Nós ofertamos ao público a 10º edição da REVERTE – Revista de Estudos e Reflexões Tecnológicas da FATEC Indaiatuba. A cada edição renovamos o intuito do melhor, sempre coeso ao que o mundo contemporâneo nos impõe como desafio científico. Este compromisso do editorial da REVERTE se combina com a sua natureza de servir ao processo criativo do acadêmico vinculado as expectativas das empresas. Esta edição evidencia o compromisso com o criativo tecnológico, de bom gosto com os referenciais expoentes, aliado a competência reflexiva dos autores. Sem dúvida, o ponto mais forte é que os trabalhos assumem ensaios do metodológico que expressa à relação entre o ambiente das empresas e a problemática da inovação, compreendida em sentido amplo.
O primeiro artigo, de autoria do Claudio Roberto Leandro, ensina-nos o método de análise da complexidade a serviço da criação de produtos no âmbito das empresas. As questões que fazem jus ao destaque são a sua forma de dialogar com trabalhos internacionais e a apreensão de que a empresa, se realmente deseja o criativo de produtos, carece de relações com as fontes da inovação e ainda a dotação de fatores suficientes para a superação dos estágios da ativação, da busca e criação, até o desenvolvimento e a prática do produto. O artigo do Cristiano Monteiro extrapola os limites teóricos da suposta economia da inovação e aclara os fatores sistêmicos que, do seu ponto de vista, a partir dos anos 90, montaram contradições a dinâmica econômica inovadora no Brasil.
Em seguida, o artigo assinado por Mario Molo Neto, Victor R. C. Carvalho, Silvia R. L. Souza e Irenilza A. Naas, que discute o desenvolvimento de um sistema especialista baseado em algoritmo de lógica Fuzzy para a prevenção de patologias de casco aplicadas à produção intensiva de suínos, especial por sua peculariedade, inaugura o espaço da revista dedicado as relações de causa e efeito das tecnologias da informação. O texto seguinte é de Glauco B. R. Filho, que por sua vez analisa a aplicação de inteligência artificial em jogos eletrônicos. Guilherme Augusto G. F. Oliveira discute o desenvolvimento de jogos utilizando sons 3D para deficientes visuais. O artigo de Vinicius Godinho aborda o desenvolvimento de um role playing game 3D para PC. Esta parte da revista termina com o artigo do Vinicius Akira que versa sobre criação de jogo para android com unity 3D.
Os autores Renata Lemes Silva e André Luiz analisam a importância de políticas e práticas eficazes de gestão integrada em uma empresa de médio porte, do segmento de outsourcing dos ambientes de impressão e gerenciamento de documentos, localizada na região de Mogi das Cruzes.
Encerra a 10º Edição da REVERTE o artigo de Eli Siméia Fonda da Silva e da Magali Barçante, que avalia o posicionamento da marca FATEC-ID perante alunos concluintes do ensino médio na cidade de Indaiatuba. Enfim, certo de nossa colaboração ao pensamento científico de base tecnológica, desejamos ao público o sabor da leitura asseada e crítica, e desde logo reiteramos nosso compromisso producente da próxima edição. Acompanhe-nos!
COMITÊ EDITORIAL 26/11/2012
Desenvolvimento de Jogos Utilizando Sons 3D para
deficientes visuais.
Guilherme Augusto G. F. de Oliveira Faculdade de Engenharia de Sorocaba (FACENS) Caixa postal 355 – 18087-125 – Sorocaba – SP – Brasil
081229@li.facens.br
Resumo: Este artigo mostra em formas gerais o desenvolvimento de uma framework a qual será utilizada na criação de jogos para deficientes visuais, juntamente com a ideia de incentivar e estimular o desenvolvimento de jogos acessíveis os quais ainda carecem de investimento. Será apresentado também o panorama brasileiro deste mercado bem como tecnologias necessárias para estes desenvolvimentos. Procura-se destacar a necessidade e as oportunidades que este ramo de desenvolvimento possa acarretar para os novos produtos criados.
Abstract: This article shows ways in general to develop a framework which will be used in the creation of games for the visually impaired, along with the idea to encourage and stimulate the development of accessible games which still requires investment. There will also be an overview of the Brazilian market and the technologies required for these developments. It seeks to highlight the need and the opportunities that this development branch could lead to the new products created.
1. Introdução
Os jogos são softwares especiais, pois este contém elementos diversificados e tem como objetivo o entretenimento. Estes ao contrário de outros softwares que somente obedecem a regras para atender seu propósito, os jogos devem ter elementos atrativos aos usuários bem como serem agradáveis de serem utilizados devido ao seu propósito de divertir e até mesmo ensinar.
Porém devido à cultura em que vivemos o publico alvo para os jogos não são os deficientes, ainda mais os deficientes visuais, devido a isto o mercado de jogos para este público ainda é novo e com poucos softwares. Esse ambiente desfavorável para essa parcela da sociedade pode ser facilmente alterada com o investimento de empresas do ramo em jogos ou até mesmo de softwares, assim podendo criar uma gama de jogos e aplicativos com o enfoque em melhorar o padrão de vida dos portadores de deficiências. Estes novos softwares terão de ter enfoque em tecnologias que permitam ao portador de deficiência a utilização destes para suporte em sua rotina. Com a utilização de novas técnicas de realidade aumentada veja visual ou até mesmo sonora, pode-se criar uma imensidão de finalidades como, por exemplo, em jogos aonde a melhora nos processos sonoros podem trazer um apelo maior aos seus utilizadores com a aplicação
de técnicas como a Holofonia a qual permite a gravação sons 3D através de técnicas que simulam a audição humana, esta mostra a realidade aumentada através da gravação dos áudios com os mesmos sendo emitidos em pontos diferentes do ambiente com o receptor dos sons especial que simulando a audição humana. Certamente há público para estes novos softwares, porém ainda não foi explorado com a ênfase dada ao mercado de jogos ao publico o qual não possui nenhuma deficiência, algo evidente deste fato é a pequena diversidade de produtos destinados a este público, o qual necessita de particularidades para a utilização de novos produtos, assim tornando um processo de desenvolvimento de um jogo ou até uma aplicação para este público mais custoso e oneroso.
2. A indústria e Mercado de Jogos
A indústria de jogos teve um crescimento expressivo no mundo, devido ao fácil acesso a computadores e a internet. Isto se deve ao novo modo de vida da população em geral a qual tende a se passar horas em frente a um computador como foi apresentada por uma pesquisa realisada pela NPD Group (2010, Number of Digitally Downloaded Games Purchased by Online Gamers Rises for Third Consecutive Year), onde nesta foi apresentado o crescimento das horas que pessoas utilizam seus computadores, em média as horas gastas em jogos por semana obtiveram um aumento de 10% desde 2009 conforme o mostrado no Gráfico da Fig. 2.1 e 20% de todos os jogos adquiridos pelos usuários foram comprados pela internet, ou seja, este mercado está em expansão diariamente devido a que as horas de utilização dos computadores tende a crescer na população devido aos atrativos que o computador e até mesmo a internet podem proporcionar, estes pontos mostram o quanto o mercado de jogos tende a crescer bem como a sua aquisição deve se basear nos métodos mais convencionais ao público que se espera atingir.
Fig.2.1 – Gráfico do Crescimento das horas gastas em jogos por semana.
O mercado de jogos obteve seu crescimento nos últimos anos, pois este seguiu a tendência de que os computadores são cada vez mais utilizados não somente para fins
jogos em sua maior parte são os pontos focais de distração da nova geração, onde se passam horas em frente a vídeo games ou computadores jogando para distrair a mente ou aperfeiçoar habilidades como em exemplo o treinamento de pilotos em simuladores de voo. O mercado de jogos cresceu exponencialmente no Brasil desde 2006, onde as empresas brasileiras ou grandes estúdios de desenvolvimento de jogos localizados no Brasil tiveram um enfoque maior na produção de softwares do que a produção de hardware a qual sempre foi o enfoque maior das empresas localizadas no país [ABRAGAMES (Associação Brasileira de Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos)].
