Artificial Life in Virtual Environments

Apresentação em tema: "Artificial Life in Virtual Environments"— Transcrição da apresentação:

1

2 Artificial Life in Virtual Environments
A.L.I.V.E. Artificial Life in Virtual Environments Rogério Perino de Oliveira Neves Meu nome é... Minha dissertação de mestrado é sobre... Laboratório de Sistemas Integráveis Grupo de Vida Artificial

3 Organização da Apresentação
Introdução (3) Conceitos de Vida Artificial (14) Especificação do projeto (19) Experimentos e resultados (12) Conclusões (6) Total (54) A apresentação foi organizada em 5 partes... Intro ao projeto Aos fundamentos de VA Especificações Experimentos desenvolvidos

4 Objetivos Realizar estudos sobre o tema Vida Artificial
Aplicar tecnologias de RV na visualização de experimentos de VA Desenvolver uma plataforma de experimentação customizavel Implementar experimentos em VA Os objetivos do projeto foram...

5 Partes do projeto Parte teórica Parte prática Estudos relacionados
Levantamento sobre projetos atuais Problemas abertos Parte prática Desenvolvimento da plataforma Desenvolvimento de experimentos Levantamento bibliográfico Construção de uma plataforma de desenvolvimeto de experimentos em VA E posterior experimentação

6 Vida Artificial Combina biologia e Ciência da Computação na tentativa de criar modelos sintéticos da evolução de sistemas vivos Também pode ser visto como uma tentativa de elucidar a estrutura lógica (de maneira geral) da evolução biológica Inicialmente dominada por cientistas da computação Hoje estudada por biólogos e físicos entre outros É uma disciplina relativamente jovem, Von Newman e Turing já experimentavam com algoritmos de VA Utiliza os computadores como ferramenta principal Nó inicio cientistas da comp e matemáticos dominavam a área Hoje, explorada por pesquisadores de diversas áreas

7 Vida Artificial Expressão introduzida por Cristopher Langton em 1987, quando foi usado para descrever uma conferência realizada em Los Alamos, Novo México, sobre a “Síntese e simulação de sistemas vivos”. Historicamente... “Artificial life: The proceedings of an Interdisciplinary Workshop on the Synthesis and Simulation of Living Systems” September, 1987, Los Alamos, New Mexico, Addison-Wesley Pub. MAIS INFORMAÇÕES...

8 Conceitos Chave Abordagens Definição inicial entendia dois tipos:
VA forte: envolve a re-criação de vida in-silico, ou seja, no computador VA fraca: envolve a simulação de fenômenos biológicos Abordagens Bottom-up (de baixo para cima) Top-down (de cima para baixo)

9 Abordagens Bottom-Up (de baixo para cima)
Observada na natureza Não envolve planejamento Envolve evolução emergência Geralmente associada a VA forte Top-Down (de cima para baixo) Observada em sistemas humanísticos Envolve engenharia / planejamento Geralmente associado a VA fraca 1ª envolve flutuação aleatória (random drift) tentativas, sucesso/falha, parte da desordem e vai gerando combinações de maior complexidade através de processos conhecido como auto-organização VA forte 2ª envolve projeto, não se deseja investir em tentativas falhas, aplicado em simulações de vida, como comerciais e desenhos de Disney VA fraca

10 Simulações de vida Considerar regras locais em vez de regras globais
Considerar regras simples em vez de complexas Considerar comportamentos emergentes em vez de comportamentos pré-especificados Considerar regras locais em vez de regras globais: Salvo os princípios físicos que regem o sistema, cada instância deve considerar apenas estímulos próximos. Parte do princípio que dificilmente algo que aconteça a grande distância venha a afetar o organismo avaliado. Uma análise global encarece computacionalmente o experimento. Considerar regras simples em vez de complexas: complexidade surge da reprodução e combinação de uma grande quantidade de regras simples, regras pré-definidas define um comportamento “viciado”, criar mecanismos que permitem adaptação Considerar comportamentos emergentes em vez de comportamentos pré-especificados: mais importante princípio, mais cientificamente controverso. Regras pré-especificadas causam sistematização. Formas de vida dificilmente agem de maneira pré-estipulada ou maneira idêntica aos estímulos que recebem, personagem de computação gráfica, desenhos de Disney. VA Fraca

