Auto-Organização.

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1 Auto-Organização

2 Introdução A auto-organização refere-se a uma extensa gama de processos de formação de padrões espaço-temporais no mundo físico (dunas), químico (reagentes químicos a formar espirais) e biológico (cardumes de peixes)

3 Como adquirem estrutura e ordem?
Nos sistemas auto-organizados, a formação de padrões ocorre através de interações internas ao sistema, sem a intervenção de entidades externas

4 Uma definição para o mundo biológico
A auto-organização é um processo no qual o padrão a um nível global emerge apenas devido às numerosas interacções entre os componentes do sistema. As regras que especificam as interacções entre os componentes do sistema são executadas utilizando apenas informação local, sem referência ao padrão global.

5 Exemplo O trilho químico das formigas é o padrão global, é uma propriedade emergente Nenhuma formiga tem acesso ao trilho visto globalmente nem o seu comportamento faz referência ao trilho Individualmente, apenas reagem às concentrações de feromona na vizinhança

6 Coreografia nos estádios
Contra-Exemplos Funcionamento do coração: as contrações das fibras dos músculos dependem de células especiaisque actuam como “pacemakers” Coreografia nos estádios Remo

7 Formas alternativas de gerar ordem
Líderes Moldes Receitas (programas) Projecto representado

8 Qualquer arranjo organizado de objectos no espaço e no tempo
Padrões Qualquer arranjo organizado de objectos no espaço e no tempo Trilho de formigas, bando de pássaros, cardumes de peixes o piscar sincronizado dos pirilampos, pigmentos de conchas, bicha de automóveis, a hola nos estádios, uma casa, um relógio

9 Natureza das interacções
Os elementos podem interagir directamente entre si Poderão interagir através das modificações no meio ambiente (estigmergia)

10 Diferenças do mundo biológico em relação ao físico
Maior complexidade das unidades (grãos de areia e reagentes químicos comparado com peixes, formigas ou neurónios) Natureza das regras de interacção Os sistemas biológicos também obedecem às leis da física mas acedem a informação local (processam informação ao contrário dos sistemas físicos) e comportam-se de acordo com o seu código genético moldado pela evolução. A selecção natural afina as regras de interacção e o produto da actividade de grupo (padrões) são adaptativos.

11 Vantagens da Auto-Organização
As regras dos sistemas auto-organizados podem ser bastante económicas em termos da maquinaria fisiológica e comportamental necessária para as implementar

12 Exigências duras para a liderança
Exige capacidades cognitivas muito sofisticadas para o planeador central Tem de conhecer o padrão desejado, tem de ter uma visão de conjunto da estrutura em formação e tem de aceder e comunicar instruções a todos os elementos Problemático especialmente se o grupo for grande e a estrutura muito maior do que qualquer membro do grupo: o ninho das térmitas Macrotermes possui elementos e o ninho é 10 milhões de vezes maior do que qualquer dos construtores. Problemático se o padrão for modificado ao longo de gerações

13 Exigências duras para o “blueprint”
Os problemas de recolha, processamento e disseminação de informação através de um supervisor inteligente e omnisciente desaparecem se cada um dos elementos possuír um projecto (mental ou externo) do padrão a ser construído. Parece ser irrealístico em termos de sofisticação mental. Problemático porque seria extremanente caro codificar geneticamente a vasta quantidade de informção que seria necessária para construir uma blueprint mental de uma estrutura complexa tal como um ninho de térmitas. Por outro lado, uma bluprint não especifica o como mas o que vai ser construído.

14 Exigências duras para a receita
Em termos individuais existem casos na natureza: a teia da aranha, por exemplo, executa uma sequência estereotipada de acções. No entanto, é problemático para o trabalho de grupo e para a coordenação. Existem muitas dependências e o que um elemento tem de fazer depende mais do que os outros fizeram do que propriamente do que ele fez mais recentemente. Muito exigente em termos de flexibilidade o que vai contra a natureza da receita ou programa.

