Nestes últimos 15 anos, o Monte Carlo Tree Search tem tomado de assalto o mundo de Inteligência Artificial dos jogos com uma metodologia simples e uma capacidade incrível de customização. Desde xadrez, Go, damas e outros jogos tradicionais até Hearthstone, Magic: the Gathering e Starcraft, o algoritmo é capaz de traçar planos de jogo de forma rápida e precisa para qualquer tipo de situação. Nesta palestra, apresentarei o básico sobre este método, algumas formas bem interessantes de se aprofundá-lo e como uma simples aplicação básica já é o suficiente para jogar dois jogos: damas e 2048.

Raquel Marcolino de Souza possui graduação pela Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ) em Ciência da Computação em 2016 e completou o mestrado em Algoritmos no curso de Ciências Computacionais pela PPG-CCOMP em 2019 com pesquisa e descobertas sobre o algoritmo ShellSort, que renderam um total de 6 artigos, grande parte destes publicados em congressos Brasil afora. Tendo uma paixão enorme por algoritmos e estruturas de dados, foi competidora de maratona de programação a nível nacional em 2016 e 2017 na Maratona SBC de Computação e seu time já foi 4º lugar nacional na IEEExtreme em 2014 e 2015. Hoje em dia, está cursando o Doutorado em Inteligência Artificial no curso de Ciências Computacionais também pela PPG-CCOMP, estudando sobre o uso do Monte Carlo Tree Search em problemas NP-completos, como coloração de grafos e clique máxima.