Massachusetts — InkDesign News — Pesquisas avançadas em sistemas multiagentes e automação autônoma têm impulsionado o desenvolvimento de novas técnicas em robótica e inteligência artificial, com impacto direto na indústria e na pesquisa acadêmica.
Tecnologia aplicada
O trabalho de Shlomo Zilberstein, professor de Ciência da Computação da Universidade de Massachusetts Amherst, é referência na área de planejamento decisório em sistemas multiagentes. Ele é conhecido por estabelecer o campo dos Processos de Decisão de Markov Descentralizados (DEC-MDPs), fundamentais para a tomada de decisão em agentes autônomos que operam em ambientes complexos e dinâmicos.
Os algoritmos baseados em DEC-MDPs permitem que robôs e drones otimizem suas ações de forma coordenada, mesmo com informações limitadas ou parcialmente observáveis, aumentando a eficiência e autonomia dos sistemas robóticos. Esses avanços impactam diretamente os algoritmos utilizados em aprendizado multiagente por reforço (MARL), que ajustam comportamentos em tempo real mediante múltiplos ciclos de interação.
Desenvolvimento e testes
Os sistemas desenvolvidos a partir desta linha de pesquisa são testados em ambientes controlados que simulam condições industriais e operacionais reais, abrangendo desde indústrias automatizadas até robótica cooperativa para logística. Esse cenário inclui sensores avançados para percepção ambiente, sistemas de comunicação entre agentes e mecanismos de controle com baixa latência para resposta rápida.
“As contribuições têm se tornado uma pedra fundamental para decisões em multiagentes, influenciando pesquisadores e profissionais.”
(“These contributions have become a cornerstone of multi-agent decision-making, influencing researchers and practitioners alike.”)— Shlomo Zilberstein, Professor de Ciência da Computação, Universidade de Massachusetts Amherst
Impacto e aplicações
O reconhecimento dado por prêmios como o ACM/SIGAI Autonomous Agents Research Award destaca a importância desses avanços para aplicações em múltiplos setores, incluindo manufatura inteligente, sistemas autônomos em energia e infraestrutura, além de robôs colaborativos na indústria. O trabalho abre caminhos para soluções mais robustas e escaláveis, capazes de operar de forma autônoma e eficiente sob incertezas e falhas de comunicação.
As próximas etapas envolvem ampliar a autonomia dos agentes, integrando-os em redes maiores e mais heterogêneas, com maior capacidade de adaptação e resiliência, além de aplicações em drones colaborativos para inspeção de estruturas e robôs móveis para logística automatizada.
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Fonte: (Robohub – Robótica & Automação)
