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Evolução de Criaturas Virtuais Um trabalho de Karl Sims (1994)

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Apresentação em tema: "Evolução de Criaturas Virtuais Um trabalho de Karl Sims (1994)"— Transcrição da apresentação:

1 Evolução de Criaturas Virtuais Um trabalho de Karl Sims (1994)

2 Estrutura da apresentação Introdução Criaturas Virtuais –Estruturas Genéticas –Estruturas Morfológicas –Estruturas Controle Processo Evolutivo Simulações e Resultados Trabalho Futuro Conclusões Video 1/24

3 Objectivos Na área da animação digital, existe um trade-off entre complexidade e controle. Seria interessante poder construir de forma simples entidades complexas mas com comportamentos realistas. Aplicação de técnicas de optimização baseadas em algoritmos genéticos e a teoria de evolutiva de Darwin. (sobrevivência do mais apto) 2/24

4 Trabalho Realizado Uma linguagem para representação de genomas de criaturas virtuais. Um ambiente virtual 3D configurável, para testar as criaturas. Mecanismos para gerar e testar criaturas virtuais. Um conjunto de simulações para observar o percurso evolutivo destas criaturas em várias tarefas. 3/24

5 Criaturas Virtuais: genoma Genoma é composto por um grafo orientado. Genoma codifica a morfologia da criatura mas também as estruturas de controle desta. Possibilita a existência de ciclos que podem gerar estruturas com feedback. Genoma contem parâmetros de controle para a construção de criaturas como por exemplo: dimensões de uma componente, pontos de contacto entre estruturas... 4/24

6 Exemplo de uma representação de um genoma Morfologia Neurónios Centralizados Neurónios 5/24

7 Criaturas: Morfologia Criatura é composta por uma hierarquia de partes rígidas 3D conectadas. –Potencialmente utilizando recursividade Cada ligação entre partes rigidas possui características próprias (também definidas no genoma), nomeadamente um tipo, e grau de liberdade sobre movimentos. Existe informação que controla a geração da morfologia das criaturas como número máximo de iterações em ciclos recursivos, dimensões, número de ligações, etc... 6/24

8 Exemplos de morfologias 7/24

9 Criaturas: Estruturas de controle Sensores (sensors) Associados a partes especificas do corpo, recolhem informação física relativa a essa porção do corpo. Joint angle sensors Contact sensors (existe uma em cada face de cada porção do corpo) Photosensors Poderiam existir outros como: accelerometers, sound detectors, smell detectors... 8/24

10 Criaturas: Estruturas de controle (continuação) Neuronios (neurons) Processam informação proveniente de sensores Enviam informação para actuadores Podem computar um conjunto de operações: sum, product, divide, sum-threshold, greater-than, sign-of, min, max, abs, if, interpolate, sin, cos, atan, log, expt, sigmoid, integrate, differentiate, smooth, memory, oscillate-wave, oscilate-saw. Actuadores (effectors) Recebe informação de um sensor ou neurónio Escala informação recebida com um certo peso e efectua uma força sobre uma junção entre porções do corpo. Poderiam existir outras variantes... 9/24

11 Combinaçao entre morfologia e controle Estrutura de controle é distribuída, associada a cada parte rígida do corpo da criatura. Existe a possibilidade de comunicação entre estruturas de controle posicionadas entre nós com pontos de contacto. Pode existir uma estrutura de controle central, independente de qualquer parte do corpo, que possibilita o aparecimento de controle coordenado de todo o corpo. 10/24

12 Exemplo de uma criatura virtual 11/24

13 Mecanismos de selecção População inicial gerada aleatoriamente –Esta população inicial é testada para eliminação de indivíduos não viáveis. População é testada e atribuído um nível de fitness de acordo com o objectivo do teste. Uma percentagem de sobreviventes são usados para gerar elementos da próxima geração –Através de mecanismos de mutação e reprodução Os sobreviventes integram a geração seguinte. São efectuados um conjunto elevados de iterações. 12/24

14 Mutações Parâmetros dos nós são sujeitos a potenciais mutações (alterações do seu valor). Adiciona-se um nó (desconexo) ao grafo. Os parâmetros das ligações são potencialmente alterados. Novas ligações são adicionadas aleatoriamente e outras são removidas. –Não ao nível dos grafos das estruturas de controle. Elementos desconexos do grafo são eliminados. 13/24

15 Reprodução Existem três técnicas disponíveis: –Assexuada, através de mutações. –Sexuada através de Crossovers. –Sexuada através de Grafting. 14/24

16 Implementação das simulações Foi usada uma arquitectura distribuída baseada em passagem de mensagens com 32 processadores. As populações era tipicamente de 300 indivíduos A taxa de sobrevivência era de 1/5 As probabilidades para o tipo de reprodução eram: –40% assexuada –30% sexuada através de crossovers –30% sexuada através de grafting Simulações decorriam tipicamente entre 50 a 100 gerações. 15/24

17 Simulações Individuais Nadar –Simulação sem gravidade, e com efeitos de resistência devido a viscosidade. –Fitness é calculada com base na velocidade de deslocamento, premiando deslocamentos não cíclicos e contínuos (não baseados num impulso inicial). Andar –Basicamente movimentação em terra. –Fitness é novamente baseada na velocidade, ignorando componente vertical. Saltar –Fitness baseada na altura máxima ou média da parte mais baixa da criatura. Seguir –Seguir uma fonte de luz, recorrendo a photosensors. –Velocidade média da criatura a deslocar-se para a fonte de luz. 16/24

18 Resultados Nadar Saltar 17/24

19 Resultados (continuação) Andar Caminhos para seguir luz 18/24

20 Simulações de competição Competição entre duas espécies (cruzamentos dentro da mesma espécie apenas) Tipicamente modelo de competição era: All vs. best entre espécies. Fitness depende da distancia final ao recurso disputado (cubo com fonte de luz), sendo premiada a maiores distancias do adversário ao recurso. –Valores entre 0.0 e /24

21 Simulações de competição (cont.) 20/24

22 Resultados 21/24

23 Resultados (cont.) 22/24

24 Trabalho Futuro Avaliar optimizações de comportamentos simples, como por exemplo maior distancia percorrida consumindo menos energia. Adaptar a linguagem genética de forma a gerar apenas criaturas que pudessem ser construídas sobre a forma de robôs. Dar um aspecto mais realista às criaturas acrescentando características como pelo, escamas, garras, etc. Aumento do numero de espécies em competição. Premiar comportamentos cooperativos em competições em grupos. Simulações em grandes mundos virtuais, super populados. 23/24

25 Conclusões Comportamentos e morfologias interessantes podem emergir de um processo de selecção natural como este partindo de criaturas simples. Emergiram padrões de evolução consistentes que possibilitaram a aquisição de estratégias, assim como, por vezes surgiram processos adaptativos. 24/24


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