Processo de Decisão de Markov (MDP)

Um processo de decisão de Markov (MDP) é um quadro matemático para modelar a tomada de decisões em situações em que os resultados são parcialmente aleatórios e parcialmente sob o controlo de um decisor. É um conceito fundamental na aprendizagem por reforço (RL), fornecendo uma forma formal de descrever um ambiente. Um agente interage com este ambiente observando o seu estado e escolhendo uma ação, com o objetivo de maximizar um sinal de recompensa cumulativo ao longo do tempo. A ideia central baseia-se na propriedade de Markov, que assume que o futuro é independente do passado dado o presente; por outras palavras, o estado atual fornece toda a informação necessária para tomar uma decisão óptima.

Como funcionam os processos de decisão de Markov

Um MDP é definido por vários componentes-chave que descrevem a interação entre um agente e o seu ambiente:

• Estados (S): Um conjunto de todas as situações ou configurações possíveis em que o agente se pode encontrar. Por exemplo, a localização de um robot numa sala ou o nível de inventário de um produto.
• Acções (A): Um conjunto de todos os movimentos possíveis que o agente pode efetuar em cada estado. Para um robô, isto pode ser mover-se para a frente, para a esquerda ou para a direita.
• Probabilidade de transição: A probabilidade de passar de um estado atual para um novo estado depois de realizar uma ação específica. Isto capta a incerteza no ambiente, como o deslizamento das rodas de um robot.
• Função de recompensa: Um sinal que indica o valor imediato da transição para um novo estado. As recompensas podem ser positivas ou negativas e orientam o agente para resultados desejáveis.
• Política (π): A estratégia que o agente utiliza para selecionar acções em cada estado. O objetivo final da resolução de um MDP é encontrar uma política óptima - uma que maximize a recompensa total esperada a longo prazo.

O processo é cíclico: o agente observa o estado atual, seleciona uma ação com base na sua política, recebe uma recompensa e passa para um novo estado. Este ciclo continua, permitindo que o agente aprenda com as suas experiências.

Aplicações no mundo real

Os MDP são utilizados para modelar uma vasta gama de problemas de tomada de decisões sequenciais.

1. Robótica e navegação autónoma: Na robótica, um MDP pode modelar a forma como um robô navega num espaço complexo. Os estados podem ser as coordenadas e a orientação do robô, enquanto as acções são os seus movimentos (por exemplo, avançar, virar). As recompensas podem ser positivas por atingir um destino e negativas por colidir com obstáculos ou utilizar energia em excesso. Os sistemas de perceção, muitas vezes utilizando a visão por computador (CV) para a deteção de objectos, fornecem a informação de estado necessária para o MDP. Isto é fundamental para aplicações como os veículos autónomos, que têm de tomar constantemente decisões com base em informações sensoriais.
2. Gestão do inventário e da cadeia de abastecimento: As empresas podem utilizar MDPs para otimizar o controlo do inventário. O estado é o nível de stock atual, as acções são a quantidade de produto a reordenar e a função de recompensa equilibra o lucro das vendas com os custos de manter o inventário e as rupturas de stock. Isto ajuda a tomar decisões de encomenda óptimas sob uma procura incerta, um desafio fundamental da IA para o retalho. Organizações líderes como a Association for Supply Chain Management exploram estes métodos de otimização avançados.

Relação com outros conceitos

É útil distinguir os MDP dos conceitos relacionados com a aprendizagem automática (ML):

• Aprendizagem por reforço (RL): A RL é o domínio da IA que se ocupa do treino de agentes para tomarem decisões óptimas. Os MDP fornecem o quadro matemático que define formalmente o problema que os algoritmos de RL foram concebidos para resolver. Quando os modelos de transição e recompensa do ambiente são desconhecidos, as técnicas de RL são utilizadas para aprender a política óptima através de tentativa e erro. A Aprendizagem por Reforço Profundo alarga esta abordagem, utilizando modelos de aprendizagem profunda para lidar com espaços de estado complexos e de elevada dimensão, tal como abordado em textos fundamentais como o livro de Sutton e Barto.
• Modelos de Markov ocultos (HMM): Ao contrário dos MDP, em que o estado é totalmente observável, os modelos de Markov ocultos (HMM) são utilizados quando o estado não é diretamente visível, mas deve ser inferido a partir de uma sequência de observações. Os HMM destinam-se à análise e inferência, e não à tomada de decisões, uma vez que não incluem acções ou recompensas.
• Programação dinâmica: Quando se dispõe de um modelo completo e preciso do MDP (isto é, probabilidades de transição e recompensas conhecidas), este pode ser resolvido utilizando métodos de Programação Dinâmica como a iteração de valores e a iteração de políticas para encontrar a política óptima.

O desenvolvimento de soluções para MDPs envolve frequentemente a utilização de bibliotecas de RL, como o Gymnasium, e de estruturas de ML, como o PyTorch ou o TensorFlow. A componente de perceção destes sistemas, que identifica o estado atual, pode ser construída utilizando modelos como o Ultralytics YOLO11. Todo o fluxo de trabalho, desde o gerenciamento de dados de treinamento até a implantação do modelo, pode ser simplificado usando plataformas como o Ultralytics HUB e gerenciado com práticas robustas de MLOps.