Explorer les affects de l. a. mise en œuvre du matériel sur l’espace d’exploration robotique évolutive

L. a. robotique évolutive est un sous-domaine de l. a. robotique qui vise à développer des « organismes » artificiels capables d’améliorer leurs capacités et leur composition corporelle en réponse à leur environnement, tout comme les humains et les animaux évoluent, en adaptant leurs compétences et leur apparence au fil du temps. Un nombre croissant de roboticiens tentent de développer ces systèmes robotiques évolutifs, en tirant parti des progrès récents de l’intelligence artificielle (IA).

Un défi majeur dans ce domaine est de transférer efficacement les robots des simulations vers des environnements réels sans compromettre leurs performances et leurs capacités. Un report de recherche préparé par des chercheurs de l’Université de York, de l’Université Napier d’Édimbourg, de l. a. Vrije Universiteit Amsterdam, de l’Université de l’Ouest de l’Angleterre et de l’Université de Sunderland, publié dans Frontières de l. a. robotique et de l’intelligence artificiellea étudié l’affect que les appareils peuvent avoir sur l’espace de développement robotique évolutif.

“L’un des plus grands défis de l. a. robotique évolutive est de l’introduire dans le domaine matériel et de créer de vrais robots utiles”, a déclaré à Tech Xplore Mike Angus, un ingénieur de recherche qui a conçu le matériel pour l’étude.

“Le projet ARE cherchait à faire avancer cet objectif grâce à un écosystème hybride ambitieux combinant des robots simulés et fabriqués de manière autonome. Les robots ont été construits en utilisant une nouvelle approche semi-modulaire dans laquelle les corps des robots étaient imprimés en 3-D et équipés de capteurs et d’actionneurs sous l. a. forme de des « organes » modulaires, « qui visent à fournir un espace morphologique plus riche que les travaux antérieurs sur l’évolution des dispositifs robotiques ».

L’article récent d’Angus et de ses collègues s’encourage de deux observations clés. L. a. première est qu’à ce jour, très peu d’études antérieures dans le domaine de l. a. robotique évolutive ont exploré en profondeur les détails ways associés à l. a. mise en œuvre body des robots évolutifs. L. a. seconde est que ces détails ways sont très importants pour les performances des systèmes évolutifs du monde réel et qu’ils méritent certainement des recherches plus approfondies.

“Au cours du développement de notre plate-forme matérielle pour l. a. robotique avancée, nous avons découvert que l’interplay entre les processus évolutifs et l. a. mise en œuvre du matériel est si complexe qu’aucun ne peut être conçu efficacement sans une étude détaillée de l’autre”, a expliqué Angus.

« L’objectif most important de cet article était donc de rapprocher ces deux mondes et de partager le level de vue d’un professionnel methodology sur l. a. conception du matériel, ainsi que les affects observés de ces décisions de conception sur le processus évolutif, afin de mettre en évidence remark chaque side de l. a. mise en œuvre du matériel peut avoir un affect. Affect sur l’espace évolutif.

Angus et ses collègues ont conçu une nouvelle plate-forme robotique évolutive grâce à laquelle divers « phénotypes » de robots peuvent être fabriqués entièrement à l’aide de applied sciences autonomes, notamment l’influence 3-D. Ce système permettrait le développement de différents « sorts » de robots, avec une huge gamme de formes et de buildings corporelles, sans qu’il soit nécessaire d’assembler manuellement plusieurs générations de robots, ce qui serait coûteux et chronophage.

En fin de compte, l’équipe a mis au level une construction semi-modulaire qui mix un squelette en plastique de forme libre imprimé en 3-D avec des « organes » modulaires boulonnés. Ces organes fournissent au robotic ses fonctions de base telles que le mouvement, l. a. détection, le traitement et l’énergie.

“L. a. forme du corps et l. a. composition des organes de notre construction sont généralement déterminées par le réseau de manufacturing de modèles de composition (CPPN), dont les paramètres sont ensuite développés”, a déclaré Angus.

