Description
Date depot: 1 janvier 1900
Titre: Robotique évolutionniste : influence des pressions de sélection sur l'émergence d'une forme de mémoire interne.
Directeur de thèse:
Stéphane DONCIEUX (ISIR (EDITE))
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini
Resumé:
L'un des défis actuels de la robotique consiste à concevoir des machines
capables d'apprendre continuellement des savoir-faire nouveaux dans un monde
continu, non contrôlé et changeant.
La robotique évolutionniste aspire à atteindre cet objectif en se reposant sur
l'utilisation d'algorithmes évolutionnistes afin d'optimiser des architectures
de contrôle pour robot.
Cette méthode a permis de construire avec succès des robots réels exhibant des
comportements réactifs complexes.
L'une des prochaines étapes est désormais de réussir à concevoir des
architectures de contrôle pourvus de capacités plus cognitives telles que le raisonnement,
la mémoire ou la prise de décision.
La mémoire est un élément central de la cognition, mettre en œuvre des méthodes
permettant aux robots d'acquérir une capacité de mémoire peut donc être vu
comme un premier jalon nécessaire à la réalisation de comportements cognitifs
de plus haut niveau.
Partant de ce constat, l'objectif de cette thèse est d'étudier
la synthèse automatique d'architectures de contrôle pour robot,
capable de réaliser des tâches nécessitant le développement
d'une forme de mémoire interne.
Nous émettons l'hypothèse que faire émerger une capacité de mémoire au sein
d'une architecture de contrôle est un problème trompeur, la robotique évolutionniste ayant
tendance à générer des agents prenant seulement en considération leurs
perceptions courantes.
Nous proposons une approche basée sur l'utilisation de différentes pressions
de sélection afin d'éviter une convergence prématurée vers des individus au
comportement réactif.
Nous montrons que pour favoriser l'émergence de mémoire ainsi que la capacité
de généralisation, il est nécessaire :
d'utiliser une fitness discrète non dirigiste qui n'introduit pas un gradient
pouvant tendre vers un optimum local; de mettre en place des mécanismes de
diversités comportementales afin d'explorer efficacement l'espace de
recherche; de développer différents objectifs auxiliaires.
Pour valider cette approche nous nous basons sur différents protocoles inspirés des neurosciences.
Doctorant.e: Pinville Tony