11 Tipos de Estudo em VA Origens da vida, auto-organização e auto-replicação Desenvolvimento e replicação Dinâmica evolucionária e adaptativa Robôs e agentes autônomos Comunicação, cooperação e comportamento coletivo Simulação, ferramentas de síntese e metodologias Aqui são relacionados... O meu encaixa em Ferramentas!!

12 Problemas Abertos em VA
Como a vida surge da não-vida? Gerar um proto-organismo molecular in-vitro; Atingir a transição para vida de um composto químico artificial in-silico; Determinar fundamentalmente se um organismo fictício pode existir; Simular um organismo unicelular em todo o seu ciclo de vida; Explicar como regras e símbolos são gerados da dinâmica física em sistemas vivos; Estudos relacionados ao tema Origens da Vida Reproduzir fenômenos biológicos através de simulações, Permitindo-se extrair observações “gerais” que podem ser estendidas à natureza de maneira global Criar modelos matemáticos para evolução e adaptação Resultados: técnicas como algoritmos genéticos, busca evolutiva, etc

13 Problemas Abertos em VA
Quais são os potenciais e limites dos sistemas vivos? Determinar o que é inevitável na evolução aberta da vida; Determinar as condições mínimas para transições evolucionárias de sistemas de resposta específicos para genéricos; Criar um modelo formal para sintetizar hierarquias dinâmicas em todas as escalas; Determinar a previsibilidade das conseqüências evolutivas da manipulação de organismos e ecossistemas; Desenvolver uma teoria de processamento, fluxo e geração de informação para sistemas em desenvolvimento; O que é inevitável? Que fenômenos causam especiação? Avaliar as influências e conseqüências da modificação de variáveis, parâmetros, e alterações Em sistemas de dinâmica evolutiva Avaliar a consequencia da manipulação direta de ecossistemas Expressar matematicamente a influência.

14 Problemas Abertos em VA
Como a vida se relaciona com a mente, as máquinas e a cultura? Demonstrar a emergência de inteligência e mente em um sistema de vida artificial; Avaliar a influência de máquinas na próxima transição evolutiva da vida; Prover um modelo quantitativo da conexão entre evolução biológica e cultural; Estabelecer princípios éticos para experimentos em vida artificial. Também incorpora alguns estudos de ordem filosófica Futuramente, estas formas podem desenvolver algum tipo de inteligência? O que acontece quando você desliga um computador no qual formas de vida se desenvolvem??? Qual a regras éticas nesses casos? MAIS INFORMAÇÕES... Bedau et. al – Open Problems in Artificial Life

15 Técnicas ferramentais
Exemplos: Máquinas de estado Sistemas não lineares e com dinâmica caótica Lógica nebulosa Redes de neurônios artificiais Algoritmos Genéticos e Sistemas Adaptativos A princípio, qualquer técnica ferramental, que processe uma entrada e gere uma saída, pode ser empregada. Para controle e ação Aqui relacionadas: ...algumas técnicas ferramentais que foram aplicadas nos experimentos desenvolvidos.

