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ARBIB : Um robô autonômo baseado em inspirações biológicas

ARBIB : Um robô autonômo baseado em inspirações biológicas. Damper, French, Scutt, UK IEEE Robotics and Autonomous Systems, 1999. Resumo. Testar se o aprendizado pode ser baseado na habituação e sensibilização neural (não-associativo)

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ARBIB : Um robô autonômo baseado em inspirações biológicas

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Presentation Transcript

  1. ARBIB : Um robô autonômo baseado em inspirações biológicas Damper, French, Scutt, UK IEEE Robotics and Autonomous Systems, 1999 INE – CTC - UFSC

  2. Resumo • Testar se o aprendizado pode ser baseado na habituação e sensibilização neural (não-associativo) • Comprovar que o condicionamento clássico e de alta-ordem (associativo) podem ser baseados nestas modelagens e dão origem aos comportamentos emergentes INE – CTC - UFSC

  3. Tipos de Aprendizados • Não-Associativos • Utiliza um único estímulo • Habituação e Sensibilização • Associativos • Utiliza relações entre eventos (dois ou mais estímulos, estimulo e resposta, ou resposta e conseqüência) • Condicionamento Clássico e de Alta Ordem INE – CTC - UFSC

  4. Aprendizado Não-Associativo • Habituação • Ocorre quando um animal aprende a ignorar um estímulo fraco repetitivo cuja conseqüência não são nem recompensa nem algo prejudicial • Ex: quando você se muda para uma rua movimentada • Não-associativo porque não há outro estímulo está envolvido INE – CTC - UFSC

  5. Aprendizado Não-Associativo • Sensibilização • O animal aprende a responder mais rapidamente a uma variedade de estímulo depois que recebe um estímulo nocivo • Ex: quando você está ouvindo alguém que a cada frase termina com um ‘ok’ • Não-associativo porque não há uma união de estímulo sensibilizado e nocivo INE – CTC - UFSC

  6. Aprendizado Associativo • Condicionamento Clássico • Condicionamento Pavloviano • Ocorre uma resposta a um estímulo inicialmente neutro quando este é repetidamente apresentado em relação a outro estímulo que produz uma resposta • Ex: Pavlov Comida (US)  Salivar (UR) Sino (NS) + Comida (US)  Salivar (UR) Sino (CS)  Salivar (CR) INE – CTC - UFSC

  7. Aprendizado Associativo • Condicionamento de Alta Ordem • Ocorre a modificação da reação de um estímulo neutro associado com um estímulo condicionado que era anteriormente neutro • Ex: Pavlov Sino (CS)  Salivar (CR) Sino (CS) + Bola (NS)  Salivar (CR) Bola (CS)  Salivar (CR) INE – CTC - UFSC

  8. Aprendizado motivado biologicamente • ARBIB é modelado com habituação, sensibilização e condicionamento clássico sensibilização condicionamento clássico INE – CTC - UFSC

  9. Sistema Nervoso do Robô • Geradores de Padrão Central: • circuitos neurais oscilatórios que dão suporte ao comportamento rítmico no animal (respirar, andar, nadar) • São encontrados em invertebrados e vertebrados (espinha dorsal) Perambular INE – CTC - UFSC

  10. Sistema Nervoso do Robô • Reflexos: • Condicionamento clássico assume que existem comportamentos providos geneticamente que ajudam as espécies a sobreviveram no ambiente • ARBIB possui dois reflexos nativos: • colisão esquerda e direita • são usados como estímulos incondicionados para o condicionamento clássico • formam o ponto inicial do aprendizado do robô INE – CTC - UFSC

  11. Sistema Nervoso do Robô • Condicionamento Clássico • É realizado através dos sensores IR que passam a atuar como reflexos de colisão • Sinais recebidos através dos sensores IR são inicialmente ignorados e passam a responder ao ambiente somente após o condicionamento (através das sinapses condicionadas) Sinapses condicionadas INE – CTC - UFSC

  12. Condicionamento Clássico INE – CTC - UFSC

  13. Sistema Nervoso do Robô • Condicionamento de Segunda Ordem • Dois sensores de luminosidade (LDR) • Cada sensor é compostos por duas células sensoriais: • Proximal: responde ao aumento da intensidade da luz • Distal: responde a diminuição da intensidade da luz • Os limiares são muitos próximos ao potencial de descanso dos sensores de luminosidade, fazendo que sejam muito sensitivo a mudanças na luz INE – CTC - UFSC

  14. Condicionamento de Segunda Ordem INE – CTC - UFSC

  15. Simulador Neural • Hi-NOON: • Rede Hieráquica de Neurônios Orientados a Objetos • Neurônios, sinapses e as redes são representados como objetos • Utiliza o potencial da membrana como parâmetro observável na rede • Apresenta tipos diferentes de neurônios (basic, noisy, sensor, etc) conforme seus spikes (potenciais de ação) INE – CTC - UFSC

  16. Evolução do spike INE – CTC - UFSC

  17. Conclusão • Através da monitoração das taxas de disparo de específicos neurônios e dos pesos sinápticos entre as conexões neurais, confirmou-se que o condicionamento clássico e de alta ordem ocorrem, levando a emergência de comportamentos ecologicamente válidos INE – CTC - UFSC

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