente. Assim, a resposta correta não está entre as opções apresentadas. Você deve verificar se há um erro nas alternativas ou se a pergunta foi formulada corretamente.

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5 Planejamento em Inteligência Artificial
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UNINASSAU CARUARU

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Dado abaixo as suposições restritivas de um problema de planejamento clássico:


| Suposição Restritiva | Descrição |
| :--: | :-- |
| A0 | Sistema tem um número finito de estados |
| A1 | Sistema é completamente observável. |
| A2 | Sistema é determinístico. |
| A3 | Sistema é estático |
| A4 | O planejador só lida com metas restritivas que são explícitas. |
| A5 | Um plano é uma sequência linear finita de ações |
| A6 | Ações e eventos não têm duração.
A transição de estado é instantânea. |
| A7 | O planejador não se preocupa com qualquer mudança
que pode acontecer no ambiente, enquanto estiver planejando
(offline planning) |


Considere um robô que tem como objetivo explorar a superfície da lua. No desenvolvimento do robô, fazemos diversas suposições:

- O ambiente é estático
- O ambiente só é observável em um raio de 2 metros de distância do robô
- O robô demora na duração de suas ações, por ter muita cautela na exploração.
- O ambiente é contínuo, ou seja, o número de estados do ambiente é infinito.

Marque a alternativa que caracteriza as relaxações que deverão ser feitas a respeito das restrições do planejamento clássico:
A Relaxar somente A0 e A1.
B Relaxar A1 somente.
C Relaxar somente A0, A1 e A6.
D Relaxar somente A6.
E Relaxar somente A0 e A6.

Diante da complexidade dos ambientes reais, o planejamento de agentes inteligentes pode requerer a flexibilizaA2 (determinismo) se torna necessária

Quando o número de estados do sistema é finito e conhecido

Quando não é possível prever com exatidão o resultado de uma ação específica

Quando os objetivos do agente são explicitamente definidos e imutáveis

Quando todas as ações do agente têm duração nula e ocorrem instantaneamente

Quando o ambiente permanece inalterado durante o processo de planejamento
A Quando o número de estados do sistema é finito e conhecido
B Quando não é possível prever com exatidão o resultado de uma ação específica
C Quando os objetivos do agente são explicitamente definidos e imutáveis
D Quando todas as ações do agente têm duração nula e ocorrem instantaneamente
E Quando o ambiente permanece inalterado durante o processo de planejamento

A arquitetura de um agente racional envolve a integração de diversos elementos que viabilizam sua atuação deli

O conjunto de câmeras e sensores que captam as imagens utilizadas para tomada de decisão do agen

B A matriz de avaliação de desempenho que determina a eficácia das ações do agente

C A lista de metas intermediárias que norteiam a formulação do plano do agente

D O sistema de exibição de comandos que permite ao agente interagir fisicamente com o ambiente

E O conjunto de restrições ambientais que definem o comportamento permitido no ambiente
A O conjunto de câmeras e sensores que captam as imagens utilizadas para tomada de decisão do agen
B A matriz de avaliação de desempenho que determina a eficácia das ações do agente
C A lista de metas intermediárias que norteiam a formulação do plano do agente
D O sistema de exibição de comandos que permite ao agente interagir fisicamente com o ambiente
E O conjunto de restrições ambientais que definem o comportamento permitido no ambiente

Utilizando Prolog em um sistema de agendamento automático, um desenvolvedor programa um agente para resolver conflitos de horário entre várias tarefas designadas. O agente aplica lógica de predicados para garantir que não haja sobreposições, maximizando assim a eficiência do calendário.

Que elemento da programação em Prolog é fundamental para este tipo de aplicação?
A Funções de alta ordem.
B Recursão.
C Estruturas de repetição.
D Operadores lógicos.
E Gerenciamento de exceções.

O modelo restritivo que definimos assume 8 tipos de restrições. Essas restrições podem ser relaxadas quando quisermos desenvolver determinados tipos de agentes inteligentes. Marque a alternativa verdadeira a respeito de um robô limpador que foi desenvolvido para funcionar em uma gama variada de casas, de ambientes, sem nenhum tipo de intervenção humana:
A Não precisamos fazer nenhum tipo de relaxamento sobre as restrições, porque as características das tarefas são simples.
B Não precisamos relaxar a restrição que diz que o ambiente é estático, porque o robô tem sensores que mapeiam completamente o ambiente.
C Não precisamos relaxar a restrição que assume o ambiente finito, pela maneira que o robô foi criado.
D O sistema é dinâmico, por isso relaxaremos a restrição que assume o sistema estático.
E Assumir que o ambiente é determinístico é uma boa premissa ao desenvolver um robô com as características apresentadas

A respeito dos métodos de planejamento vistos: planejamento progressivo, regressivo e o strips.
Assinale a alternativa verdadeira:
A - Planejamento progressivo não requer uso de muita memória.
B - Strips sempre acha um plano de execução ao objetivo, se existir um plano.
C - Planejamento progressivo é mais eficiente que o regressivo.
D - As buscas são de ordem linear em relação ao número de estados.
E - Strips implementa um tipo de busca regressiva.

Em um estudo recente sobre inteligência artificial, pesquisadores desenvolveram um agente inteligente capaz de aprender e adaptar-se a diferentes ambientes. Este agente utiliza algoritmos de planejamento avançados para otimizar suas decisões e ações em tempo real.

Considerando o texto base, qual elemento é fundamental para que um agente inteligente possa aprender e adaptar-se a diferentes ambientes?
A implementação exclusiva de algoritmos determinísticos.
B A capacidade de executar ações sem qualquer tipo de percepção.
C A utilização de algoritmos de planejamento avançados.
D A necessidade de operar sem interações humanas.
E A habilidade de memorizar sequências de ações sem adaptação.

Assinale a afirmativa verdadeira a respeito do planejamento de agentes inteligentes em inteligência artificial:
A Na representação de um sistema de transições de estado por meio de grafos, uma ação é aplicável a um estado se existe pelo menos uma aresta que sai do nó que representa o estado a um outro nó representando um outro estado.
B A função de transição de estados é sempre inversível.
C Se há um número finito de estados, é trivial resolver o problema de planejamento ao utilizar algoritmos de busca já amplamente estudados na elaboração de um plano de ação.
D Em um sistema de transição de estados, os nós do grafo representam as ações a serem tomadas.
E Pela definição de função de transição, uma ação só é aplicável a um único possível estado.

A aplicação de programação em lógica na resolução de problemas de satisfação com restrições mostrou-se uma abordagem eficaz. Especialistas em IA utilizam essa técnica para modelar problemas complexos, onde a dedução lógica determina a solução ótima. Qual técnica é empregada por especialistas em IA para modelar problemas complexos e encontrar soluções ótimas através da dedução lógica?
A) A criação de algoritmos lineares sem restrições.
B) A programação em lógica para resolver problemas de satisfação com restrições.
C) A utilização exclusiva de redes neurais para todas as tarefas de modelagem.
D) O desenvolvimento de agentes que operam baseados em tentativa e erro.
E) A aplicação de técnicas de visualização de dados para dedução lógica.

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