On the Design of a Boolean-network Robot Swarm: Collective Recognition of Ground Patterns.

Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.

Un’applicazione di elaborazione del linguaggio naturale per il gioco di "Indovina chi?" su robot umanoide

La tesi è stata incentrata sul gioco «Indovina chi?» per l’identificazione da parte del robot Nao di un personaggio tramite la sua descrizione. In particolare la descrizione avviene tramite domande e risposte L’obiettivo della tesi è la progettazione di un sistema in grado di capire ed elaborare dei dati comunicati usando un sottoinsieme del linguaggio naturale, estrapolarne le informazioni chiave e ottenere un riscontro con informazioni date in precedenza. Si è quindi programmato il robot Nao in modo che sia in grado di giocare una partita di «Indovina chi?» contro un umano comunicando tramite il linguaggio naturale. Sono state implementate regole di estrazione e categorizzazione per la comprensione del testo utilizzando Cogito, una tecnologia brevettata dall'azienda Expert System. In questo modo il robot è in grado di capire le risposte e rispondere alle domande formulate dall'umano mediante il linguaggio naturale. Per il riconoscimento vocale è stata utilizzata l'API di Google e PyAudio per l'utilizzo del microfono. Il programma è stato implementato in Python e i dati dei personaggi sono memorizzati in un database che viene interrogato e modificato dal robot. L'algoritmo del gioco si basa su calcoli probabilistici di vittoria del robot e sulla scelta delle domande da proporre in base alle risposte precedentemente ricevute dall'umano. Le regole semantiche realizzate danno la possibilità al giocatore di formulare frasi utilizzando il linguaggio naturale, inoltre il robot è in grado di distinguere le informazioni che riguardano il personaggio da indovinare senza farsi ingannare. La percentuale di vittoria del robot ottenuta giocando 20 partite è stata del 50%. Il data base è stato sviluppato in modo da poter realizzare un identikit completo di una persona, oltre a quello dei personaggi del gioco. È quindi possibile ampliare il progetto per altri scopi, oltre a quello del gioco, nel campo dell'identificazione.