Robotica evolutiva - Sistemi Intelligenti E Comportamento Adattivo Nelle Macchine Autonome
Fouad Sabry
Traducteur Cosimo Pinto
Maison d'édition: Un Miliardo Di Ben Informato [Italian]
Synopsis
Robotica evolutiva: introduce i principi fondamentali e l'evoluzione dei sistemi robotici autonomi, sottolineando come i robot possano evolversi attraverso tentativi ed errori, in modo simile alla selezione naturale. Calcolo evolutivo: spiega le tecniche computazionali ispirate alla biologia evolutiva, come gli algoritmi genetici, utilizzate per risolvere complessi problemi di ottimizzazione nella robotica. Neuroevoluzione delle topologie di aumento: discute un approccio rivoluzionario in cui le reti neurali si evolvono, includendo sia la struttura che i pesi, per ottimizzare le prestazioni della robotica. Neuroevoluzione: esplora il processo di evoluzione delle reti neurali artificiali per migliorare le capacità dei robot, concentrandosi sul loro apprendimento e adattabilità. Hardware evolutivo: fornisce una panoramica dei sistemi hardware che si evolvono in risposta alle mutevoli condizioni ambientali, introducendo concetti evolutivi nei sistemi robotici fisici. Robot mobile Sbot: esamina il robot mobile Sbot, un esempio chiave di come le tecniche di robotica evolutiva siano state applicate a piattaforme robotiche del mondo reale. Dario Floreano: evidenzia i contributi di Dario Floreano, un ricercatore leader nella robotica evolutiva, il cui lavoro ha plasmato in modo significativo il campo. Inman Harvey: esplora la ricerca di Inman Harvey e i suoi approcci innovativi nell'integrazione di algoritmi evolutivi con sistemi robotici. Phil Husbands: si concentra sul lavoro di Phil Husbands nell'area del comportamento autonomo dei robot e sui suoi contributi all'applicazione di metodi evolutivi nella robotica. Stefano Nolfi: esamina i contributi di Stefano Nolfi alla neuroevoluzione e il suo lavoro sulla creazione di robot che apprendono ed evolvono in ambienti dinamici. Neurorobotica: copre l'entusiasmante campo della neurorobotica, dove la robotica e le neuroscienze convergono per sviluppare robot in grado di imitare l'intelligenza biologica. Sviluppo artificiale: descrive il campo emergente dello sviluppo artificiale, dove i principi evolutivi e di sviluppo vengono applicati per creare sistemi robotici più complessi e adattivi. HyperNEAT: introduce il framework HyperNEAT, un metodo avanzato per far evolvere reti neurali che generano comportamenti e strutture robotiche complesse. Robotica morfogenetica: si concentra sulla robotica morfogenetica, in cui i robot si auto-organizzano e adattano le loro forme fisiche attraverso processi evolutivi. Robotica evolutiva dello sviluppo: esamina come la combinazione di algoritmi evolutivi con la robotica evolutiva porti alla creazione di robot che crescono e imparano nel tempo. Dave Cliff (informatico): discute il lavoro di Dave Cliff, la cui ricerca sulla vita artificiale e sugli algoritmi evolutivi ha influenzato lo sviluppo di robot adattivi. Vita artificiale: esplora la relazione tra vita artificiale e robotica, discutendo di come la creazione di comportamenti realistici nei robot possa portare a sistemi più intelligenti. Jordan Pollack: evidenzia il lavoro di Jordan Pollack sull'evoluzione artificiale, in particolare in relazione allo sviluppo di sistemi che imitano i processi naturali per migliorare le prestazioni robotiche. Sabine Hauert: si concentra sui contributi di Sabine Hauert ai sistemi multirobot e su come i principi evolutivi possano migliorare il comportamento collaborativo dei robot. Pavan Ramdya: esplora il lavoro di Pavan Ramdya, la cui ricerca in robotica e neurobiologia integra lo studio del movimento e del comportamento nei robot autonomi. Programmazione genetica: si conclude con uno sguardo alla programmazione genetica, un metodo utilizzato per sviluppare programmi che controllano il comportamento dei robot, facilitando l'automazione in attività complesse.
Disponible depuis: 17/12/2024.
Longueur d'impression: 130 pages.