15 Exigências duras para o molde
Parece que onde existam esses moldes naturais eles poderão guiar a formação dos padrões mas aparentemente essas situações são mais a excepção do que a regra

16 Tipos de interacção Feedback Positivo Feedback Negativo

17 O Feedback Negativo mantém o Status Quo
É um mecanismo para estabilizar processos e evitar flutuações indesejáveis (Uma pequena perturbação aplicada ao sistema activa uma resposta oposta (negativa) que contrabalança a perturbação ) Exemplos: Regulação da temperatura do corpo; Regulação de níveis de glucose no sangue; Aquecedores; piloto automático nos aviões.

18 Regulação dos níveis de glucose
Os níveis de glucose no sangue são regulados através da libertação de insulina a partir do pâncreas. Quando ingerimos alimentos com açúcar os níveis de glucose no sangue aumentam e a insulina tem a virtude de converter a glicose em glicogénio (energia), compensando.

19 O Feedback Positivo promove a mudança
O efeito bola de neve do feedback positivo “pega” numa pequena diferença inicial num sistema e reforça-a, amplifica-a, normalmente na mesma direcção do desvio inicial Exemplos: “coçar”, explosão demográfica, crescimento das cidades (desertificação dos campos), bocejar…

20 Como manter a bola de neve controlada?
A natureza amplificante e de auto-reforço do feedback positivo é potencialmente imparável e explosiva O feedback negativo tem a função de inibir ou controlar a amplificação e moldá-la

21 Monte de Areia: feedback negativo visto como restrição física
Regra de reforço positivo: adiciona mais areia onde o monte é mais alto Feedback negativo: quando chega a um certo ângulo crítico, dão-se avalanches e não sobe mais

22 “Tilapia Mossambica” (codificação do Feedback negativo no comportamento)
Territórios de nidificação em forma de polígonos são o resultado da combinação de feedback positivo e de feedback negativo. Como aparece o padrão num lago que tem um fundo homogéneo inicial, ou seja uma abundância de lugares idênticos?

23 Como aparecem os territórios agregados?
Um peixe pode não encontrar outro na vizinhança ou os que encontra não são um estímulo suficiente. Poderemos ter um estado estável em que os lugares de nidificação estão distribuídos ao acaso. (feedback positivo inibido). Mas, através de um processo ao acaso pode acontecer que vários territórios se aproximem tornando-se uma zona de atracção de mais peixes. (densidade crítica faz disparar a agregação). Os peixes gostam de nidificar perto uns dos outros mas não tão perto. (feedback negativo a trabalhar). “Afasta-te não faças o ninho onde eu faço.” Aparentemente os polígonos são um epifenómeno e não possuem valor adaptativo

24 Emergência de uma hierarquia nas vespas Polistes Dominulus
O conjunto de encontros bilaterais (combates ritualizados) determina uam hieraquia de domínio linear: o indivíduo mais forte (alfa), o segundo mais forte (beta) etc. Cada vespa possui um ranking hierárquico que é determinado pelo número de indivíduos que domina no seio da colónia Existência de dois feedbacks positivos: se vencer um combate uma vespa reforça a possibilidade de vencer o combate seguinte e o mesmo acontece se perder, aumenta a probabilidade de perder. Por outro lado a probabilidade de desafiar aumenta com as vitória e vice-versa.

25 Fecho colonial nas formigas
Hipótese da formação do odor colonial: o odor da colónia corresponde à média dos odores dos membros das colónias. Existência de duas forças combinadas: Cada indivíduo produz o seu próprio odor que é determinado geneticamente e dependente dos seus progenitores e da espécie Os indivíduos misturam os odores que transportam na cutícula gerando um odor médio, um visa colectivo único que identifica a colónia e que é dinâmico, adaptando-se à evolução da composição do grupo.

