SISTEMA BASEADO NO CONHECIMENTO

A par e passo com a evolução do desenvolvimento do modelo conceitual, também foi se arquiteturando a melhor ferramenta para o desenvolvimento do sistema baseado no conhecimento. No início dos trabalhos o aspecto decorrente da falta de informações indicava um significativo grau de incerteza no processo de tomada de decisão para seleção da melhor alternativa. Desta forma a idéia do sistema a ser desenvolvido indicava a apropriabilidade de uma análise multi-criterial, com o estabelecimento de graus de incertezas que após processamento interativo, conduzissem a melhor solução estabelecida para os critérios adotados.

A primeira ferramenta a ser avaliada para a aplicação do sistema foi o ambiente de suporte Nética baseada na teoria da probabilidade. O Nética é um programa que pode ser usado para encontrar padrões de dados, criar diagramas que incorporam conhecimento ou representem o processo de tomada de decisão, de forma a fornecer respostas; definir a alternativa ótima e criar sistemas especialistas onde as incertezas são tratadas segundo a Teoria da Probabilidade (Sistemas Especialistas Probabilísticos ou Bayesianos). Trabalha com base em redes de confiança (crença) e diagramas de influência. A teoria da probabilidade representa a incerteza por aleatoriedade, isto é não se pode prever com toda certeza o que acontecerá num novo caso, mesmo do conhecimento estocástico de casos anteriores do domínio de aplicação. Utiliza uma estrutura rigorosa de representação de eventos aleatórios, aonde a probabilidade de um evento ocorrer assume valor de 0 a 1. É considerada também a probabilidade de ocorrência de um evento B (“conseqüência”) condicionada a ocorrência de um evento A (“causa”) (NASSAR, 2005).

Durante a avaliação desta ferramenta, o sistema concebido teria as suas variáveis concebidas como índice de valor que agregariam valores determinados com parâmetros de critérios, como por exemplo: o parâmetro custo operacional seria expresso em percentagem relativa entre as alternativas e poderia ter a ele agregado peso diferenciado dos outros parâmetros, sob a forma de probabilidade .

Ainda durante a concepção do sistema como aplicação de uma análise multi-criterial foi avaliada a possibilidade de utilização da teoria dos conjuntos difusos (Fuzzy Set). A lógica fuzzy utiliza os conjuntos difusos que permitem representar e

manipular dados que não são expressos em variáveis lingüísticas, isto é, classifica as variáveis de um problema de modo impreciso, em termos de conceitos qualitativos em vez de quantitativos (NASSAR, 2005). A aplicabilidade desta lógica no desenvolvimento do sistema especialista estaria embasada no estabelecimento de graus de pertinência, como por exemplo: facilidade operacional; alto, baixo custo de implantação; qualidade do produto: seco, muito seco, úmido, fluído; etc.

No entanto, a medida que os dados relativos a gestão de lodo de esgoto começaram a ser obtidos e o aprimoramento da qualidade destas informações, fizeram crescer o grau de certeza dos parâmetros adotados. Desta forma, os modelos numéricos baseado em regras se-então, onde as exceções as regras cada vez solicitavam menos inferências, tornaram-se cada vez mais atraentes.

Outro fator a ser destacado é associado ao tipo de usuário final do software pretendido. A ferramenta objetiva subsidiar o processo de tomada de decisão durante a seleção da melhor logística para implantação de UGLs regionais e, portanto, deve ser manipulada pelo gerente da regional do sistema de saneamento ou seus assistentes, que não possuem qualificação para testar e implementar inferencias em sistemas informatizados, porém possuem grande domínio em ambientes windows da Microsoft. A ferramenta deve, portanto, ser facilmente manuseada e ter uma interface com o usuário extremamente amigável. Para dar ao Nética estas características seria necessário o desenvolvimento de um software de interface de tal forma que as inferências continuariam parte do programa, porém não necessitariam ser acessadas pelo usuário.

A apresentação de inferências embutidas sem que o usuário necessite conhece-las foram as características encontradas na terceira ferramenta avaliada, o Visual FoxPro. O console computacional Visual FoxPro, pertence a suíte Visual Studio, pacote comercial da Microsoft, e caracteriza-se como uma ferramenta com linguagem centrada em dados e orientada a objetos, que oferece aos desenvolvedores de sistemas baseados no conhecimento, um conjunto de ferramentas robustas para a construção de aplicativos com bancos de dados (GRANOR; MARTINS, 2000).

Através da implementação de tabelas e processos customizáveis, o sistema desenvolvido no Visual FOXPRO é capaz de avaliar, entre opções e cenários apresentados, qual a melhor relação custo x benefício, custo monetário para cada

opção e cenário, bem como fornecer um relatório final para apresentação. Como vantagem oferecida por este sistema e voltada para o objetivo pretendido nesta tese salienta-se os recursos de interfaces com o usuário e a conectividade com aplicativos do Windows, através de formulários ancoráveis, que permite o gerenciamento simultâneo de vários bancos de dados com agilidade e confiança.

O Visual FoxPro permite criar uma interface personalizada de entrada de dados, e também implementar a base do conhecimento e o motor de inferência dentro da mesma ferramenta, através de técnicas de programação próprias, não sendo necessário o uso de mais de uma ferramenta para obtenção de resultados. Todas as regras ficam armazenadas dentro do próprio programa, facilitando alterações que se façam necessárias ou acréscimo de novos conhecimentos e funcionalidades, tornando-o ágil e de fácil adaptação a novas regras que venham a ser criadas. O programa é facilmente instalado no computador do usuário, não havendo a necessidade de instalação e nem configuração de mais nada além do aplicativo desenvolvido dentro da ferramenta (GRANOR; MARTINS, 2000).

O sistema permite que as “shells”, ou seja, os ambientes de suporte para as várias tarefas envolvidas na utilização efetiva de um modelo numérico (LUDVIGSEN, 1989), fiquem escondidas dentro do próprio programa, fazendo com que apenas uma simples entrada de dados seja feita pelo usuário, para então obter o resultado desejado. Desta forma, a entrada de dados no sistema é bastante amigável ao usuário final, facilitando o uso do sistema por pessoas que não tenham um conhecimento mais aprofundado na área computacional.