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Robótica evolutiva

La robótica evolutiva es un enfoque incorporado a la Inteligencia Artificial ( IA ) en el que los robots se diseñan automáticamente utilizando principios darwinianos de selección natural . [1] El diseño de un robot, o de un subsistema de un robot, como un controlador neuronal , se optimiza en función de un objetivo de comportamiento (por ejemplo, correr lo más rápido posible). Por lo general, los diseños se evalúan en simulaciones , ya que fabricar miles o millones de diseños y probarlos en el mundo real es prohibitivamente costoso en términos de tiempo, dinero y seguridad.

Un experimento de robótica evolutiva comienza con una población de diseños de robots generados aleatoriamente. Los diseños de peor rendimiento se descartan y se reemplazan con mutaciones y/o combinaciones de los mejores diseños. Este algoritmo evolutivo continúa hasta que transcurre un período de tiempo predeterminado o se supera alguna métrica de rendimiento objetivo.

Los métodos de robótica evolutiva son particularmente útiles para diseñar máquinas que deben operar en entornos en los que los humanos tienen una intuición limitada (nanoescala, espacio, etc.). Los robots simulados evolucionados también pueden utilizarse como herramientas científicas para generar nuevas hipótesis en biología y ciencia cognitiva, y para probar viejas hipótesis que requieren experimentos que han resultado difíciles o imposibles de llevar a cabo en la realidad.

Historia

A principios de la década de 1990, dos grupos europeos distintos demostraron enfoques diferentes para la evolución de los sistemas de control de robots. Dario Floreano y Francesco Mondada de EPFL desarrollaron controladores para el robot Khepera . [2] Adrian Thompson, Nick Jakobi, Dave Cliff , Inman Harvey y Phil Husbands desarrollaron controladores para un robot Gantry en la Universidad de Sussex . [3] [4] Sin embargo, el cuerpo de estos robots se presuponía antes de la evolución.

Las primeras simulaciones de robots evolucionados fueron reportadas por Karl Sims y Jeffrey Ventrella del MIT Media Lab , también a principios de los años 1990. [5] [6] Sin embargo, estas llamadas criaturas virtuales nunca abandonaron sus mundos simulados . Los primeros robots evolucionados que se construyeron en la realidad fueron impresos en 3D por Hod Lipson y Jordan Pollack en la Universidad Brandeis a principios del siglo XXI. [7]

Ver también

Referencias

  1. ^ Bongard, Josh (2013). "Robótica Evolutiva". Comunicaciones de la ACM . 56 (8): 74–83. doi : 10.1145/2493883 . S2CID  16097970.
  2. ^ Floreano, Darío; Mondada, Francesco (1996). "Evolución de la navegación de referencia en un robot móvil real" (PDF) . Transacciones IEEE sobre sistemas, hombre y cibernética . 26 (3): 396–407. doi :10.1109/3477.499791. PMID  18263042.
  3. ^ Acantilado, Dave; Maridos, Phil; Harvey, Inman (1993). "Exploraciones en Robótica Evolutiva". Comportamiento adaptativo . 2 (1): 73–110. doi :10.1177/105971239300200104. S2CID  2979661.
  4. ^ Harvey, Inman; Maridos, Phil; Acantilado, Dave; Thompson, Adrián; Jakobi, Nick (1997). "Robótica evolutiva: el enfoque de Sussex". Robótica y Sistemas Autónomos . 20 (2–4): 205–224. doi :10.1016/S0921-8890(96)00067-X.
  5. ^ Sims, Karl (1994). "Evolución de la morfología y el comportamiento 3D por competencia". Vida artificial . 1 (4): 353–372. doi :10.1162/artl.1994.1.4.353. S2CID  3261121.
  6. ^ Ventrella, Jeffrey (1994). Exploraciones en el surgimiento de la morfología y el comportamiento de locomoción en personajes animados . Vida artificial. págs. 436–441.
  7. ^ Lipson, Hod; Pollack, Jordania (2000). "Diseño y fabricación automática de formas de vida robóticas". Naturaleza . 406 (6799): 974–978. doi :10.1038/35023115. PMID  10984047. S2CID  4317402.