26 Bichas de automóveis Uma pequena travagem pode desencadear uma sequência de travagens que leva à criação de bichas sem que haja uma razão aparente: radar, acidente ou avaria.

27 Sincronização dos pirilampos

28 Movimento em Bando

29 Movimento em Bando

30 Movimento em Bando

31 Boids (Craig Reynolds)

32 O Artigo de Reynolds na ACM SIGGRAPH
Em 1987, Craig Reynold da Symbolics Graphics Division apresentou um artigo na conferência anual ACM SIGGRAPH que revolutcionou as técnicas de simulação para ocomportamento em grupo de animais. O seu artigo descreve um processo de animação comportamental que utiliza uma técnica modificada dos sistemas de partículas para modelizar o movimento em grupo dos animais. Em vez de definir atributos de grupo e desenhar percursos para cada animal individualmente, o processo de Reynolds assume que o movimento em bando, em rebanho e em cardume, é o resultado da interacção mútua. Ele chamou boids à representação simulada desses indivíduos.

33 Artificial Life I Craig Reynolds participou na primeria conferênca de Vida Artificial e modelo dos “boids” tornou-se um exemplo particularmente evocativo de emergência, onde comportamento complexo resulta da interacção de regras locais simples.

34 O Que são Sistemas de Partículas?
”Os Sistemas de Partículas” é um termo que descreve uma técnica de animação que utiliza particulas em vez de superfícies para criar imagens. Um sistema é composto por um grupo de partículas que possuem um conjunto de propriedades e de regras de comportamento que determinam como e onde a partícula é desenhada. As propriedades das partículas podem incluir: Idade Cor Duração de Vida Opacidade Posição Forma Tamanho Transparência Velocidade

35 Fases dos Sistemas de Partículas
Num sistema de partículas existem três fases que cada partícula atravessa Geração Dinâmica Morte Geração: criação de novas partículas. Atribui atributos individuais às novas partículas e dá-lhes posições aleatórias dentro de uma área determinada. Dinâmica: As partículas podem modificar-se com o tempo dependendo da idade. Localização, velocidade ou outros atributos. Por exemplo, uma partícula de explosão poderia ir murchando à medida que envelhece ou tornar-se mais escura à medida que se afasta do centro da explosão. Morte: Se uma partícula sai da área de visão ou se colide ou se ultrapassou os limites da idade.

36 Utilização de Sistemas de Partículas
Nuvens Pó Explosão Fogo Espuma das ondas Gaz Cabelo Fumo Água

37 Modelo Comportamental de Reynolds
Movimento coordenado Diferenças: * Objectos Geométricos. * Comportamento mais complexo. * Um número fixo de objectos animais * Dependência de estados externos

38 O Que é um Boid? Reynolds utilizou o termo “boid” para representar objectos no seu sistema de partículas Baseado comportamentos. O termo “boid” foi criado para descrever estes objectos simulados “bird-oid” mas é hoje utilizado para descrever qualquer animal (dos peixes aos dinossauros) Num sistema de partículas baseado em comportamentos.

39 Percepção Local Alcance: Distância A visão depende da direcção: Ângulo

40 Comportamentos 1. Evitar Colisões 2. Alinhamento 3. Coesão

41 Evitar Colisões Evitar colisões com os colegas vizinhos

42 Alinhamento Fazer corresponder a velocidade com a velocidade médias dos vizinhos

43 Coesão Rodar na direção da posição média dos vizinhos (centro gravítico)

44 Combinação dos Comportamentos
1. Prioridades 2. Composição ponderada de velocidades

45 Filmes 1992: Batman Returns- Utilizou o algoritmo dos boids para simular o movimento em grupo de pinguins e morcegos 1993: Cliffhanger- simulção de morcegos em grupo of bats Jurassic Park - Simulação de um “rebanho” de of gallamunus 1994: The Lion King- 1995: Jumanji- Star Trek Voyager "Elogium" - Simulação de um enxame de criaturas do espaço