Biomimetikus neuron ális hálózatok evolúciója (RET Tudományos Nap 2007)

1. Biomimetikus neuronális hálózatok evolúciója (RET Tudományos Nap 2007) Szathmáry Eörs programvezető

2. A csapat • Szatmáry Zoltán (neurobiológia, programozás) • Ittzés Péter (biológia, programozás) • Számadó Szabolcs (evolúcióbiológia) • Orbán Gergő (neurobiológia) • Zachár István, Fedor Anna, Varga Máté (doktoranduszok) • Huszár Ferenc (BME hallgató)

3. A Delta Elektronik együttműködői • Balogh Sándor (projekt menedzser) • Daróczi Lőrinc (fejlesztés vezetője) • Keresztessy Attila (szoftverfejlesztő) • Csiki Gábor (szoftverfejlesztő)

4. Tudományos háttér • A nyelv eredete megoldatlan probléma • Hogyan hatott a genetikai evolúció az agy fejlődésére, hogy a szimbolikus és szintaktikus kommunikáció létrejöhessen? • Mi „csak” szimulálni tudunk • Ámde tudunk valamit a biológiáról (biomimézis)

5. Célkitűzés • Olyanszoftver-keretrendszer (ENGA) létrehozása és fejlesztése, amely lehetővé teszi, hogy evolúciós módszerekkelhozzunk létre különféle feladatokraszelektált, neuronális hálózattal rendelkezőágenseket

6. Evolúciós Neurogenetikai Algoritmus (ENGA)

7. Elvégzett feladatok • Felhasználókat segítő kliens-rendszer • Robotikus interfész • Genetikai állomány kézzel való szerkeszthetősége • Szelekciós sémák hatékonyságának vizsgálata • Demonstráció: ágensek evolváltatása játékelméleti szituációkban

8. Kliensprogram • Cél a felhasználóbarát működés, szimulációk tervezése programozás nélkül • Projektek és kísérletek nyilvántartása (Eclipse plugin) • Elemzés • Tárolás a szerveroldalon (Postgres, JBoss) • Installáló készlet

9. Kliensprogram

10. Robotszimulátor integráció • A megtestülés (embodiment) szerepe a szimbólumok lehorgonyzásában • Emergens szemantikájú, együttműködő robotok létrehozása (EU projektek) • Fizikai világ szimulátor (idő tényező): ENKI robotszimulátor (Fédérale Politechnique de Lausanne, Laboratory of Intelligent Systems) • Sikeres összekapcsolás

11. Genomok kézi szerkesztése • Program, amely megadott XMLSchema segítségével lehetővéteszi, hogy ágenseinket egy parancssori felületről szerkesszük, esetleg létrehozzuk • Lehetséges módosítások felajánlása és függőségek figyelése

12. Ágensek hatékony szelekciója • Random, leastfit, kor-limitált halálozási sémák • Leastfit adja a leghatékonyabb mérnöki megoldásokat • Biológiai szempontból alááshatja az örökölhetőséget („vének tanácsa”)

13. Demonstráció: ágensek evolúciója játékelméleti szituációkban Speaker Listener Population Signal -1/1 Behaviour Behaviour Environment

14. Pay-off mátrixok Koordinációs játék Koordinációs játék Munkamegosztásos játék

15. Koordinációs játék

16. Munkamegosztásos játék

17. Koordinációs játék

18. További lépések • Kliens-program fejlesztése (paraméter állítás vizuális úton, monitoring) • Különböző memóriatípusok (asszociatív, munka, verem) evolváltatása • Térben explicit módon definiált kommunikáló populáció vizsgálata

19. Alkalmazás, felhasználás • Eszköz a téma iránt érdeklődő kutatóknak • Tervezett közös generáló platform mesterséges, kommunikáló ágensek közötti „tournament” megrendezéséhez • Mérnöki kontroll architektúrák tenyésztése

20. Eddigi eredmények dokumentálása • Előadások (pl. Szathmáry E., European Conference on Artificial Life 2007, keynote lecture) • USA szabadalom benyújtása (2006.09.11, 60/843,427 számmal) • Publikációk: pl. Szathmáry E. et al. in Lyon, Nehaniv, Cangelosi (eds) Emergence of Communication and Language, Springer, London, 2007