A Linha de Pesquisa Sistemas Inteligentes visa estudar, desenvolver e aplicar sistemas computacionais capazes de solucionar problemas que exigem inteligência para serem resolvidos. Tem como objetivo aplicar os conceitos, técnicas e ferramentas da Inteligência Artificial no auxilio da resolução de problemas conceituais e práticos da computação e das demais áreas do conhecimento, além de estudar e desenvolver o estado-da-arte da inteligência artificial visando seu uso prático em processos industriais e agroindustriais. Integram esta linha sistemas que evoluem e se adaptam (Sistemas Evolutivos), sistemas de inteligência distribuída (Sistemas Multiagentes) e sistemas que são capazes de aprender com a experiência (Aprendizado de Máquina).
A área de Sistemas Evolutivos propõe um paradigma alternativo aos modelos matemáticos/físicos/computacionais tradicionais. Este novo paradigma não exige, ao contrário deste último, o conhecimento prévio de um método para encontrar a solução do problema, pois é baseado em mecanismos evolutivos como auto-organização e comportamento adaptativo, recorrentes na natureza. É também entendida como ramo da computação natural que inclui os tópicos de vida artificial, geometria fractal, sistemas complexos e inteligência computacional.
Na área de Aprendizado de Máquina, estudam-se algoritmos capazes de melhorar seu desempenho através da experiência, permitindo construir sistemas que são capazes de aprender e detectar conceitos, categorias e padrões. Tais técnicas são essenciais para modelar soluções que não possuem forma algorítmica conhecida e cujo conjunto de dados é excessivamente grande para ser analisado por pessoas.
Na área de Representação de Conhecimento e Raciocínio, são investigados mecanismos para representar, organizar e buscar a interoperabilidade de informações sobre características de um ambiente, possibilitando a utilização por sistemas computacionais para apoio a resolução de problemas complexos. Entre suas áreas de aplicação, destacamos a utilização de engenharia de ontologias e ciência de dados aplicados a educação, medicina, bioinformática e robótica.
Na área de Sistemas de Recomendação, são pesquisados métodos para a recomendação de objetos (pessoas, documentos, práticas, entre outros) considerando o perfil, interesses e contexto de usuários com base em suas características e informações provenientes de diferentes de fontes. Busca-se compreender os interesses, objetivos e características destes usuários, visando a elaboração de soluções personalizadas que auxiliem nos processos de tomada de decisão. Entre suas áreas de aplicação destacamos ambientes educacionais inteligentes, saúde e bem estar e marketing e publicidade.
Na área de Sistemas Multiagentes, procura-se resolver problemas que são inerentemente distribuídos através da ação, em sociedade, de agentes autônomos. Desta forma, a solução dos problemas se dá pela atuação do conjunto destes agentes, através de mecanismos de coordenação, cooperação, resolução de conflitos, comunicação, etc. Um grande número de problemas da indústria em geral são distribuídos, devendo ser tratados desta forma para viabilizar soluções eficientes e de aplicabilidade real.
O Processamento da Linguagem Natural representa uma subárea essencial da Inteligência Artificial, que foca no desenvolvimento de sistemas computacionais capazes de compreender, interpretar e gerar linguagem humana, abrangendo tarefas como Reconhecimento de Fala, Tradução Automática e Análise de Sentimento. Ao explorar desde conceitos fundamentais até aplicações avançadas, essa subárea desempenha um papel estratégico em setores variados, contribuindo para a evolução de interfaces e impulsionando a fronteira da Inteligência Artificial na compreensão e manipulação eficaz da linguagem natural.
Orientadores na área: