Esses métodos podem ser usados em diversas aplicações, como robôs, sistemas autônomos, processamento de linguagem natural, reconhecimento de imagem e áudio e muito mais. Criar sistemas que possam se adaptar, aprender e fazer julgamentos em contextos complexos e dinâmicos é o objetivo geral da inteligência computacional.
Neste guia, vamos conferir as seis coisas que você deve saber sobre inteligência computacional em robótica antes de aprendê-la!
1. O que é Inteligência Computacional em Robótica?
O termo “inteligência computacional” em robótica se aplica ao uso de diferentes abordagens para criar robôs inteligentes, incluindo computação evolutiva, redes neurais artificiais, inteligência de enxame e lógica difusa.
Os robôs podem realizar uma variedade de atividades usando essas abordagens, incluindo navegação, planejamento, reconhecimento de objetos, controle e interação homem-robô.
2. Pré-requisitos para Aprendizagem de Inteligência Computacional em Robótica
Antes de aprender inteligência computacional em robótica, você precisará saber o seguinte.
- Conhecimento de linguagens de programação fundamentais, estruturas de dados e algoritmos em ciência da computação e ideias matemáticas como otimização, álgebra linear, probabilidade e estatística.
- Compreensão das técnicas de aprendizado de máquina supervisionado e não supervisionado.
- Conhecimento de algoritmos evolutivos, redes neurais e sistemas especialistas relacionados à inteligência artificial.
- Conhecimento de uma ou mais linguagens de programação padrão do setor, incluindo Python, Java, C++ e R.
- Compreensão das ferramentas e bibliotecas padrão do setor, incluindo PyTorch, TensorFlow e sci-kit-learn.
- Conhecimento das distinções entre aprendizado de máquina, aprendizado profundo e aprendizado artificial.
- Experiência com computação em nuvem e avanços de big data.
- Compreensão dos usos da inteligência computacional em diversos campos, como sistemas autônomos, visão computacional e processamento de linguagem natural.
Você pode estudar a maioria dos campos mencionados acima, como Python e Java, por meio de alguns dos melhores cursos gratuitos da Udemy e também obter as certificações necessárias.
3. Aplicação Robótica de Inteligência Computacional
Aplicações robóticas de inteligência computacional incluem o seguinte.
- Redes neurais artificiais
As redes neurais estão entre os principais componentes da inteligência computacional. Esses sistemas, que são usados para simular interações intrincadas e não lineares entre entradas e saídas, são modelados de acordo com a estrutura e operação da mente humana.
Redes neurais artificiais podem ser usadas para descrever a dinâmica de um robô e regular seu movimento usando redes neurais.
Neurônios artificiais que podem treinar a partir de entradas e encontrar padrões compõem as várias camadas de nós que compõem as redes neurais. Eles têm sido empregados em várias áreas, como sistemas de controle, reconhecimento de fala e imagem e processamento de linguagem natural.
- Tomada de decisão robótica usando lógica difusa
Os robôs podem utilizar a lógica fuzzy para chegar a decisões em ambientes imprevisíveis e dinâmicos. A lógica difusa é um componente crucial da inteligência computacional. Usando esse método de raciocínio, a imprevisibilidade e a imprecisão podem ser representadas e controladas.
Um conjunto de diretrizes e funções de pertinência são usados em algoritmos de lógica difusa para indicar até que ponto uma determinada entrada ou saída se enquadra em uma classe ou categoria específica. Eles são amplamente utilizados na tomada de decisões, reconhecimento de padrões e sistemas de controle.
- Configurações de vários robôs usando Swarm Intelligence
A inteligência do enxame pode direcionar equipes de bots para realizar tarefas específicas de forma bem coordenada. O comportamento de grupo de criaturas sociais como formigas, vespas e pássaros é a inspiração para o campo relativamente novo da inteligência computacional conhecido como inteligência de enxame.
A atividade de muitos atores, ou “membros do enxame”, é coordenada por esses sistemas usando regras diretas e descentralizadas para atingir um objetivo compartilhado. A inteligência do enxame foi assim aplicada a vários campos, incluindo robótica, sistemas de controle e otimização.
