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| Acadêmico(a): Regiane Bugmann |
| Título: Protótipo de Sistema de Informação para o Plantio de Árvores Frutíferas Usando Raciocínio Baseado em Casos |
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| Conclusão: |
| Este trabalho teve como objetivo principal o desenvolvimento de um Sistema de Informações aplicado à implementação de um protótipo de técnicas para o plantio de árvores frutíferas. O protótipo utilizou a técnica de Inteligência Artificial denominada Raciocínio Baseado em Casos (RBC). No decorrer deste trabalho foi apresentado um estudo sobre Sistema de Informações, Plantio de Árvores Frutíferas e RBC, ainda foram reforçados os conhecimentos adquiridos nesta Universidade, sobre Banco de Dados, Análise Estruturada e Ferramentas CASE. O Sistema de Informações dentro de uma organização desempenha funções como percepção, classificação, transmissão, recuperação, transformação e apresentação das informações, sendo sua principal função prestar informações para decisões e coordenação. Como um pomar malfeito e malcuidado, produz frutas azedas, murchas, cobertas de fungos, não serve para nada, representa tempo, dinheiro e espaço perdidos, surgiu a idéia de reunir as técnicas de plantio de árvores frutíferas em um Sistema de Informações, possibilitando armazenar a experiência dos técnicos para um futuro aproveitamento, experiências estás que ao serem aplicadas resultarão num melhoramento na qualidade do pomar e consequentemente nas frutas. A experiência é muito requisitada tanto na atualidade como no passado, quanto mais experiência for obtida melhor. É pouco provável que um especialista consiga reter em sua memória toda a experiência adquirida em anos. Neste caso todos os projetos que desenvolveu sobre plantio, o especialista até poderia lembrar dos últimos projetos, mas com a medida em que irão aumentando seus projetos fica difícil recuperar suas experiências passadas, muitas vezes guardada só na memória. RBC seria uma forma de guardar esta experiência na forma de casos e reutilizá-la adequadamente. Mesmo para aplicações menos complexas adquirir conhecimento na forma de casos demonstrou ser uma técnica mais rápida, fácil e eficiente. Em RBC o aprendizado é facilitado, pelo fato de não precisar de um conhecimento tão profundo do problema, isto é, o conhecimento do domínio está representado na memória de casos. Portanto, a memória de casos do sistema deve ser representativa do domínio de aplicação. Também RBC fornece explicações a suas respostas, fazendo com que o especialista ou o próprio sistema seja capaz de avaliar erros e evitá-los no futuro. Com bom desempenho (interface amigável e respostas condizentes com o problema), o protótipo de sistema de informações para o plantio de árvores frutíferas, obteve resultados satisfatórios, encontrando os casos similares na memória, fornecendo respostas aceitáveis e permitindo que novos casos sejam armazenados na memória. Finalmente é possível concluir que um sistema que utiliza a técnica RBC, traz muitos recursos ao usuário. O estudo de RBC, acrescentou muito meus conhecimentos, e possibilitou o aprendizado de um Sistema Especialista não ensinado na disciplina de Inteligência Artificial (IA). Os estudos sobre as tecnologias utilizadas vieram a reforçar os conhecimentos já adquiridos nesta Universidade. |
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