16 Arquiteturas Multi-Agentes
Agentes Autônomos Agentes Biológicos Agentes Robóticos Agentes Computacionais ... Agentes Biológicos Artificiais Agentes de Busca Entretenimento Vírus Inteligentes Agentes de Vida Artificial Agentes Eletrônicos Este grafo demonstra onde os agentes de VA se encaixam no contexto da teoria de SMA

17 Experimento de VA Ambiente Simulado Cena Virtual Agente Ator Agente
no enfoque dado, num contexto SMA e POO Esquema de um experimento Cena  visualização, Representação do que acontece Representação através de técnicas de visualização científica A UI  Interação com o usuário Saída para dispositivos. Ex: Impressora no início (CA e Tierra) e dispositivos de RV hoje. Dispositivo de Saída Visualização Interface de Controle Interação

18 Exemplos de Programas de VA
Alguns programas conhecidos de VA, da Esq. Dir. John Conway’s Game of Life, The Blind Watchmaker de Richard Dawkings, Tierra do ecólogo Thomas Ray, AVIDA de Cristoph Adami, Maioria disponíveis na WEB para download Ressaltar o fraco apelo visual

19 Estado da arte em VA Das mais interessantes pesquisas... Os robôs-inseto de Rodney Brooks. Experimento de Karl Sims com morfologia evolutiva. * Neves, Rogério “Karl Sims videos”, acesso em 18/09/2003 MAIS INFORMAÇÕES...

20 ESPECIFICAÇÃO DO PROJETO

21 Especificação do Projeto
Motivação Características Recursos Técnicas ferramentais Java, Java3D Visualização, interatividade Arquitetura da plataforma proposta Implementação de experimentos Nesse tópico são apresentadas as características, motivação...

22 Motivação Maioria dos programas disponíveis apresentam visualização rudimentar Os programas permitem apenas mudar alguns parâmetros pré-estabelecidos As fontes, quando disponíveis, se encontram em código de baixo nível (ASM, C, C++) A possibilidade de utilizar arquiteturas paralelas Utilização de contexto multi-agentes Ambiente virtual em 3D, uso de vetores Empregar tecnologias de realidade virtual foram, ... Saídas em texto ou representação gráfica rudimentar ... Não permitiam uma interação abrangente com o experimento ... Se é difícil entender o próprio código, imagine um escrito em assembler ou C por um Alemão ou chinês. ... Multi-agentes, com possibilidade de multi-threading, cada ag é um programa que executa independentemente, em arq paralelas. ... Matemática, cálculo vetorial, manipulação mais intuitiva RV ... Maior riqueza de informação na visualização, interatividade natural.

23 Características do Projeto
Paradigma de programação orientada a objetos Compatibilidade com diversas plataformas computacionais Ambiente simulado tri-dimensional com dinâmica vetorial Suporte a diversos dispositivos gráficos, 3D e estéreo Possibilidade de visualização em dispositivos de realidade virtual e em ambientes imersivos Possibilidade de execução concorrente Possibilidade de utilização em arquiteturas distribuídas Possibilidade de execução em modo Applet POO, Portabilidade Ambiente com Visualização 3D (estéreo) com manipulação por vetores suporte a dispositivos gráficos Placas Aceleradoras Monitores shutter glasses Possibilidade de visualização em dispositivos de RV e em ambientes imersivos Possibilidade de execução concorrente em sistemas paralelos multi-proccessados, no contexto multi-agentes, multi-threaded E em sistemas distribuídos em cluster para otimização da performance na apresentação gráfica modo Applet, para visualização pela Internet

24 Tecnicas Ferramentais
Paradigma de programação Orientada a Objetos Fácil descrição dos agentes e objetos na cena Cálculo vetorial Fácil manipulação dos agentes e objetos no espaço 3D Sistemas Multi-Agentes Programação concorrente/distribuida Ganho de performance para arquiteturas paralelas Computação Gráfica Visualização em sistemas 3D e de RV Conceitos de VA Utilizadas... Isto... Porque aquilo

25 Recursos Linguagem Java API Java3D
Computadores pessoais / Estações gráficas Sistemas multiprocessados (Silicon Graphics, projeto SPADE) Cluster de PCs (CAVERNA) Equipamentos de visualização (monitores, Shutter Glasses, HMD, CAVERNA) Internet Alguns dos recursos previstos p/ o projeto, alem do Java e Java3D, executando em os eq. Para desenvolvimento, comocomputadores pessoais, ou estações gráficas Prevê o uso de Sist multi-processados ou arq. Distribuídas para melhorar a performance visualização desde monitor c/ ou s/ oculos até disp. De RV imersivos como HMD caverna Redes, internet

26 Java e Java3D Java Portabilidade através de plataformas
Direcionado para Internet Paradigma de programação orientada a objetos Arquitetura de programação concorrente (Threads) Extensível Java3D Novo padrão para programas de RV Interface de alto-nivel com OpenGL/DirectX Sistema de descrição de cena por grafos Estende as facilidades do Java Porquê a escolha de Java?

