Uma abordagem baseada em aprendizagem profunda para apoiar um design Bottom-Up de comportamentos emergentes simples em Sistemas-de-Sistemas
Sistemas-de-Sistemas (SoS) são compostos de sistemas independentes chamados constituintes os quais, em conjunto, atingem uma série de objetivos através de comportamentos emergentes. Estes comportamentos podem ser deliberadamente planejados como uma combinação das funcionalidades individuais fornecidas pelos constituintes. Atualmente, as partes interessadas em SoS dependem fortemente da criatividade dos engenheiros para combinar estas funcionalidades e desenhar os comportamentos. A limitação da percepção humana em cenários complexos pode levar à engenharia de arranjos sub-ótimos de SoS, oferecendo comportamentos globais que são limitados às habilidades e experiência prévia do engenheiro, potencialmente causando desperdício de recursos, serviços sub-ótimos e qualidade reduzida. Neste sentido, a contribuição principal deste trabalho é a introdução de um mecanismo baseado em aprendizagem profunda para inferir/sugerir comportamentos emergentes que poderiam ser projetados sobre um dado conjunto de constituintes. Um dataset inicial foi elaborado a partir de um mapeamento sistemático para alimentar o mecanismo. Esperamos que este último possa extrapolar as capacidades humanas e vislumbrar comportamentos globais, revelando comportamentos não previstos que poderiam ser oferecidos pelo SoS e possa auxiliar os engenheiros com (i) comportamentos mais diversificados e (ii) SoS com qualidade aprimorada.