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Computación
                              Inspirada
                              en la Biología
Rodrigo Pavez, Fabián Silva
07/10/2011
Introducción
 LaComputación inspirada en la biología
 (CIB), une las siguientes disciplinas:
    Inteligencia Artificial
    Computación Evolutiva
    Bio-robótica
    Vida Artificial
    Sistemas basados en agentes
La Robótica Evolutiva

         Compuesta por:

      Computación Evolutiva
                +
       Robótica Autónoma
Características
 Se   diseñan robots virtuales
    Se crían órganos y cerebros artificiales
 Se   crean robots flexibles
    Con capacidad de recuperarse de
     eventos para los cuales no fueron
     programados.
    Deben adaptarse a las exigencias del
     nicho ecológico de una especie
Implementación
 Se   usan 3 algoritmos evolutivos para:
    Controlar el cuerpo del robot
    Encontrar nuevas soluciones
    Seleccionar la mejor solución (problema
     complejo, “medir” la calidad de una
     solución)
Descripción de los algoritmos
2y3
   Generar una población de soluciones
    aleatorias para un problema dado
   Aplicar cada solución al problema
   Eliminar de la población de soluciones,
    aquellas con peor desempeño
   Hacer copias de las soluciones que
    “sobreviven”
   Aplicar las nuevas soluciones al problema
   Repetir el proceso hasta encontrar una
    solución satisfactoria.
Ejemplo 1




   Robótica evolutiva. Los diseñadores usan software para criar robots virtuales, que
    evolucionen para llevar a cabo la tarea deseada.
   En este caso tomar un bloque.
Ejemplo 2




   a) Un algoritmo construye un modelo para describir su cuerpo.
   b) Otro algoritmo encuentra una nueva acción que ejecutar, para descubrir cuales
    modelos son incorrectos, y luego reemplazarlos por unos más precisos (o exactos).
   c) y d) Usa el modelo más preciso que evolucione en una estrategia para caminar
El futuro…
 Diseñar  sistemas cada vez más
  sofisticados, y que permitan adaptarse a
  distintos cambios tanto en las
  necesidades como en el entorno.
 Seguir desarrollando investigaciones para
  resolver problemas de gran envergadura.
 Avanzar en encontrar fórmulas que
  permitan integrar el modelamiento con el
  diseño.
Conclusiones
   La computación inspirada en la biología une
    varias disciplinas con el fin de crear robots
    flexibles, que sean capaces de repararse y
    adaptarse a un entorno y/o problemas para los
    que no fue programado.
   Algoritmos evolutivos y robótica están en su
    infancia.
   Existen sistemas híbridos que combinan disciplinas
    para desarrollar sistemas inspirados en la biología.
    Falta mucho por hacer tanto en el modelamiento
    como en el diseño de la robótica evolutiva.

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Computación inspirada en la biología

  • 1. Computación Inspirada en la Biología Rodrigo Pavez, Fabián Silva 07/10/2011
  • 2. Introducción  LaComputación inspirada en la biología (CIB), une las siguientes disciplinas:  Inteligencia Artificial  Computación Evolutiva  Bio-robótica  Vida Artificial  Sistemas basados en agentes
  • 3. La Robótica Evolutiva Compuesta por: Computación Evolutiva + Robótica Autónoma
  • 4. Características  Se diseñan robots virtuales  Se crían órganos y cerebros artificiales  Se crean robots flexibles  Con capacidad de recuperarse de eventos para los cuales no fueron programados.  Deben adaptarse a las exigencias del nicho ecológico de una especie
  • 5. Implementación  Se usan 3 algoritmos evolutivos para:  Controlar el cuerpo del robot  Encontrar nuevas soluciones  Seleccionar la mejor solución (problema complejo, “medir” la calidad de una solución)
  • 6. Descripción de los algoritmos 2y3  Generar una población de soluciones aleatorias para un problema dado  Aplicar cada solución al problema  Eliminar de la población de soluciones, aquellas con peor desempeño  Hacer copias de las soluciones que “sobreviven”  Aplicar las nuevas soluciones al problema  Repetir el proceso hasta encontrar una solución satisfactoria.
  • 7. Ejemplo 1  Robótica evolutiva. Los diseñadores usan software para criar robots virtuales, que evolucionen para llevar a cabo la tarea deseada.  En este caso tomar un bloque.
  • 8. Ejemplo 2  a) Un algoritmo construye un modelo para describir su cuerpo.  b) Otro algoritmo encuentra una nueva acción que ejecutar, para descubrir cuales modelos son incorrectos, y luego reemplazarlos por unos más precisos (o exactos).  c) y d) Usa el modelo más preciso que evolucione en una estrategia para caminar
  • 9. El futuro…  Diseñar sistemas cada vez más sofisticados, y que permitan adaptarse a distintos cambios tanto en las necesidades como en el entorno.  Seguir desarrollando investigaciones para resolver problemas de gran envergadura.  Avanzar en encontrar fórmulas que permitan integrar el modelamiento con el diseño.
  • 10. Conclusiones  La computación inspirada en la biología une varias disciplinas con el fin de crear robots flexibles, que sean capaces de repararse y adaptarse a un entorno y/o problemas para los que no fue programado.  Algoritmos evolutivos y robótica están en su infancia.  Existen sistemas híbridos que combinan disciplinas para desarrollar sistemas inspirados en la biología.  Falta mucho por hacer tanto en el modelamiento como en el diseño de la robótica evolutiva.