仮想物理世界で歩く論理回路の実現

本研究では人工生命や分子ロボットのシミュレーションに役立つことを期待して，仮想世界の中で物理的に動作する論理回路を実装し，これを用いて足を動かして歩く回路を実現した．既存の人工生命の研究ではコンピュータ上に人工の環境を構築し，その中で生命モデルを動作させる手法が取られている．環境を複雑に定義することでライフゲームのような単純なルールの支配するシミュレーションでは実現できないような実験が可能になるが，生命モデルの人工知能(AI)は人工環境外に存在するプログラムであるため，あらかじめ定義された以上の動作を示すことは少ない．AIそのものを人工環境内で実装すれば環境の影響を受けて予想外の動作が生まれる可能性がある．一方で分子ロボティクスという学術領域が存在する．分子によってプログラムを可能にすることで望みの動作をするロボットを作り上げようという試みであり，その中でDNAを用いて論理回路を設計しコンピュータを作る研究が行われている．従来のコンピュータが不得意とする分野で応用が期待されている．コンピュータ上でDNAの挙動をシミュレーションして分子反応の様子を解析することで研究が発展すると考えられる．本研究では人工生命や分子ロボットの構成要素となる論理回路を仮想物理世界で動作させ，組み合わせて自由に動き回る回路の実現を目指す．将来的に回路を大規模化してAIを搭載した人工生命を実現したり，論理回路を基に分子モデルを作って置き換えることで分子ロボットのシミュレーションをすることが可能になると考えられる．既存研究で実装されたNANDゲートには「構造上実現できない回路が存在する」「空間に固定されていて動かせない」などの問題があった．本研究では既存のNANDゲートの構造と動作を改良してこれらの問題を解決した．改良したNANDゲートと改良前のNANDゲートでそれぞれ半加算器を動作させて比較した結果，回路の動作速度が向上していることも確認した．また改良したNANDゲートと足パーツを使って歩く回路を実現した．今後はこのNANDゲートをセンサーとしても活用し，1種類のパーツで「センサー」「アクチュエータ」「コンピュータ」「構造」といったロボットの構成要素を全て実現することを目指す．大規模化できればAIそのものも人工環境内で動かすことが可能になる．電気通信大学201

A survey on evolutionary-aided design in robotics

The evolutionary-aided design process is a method to find solutions to design and optimisation problems. Evolutionary Algorithms (EAs) are applied to search for optimal solutions from a solution space that evolves over several generations. EAs have found applications in many areas of robotics. This paper covers the efforts to determine body morphology of robots through evolution and body morphology with the controller of robots or similar creatures through co-evolution. The works are reviewed from the perspective of how different algorithms are applied and includes a brief explanation of how they are implemented

Simulation de systèmes chimique et physiologique

Ce mémoire est compose de deux parties, chacune correspondant à un article publié. La première présente une nouvelle approche de simulation pour une chimie virtuelle utilisée dans le domaine de la vie artificielle. Cette approche innovante est basée sur les échanges d'énergies lors des collisions entre les différents atomes du système. Les échanges d'énergie permettent de mieux diriger les réactions, tout en laissant une grande liberté au système. Cette chimie est developpée dans l'optique d'étudier l'émergence de certains phénomènes chimiques en lien avec l'origine de la vie. La deuxième partie du mémoire traite d'une simulation d'un corps humain. Le système développé simule certains métabolismes importants du corps humain dans le but d'obtenir un humain virtuel pouvant être utilisé dans le cadre de la formation en sciences de la santé. Le système cardiovasculaire ainsi que le système respiratoire du patient virtuel ont été développés et sont présentés dans ce mémoire

Sexual Selection, Resource Distribution, and Genetic Drift in Simulated Ecological Speciation

