Os avanços na inteligência artificial continuam a remodelar a forma como abordamos desafios complexos, e um sistema recentemente desenvolvido está preparado para levar estas capacidades ainda mais longe. Ilse Georgievski, o professor Marco Aiello e sua equipe da Universidade de Stuttgart introduziram o Scalable Hierarchy (SH) Scheduling System, um sistema de código aberto fácil de usar projetado para agendamento passo a passo. Código aberto significa que o código de um sistema está disponível gratuitamente para qualquer pessoa usar, modificar ou melhorar. O seu trabalho, publicado na revista especializada SoftwareX, destaca a importância da adaptabilidade e da eficiência na resolução de problemas de planeamento do mundo real utilizando inteligência artificial. A revisão por pares significa que a pesquisa é revisada por outros especialistas na área para garantir sua qualidade e credibilidade.
Criar programas eficazes com inteligência artificial é um desafio, mas o SH simplifica o processo. O sistema está estruturado para funcionar em múltiplas disciplinas, tornando-o uma ferramenta flexível para resolver problemas de planejamento como tomada de decisão, coordenação, assistência e controle, desenvolvimento passo a passo de soluções e fácil integração com outros sistemas digitais. Ao contrário das ferramentas de agendamento de IA mais antigas, o SH usa um design modular, o que significa que os usuários podem ajustar seus recursos conforme necessário. Um design modular refere-se a um sistema composto por partes independentes que podem ser alteradas ou melhoradas sem afetar o todo. “Nosso sistema oferece uma maneira inteligente e flexível de dividir tarefas complexas em etapas gerenciáveis, garantindo ao mesmo tempo uma integração perfeita com outros aplicativos”, explicou o Dr. Georgievski. O sistema é construído utilizando a linguagem de programação Scala, uma linguagem de programação de alto nível conhecida por sua eficácia em ser transparente e moderna, atraindo desenvolvedores que valorizam uma combinação de programação funcional e orientada a objetos.
A exposição é um dos principais pontos fortes da SH. Ao contrário das ferramentas de escalonamento tradicionais, com suporte limitado para lidar com requisitos do mundo real, o SH suporta uma ampla gama de problemas de escalonamento devido à sua capacidade de representar diversas propriedades desses problemas, como restrições lógicas, numéricas e temporais. Essa capacidade expressiva é adequada para lidar com domínios complexos do mundo real. É útil em vários ambientes, como edifícios inteligentes, orquestrando aplicativos baseados em nuvem. Os pesquisadores testaram o SH em relação a outras ferramentas de agendamento conhecidas e descobriram que ele teve desempenho superior em termos de velocidade e uso de memória. A utilização da memória refere-se à eficiência com que um computador processa e armazena dados. “Ao concebê-lo como um serviço que pode ser facilmente integrado com outros sistemas, o SH é mais do que uma ferramenta independente – é um elemento valioso para projetos maiores de inteligência artificial”, disse o professor Aiello.
Outra grande vantagem do SH é a facilidade de uso. O sistema funciona com uma linguagem de programação especialmente desenvolvida, uma forma estruturada de descrever problemas para que os computadores possam gerar soluções. Define problemas e facilita soluções. Uma forma estruturada de processar informações permite que os usuários transformem rapidamente objetivos abstratos em ações. Este projeto garante a aplicação a uma ampla gama de problemas de planejamento como tomada de decisão, coordenação, assistência e controle, utiliza sistemas automáticos para controlar iluminação, temperatura e segurança, gerenciar edifícios inteligentes, regular operações industriais, onde máquinas e sistemas funcionam de forma eficiente.
Os desenvolvedores garantiram que o SH fosse acessível a uma ampla gama de usuários. O sistema expõe suas funções como serviços web, permitindo que outras aplicações ou sistemas se comuniquem com o SH pela Internet enviando solicitações simples e recebendo respostas – por exemplo, solicitando ao escalonador que resolva um problema específico de escalonamento. Isto significa que os desenvolvedores e pesquisadores podem integrá-lo rapidamente em seus próprios projetos sem a necessidade de amplo conhecimento técnico. “Nosso objetivo é desenvolver uma ferramenta de planejamento de inteligência artificial que seja poderosa e fácil de usar em diferentes situações”, disse o Dr. Georgievski. O design estruturado do sistema permite aos usuários modificar e ampliar suas funções de acordo com suas necessidades específicas.
Expandindo-se para além dos sistemas de investigação, o SH tem potencial para melhorar muitas indústrias, incluindo a logística, que envolve a coordenação do transporte e armazenamento de mercadorias, e a robótica, que envolve a concepção e utilização de máquinas para executar tarefas, bem como serviços baseados na nuvem que permitem aos utilizadores aceder a recursos computacionais através da Internet. Com a capacidade de lidar com tarefas complexas de planejamento de maneira inteligente e eficiente, espera-se que os computadores desempenhem um papel fundamental no futuro das soluções de automação, que se referem a sistemas que executam tarefas com o mínimo de intervenção humana. Por ser de código aberto, desenvolvedores de todo o mundo podem contribuir para o seu desenvolvimento, ajudando a criar aplicações avançadas para inteligência artificial nos próximos anos.
Nota de diário
Georgievsky I., Balkhatmal AV, Alnasser E., Aiello M. “SH: Um sistema de agendamento HTN orientado a serviços para domínios do mundo real.” SoftwareX, 2024; 27:101779. DOI: https://doi.org/10.1016/j.softx.2024.101779
Sobre os professores
Marco Aiello Ele é professor de Ciência da Computação e presidente do Departamento de Computação de Serviços da Universidade de Stuttgart, Alemanha. Eleito Membro da Academia Europeia de Ciências e Artes da Universidade Tsang Kung, Taipei, Taiwan. Ele é vice-presidente da Information Europe. Ele possui doutorado em lógica pela Universidade de Amsterdã, habilitação em informática aplicada pela TU Wien e mestrado em engenharia pela Universidade La Sapienza de Roma. Em 2016, três ex-Ph.D. Estudante, fundou a SustainableBuildings BV, que foi adquirida pela empresa holandesa de energia Innova BV em 2020. Os seus interesses de investigação são computação de serviços, sistemas de energia inteligentes e raciocínio espacial. Ele é autor de mais de 200 artigos revisados por pares e vários livros que foram citados mais de 8.000 vezes.
Ilse Georgievski é um Palestrante Particular na Universidade de Stuttgart, Alemanha. Nascido e criado em Bitola, na Macedónia, iniciou o seu percurso académico na Universidade de Maribor, na Eslovénia, onde obteve o mestrado em Ciência da Computação e da Informação. Ele obteve um Ph.D. em Ciência da Computação pela Universidade de Groningen, na Holanda, em 2015, onde continuou como pesquisador de pós-doutorado até 2017. Entre os cargos acadêmicos, trouxe expertise do setor, atuando como CTO em Edifícios Sustentáveis (2017-2018). Em 2025, recebeu Residência em Ciência da Computação pela Universidade de Stuttgart. Sua pesquisa principal concentra-se na arte e na ciência dos sistemas e aplicações de planejamento de IA. Seus amplos interesses incluem sistemas de serviços automatizados, sistemas de energia inteligentes e algoritmos de aprendizagem a partir de dados.
