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Luiz Chaimowicz


Luiz Chaimowicz

Universidade Federal de Minas Gerais
DCC

Pesquisador associado





Informações resumidas do Currículo Lattes


Currículo Lattes atualizado em 07/06/2021

Nome em citações bibliográficas: CHAIMOWICZ, L.;Chaimowicz, Luiz;Chaimowics, Luiz


Formação acadêmica

Doutorado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 2002
Mestrado em Ciências da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 1996
Graduado em Ciência da Computação na Universidade Federal de Minas Gerais em 1993


Projetos de pesquisa em andamento

2021 a AtualAgentes Inteligentes em Robótica e Jogos Digitais IV
O objetivo principal desse projeto é investigar, desenvolver e avaliar algoritmos para agentes inteligentes em robótica e jogos digitais. Em especial, nesse projeto pretendemos investigar a aplicação do Aprendizado por Reforço em diferentes frentes de pesquisa. Mais especificamente pretende-se trabalhar em diferentes vertentes de pesquisa. A primeira delas consiste no desenvolvimento de algoritmos para grandes grupos de agentes robóticos, geralmente chamados de enxames de robôs. Nesse projeto, vamos investigar a aplicação do aprendizado por reforço bem como de outras técnicas na navegação e segregação de enxames robóticos. Pretendemos também dar continuidade aos trabalhos de exploração e mapeamento com múltiplos robôs, uma tarefa fundamental para a autonomia de agentes robóticos. Nosso foco principal vai ser em tarefas de busca e resgate e tarefas de monitoramento, duas áreas com diversas aplicações em potencial. Já em um contexto mais específico de jogos digitais, iremos trabalhar em duas frentes: (i) desenvolvimento de agentes para jogos com grandes espaços de estados e ações, e (ii) geração procedural de conteúdo. No primeiro tema, iremos investigar e desenvolver algoritmos para que agentes sejam capazes de aprender e tomar decisões estratégicas em jogos complexos, onde os espaços de estados e ações sobre os quais o agente deve trabalhar são muito grandes. Dois exemplos são os Jogos de Estratégia em Tempo Real e os Jogos de Cartas Colecionáveis. Já no contexto de geração procedural de conteúdo, iremos trabalhar no desenvolvimento de sistemas de iniciativa mista, onde os agentes inteligentes trabalham em conjunto com designers em um processo de co-criação de conteúdo. Projeto vinculado a Bolsa de Produtividade em Pesquisa do CNPq
Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador).
2019 a AtualFiscalização Digital de Atividades de Pintura Industrial Baseada em Visão Computacional.
O projeto tem por objetivo principal investigar e aplicar técnicas, metodologias e algoritmos de visão computacional, inteligência artificial e aprendizado de máquina para o desenvolvimento de um sistema para o monitoramento automático do processo de pintura industrial. Em particular, o sistema tem como meta monitorar: i) parâmetros ambientais, como temperatura, umidade e velocidade do vento; ii) a detectar o início e término das etapas do processo de pintura (i.e., limpeza, tratamento mecânico, hidrojateamento, preparação de tinta, aplicação da tinta); iii) bem como detectar a presença do inspetor de pintura. De modo mais específico, o escopo do projeto terá foco no reconhecimento e na análise de ações que serão realizadas na etapa de aplicação da tinta com pistola airless e com trincha. Por análise de ação entende-se como uma avaliação de determinada atividade para validação se está sendo realizada de maneira correta ou incorreta, nesse último caso implicando em desvios de execução. O monitoramento da atuação do inspetor de pintura tem como objetivo verificar a sua presença e atuação especificamente na detecção e realização das medições de película úmida e seca e quanto à realização do teste de descontinuidade.
Integrantes: Mário Fernando Montenegro Campos (coordenador), Luiz Chaimowicz, Douglas Macharet, Erickson Rangel do Nascimento.
2019 a AtualAprendizagem de Agentes em Jogos Digitais
Na área IA para jogos, um tema de pesquisa novo e que tem atraído bastante atenção recentemente é o desenvolvimento de agentes genéricos, que possam jogar diferentes jogos sem um conhecimento específico do seu domínio. Para isso, o agente deverá aprender as regras e características do jogo bem como aperfeiçoar o seu desempenho de forma a competir contra outros agentes ou seres humanos. Essa área recebeu o nome de General Game Playing (GGP). O objetivo do projeto é desenvolver agentes inteligentes que sejam capazes de jogar diferentes tipos de jogos, contribuindo para essa área. Para isso, serão aplicadas técnicas modernas de busca em espaço de estados e aprendizado de máquina para o desenvolvimento dos agentes, e serão realizados experimentos quantitativos e qualitativos em diferentes ambientes. Em especial, esse projeto irá focar em uma das vertentes do projeto que é a aprendizagem de máquina. Pretendemos explorar os conceitos de aprendizagem, especialmente o aprendizado por reforço, na criação de agentes que possam aprender a jogar diferentes jogos, se adaptando dinamicamente aos adversários em ambientes dinâmicos e com grandes espaços de estado.
Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador).
2017 a AtualMULTIVISÃO ? Sistema de Identificação e Rastreamento Multivisão de Equipamentos e Peças em Construção e Manufatura
Este projeto tem como objetivo principal desenvolvimento um sistema de telepresença robótico que permita a realização de visitas remotas a obras e a construção de um modelo tridimensional virtual realístico para visualização de uma determinada obra bem como o acompanhamento de sua evolução. Como objetivos secundários tem-se o estudo, desenvolvimento e avaliação de algoritmos e técnicas para a fusão de dados obtidos por diferentes sensores para se realizar a identificação, rastreamento e consulta de equipamentos envolvidos nessas obras.
Integrantes: Mário Fernando Montenegro Campos (coordenador), Luiz Chaimowicz, Douglas Macharet, NASCIMENTO, ERICKSON.
2016 a AtualBRICS-NU: Cyber-Physical Systems for a Massively Connected Society.
Projeto do PPGCC - UFMG aprovado para integrar a Universidade em Rede do BRICS que pretende estudar diversas questões relacionadas à atuação de dispositivos que coletam e filtram informações relevantes em meio a dados massivos, envolvendo várias áreas da ciência da computação, como redes de computadores e de sensores (que captam os dados) e gerenciamento, análise e tratamento da informação, além do campo da robótica, que envolve a atuação inteligente no ambiente.
Integrantes: Luiz Chaimowicz (coordenador), Ana Paula Couto da Silva.

