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O que são Máquinas de Estados Finitos (FSMs)?

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  • fevereiro 20, 2025
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Uma Máquina de Estados Finitos (FSM) é um modelo computacional que projeta sistemas que transitam entre um número finito de estados com base em entradas ou eventos. Em uma FSM, uma entidade está sempre em um estado específico por vez e muda para outro estado quando acionada por condições ou ações específicas.

Quando combinadas com agentes de IA, as FSMs ganham maior adaptabilidade, permitindo processar entradas em tempo real e tomar decisões inteligentes, otimizando ainda mais sua capacidade de lidar com ambientes dinâmicos e complexos.

As FSMs são usadas em várias aplicações de computação, desde o design de hardware até algoritmos de IA, para gerenciar e prever comportamentos de maneira controlada e estruturada.


Quais são os Tipos de FSMs

As Máquinas de Estados Finitos (FSMs) são cruciais em áreas como eletrônica, robótica, redes e sistemas do dia a dia. Esses princípios também podem melhorar a funcionalidade de agentes de e-learning, ajudando-os a gerenciar interações com os aprendizes de forma eficaz.

Aqui está uma visão dos principais tipos de FSM:

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  1. Máquina de Estados Finitos Determinística (DFSM): Em uma DFSM, cada transição de estado é exclusivamente determinada pelo estado atual e pela entrada, com um único resultado definido por condição.
    Exemplo: Em uma máquina de venda automática, no estado “Inativo”, selecionar um item aciona a transição para “Seleção”, e confirmá-lo move para “Dispensar”.
  2. Máquina de Estados Finitos Não Determinística (NDFSM): Permite várias transições possíveis para a mesma entrada e estado atual, o que significa que a máquina pode mover-se para vários estados simultaneamente.
    Exemplo: Em um sistema de elevador, pressionar o botão do terceiro andar a partir do estado “Térreo” pode resultar em vários caminhos (por exemplo, passando por outros andares) até chegar ao destino.
  3. Máquina de Mealy: Nesta FSM, as saídas estão vinculadas ao estado atual e à entrada, o que significa que cada transição pode produzir uma saída única.
    Exemplo: Uma catraca operada por moedas desbloqueia (saída) quando uma moeda é inserida, permitindo a entrada, mas nega o acesso se a moeda não estiver presente.
  4. Máquina de Moore: Aqui, a saída baseia-se apenas no estado atual, independente das entradas. As transições dependem das entradas, mas as saídas são dirigidas pelo estado.
    Exemplo: O estado “Tocar” de um sistema de campainha emite som até que o botão seja liberado, após o qual retorna ao estado “Inativo”.

Esses tipos de FSM servem como modelos fundamentais para projetar sistemas com comportamentos previsíveis e orientados por estados.


Quais são os Exemplos Reais de Máquinas de Estados Finitos (FSM)?

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Aqui estão alguns exemplos reais de Máquinas de Estados Finitos (FSM):

  1. Sistemas de Controle de Semáforos: Os semáforos operam como FSMs, alternando entre uma série definida de estados (por exemplo, verde, amarelo, vermelho) com base no tempo ou em sensores. Cada estado do semáforo aciona o próximo, criando um fluxo de tráfego controlado e previsível.
  2. Elevadores: Um elevador opera como uma FSM, alternando entre estados (andares) com base nos botões pressionados pelos usuários e nas condições das portas. Ele “decide” qual estado (andar) ir a seguir, dependendo das solicitações e dos protocolos de segurança.
  3. Máquinas de Venda Automática: Máquinas de venda automática alternam entre estados com base nas entradas dos usuários, como inserção de moedas, seleção e dispensação de produtos. Cada entrada aciona uma mudança de estado, permitindo que a máquina processe os pedidos passo a passo.
  4. IA em Jogos de Vídeo: NPCs (Personagens Não Jogadores) em jogos frequentemente usam FSMs para exibir diferentes comportamentos, como “patrulhar”, “perseguir” ou “atacar”, dependendo das ações do jogador. Cada estado define comportamentos específicos, tornando os NPCs responsivos e previsíveis.

