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Informações resumidas do Currículo Lattes

Currículo Lattes atualizado em 03/06/2022

ORCID: https://orcid.org/0000-0001-8156-9941

Nome em citações bibliográficas: CHAIMOWICZ, L.;Chaimowicz, Luiz;Chaimowics, Luiz

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Projetos de pesquisa em andamento

2021 a Atual	Agentes Inteligentes em Robótica e Jogos Digitais IV O objetivo principal desse projeto é investigar, desenvolver e avaliar algoritmos para agentes inteligentes em robótica e jogos digitais. Em especial, nesse projeto pretendemos investigar a aplicação do Aprendizado por Reforço em diferentes frentes de pesquisa. Mais especificamente pretende-se trabalhar em diferentes vertentes de pesquisa. A primeira delas consiste no desenvolvimento de algoritmos para grandes grupos de agentes robóticos, geralmente chamados de enxames de robôs. Nesse projeto, vamos investigar a aplicação do aprendizado por reforço bem como de outras técnicas na navegação e segregação de enxames robóticos. Pretendemos também dar continuidade aos trabalhos de exploração e mapeamento com múltiplos robôs, uma tarefa fundamental para a autonomia de agentes robóticos. Nosso foco principal vai ser em tarefas de busca e resgate e tarefas de monitoramento, duas áreas com diversas aplicações em potencial. Já em um contexto mais específico de jogos digitais, iremos trabalhar em duas frentes: (i) desenvolvimento de agentes para jogos com grandes espaços de estados e ações, e (ii) geração procedural de conteúdo. No primeiro tema, iremos investigar e desenvolver algoritmos para que agentes sejam capazes de aprender e tomar decisões estratégicas em jogos complexos, onde os espaços de estados e ações sobre os quais o agente deve trabalhar são muito grandes. Dois exemplos são os Jogos de Estratégia em Tempo Real e os Jogos de Cartas Colecionáveis. Já no contexto de geração procedural de conteúdo, iremos trabalhar no desenvolvimento de sistemas de iniciativa mista, onde os agentes inteligentes trabalham em conjunto com designers em um processo de co-criação de conteúdo. Projeto vinculado a Bolsa de Produtividade em Pesquisa do CNPq Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador).
2019 a Atual	Aprendizagem de Agentes em Jogos Digitais Na área IA para jogos, um tema de pesquisa novo e que tem atraído bastante atenção recentemente é o desenvolvimento de agentes genéricos, que possam jogar diferentes jogos sem um conhecimento específico do seu domínio. Para isso, o agente deverá aprender as regras e características do jogo bem como aperfeiçoar o seu desempenho de forma a competir contra outros agentes ou seres humanos. Essa área recebeu o nome de General Game Playing (GGP). O objetivo do projeto é desenvolver agentes inteligentes que sejam capazes de jogar diferentes tipos de jogos, contribuindo para essa área. Para isso, serão aplicadas técnicas modernas de busca em espaço de estados e aprendizado de máquina para o desenvolvimento dos agentes, e serão realizados experimentos quantitativos e qualitativos em diferentes ambientes. Em especial, esse projeto irá focar em uma das vertentes do projeto que é a aprendizagem de máquina. Pretendemos explorar os conceitos de aprendizagem, especialmente o aprendizado por reforço, na criação de agentes que possam aprender a jogar diferentes jogos, se adaptando dinamicamente aos adversários em ambientes dinâmicos e com grandes espaços de estado. Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador).
2019 a Atual	Fiscalização Digital de Atividades de Pintura Industrial Baseada em Visão Computacional. O projeto tem por objetivo principal investigar e aplicar técnicas, metodologias e algoritmos de visão computacional, inteligência artificial e aprendizado de máquina para o desenvolvimento de um sistema para o monitoramento automático do processo de pintura industrial. Em particular, o sistema tem como meta monitorar: i) parâmetros ambientais, como temperatura, umidade e velocidade do vento; ii) a detectar o início e término das etapas do processo de pintura (i.e., limpeza, tratamento mecânico, hidrojateamento, preparação de tinta, aplicação da tinta); iii) bem como detectar a presença do inspetor de pintura. De modo mais específico, o escopo do projeto terá foco no reconhecimento e na análise de ações que serão realizadas na etapa de aplicação da tinta com pistola airless e com trincha. Por análise de ação entende-se como uma avaliação de determinada atividade para validação se está sendo realizada de maneira correta ou incorreta, nesse último caso implicando em desvios de execução. O monitoramento da atuação do inspetor de pintura tem como objetivo verificar a sua presença e atuação especificamente na detecção e realização das medições de película úmida e seca e quanto à realização do teste de descontinuidade. Integrantes: Mário Fernando Montenegro Campos (coordenador), Luiz Chaimowicz, Douglas Macharet, Erickson Rangel do Nascimento.
2017 a Atual	MULTIVISÃO ? Sistema de Identificação e Rastreamento Multivisão de Equipamentos e Peças em Construção e Manufatura Este projeto tem como objetivo principal desenvolvimento um sistema de telepresença robótico que permita a realização de visitas remotas a obras e a construção de um modelo tridimensional virtual realístico para visualização de uma determinada obra bem como o acompanhamento de sua evolução. Como objetivos secundários tem-se o estudo, desenvolvimento e avaliação de algoritmos e técnicas para a fusão de dados obtidos por diferentes sensores para se realizar a identificação, rastreamento e consulta de equipamentos envolvidos nessas obras. Integrantes: Mário Fernando Montenegro Campos (coordenador), Luiz Chaimowicz, Douglas Macharet, NASCIMENTO, ERICKSON.
2016 a Atual	BRICS-NU: Cyber-Physical Systems for a Massively Connected Society. Projeto do PPGCC - UFMG aprovado para integrar a Universidade em Rede do BRICS que pretende estudar diversas questões relacionadas à atuação de dispositivos que coletam e filtram informações relevantes em meio a dados massivos, envolvendo várias áreas da ciência da computação, como redes de computadores e de sensores (que captam os dados) e gerenciamento, análise e tratamento da informação, além do campo da robótica, que envolve a atuação inteligente no ambiente. Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador), Ana Paula Couto da Silva.

