A Colony Architecture for an Artificial Creature

This report describes a working autonomous mobile robot whose only goal is to collect and return empty soda cans. It operates in an unmodified office environment occupied by moving people. The robot is controlled by a collection of over 40 independent "behaviors'' distributed over a loosely coupled network of 24 processors. Together this ensemble helps the robot locate cans with its laser rangefinder, collect them with its on-board manipulator, and bring them home using a compass and an array of proximity sensors. We discuss the advantages of using such a multi-agent control system and show how to decompose the required tasks into component activities. We also examine the benefits and limitations of spatially local, stateless, and independent computation by the agents.

Intelligence by Design: Principles of Modularity and Coordination for Engineerin

All intelligence relies on search --- for example, the search for an intelligent agent's next action. Search is only likely to succeed in resource-bounded agents if they have already been biased towards finding the right answer. In artificial agents, the primary source of bias is engineering. This dissertation describes an approach, Behavior-Oriented Design (BOD) for engineering complex agents. A complex agent is one that must arbitrate between potentially conflicting goals or behaviors. Behavior-oriented design builds on work in behavior-based and hybrid architectures for agents, and the object oriented approach to software engineering. The primary contributions of this dissertation are: 1.The BOD architecture: a modular architecture with each module providing specialized representations to facilitate learning. This includes one pre-specified module and representation for action selection or behavior arbitration. The specialized representation underlying BOD action selection is Parallel-rooted, Ordered, Slip-stack Hierarchical (POSH) reactive plans. 2.The BOD development process: an iterative process that alternately scales the agent's capabilities then optimizes the agent for simplicity, exploiting tradeoffs between the component representations. This ongoing process for controlling complexity not only provides bias for the behaving agent, but also facilitates its maintenance and extendibility. The secondary contributions of this dissertation include two implementations of POSH action selection, a procedure for identifying useful idioms in agent architectures and using them to distribute knowledge across agent paradigms, several examples of applying BOD idioms to established architectures, an analysis and comparison of the attributes and design trends of a large number of agent architectures, a comparison of biological (particularly mammalian) intelligence to artificial agent architectures, a novel model of primate transitive inference, and many other examples of BOD agents and BOD development.

Infohabitants: laboratori per la simulació d’ infohabitants com agents recomanadors (SIRA)

L’ objectiu del projecte és la implementació d’un simulador de sistema de recomanació que permeti estudiar algoritmes de dissociació entre agent-recomanador i usuari, combinant-los amb diverses tècniques de recomanació i fent servir infohabitants com Agents Recomanadors i veure com treballen en un sistema recomanador

Entorn de programació pel robot Stäubli mitjantçant MatLab, aplicació a un sistema de recol·lecció de peces basat en visió artificial

Els objectius del projecte són: realitzar un intèrpret de comandes en VAL3 que rebi les ordres a través d’una connexió TCP/IP; realitzar una toolbox de Matlab per enviar diferents ordres mitjançant una connexió TCP/IP; adquirir i processar mitjançant Matlab imatges de la càmera en temps real i detectar la posició d’objectes artificials mitjançant la segmentació per color i dissenyar i realitzar una aplicació amb Matlab que reculli peces detectades amb la càmera. L’abast del projecte inclou: l’estudi del llenguatge de programació VAL3 i disseny de l’ intèrpret de comandes, l’estudi de les llibreries de Matlab per comunicació mitjançant TCP/IP, per l’adquisició d’imatges, pel processament d’imatges i per la programació en C; el disseny de la aplicació recol·lectora de peces i la implementació de: un intèrpret de comandes en VAL3, la toolbox pel control del robot STAUBLI en Matlab i la aplicació recol·lectora de peces mitjançant el processament d’imatges en temps real també en Matlab

Efficient learning of reactive robot behaviors with a Neural-Q_learning approach

The purpose of this paper is to propose a Neural-Q_learning approach designed for online learning of simple and reactive robot behaviors. In this approach, the Q_function is generalized by a multi-layer neural network allowing the use of continuous states and actions. The algorithm uses a database of the most recent learning samples to accelerate and guarantee the convergence. Each Neural-Q_learning function represents an independent, reactive and adaptive behavior which maps sensorial states to robot control actions. A group of these behaviors constitutes a reactive control scheme designed to fulfill simple missions. The paper centers on the description of the Neural-Q_learning based behaviors showing their performance with an underwater robot in a target following task. Real experiments demonstrate the convergence and stability of the learning system, pointing out its suitability for online robot learning. Advantages and limitations are discussed