Projetos de desenvolvimento em andamento

Veja todos os projetos no Currículo Lattes

Últimas publicações

Artigos em periódicos

Cooperative Localization and Mapping with Robotic Swarms
2021. JOURNAL OF INTELLIGENT & ROBOTIC SYSTEMS.
Deep Learning Techniques for Explainable Resource Scales in Collectible Card Games
2020. IEEE Transactions on Games.
Spatial segregative behaviors in robotic swarms using differential potentials
2020. Swarm Intelligence.
A New Non-Deterministic Drama Manager for Adaptive Interactive Storytelling
2020. ENTERTAINMENT COMPUTING.
PSO-based strategy for the segregation of heterogeneous robotic swarms
2019. Journal of Computational Science.
Algorithm Selection in Adversarial Settings: From Experiments to Tournaments in StarCraft
2019. IEEE Transactions on Games.
Dynamic difficulty adjustment on MOBA games
2017. Entertainment Computing.
Avoiding target congestion on the navigation of robotic swarms
2017. Autonomous Robots (Dordrecht. Online).
Combining genetic algorithm and swarm intelligence for task allocation in a real time strategy game
2017. SBC JOURNAL ON 3D INTERACTIVE SYSTEMS.
A Height Estimation Approach for Terrain Following Flights from Monocular Vision
2016. Sensors (Basel).

