An information theoretic approach for generating an aircraft avoidance Markov decision process

Developing a collision avoidance system that can meet safety standards required of commercial aviation is challenging. A dynamic programming approach to collision avoidance has been developed to optimize and generate logics that are robust to the complex dynamics of the national airspace. The current approach represents the aircraft avoidance problem as Markov Decision Processes and independently optimizes a horizontal and vertical maneuver avoidance logics. This is a result of the current memory requirements for each logic, simply combining the logics will result in a significantly larger representation. The "curse of dimensionality" makes it computationally inefficient and unfeasible to optimize this larger representation. However, existing and future collision avoidance systems have mostly defined the decision process by hand. In response, a simulation-based framework was built to better understand how each potential state quantifies the aircraft avoidance problem with regards to safety and operational components. The framework leverages recent advances in signals processing and database, while enabling the highest fidelity analysis of Monte Carlo aircraft encounter simulations to date. This framework enabled the calculation of how well each state of the decision process quantifies the collision risk and the associated memory requirements. Using this analysis, a collision avoidance logic that leverages both horizontal and vertical actions was built and optimized using this simulation based approach

Backwards is the way forward: feedback in the cortical hierarchy predicts the expected future

Clark offers a powerful description of the brain as a prediction machine, which offers progress on two distinct levels. First, on an abstract conceptual level, it provides a unifying framework for perception, action, and cognition (including subdivisions such as attention, expectation, and imagination). Second, hierarchical prediction offers progress on a concrete descriptive level for testing and constraining conceptual elements and mechanisms of predictive coding models (estimation of predictions, prediction errors, and internal models)

Lidské vnímání v situaci nejistoty: Vizuální, auditivní a vtělené reakce na nejednoznačné stimuly.

Naše smysly se vyvinuly tak, abychom z okolního prostředí získávat optimální množství informací. Tato optimalizace ovšem znamená, že je třeba počítat s chybami. Proto, abychom předešli těm s významným dopadem, vyvinula se u člověka tendence k nadhodnocování významu vzájemných souvislostí (i ve smyslu vnímání vzorů a posloupností). Ve své práci jsem testovala schopnost vyhodnocování vizuálních a akustických stimulů. Za použití počítačové grafiky byl vyvinut soubor testovacích stimulů, kde bylo rozložení prvků určeno sofistikovaným generátorem pseudo-náhodných čísel. Tyto výsledné masky s různou mírou průhlednosti byly užity k překrytí geometrických tvarů. Podobného postupu bylo užito k vytvoření černobílých stimulů s vysokým kontrastem. Za použití metod bayesovské statistiky jsem nalezla vzájemnou provázanost schopnosti určit přítomnost vzoru (a její absenci) a stylu myšlení, specificky racionálního a na intuici založeného. Dále jsem pak použila nejednoznačné výrazy tváře a vokalizace vysoce intenzivních afektivních stavů (bolest a slast) a stavů nízké intenzity (neutrální výraz/promluva, úsměv/smích). Výsledkem je zjištění, že vysoká intenzita projevu je spojena s nízkou schopností respondentů správně vyhodnotit valenci vizuálních i akustických stimulů. Díky použitému statistickému přístupu jsem...In order to orient ourselves in the environment our senses have evolved so as to acquire optimal information. The optimization, however, incurs mistakes. To avoid costly ones, the over-perception of patterns (in humans) augments the decision making. I tested the decision- making in two modalities, acoustic and visual. A set of stimuli (using computer-generated graphics, based on output from a very good pseudo random generator) was produced: masks with a random pattern with varying degree of transparency over geometrical figures were used, followed by similar task that involved black and white high-contrast patterns. In both cases, I was able to find, using a Bayesian statistical approach, that the ability to detect the correct pattern presence (or lack thereof) was related to respondents' thinking styles, specifically Rationality and Intuition. Furthermore, I used ambiguous facial expressions, and accompanying vocalizations, of high-intensity affects (pain, pleasure and fear) and low- intensity (neutral and smile/laughter). My findings evidenced that the high-intensity facial expressions and vocalizations were rated with a low probability of correct response. Differences in the consistency of the ratings were detected and also the range of probabilities of being due to chance (guessing). When...Katedra filosofie a dějin přírodních vědDepartment of Philosophy and History of SciencePřírodovědecká fakultaFaculty of Scienc