Robotique évolutionniste : influence des pressions de sélection sur l'émergence d'une forme de mémoire interne
Institution:
Paris 6Disciplines:
Directors:
Abstract EN:
La robotique évolutionniste vise à concevoir des machines capables d'apprendre continuellement des savoir-faire nouveaux dans un mondecontinu, non contrôlé et changeant. 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. La mémoire est un élément central de la cognition, mettre en œuvre des méthodes permettant aux robots d'acquérir cette capacité peut 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 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 d'une mémoire interne, il est nécessaire : d'utiliser une fitness discrète 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 garantir une mémoire robuste.
Abstract FR:
Evolutionary robotics aim at building machines constantly able tolearn new knowledges in a continuous, uncontroled and changing world. This method allowed to successfully build real robots showing complexreactive behaviors. Further research include the design of control architectures with morecognitive abilities. Memory is a central component of cognition and finding methodsallowing robots to acquire memory could be a first step necessary todevelop higher cognitive behavior. On this basis, the goal of this thesis is to study the synthesis ofcontrol architecture for robots, able to achieve tasks requiring thedevelopment of internal memory. We hypothesize that building an internal form of memory in a controlarchitecture is a deceptive problem. In other words evolutionaryrobotics tend togenerate agents only taking into account their current perceptions. We propose an approach based on the use of different selectivepressures in order to avoid premature convergence to individualshaving reactive behavior. We show that in order to promote the emergence of internal memory, itis necessary : (1) to use discrete fitness which doesn't introducegradients which may tend to local optima; (2) to develop behavioraldiversity mechanisms in order to explore search space moreefficiently; (3) to develop different helper objectives that ensurerobust memory.