Os sistemas multiagentes correspondem a uma sub-área da inteligência artificial. Eles funcionam como uma espécie de sociedade, em que indivíduos (no caso, os “agentes”) interagem trocando conhecimento e negociando uns com os outros para atingir um objetivo individual ou global. 

Atualmente, esses sistemas já são utilizadas em diversos campos, incluindo o gerenciamento de recursos, segurança da informação, planejamento e controle de manufatura, e-commerce e biomedicina. 

A tecnologia provou-se extremamente útil nessas diversas áreas. Por isso, pesquisadores continuam a explorar os sistemas multiagentes para descobrir novas aplicações no mundo real.

O estudo mais recente é de uma equipe internacional de pesquisadores de instituições como a East China University of Science and Technology, em Xangai, China; Swinburne University of Technology, em Melbourne, Austrália; e Potsdam Institute for Climate Impact Research, em Potsdam, Alemanha.

Em seu artigo, publicado na revista acadêmica IEEE/CAA Journal of Automatica Sinica, os cientistas examinam a natureza de comportamentos cooperativos e não-cooperativos de sistemas multiagentes, desde aqueles utilizados em processos de otimização até em jogos.

Teoria dos jogos

De acordo com os autores do estudo, os sistemas multiagentes costumam envolver a otimização com objetivos múltiplos e conflitantes, sendo que cada objeto é inevitavelmente afetado pela incerteza. 

Portanto, a abordagem utlizada na pesquisa partiu da premissa de que a chamada “teoria dos jogos” é capaz de fornecer mais soluções aos sistemas multiagentes e uma forma de integração interdisciplinar, combinando jogos e controle, inteligência artificial, matemática e outras áreas. 

Teclado multicores.
Para o estudo, os pesquisadores utilizaram a teoria dos jogos para criar modelos de comportamentos cooperativos ou competitivos.

A decisão de recorrer à teoria dos jogos foi motivada pelo fato de que os jogos de estratégia, especificamente, estão em todo lado. Eles envolvem situações de interdependência, podendo ser divididos entre jogos cooperativos e não-cooperativos, além de estáticos e dinâmicos, de acordo com os comportamentos e sequência de ações dos agentes. 

Para o estudo, os pesquisadores utilizaram a teoria dos jogos para criar modelos de comportamentos cooperativos ou competitivos para objetivos individuais ou globais de otimização. 

A equipe focou em três aspectos da cooperação e competição em sistemas multiagentes: otimização cooperativa, jogos cooperativos e jogos não-cooperativos. 

Os autores explicam que um jogo não-cooperativo é formado quando o objetivo de um agente se difere ou se opõe ao dos outros agentes. Já o jogo cooperativo é formado quando um agente é capaz de cooperar com outros agentes e considerar os interesses em comum. 

Aplicações no mundo real

Pensando nas aplicações no mundo real, os pesquisadores afirmam que o seu artigo pode beneficiar diferentes áreas. Como exemplo, eles citam as cidades inteligentes, em que o estudo pode ser usado para construir um sistema de trânsito inteligente capaz de tomar decisões com base nos dados urbanos. 

Assim, a duração dos semáforos pode ser otimizada, permitindo ajustar o fluxo do tráfego, balancear a carga das redes rodoviárias e aprimorar a utilização dos recursos rodoviários. 

No caso de outras áreas, os autores afirmam que no campo da economia, por exemplo, a competição de mercado pode ser analisada como o problema de um jogo. Já na segurança da informação, jogos não-cooperativos de ataque e defesa podem ser construídos para encontrar a melhor estratégia de defesa ao identificar a intenção do invasor e prever o seu comportamento. 

Os cientistas ainda citam que, até mesmo no desenvolvimento de medicamentos, os jogos cooperativos podem ser construídos para obter o maior proveito possível da estrutura macromolecular.

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