“Toda a tarefa que não pode ser realizada por um único agente precisa da interação de múltiplos agentes alinhados à solução do problema. Normalmente, o trabalho em equipe demanda uma coordenação entre os membros, para que não haja conflitos e o resultado seja mais eficiente. No campo do aprendizado artificial, quando um elemento não consegue aprender completamente a solução de um problema, é necessária a participação de outros elementos “inteligentes” para aprender por completo essa solução. Desta forma, apresenta-se um sistema de aprendizado colaborativo, no qual os agentes inteligentes aprendem a colaborar entre si para obter um aprendizado completo de forma autocoordenada (sem um coordenador) e sem a ocorrência de conflitos entre os elementos inteligentes. Especificamente, trata-se da inserção de outras redes neuronais ou de outras camadas intermediárias em uma RNA de modo a colaborar com o aprendizado já adquirido e desta maneira adicionar novos conhecimentos ao sistema.”
O Prof. Areolino de Almeida Neto descreve-nos assim o que será a sua apresentação, intitulada “Aprendizado colaborativo em redes neuronais artificiais”, a ter lugar dia 15 de novembro, às 14:30, na sala B033.
A palestra terá a moderação do Prof. Carlos Soares (DEI).
Short Bio
Areolino de Almeida Neto, Bacharel em Engenharia Elétrica pela Universidade Federal do Maranhão (UFMA) em 1990, Mestre em Engenharia Aeronáutica e Mecânica pelo Instituto Tecnológico de Aeronáutica (ITA) em 1998 e Doutor em Engenharia Aeronáutica e Mecânica pelo ITA / Universität Hannover (2004). Tem experiência na área de Engenharia Elétrica, Mecatrónica e Ciência da Computação, com enfase em Sistemas Mecatrónicos e Inteligência Artificial, atuando principalmente nos seguintes temas: redes neuronais, aprendizagem por reforço, robótica móvel e robótica de manipuladores. Desde 2015, trabalha como Coordenador do GT-Eng. Aeroespacial da Secretaria de Ciência, Tecnologia e Inovação (SECTI) do Maranhão, Brasil. É membro permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação da UFMA desde 2010, que permitiu publicar diversos artigos científicos sobre redes neuronais e aprendizagem por reforço, e um livro sobre múltiplas redes neuronais autocoordenadas.