Successfully reported this slideshow.
We use your LinkedIn profile and activity data to personalize ads and to show you more relevant ads. You can change your ad preferences anytime.

Computación inspirada en la biología

410 views

Published on

  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

Computación inspirada en la biología

  1. 1. Computación Inspirada en la BiologíaRodrigo Pavez, Fabián Silva07/10/2011
  2. 2. Introducción LaComputación inspirada en la biología (CIB), une las siguientes disciplinas:  Inteligencia Artificial  Computación Evolutiva  Bio-robótica  Vida Artificial  Sistemas basados en agentes
  3. 3. La Robótica Evolutiva Compuesta por: Computación Evolutiva + Robótica Autónoma
  4. 4. Características Se diseñan robots virtuales  Se crían órganos y cerebros artificiales Se crean robots flexibles  Con capacidad de recuperarse de eventos para los cuales no fueron programados.  Deben adaptarse a las exigencias del nicho ecológico de una especie
  5. 5. Implementación Se usan 3 algoritmos evolutivos para:  Controlar el cuerpo del robot  Encontrar nuevas soluciones  Seleccionar la mejor solución (problema complejo, “medir” la calidad de una solución)
  6. 6. Descripción de los algoritmos2y3 Generar una población de soluciones aleatorias para un problema dado Aplicar cada solución al problema Eliminar de la población de soluciones, aquellas con peor desempeño Hacer copias de las soluciones que “sobreviven” Aplicar las nuevas soluciones al problema Repetir el proceso hasta encontrar una solución satisfactoria.
  7. 7. Ejemplo 1 Robótica evolutiva. Los diseñadores usan software para criar robots virtuales, que evolucionen para llevar a cabo la tarea deseada. En este caso tomar un bloque.
  8. 8. Ejemplo 2 a) Un algoritmo construye un modelo para describir su cuerpo. b) Otro algoritmo encuentra una nueva acción que ejecutar, para descubrir cuales modelos son incorrectos, y luego reemplazarlos por unos más precisos (o exactos). c) y d) Usa el modelo más preciso que evolucione en una estrategia para caminar
  9. 9. El futuro… Diseñar sistemas cada vez más sofisticados, y que permitan adaptarse a distintos cambios tanto en las necesidades como en el entorno. Seguir desarrollando investigaciones para resolver problemas de gran envergadura. Avanzar en encontrar fórmulas que permitan integrar el modelamiento con el diseño.
  10. 10. Conclusiones La computación inspirada en la biología une varias disciplinas con el fin de crear robots flexibles, que sean capaces de repararse y adaptarse a un entorno y/o problemas para los que no fue programado. Algoritmos evolutivos y robótica están en su infancia. Existen sistemas híbridos que combinan disciplinas para desarrollar sistemas inspirados en la biología. Falta mucho por hacer tanto en el modelamiento como en el diseño de la robótica evolutiva.

×