As FSMs simplificam os sistemas de controle, definindo claramente estados e transições, tornando-os adequados para aplicações que exigem operações sequenciais e previsíveis.


Como Funcionam as FSMs?

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Aqui está um processo simplificado, passo a passo, para criar e implementar uma Máquina de Estados Finitos (FSM):

  • Identifique todos os possíveis estados que o sistema pode ocupar, cada um representando um modo ou condição única, como “Inativo” ou “Centrifugar” em uma máquina de lavar.
  • Especifique as transições que movem o sistema de um estado para outro com base em entradas ou eventos específicos, como pressionar um botão.
  • Organize estados, eventos de entrada e transições em uma tabela de transição de estados ou diagrama para representar visualmente o comportamento da FSM.
  • Inicialize a FSM em um estado inicial, como “Inativo”, para estabelecer um ponto de partida.
  • Processe os eventos de entrada recebidos ou estímulos, que acionam possíveis transições de estado.
  • Determine o estado atual e o evento de entrada recente para identificar a próxima ação ou transição.
  • Use a tabela de transição de estados ou diagrama para localizar a transição correta com base no estado atual e na entrada.
  • Execute ações vinculadas à transição, como atualizar variáveis, alterar saídas ou acionar eventos.
  • Atualize o estado atual para o próximo estado identificado pela transição, preparando a FSM para a próxima entrada.
  • Continue processando eventos de entrada e seguindo os passos até que o sistema atinja um estado final ou conclua seu comportamento pretendido.

Como uma Máquina de Estados Finitos é Usada em Inteligência Artificial?

Uma Máquina de Estados Finitos (FSM) é amplamente utilizada em inteligência artificial para lidar com diferentes comportamentos de forma controlada e estruturada.

Pense nela como um conjunto de estados predefinidos em que a IA pode estar em apenas um estado por vez, como “atacando” ou “defendendo”, e as transições entre esses estados são baseadas em condições ou entradas específicas, como um jogador se aproximando.


A Máquina de Estados Finitos é um Diferencial para a IA

As pessoas no Reddit frequentemente comentam que as FSMs são um “diferencial” para a IA, especialmente em jogos, devido à sua simplicidade e previsibilidade.

No entanto, alguns acham que isso pode fazer com que a IA pareça um pouco “pré-programada” ou previsível, razão pela qual muitos recomendam combinar FSM com métodos mais flexíveis, como IA baseada em utilidade, para uma experiência mais fluida e realista.

A IA baseada em utilidade permite que a IA tome decisões em uma escala gradual, em vez de alternar entre estados rígidos.


Como Usar uma Máquina de Estados Finitos para Criar IA Inteligente?

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Uma FSM pode ser usada para criar rotinas de IA, como padrões de ataque em jogos. Aqui está um exemplo:

  1. Defina os estados possíveis usando enums (por exemplo, Inativo, Atacar, Defender).
  2. Implemente uma instrução switch para alternar entre estados com base em certas condições (por exemplo, distância do jogador).
  3. Visualize esses estados em um inspetor usando variáveis serializadas.
  4. Implemente corrotinas para simular ações da IA, como atacar por alguns segundos antes de retornar ao estado de caminhada.

Este sistema pode ser expandido para comportamentos de IA mais complexos.

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Perguntas Frequentes (FAQs)

As FSMs são usadas para alternar entre ações como atacar, defender ou patrulhar com base nas interações do jogador.

Uma FSM é um modelo computacional que faz transições entre estados definidos com base em entradas.

FSM é um termo geral, enquanto autômatos finitos referem-se a um tipo específico de FSM com regras rígidas sobre transições.

Os estados típicos são Inativo, Caminhando, Correndo, Atacando e Defendendo, embora possam variar conforme a aplicação.

Conclusão

As Máquinas de Estados Finitos (FSMs) oferecem uma abordagem robusta e estruturada para gerenciar comportamentos tanto em IA quanto em sistemas do mundo real. Ao permitir transições de estado previsíveis com base em entradas, as FSMs garantem operações controladas e confiáveis.

Com variações como os modelos Determinístico, Não Determinístico, Mealy e Moore, as FSMs oferecem flexibilidade e adaptabilidade para uma ampla gama de cenários.

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