@MastersThesis{Kucinskis:2007:AlDiRe,
author = "Kucinskis, Fabr{\'{\i}}cio de Novaes",
title = "Aloca{\c{c}}{\~a}o din{\^a}mica de recursos computacionais para
experimentos cient{\'{\i}}ficos com replanejamento automatizado
a bordo de sat{\'e}lites",
school = "Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE)",
year = "2007",
address = "S{\~a}o Jos{\'e} dos Campos",
month = "2007-03-30",
keywords = "intelig{\^e}ncia artificial, planejamento, escalonamento,
representa{\c{c}}{\~a}o do conhecimento, autonomia, computer
science, artificial intelligence, planning, scheduling, knowledge
representation, autonomy.",
abstract = "Os experimentos a bordo dos sat{\'e}lites cient{\'{\i}}ficos do
INPE s{\~a}o atualmente pensados para executar suas tarefas de
forma repetitiva, coletando, armazenando e enviando dados em um
ciclo que n{\~a}o sofre grandes altera{\c{c}}{\~o}es. Esta
forma de lidar com a opera{\c{c}}{\~a}o de experimentos {\'e}
perfeitamente adequada para a observa{\c{c}}{\~a}o
cient{\'{\i}}fica de longo prazo. Existem, entretanto,
fen{\^o}menos cient{\'{\i}}ficos de curta dura{\c{c}}{\~a}o
cuja ocorr{\^e}ncia, embora previs{\'{\i}}vel, {\'e}
aleat{\'o}ria. Para analisar melhor estes fen{\^o}menos, pode
ser importante aumentar a taxa de aquisi{\c{c}}{\~a}o ou a
precis{\~a}o dos dados coletados. Isso aumenta o consumo de
recursos como mem{\'o}ria e energia para al{\'e}m do
originalmente previsto. Devido {\`a} curta dura{\c{c}}{\~a}o e
{\`a} dificuldade em precisar quando um fen{\^o}meno deste tipo
ir{\'a} ocorrer, n{\~a}o {\'e} suficiente deixar a cargo da
equipe de opera{\c{c}}{\~o}es em solo a
reconfigura{\c{c}}{\~a}o do sat{\'e}lite. O tempo
necess{\'a}rio para que o fen{\^o}meno seja relatado e para que
a equipe de opera{\c{c}}{\~o}es crie e envie um novo plano ao
sat{\'e}lite {\'e} em geral muito maior que a
dura{\c{c}}{\~a}o do fen{\^o}meno. Surge ent{\~a}o a
necessidade de se permitir que os experimentos, ao detectarem a
ocorr{\^e}ncia de fen{\^o}menos de curta dura{\c{c}}{\~a}o,
solicitem diretamente ao computador de bordo do sat{\'e}lite a
realoca{\c{c}}{\~a}o tempor{\'a}ria de recursos. Esta
realoca{\c{c}}{\~a}o deve ocorrer de tal forma que afete o
m{\'{\i}}nimo poss{\'{\i}}vel a opera{\c{c}}{\~a}o dos
outros experimentos e do pr{\'o}prio sat{\'e}lite. Como o
n{\'u}mero de estados em que o sistema pode estar no momento da
detec{\c{c}}{\~a}o do fen{\^o}meno {\'e} enorme, torna-se
dif{\'{\i}}cil o uso de t{\'e}cnicas cl{\'a}ssicas de
programa{\c{c}}{\~a}o para trat{\'a}-los. Este trabalho
prop{\~o}e o uso de t{\'e}cnicas de Planejamento e
Escalonamento, da {\'a}rea de Intelig{\^e}ncia Artificial, para
permitir o replanejamento embarcado de opera{\c{c}}{\~o}es
quando da detec{\c{c}}{\~a}o de fen{\^o}menos de curta
dura{\c{c}}{\~a}o. O objetivo {\'e} propiciar ao sat{\'e}lite
maior autonomia, e conseq{\"u}entemente, maior capacidade de
resposta a eventos externos. Foi definida uma arquitetura para um
servi{\c{c}}o de replanejamento embarcado para os sat{\'e}lites
cient{\'{\i}}ficos do INPE. Houve a preocupa{\c{c}}{\~a}o de
se contextualizar esta arquitetura nos projetos atuais do
Instituto para sat{\'e}lites e computadores. Foi ent{\~a}o
desenvolvido um prot{\'o}tipo baseado nesta arquitetura,
implementado para execu{\c{c}}{\~a}o em um computador de bordo
para sat{\'e}lites que est{\'a} sendo desenvolvido no INPE.
Devido {\`a} falta de ferramentas de software para este tipo de
computador, foi preciso desenvolver tamb{\'e}m uma linguagem de
representa{\c{c}}{\~a}o do conhecimento e um sistema planejador,
espec{\'{\i}}ficos para este dom{\'{\i}}nio. O prot{\'o}tipo
criado se baseia na id{\'e}ia de garantir uma maior
integra{\c{c}}{\~a}o entre o processo de planejamento e o
restante do software do sat{\'e}lite. A linguagem de
representa{\c{c}}{\~a}o do conhecimento traz uma forma mais
pr{\'o}xima de modelar a opera{\c{c}}{\~a}o e o comportamento
de sat{\'e}lites do que outras linguagens existentes, n{\~a}o
voltadas {\`a} {\'a}rea espacial. Os resultados obtidos mostram
que o prot{\'o}tipo desenvolvido {\'e} adequado para
execu{\c{c}}{\~a}o no ambiente embarcado, e que este trabalho
pode ser considerado um primeiro passo no sentido de aumentar a
autonomia do software embarcado nos futuros sat{\'e}lites 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.",
committee = "Silva, Jos{\'e} Demisio Sim{\~o}es da (presidente) and Ferreira,
Mauricio Gon{\c{c}}alves Vieira (orientador) and Carvalho, Solon
Ven{\^a}ncio de and Ambrosio, Ana Maria and Melnikoff, Selma Shin
Shimizu",
copyholder = "SID/SCD",
englishtitle = "Dybanic allocation of computational resources for scientific
experiments with autonomous replanning aboards satellites",
language = "pt",
pages = "165",
ibi = "6qtX3pFwXQZGivnK2Y/PQQDM",
url = "http://urlib.net/ibi/6qtX3pFwXQZGivnK2Y/PQQDM",
targetfile = "publicacao.pdf",
urlaccessdate = "17 maio 2024"
}