A behavior-based scheme using reinforcement learning for autonomous underwater vehicles

This paper presents a hybrid behavior-based scheme using reinforcement learning for high-level control of autonomous underwater vehicles (AUVs). Two main features of the presented approach are hybrid behavior coordination and semi on-line neural-Q_learning (SONQL). Hybrid behavior coordination takes advantages of robustness and modularity in the competitive approach as well as efficient trajectories in the cooperative approach. SONQL, a new continuous approach of the Q_learning algorithm with a multilayer neural network is used to learn behavior state/action mapping online. Experimental results show the feasibility of the presented approach for AUVs

Desenvolupament d'un agent intel·ligent dins el marc de la competició TAC SCM

Aquest projecte està emmarcat dins el grup eXiT d’Intel•lig`encia Artificial del Departament d’Electrònica i Automàtica (EIA) de la Universitat de Girona. Pertany a l’àmbit de la Intel•ligència Artificial i, concretament, en l’apartat d’agents intel•ligents. En el nostre cas, tractarem el desenvolupament d’un agent intel•ligent en un entorn determinat, el de la gestió d’una cadena de producció. Amb l’objectiu de proporcionar un marc experimental on provar diferents tecnologies de suport a la gestió de la cadena de producció, la comunitat d’investigadors va proposar una competició internacional: la Trading Agent Competiton (TAC). En aquesta competició existeixen diferents modalitats. En particular, la Swedish Institution of Computer Science (SICS), juntament amb la Carnegie Mellon University de Pittsburg, Minnesotta, van proposar al 2003 un escenari de muntatge de PC’s basat en el proveïment de recursos, l’embalatge de PC’s i les ventes a clients. Aquesta modalitat és coneguda com a TAC-SCM (Supply Chain Management)

A Negotiation Style Recommender Based on Computational Ecology in Open Negotiation Environments

The system described herein represents the first example of a recommender system in digital ecosystems where agents negotiate services on behalf of small companies. The small companies compete not only with price or quality, but with a wider service-by-service composition by subcontracting with other companies. The final result of these offerings depends on negotiations at the scale of millions of small companies. This scale requires new platforms for supporting digital business ecosystems, as well as related services like open-id, trust management, monitors and recommenders. This is done in the Open Negotiation Environment (ONE), which is an open-source platform that allows agents, on behalf of small companies, to negotiate and use the ecosystem services, and enables the development of new agent technologies. The methods and tools of cyber engineering are necessary to build up Open Negotiation Environments that are stable, a basic condition for predictable business and reliable business environments. Aiming to build stable digital business ecosystems by means of improved collective intelligence, we introduce a model of negotiation style dynamics from the point of view of computational ecology. This model inspires an ecosystem monitor as well as a novel negotiation style recommender. The ecosystem monitor provides hints to the negotiation style recommender to achieve greater stability of an open negotiation environment in a digital business ecosystem. The greater stability provides the small companies with higher predictability, and therefore better business results. The negotiation style recommender is implemented with a simulated annealing algorithm at a constant temperature, and its impact is shown by applying it to a real case of an open negotiation environment populated by Italian companies

Embedding Emotional Context in Recommender Systems

Emotions are crucial for user's decision making in recommendation processes. We first introduce ambient recommender systems, which arise from the analysis of new trends on the exploitation of the emotional context in the next generation of recommender systems. We then explain some results of these new trends in real-world applications through the smart prediction assistant (SPA) platform in an intelligent learning guide with more than three million users. While most approaches to recommending have focused on algorithm performance. SPA makes recommendations to users on the basis of emotional information acquired in an incremental way. This article provides a cross-disciplinary perspective to achieve this goal in such recommender systems through a SPA platform. The methodology applied in SPA is the result of a bunch of technology transfer projects for large real-world rccommender systems

Embedding objects into Matlab/Simulink for process supervision

This paper introduces how artificial intelligence technologies can be integrated into a known computer aided control system design (CACSD) framework, Matlab/Simulink, using an object oriented approach. The aim is to build a framework to aid supervisory systems analysis, design and implementation. The idea is to take advantage of an existing CACSD framework, Matlab/Simulink, so that engineers can proceed: first to design a control system, and then to design a straightforward supervisory system of the control system in the same framework. Thus, expert systems and qualitative reasoning tools are incorporated into this popular CACSD framework to develop a computer aided supervisory system design (CASSD) framework. Object-variables an introduced into Matlab/Simulink for sharing information between tools

Inteligencia artificial y artificios intelectuales.

