WIVACE - Workshop Italiano di Vita Artificiale e Computazione Evolutiva Sampieri (RG) , 5-7 settembre 2007 Fabio Ruini e Domenico Parisi: Vivere in un ambiente che contiene cibo e predatori

2. Introduzione

5. Simulazione

7. The Predator: l’ambiente (un po’ più chiaro)

8. The Predator: architettura neurale degli organismi Durante ogni step, l’organismo percepisce la posizione dell’unità di cibo a lui più vicina, in termini di angolo e distanza (espressa come distanza di Manhattan) Quando nell’ambiente è presente il predatore, anch’esso viene percepito allo stesso modo.

10. Primi risultati

11. Risultati per CD=10: fitness

12. Risultati per CD=10: ammontare di cibo raccolto

13. Risultati per CD=10: numero di catture subite

14. Modifiche al parametro capture damage

15. Risultati per CD=5, 10 e 50: fitness

16. Risultati per CD=5, 10 e 50: ammontare di cibo raccolto

17. Risultati per CD=5, 10 e 50: numero di catture subite

18. Attenzione selettiva

21. La misurazione dell’attenzione (dove i=1 corrisponde ad un’unità di cibo collocata a 45° dall’organismo, i=2 indica 135°, i=3 rappresenta 225° ed i=4 sta per 315°) Considerato il predatore fisso alle spalle dell’organismo, si sono presi in considerazione i pattern di attivazione variando la sua distanza e con il cibo presente/assente a diversi angoli e distanze.

22. Esempio per un organismo dell’ultima generazione, evoluto con CD=10 Ciò che emerge dalla tabella qui accanto è che, in presenza del predatore, l’organismo in esame opera effettivamente un’operazione di “filtraggio” sull’input sensoriale relativo al cibo. Tale filtering è tanto più forte quanto più organismo e predatore si trovano ad essere vicini tra loro (ovvero quanto più alta è la probabilità di essere catturati).

23. confronto tra due organismi dell’ultima generazione, evoluti rispettivamente con CD=10 e CD=50 Capture Damage = 10 Capture Damage = 50

24. Circuito motivazionale

26. L’architettura con circuito motivazionale Per rappresentare questo “dualismo” all’interno della nostra rete neurale abbiamo aggiunto uno strato composto da due neuroni, che viene alimentato dall’input sensoriale relativo al predatore (la componente “motivazionale/emotiva” nella nostra simulazione) ed è collegato all’hidden layer.

27. Assenza/presenza del circuito motivazionale (CD=10): fitness media

28. Assenza/presenza del circuito motivazionale (CD=10): numero di catture subite

29. Assenza/presenza del circuito motivazionale (CD=10): ammontare di cibo raccolto

30. Assenza/presenza del circuito motivazionale (CD=10): ammontare di cibo raccolto in presenza/assenza del predatore

31. Non una mera questione computazionale: l’importanza della topologia

33. L’architettura con 12 neuroni nell’hidden layer

34. L’architettura con circuito motivazionale collegato direttamente all’output layer

35. L’architettura con circuito motivazionale alimentato dall’input relativo al cibo

36. Diverse architetture (CD=10): fitness media

37. Diverse architetture (CD=10): ammontare di cibo raccolto

38. Diverse architetture (CD=10): numero di catture subite

39. Un vantaggio che risiede nella capacità di filtering (I) Predator distance CD 10 - Without MC CD 10 - With MC 1 8.489375 6.546218 2 9.970525 6.80293425 3 11.794475 7.0488615 4 13.9506 7.29594175 5 16.3495 7.5685325 6 18.81695 7.916155 7 21.14095 8.4310035 8 23.153725 9.24300548

40. Un vantaggio che risiede nella capacità di filtering (II) Predator distance CD 50 - Without MC CD 50 - With MC 1 7.616275 0.9764835 2 8.58305 1.047504 3 9.70695 1.1608202 4 10.958125 1.31460728 5 12.28345 1.5083423 6 13.631875 1.7447572 7 14.98005 2.03258975 8 16.33185 2.39004955

41. Conclusioni

42. Conclusioni (I) Quello che è stato proposto è un primo tentativo (sicuramente passibile di modifiche/miglioramenti) di fornire una misura quantitativa dell’attenzione all’interno di un organismo virtuale embodied. L’attenzione è sicuramente un fenomeno da studiare in maniera approfondita per arrivare, un giorno, ad avere robot non solo “poliedrici”, ma anche e soprattutto più “realistici”.

46. Fine... Contatti Skype: fabio.ruini e-mail: [email_address] web: http://www.fabioruini.eu