CN2E: INDUCTION RULES FOR EXECUTABLE CODE

Objetivo: O objetivo do Projeto CN2e e investigar, pesquisar e desenvolver uma ferramenta computacional que codifique automaticamente o pseudo-codigo gerado pelo sistema CN2 Rule Induction em codigo-fonte compilavel na linguagem C. O resultado sera aplicado na resolucao de problemas computacionais que utilizem tomada de decisao automatica. Metodologia: Para que o CN2e codifique um pseudo-codigo gerado pelo CN2 em um arquivo na linguagem C, ferramentas de codificacao automatica foram estudadas. Para desenvolver este aplicativo, foi necessario entender o funcionamento das ferramentas de codificacao automatica, investigar detalhadamente o sistema CN2 para permitir a interacao da CN2e, identificar o padrao gramatical do pseudo-codigo gerado pelo CN2e e, atraves deste conhecimento adquirido, desenvolver uma gramatica em C que sera implementada na ferramenta CN2e com formas de possibilitar a codificacao do arquivo de regras do CN2. Resultados: A ferramenta CN2e auxiliara todos os projetos do Laboratorio de Inteligencia Computacional (LIC) que estejam envolvidos com tomadas de decisao, sendo eles: IBM: ROBIX; RoboCupRescue; RatoLic e outros. Facilitara tambem a codificacao de qualquer arquivo de regras em portugol para linguagem C. Uma vez implementada, a ferramenta CN2e permitira a utilizacao dos arquivos ja compilados em linguagem C em sistemas computacionais que se utilizam da Inteligencia Artificial na tomada de decisao, automatizando este processo. A ferramenta CN2e podera ser utilizada como ferramenta de trabalho para ensinar funcionarios pela inferencia de suas regras, aumentando a oportunidade de emprego e diminuindo a taxa de desemprego atraves de cursos de curta duracao que podem ser disponibilizados gratuitamente ou com baixo custo. Sera desenvolvido artigos cientificos apos a conclusao do projeto apontando para o crescimento do Laboratorio, Curso e Instituicao. Conclusao: O projeto CN2e tera importância significativa no LIC para processos de tomada de decisao, pois ira automatiza-los e otimiza-los, aumentando significativamente a produtividade em Business Inteligence e Decision System Suport (DSS). Tera importância tambem na area cientifica com a publicacao de artigos, ampliando o conhecimento da area de Inteligencia Artificial.