True interdisciplinary research is difficult to classify as belonging to one field or another. Many of the interesting research areas lie on the boundaries of our current research communities. By working on common interests biological and computational scientists can synergistically develop new forms of computation and models of biological phenomena.Speciation is one of the most fundamental processes in evolutionary biology. This concept is largely unexplored and has yet to reach its full potential in artificial life, evolutionary computation, and evolutionary robotics investigations. Traditionally, speciation was mainly viewed as allopatric speciation. More recently, another mechanism of speciation has been studied that does not require geographic isolation.This raises a number of interesting questions, some of which we are addressing in our simulation study. The first question is whether or not the existence of differences in resources will lead to divergence and speciation. Second, what is the role of female preferences? Would they potentially strengthen or weaken divergence?Four hypotheses were formed and evaluated using the same experimental conditions in a simulated environment inspired by life on the Galapagos islands. In particular, the wet and dry season dynamics were modeled to produce the intense selection pressure found on the islands. Both large and small populations of seeds and hence large and small populations of birds were considered in our experiments.Our results provide direct evidence for the proposed hypotheses. The most interesting case is when assortative mating is combined with uniform random seeds in which we found pseudo-speciation. With larger population sizes we found similar results with a reduced genetic drift component for the uniform seeds and assortative mating case.In this dissertation we have addressed interesting questions related to mate selection in our ecological simulation and provided significant contributions with our work. By focusing on one phenotypic trait, we found that our simulated bird populations evolved specialized beaks for the food resources available and that sexual selection based on assortative mating was necessary for speciation. This research suggests to researchers in artificial life, evolutionary computation, and evolutionary robotics some of the mechanisms that may be utilized to foster artificial speciation

Spéciation guidée par l'environnement‎ : interactions sur des périodes évolutionnaires de communautés de plantes artificielles

Depuis des décades, les chercheurs en Vie Artificielle on créé une pléthore de créatures en utilisant de multiples schémas d’encodage, capacités motrices et aptitudes cognitives. Un motif récurrent, cependant, est que la focalisation est centrée sur les individus à évoluer, ne laissant que peu de place aux variations environnementales. Dans ce travail, nous argumentons que des contraintes abiotiques plus complexes pourraient diriger un processus évolutionnaire vers des régions de l’espace génétique plus robustes and diverses. Nous avons conçu un modèle morphologique complexe, basé sur les graphes orientés de K. Sims, qui repose sur le moteur physique Bullet pour la précision et utilise des contraintes à 6 Degrés de Liberté pour connecter les paires d’organes. Nous avons ainsi évolué un panel de plantes à l’aspect naturel qui devaient survivre malgré des niveaux de ressources variables induits par une source de lumière mobile et des motifs de pluies saisonnières. En plus de cette expérience, nous avons aussi obtenu une meilleure croissance verticale en ajoutant une contrainte biotique artificielle sous la forme de brins d’herbe statiques. La complexité de ce modèle, cependant, ne permettait pas la mise a l’échelle d’une évolution de populations et a donc été réduit dans l’expérience suivante, notamment en supprimant le moteur physique. Cela nous a amené à l’exploration de la co-évolution de populations composées d’une unique espèce et ayant la capacité de se reproduire de manière autonome grâce à notre Bail-Out Crossover (Croisement avec Désistement). Bien que les populations résultantes n’ont pas démontré un grand intérêt pour cette aptitude, elles ont néanmoins fourni d’importantes informations sur les mécanismes d’auto-reproduction. Ceux-ci ont été mis en action dans un second modèle inspiré des travaux de Bornhofen. Grâce à sa légèreté, cela nous a permis de traiter non seulement de plus grandes populations (de l’ordre de milliers d’individus) mais aussi de plus longues périodes évolutionnaires (100 années, approximativement 5000 générations). Notre première expérience avec ce modèle s’est concentrée