Resumen:
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[ES] Tradicionalmente, los sistemas de inteligencia artificial inspirados en la naturaleza han tratado de imitar las capacidades de los cerebros humanos; enfoques más modernos, como la computación evolutiva y la robótica ...[+]
[ES] Tradicionalmente, los sistemas de inteligencia artificial inspirados en la naturaleza han tratado de imitar las capacidades de los cerebros humanos; enfoques más modernos, como la computación evolutiva y la robótica bioinspirada, están influenciados por otras estructuras biológicas. Este Trabajo Final de Máster pretende reunir estos dos campos para contribuir al desarrollo de modelos robóticos inspirados en la biología.
Aunque la computación evolutiva se ha utilizado ampliamente para desarrollar software en el campo de la robótica, este Trabajo Final de Máster pretende crear un modelo de simulación de desarrollo evolutivo para hacer que la morfología del robot evolucione de una manera creíble desde el punto de vista biológico. En este estudio, con el fin de analizar el rendimiento de este proceso evolutivo, el objetivo es establecer simplemente que los modelos crezcan en tamaño. Se han llevado a cabo diferentes enfoques para lograrlo, ya que el principal desafío fue lograr un cierto nivel de bio-plausibilidad para la morfología de los modelos. Finalmente, se han logrado robots evolucionados más grandes y biológicamente coherentes con una combinación de computación evolutiva y otros métodos para mejorar la bio-plausibilidad. Todo el modelo de simulación evolutivo está integrado en un programa de modelado 3D de código libre, Blender, a través de un add-on diseñado por la Neurorobotics Platform, en el marco del Human Brain Project.
Al final de este estudio, se concluye que un desarrollo evolutivo de la morfología de modelos bio-miméticos basados solo en Algoritmos Evolucionarios podría no ser el mejor enfoque. Sin embargo, cuando se combina con otros métodos computacionales, la coherencia biológica de los modelos evolucionados aumenta y se obtienen resultados prometedores.
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[EN] Traditionally, bio-inspired artificial intelligence systems have tried to mimic the abilities of human brains; more modern approaches such as evolutionary computation and bio-mimetic robotics, are influenced by other structures in biology. This thesis intends to bring together these two fields in order to represent biological evolution in bio-inspired robot model development.
Although evolutionary computation has been widely used to develop robots software, this master s thesis aims to create an evolutionary development simulation model to cause robot morphology to evolve in a bio-plausible manner. In this study, in order to analyse the performance of this evolutionary process, the objective is set to simply making robot models grow in size. Different approaches to achieving it have been carried out, whereas the main challenge was to accomplish a certain level of bio-plausibility for the models morphology. Finally, larger and biologically coherent evolved robots have been achieved with a combination of evolutionary computation and additional methods to improved bioplausibility. The whole evolutionary simulation model is integrated in an open source 3D creation suite, Blender, through a plug-in designed by the Neurorobotics Platform, in the Human Brain Project framework. The results are discussed and the conclusion is in a form of orientation and suggestions for future work on this topic.
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