Projetos de desenvolvimento em andamento

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Últimas publicações

Artigos em periódicos

Prediction-free, real-time flexible control of tidal lagoons through Proximal Policy Optimisation: A case study for the Swansea Lagoon
2022. OCEAN ENGINEERING.
Cooperative Localization and Mapping with Robotic Swarms
2021. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS.
A New Non-Deterministic Drama Manager for Adaptive Interactive Storytelling
2020. ENTERTAINMENT COMPUTING.
Spatial segregative behaviors in robotic swarms using differential potentials
2020. Swarm Intelligence.
Deep Learning Techniques for Explainable Resource Scales in Collectible Card Games
2020. IEEE Transactions on Games.
Algorithm Selection in Adversarial Settings: From Experiments to Tournaments in StarCraft
2019. IEEE Transactions on Games.
PSO-based strategy for the segregation of heterogeneous robotic swarms
2019. Journal of Computational Science.

Trabalhos completos em congressos

Flocking-Segregative Swarming Behaviors using Gibbs Random Fields
2021. 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).
Stand by me: Learning to keep cohesion in the navigation of heterogeneous swarms
2021. 4th International Symposium on Swarm Behaviors and Bio-Inspired Robotics.
Cooperative Object Transportation using Gibbs Random Fields
2021. 2021 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS).
On the Impact of MDP Design for Reinforcement Learning Agents in Resource Management
2021. Brazilian Conference on Intelligent Systems - BRACIS.
Birds in Boots: Learning to Play Angry Birds with Policy-Guided Search
2021. AAAI Conference on Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment (AIIDE2021).
On the Evaluation of Force Feedback Augmented Teleoperation of Excavator-like Mobile Manipulators
2020. 16th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering.
Towards a common environment for learning scheduling algorithms
2020. IEEE International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS).
Drafting in Collectible Card Games via Reinforcement Learning
2020. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital.
SwarMap: Occupancy Grid Mapping with a Robotic Swarm
2019. 2019 19th International Conference on Advanced Robotics (ICAR).
Análise Espaço-Temporal para Auxílio no Design de Jogos Digitais
2019. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment.
Realimentação de Força para Teleoperação de Escavadeiras
2019. ANAIS DO 14º SIMPóSIO BRASILEIRO DE AUTOMAçãO INTELIGENTE.
Algorithms or Actions? A Study in Large-Scale Reinforcement Learning
2018. TwentySeventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI18}.
Learning Transferable Features For Open-Domain Question Answering
2018. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
Tabular Reinforcement Learning in Real-Time Strategy Games via Options
2018. 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG).
Framework for Haptic Teleoperation of a Remote Robotic Arm Device
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
An Immersion Enhancing Robotic Head-Like Device for Teleoperation
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Persistent Monitoring of Multiple Areas of Interest with Robotic Swarms
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Implementation and Analysis of a Non-deterministic Drama Manager
2018. 2018 17th Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames).

Resumos expandidos em congressos

Reinforcement Learning in Collectible Card Games: Preliminary Results on Legends of Code and Magic
2019. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment.
Continuous Outcome Prediction of League of Legends Competitive Matches Using Recurrent Neural Networks
2018. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment (SBGames 2018) - Computing Track.
Uma abordagem de aprendizado supervisionado para recomendação de puzzles em um jogo casual
2016. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames).
A Tutor Agent for MOBA Games
2015. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames).
Utilizando meta-design para customização de conteúdo em um portal de jogos educativos
2013. 12th Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems (IHC '13).

Resumos em congressos

Control of Shape and Distribution for Swarming Behaviors
2004. AMS Meeting - Special Session on mathematical Problems in Robotics.

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Orientações em andamento

Mestrado

Marcelo Harry Diniz Lemos. Aprendizado de Algoritmos em Jogos Digitais (Título Provisório). Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Tiago de Rezende Alves. Navegação de robós aéreos (título provisório). Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Abner Sousa Nascimento. Action Selection in Reinforcement Learning (título provisório). Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Thiago Meireles Grabe. Aprendizado por reforço na navegação de enxames de robôs. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Flávio Roberto dos Santos Coutinho. Procedural Content Generation for games with mixed-initiative based on Machine Learning. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Alysson Ribeiro da Silva. Reinforcement Learning for Robot Navigation in Search and Rescue Missions. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Ronaldo e Silva Vieira. Aprendizado por reforço em jogos de cartas colecionáveis (título provisório). Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Paulo Alfredo Frota Rezeck. Intelligent Behaviors in Robotic Swarms. Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Fabricio Rodrigues Inácio. Coordenação de enxames de robôs. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Renato Cunha. Reinforcement Learning for Job Scheduling. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Gonçalves Colares. CSPLAM - Cooperação para Planejamento, Localização, Mapeamento Simultâneos. Início: 2012. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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