Evolučná robotika 1

Zhrnutie prednášky

Prednáška uvádza evolučnú robotiku ako oblasť, v ktorej robot dospieva k žiadanému správaniu vlastnou činnosťou namiesto ručného programovania. Podobne ako učenie posilnením odmeňuje dosiahnutie cieľa, nie konkrétne akcie, a preto môže výsledok prekonať učiteľa, čo pri učení s učiteľom nie je možné. Zopakovaný je princíp evolúcie a genetického algoritmu (kódovanie, fitness, selekcia, kríženie, mutácia, elitizmus s rizikom predčasnej konvergencie). Vyvíjať sa dá správanie, morfológia, komunikácia aj učiace sa pravidlá. Fitness sa hodnotí na fyzickom robotovi alebo v simulácii; reálne hodnotenie je pomalé a drahé, simulácia lacnejšia, no nikdy celkom nezodpovedá realite, čo ukazujú príklady robota z lineárnych aktuátorov a kreatúry „kajak“.

• - Evolučná robotika necháva robota dospieť k správaniu vlastnou činnosťou bez ručného programovania.
• - Podobne ako učenie posilnením odmeňuje dosiahnutie cieľa, a preto môže prekonať učiteľa.
• - Evolúcia vyžaduje nedokonalú samoreplikáciu, selekčný mechanizmus a vypočítateľný fitness.
• - Genetický algoritmus využíva kódovanie, kríženie, mutáciu a elitizmus, ktorý môže spôsobiť predčasnú konvergenciu.
• - Vyvíjať možno ovládače pohybu, morfológiu, komunikáciu robotov aj učiace sa pravidlá.
• - Hodnotenie na fyzickom robotovi je realistické, ale pomalé, drahé a poruchové.
• - Simulácia šetrí čas a peniaze, no nikdy celkom nezodpovedá realite, preto treba overiť výsledok na fyzickom robotovi.

Zhrnutie pripravené s pomocou AI z prepisu videa.