27 Grafo de Cena em Java3D Organização dos componentes da cena em um grafo Local num universo de alta-resolução Separação entre objetos de cena e de visualização Comportamentos agregados/associados aos obj de cena

28 Visualização Direcionada, porém não limitada a
Aceleradoras gráficas convencionais Monitores Óculos estereoscópicos (Shutter Glasses) CAVERNA Outros systemas de RV (HMD, Wall, etc). Head Mounted Displays

29 Interatividade Mouse* Keyboard Gloves* Wands* Other tracking devices*
*Through Java3D picking behaviour

30 Níveis de operabilidade
User Interface Custom User Interface Runtime Interface/Interaction User Classes Hi-Level/Pseudo Code Project Scope A.L.I.V.E. Framework Superclasses O projeto é contruído diretamente sobre classes do Java e J3D, fornecendo métodos e variáveis de controle indireto para objetos e agentes... O funcionamento dos agentes e ambiente é descrito por métodos fornecidos pelas superclasses e por cálculo com os vetores de manipulação. Além, o usuário pode utilizar classes java em seus códigos. Ex Fourier, Neural, Fuzzy, Proc-Imagens, etc. Java/Java3D Mid-Level/Language Code Byte code Java VM/Machine Code

31 Arquitetura da plataforma
RenderClient Subset

32 Arquitetura da Plataforma
As classes do pacote e sua comunicação 7 classes: 3 superclasses 4 classes auxiliares (helper-classes)

33 Arquitetura da Plataforma
Um experimento desenvolvido no contexto teria a seguinte forma...

34 Cliente de Síntese Server Env Scene Multicast Package(s) RenderClient
Foi desenvolvida para utilizar um cluster acionando a caverna... Scene Multicast Package(s) RenderClient RenderClient RenderClient

35 Configuração do Ambiente
O aplicativo de confuração Tipo de visualização Tipo de interação Tamanho do volume da simulação Carga populacional máxima P/ o ambiente Seleção do experimento Suporte a rede

36 UI A interface de controle

37 Diagrama de um agente Este é um exemplo de diagrama para controle de um agente... Com o enfoque dado. Entre a entrada e saída, podem haver vários estágios e pré e processamento até gerar uma ação Utilizando diversas tecnologias de reconhecimento de padrões, tipos de memória, cognição, etc.

38 Exemplo de código EXEMPLO DE CÓDIGO Exemplo simples Comida de peixe
Contém energia e Cai com taxas aleatórias Em vermelho, os métodos obrigatórios e chamadas de acionamento O é preciso preencher? Enquanto roda, behavior define o comportamento Update actor efetua as mudanças visuais com base nos parâmetros

39 EXPERIMENTOS DESENVOLVIDOS
RESULTADOS

40 Experimentos Testes da plataforma Evolução e adaptação (ALGA)
Sistema presa-predador Cardume de peixes Aglomeração (Flocking) Demonstrações em biologia Fungos Sistema imunológico Mitose Fora os testes da plataforma Alguns experimentos E demonstrações

41 Experimentos Alguns screenshots de demonstrações
Demonstrações são Sistematizadas i.e. + associadas à VA fraca

42 Sistema Presa-Predador
Comparar modelo SMA com o matematico, aplicando-se as equações de Lotka-Voltera, propostas por Lotka (1925) e Voltera ( ) Foram desenvolvidos 3 tipos de agentes Presa = comida Predador adaptação evolução

