Filtro de Informação Expandido: Ensinando Agentes de IA a Chutar com Mais Inteligência
Este artigo explora o Filtro de Informação Expandido (EIF), um algoritmo avançado para lidar com incerteza em sistemas não lineares. O EIF utiliza distribuições Gaussianas, empregando matrizes e vetores de informação em vez de médias e covariâncias para representar a incerteza, resultando em ganhos de eficiência ao lidar com sistemas grandes e esparsos. Em comparação com o Filtro de Kalman Expandido (EKF), o EIF oferece maior estabilidade numérica, especialmente com matrizes de informação esparsas. O artigo detalha distribuições Gaussianas, matrizes de informação, vetores de informação, filtros de Kalman, filtros de informação e o funcionamento do EIF, comparando suas vantagens e desvantagens. Por fim, destaca o papel do EIF na construção de agentes de raciocínio capazes de lidar com dados de sensores ruidosos em aplicações do mundo real, como veículos autônomos, drones e robôs.