Objetivo geral do projeto

Este projeto tem por objetivo programar um software capaz de demonstrar visualmente o modo como os ciclos de aprendizagem de máquina se comportam até o ponto onde um dado agente será capaz de escapar de um labirinto de forma autônoma.

*Programar algoritmo de geração labirintos coerentes.

*Programar os labirintos de forma que se possa escolher sua dimensão.

*Fazer com que o agente se movimente de forma independente pelo ambiente.

*Implementar o aprendizado de máquina para que o agente seja capaz de se movimentar corretamente e superar os labirintos propostos de forma autônoma.

*Implementar a visualização 2D da movimentação do agente até o ponto de saída do labirinto. 

• O usuário deve conseguir escolher a dimensão do labirinto.

• O labirinto deve ser gerado de forma aleatória e coerente.

• O agente deve conseguir achar a saída do labirinto de forma autônoma.

• Mesmo que já conheça um caminho para a saída, o agente deve ser capaz de procurar por outras rotas.

• O agente deve encontrar a rota ótima para sair do labirinto.

• O software deve ser capaz de mostrar visualmente alguns dos conjuntos de escolhas que resultaram na saída do labirinto. 

• Darlan Porsch

Reconhecidamente já estamos em um patamar de uso da tecnologia avançado, onde cada vez mais nos tornamos dependentes da tecnologia, já que ela está profundamente implementada ao nosso cotidiano, e cada vez mais estamos aderindo a novas ferramentas tecnológicas inteligentes, que não só são capazes de realizar uma tarefa simples de forma autônoma, mas também de escolher a forma como realizar estas tarefas.

Antigamente se pensava que as máquina serviam apenas para o trabalho bruto e repetitivo, e que nunca chegariam ao patamar do ser humano, porém atualmente temos uma visão diferente, "A Inteligência artificial, resumidamente, é a possibilidade de uma máquina, através de algoritmos, possuir capacidade cognitiva semelhantes ao de um ser humano; com isso  pode  realizar  atividades  que  antes  apenas  o  homem  era  capaz." (SILVA e MAIRINK, 2019), hoje sabemos que uma inteligência artificial é capaz de criar um texto completo e coerente  de forma autônoma apenas lhe fornecendo um título, ou mesmo realizar a criação de uma imagem a partir de uma frase qualquer, o que se pensava impossível não muito tempo atrás.

Com o avanço das tecnologias voltadas para aprendizado de máquina e inteligência artificial, consolidando cada vez mais sua eficácia,  a indústria mundial vem adotando gradualmente mais estas técnicas em suas tarefas diárias para resolução de problemas que anteriormente não poderiam ser resolvidos por uma máquina, tendo a oportunidade de automatizar cada vez mais sua produção ao passo que aumenta a eficiência e produtividade, ou mesmo tendo a oportunidade de realocar profissionais que trabalham em áreas com certo grau de risco a saúde humana, mas que antes não podiam ser realizadas por máquinas por se tratarem de tarefas que exigiam certo grau de adaptação. 

Visto que a tendência é futuramente a maior parte das empresas fazerem uso de aprendizado de máquina e inteligência artificial em seus processos, apoiado no fato de que a programação para a criação de uma rede neural não é amigável nem intuitiva para os alunos e considerando que a intuição e os testes são de suma importância para o processo de aprendizagem, este projeto visa criar um software que treine redes neurais e que possa ser implementado durante as aulas para facilitar o entendimento (mesmo do aluno não possua conhecimento prévio sobre programação), apurar a intuição do aluno para com a forma como a rede é treinada, e assim, de forma mais visual e didática, chamar a atenção do aluno para que futuramente possamos ter mais profissionais qualificados na área para atender a uma demanda que atualmente vem crescendo.

Levando em conta o contexto dado acima o projeto seria voltado para a criação um sistema em que um “veículo” seja capaz de se locomover por um ambiente (labirinto) de forma a encontrar a saída mais eficiente daquele local, fazendo o uso de aprendizado por reforço para que assim o “veículo” ganhe recompensas por cada escolha que o leve mais perto da saída, assim o incentivando a se adaptar e aprender qual a melhor caminho que o leva para a saída, mas com a premissa da visualização do processo, podendo ser demonstrado visualmente as escolhas autônomas feitas pelo “veículo” durante o treinamento da rede neural.

• Programação II

• Computação científica

• Estatística e probabilidade

• Machine learning