Devido a este novo enfoque o aumento na procura de desenvolvimentos voltados a área de entretenimento vem aumentando ainda mais com o decorrer dos anos no Brasil e no mundo, devido ao grande crescimento no mercado de Smart Phones onde jogos podem ser acessados sem a necessidade de um computador. A procura de se desenvolver aplicativos destinados a este público é grande, mostrando que a nova tendência nos desenvolvimentos é que os mesmo tendem a serem realizados com enfoque nas tecnologias mobile. No mundo o mercado de jogos já é mais desenvolvido devido à cultura de se investir em softwares que já é cultivada há mais tempo que no Brasil, um simples comparativo com os Estados Unidos mostra a diferença do faturamento com o Brasil neste quesito, em 2009 o faturamento de jogos obteve a marca de U$10,6 bilhões nos Estados Unidos [NPD (2011, U.S. Video Game Industry new physical retail content Sales reach $10.1 Billion)] enquanto que no Brasil no ano de 2007 obteve um faturamento abaixo de R$ 80 milhões [ABRAGAMES (Associação Brasileira de Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos)], esses dados contém o faturamento da venda de vídeo games, jogos para vídeo games e jogos para computador. Em comparação ao Brasil o mercado de jogos no mundo está mais desenvolvido, porém a tendência atual evidencia que empresas brasileiras já estão investindo neste mercado com o enfoque para as tecnologias mobile as quais não necessitam de grandes desenvolvimentos para se obter uma projeção com o público alvo.
2.1. Mercado de Jogos para Deficientes Visuais
O mercado de jogos é vasto em toda sua extensão desde jogos simples a jogos complexos, porém o enfoque destes são o publico o qual não contém deficiências. A justificativa apresentada pelas empresas para a pouca exploração deste mercado é de que o investimento e o esforço para o desenvolvimento de jogos para este público é insuficiente [Sá 2011]. O motivo dessa afirmação é que toda e qualquer empresa se baseia no principio de oferta e demanda, onde para o publico deficiente visual não se foi investido e como consequência leva-se essa ideia de que o investimento para se publicar ou mesmo realizar projetos acessíveis não obteria o retorno esperado.
Para que este paradigma seja quebrado deve-se investir em jogos acessíveis onde se tem um grande público a espera de inovações as quais serão mais trabalhosas, porém iram obter uma repercussão muito maior do que em outros pontos do mercado atual de jogos. Esse mercado conta com poucos softwares, os quais quase em sua totalidade são estrangeiros e somente traduzidos para o português. Este mercado de jogos acessíveis tem como um ponto positivo a facilidade de se gerar inovações que não demandem grandes pesquisas e esforços, devido a que este foi muito pouco explorado pelo mundo e principalmente no Brasil. Este ponto pode ser alterado com o investimento e apoio de
investidores neste mercado ou até mesmo com o incentivo de programas do governo destinados a inclusão digital, porém para que o mesmo possa se tornar realidade é necessário que profissionais do mercado de jogos se interessem e procurem desenvolver para este público que carece de produtos. Além disto, deve-se evidenciar o tamanho do público alvo para estes jogos que conforme dados do Censo de 2010 o qual mostra que o Brasil possui 35.791.488,00 de deficientes visuais, os quais estão a espera de inovações, mas com enfoque em sua língua e que supere suas expectativas, isto evidencia uma oportunidade para algumas empresas pequenas que possam investir em jogos acessíveis , onde estes novos produtos poderão obter uma repercussão muito maior do que em outros pontos do mercado atual de jogos.
3. Sons 3D em Jogos
Os sons em jogos mais antigos eram realizados em um ambiente 2D , ou seja, os jogos possuíam sons porém estes não davam uma noção real de localização de objetos ou até de personagens no ambiente do jogo somente dando diretrizes como se o objeto estive-se na esquerda ou na direita, com a evolução tecnológica nas industrias de jogos novos métodos foram utilizados na captação de sons afim de tornar a experiência a mais real possível, para que isso fosse capaz começaram a aplicar a técnica da Holofonia em jogos além do Efeito Doppler o qual já fazia parte do método utilizado para a produção de sons 2D [Costa 2008].
3.1. Efeito Doppler para Sons em Jogos.
O efeito Doppler foi descrito pela primeira vez em 1842 por Johann Christian Andreas Doppler, este efeito consiste na observação da propagação das ondas em relação a um observador, como mostra “Esse efeito consiste na diferença de frequências sonoras que é captada por um observador, que pode estar em repouso ou não, e essa diferença de frequências é percebida pela sensação auditiva de agudos e graves” [BISQUOLO 2010].
Doppler mostra que o som emitido constantemente por uma fonte em movimento tendo seu observador estático ou vice-versa, a tonalidade do som recebido pelo observador varia conforme o emissor do som se aproxima ou se afasta do mesmo sendo que ao estar mais próximo o som emitido se torna mais agudo e ao se distanciar o som se torna mais grave permitindo ao observador perceber a distância a qual o objeto que está emitindo o som está de sua posição conforme Fig.3.1.
Fig.3.1 - Reprodução de frequências de onda.
Fonte:http://www.planetariodorio.com.br/index.php?option=com_k2&view=item&id=2 89:efeito-doppler&Itemid=274
3.2. Holofonia
A holofonia foi descoberta em 1980 por Hugo Zuccarelli um investigador argentino, a qual basicamente se consiste na captação e criação de sons em 3 dimensões [Costa 2008]. Com o advento da mesma, a gravação de áudios para qualquer fim em que fosse necessária a percepção de localização foi revolucionada, pois devido a esta técnica, gravações as quais tinham a necessidade de transmitir um realismo ao usuário foram aumentadas permitindo assim que o ponto onde os sons estavam sendo emitidos pudesse ser identificado com uma exatidão maior ao usuário.
Está técnica de gravação de sons tem princípios similares à holografia, ou seja, utiliza-se de uma técnica que expõe os receptores de sons em várias posições baseados em uma única fonte emissora, assim juntando todas as faixas captadas em uma única gravação [Costa 2008]. Para esse tipo de gravação utiliza-se de um boneco de forma especial para simular a audição humana com a finalidade de transmitir um realismo as gravações, onde este boneco possui dois captadores de sons nos lugares dos ouvidos e estes captam o som da reprodução e os misturam junto com a gravação original, conforme a Fig 3.2.
Fig.3.2 – Boneco de captação de sons, para efeitos em 3D.
Fonte: http://dimensaoparticular.blogspot.com.br/2008/06/o-som-tridimensional-da-holofonia.html
Atualmente está técnica de gravação de áudio é utilizada na indústria do cinema e na indústria de jogos, onde as duas procuram sempre o aperfeiçoamento da experiência dos usuários de seus produtos. Na indústria do cinema está técnica utiliza-se de autofalantes posicionados estrategicamente nas salas onde cada falante possui uma parte essencial na produção dos sons, onde nestes são separados em canais de som, os quais são direcionados as respectivas saídas assim proporcionar uma experiência mais real e imergindo o espectador no filme como se o mesmo estive-se presente nos acontecimentos mostrados [Costa 2008]. Na indústria de jogos este é usado para a mesma finalidade, porém nesta o som é um posicionamento de extrema importância na desenvoltura do jogo, onde é basicamente outro controle o qual o usuário pode ter, ou seja, o som tridimensional na indústria de jogos se torna um atrativo maior, pois os usuários do jogo usam a som produzido em seu favor, podendo o mesmo identificar em que lado, profundidade e sentido o qual o som estava sendo emitido. Logo com este advento os jogos que necessitavam de um realismo maior em sua utilização foram revolucionados, melhorando a experiência humana no jogo.
