O integrante do grupo de pesquisa Sistemas Cognitivos Artificiais, Rudinei Welter teve a aprovada a dissertação "Mobilidade Autônoma: arquitetura de autonomia cognitiva artificial para a tomada de decisão otimizada para direção não tripulada", no Programa de Doutorado e Mestrado Profissional em Inovação Tecnológica da Universidade Federal de São Paulo (PIT/Unifesp).
O trabalho foi orientado pelo prof. dr. Walter Teixeira Lima Junior e contou com a coorientação de Ângelo Cangelosi, da Robótica Cognitiva da University of Manchester (UK).
Resumo:
Os sistemas cognitivos artificiais desempenham um papel cada vez mais crucial em diversas áreas, especialmente na mobilidade autônoma, impulsionando avanços significativos em eficiência e segurança. Este projeto de pesquisa explora o desenvolvimento e aplicação de uma arquitetura de autonomia cognitiva artificial para otimizar a tomada de decisão na navegação fluvial da indústria naval. A abordagem evolutiva deste estudo, partindo da dependência humana até alcançar a autonomia plena, destaca a importância da interação entre humanos e sistemas autônomos. A tomada de decisão é um aspecto crítico, especialmente em cenários imprevisíveis, exigindo uma percepção situacional precisa e contínua para garantir a segurança. A metodologia inclui uma revisão bibliográfica e um estudo de caso em uma embarcação fluvial, demonstrando a evolução da interação humano-máquina na tomada de decisões autônomas. Os resultados indicam que a estrutura de autonomia cognitiva proposta oferece uma abordagem direcionadora, com a consciência situacional desempenhando um papel crucial no processo de tomada de decisão. Esta pesquisa contribui para o avanço da autonomia cognitiva na navegação fluvial, estabelecendo novos padrões de eficiência e segurança na indústria naval.
Abstract:
Artificial cognitive systems play an increasingly crucial role in various fields, especially in autonomous mobility, driving significant advances in efficiency and safety. This research project explores the development and application of an artificial cognitive autonomy architecture to optimize decision-making in river navigation in the naval industry. The evolutionary approach of this study, starting from human dependence until reaching full autonomy, highlights the importance of the interaction between humans and autonomous systems. Decision-making is a critical aspect, especially in unpredictable scenarios, requiring precise and continuous situational awareness to ensure safety. The methodology includes a literature review and a case study on a river vessel, demonstrating the evolution of human-machine interaction in autonomous decisionmaking. The results indicate that the proposed cognitive autonomy framework offers a guiding approach, with situational awareness playing a crucial role in the decision-making process. This research contributes to the advancement of cognitive autonomy in river navigation, establishing new standards of efficiency and safety in the naval industry.