43 Sistema Presa-Predador
FILTRO W1 R W2 + AÇÃO Esquema comportamental e funcional filtro RADIAÇÃO G B W3

44 Sistema Presa-Predador DNA
Limite reprodutivo: reserva de nutrientes necessária para reprodução Limite de falência: quantidade mínima de nutrientes para sustentar a vida Sensibilidade: raio de sensibilidade ao ambiente Força: medida quantitativa para determinação de troca de nutrientes Agilidade: quantidade de movimento produzido por turno Temperatura: temperatura preferida ou característica Tolerância: tolerância a variações de temperatura Resistência: resistência ao contato com toxinas W1: Filtro Vermelho (R) W2: Filtro Verde (G) W3: Filtro Azul (B) O comportamento é especificado por um código genético, ou DNA que defime Quanto o agente vive Quanto enxerga do ambiente Como se movimenta Eficiências em geral Filtro: W’s podem ser + ou -

45 Sistema Presa-Predador
Gera oscilações populacionais comparáveis às equações de Lotka-voltera O que é cada cor? O que mostra esse?

46 Sistema Presa-Predador
A evolução desenfreada de espécies predatórias em ambientes fechados geralmente, termina com o consumo de todos os recursoslevando as espécies à extinção, após extinguir os recursos. Geralmente, o tamanho do ambiente virtual determina o tempo de duração do experimento. Quanto menor o volume testado, mais rápido os predadores saturam em algum momento, uma mutação (egoísta e voraz) pode surgir desestabilizando o sistema e levando novamente ao caso anterior. O acúmulo de toxinas torna-se um fator agravante. Não havendo espécies capazes de sintetizar o resíduo derivado da ação dos predadores, as toxinas acabam por se acumular no ambiente, impossibilitando que os predadores se locomovam livremente sem esbarrar nelas Uma alternativa ao experimento foi proposta para determinar o que é inevitável na evolução dos predadores , com ou sem auto-abastecimento Para considerar o caso ideal, só +. Nesta condição, os experimentos podem durar indefinidamente, a tendência é que uma única espécie mais evoluída domine o ambiente e recursos, sobrepuja todas as demais espécies até ser esta própria dominante seja sobrepujada por uma casta mais adaptada. caso a espécie dominante não possua um mecanismo de auto-regulação, ela e as demais espécies dependentes estão fadadas a um colapso total em algum momento da sua evolução. Esta observação leva a crer que a racionalidade é um requisito obrigatório para o sucesso de uma espécie em longo prazo, visto ter sido constatado pelos experimentos que a simples evolução sem a emergência do fator cognição, leva ao inevitável fracasso.

47 Dinâmica Celular Demo de dinâmica celulare Técnicas de visualização
Uso de transparências para melhorar a exibição de informação

48 Cardume de Peixes Peixes,
Rede neural que muda quando se reproduz e sobre alterações durante a vida. Visa comparar dois tipos de armazenagem de informação, memória genética ou instinto, com a cognição, aprendizado (Depois de muito tempo aparecem alguns que comem)

49 Aglomeração (Flocking)
Demo comum de VA Demonstra como se pode obter comportamentos complexos através de regras muito simples Regido por variáveis probabilísticas, A foto mostra como Aleatoriedade  Organização

50 Performance -1 O número de testes ou operações cresce com o número de agentes Logo, o número de agentes em execução limita exponencialmente a performance do experimento

51 Conclusões O projeto explora o uso de realidade virtual para exibição de experimentos de VA Fornece uma ferramenta de rápida prototipação Os experimentos desenvolvidos exemplificam o uso da plataforma e servem de modelo para novos experimentos desenvolvidos Entre as contribuições realizadas pelo projeto (achievements), vale citar o reforço ao vínculo entre Vida Artificial e Realidade Virtual, vínculo, ainda pouco explorado por programas de VA e computação gráfica; A plataforma facilitará a implementação de futuros experimentos do grupo Os experimentos demonstram os conceitos estudados

