Download Denominación: SISTEMAS MULTIAGENTE REACTIVOS AGENTES

Denominación: SISTEMAS MULTIAGENTE REACTIVOS AGENTES BASADOS EN EL COMPORTAMIENTO Objetivo general: Que al final del curso el alumno sea capaz de: -­‐ Entender las distintas corrientes en la robótica evolutiva -­‐ Programar modelos basados en agentes y sistemas multiagentes usando redes neuronales y algoritmos evolutivos -­‐ Analizar el comportamiento de agentes corporizados usando la teoría de sistemas dinámicos Objetivos específicos: Al término del curso el alumno será capaz de: 1. Presentar los conceptos básicos de agentes corporizados en interacción de tiempo real con su ambiente 2. Aplicar varios métodos de la robótica evolutiva basado en el software de C++ “Evolutionary Agents” por Randall Beer 3. Implementar una red recurrente neuronal de tiempo-­‐continuo también basado en el software de C++ “Evolutionary Agents” por Randall Beer 4. Usar Mathematica para analizar la dinámica de una red neuronal usando Mathematica y la biblioteca “Dynamica” por Randall Beer Índice Temático: Horas Unidad Tema Teóricas Prácticas 1 Introducción general a la robótica evolutiva 3 3 2 Introducción técnica a la robótica evolutiva 3 3 3 Introducción a la aproximación dinámica 3 3 4 Introducción a la cognición mínima 3 3 5 Ejemplos avanzados de la robótica evolutiva 12 12 Total de horas: 24 24 Suma total de horas: 48 Contenido Temático: Unidad Tema y Subtemas 1 1. Introducción general a la robótica evolutiva 1.1 Vargas et al. – Capitulo 1 1.2 Nolfi y Floreano – Capitulo 1 2 2. Introducción técnica a la robótica evolutiva 2.1 Nolfi y Floreano – Capitulo 2 2.2 Nolfi y Floreano – Capitulo 3 3 3. Introducción a la aproximación dinámica 3.1 Port y van Gelder – Capitulo 1 3.2 Port y van Gelder – Capitulo 2 4 4. Introducción a la cognición mínima 4.1 Harvey et al. (2005) 4.2 Vargas et al. – Capítulos 3 y 4 5 5. Ejemplos avanzados de la robótica evolutiva Los alumnos eligen ejemplos de la robótica evolutiva para su discusión en clase y para su replicación en ejercicios prácticos Bibliografía Básica: Nolfi, S. & Floreano, D. (2000). Evolutionary Robotics: The Biology, Intelligence, and Technology of Self-­‐Organizing Machines. Cambridge, MA: MIT Press Port, R. F., & van Gelder, T. (eds.). (1995). Mind as Motion: Explorations in the Dynamics of Cognition. Cambridge, MA: The MIT Press Vargas, P. A., Di Paolo, E. A., Harvey, I. & Husbands, P. (eds.) (2014). The Horizons of Evolutionary Robotics. Cambridge, MA: MIT Press Bibliografía Complementaría: Di Paolo, E. A., Rohde, M., & De Jaegher, H. (2010). Horizons for the enactive mind: Values, social interaction, and play. In: J. Stewart, O. Gapenne, & E. A. Di Paolo (Eds.), Enaction: Toward a New Paradigm for Cognitive Science (pp. 33-­‐87). Cambridge, MA: MIT Press Harvey, I., Di Paolo, E. A., Wood, R., Quinn, M., & Tuci, E. A. (2005). Evolutionary robotics: A new scientific tool for studying cognition. Artificial Life, 11, 79-­‐98 Pfeifer, R. & Bongard, J. (2007). How the Body Shapes the Way We Think: A New View of Intelligence. Cambridge, MA: MIT Press Sugerencias didácticas: Exposición oral (X) Exposición audiovisual (X) Ejercicios dentro de clase (X) Ejercicios fuera del aula (X) Seminarios (X) Lecturas obligatorias (X) Prácticas de taller o laboratorio (X) Mecanismos de evaluación de aprendizaje de los alumnos: Trabajos y tareas fuera del aula (X) Exposición de seminarios por los alumnos (X) Participación en clase (X) Asistencia (X) Línea de investigación: Inteligencia Artificial