sur la possibilité de reproduire des cas d’école de spéciation (allopatrique, parapatrique, péripatrique) sur cette plate-forme. Grâce à APOGet, une nouvelle procédure de regroupement pour l’extraction en parallèle d’espèces à partir d’un arbre généalogique, nous avons pu affirmer que le système était effectivement capable de spéciation spontanée. Cela nous a conduit à une dernière expérience dans laquelle l’environnement était contrôlé par de la Programmation Génétique Cartésienne (CGP), permettant ainsi une évolution automatique d’une population et des contraintes abiotiques auxquelles elle était confrontée. Par une variation du traditionnel algorithme 1 + λ nous avons obtenu 10 populations finales qui ont survécu à de brutales et imprévisibles variations environnementales. En les comparant à un groupe contrôle c pour lequel les contraintes ont été maintenues faibles et constantes, le groupe évolué e a montré des performances mitigées: dans les deux types de tests, une moitié de e surpassait c qui, à son tour, surpassait la moitié restante de e. Nous avons aussi trouvé une très forte corrélation entre les chutes catastrophiques de population et la performance des évolutions correspondantes. Il en résulte que l’évolution de population dans des environnements hostiles et dynamiques n’est pas une panacée bien que ces expériences en démontrent le potentiel et souligne le besoin d’études ultérieures plus approfondies.Artificial Life researchers have, for decades, created a plethora of creatures using numerous encoding schemes, motile capabilities and cognitive capacities. One recurring pattern, however, is that focus is solely put on the evolved individuals, with very limited environmental variations. In this work, we argue that more complex abiotic constraints could drive an evolutionary process towards more robust and diverse regions of the genetic space. We started with a complex morphogenetic model, based on K. Sims’ directed graphs, which relied on the Bullet physics engine for accuracy and used 6Degrees of Freedom constraints to connect pairs of organs. We evolved a panel of natural-looking plants which had to cope with varying resource levels thanks to a mobile light source and seasonal rain patterns. In addition to this experiment, we also obtained improved vertical growth by adding an artificialbiotic constraint in the form of static grass blades. However, the computational cost of this model precluded scaling to a population-level evolution and was reduced in the successive experiment, notably by removing the physical engine. This led to the exploration of co-evolution on single-species populations which, thanks to our Bail-Out Crossover (BOC) algorithm, were able to self-reproduce. The resulting populations provided valuable insight into the mechanisms of self-sustainability. These were put to action in an even more straightforward morphogenetic model inspired by the work of Bornhofen. Due to its light weightness, this allowed for both larger populations (up to thousands of individuals) and longer evolutionary periods (100 years, roughly 5K generations). Our first experiment on this model tested whether text-book cases of speciation could be reproduced in our framework. Such positive results were observed thanks to the species monitoring capacities of APOGeT, a novel clustering procedure we designed for online extraction of species from a genealogic tree. This drove us to a final experiment in which the environment was controlled through Cartesian Genetic Programming thus allowing the automated evolution of both the population and abiotic constraints it is subjected to. Through a variation of the traditional1 + λ algorithm, we obtained 10 populations (evolved group e) which had endured in harsh and unpredictable environments. These were confronted to a control group c, in which the constraints were kept mild and constant, on two types of colonization evaluation. Results showed that the evolved group was heterogeneous with half of e consistently outperforming members of c and the other half exhibiting worse performances than the baseline. We also found a very strong positive correlation between catastrophic drops in population level during evolution with the robustness of their final representatives. From this work, two conclusions can be drawn. First, though the need to fight on both the abiotic and biotic fronts can lead to worse performances, more robust individuals can be found in reasonable time-frames. Second, the automated co-evolution of populations and their environments is essential in exploring counter-intuitive, yet fundamental, dynamics both in biological and artificial life

