Futebol de Robôs

Introdução

A área de multi-agentes tem despertado um grande interesse por oferecer possibilidades de resolução de problemas considerados muito grandes e complexos para que sejam abordados por um único agente centralizado, tanto devido a limitações de recursos quanto pelo enorme risco presente em se adotar uma abordagem centralizada que pode falhar em momentos críticos ou comprometer o desempenho do sistema como um todo.

O Domínio de Futebol de Robôs e a Copa Mundial de Robôs

Um domínio emergente interessante e particularmente apropriado para estudar ambientes de multi-agentes com capacidade de colaboração é o Futebol de Robôs. O Futebol de Robôs tem sido adotado internacionalmente como um problema padrão, uma vez que possibilita a avaliação de várias teorias, algoritmos, arquiteturas de agentes e desempenhos. O Futebol de Robôs é dinâmico e imprevisível resultando num domínio bastante complexo e amplo que requer o uso de sistemas com alto grau de autonomia atuando em tempo real. O Futebol de Robôs tem sido comparado com outros domínios complexos, conforme podemos verificar na Tabela 1, logo abaixo. Com o Xadrez perto de atingir seu objetivo (vencer qualquer humano, inclusive o campeão Garry Kasparov com o Deep Blue) a comunidade de Inteligência Artificial procura um novo desafio. A Tabela 1 mostra uma comparação clássica entre as características dos dois domínios. Em todos os aspectos mencionados o Futebol de Robôs se apresenta como um domínio de maior desafio que o Xadrez.

*Domínio*	*Xadrez*	*Futebol de Robôs*
Ambiente	Estático	Dinâmico
Mudança de estado	Jogadas alternadas	Tempo real
Informações sobre o mundo	Completa	Incompleta
Sensor de leitura	Simbólicos	Não simbólicos
Controle	Central	Distribuído

Tabela 1 Comparação entre o Xadrez e o Futebol de Robôs

Com o objetivo de promover a pesquisa em Robótica e Inteligência Artificial foi criada a RoboCup (Robot World Cup): uma competição internacional de Futebol de Robôs que tem a participação de várias universidades e fornece aos pesquisadores a oportunidade de demonstrar seus resultados através de um problema padrão. Atualmente as atividades da RoboCup tem sido de: conferências técnicas, campeonato mundial, competições de programas, programas educacionais e desenvolvimento de infra-estrutura sendo que o campeonato envolve várias modalidades (ligas) de futebol, entre elas: liga do simulador, liga de small robots com cinco jogadores por time, liga completa de small robots com onze jogadores, liga de middle size robots liga Sony Legged (patrocinada pela Sony Corp.) e liga humanóide (a partir de 2002).

Objetivos deste projeto

        Um dos objetivos desse projeto é o de capacitar o aluno na análise de agentes inteligentes capazes de realizar comportamento colaborativo e individual em uma missão adversarial. Para isso, o aluno deverá conhecer as técnicas de Inteligência Artificial que vem sendo empregadas na implementação de tais comportamentos pelos times participantes da RoboCup.
        Selecionou-se um tipo de jogada colaborativa específica a ser investigada pelo aluno: o passe/recepção de bola. Através do estudo de publicações científicas dos times que obtiveram sucesso na RoboCup, espera-se que o aluno seja capaz de avaliar quais são algumas das melhores soluções apresentadas para esse problema específico. Com base nas soluções analisados, o aluno deverá construir o seu próprio time de agentes/jogadores com capacidade de realizar o passe/recepção.
        Por se tratar de um projeto de iniciação científica, não utizaremos o simulador oficial da RoboCup mas um simulador que vem sendo utilizado para fins educativos e pesquisa, o Soccerbots, um simulador baseado na liga de small robots da RoboCup, desenvolvido pelo Grupo de Sistemas Inteligentes e Robótica do Georgia Tech. Esse simulador pertence ao pacote TeamBots: um sistema em Java voltado para pesquisa em agentes robóticos móveis e disponível na Internet.

Justificativa e relevância da área de pesquisa

Existem diversos tópicos específicos de pesquisa oferecidos por este domínio e que corroboram a importância e relevância da área, incluindo, entre outros:

a integração entre percepção, raciocínio e ação num time de múltiplos agentes robóticos;
definição de um conjunto de comportamentos reativos e cognitivos robustos para cada agente, isto é, cada agente deve ser capaz de realizar tanto ações individuais (por exemplo, chute de bola) quanto colaborativas (por exemplo, passe de bola);
percepção em tempo real, robusta e confiável, incluindo rastreamento de múltiplos objetos em movimento. O agente/jogador deve ser capaz de identificar a posição e movimento dos parceiros, adversários e da bola. Em particular, a percepção no simulador se dá através da interação periódica entre o programa do agente e o ambiente do jogo.
obter sucesso em ambiente adversarial, ou seja, na presença de um time de agentes oponentes.

        A partir dessas pesquisas pode-se obter avanços em outras áreas com a possibilidade de transferência de tecnologia, por exemplo, o estudo sobre técnicas de colaboração entre agentes pode ser utilizado para resolver problemas ligados a logística, problemas em ambientes hostis e complexos onde um time de agentes deve ser enviado para que garanta que a tarefa seja realizada (exploração do ambiente, por exemplo, ou ainda, a tarefa de gerenciamento de uma rede de telecomunicação) ainda que um dos agentes falhe, o que requer que o restante do time se organize para suprir a deficiência do time.
        Um outro aspecto relevante desta proposta é por se tratar de um assunto relacionado ao projeto em que a orientadora tem participação: MAPPEL (Multi-Agent Collaborative and Adversarial Perception, Planning, Execution and Learning), CNPq/NSF (PROTEM, 1999 a 2001) envolvendo a UNICAMP, USP (POLI e IME) e CMU(Carnegie Mellow University), coordenado pela Prof. Anna Helena Reali Costa. O objetivo principal do projeto é o de investigar várias técnicas de Inteligência Artificial e Sistemas de Multi Agentes (MAS) aplicadas ao domínio de Futebol de Robôs.
        A liga do simulador tem sido a mais popular. Por permitir a investigação de aspectos complexos de multi-agentes e aprendizagem, pesquisadores não interessados em construir robôs de verdade têm se dedicado a essa modalidade. Portanto, pode-se encontrar muitas publicações relacionadas ao simulador que descrevem aspectos de pesquisa na área de interesse desse projeto, ou seja, a colaboração entre agentes (o mesmo não acontece para a liga de small robots onde a preocupação maior ainda tem sido aspectos de hardware e visão computacional).