Projeto de Pesquisa Aplicada

AuctionZero – Bots de Inteligência Artifical Participando de Leilões

RESUMO DO PROJETO: 

A Aprendizagem por Reforço Profunda (Deep Reinforcement Learning) tem sido extraordinariamente bem-sucedida na produção de bons algoritmos para jogos. Um marco é lançamento do AlphaZero, que em 2018 atingiu, através de um treinamento de 24 horas, um desempenho superior ao de grandes mestres em xadrez, goe shogi.

Inspirado no AlphaZero, o projeto AuctionZero pretende aplicar o conceito de Deep Reinforcement Lear-ning a uma ampla variedade de desenhos leilões, para produzir algoritmos (ou bots) que sejam “jogadores” eficientes em leilões. Tais bots podem ser utilizados em diversas aplicações. A análise do comportamento destes bots um leilão se soma às ferramentas tradicionais de análises de leilões, como a teoria econômica dos leilões e a economia experimental, que, em alguns casos, são demasiadamente complexas ou mesmo intratáveis. Auc-tionZero teria grande valor para diversos profissionais e instituições envolvidos na elaboração, avaliação e análi-ses de leilões. As áreas de potencial de utilização são amplas, como a gestão pública, a iniciativa privada ou a área acadêmica.

ESCOLA(S): EMAp e EPGE 
NOME(S) DO(S) CENTRO(S): CERI
PESQUISADOR(ES) LÍDER(ES) DO PROJETO: Moacyr Alvim Silva