La robótica evolutiva del desarrollo ( evo-devo-robo para abreviar) se refiere a metodologías que integran sistemáticamente la robótica evolutiva , la robótica epigenética y la robótica morfogenética para estudiar la evolución, el desarrollo físico y mental y el aprendizaje de sistemas inteligentes naturales en sistemas robóticos. El campo fue sugerido formalmente y discutido en profundidad en un artículo publicado [1] y discutido más a fondo en un diálogo publicado. [2]
La base teórica de evo-devo-robo incluye la biología evolutiva del desarrollo (evo-devo), la psicología evolutiva del desarrollo , la neurociencia cognitiva del desarrollo , etc. Se pueden encontrar más debates sobre la evolución, el desarrollo y el aprendizaje en robótica y diseño en varios artículos, [3] [4] [5] [6] incluidos artículos sobre sistemas de hardware [7] [8] y tejidos informáticos. [9]
Véase también
Referencias
- ^ Y. Jin y Y. Meng, "Robótica morfogenética: un nuevo campo emergente en la robótica del desarrollo". IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Parte C: Reseñas y aplicaciones, 41(2):145-160, 2011
- ^ Y. Jin y Y. Meng. "Robótica evolutiva para el desarrollo: ¿el siguiente paso?" IEEE CIS AMD Newsletter, 8(1):13-14, 2011
- ^ H. Lipson, Robótica evolutiva y automatización de diseño abierto.
- ^ J. Kodjabachian y J.-A. Meyer, Desarrollo, aprendizaje y evolución en animales. De la percepción a la acción, IEEE Press, 1994
- ^ D. Floreano y J. Urzelai. Morfogénesis neuronal, plasticidad sináptica y evolución. Theory in Biosciences, 120(3-4):225-240, 2001
- ^ J. Kodjabachian y J.-A. Meyer. Evolución y desarrollo de controladores neuronales para locomoción, seguimiento de gradientes y evitación de obstáculos en insectos artificiales. IEEE Trans. on Neural Networks, 9(5):796-812, 1998
- ^ M. Sipper et al. Una visión filogenética, ontogenética y epigenética de los sistemas de hardware bioinspirados. IEEE Trans. on Evolutionary Computation. 1(1):83-97, 1997
- ^ H. Guo, Y. Meng y Y. Jin. Un mecanismo celular para la construcción de múltiples robots mediante la optimización evolutiva multiobjetivo de una red reguladora de genes. BioSystems, 98(3):193-203, 2009
- ^ C. Teuscher, D. Mange, A. Stauffer y G. Tempesti. Tejidos informáticos bioinspirados: hacia máquinas que evolucionan, crecen y aprenden. IPCAT'2001, abril de 2001
