An Expert System for Decision Making in the Face of Imprecise, Inconsistent and Paracomplete Data – Metaverse Security Application Using DLP

Resumo

Com o avanço das inúmeras aplicações das técnicas de Inteligência Artificial (IA), tornou-se cada vez mais frequente a necessidade de lidar com situações que envolvem imprecisão e incerteza. Nesses contextos, especialistas podem emitir opiniões imprecisas, conflitantes ou até mesmo omitir informações, dificultando o processo de tomada de decisão. Os sistemas tradicionais baseados na lógica clássica apresentam limitações para manipular esse tipo de dado, tanto em termos de implementação quanto de análise lógica, tornando os tomadores de decisão pouco confortáveis diante da presença de informações inconsistentes ou incompletas. Diante desse cenário, este trabalho apresenta um sistema especialista capaz de manipular dados provenientes de bancos de dados que contenham informações imprecisas, inconsistentes ou incompletas. O sistema é fundamentado na Lógica Paraconsistente Anotada Evidencial Eτ (LPAE Eτ), uma classe de lógica não clássica que permite tratar simultaneamente contradições, incertezas e ausência de informações, sem comprometer a consistência do processo de inferência. A utilização dessa abordagem possibilita fornecer aos tomadores de decisão análises mais robustas e confiáveis, ampliando a qualidade e a segurança das decisões em ambientes caracterizados pela presença de informações imperfeitas.