52 Conclusões A doutrina de código aberto permite o aprimoramento do projeto por usuários em todo o mundo (sourceforge.net) Os experimentos desenvolvidos podem ser publicados e executados pela Internet, permitindo maior interação entre os grupos de usuários e servindo como ferramenta de divulgação científica Novas tecnologias de visualização poderão ser aproveitadas a medida que surgem, não necessitando, geralmente, de mudanças no código O projeto esta no SF.net, seguindo a doutrina do código aberto, permitindo cooperar no seu desenvolvimento Publicação na internet, Interação entre grupos de pesquisadores, ferramenta de divulgação científica, lab virtual + interessados Visualização independente * Apenas de atualizações no Java3D, claro

53 Aplicações Experimentação em VA Simulações didáticas
Soluções de problemas ciências e engenharias * Treinamento de sistemas em robótica * Simulações de sistemas genéticos e evolução Busca em espaços virtuais orientada pelo usuário Aplicações em áreas futuras (nanotecnologia) simulações didáticas visando a ilustração de conceitos básicos de fenômenos biológicos , análoga a experimentos in-vitro. soluções de problema em robótica e engenharia, como demonstrado em [NEVES, 2002] estudos futuros envolvendo áreas como nanotecnologia onde se deseja que nano-robos, constituídos de poucos átomos e baseados em um conjunto de regras simples, desempenhem tarefas complexas. Simulações de sistemas genéticos Depende de computadores de alta-performance Massas de dados, Agentes “inteligentes” podem efetuar buscas por padrões no espaço virtual orientados pelo usuário * Neves, Rogério P. O. and Netto, Marcio L. “Evolutionary Search for Optimization of Fuzzy Logic Controllers” 1st International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Volume I, on Hybrid Systems and Applications I MAIS INFORMAÇÕES...

54 Proposta para trabalhos futuros
Aprimoramento do uso de dispositivos apontadores Funcionalidades de acesso à arquivo, armazenamento e leitura de dados Experimentos a serem desenvolvidos: Sistema com morfologia variável Sistemas envolvendo agentes inteligentes e humanos virtuais * Permitindo maior interação com o agente, movendo, empurrando, espremendo, etc... leitura e gravação de experimentos, agentes e configurações, limitações no funcionamento do programa em modo Applet. relativas à segurança. acesso à leitura e gravação no disco do usuário. o projeto seja dividido em dois módulos independentes, um voltado à divulgação na Internet, em Applet, e um para uso como aplicativo, sistemas com morfologia variável, para observar como o aspecto físico é influenciado pela evolução e regras de encaixe (fitness). O genoma, um programa contendo códigos simples que coordenariam as ramificações, informando os comprimentos e ângulos, garantindo variedade de formas. Uma função de satisfação permitindo escolher qual critério será considerado vantajoso no processo evolutivo, maior volume, maior área de superfície, maior comprimento, relação entre altura e largura, ou uma combinação. O experimento permitiria observar como as formas variam através da evolução, dependendo das regras e critério definidos (função de encaixe, satisfação ou fitness). * Cavalhieri, Marcos, “Projeto Humanos Virtuais”, , acesso em 18/09/2003 MAIS INFORMAÇÕES...

55 Agradecimentos Claudio Ranieri , Grupo ARTLIFE, LSI, USP
Marcos Cavalhieri, Grupo ARTLIFE, LSI, USP Prof. Emilio Hernandez, LSI, USP Artur Gonzalez, PCS, USP Prof. Wolfgang Banzhaf, Universidade de Dortmund Marcio Netto, pela liberdade dada a elaboração e planejamento Claudio Ranieri, pela colaboração e auxílio técnico Prof. Wolfgang Banzhaf, por contribuir com dicas e melhorias que poderiam ser implementadas (Sourceforge)

56 Documentos relacionados
Rogério Neves, ALIVE Project Site, thesis Official ALIVE Project site ARTLIFE Site, grupo de Vida Artificial Dúvidas e

57 Fim