4. Desenvolvimento de Jogos.
O desenvolvimento de jogos possui uma vasta gama de possibilidades onde estes podem ser desde jogos simples a complexos, para isto pode-se utilizar de várias
plataformas e ferramentas. Porém todos que procuram entrar nesse mercado não
conhecem o processo de desenvolvimento de jogos o qual depende de muitas variáveis, pesquisa envolvendo o publico alvo e muitas vezes resultam em processos manuais, alem de que o processo de desenvolvimento de jogos eletrônicos, ou games, costuma ser bastante caótico e complicado. A inconstância de diversos aspectos inerentes ao
desenvolvimento, como os requisitos a se satisfazer e as tecnologias disponíveis, faz com que a adoção de processos rígidos e bem definidos seja muito dificultada, muitas
vezes levando equipes inteiras a seguir processos “artesanais” ou “artísticos” [Reis 2002].
4.1. Desenvolvimento de Jogos para Deficientes Visuais.
Os jogos acessíveis destinados ao publico com alguma deficiência seja ela motora ou de raciocínio hoje é pouco explorada no Brasil, os jogos disponíveis hoje para este público consistem basicamente em jogos produzidos no exterior, onde estes quando traduzidos são comercializados no país, ou seja, os avanços na produção e comercialização de jogos acessíveis no Brasil é algo ainda muito novo e que recebe pouco investimento devido a suas características particulares.
Para este tipo de desenvolvimento destinado aos deficientes visuais, é necessário resaltar que o foco do jogo deve ser em sons. Hoje existem várias técnicas de tratamento de som e muitas vezes os motores gráficos utilizados no desenvolvimento disponibilizam recursos para o tratamento dos sons.
Aplicando técnicas de tratamento do som como a Holofonia e o Efeito Doppler os sons utilizados no jogo terão um efeito quase realístico para o usuário. Com a combinação das duas técnicas o usuário do jogo perceberá e localizará objetos do cenário mais rapidamente e com maior precisão.
Porém para este tipo de tratamento de áudio devemos considerar que esse jogo necessitara de particularidades para funcionar como a utilização de fones estéreo e que os sons utilizados sejam gravados com o auxilio da técnica da Holofonia, caso o motor gráfico utilizado não possua o tratamento e conversão do áudio 2D para 3D.
5. Conclusão
Tendo em foque o objetivo inicial de desenvolver uma Framework onde fosse possível utilizar-se do som 3D para aumentar a experiência do usuário com um jogo com foco para deficientes visuais, para que este publico possa usufruir das capacidades dos sons 3D foram aplicadas as técnicas de tratamento de áudio como o Efeito Doppler o qual tem como finalidade a noção de distância entre o objeto emissor do áudio para o usuário e a Holofonia o qual tem como finalidade a tratamento do áudio para que o mesmo obtenha um realismo maior e uma noção de localização da fonte emissora ainda mais precisa para o usuário. Este terá um enfoque em ajudar portadores de deficiência visual a aguçarem o sentido de localização baseado nos sons. Além de proporcionar uma nova experiência aos mesmos com entretenimento, mas com o objetivo de ajudar e ensinar como os portadores.
Utilizando-se da ferramenta para desenvolvimento de jogos Unity3D, o desenvolvimento foi rápido e intuitivo devido à ferramenta mostrar-se de fácil manuseio. Além de que a mesma possui um editor gráfico o qual facilita o manuseio dos objetos criados no cenário, outro ponto da ferramenta é a customização dos objetos a serem utilizados no processo de criação do jogo.
Como o objetivo do jogo a ser desenvolvido é que o mesmo seja utilizado por portadores de deficiência visual, assim o desenvolvimento se torna simples, pois o foco do jogo não são os efeitos visuais e sim os sons. Este terá um enfoque em ajudar portadores de deficiência visual a aguçarem o sentido de localização baseado nos sons.
Por fim, vale ressaltar que é preciso a utilização de fones estéreos para que o efeito da emissão do som para o ouvido correto seja atingido, além dos efeitos de profundidade. Estes efeitos que proporcionarão um efeito mais realístico na tratativa sonora do jogo, além de que estes combinados proporcionarão a possibilidade da localização de objetos pelo cenário.
Com toda essa estrutura montada e com o software em questão desenvolvido, será possível a utilização do mesmo por portadores de deficiência visual a fim de entretenimento ou até mesmo para fins de treinamento da audição.
Referências
Gabrilli, M. Manual de Convivência. 2008.
Reis, A. de S.; Nassu, B. T.; Jonack, M. A. Um Estudo Sobre os Processos de Desenvolvimento de Jogos Eletrônicos (Games). 2002.
Research Shows Average Number of Hours per Week Spent on Online Gaming Has Grown By 10% since 2009 – disponível em:
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8K8xLLM9MSSzPy8xBz9CP0os3g3b1NTS98QY0P3EHNzA0-PAE9XT0MfI2NPc_1I_SjjeBc3Sw8PN28TQ4sgSwsDT1d_QxfPoAAjC0sj_YLsQE UAdm6Rzw!!/ Acessado em 05/05/2012
U.S. VIDEO GAME INDUSTRY NEW PHYSICAL RETAIL CONTENT SALES
REACH $10.1 BILLION – disponível em:
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Pesquisa do Mercado brasileiro de Jogos – disponível em: http://www.abragames.org/docs/Abragames-Pesquisa2008.pdf Acesso em 04/05/2012
Efeito Doppler – disponível em: http://educacao.uol.com.br/fisica/efeito-doppler-calcule-a-frequencia-sonora-percebida-pelo-observador.jhtm Acessado em 09/06/2012
O Som Tridimensional da Holofonia – disponível em:
http://dimensaoparticular.blogspot.com.br/2008/06/o-som-tridimensional-da-holofonia.html Acessado em 09/06/2012
Cegos não vão ao teatro para usar o banheiro – disponível em: http://www.ufmg.br/boletim/bol1765/2.shtml Acesso em 06/05/2012
Aplicação de Inteligência Artificial em Jogos Eletrônicos
Glauco B. R. Filho
Faculdade de Engenharia de Sorocaba (FACENS) Caixa postal 355 – 18087-125 – Sorocaba – SP – Brasil
gbelinir@gmail.com
Resumo: Um mercado repleto de jogos casuais, cada vez mais empresas aderindo ao desenvolvimento de jogos consideravelmente simples, e que atinjam um grande número de pessoas. Os jogos que fazem uso de inteligência artificial certamente são um grande diferencial para este mercado. Em cima deste cenário, este artigo pretende trazer algumas técnicas e dicas para aplicar inteligência artificial em jogos eletrônicos.
Abstract:A market full of casual games, more and more companies joining the game development increasingly simple, and that reach large numbers of people. The games that make use of artificial intelligence are certainly a great advantage for this market. Upon this backdrop, this paper aims to bring some techniques and tips to apply artificial intelligence in electronic games.
1. Introdução
A Inteligência Artificial sempre esteve presente nos jogos eletrônicos, desde os primeiros com algoritmos bem simples, como padrões de movimento, até os jogos mais modernos de hoje, com algoritmos gênicos e redes neurais.
A indústria dos jogos eletrônicos finalmente atingiu uma grande parcela da população, praticamente qualquer dispositivo com tela é capaz de rodar jogos (THE ESA, 2012). O mercado de jogos eletrônicos vem apresentando constantes mudanças de publico e com o grande aumento dos jogos casuais no mercado, sobretudo nos aparelhos móveis, como celulares e tablets que hoje representam grande parte do mercado de jogos, muitas desenvolvedoras procuram claramente atender a grande demanda, desenvolvendo cada vez mais jogos casuais. Diante disto, os jogos mais complexos e melhores elaborados acabaram perdendo muita força no mercado, hoje praticamente dominado por jogos casuais, que representam 47% dos jogos para aparelhos móveis (THE ESA, 2012).
Desenvolver jogos com inteligência artificial é sempre complicado, os algoritmos geralmente são mais complexos e difíceis de depurar. Porém, é indiscutível a riqueza que a IA trás para os jogos eletrônicos. Um mercado que está repleto de jogos
casuais precisa de jogos para jogadores que buscam jogos mais ricos, com mais desafios e complexidades, quem faz o mercado são os desenvolvedores.