Valorar críticamente el desarrollo de la investigación en inteligencia y elaborar un modelo general de inteligencia. El objeto de estudio es el constructo de inteligencia y conceptos afines (inteligencia artificial, sistemas de procesamiento de información). Consta de tres partes. La primera consiste una revisión del marco teórico de la inteligencia desde la perspectiva de la Psicología de la Inteligencia. La segunda consiste en una revisión de las aportaciones de la investigación de la inteligencia artificial. Y la tercer consta de la descripción de los elementos teóricos de las dos disciplinas estudiadas que son coioncidentes, con el objeto de elaborar un modelo general de la inteligencia. Bibliografía, tests. Comparación, principios factoriales, análisis, epistemológico, correlaciones. Al ser una investigación básicamente epistemológica es difícil describir los resultados y comparaciones que va realizando. Por una parte realiza la identificación de los defectos e irregularidades de la investigación clásica en inteligencia y por otra argumenta la definición de un nuevo modelo de inteligencia más general. A través de argumentaciones, descripciones y comparaciones llega a la conclusión que las diferentes líneas de investigación en inteligencia son unificables, reestructurando el valor de las variables conducta, procesamiento y sujetos potencialmente inteligentes, en un modelo multidisciplinar de inteligencia.

Desarrollo e implantación de un telelaboratorio para la realización de prácticas en visión artificial.

Realizado en la E.T.S. de Ingenieros Industriales de la Universidad de Valladolid, por 2 profesores del centro, para la asignatura de Sistemas de Percepción y Técnicas de Procesamiento de la titulación de Ingeniero en automática y electrónica industrial. El objetivo era la implantación de una planta real de visión artificial compuesta de una cámara digital y un PC, con el software de gestión de captura de imágenes correspondiente. El PC actúa como servidor de imágenes a los clientes autorizados. Para ello, también, se pretende desarrollar un software de adquisición de imágenes de forma remota vía Internet desde otros PCs y el manual de uso del equipo del teleoperador. El contenido del proyecto consiste básicamente en una página Web con accesos a la aplicación, un tutorial sobre visión artificial y un manual de uso de la aplicación. Se espera poder poner en marcha la página Web y utilizar los equipos en las asignaturas a partir del segundo cuatrimestre del curso 2004/2005.

Inteligencia artificial y modelos de aprendizaje.

Este estudio especifica las aplicaciones de redes semánticas para la resolución de problemas en el proceso de enseñanza-aprendizaje. El sistema está orientado de forma que el estudiante se ve involucrado en dicho proceso, permitiéndosele el control total de la sesión de entrenamiento con el objetivo añadido de estimular los procesos metacognitivos; es un sistema interactivo. Para el aprendizaje del estudiante se utiliza un modelo cognitivo como un tipo de diagrama de circuito del procedimiento. El diagnóstico y la presentación del problema contenido en el programa de ordenador, junto con los procedimientos de la instrucción, pueden presentarse direccionalmente de forma diferenciada para cada individuo.

Lo real y lo artificial : dos caminos muy diferentes hacia el aprendizaje.

El artículo reflexiona acerca de cómo trabajar en el aula los distintos aspectos de la realidad de modo que se favorezcan aprendizajes que resulten significativos a los estudiantes. La escuela pretende que los alumnos aprehendan la realidad, la controlen y se adapten a ella. Sin embargo, esto se hace de un modo artificial, simulando esa realidad en el aula, lo que dificulta el aprendizaje. Se destaca la importancia del establecimiento de relaciones entre los distintos aspectos de la realidad. Del mismo modo, se considera importante la unión del conocimiento científico y el cotidiano. La conexión entre ambos permite dotar de mayor significado a los aprendizajes y posibilita atribuirles sentido. El que el alumno identifique el sentido de su aprendizaje, estimula su motivación para el mismo.