Trabalhos completos em congressos

Stand by me: Learning to keep cohesion in the navigation of heterogeneous swarms
2021. 4th International Symposium on Swarm Behaviors and Bio-Inspired Robotics.
Flocking-Segregative Swarming Behaviors using Gibbs Random Fields
2021. 2021 IEEE International Conference on Robotics and Automation.
On the Evaluation of Force Feedback Augmented Teleoperation of Excavator-like Mobile Manipulators
2020. 16th IEEE International Conference on Automation Science and Engineering.
Towards a common environment for learning scheduling algorithms
2020. IEEE International Symposium on Modeling, Analysis, and Simulation of Computer and Telecommunication Systems (MASCOTS).
Drafting in Collectible Card Games via Reinforcement Learning
2020. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital.
Análise Espaço-Temporal para Auxílio no Design de Jogos Digitais
2019. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment.
SwarMap: Occupancy Grid Mapping with a Robotic Swarm
2019. 2019 19th International Conference on Advanced Robotics (ICAR).
Realimentação de Força para Teleoperação de Escavadeiras
2019. ANAIS DO 14º SIMPóSIO BRASILEIRO DE AUTOMAçãO INTELIGENTE.
Tabular Reinforcement Learning in Real-Time Strategy Games via Options
2018. 2018 IEEE Conference on Computational Intelligence and Games (CIG).
Algorithms or Actions? A Study in Large-Scale Reinforcement Learning
2018. TwentySeventh International Joint Conference on Artificial Intelligence {IJCAI18}.
Implementation and Analysis of a Non-deterministic Drama Manager
2018. 2018 17th Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames).
Persistent Monitoring of Multiple Areas of Interest with Robotic Swarms
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
An Immersion Enhancing Robotic Head-Like Device for Teleoperation
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Framework for Haptic Teleoperation of a Remote Robotic Arm Device
2018. 2018 Latin American Robotic Symposium, 2018 Brazilian Symposium on Robotics (SBR) and 2018 Workshop on Robotics in Education (WRE).
Learning Transferable Features For Open-Domain Question Answering
2018. 2018 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN).
A Methodology for Creating Generic Game Playing Agents for Board Games
2017. 2017 16th Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames).
Information potential: A novel metric for information-based exploration
2017. 2017 LatinAmerican Robotics Symposium (LARS) and 2017 Brazilian Symposium on Robotics (SBR).
HeRo: An open platform for robotics research and education
2017. 2017 LatinAmerican Robotics Symposium (LARS) and 2017 Brazilian Symposium on Robotics (SBR).
Improving Procedural 2D Map Generation Based on Multi-Layered Cellular Automata and Hilbert Curves
2017. 2017 16th Brazilian Symposium on Computer Games and Digital Entertainment (SBGames).
A Recommender System for Hero Line-Ups in MOBA Games
2017. Thirteenth AAAI Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference (AIIDE 2017).
An evaluation of the human perception of emotions in digital games built across the OCC model
2016. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames).
United we move: Decentralized segregated robotic swarm navigation
2016. International Symposium on Distributed Autonomous Robotics Systems (DARS 2016).
Rock, Paper, StarCraft: Strategy Selection in Real-Time Strategy Games
2016. Twelfth Artificial Intelligence and Interactive Digital Entertainment Conference (AIIDE 2016).
Discovering Combos in Fighting Games with Evolutionary Algorithms
2016. the 2016.
Segregation of Heterogeneous Robotics Swarms via Convex Optimization
2016. ASME 2016 Dynamic Systems and Control Conference.
The next frontier: combining information gain and distance cost for decentralized multi-robot exploration
2016. 31st Annual ACM Symposium on Applied Computing.

Resumos expandidos em congressos

Reinforcement Learning in Collectible Card Games: Preliminary Results on Legends of Code and Magic
2019. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment.
Continuous Outcome Prediction of League of Legends Competitive Matches Using Recurrent Neural Networks
2018. Brazilian Symposium on Games and Digital Entertainment (SBGames 2018) - Computing Track.
Uma abordagem de aprendizado supervisionado para recomendação de puzzles em um jogo casual
2016. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames).
A Tutor Agent for MOBA Games
2015. Simpósio Brasileiro de Jogos e Entretenimento Digital (SBGames).
Utilizando meta-design para customização de conteúdo em um portal de jogos educativos
2013. 12th Brazilian Symposium on Human Factors in Computing Systems (IHC '13).

Resumos em congressos

Control of Shape and Distribution for Swarming Behaviors
2004. AMS Meeting - Special Session on mathematical Problems in Robotics.

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Orientações em andamento

Mestrado

Marcelo Harry Diniz Lemos. Aprendizado de Algoritmos em Jogos Digitais (Título Provisório). Início: 2021. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Tiago de Rezende Alves. Navegação de robós aéreos (título provisório). Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Abner Sousa Nascimento. Action Selection in Reinforcement Learning (título provisório). Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Thiago Meireles Grabe. Aprendizado por reforço na navegação de enxames de robôs. Início: 2018. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

Doutorado

Flávio Roberto dos Santos Coutinho. Procedural Content Generation for games with mixed-initiative based on Machine Learning. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Alysson Ribeiro da Silva. Reinforcement Learning for Robot Navigation in Search and Rescue Missions. Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Ronaldo e Silva Vieira. Aprendizado por reforço em jogos de cartas colecionáveis (título provisório). Início: 2020. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Paulo Alfredo Frota Rezeck. Intelligent Behaviors in Robotic Swarms. Início: 2019. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Fabricio Rodrigues Inácio. Coordenação de enxames de robôs. Início: 2017. Universidade Federal de Minas Gerais (Co orientador)
Renato Cunha. Reinforcement Learning for Job Scheduling. Início: 2016. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)
Rafael Gonçalves Colares. CSPLAM - Cooperação para Planejamento, Localização, Mapeamento Simultâneos. Início: 2012. Universidade Federal de Minas Gerais (Orientador principal)

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