An Immune-based Multilayered Cognitive Model for Autonomous Navigation

Romero, Danniela; Niño, Fernando

doi:10.1109/cec.2006.1688335

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“…4) simulating a limited sight sense. 8 sensors read a safe zone and 2 sensors read a danger zone (to avoid collisions) as proposed by Romero [8]. Some environmental changes were introduced during the experimentation, like new elements: initially environment only was inhabited by preys, and then depredators were introduced.…”

Section: Experimentationmentioning

confidence: 99%

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Hybrid behaviour orchestration in a multilayered cognitive architecture using an evolutionary approach

López

Jiménez

2008

2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence)

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Managing and arbitrating behaviours, processes and components in multilayered cognitive architectures when a huge amount of environmental variables are changing continuously with increasing complexity, ensue in a very comprehensive task. The presented framework proposes an hybrid cognitive architecture that relies on subsumption theory and includes some important extensions. These extensions can be condensed in inclusion of learning capabilities through bioinspired reinforcement machine learning systems, an evolutionary mechanism based on gene expression programming to self-configure the behaviour arbitration between layers, a co-evolutionary mechanism to evolve behaviour repertories in a parallel fashion and finally, an aggregation mechanism to combine the learning algorithms outputs to improve the learning quality and increase the robustness and fault tolerance ability of the cognitive agent. The proposed architecture was proved in an animat environment using a multi-agent platform where several learning capabilities and emergent properties for self-configuring internal agent's architecture arise.

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Section: Experimentationmentioning

confidence: 99%

“…Each RMLS learns from the environment and generates an internal worldmodel by means of an unsupervised and reinforced learning. The RMLSs used in the approach are: Extended Classifier System XCS [5], Learning Classifier System LCS [6], Artificial Immune System AIS [7], [8], and Connectionist Q-Learning System CQL [9], [10].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Hybrid behaviour orchestration in a multilayered cognitive architecture using an evolutionary approach

López

Jiménez

2008

2008 IEEE Congress on Evolutionary Computation (IEEE World Congress on Computational Intelligence)

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“…2) simulating a limited sight sense. 12 sensors read a safe zone and 2 sensors read a danger zone (to avoid collisions), as proposed by D. Romero [9]. Additionally, an environment with objects, food, water deposits, animats, obstacles, traps, etc.…”

Section: Fig 2 Simulated Animat Environment and Sensor Animat Distrmentioning

confidence: 99%

Analysis of Emergent Properties in a Hybrid Bio-inspired Architecture for Cognitive Agents

Romero

Jiménez

2007

Advances in Soft Computing

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In this work, a hybrid, self-configurable, multilayered and evolutionary architecture for cognitive agents is developed. Each layer of the subsumption architecture is modeled by one different Machine Learning System MLS based on bio-inspired techniques. In this research an evolutionary mechanism supported on Gene Expression Programming to self-configure the behaviour arbitration between layers is suggested. In addition, a co-evolutionary mechanism to evolve behaviours in an independent and parallel fashion is used. The proposed approach was tested in an animat environment using a multi-agent platform and it exhibited several learning capabilities and emergent properties for self-configuring internal agent's architecture.

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“…Es este trabajo se propone un algoritmo basado en principios inmunológicos, el cual resulta de una combinación entre la teoría de las redes inmunes y las técnicas de aprendizaje por refuerzo. La aproximación fue probada en diversos entornos robóticos simulados, donde se requerían capacidades de aprendizaje para la solución de problemas de navegación autónoma (Romero y Niño, 2006). (2005)(2006)(2007): en este punto, habiendo iniciado el programa de doctorado en la UPM, surge la idea de una arquitectura cognitiva para agentes inteligentes.…”

Section: Evolución De La Arquitectura Propuestaunclassified

“…La justificación que argumenta el uso de estas dos técnicas en lugar de otras técnicas de aprendizaje automático conocidas (e.g., los Sistemas Clasificadores, el Algoritmo Q-learning, etc. ), se debe principalmente a dos razones: por un lado, existe evidencia biológica (Varela, 1992a) de que los sistemas cognitivos y auto-organizados por esencia son el sistema nervioso (compuesto por una amplia red de neuronas) y el sistema inmune (compuesto por redes de anticuerpos); y, por otro, debido a los estudios comparativos presentados en (Romero y Niño, 2006) queda patente la eficiencia de estos dos algoritmos en contraste con otros algoritmos de aprendizaje y clasificación.…”

Section: Arquitectura Modular De Alto Nivelunclassified

Arquitectura Híbrida para Sistemas Cognitivos Artificiales Con Comportamiento Emergente, Adaptativo y Auto-organizado

López¹

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Introducción"The last thing one knows when writing a book is what to put first.".-Blaise Pascal. MotivaciónU no de los campos de investigación más interesante y prometedor que ha venido atrayendo una gran cantidad de público multi-disciplinar, en áreas de estudio tales como la psicología, la neurofisiología, la lingüística, la biología, la física, la filosofía, y la inteligencia artificial, es aquél que se conoce con el nombre de Ciencias Cognitivas. Una línea de investigación en este área, cuyo propósito principal es el estudio de la fenomenología de los procesos cognitivos y la manera en que éstos pueden ser modelados computacionalmente, es designada como Cognición Artificial.La ciencia e ingeniería relativa a la construcción de sistemas cognitivos artificiales que intentan emular las capacidades mentales humanas, tiene una larga historia que se remonta a más de 60 años. El término mental, por lo menos en el alcance de la presente tesis, no pretende denotar ningún dualismo relacionado con la mente y el cuerpo; por el contrario, el término será empleado para distinguir el desarrollo mental del crecimiento físico en los organismos inteligentes. Así pues, las facultades mentales suponen todos los aspectos relacionados con el comportamiento robusto, como por ejemplo, la percepción, la actuación, la deliberación, la motivación, el aprendizaje, la planificación, entre muchos otros. Así pues, a lo largo de esta tesis, el término cognición será empleado para indicar la manera en que interactúan dichas facultades mentales.En términos generales, la cognición implica la habilidad para comprender cómo podrían ser las cosas, no sólo en el presente sino en algún escenario alternativo o en algún estado futuro, y poder determinar, en consecuencia, cómo debería actuar el sistema. La capacidad de recordar lo que ha sucedido en algún punto en el pasado ayuda a la posterior anticipación de eventos futuros, por tanto, la memoria es un elemento necesario: emplea el pasado para predecir el futuro y luego asimila lo que sucede actualmente con el fin de   Capítulo 1. Introducción C omo fundamento al diseño de la aproximación que se desarrollará en los capítulos siguientes, se presenta a continuación la terminología necesaria relacionada, por un lado, con los modelos biológicos que sirven de substrato a la propuesta y, por otro, con las técnicas de inteligencia computacional empleadas. Modelos Biológicos AutopoiesisLa Autopoiesis (del griego, αυτ o auto, "sí mismo"; y πoιησις, poiesis, "creación" o "producción"), es un neologismo propuesto por los biólogos Humberto Maturana y Francisco Varela (Maturana y Varela, 1980) para designar la organización de los sistemas vivos.El término Autopoiesis denota los sistemas que presentan una red de procesos u operaciones (que los define como tal y los hace distinguibles de los demás sistemas), mediante la cual pueden crear o destruir elementos del mismo sistema, como respuesta a las perturbaciones del medio. Aunque el sistema cambie estructuralmente, dicha red permanece invariante durante toda su ...

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An Immune-based Multilayered Cognitive Model for Autonomous Navigation

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