No post dessa semana, vamos discutir três tendências para olharmos com mais atenção na área de aprendizado por reforço. Se você nunca ouviu falar do termo, é uma ótima chance de descobrir sobre ele.
- Aprendizado por Reforço Profundo (DRL) para Otimização Adaptativa de Processos Complexos
A combinação de Aprendizado Profundo (Deep Learning – DL) com Aprendizado por Reforço (RL), conhecida como Deep Reinforcement Learning (DRL), representa uma fronteira promissora para a otimização de processos empresariais intrincados. Enquanto o DL é excelente no reconhecimento de padrões complexos em grandes volumes de dados, o RL se destaca na tomada de decisões sequenciais em ambientes dinâmicos para maximizar uma recompensa ao longo do tempo. A sinergia no DRL permite que sistemas aprendam estratégias de controle sofisticadas diretamente de dados brutos ou de alta dimensão, adaptando-se continuamente a mudanças nas condições operacionais, algo difícil para métodos de otimização tradicionais.
Essa capacidade adaptativa abre portas para novos modelos de negócio baseados em eficiência e resiliência operacional sem precedentes. Empresas podem oferecer serviços de otimização de cadeia de suprimentos que reagem dinamicamente a disrupções, ou plataformas de logística que ajustam rotas e alocação de recursos em tempo real com base em tráfego, clima e demanda. O DRL pode ir além da automação de tarefas, permitindo a criação de sistemas que aprendem e otimizam continuamente fluxos de trabalho complexos, como gerenciamento de inventário em larga escala ou balanceamento de carga em redes de energia, gerando valor através da inteligência adaptativa e não apenas da execução de regras pré-definidas. - Aprendizado por Reforço Inverso (IRL) para Modelagem de Preferências Complexas
O Aprendizado por Reforço Inverso (Inverse Reinforcement Learning – IRL) é uma área menos explorada do RL que busca inferir a função de recompensa (ou seja, os objetivos e preferências) de um agente observando seu comportamento. Em vez de treinar um agente para otimizar uma recompensa definida, o IRL tenta entender por que um agente (seja um cliente, um concorrente ou até mesmo um processo interno) age da maneira que age. Isso é particularmente valioso em cenários de negócios onde as preferências são complexas, implícitas ou difíceis de especificar manualmente, como o comportamento de compra do consumidor ou estratégias competitivas.
A capacidade de modelar preferências complexas a partir de dados observacionais abre caminho para novos modelos de negócio centrados em uma compreensão mais profunda e preditiva dos stakeholders. Empresas poderiam desenvolver sistemas que antecipam mudanças nas preferências do consumidor com base em padrões sutis de comportamento, criando ofertas hiper-personalizadas que vão além das recomendações tradicionais. Outra aplicação seria na análise competitiva, inferindo as estratégias e objetivos dos concorrentes a partir de suas ações no mercado, permitindo respostas mais proativas. O IRL pode, assim, gerar valor ao transformar dados comportamentais em insights estratégicos sobre as motivações subjacentes, algo que o RL tradicional não aborda diretamente. - Aprendizado por Reforço Offline (Offline RL) para Tomada de Decisão Segura em Negócios
Uma limitação significativa do RL tradicional é a necessidade de interação online com o ambiente para aprender, o que pode ser caro, lento ou arriscado em muitos contextos de negócios do mundo real (como finanças, saúde ou operações industriais críticas). O Aprendizado por Reforço Offline (também conhecido como Batch RL) surge como uma alternativa promissora, focando em aprender as melhores políticas possíveis exclusivamente a partir de um conjunto de dados históricos previamente coletados, sem necessidade de interação adicional com o ambiente real durante o treinamento.
O Offline RL permite que as empresas aproveitem seus vastos repositórios de dados históricos (logs de interações de usuários, registros de transações, dados de sensores) para treinar agentes de RL de forma segura e eficiente. Isso viabiliza a aplicação do RL em domínios onde a exploração online seria impraticável, abrindo novas oportunidades de negócio. Por exemplo, podem surgir serviços de otimização de campanhas de marketing baseados puramente em dados passados, ou ferramentas de gestão de portfólio financeiro que aprendem estratégias a partir de históricos de mercado, ou sistemas de controle de processos industriais otimizados sem interromper a produção. A capacidade de extrair políticas ótimas de dados existentes de forma segura pode democratizar o RL e criar valor em áreas antes inacessíveis.
Referências
Globant. (2025, Março 27). Subestimar o poder da aprendizagem profunda e por reforço em seu negócio de tecnologia pode lhe custar caro. Stay Relevant. Recuperado de https://stayrelevant.globant.com/pt-br/technology/fast-code/subestimar-o-poder-da-aprendizagem-profunda-e-por-reforco-em-seu-negocio-de-tecnologia-pode-lhe-custar-caro/
Skyone. (2024, Agosto 22 ). Tendências Emergentes em Inteligência Artificial: o que empreendedores precisam saber. Skyone Solutions Blog. Recuperado de https://skyone.solutions/blog/dado
