Docenti

• Docente responsabile del corso: Andrea Omicini

Materiali didattici

• Lucidi

Attività

• Laboratorio
• Progetti

Scopo del corso

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, sistemi stocastici

Contenuti del corso

Il concetto di autonomia nei sistemi software e nei sistemi artificiali in generale

• l'autonomia in filosofia, sociologia, giurisprudenza
• le diverse accezioni di autonomia nei sistemi artificiali e nei sistemi software
  • caso: Autonomic Computing

• 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

• agenti logici in tuProlog
• agenti intelligenti in JADE, Jason e CArtAgo
• sistemi di workflow, coordinati, adattativi, stocastici e autoorganizzanti in TuCSoN e ReSpecT