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		<secondarykey>INPE-14798-TDI/1241</secondarykey>
		<citationkey>Kucinskis:2007:AlDiRe</citationkey>
		<title>Alocação dinâmica de recursos computacionais para experimentos científicos com replanejamento automatizado a bordo de satélites</title>
		<alternatetitle>Dybanic allocation of computational resources for scientific experiments with autonomous replanning aboards satellites</alternatetitle>
		<course>CAP-SPG-INPE-MCT-BR</course>
		<year>2007</year>
		<secondarydate>20070919</secondarydate>
		<date>2007-03-30</date>
		<thesistype>Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada)</thesistype>
		<secondarytype>TDI</secondarytype>
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		<author>Kucinskis, Fabrício de Novaes,</author>
		<group>CAP-SPG-INPE-MCT-BR</group>
		<electronicmailaddress>fabricio@dea.inpe.br</electronicmailaddress>
		<committee>Silva, José Demisio Simões da (presidente),</committee>
		<committee>Ferreira, Mauricio Gonçalves Vieira (orientador),</committee>
		<committee>Carvalho, Solon Venâncio de,</committee>
		<committee>Ambrosio, Ana Maria,</committee>
		<committee>Melnikoff, Selma Shin Shimizu,</committee>
		<university>Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)</university>
		<city>São José dos Campos</city>
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		<keywords>inteligência artificial, planejamento, escalonamento, representação do conhecimento, autonomia, computer science, artificial intelligence, planning, scheduling, knowledge representation, autonomy.</keywords>
		<abstract>Os experimentos a bordo dos satélites científicos do INPE são atualmente pensados para executar suas tarefas de forma repetitiva, coletando, armazenando e enviando dados em um ciclo que não sofre grandes alterações. Esta forma de lidar com a operação de experimentos é perfeitamente adequada para a observação científica de longo prazo. Existem, entretanto, fenômenos científicos de curta duração cuja ocorrência, embora previsível, é aleatória. Para analisar melhor estes fenômenos, pode ser importante aumentar a taxa de aquisição ou a precisão dos dados coletados. Isso aumenta o consumo de recursos como memória e energia para além do originalmente previsto. Devido à curta duração e à dificuldade em precisar quando um fenômeno deste tipo irá ocorrer, não é suficiente deixar a cargo da equipe de operações em solo a reconfiguração do satélite. O tempo necessário para que o fenômeno seja relatado e para que a equipe de operações crie e envie um novo plano ao satélite é em geral muito maior que a duração do fenômeno. Surge então a necessidade de se permitir que os experimentos, ao detectarem a ocorrência de fenômenos de curta duração, solicitem diretamente ao computador de bordo do satélite a realocação temporária de recursos. Esta realocação deve ocorrer de tal forma que afete o mínimo possível a operação dos outros experimentos e do próprio satélite. Como o número de estados em que o sistema pode estar no momento da detecção do fenômeno é enorme, torna-se difícil o uso de técnicas clássicas de programação para tratá-los. Este trabalho propõe o uso de técnicas de Planejamento e Escalonamento, da área de Inteligência Artificial, para permitir o replanejamento embarcado de operações quando da detecção de fenômenos de curta duração. O objetivo é propiciar ao satélite maior autonomia, e conseqüentemente, maior capacidade de resposta a eventos externos. Foi definida uma arquitetura para um serviço de replanejamento embarcado para os satélites científicos do INPE. Houve a preocupação de se contextualizar esta arquitetura nos projetos atuais do Instituto para satélites e computadores. Foi então desenvolvido um protótipo baseado nesta arquitetura, implementado para execução em um computador de bordo para satélites que está sendo desenvolvido no INPE. Devido à falta de ferramentas de software para este tipo de computador, foi preciso desenvolver também uma linguagem de representação do conhecimento e um sistema planejador, específicos para este domínio. O protótipo criado se baseia na idéia de garantir uma maior integração entre o processo de planejamento e o restante do software do satélite. A linguagem de representação do conhecimento traz uma forma mais próxima de modelar a operação e o comportamento de satélites do que outras linguagens existentes, não voltadas à área espacial. Os resultados obtidos mostram que o protótipo desenvolvido é adequado para execução no ambiente embarcado, e que este trabalho pode ser considerado um primeiro passo no sentido de aumentar a autonomia do software embarcado nos futuros satélites do INPE. ABSTRACT: The experiments aboard the Brazilian scientific satellites are currently thought to execute its tasks in a repetitive way, collecting, storing and sending data in a cycle that does not suffer great alterations. This way of dealing with the experiments operation fits perfectly to long-term scientific observation. There are, however, short-duration scientific phenomena of which occurrence, although predictable, are random. To better analyze these phenomena it may be important to increase the acquisition rate or the precision of the data collected. This increases the consumption of resources, such as memory and power, beyond the originally predicted. Due to the short duration and the difficulty to specify exactly when a phenomenon of this kind will occur, it is not enough to leave the ground operations team in charge of the satellite reconfiguration. The necessary time for the phenomenon to be reported and for the ground team to create and send a new operation plan to the satellite is in general much longer than the duration of the phenomenon. There is then the need for allowing the experiments, when detecting the occurrence of a short-duration phenomenon, to request from the onboard computer the temporary reallocation of resources. This reallocation shall occur in a way that affects the least possible the operation of the other experiments and the satellite itself. As the number of states in which the system can be is huge, it becomes difficult the use of classical programming techniques to handle it. This work proposes the use of Artificial Intelligence Planning and Scheduling techniques to allow the onboard replanning of operations, when a short-duration scientific phenomenon is detected. The main goal is to provide more autonomy to the satellite and, consequently, more strength to respond to external events. It was defined an architecture for an onboard replanning service, to be used in INPEs scientific satellites. There was the concern for context this architecture in the current INPEs projects for satellites and computers. Thus, it was developed a prototype based on this architecture, implemented for execution in a satellite onboard computer which is being developed at INPE. Due to the lack of software tools for this kind of computer, it was also necessary to develop a knowledge representation language and a planning system, specific for this domain. The prototype created is based on the idea of guaranteeing a greater integration between the planning process and the rest of the satellite software. The knowledge representation language brings a form of modeling closer to the operation and behavior of satellites than other existing languages, which are not directed to the space area. The results gotten show that the prototype is adequate for execution in the onboard environment, and that this work can be considered a first step in the direction of increasing the autonomy of the software aboard future INPEs satellites.</abstract>
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		<language>pt</language>
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		<usergroup>administrator</usergroup>
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		<supervisor>Ferreira, Mauricio Gonçalves Vieira,</supervisor>
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