Eles vivem em uma simulação? Treinamento de modelos em ambientes sintéticos dinâmicos

Nesta terceira e última apresentação, veremos que as aplicações de dados sintéticos não se limitam a situações estáticas.

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Será que vivemos em uma simulação?

Simulações computacionais são recursos bastante usados e consolidados como forma de realizar estimativas e predições de processos difíceis e custosos de se investigar diretamente. No entanto, simulações podem ser combinadas com técnicas de aprendizado de máquina como aprendizado por reforço (reinforcement learning). Nesta terceira e última apresentação, veremos que as aplicações de dados sintéticos não se limitam a situações estáticas.

Um cômodo, uma fábrica e até mesmo uma cidade podem ser simulados virtualmente com o objetivo de se estabelecer alguma relação com os seus correspondentes físicos, um conceito conhecido como Digital Twin. A título de ilustração, em abril deste ano, durante a abertura da GPU Technology Conference (GTC), conferência anual da Nvidia, houve um trecho dedicado a comentar como a BMW, fabricante de veículos, vem simulando uma de suas fábricas para melhorar o planejamento do processo de produção e treinar robôs para realizar tarefas.

Além de prover controle sobre os dados, as simulações são ambientes em que o treinamento de agentes inteligentes como robôs e veículos autônomos pode ser conduzido em segurança e em ritmo mais acelerado que o da vida real. Com este tópico promissor, fechamos este ciclo de palestras. Qual será a próxima fronteira?