Somatic Q-Learning - Carneiro, Artur P.; Perico, Danilo H.; Bianchi, Reinaldo A. C. (Anais do Encontro Nacional de Inteligência Artificial e Computacional (ENIAC), 2025)
O Aprendizado por Reforço é uma área do aprendizado de máquina com algoritmos inspirados em conceitos biológicos, onde um agente aprende a partir de uma ação e a observação do estado e da recompensa, resultantes desta ação, obtidos do ambiente. Nesta área, um dos algoritmos mais utilizados para ambientes não modelados é o Q-Learning. Este algoritmo possui algumas limitações quando ao número de ações possíveis e tamanho do espaço de estados, além de um aumento exponencial do tempo de treinamento em relação à essas duas variáveis, tornando algumas aplicações deste inviáveis. Esta pesquisa apresenta uma adaptação deste algoritmo, utilizando um mecanismo bio-inspirado no funcionamento dos marcadores somáticos, proposto por António Damásio, com o objetivo de viabilizar o uso do Q-Learning para ambientes onde este mostra-se inviável.