O Deep Reinforcement Learning (DRL) é um campo da inteligência artificial que combina o aprendizado por reforço clássico com redes neurais profundas. Consiste em treinar um agente para tomar decisões sequenciais em ambientes complexos, onde o objetivo é maximizar uma recompensa cumulativa. O DRL se diferencia de outros métodos de aprendizado de máquina por não ser supervisionado por exemplos corretos, mas sim por aprender por meio de tentativa e erro ao interagir com o ambiente. Essa abordagem permite lidar com problemas com grandes espaços de estados e ações, ou contínuos, onde métodos tradicionais falham.
Casos de uso e exemplos
O DRL é utilizado no controle de robôs, permitindo que máquinas aprendam tarefas complexas como manipulação de objetos e locomoção. Também é aplicado em jogos (AlphaGo, Dota 2), gestão de portfólio financeiro, otimização de redes de comunicação, gestão de energia em edifícios inteligentes e estratégias para veículos autônomos.
Principais ferramentas, bibliotecas e frameworks
Entre as principais ferramentas de DRL estão TensorFlow Agents, Stable Baselines3, RLlib (Ray), OpenAI Baselines e Keras-RL. Essas bibliotecas oferecem implementações prontas dos principais algoritmos como DQN, PPO, A3C, DDPG e SAC, facilitando o desenvolvimento, treinamento e avaliação de agentes em ambientes simulados ou reais.
Desenvolvimentos recentes e tendências
Pesquisas atuais buscam maior estabilidade no aprendizado, melhor generalização para ambientes desconhecidos e redução da necessidade de dados. A integração do DRL com aprendizado por imitação, meta-learning e aprendizado multiagente traz novas perspectivas, assim como a aplicação em ambientes reais complexos. Tendências incluem maior eficiência computacional e democratização do acesso por meio de plataformas open source.