Aprendizado por reforco aplicado em robos sociais.

• Processo: 06/05707-1
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de abril de 2007
• Data de Término da vigência: 31 de março de 2008
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação
• Pesquisador responsável: Roseli Aparecida Francelin Romero
• Beneficiário: Vitor Rocha Munhoz
• Instituição Sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
• Assunto(s): Inteligência artificial Aprendizagem Robótica
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Aprendizado | Inteligencia Artificial | Robotica | Computação/ Inteligência Artificial/ Robótica

Resumo

Este projeto tem como objetivo o estudo de técnicas de Aprendizado por reforço visando o desenvolvimento de uma arquitetura de controle e aprendizado de robôs sociais.A robótica social é uma subárea da robótica na qual são exploradas abordagens e métodos para o desenvolvimento de robôs amigáveis aos seres humanos, denominados robôs sociais [Dautenhahn, 1998] [Breazeal, 2002] [Breazeal, 2003]. Robôs sociais devem ser capazes de interagir, comunicar, entender e se relacionar com seres humanos de uma maneira natural [Breazeal, 2002]. Esses robôs devem ser capazes de reconhecer os seres humanos e realizar interações sociais, além de possuir percepções e interpretar o ambiente no qual estão inseridos. Robôs sociais devem ser capazes de aprender a partir das interações com os seres humanos, adquirindo novos conhecimentos e adaptando seus comportamentos em resposta aos estímulos e ao contexto do ambiente [Dautenhahn, 1995]. Existem motivações científicas e práticas para o desenvolvimento de robôs sociais [Breazeal, 2002]. Esses robôs podem ser utilizados para uma variedade de propósitos como: plataforma de pesquisas, educação e entretenimento. Robôs sociais podem, por exemplo, ser utilizados como plataforma de teste, na qual modelos computacionais de habilidades sociais podem ser codificados, testados e analisados por meio da inserção do robô em ambientes sociais controlados. Esses modelos são meios pelos quais as hipóteses podem ser testadas para adequação e suficiência para explicar um conjunto de dados e realizar predições. Na modelagem robótica, um sistema de controle pode ser testado para validar se ele produz o comportamento de interesse quando o robô é inserido em determinadas condições do ambiente