Nesta apresentação discorreremos sobre a tese de doutorado do meu orientado André Paraense, defendida no início de 2016, onde ele desenvolveu um algoritmo de consciência de máquina, utilizando como base a teoria da consciência de Baars para arquitetar um processo auto-organizado de comunicação entre semáforos urbanos.
A idéia básica desse processo auto-organizado é que para cada cruzamento em uma malha urbana existe um controlador local, que atua de maneira reativa, observando os tamanhos das filas aguardando em cada via de entrada do cruzamento e deliberando pelos tempos de verde e vermelho necessários para minimizar o tempo de espera médio dos veículos.
Cada controlador local compete de forma a definir qual deles se encontra em condição mais crítica do ponto de vista de conseguir minimizar esse tempo médio de espera. O controlador que estiver em uma condição mais crítica em toda a malha urbana (que identifica onde o sistema está mais congestionado) ganha o acesso ao workspace global, e com isso ganha o direito de realizar um broadcast, uma mensagem enviada a todos os outros controladores, indicando sua posição na malha urbana e alertando sua condição de criticidade, solicitando ajuda para sua situação.
Essa solicitação é recebida por cada um dos outros controladores, que deverão interferir em sua estratégia local, degenerando sua busca por otimalidade na tentativa de colaborar com o controlador crítico apontado pelo mecanismo de consciência. Dessa forma, cada controlador avalia suas possibilidades de colaboração, tendo em conta sua conectividade com o cruzamento crítico, tentando conter o envio de mais tráfego para as vias que abastecem o cruzamento crítico, e desviando esse tráfego para outras vias. Este comportamento resulta em um comportamento de grupo coordenado pela estratégia de workspace global , transformando o comportamento originalmente míope e reativo, em um comportamento deliberativo que propicia o aliviamento do tráfego no cruzamento em situação crítica.
Neste trabalho, mostramos que utilizando-se essa estratégia, desenvolve-se um comportamento auto-organizado que permite a melhoria do tráfego global na malha urbana, dimuindo o tempo médio de espera dos veículos de maneira significativa. Experimentos com o simulador SUMO demonstraram diminuições consistentes no tempo médio de espera, da ordem de 21%.
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