Glossário IA
O dicionário completo da Inteligência Artificial
Sistema Multiagente (SMA)
Conjunto de agentes autônomos interagindo entre si dentro de um ambiente compartilhado para realizar coletivamente tarefas complexas. Os SMAs permitem modelar fenômenos emergentes impossíveis de prever a partir do comportamento individual dos agentes.
Microssimulação
Técnica de simulação que modela cada entidade individual de um sistema com suas próprias características e comportamentos. A microssimulação permite estudar o impacto de políticas ou mudanças em nível individual nas dinâmicas globais.
Modelagem Baseada em Agentes (ABM)
Abordagem de modelagem computacional que simula as ações e interações de agentes autônomos para avaliar seus efeitos no sistema global. A ABM permite explorar como os comportamentos individuais geram padrões complexos em nível coletivo.
Ambiente Virtual
Espaço computacional no qual os agentes evoluem, definindo as restrições espaciais, temporais e os recursos disponíveis. O ambiente influencia e é modificado pelas ações dos agentes, criando uma dinâmica de coevolução.
Regras de Interação
Conjunto de protocolos que definem como os agentes se comunicam, colaboram ou competem entre si dentro do sistema. Essas regras determinam os mecanismos de transmissão de informação e de influência entre entidades autônomas.
Estado de um Agente
Conjunto de atributos, variáveis internas e parâmetros que definem a condição presente de um agente em um dado momento. O estado evolui de acordo com as regras de transição internas e as interações com o ambiente e outros agentes.
Topologia de Interação
Estrutura espacial ou rede que define quais agentes podem interagir diretamente entre si em um dado momento. A topologia influencia fortemente a propagação de informações e a formação de clusters comportamentais no sistema.
Calibração do Modelo
Processo de ajuste dos parâmetros do modelo para minimizar a diferença entre os resultados simulados e os dados de referência observados. A calibração garante a relevância preditiva do modelo em relação aos fenômenos reais.
Heterogeneidade dos Agentes
Diversidade de características, comportamentos e regras de decisão entre os diferentes agentes do sistema. A heterogeneidade é essencial para capturar a complexidade real e gerar emergências não triviais nas simulações.
Autômato Celular
Modelo discreto onde células em uma grade evoluem de acordo com estados determinados pelos estados de seus vizinhos imediatos. Os autômatos celulares constituem uma forma simplificada de modelagem baseada em agentes para estudar a emergência de padrões complexos.
Sistema Complexo Adaptativo (SCA)
Sistema composto por muitos agentes interagindo que se adaptam e aprendem com suas experiências, modificando seus comportamentos e regras internas. Os SCAs apresentam propriedades de auto-organização e emergência contínua.
Modelagem Bottom-Up
Abordagem construtivista que parte dos comportamentos individuais microscópicos para gerar e compreender os fenômenos macroscópicos. A modelagem bottom-up se opõe à abordagem top-down tradicional nas ciências sociais.
Propriedades Globais
Características emergentes do sistema observáveis apenas na escala coletiva, não redutíveis à simples soma das propriedades individuais. Essas propriedades resultam das interações complexas entre agentes e definem o comportamento global.