A aplicação de inteligência artificial em jogos ainda é algo muito complexo, especialmente para os desenvolvedores que ainda não possuem experiência, devido a grandes preocupações com hardware, quais algoritmos utilizar e como utilizar, porém, indubitavelmente os jogos com inteligência artificial são um diferencial para o mercado.
2. Inteligência Artificial em Jogos
Ao se falar em inteligência artificial (IA) em jogos, ou mais habitualmente conhecida por Game AI, temos que ter em mente o quão abrange é sua aplicação, pois tudo que diz respeito a ações tomadas pelo computador dentro de um jogo pode ser considerado IA de um jogo. Desde simples controles de movimento de um NPC
(non-player character) até algoritmos mais complexos, como perseguição e decisões que são
tomadas pelo computador de acordo com ações do jogador são considerados Game AI (BUCKLAND, 2005).
Considerando o ambiente virtual, onde tudo é possível, o objetivo da inteligência artificial pode não ser sempre claro, por exemplo, o desenvolvedor pode estar programando as ações que um dragão irá tomar quando lutar contra um mago. Ambiente totalmente desconhecido, que deve ser representado pela IA. E mesmo que o objetivo seja desenvolver personagens humanos, nem sempre existe a necessidade dele ser realmente inteligente, o simples fato de tomar ações que pareçam ser inteligentes, como dar tiros certeiros em jogos (conhecidos como Head Shot), já é o suficiente (BOURG, 2004).
2.1. Definição de Inteligência Artificial
Antes de atribuir uma definição a Inteligência Artificial é necessário definir o que vem a ser inteligência. Definida pelo dicionário (MICHAELIS, 2009), inteligência é a “faculdade de entender, pensar, raciocinar e interpretar”. Assumindo esta definição, poderíamos definir inteligência artificial como a capacidade que o computador possui de pensar, raciocinar, interpretar e entender, equiparando-se aos humanos, os seus criadores.
De outra perspectiva, é possível pensar em IA como o comportamento inteligente exibido pela máquina que foi criada, ou talvez os cérebros artificiais por trás deste comportamento. Porém, nem mesmo esta definição esta totalmente correta, para alguns estudiosos, o estudo de IA não é necessariamente para o propósito de criar máquinas inteligentes, mas sim ganhar uma melhor percepção sobre nossos próprios comportamentos (BOURG, 2004) (RUSSEL, 2004).
Através do conhecimento e da utilização de IA é possível construir programas com capacidade para raciocínio, tomar certas decisões ao se encontrar em determinados estados, aprendizado, conseguindo agregar informações que foram vistas no passado para solucionar problema e outras funções as quais se foram intitulados como humanas (RUSSEL, 2004).
Computadores podem realizar diversas tarefas humanas, incluindo tarefas que exigem perspicácia, como ser um oponente digno em jogos de raciocínio, como o xadrez, realizar diagnósticos médicos e outras funções que também merecem seu devido destaque. Porém, só foi possível para o computador obter tal conhecimento graças ao humano que o programou para tal. A IA ainda está muito longe do cérebro humano, basta observar que diversas de nossas ações não são tomadas pela lógica, mas sim, deixamos com que o nosso lado emocional afete nossas decisões, permitindo assim que cometamos erros e ainda outras vezes acabamos acertando (SANTANA, 2006).
2.2 Inteligência Artificial Acadêmica VS. Inteligência Artificial para Jogos
Há uma importante distinção que deve ser feita entre a IA estudada por acadêmicos e a IA aplicada em jogos eletrônicos.
O estudo que é realizado pelo meio acadêmico pode ser dividido em dois campos, a Inteligência Artificial forte e a Inteligência Artificial fraca. O principal objetivo desses estudos está voltado para solucionar problemas reais, como por exemplo, algoritmos para organização de caixas dentro de um caminhão, tarefa esta que pode ser tida como um problema complexo ao se tratar do número de caixas e suas diferentes formas. Através de algoritmos de inteligência artificial, como algoritmo genético, o problema é facilmente solucionado.
Técnicas de inteligência artificial normalmente consomem muito tempo para encontrar soluções, para um software comum é aceitável que os algoritmos levem horas para chegar a uma solução, já os desenvolvedores de jogos não podem ter essas soluções demoradas, é necessária resposta imediata ou então, os jogadores teriam que fica parados, esperando para ver o movimento do computador.
Desenvolvedores de jogos trabalham com várias limitações, considerando que um jogo eletrônico exija resultados em tempo real e execute de uma mesma maneira em vários aparelhos distintos, o hardware acaba sendo um grande problema para o desenvolvedor, que deve se preocupando com a quantidade de ciclos de processador, o uso de memória e suas variações, de plataforma para plataforma (BUCKLAND, 2005). Outra preocupação para os desenvolvedores de jogos fica por conta da diversão, por mais complexo que seja o algoritmo desenvolvido se não agradar os jogares, de nada adiantará, pois os “gamers” (termo utilizado para referenciar pessoas que passam tempo jogando) não querem ver como o jogo foi programado, mais sim o resultado final. Por exemplo, em um jogo de futebol, ao qual é impossível vencer o computador, pode até
constatar que é impossível vencê-lo, o jogador certamente ira procurar por um jogo que o agrade mais (BUCKLAND, 2005).
2.2.1. IA Fraca
Vários filósofos insistem em provar que as máquinas não possuem capacidade de pensar, de aprender e por fim, de ser inteligente. Para o computador aprender, é necessário que ele esteja programado para tal (SANTANA, 2006).
No ano de 1950, Alan Turing, sugeriu que fosse criado um teste de inteligência para avaliar as máquinas. O Teste de Turing (nome dado ao teste) consiste em fazer uma máquina, considerada inteligente, ser interrogada por um humano em uma conversação on-line durante o período de cinco minutos. O interrogador, durante este período, deve realizar avaliações e verificar se é uma máquina ou uma pessoa. Caso o interrogador seja enganado pela máquina durante trinta por cento do tempo, a máquina passará no teste. Segundo a previsão de Turing, no ano de 2000 já teríamos máquinas que passariam em seu teste, porém, até os dias de hoje, nenhuma máquina conseguiu tal feito, apesar de diversas vezes alguns interrogadores terem sido enganados, como o caso da ELIZA, a terapeuta virtual programada por Joseph Weizenbaum, que em 1966 consegui ludibriar várias pessoas se passando por humana, até ser avaliada por um profissional.
Alguns Filósofos afirmam que, mesmo que uma máquina ainda venha a passar no Teste de Turing, esta não estaria pensando, mais sim simulando pensamento (SANTANA, 2006). Ou seja, desta maneira, não seria possível a existência de uma máquina dotada de verdadeira inteligência.
2.2.2. IA Forte
A IA forte poderia ser definida como a possibilidade de a máquina vir operar todos os comportamentos de um ser humano, de maneira que a máquina fosse capaz de assumir as personalidades, ações e reações de um ser humano (PEREIRA, 2006).
É possível afirmar que o tema IA forte é um tema bastante polêmico e vai de encontro a vários conceitos, inclusive éticos, se tratando de uma entidade que seja cognitivamente equivalente a um ser humano. A IA forte implicaria na não existência de uma inteligência humana, e sim um conjunto de reações que implicaria em tal fato.
2.2.3. Aplicação da Inteligência Artificial em Jogos Eletrônicos
Existem diversas técnicas e algoritmos de IA que são aplicados em jogos eletrônicos, essas técnicas podem ser classificadas como determinísticas e não determinísticas (BOURG, 2004).
