Mutter Roboter baut Kinder Modelle jeder Generation besser als letztes zu machen, Daily Mail Online
- Robotiker baute einen Roboter ‚Mutter‘, die ‚Kind‘ Modelle unabhängig baut
- Es testet jedes ‚Kind‘ zu sehen, welche die beste Leistung bei bestimmten Aufgaben
- Diese ‚Mutter‘ verwendet dann die Ergebnisse der Gestaltung des nächsten ‚Kind‘ zu informieren
- Die Ergebnisse zeigen, thatpreferential Züge von einer Generation zur nächsten weitergegeben werden - ähnlich wie bei natürlichen bei Tieren Auswahl funktioniert
Die Robotiker bauten eine ‚Mutter‘ Maschine, die unabhängig ihre eigenen ‚Kinder‘ und Tests bauen, welche am besten zu bestimmten Aufgaben zu erfüllen.
Diese ‚Mutter‘ verwendet dann die Ergebnisse der Gestaltung des nächsten ‚Kind‘ zu informieren, so dass bevorzugte Merkmale von einer Generation zur nächsten weitergegeben werden - ähnlich, wie die natürliche Selektion funktioniert bei Tieren.
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Robotiker baute ein Roboter ‚Mutter‘ (rechts), das ‚Kind‘ Modelle (links) unabhängig baut. Die die ‚Mutter‘ Roboter programmiert wurde, einfach eine Roboterbewegung der Lage zu bauen und daraus ohne weitere menschliche Eingriffe oder Computersimulation, baute der Roboter ‚Kinder‘ aus zwischen einem und fünf Kunststoff-Würfel (links)
Die Roboter wurden von den Ingenieuren von der University of Cambridge gebaut, führte von Dr. Fumiya Iida.
Dr. Iida und sein Team entwickelt, um die ‚Mutter‘ Roboter und programmierten sie einfach einen Roboter, der Bewegung zu bauen.
Daraus und ohne weitere menschliche Eingriffe oder Computersimulation, baute der Roboter ‚Kinder‘ aus zwischen einem und fünf Kunststoff-Würfel mit einem kleinen Motor im Inneren.
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In jedem der fünf getrennten Experimenten, die Mutter entworfen, gebaut und Generationen von zehn Kindern getestet, unter Verwendung der Informationen von einer Generation versammelt, um das Design der nächsten zu informieren.
Die Ergebnisse festgestellt, dass bevorzugte Merkmale wurden über Generationen weitergegeben, so dass die ‚Stärksten‘ Individuen in der letzten Generation eine Reihe Aufgabe doppelt so schnell wie die passendsten Individuen in der ersten Generation durchgeführt.
WIE DIE ROBOTER EVOLVED
Dr. Iida und sein Team entwickelt, um die ‚Mutter‘ Roboter und programmierten sie einfach einen Roboter, der Bewegung zu bauen.
Daraus und ohne weitere menschliche Eingriffe oder Computersimulation, baute der Roboter ‚Kinder‘ aus zwischen einem und fünf Kunststoff-Würfel mit einem kleinen Motor im Inneren.
In jedem der fünf getrennten Experimenten, die Mutter entworfen, gebaut und Generationen von zehn Kindern getestet, unter Verwendung der Informationen von einer Generation versammelt, um das Design der nächsten zu informieren.
Die Ergebnisse festgestellt, dass bevorzugte Merkmale wurden über Generationen weitergegeben, so dass die ‚Stärksten‘ Individuen in der letzten Generation eine Reihe Aufgabe doppelt so schnell wie die passendsten Individuen in der ersten Generation durchgeführt.
Damit die ‚Mutter‘, die ‚Kinder‘ zu bestimmen, die Stärksten waren, wurde jedes Kind auf getestet, wie weit es von seiner Ausgangsposition in einem vorgegebenen Zeit gereist.
Die erfolgreichsten Individuen in jeder Generation blieben unverändert in der nächsten Generation, um ihre Fähigkeiten zu erhalten, während Mutation und Crossover wurden in den weniger erfolgreichen Kindern eingeführt.
‚Die natürliche Selektion ist im Grunde Reproduktion, Beurteilung, Vervielfältigung, Bewertung und so weiter‘, sagte Dr. Iida, die in Zusammenarbeit mit Forschern an der ETH Zürich.
‚Das ist im Wesentlichen, was dieser Roboter zu tun ist - wir die Verbesserung und Diversifizierung der Arten tatsächlich beobachten können.‘
Für jeden Roboter Kind gibt es einen einzigartigen ‚Genom‘ aus einer Kombination zwischen einer und fünf verschiedenen Genen aus, die all Informationen über die ‚Kinder‘ Form, Konstruktion und Motor Befehle enthält.
