Sistema Especialista para Investigação Forense em Museu (Prolog)

Este projeto foi desenvolvido por Larissa Gondim, Laura Morais e Maria Luiza Uchoa, alunas do segundo período de Ciência da Computação na UFPB. O sistema utiliza lógica de programação para auxiliar na investigação de crimes em um cenário de museu.

Objetivo

O sistema simula um processo investigativo correlacionando evidências para identificar suspeitos com base em:

• Presença no local e análise de oportunidade.
• Eventos detectados e vestígios digitais.
• Habilidades técnicas compatíveis com o crime.
• Ausência ou presença de álibi.
• Sistema de pontuação para classificação de níveis de suspeita.

Tecnologias

• Prolog (SWI-Prolog) para o motor de inferência.
• Python para integração e lógica de sistema.
• Streamlit para a interface web interativa.
• PySwip para a comunicação entre Python e Prolog.

Estrutura do projeto

O projeto está organizado na seguinte estrutura de diretórios:

src/
├── python/
│   ├── app.py      (Interface Web)
│   └── main.py     (Interface CLI)
└── prolog/
    └── sistema.pl  (Base de Conhecimento e Regras)

Funcionalidades

O sistema oferece ferramentas completas para a análise forense:

• Ranking de Suspeitos: Ordenação de indivíduos por nível de suspeita (Alta, Média ou Baixa) baseada em pontuação acumulada.
• Explicação Detalhada: O sistema gera um relatório textual explicando os motivos da pontuação de cada suspeito (Local, Digital, Profissão e Álibi).
• Inferência Reversa: Identifica quais habilidades são necessárias para um crime específico e quais pessoas as possuem.
• Suporte a Múltiplos Crimes: Capacidade de analisar diferentes tipos de ocorrências, como roubo de quadros ou furtos de joias.
• Análise de Presença: Cruzamento de dados de localização e horário para determinar a viabilidade da autoria.

Como executar?

Pré-requisitos

É necessário ter o SWI-Prolog instalado no sistema e as dependências Python:

pip install pyswip streamlit

Interface de Terminal (CLI)

Para executar a verificação interativa via terminal:

python src/python/main.py

Interface Web (Streamlit)

Para executar a aplicação no navegador:

streamlit run src/python/app.py

Exemplo de Inferência

Ao consultar um suspeito como Larissa, o sistema analisa os fatos na base sistema.pl:

• Entrada: Seleção do crime e nome do suspeito.
• Processamento: O Prolog verifica que a pessoa estava na sala principal, possui a profissão de restauradora, tem mensagens apagadas e possui álibi confirmado.
• Saída: Gera uma pontuação total e classifica o nível de suspeita, fornecendo a justificativa detalhada de cada ponto.

Objetivos acadêmicos

Este projeto foi desenvolvido com fins didáticos para a disciplina Lógica aplicada à Ciência da Computação, focando na aplicação de sistemas especialistas em cenários reais de tomada de decisão baseada em regras.