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Dissertação de Mestrado
DOI
10.11606/D.55.2009.tde-28052009-100159
Documento
Autor
Nome completo
Renato Ramos da Silva
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Romero, Roseli Aparecida Francelin (Presidente)
Liang, Zhao
Tinós, Renato
Título em português
Aprendizado por reforço relacional para o controle de robôs sociáveis
Palavras-chave em português
Aprendizado de máquina
Aprendizado por reforço relacional
Robótica social
Resumo em português
A inteligência artificial não busca somente entender mas construir entidades inteligentes. A inteligência pode ser dividida em vários fatores e um deles é conhecido como aprendizado. A área de aprendizado de máquina visa o desenvolvimento de técnicas para aprendizado automático de máquinas, que incluem computadores, robôs ou qualquer outro dispositivo. Entre essas técnicas encontra-se o Aprendizado por Reforço, foco principal deste trabalho. Mais especificamente, o aprendizado por reforço relacional (ARR) foi investigado, que representa na forma relacional o aprendizado obtido através da interação direta com o ambiente. O ARR é bem interessante no campo de robótica, pois, em geral, não se dispôe do modelo do ambiente e se requer econômia de recursos utilizados. A técnica ARR foi investigada dentro do contexto de aprendizado de uma cabeça robótica. Uma modificação no algoritmo ARR foi proposta, denominada por ETG, e incorporada em uma arquitetura de controle de uma cabeça robótica. A arquitetura foi avaliada no contexto de um problema real não trivial: o aprendizado da atenção compartilhada. Os resultados obtidos mostram que a arquitetura é capaz de exibir comportamentos apropriados durante uma interação social controlada, através da utilização do ETG. Uma análise comparativa com outros métodos foi realizada que mostram que o algoritmo proposto conseguiu obter um desempenho superior na maioria dos experimentos realizados
Título em inglês
Relational reinforcement learning to control sociable robots
Palavras-chave em inglês
Machine learning
Relational reinforcement learning
Sociable robotics
Resumo em inglês
The artificial Intelligence search not only understand but to build intelligent entities. The intelligence can be divided into several factors and one of them is known as learning. The area of machine learning aimed at the development techniques for automatic learning of machinery, including computers, robots or any other device. Reinforcement Learning is one of those techniques, main focus of this work. Specifically, the relational reinforcement learning was investigated, which is use relational representation for learning obtained through direct interaction with the environment. The relational reinforcement learning is quite interesting in the field of robotics, because, in general, it does not have the model of environment and economy of resources used are required. The relational reinforcement learning technique was investigated within the context of learning a robotic head. A change in the relational reinforcement learning algorithm was proposed, called TGE, and incorporated into an architecture of control of a robotic head. The architecture was evaluated in the context of a real problem not trivial: the learning of shared attention. The results show that the architecture is capable of displaying appropriate behavior during a social interaction controlled through the use of TGE. A comparative analysis was performed with other methods show that the proposed algorithm has achieved a superior performance in most experiments
 
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Data de Publicação
2009-05-28
 
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