Wie in der Natur evolution in Robotern erfolgt durch ‚Mutation‘, wo Komponenten eines Gen modifiziert sind, oder einzelne Gene hinzugefügt oder gelöscht werden, und ‚Crossover‘, wo eine neue Genom durch Verschmelzung Gene aus zwei Individuen gebildet wird.
Damit die ‚Mutter‘, die ‚Kinder‘ zu bestimmen, die Stärksten waren, wurde jedes Kind auf getestet, wie weit es von seiner Ausgangsposition in einem vorgegebenen Zeit gereist.
Die erfolgreichsten Individuen in jeder Generation blieben unverändert in der nächsten Generation, um ihre Fähigkeiten zu erhalten, während Mutation und Crossover wurden in den weniger erfolgreichen Kindern eingeführt.
Die Forscher fanden heraus, dass Design-Variationen entstanden und eine verbesserte Leistung im Laufe der Zeit.
Die schnellsten Menschen in der letzten Generation bewegten bei einer durchschnittlichen Geschwindigkeit, die die durchschnittliche Geschwindigkeit der schnellsten Individuen in der ersten Generation mehr als doppelt so hoch war.
Diese Leistungssteigerung war nicht nur wegen der Feinabstimmung der Design-Parameter, sondern auch, weil die Mutter war in der Lage neue Formen und Gangmuster für die Kinder im Laufe der Zeit zu erfinden, darunter auch einige Entwürfe, die ein Mensch Designer würde nicht möglich gewesen bauen.
‚Eine der großen Fragen in der Biologie ist, wie Intelligenz kam - wir Robotik verwenden, dieses Geheimnis zu erforschen‘, sagte Iida.
Während fünf Versuche, die ‚Mutter‘ entworfen, gebaut und Generationen von zehn ‚Kindern‘ getestet, unter Verwendung der Informationen von einer Generation versammelt, um das Design der nächsten zu informieren. Die Ergebnisse festgestellt, dass bevorzugte Merkmale wurden über Generationen weitergegeben, so dass die ‚Stärksten‘ Einzelpersonen eine Reihe Aufgabe doppelt so schnell ausgeführt
Damit die ‚Mutter‘, die ‚Kinder‘ zu bestimmen, die Stärksten waren, wurde jedes Kind auf getestet, wie weit es von seiner Ausgangsposition in einem vorgegebenen Zeit gereist. Die erfolgreichsten Individuen in jeder Generation blieben unverändert, während Mutation und Crossover in den weniger erfolgreichen Kindern eingeführt wurden
In der Natur Organismen sind in der Lage, ihre physikalischen Eigenschaften an ihre Umwelt im Laufe der Zeit anzupassen.
Das Verhalten der Roboter ( "Kind im Bild) ist, ähnlich wie in der Natur gesehen. Organismen anpassen Eigenschaften an ihre Umwelt im Laufe der Zeit
Diese Anpassung erlauben biologische Organismen in einer Vielzahl von verschiedenen Umgebungen zu überleben - so dass Tiere den Übergang vom Leben im Wasser zu leben auf dem Land, zum Beispiel zu machen.
Aber Maschinen sind nicht anpassungsfähig auf die gleiche Weise.
Sie sind im Wesentlichen in einer Form für ihr ganzes Leben "stecken, und es ist unsicher, ob ihre Form zu verändern würden sie anpassungsfähiger an sich ändernde Umgebungen machen.
Evolutionäre Robotik ist ein wachsendes Feld, das für die Schaffung von autonomen Robotern ohne menschliches Eingreifen ermöglicht.
Die meisten Arbeiten auf diesem Gebiet wird mit Computersimulation durchgeführt.
Obwohl Computersimulationen den Forschern ermöglichen, Tausende oder sogar Millionen von möglichen Lösungen zu testen, führt dies oft in einer ‚Realität Lücke‘ - eine Diskrepanz zwischen simulierten und realen Verhalten.
Iidas Forschung untersucht, wie Robotik kann, indem sie von der Natur inspiriert verbessert werden, wäre es über Intelligenz lernt, oder die Suche nach Möglichkeiten, Roboter-Fortbewegung zu verbessern.
‚Es ist noch ein langer Weg zu gehen, bevor wir Roboter haben werden, die aussehen, handeln und denken wie wir‘, sagte Iida. ‚Aber was wir tun sind, haben viele Technologien, die uns einige Aspekte der Biologie an der Engineering-Welt importieren helfen.‘
Die Ergebnisse sind in der Zeitschrift PLoS One berichtet.