69897 - SISTEMI AUTONOMI

Scheda insegnamento

SDGs

L'insegnamento contribuisce al perseguimento degli Obiettivi di Sviluppo Sostenibile dell'Agenda 2030 dell'ONU.

Istruzione di qualità Imprese innovazione e infrastrutture

Anno Accademico 2019/2020

Conoscenze e abilità da conseguire

Il corso si propone di illustrare i principali paradigmi computazionali, i modelli, le tecnologie e i metodi per la costruzione di sistemi autonomi. In particolare, il corso si concentra sui seguenti temi, sperimentando i corrispondenti casi di studio: - concetto di autonomia nei sistemi software e nei sistemi artificiali in generale * caso: Autonomic Computing - intelligenza e autonomia: agenti intelligenti * casi: Web Intelligence, intelligenza individuale e sociale nei MAS - adattatività e autoorganizzazione * casi: Pervasive Systems, Swarm Intelligence, Stigmergy Coordination

Contenuti

  • Il concetto di autonomia nei sistemi software e nei sistemi artificiali in generale
    • l'autonomia in biologia, filosofia, sociologia, giurisprudenza
    • le diverse accezioni di autonomia nei sistemi artificiali e nei sistemi software
      • caso: Autonomic Computing
  • Intelligenza e autonomia nei sistemi software
    • agenti intelligenti
      • caso: architetture per agenti intelligenti
    • sistemi ad agenti intelligenti
      • casi: sistemi coordinati, agenti e artefatti, Web Intelligence, Workflow Management, electronic Institutions
    • intelligenza sociale e collettiva
      • casi: Swarm Intelligence, Stigmergy Coordination, stochastic systems
    • adattatività e autoorganizzazione
      • casi: Pervasive Systems, Self-organising Coordination
  • Tecnologie per sistemi autonomi
    • agenti logici in tuProlog
    • agenti intelligenti in JADE, Jason e CArtAgo
    • sistemi di workflow, coordinati, adattativi, stocastici e autoorganizzanti in TuCSoN e ReSpecT

Testi/Bibliografia

La bibliografia è resa disponibile tramite il sito del corso.

Metodi didattici

  • Lezioni teoriche in aula con uso di lucidi
  • Esempi discussi e costruiti in aula al computer dal docente e da esperti
  • Attività di laboratorio

Modalità di verifica e valutazione dell'apprendimento

La verifica dell'apprendimento dei contenuti del corso avviene tramite lo sviluppo di un progetto individuale o di gruppo, che si traduce nella produzione dei più opportuni artefatti, sia documentali sia software.

La prova orale finale consiste nella discussione orale del progetto.

Strumenti a supporto della didattica

Link ad altre eventuali informazioni

http://apice.unibo.it/xwiki/bin/view/Courses/Sa

Orario di ricevimento

Consulta il sito web di Andrea Omicini