Quando é desenvolvida a inteligência artificial determinística, o comportamento e o resultado já são esperados, é desenvolvido um padrão pré-definido ao qual o computador deverá seguir, ou seja, é possível prever todas as ações que o computador irá tomar, por definição, existe apenas um estado para cada transição, não é possível estar em dois estados a mesmo tempo, como também não é possível estar em um estado que não existe. Por exemplo, um algoritmo de movimento, onde o computador deverá inverter sua direção quando encontrar com um obstáculo. As técnicas de IA determinísticas são mais rápidas para programar, mais fáceis para depurar, entender e testar. Outra vantagem da IA determinística fica por conta do consumo de recursos, é necessário pouco processamento e consumo de memória para tomar as decisões, já que os resultados já são pré-definidos e limitados. Porém, esta ultima vantagem também leva ao seu principal problema, esta técnica, depois de certo tempo, acaba se tornando maçante para o jogador, por exemplo, em um jogo de xadrez ao qual o computador possui “estilos” de jogadas limitados, as primeiras vezes que o jogador o enfrentar pode até perder, mas com o tempo, logo ele irá perceber que o computador toma sempre as mesmas ações e então, acaba ficando fácil de vencê-lo (BOURG, 2004).
Figura 1: Chess Titans - Microsoft
Fonte: http://res2.windows.microsoft.com/resbox/pt-Ptb/Windows%207/main/315d03c6-e230-4666-92b1-2c05d58588ba_0.jpg
Já a inteligência artificial não determinística, é o oposto da determinística, focada na incerteza, onde todo comportamento da máquina possui um grau de incerteza e nem sempre é possível prever o comportamento adotado pela máquina. Em um jogo
de jogo dele para conseguir vencê-lo, nem sempre se pode prever que ação o computador poderá tomar, deste modo abrindo infinitas possibilidades para o jogo e prolongando a vida útil do mesmo. Para o desenvolvimento deste tipo de IA, é necessário mais processamento, os algoritmos são mais complexos, normalmente são difíceis de depurar, mais complicados para entender e ainda existe uma grande preocupação dos desenvolvedores para que as possíveis ações que o computador tome estejam dentro do jogo. No mesmo jogo de futebol, o computador, poderá se adaptar de várias maneiras, mas nunca deverá fugir as regras do futebol (BOURG, 2004).
Figura 2: Fifa 2013 – EA Games
Fonte: http://www.ea.com/pt/fifa-13/images
3.
Técnicas e Algoritmos de Inteligência Artificial aplicados em jogos
eletrônicos
Existem várias técnicas e algoritmos de IA que são aplicados por desenvolvedores de jogos eletrônicos, porém a aplicação em jogos é consideravelmente diferente da aplicação de IA no meio acadêmico. Nos jogos existe apenas o código especifico para que o computador apareça e tome decisões inteligentes no momento que o jogo trás varias opções para uma determinada situação, resultando em um comportamento relevante eficaz e útil (SCHWAB, 2008).
O comportamento do computador em jogos é dependente da situação atual, a única coisa que realmente importa para os jogadores é o resultado, independente de como foi obtido (SCHWAB, 2008). Em um jogo eletrônico, se o jogador realmente acreditar que está jogando contra um computador inteligente, é o suficiente para o desenvolvedor obter sucesso (BUCKLAND, 2005). Os designers (termo utilizado para profissionais que atuam normalmente projetando a parte gráfica) do jogo Halo, lançado para Xbox em 2001, desenvolvido pela Bungie, descobriram que os jogadores que estavam testando jogo acreditavam simplesmente que o computador era consideravelmente mais inteligente quando os pontos da vida dele eram aumentados,
chegando a certo ponto que todos os testers (termo comum no desenvolvimento de software, que se refere as pessoas que estão testando as aplicações, neste caso, o jogo) consideravam o computador como muito inteligente, enquanto somente seus pontos de vida estavam maiores, e quando estes pontos diminuíam, quase todos consideravam que a IA estava muito fraca (BUCKLAND, 2005)
Figura 3: Halo - Microsoft
.
Fonte: http://halo.xbox.com/
Dentro da utilização de IA, é possível destacar alguns algoritmos que são mais facilmente encontrados nos jogo como determinísticos e padrões de movimento, sistema baseado em regras, máquinas de estado finito e algoritmos de busca.
3.1.1 Algoritmos Determinísticos e Padrões de movimento
Algoritmos determinísticos e padrões de movimento foram os primeiros algoritmos de inteligência artificial que surgiram nos jogos eletrônicos. Padrões de movimento, basicamente, consistem e pré-definir rotas ou movimentos repetitivos para os personagens controlados pelo computador (KISHIMOTO, 2004). Para exemplificar, podem ser citados jogos no estilo plataforma (é o nome dados a um gênero em que o jogador deve correr, pular e enfrentar inimigos, entre obstáculos e plataformas ), onde monstros ficam se movimentando de um lado para outro tentando evitar que o personagem consiga atingir um objetivo, ou adquirir um item mais raro.
Determinísticos, como abordado anteriormente, são os algoritmos pré-programados para o computador ter uma resposta de acordo com determinada situação. Por exemplo, o monstro ficar parado, até que o jogador chegue a certa distância dele. Os algoritmos de padrões de movimento podem ser considerados determinísticos.
3.1.2. Máquinas de Estado Finito
A máquina de estados finitos, historicamente, era utilizada por matemáticos para resolver problemas. A máquina de estados mais famosa é a máquina de estados de Alan Turing, que vem desde 1936. No geral é possível definir então como um dispositivo, ou um modelo de um dispositivo, que possui um número finito de estados, que pode estar ou operar em qualquer momento (BUCKLAND, 2005).
Voltada para a programação de jogos, é possível definir máquina de estado finita como uma máquina abstrata que define os estados em que um personagem pode se encontrar e quando o mesmo muda de estado. O estado atual da máquina determina como o personagem deve atuar no jogo (KISHIMOTO, 2004).
Segundo (BUCKLAND, 2005) Máquina de estado finito é uma das técnicas de IA aplicadas em jogos mais antigos, e é utilizada até nos dias de hoje. Alguns destes motivos são:
• Rápidas e fáceis para codificar: Existem várias maneiras de codificar máquinas de estado finito, e a maioria delas é bem simples.
• São fáceis de depurar: Como normalmente os agentes são divididos em pedaços é de fácil percepção, no momento que ocorre o problema, identificar onde ele está. • Usam pouco processamento: No geral, o computador só precisa seguir as informações que já estão pré-programadas para o estado atual.
• São intuitivas: Para as pessoas é fácil à compreensão relacionada aos estados, e no geral, não necessariamente somente programadores compreendem, mas toda equipe de desenvolvimento pode compreender.
• São flexíveis: É possível ajustar e aperfeiçoar facilmente as máquinas de estados para atender as especificações.
No jogo Pac-Man (clássico, desenvolvido para o Atari 2600, popularmente conhecido no Brasil como “come come”), os fantasmas foram implementados utilizando algoritmos de máquinas de estado finito. Existe um estado para quando eles estão fugindo (que na verdade é o mesmo para todos os fantasmas), e outro para quando eles estão seguindo o jogador (no caso, é especifico para cada fantasma). Quando o jogador “come” uma das frutas o estado de todos os fantasmas é alternado para “fugir” (BUCKLAND, 2005).
Figura 4: PAC-MAN - 1973
Fonte: http://images.pictureshunt.com/pics/p/pacman_game-1973.gif
3.1.3. Sistema Baseado em Regras
Existem diversas situações em que a lógica convencional é inadequada para processar os estados atuais, situações que são muito complexas para serem tratadas como modelos de estados e transições. Tomando como exemplo o comportamento de uma pessoa virtual com limitadas ações, como comer, beber e andar. Essas ações parecem simples a primeira vista, para nós humanos, porém para máquinas ela é mais complexa do que aparentam (BUCKLAND, 2005) (KISHIMOTO, 2004):
Se estiver com fome e tem comida, então ele come;
Se estiver com fome e não tiver comida, o humano irá procurar por comida; Se não estiver com fome e estiver com cede, então deverá beber água; Se não estiver com fome e nem com cede, então, deverá dar uma volta;
Situações como estas são complexas para serem tratadas com máquinas de estado finito, visto que cada uma delas poderá gerar um estado diferente. Esse tipo de problema é conhecido por comportamento global. É possível perceber que neste exemplo o humano segue várias “regras” (KISHIMOTO, 2004). Para um sistema poder ser baseado em regras, necessariamente, ele deve seguir uma condição que ira gerar uma ação, como no exemplo:
Fome & Comida por perto => comer; Fome & sem comida por perto => procurar; Não fome & cede => beber água;
Não fome & não cede => dar uma volta.