Spéciation guidée par l'environnement‎ : interactions sur des périodes évolutionnaires de communautés de plantes artificielles

Depuis des décades, les chercheurs en Vie Artificielle on créé une pléthore de créatures en utilisant de multiples schémas d’encodage, capacités motrices et aptitudes cognitives. Un motif récurrent, cependant, est que la focalisation est centrée sur les individus à évoluer, ne laissant que peu de place aux variations environnementales. Dans ce travail, nous argumentons que des contraintes abiotiques plus complexes pourraient diriger un processus évolutionnaire vers des régions de l’espace génétique plus robustes and diverses. Nous avons conçu un modèle morphologique complexe, basé sur les graphes orientés de K. Sims, qui repose sur le moteur physique Bullet pour la précision et utilise des contraintes à 6 Degrés de Liberté pour connecter les paires d’organes. Nous avons ainsi évolué un panel de plantes à l’aspect naturel qui devaient survivre malgré des niveaux de ressources variables induits par une source de lumière mobile et des motifs de pluies saisonnières. En plus de cette expérience, nous avons aussi obtenu une meilleure croissance verticale en ajoutant une contrainte biotique artificielle sous la forme de brins d’herbe statiques. La complexité de ce modèle, cependant, ne permettait pas la mise a l’échelle d’une évolution de populations et a donc été réduit dans l’expérience suivante, notamment en supprimant le moteur physique. Cela nous a amené à l’exploration de la co-évolution de populations composées d’une unique espèce et ayant la capacité de se reproduire de manière autonome grâce à notre Bail-Out Crossover (Croisement avec Désistement). Bien que les populations résultantes n’ont pas démontré un grand intérêt pour cette aptitude, elles ont néanmoins fourni d’importantes informations sur les mécanismes d’auto-reproduction. Ceux-ci ont été mis en action dans un second modèle inspiré des travaux de Bornhofen. Grâce à sa légèreté, cela nous a permis de traiter non seulement de plus grandes populations (de l’ordre de milliers d’individus) mais aussi de plus longues périodes évolutionnaires (100 années, approximativement 5000 générations). Notre première expérience avec ce modèle s’est concentrée sur la possibilité de reproduire des cas d’école de spéciation (allopatrique, parapatrique, péripatrique) sur cette plate-forme. Grâce à APOGet, une nouvelle procédure de regroupement pour l’extraction en parallèle d’espèces à partir d’un arbre généalogique, nous avons pu affirmer que le système était effectivement capable de spéciation spontanée. Cela nous a conduit à une dernière expérience dans laquelle l’environnement était contrôlé par de la Programmation Génétique Cartésienne (CGP), permettant ainsi une évolution automatique d’une population et des contraintes abiotiques auxquelles elle était confrontée. Par une variation du traditionnel algorithme 1 + λ nous avons obtenu 10 populations finales qui ont survécu à de brutales et imprévisibles variations environnementales. En les comparant à un groupe contrôle c pour lequel les contraintes ont été maintenues faibles et constantes, le groupe évolué e a montré des performances mitigées: dans les deux types de tests, une moitié de e surpassait c qui, à son tour, surpassait la moitié restante de e. Nous avons aussi trouvé une très forte corrélation entre les chutes catastrophiques de population et la performance des évolutions correspondantes. Il en résulte que l’évolution de population dans des environnements hostiles et dynamiques n’est pas une panacée bien que ces expériences en démontrent le potentiel et souligne le besoin d’études ultérieures plus approfondies.Artificial Life researchers have, for decades, created a plethora of creatures using numerous encoding schemes, motile capabilities and cognitive capacities. One recurring pattern, however, is that focus is solely put on the evolved individuals, with very limited environmental variations. In this work, we argue that more complex abiotic constraints could drive an evolutionary process towards more robust and diverse regions of the genetic space. We started with a complex morphogenetic model, based on K. Sims’ directed graphs, which relied on the Bullet physics engine for accuracy and used 6Degrees of Freedom constraints to connect pairs of organs. We evolved a panel of natural-looking plants which had to cope with varying resource levels thanks to a mobile light source and seasonal rain patterns. In addition to this experiment, we also obtained improved vertical growth by adding an artificialbiotic constraint in the form of static grass blades. However, the computational cost of this model precluded scaling to a population-level evolution and was reduced in the successive experiment, notably by removing the physical engine. This led to the exploration of co-evolution on single-species populations which, thanks to our Bail-Out Crossover (BOC) algorithm, were able to self-reproduce. The resulting populations provided valuable insight into the mechanisms of self-sustainability. These were put to action in an even more straightforward morphogenetic model inspired by the work of Bornhofen. Due to its light weightness, this allowed for both larger populations (up to thousands of individuals) and longer evolutionary periods (100 years, roughly 5K generations). Our first experiment on this model tested whether text-book cases of speciation could be reproduced in our framework. Such positive results were observed thanks to the species monitoring capacities of APOGeT, a novel clustering procedure we designed for online extraction of species from a genealogic tree. This drove us to a final experiment in which the environment was controlled through Cartesian Genetic Programming thus allowing the automated evolution of both the population and abiotic constraints it is subjected to. Through a variation of the traditional1 + λ algorithm, we obtained 10 populations (evolved group e) which had endured in harsh and unpredictable environments. These were confronted to a control group c, in which the constraints were kept mild and constant, on two types of colonization evaluation. Results showed that the evolved group was heterogeneous with half of e consistently outperforming members of c and the other half exhibiting worse performances than the baseline. We also found a very strong positive correlation between catastrophic drops in population level during evolution with the robustness of their final representatives. From this work, two conclusions can be drawn. First, though the need to fight on both the abiotic and biotic fronts can lead to worse performances, more robust individuals can be found in reasonable time-frames. Second, the automated co-evolution of populations and their environments is essential in exploring counter-intuitive, yet fundamental, dynamics both in biological and artificial life