« Beaucoup de travail a été consacré à l. a. création d’un système succesful de construire de tels robots, automobile il existe d’innombrables défis pratiques à relever, du processus d’influence 3-D lui-même au processus d’assemblage automatisé, en passant par les connexions mécaniques et électriques et les éléments de base. électronique requise pour des performances fiables. » Dans une huge gamme de configurations de robots différentes. Tout cela a abouti à un système largement défini par les méthodes utilisées pour relever ces défis pratiques. ”

Lorsqu’ils ont étudié les performances du système proposé, Angus et ses collègues ont découvert que l’espace d’exploration que ce système offrait aux robots sophistiqués était très limité et difficile à naviguer, automobile les obstacles physiques rendaient de nombreuses conceptions sophistiquées irréalisables. Ainsi, ils ont également réalisé qu’ils avaient besoin de méthodes supplémentaires pour garantir de manière fiable l. a. viabilité des robots dans des populations en évolution, dont les résultats influenceraient à leur excursion le succès international du processus évolutif.

Dans leur article, les chercheurs conceptualisent ce problème en termes de ce qu’ils appellent « l’espace phénotypique viable ». Ce terme fait référence à une compréhension de l. a. manière dont l’espace d’exploration des capacités évolutives des plates-formes robotiques est affecté par les contraintes imposées par l. a. mise en œuvre du matériel.

“Une grande partie de l. a. recherche en robotique évolutive est basée sur l. a. simulation, où les contraintes matérielles sont facilement éliminées, et les expériences avec des packages physiques de robots en évolution ont tendance à être relativement simples en termes de construction morphologique, de sorte que l’exploration de ‘l’espace phénotypique viable’ est encore relativement facile”, Angus dit.

“Cependant, ce principe devrait devenir de plus en plus necessary à mesure que nous essayons d’amener l. a. robotique évolutive à résoudre des problèmes pratiques dans le monde réel, où les défis sont plus complexes. L’espace phénotypique viable ne définit pas seulement l’utilité potentielle de l. a. robotique évolutive, mais aussi l. a. difficulté du problème auquel l’évolution est confrontée en essayant de trouver les meilleurs plans du corps du robotic.

Les travaux récents d’Angus et de ses collègues proposent une nouvelle idée qui pourrait guider le développement de nouveaux systèmes robotiques évolutifs, aidant ainsi les chercheurs à garantir leur bon fonctionnement dans le monde réel. Essentiellement, les observations de l’équipe suggèrent que le développement de systèmes robotiques évolutifs efficaces dépend fortement de l. a. capacité de leurs créateurs à façonner consciemment « l’espace phénotypique viable ».

Cet espace doit être aligné sur les tâches et les missions pour lesquelles des robots spécifiques sont conçus. De plus, les algorithmes évolutifs qui sous-tendent les robots doivent être adaptés efficacement pour garantir qu’ils fonctionnent bien dans l’espace donné.

Essentiellement, Angus et ses collègues ont montré que si les roboticiens évolutionnistes utilisaient des méthodes de conception traditionnelles lors de l. a. création du matériel et des algorithmes évolutifs de leurs systèmes, leur capacité à développer des robots pratiques serait sévèrement limitée. D’un autre côté, en suivant les principes et l. a. point of view théorique proposés, ils pourraient être en mesure de créer des robots avancés plus adaptatifs et plus performants.

“Il existe trois instructions possibles pour nos recherches futures, toutes visant à permettre aux algorithmes évolutifs de fonctionner plus efficacement dans l’espace phénotypique viable”, a déclaré le co-auteur de l’étude, Edgar Buchanan Berumen.

“Nous aimerions développer une nouvelle méthodologie pour aider les roboticiens évolutionnistes à concevoir des plates-formes robotiques de l. a. bonne manière afin de minimiser les obstacles matérielles dans le paysage évolutif. L. a. deuxième path consiste à concevoir une représentation du génotype qui permet à l’évolution de maximiser le nombre et l. a. diversité des possibles. organismes.” “Morphogenèse. L. a. troisième path est une étude visant à analyser et à déterminer l. a. meilleure stratégie pour gérer les contraintes afin d’aider l’algorithme évolutif à traverser l’espace phénotypique viable.”

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