Sendo assim, tomando a primeira linha como exemplo, se o humano estiver com fome e tiver comida por perto então à ação deverá ser comer, na segunda, se o humano estiver com fome e não tiver comida por perto, ele deve procurar, e assim por diante.
Para resolver estes tipos de problemas, é utilizada uma área da inteligência artificial conhecida como computação nebulosa, através da lógica Fuzzy. Através da lógica fuzzy é possível gerar dados que fazem com que seja possível para o computador interpretar termos lingüísticos e regras de forma semelhante aos seres humanos. Conceitos como perto e longe não podem ser representados dentro de intervalos discretos e acabam sendo muito vagos para o computador. Com a utilização de algoritmos Fuzzy, os dados são transformados em Fuzzy Sets ( podem ser considerados conjuntos de dados Fuzzy), processados e devolvidos como forma de dados fuzzy. O processo que realiza a conversão de dados numéricos para fuzzy chama-se fuzzification e o processo que transforma os dados fuzzy para dados numéricos e chamado de
defuzzification (BUCKLAND, 2005).
Figura 5: Lógica Fuzzy
Fonte: Adaptado de (BUCKLAND, 2005)
3.4.4. Algoritmos de Busca
Um dos problemas mais comuns encontrados durante o desenvolvimento de jogos eletrônicos fica por conta da movimentação dos personagens controlados por
computador, estes tipos são conhecidos com algoritmos de busca, justamente por “procurarem” um caminho que o computador deve seguir [BOURG, 2004]. Existem várias maneiras de realizar este tipo de controle, alguns mais fáceis (que eventualmente acabam tendo como resultado uma inteligência artificial fraca, deixando os personagens mais “burros”) e outras mais difíceis (algoritmos complexos, muito trabalhosos, mas geralmente com bons resultados).
Existem algoritmos simples, como os algoritmos de movimento aleatório que podem ser eficientes. Basta gera uma direção aleatória e realizar um calculo simples, verificando colisão (BOURG, 2004). Este tipo de algoritmo pode ser útil para jogos simples, mas para jogos mais elaborados, acaba fazendo com que o jogo perca um pouco a imersão, personagens andando sem nenhum “sentido”, apenas vagando não tornam o jogo rico (BOURG, 2004) (BUCKLAND, 2005).
Para jogos mais sofisticados, melhores trabalhados, existem algoritmos como o A* que realiza uma busca pelo melhor caminho entre dois pontos. Para isto, é necessário trabalhar com o “mapeamento” de todo cenário do jogo, como exibido na figura a seguir, baseando-se em grafos (estruturas de dados que representa um conjunto de pontos ligados).
Figura 6: Cenário representado por matriz
Fonte:Adaptado de (BOURG, 2004)
Esses tipos de algoritmos exigem mais pratica do lado do desenvolvedor por trazerem preocupações como com o consumo de processamento e o uso de memória que podem dificultar o desenvolvimento (BOURG, 2004) (BUCKLAND, 2005).
Existem muitos outros algoritmos para realizar busca por caminho, cada algoritmo tem seus pontos positivos e negativos, cabe ao desenvolvedor escolher o melhor para aplicar em seu jogo.
4.
Desenvolvimento do Projeto
Desenvolver jogos é uma tarefa cada vez mais simples, pois existem diversos motores para criações de jogos e o problema acaba ficando por conta de inovações que são aplicadas em tais jogos. A inteligência artificial pode ser enquadrada dentro destas inovações, apesar de existirem deveras ferramentas e livros que ajudem no desenvolvimento, pois os algoritmos normalmente são complexos e muito específicos. 4.1 Cenários do Projeto
O projeto foi desenvolvido no motor Unity3d, utilizando C# e Visual Studio 2010. O desenvolvimento foi divido em três partes principais, o mapeamento do cenário, a movimentação dos NPCs e o controle das ações do computador.
4.1.2 Mapeamento do Cenário
Pensando na utilização de algoritmos de busca, o cenário foi todo mapeado utilizando uma matriz como base. Essa matriz foi montada em XML, era realizada a leitura e os dados chegavam para cada entidade do jogo, que deveria tomar conta das próprias decisões.
Cada índice da matriz representa um nó de um grafo, que é utilizado para o algoritmo de busca. Para realizar o calculo é necessário mapear os caminhos válidos através de um índice comum (é possível ter mais de um índice que represente caminho válido, como por exemplo, uma ponte no meio da estrada poderia ter um número que a represente de maneira diferente da própria estrada) e mapear os outros lugares com diferentes índices.
4.2 Controle dos NPCs
O principal objetivo do projeto, ao desenvolver os NPCs (Non-player Character, ou personagens que não são controlados pelos jogadores), era obter um resultado, sempre buscando os melhores caminhos, o mais rápido possível.
Para desenvolver o algoritmo de busca, foram aplicadas técnicas do algoritmo de Dijkstra, com alguns diferenciais, como busca em oito direções e utilização de peso em cada nó. Para aperfeiçoar o tempo de resposta, o cenário foi divido em regiões. O algoritmo verifica primeiramente o melhor caminho entre as regiões, classifica-os e então, é traçado o melhor caminho para o personagem controlado pelo computador. 4.2.2 Atributos
Foram criados vários atributos para os NPCs, valendo destacar:
• Resistência: O personagem “consome” este atributo para realizar os movimentos;
• Direção: Indica o próximo local que o personagem deve ir. Como o movimento é realizado baseando-se em matriz, a direção é calculada através da diferença entre o nó atual e o próximo;
• Capacidade: Atributo que indica o quanto o personagem pode carregar, em proporções um para um (por exemplo, uma unidade de madeira consome uma de capacidade);
• Através destes atributos é possível realizar a movimentação do personagem, controlar o quanto ele esta carregando e identificar se ele está cansado. Esses tipos de dados são úteis para realizar a dinâmica do projeto.
4.3 Classe NPC
A classe NPC é responsável por tratar todos os dados e ações dos personagens. Todo controle das ações do personagem é realizado por máquinas de estado finito. Os estados são estes:
• Descansando: O personagem está recuperando a resistência;
• Cortando madeira: O personagem está coletando madeira;
• Procurando Caminho: O personagem já esta com destino certo porém, ainda não foi decidido o melhor caminho;
• Andando: Realiza o movimento do personagem pelo cenário;
• Buscando: Personagem não possui objetivo definido, e se move por destinos aleatórios;
• Guardar Madeira: Personagem já esta sem capacidade e deve voltar para guardar toda a madeira;
A vantagem de utilizar máquinas de estado finito fica pelo controle de ações que o personagem vai executar, pois ele só pode estar em um estado por vez, desta maneira fica mais simples encontrar problemas, e desenvolver ações novas.
5.
Conclusão
Tomando como premissa de que a idéia principal do projeto eram estudos sobre aplicações de inteligência artificial em jogos eletrônicos, pode-se considerar que foi
bem sucedido. Foram realizados estudos de vários algoritmos de inteligência artificial e realizada a aplicação de alguns destes algoritmos.
Durante o desenvolvimento foram encontrados vários obstáculos, como o processamento do computador durante a execução dos algoritmos de busca, que são realmente “pesados” e devem ser utilizados cautelosamente. Existem várias formas de desenvolver algoritmos de busca, a escolha deve ser feita minuciosamente para não comprometer o desenvolvimento do jogo.
