SisAC - Sistema de Auxílio à Classificação. Estudo de caso: Ostracode

O constante aumento no volume de informações em diversas áreas do conhecimento, via produção de material bibliográfico, multimídia e web, fruto dos avanços de pesquisas e estudos científicos, tem gerado um problema que é o gerenciamento e integração da informação de diferentes fontes. Com isso, a busca desses conhecimentos acaba tornando-se complexa e custosa, visto o volume de informações em alguns domínios de conhecimento. No entanto, esse conhecimento é de grande importância aos especialistas para raciocinar e chegar a conclusões que são utilizadas em tomadas de decisão ou como meio de solucionar problemas do domínio. Com base nessas necessidades, essa dissertação propõe um sistema de auxílio à classificação que tem como meta, oferecer funcionalidades que permitam aos usuários especialistas realizar a manutenção de informações de um domínio na base de conhecimento e a disseminação dela entre os usuários do sistema, por meio de consultas e/ou sugestões acerca do conhecimento resultante. Onde os resultados apresentados pelo sistema, gerados por meio de um motor de inferência, são baseados em Sistemas Especialistas, que busca construir raciocínios a partir de informações que o usuário possui sobre as observações do cenário do domínio. Juntamente com o sistema de inferência é proposto a associação de imagens relacionadas ao conhecimento, como forma de ilustrar as informações e descrições, e algoritmos de Processamento de Imagens para a redução da subjetividade nos casos de dúvida em relação às características visuais do estudo de caso, visto a falta de definições discretas de algumas informações que descrevem o conhecimento. Como estudo de caso para demonstrar a aplicabilidade do sistema proposto, o trabalho foi focado no domínio da paleontologia, mais especificamente na classificação de espécies de Ostracodes, organismos que representam grande importância para a identificação de fontes petrolíferas. Como resultado do trabalho obteve-se um sistema robusto e genérico, permitindo o armazenando de um grande volume de informações, separado pela área do conhecimento e subdividido por domínios de trabalho. Avaliações realizadas com usuários demonstram a efetividade da ferramenta e apontaram para a evolução de funcionalidades.