O que são Redes Neurais Artificiais (RNA)?

Imagine um cérebro humano: complexo, fascinante e incrivelmente eficiente em reconhecer padrões, aprender com experiências e tomar decisões. Agora, imagine capturar a essência dessa incrível máquina biológica e traduzi-la em um modelo computacional. Esse é o cerne das Redes Neurais Artificiais (RNA). Uma RNA é muito mais do que apenas um conjunto de algoritmos; é uma tentativa de replicar o processo de aprendizado humano em um ambiente artificial. Inspiradas pela estrutura e pelo funcionamento do cérebro, as RNAs são projetadas para enfrentar problemas que desafiam as soluções tradicionais. Elas são compostas por neurônios artificiais organizados em camadas, onde cada neurônio processa e transforma informações, permitindo que a rede como um todo aprenda a reconhecer padrões e tomar decisões inteligentes. Em essência, as Redes Neurais Artificiais representam uma convergência notável entre biologia e tecnologia, abrindo caminho para avanços significativos em diversas áreas, desde a medicina até a inteligência artificial em sistemas autônomos. Ao explorar as RNAs, estamos não apenas construindo ferramentas poderosas, mas também desvendando os mistérios do próprio processo de aprendizado humano.

Antes de apresentar sobre a rede neural artificial, é necessário conhecer um pouco sobre uma rede neural humana.

Redes Neurais Humanas

As redes neurais humanas são sistemas biológicos extremamente complexos compostos por neurônios interconectados. Aqui estão alguns detalhes importantes sobre a estrutura e o funcionamento das redes neurais humanas:

Estrutura
O neurônio é a unidade básica do sistema nervoso, tanto nos seres humanos quanto em muitos outros organismos. Ele é responsável por transmitir informações através de sinais elétricos e químicos. Vamos detalhar sua estrutura e funcionamento:
Estrutura de um Neurônio
Corpo Celular (Soma)
  • Função: Contém o núcleo da célula e é responsável por manter a célula viva.
  • Componentes: Inclui organelas como mitocôndrias, retículo endoplasmático e o núcleo.
Dendritos
  • Função: Extensões ramificadas que recebem sinais de outros neurônios.
  • Componentes: Receptores que captam neurotransmissores liberados por outros neurônios.
Axônio
  • Função: Uma longa extensão que transmite sinais elétricos do corpo celular para outras células (neurônios, músculos, etc.).
  • Componentes:
    • Cone de Implantação: Onde o axônio se conecta ao corpo celular.
    • Bainha de Mielina: Camada isolante ao redor do axônio que aumenta a velocidade de transmissão do sinal.
    • Nódulos de Ranvier: Espaços entre segmentos de mielina onde a condução do sinal é reforçada.
    • Terminais Axonais (Terminações Sinápticas): Fim do axônio, onde a transmissão para outros neurônios ocorre.
Sinapse
  • Função: Local de comunicação entre dois neurônios ou entre um neurônio e uma célula alvo (por exemplo, célula muscular).
  • Componentes:
    • Botão Sináptico: Terminação do axônio que libera neurotransmissores.
    • Fenda Sináptica: Espaço entre neurônios onde os neurotransmissores são liberados.
    • Receptores Pós-Sinápticos: Localizados nos dendritos do neurônio receptor, onde os neurotransmissores se ligam.

Partes de um neuronio

Figura 1.0 – Partes de um neurônio 

Funcionamento
  • Potencial de Ação: Um sinal elétrico que viaja ao longo do axônio quando o neurônio é ativado.
  • Neurotransmissores: Substâncias químicas que transmitem sinais entre neurônios na sinapse.
  • Plasticidade Sináptica: A capacidade das conexões sinápticas de se fortalecerem ou enfraquecerem com base na atividade e no aprendizado.
Estrutura de uma Rede Neural Artificial

Em uma rede neural, os neurônios são as unidades básicas que processam informações. Eles são inspirados nos neurônios biológicos e têm a seguinte estrutura básica, veja a Figura 2.0 e a descrição a seguir:

Rede Neural

Figura 2.0 – Estrutura básica de rede neural

  1. Entradas (Inputs): Cada neurônio recebe múltiplas entradas. Essas entradas podem ser os dados de entrada originais ou as saídas de outros neurônios em camadas anteriores. Cada entrada é associada a um peso que determina sua importância.
  2. Pesos (Weights): Os pesos são valores que ajustam a força de cada entrada. Durante o treinamento da rede neural, esses pesos são ajustados para minimizar o erro entre a saída prevista e a saída real.
  3. Função de Soma (Summation Function): O neurônio calcula a soma ponderada das entradas. Essa soma é essencialmente a combinação linear das entradas e seus respectivos pesos.
  4. Função de Ativação (Activation Function): Após calcular a soma ponderada, o neurônio aplica uma função de ativação. A função de ativação introduz não-linearidade ao modelo, permitindo que a rede neural aprenda e represente funções complexas. Algumas das funções de ativação mais comuns incluem:
    • Sigmoid: ​
      • Mapeia qualquer valor de entrada para um valor entre 0 e 1. É útil para problemas de classificação binária.
    • ReLU (Rectified Linear Unit): ,
      • Introduz não-linearidade, mas é computacionalmente eficiente. É amplamente utilizada em redes profundas.
    • Tanh (Tangente Hiperbólica): 
      • Mapeia a entrada para um valor entre -1 e 1. Muitas vezes é usada em camadas ocultas.
    • Softmax:   
      • Utilizada na última camada de uma rede neural para problemas de classificação multiclasse. Converte os valores de entrada em uma distribuição de probabilidade.
  5. Saída (Output): A saída do neurônio é o resultado da função de ativação aplicada à soma ponderada das entradas. Essa saída pode então ser utilizada como entrada para outros neurônios em camadas subsequentes ou como a saída final da rede.
Funcionamento da RNA
  • Propagação Direta (Forward Propagation)
    • Processo: Os dados de entrada passam de camada em camada, como mensagens passando de soldado para soldado, até chegar à camada de saída e gerar uma resposta.
  • Função de Custo (Loss Function)
    • Função: Avalia o desempenho do exército digital, medindo a diferença entre a resposta gerada pela rede e o resultado esperado.
  • Treinamento da Rede
    • Objetivo: Ajustar os pesos e biases para melhorar a estratégia de combate dos soldados. Isso é feito através de dois principais métodos:
      • Backpropagation: Método para calcular o gradiente da função de custo e ajustar os pesos.
      • Gradiente Descendente: Técnica para ajustar os pesos na direção que minimiza a função de custo.
Aplicações de Redes Neurais em Jogos Unity

As redes neurais podem transformar a experiência de jogo de várias maneiras, tornando os jogos mais inteligentes e envolventes:

  • Controle de NPCs
    • Uso: Imagine NPCs que aprendem e se adaptam às estratégias dos jogadores, oferecendo um desafio contínuo e dinâmico.
  • Reconhecimento de Padrões
    • Uso: Identificar padrões de movimento ou comportamento dos jogadores para criar experiências de jogo mais personalizadas e desafiadoras.
  • Geração de Conteúdo
    • Uso: Criar automaticamente níveis ou elementos do jogo, garantindo que cada partida seja única e imprevisível.
Conclusão

Com essas técnicas, seus jogos em Unity poderão contar com personagens mais inteligentes, desafiadores e adaptáveis, elevando a experiência de jogo a um novo nível.