Os algoritmos de máquina de estado finito se mostraram muito eficientes, é realmente simples trabalhar com estes tipos de algoritmos e não foram encontrados problemas. Vale ressaltar que os algoritmos de MEF são determinísticos, para obter um resultado mais vistoso é necessário utilizar algoritmos não determinísticos, pois a máquina de estados limita a aplicação.
Algo me chamou a atenção durante os estudos sobre a inteligência artificial nos jogos eletrônicos, é que ela realmente pode ser tratada como uma ilusão. Muitas vezes o objetivo é alcançado com menos esforço que o estimado, o foco principal do desenvolvedor deve ser o resultado. Os jogadores não se interessam em saber como foi desenvolvido, só querem jogar um jogo desafiador e divertido. Como mostra o estudo realizado pelos designers do jogo Halo, que às vezes basta dificultar um pouco mais, mesmo que saindo da realidade, como aumentando muito os pontos de vida dos “boots” ou então fazer com que a chance do computador acertar tiros certeiros seja bem grande, para que as pessoas acreditem que eles sejam mais inteligentes. Segundo Buckland, se as pessoas acreditam que o computador é inteligente, isto pode significar que ele realmente seja.
Inteligência artificial em jogos eletrônicos pode ser mais simples que esperado, como tudo, é necessário estudo e dedicação. Existem diversos livros como o
Programming Game AI By Example, do Mat Buckland (explica detalhadamente a
criação de vários algoritmos de inteligência artificial), vários algoritmos na internet e
Engines, como a Unity3d (que já possui algoritmos de inteligência artificial
programados, bastando apenas aplicá-los), que podem auxiliar os desenvolvedores menos experientes.
Enfim, a utilização de inteligência artificial realmente enriquece, e muito, a experiência do jogador, o jogo como um todo. É valido utilizar IA não apenas para dificultar o jogo na campanha para apenas um jogador, conhecido como modo single
player, mais também contribuindo com ações que são inesperadas, reações que
humanos teriam, ou até mesmo melhores que as dos próprios humanos.
Referências
Bourg, D. Gleen, S. AI for Game Developers. Sebastopol: O’Reilly Media, Inc. 2004. 1ed. 400p.
Kishimoto, A. Inteligência Artificial em Jogos Eletrônicos. 2004. Disponível em: <http://www.programadoresdejogos.com/trab_academicos/andre_kishimoto.pdf >Acesso em 02 de maio de 2012.
Michaelis, 2009, Dicionário Online | Michaelis. 2009. Disponível em: < http://michaelis.uol.com.br/> Acesso em 02 de fevereiro de 2012.
Russel, S. Norving, P. Inteligência Artificial. Rio de Janeiro: Campus, 2004
Santana, R. T. I.A. em jogos: A busca competitiva entre o homem e a máquina, 2006.
Schwab, B. AI Game Engine Programming. Charles River Media, 2008. 2ed. 736p.
The ESA, 2012. The Evolution of Mobile Games. 2012, Disponível em:
<http://www.theesa.com/facts/pdfs/ESA_EF_2012.pdf> Acesso em 04 de agosto de 2012.
Pereira, I. S. 2006. Eu, Robô e a Inteligência Artificial Forte: o Homem entre Mente e Máquina. Ciencia & Cognição. V.9, p.150-157, 2006.
Construção de um Sistema Especialista para Mitigar Perdas produtivas na
Produção Intensiva de Suínos
Mario M. Neto1,Victor R. C. Carvalho2, Silvia R. L. Souza2, Irenilza A. Naas1, 1
Universidade Paulista/UNIP – PPGEP
Rua Dr. Bacelar, 1212, 4º andar – Vila Clementino – São Paulo – SP – CEP: 04026-002 2
Universidade Estadual de Campinas/UNICAMP
Av. Cândido Rondon, 501 – Cidade Universitária “Zeferino Vaz” – Campinas – SP CEP: 13183-875
mariomollo@gmail.com ; vicor.ciaco@gmail.com ; silucas_souza@hotmail.com ; irenilza@gmail.com Resumo: Laminite nos cascos pode ser associada a fatores biomecânicos causados por desequilíbrios da distribuição de pressão sob os cascos quando suínos estão confinados em instalações modernas com piso em concreto duro. O objetivo deste estudo foi desenvolver um sistema especialista baseado em algoritmo de lógica Fuzzy para a prevenção de patologias de casco aplicadas à produção intensiva de suínos para estimar ocorrência de lesões de casco com base na associação de conhecimentos acumulados sobre as forças de pressão e sua distribuição, obtidas em pesquisa anterior. Os dados foram correlacionados inicialmente utilizando a plataforma Matlab ® R2009b para associar o conhecimento de especialistas e da literatura através de um sistema em que se consideram os pesos das variáveis de acordo com o seu impacto na saúde do casco. A interface do usuário final foi codificada utilizando o Microsoft Visual Studio 2010 ferramenta para desenvolvimento rápido de aplicações e, o sistema resultante foi validado em vários cenários diferentes de laboratório e em campo e seu desempenho foi considerado satisfatório de acordo com os resultados da literatura. O sistema especialista foi codificado e os autores concluíram que o sistema pode vir a ser uma grande contribuição e avanço na indústria intensiva de suínos. Palavras-chave: sistema especialista, lógica Fuzzy, Mamdani, produção de suínos, saúde de casco, pisos.
Abstract: Claw lameness can be associated to biomechanical factors caused by imbalances of the pressure distribution under the hooves when swine are confined in modern facilities with hard concrete flooring. The objective of this study was to develop an expert system based on Fuzzy logic algorithm for the prevention of hoof pathologies applied to the intensive swine production by estimating occurrence of claw lesions based on the association of knowledge gathered on pressure distribution from previous research. The data was correlated initially using Matlab® R2009b platform associating expert’s knowledge and literature through a system that weights the variables according to their impact on claw health. The final user interface was coded using Microsoft Visual Studio 2010 Rapid Application Development tool and, the resulting system was validated in several different laboratory and field scenarios and its performance was considered to be satisfactory according to findings in literature. The expert system was coded and the authors concluded that the system could be a great contribution and advance in the intensive swine’s industry.
Keywords: Expert system, Fuzzy logic, Mamdani, swine production, claw health, flooring.
1. INTRODUÇÃO
A prevenção de patologias de casco de suínos em instalações que possuem superfícies rígidas, devido ao problema relacionado à mecânica de locomoção, em pavimentos rígidos e mais abrasivos, vem exigindo a necessidade da criação de uma metodologia eficiente, que otimize a sua prévia identificação, visando à redução dos danos econômicos provocados no setor, bem como no bem-estar dos animais envolvidos. A utilização da Teoria dos Conjuntos Fuzzy como ferramenta para implementar uma automatização em processos de diagnóstico e tomada de decisões, diante da lógica tradicional, apresenta vantagens por utilizar conceitos de subjetividade que fornecem um grau de confiabilidade maior que a teoria clássica da probabilidade, e que não são compreendidos pela máquina.
A lógica Fuzzy foi introduzida, em 1965, por Lofti Zadeh, professor do Departamento de Engenharia Elétrica da Universidade da Califórnia - Berkeley-EUA, com o intuito de dar tratamento matemático a certos termos linguísticos subjetivos, tais como, "aproximadamente", "em torno de", entre outros (ZADEH, 1965a,b.c).
A questão norteadora desta pesquisa é verificar a efetividade do uso da lógica Fuzzy para a emissão de um diagnóstico preventivo, e para desenvolver um sistema especialista visando a redução de perdas produtivas. A resposta tem dois aspectos: em primeiro lugar o aspecto que a lógica Fuzzy é bem adequada para o controle/previsão de um processo ou sistema não linear, ou mal compreendido, indo além dos modelos de controle convencionais, e a segunda é que ela permite aos engenheiros de controle aplicar de forma sistemática estratégias utilizadas por operadores humanos com base em experiência e conhecimento (ZADEH, 1962).