4. Benefícios de Aprender Inteligência Computacional em Robótica
Aprender inteligência computacional em robôs tem muitas vantagens, como afirmado.
Ao incorporar técnicas de inteligência computacional à robótica, os cientistas podem criar robôs capazes de realizar trabalhos mais complexos e sobreviver em situações hostis.
Técnicas de inteligência computacional podem ser usadas para criar robôs que podem decidir por si mesmos e mudar seu comportamento em resposta a mudanças nas circunstâncias sem assistência humana.
- Melhor Colaboração Humano-Robô
Os pesquisadores podem criar robôs que podem se comunicar com os seres vivos de forma mais intuitiva e orgânica, aplicando técnicas de inteligência computacional, como processamento de linguagem natural.
- Maior eficácia e custo-efetividade
Técnicas de inteligência computacional podem ser utilizadas para aumentar a eficiência do robô e diminuir os preços de instalação.
Aprender inteligência computacional em robótica pode levar a uma ampla gama de oportunidades de trabalho em transporte, manufatura, saúde e serviços. Além disso, a IA e a robótica estão em constante desenvolvimento, campos que exigem pesquisadores e engenheiros qualificados.
5. Escopo da Inteligência Computacional em Robótica
O escopo de aplicações para CI é amplo e inclui vários campos. É utilizado em vários setores, incluindo mineração de dados, robótica, processamento de linguagem natural, processamento de imagem e sinal e sistemas de controle.
Muitas empresas usam abordagens de IC, incluindo bancos, medicina, transporte e indústria.
6. Como Estudar Inteligência Computacional em Robótica
Você pode começar a estudar Inteligência Computacional com uma sólida formação em matemática, especialmente probabilidade, cálculo e álgebra linear.
Além disso, é crucial ter uma compreensão sólida dos fundamentos da ciência da computação, como algoritmos e estruturas de banco de dados. Além disso, existem outras opções para aprender sobre IC, como programas online, publicações e trabalhos de pesquisa.
Um diploma em engenharia elétrica, ciência da computação ou assuntos relacionados também pode ser usado para estudar IC. Além disso, muitas instituições oferecem cursos, programas e laboratórios ou centros de pesquisa específicos para IC.
A International Fuzzy Systems Association, bem como a International Neural Network Society, entre outras, são organizações profissionais e sociedades dedicadas à área que fornecem informações e oportunidades de networking para qualquer pessoa interessada em pesquisar CI.
Algumas universidades e outras organizações oferecem inteligência computacional em programas e cursos de robótica. Vários exemplos envolvem:
- Muitos programas de robótica e IA estão disponíveis, incluindo um programa de pós-graduação em robótica, no Instituto de Tecnologia de Massachusetts (MIT), nos Estados Unidos.
- Um programa de robótica e inteligência artificial está disponível na Universidade de Stanford, nos Estados Unidos.
- A Universidade de Zhejiang, na China, tem um programa de pós-graduação em robótica.
- O Imperial College London oferece um programa de pós-graduação em robótica no Reino Unido.
- Um programa de doutorado em robótica e sistemas embarcados é oferecido pela Universidade Técnica de Munique (TUM), na Alemanha.
- Um programa de graduação avançada em robótica inteligente está disponível na Universidade de Tóquio, no Japão.
Palavras Finais
Em conclusão, a inteligência computacional é um subconjunto da inteligência artificial que simula a inteligência humana usando métodos e algoritmos para lidar com questões desafiadoras. Inclui várias metodologias, como inteligência de enxame, algoritmos genéticos, lógica fuzzy e redes neurais.
Para estudar CI, você precisa ter uma sólida formação em ciência da computação e matemática e obter um diploma em uma disciplina relevante. Em seguida, obtenha experiência prática implementando algoritmos de CI e experimentando vários aplicativos.
Imagem principal por Jelleke Vanooteghem no Unsplash
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