Em contraste com o conjunto convencional, um conjunto Fuzzy é um conjunto sem um limite nítido. Isto significa que a transição de definir "pertencer a" e definir "não pertencem a" é gradual. Esta transição é caracterizada por funções de pertinência que dão flexibilidade na modelagem de expressões linguísticas. A Inferência Fuzzy é o processo de mapeamento a partir de uma dada entrada a uma saída usando Lógica Fuzzy. O mapeamento fornece, então, uma base a partir da qual podem ser tomadas decisões. O processo de Inferência Fuzzy envolve todas as funções de conceitos da sociedade, e, em seguida, regras e operadores Fuzzy. Os componentes essenciais de um sistema Fuzzy são o motor de inferência, base de regras e o defuzzificador (Figura 1) (ZADEH, 1999).
Figura 1: Processo do Sistema Fuzzy. Fonte: (ZADEH, 1999).
A teoria dos conjuntos Fuzzy apresenta uma ferramenta que pode ser eficiente para o controle e prevenção de uma variedade de patologias, nas áreas médicas e veterinárias, uma vez que estas áreas estão frequentemente circundadas por imprecisão e subjetividade, devido à natureza do campo médico para ser dependente em diversas fontes de incerteza. Warren et al. (2000), sugerem que algumas das fontes que representam imprecisão, são fundamentais na determinação dos sinais clínicos. Em seu trabalho, eles discutem a aplicação da teoria dos conjuntos Fuzzy em lidar com fontes de incerteza de diretrizes clínicas textuais na formulação de
alertas automáticos e conselhos para um plano de assistência on-line, uma intranet baseada em sistema de planejamento destinado a cuidados clínicos gerais para doenças crônicas.
A utilização da lógica Fuzzy, como recurso para a criação de um sistema inteligente na prevenção de patologias relacionadas ao casco, pode ser de essencial ajuda na formação de um perfil de diagnóstico e posterior tomada de decisões.
A efetividade do uso da Lógica Fuzzy para a certificação do estado e diagnose preventiva por meio do uso de um sistema especialista que auxilie a redução das perdas econômicas do processo é uma questão natural. Primeiro que a Lógica Fuzzy é muito bem aplicada para a previsão/controle de processos em sistemas não lineares ou de difícil entendimento para a construção do projeto convencional, e em segundo lugar, ela permite a implementação sistemática de estratégias utilizadas por operadores e dados de especialistas.
Em contraste com conjuntos crisp (0,1), os conjuntos Fuzzy não possuem fronteiras crisp, mas transições suaves e graduais. Estas transições graduais são caracterizadas por funções de pertinência que dão flexibilidade na modelagem linguística de expressões. Inferência Fuzzy é o processo de mapeamento de uma dada entrada para uma saída utilizando Lógica Fuzzy. O mapeamento provê a base para as decisões que podem ser tomadas. O processo envolve todos os conceitos de funções de pertinência, regras “SE – ENTÃO” e operadores Fuzzy.
Como a maioria das aplicações apresentam números reais, o fuzzificador ajusta a interface entre o sistema de inferência e o mundo físico. Os critérios de projeto de um sistema de fuzzificação são:
O conjunto Fuzzy A deve ter grande pertinência para x.
O fuzzificador deve simplificar os procedimentos computacionais envolvidos no sistema de inferência.
Em uma máquina de inferência, os princípios da lógica Fuzzy são utilizados para combinar as regras “SE-ENTÃO” em uma base Fuzzy para mapear o conjunto Fuzzy em um universo n-dimensional de discurso. O método de inferência de Mamdani foi utilizado nesta pesquisa para projetar o controlador Fuzzy. O método de inferência de Mamdani aplica uma base individual de regras para inferência e, deriva a saída y quando submetida a uma entrada x.
Outros exemplos do uso da lógica Fuzzy estão em detecção de sinais para a otimização do protocolo reprodutivo dos animais das fazendas e os efeitos do estresse térmico nas perdas de produção relacionadas, que são áreas que têm sido comprovadamente beneficiadas economicamente pelo correto monitoramento de padrões dos comportamentos. Trabalhos feitos para monitorar o estresse térmico animais relacionados com as perdas de produção foram apresentados por Amendola et al. (2004) com foco também para bovinos de leite.
Sistemas semelhantes têm sido relatados para a prevenção de certas doenças, tais como a base de conhecimento do sistema para o diagnóstico de problemas de mastite no nível rebanho, como foi proposto por Hogeveen et al. (1995) e Hogeveen et al. (2005). O sistema de base de conhecimento é fundamentado em mecanismos gerais de mastite usando modelos causais hierárquicos condicionais.
Sistemas especialistas para diagnóstico de pneumonia e icterícia foram propostos por Roychowdhury et al. (2004) através da modelagem do processo de conhecimento e do pensamento de um médico.
Zovex, um sistema especialista para médicos veterinários e zootécnicos que pode ser utilizado para aconselhar granjas de suínos em gestão de saúde animal foi proposto por Enting et
al. (1997), no simpósio Holandês / Dinamarquês da Saúde e Economia de Gestão.
No presente sistema, a saúde dos cascos é a principal preocupação, uma vez que a mesma afeta diretamente o desempenho geral dos animais e não é grandemente explorada tanto quanto são as forças de pressão e estão em questão e como elas interagem com outras condições de gestão.
De acordo com Raven (1989), o revestimento é de particular importância na saúde dos cascos, por causa da distribuição da pressão e da redistribuição das mesmas nos cascos. Um
desigual suporte de peso das paredes do casco em pisos duros (isto é, concreto) leva a uma redistribuição de pressões sobre as garras e, assim, fazem com que aconteça uma maior concentração de pressão e correspondente stress nos cascos.
Segundo Buchanan (1984) os sistemas especialistas são o ramo de maior crescimento dentro da inteligência artificial (IA). O objetivo de um sistema especialista é captar o conhecimento de um especialista em um determinado campo, representar este conhecimento numa base de regras, e transmiti-lo ao usuário permitindo lhe obter respostas a perguntas relacionadas à base de conhecimento do sistema.
Esta pesquisa teve como objetivo construir um sistema especialista para estimar a ocorrência de claudicação proveniente da existência da patologia conhecida como Laminite em suínos machos alojados em baias de concreto utilizando a Lógica Fuzzy. Este artigo descreve a construção do algoritmo e do sistema resultante que foi desenvolvido e testado em vários cenários de experimentos de campo e outros realizados em laboratório.
2. MATERIAIS E MÉTODOS
Os procedimentos adotados para a construção do sistema especialista proposto são apresentados na figura 2 a seguir.
Figura 2: Fluxograma dos procedimentos adotados para a execução da presente pesquisa. Construção do Sistema Especialista:
a) Base de conhecimento preliminar e experimentos iniciais:
A base de conhecimento preliminar foi criada da coleta de informações de campo e de laboratório dos dados de distribuição de pressões relacionadas ao caminhar dos suínos ao longo de dois tipos de sistemas de piso de borracha (1- concreto; 2- colchão padrão de três milímetros de espessura) (Carvalho et al., 2009).
b) Construção das Variáveis Independentes do Sistema:
As variáveis independentes foram selecionadas de acordo com sua influência sobre as patologias de casco descritas anteriormente por meio da literatura e da experimentação. A biotina (representando nutrição) é uma coenzima essencial que participa em reações de carboxilação biológica. Com a suplementação de biotina tem sido demonstrado que é possível reduzir lesões digitais em suínos. As asperezas de pisos também têm sido estudadas e estão bem documentadas na medida em que as lesões de casco são provocadas em ambientes de suinocultura moderna. (De Belie e Rombaut (2003) e Penny et al. (1980), Bryant et al. (1985), Watkins et al. (1991) e Hedges et al. (2001)). Por outro lado, a associação entre peso do animal, a área de casco e a utilização de pisos alternativos, como colchões de borracha, foram obtidos através de experimentos realizados como parte desta pesquisa (Carvalho et al., 2009).
