Logical behaviors

technical reportIn this paper we describe an approach to high-level multisensor integration in t h e context of an autonomous mobile robot. Previous papers have described the development of t h e INRIA mobile robot subsystems: 1. sensor and actuator systems 2. distance and range analysis 3. feature extraction and segmentation 4. motion detection 5. uncertainty management, and 6. 3 -D environment descriptions. We describe here an approach to: ? the semantic analysis of the 3-D environment descriptions

An integrated approach of learning, planning, and execution

Agents (hardware or software) that act autonomously in an environment have to be able to integrate three basic behaviors: planning, execution, and learning. This integration is mandatory when the agent has no knowledge about how its actions can affect the environment, how the environment reacts to its actions, or, when the agent does not receive as an explicit input, the goals it must achieve. Without an a priori theory, autonomous agents should be able to self-propose goals, set-up plans for achieving the goals according to previously learned models of the agent and the environment, and learn those models from past experiences of successful and failed executions of plans. Planning involves selecting a goal to reach and computing a set of actions that will allow the autonomous agent to achieve the goal. Execution deals with the interaction with the environment by application of planned actions, observation of resulting perceptions, and control of successful achievement of the goals. Learning is needed to predict the reactions of the environment to the agent actions, thus guiding the agent to achieve its goals more efficiently. In this context, most of the learning systems applied to problem solving have been used to learn control knowledge for guiding the search for a plan, but few systems have focused on the acquisition of planning operator descriptions. As an example, currently, one of the most used techniques for the integration of (a way of) planning, execution, and learning is reinforcement learning. However, they usually do not consider the representation of action descriptions, so they cannot reason in terms of goals and ways of achieving those goals. In this paper, we present an integrated architecture, lope, that learns operator definitions, plans using those operators, and executes the plans for modifying the acquired operators. The resulting system is domain-independent, and we have performed experiments in a robotic framework. The results clearly show that the integrated planning, learning, and executing system outperforms the basic planner in that domain.Publicad

Webots inteligentes autónomos

Un sistema inteligente autónomo (SIA) se define como tal, si cumple con las siguientes condiciones: (i) transforma las percepciones de su entorno en situaciones (conjunto de datos esenciales del estado del entorno), (ii) elige sus propios sub-objetivos guiado por su objetivo de diseño, (iii) construye sus propios planes para alcanzar sus objetivos, basándose en su propia experiencia (percepciones almacenadas en memoria), (iv) ejecuta el plan construido y (v) aprende a partir de las interacciones con su entorno. Es decir, un SIA es aquel sistema que percibe su entorno, que planifica sus acciones, que ejecuta los planes y que aprende a partir de las experiencias previas. Por otra parte actualmente, se define un webot como un robot virtual (artefacto software) que “habita” la web y desarrolla en ella determinadas tareas para las cuales ha sido programado. Este proyecto busca fusionar los conceptos de SIA y webot sentando las bases conceptuales para definir un webot inteligente autónomo y explorar sus potenciales aplicaciones.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Webots inteligentes autónomos

Un sistema inteligente autónomo (SIA) se define como tal, si cumple con las siguientes condiciones: (i) transforma las percepciones de su entorno en situaciones (conjunto de datos esenciales del estado del entorno), (ii) elige sus propios sub-objetivos guiado por su objetivo de diseño, (iii) construye sus propios planes para alcanzar sus objetivos, basándose en su propia experiencia (percepciones almacenadas en memoria), (iv) ejecuta el plan construido y (v) aprende a partir de las interacciones con su entorno. Es decir, un SIA es aquel sistema que percibe su entorno, que planifica sus acciones, que ejecuta los planes y que aprende a partir de las experiencias previas. Por otra parte actualmente, se define un webot como un robot virtual (artefacto software) que “habita” la web y desarrolla en ella determinadas tareas para las cuales ha sido programado. Este proyecto busca fusionar los conceptos de SIA y webot sentando las bases conceptuales para definir un webot inteligente autónomo y explorar sus potenciales aplicaciones.Eje: Innovación en Sistemas de SoftwareRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

A Survey of Machine Learning Systems Integrating Explanation-Based and Similarity-Based Methods

Two disparate machine learning approaches have received considerable attention. These are explanation-based and similarity-based learning. The basic goal of an explanation-based learning system is to more efficiently recognize concepts that it is already capable of recognizing. The learning process involves a knowledge-intensive analysis of an environment-provided example of a concept in order to extract its characteristic features. The basic goal of a similarity-based system, on the other hand, is to acquire descriptions that allow the system to recognize concepts it does not yet know. Although they have been applied with some success to problems in a variety of domains, both methods have clear deficiencies. Explanation-based learning assumes that a system will be provided with an explicit domain theory that is complete, correct, and tractable. This assumption is unrealistic for many complex, real-world domains. Similarity-based learning suffers because of its lack of an explicit theory. Since the two methods are complementary in nature, an obvious solution is to augment systems using one approach with techniques from the other. This survey discusses machine learning systems that integrate explanation-based and similarity-based learning methods such that one is incorporated primarily to handle a deficiency of the other. Although sufficient background material is provided that the reader need not be familiar with machine learning, general knowledge of AI is assumed

Modeling, Simulation, and Realization of Cognitive Technical Systems

This thesis presents a novel approach for the modeling, simulation, and realization of Cognitive Technical Systems. In contrast to other approaches, in this thesis, the structure and dynamic of the real world is initially formalized my means of an intermediate level instead of implementing a technical model directly. Furthermore, human cognition is investigated in an integrated manner and based on experiments with a mobile robot, as an example for a complex technical system. The formal description of human interaction and cognition is realized by Situation-Operator-Modeling (SOM), which can be implemented technically by patterns of high-level Petri Nets. With the state space of a SOM-based Petri Net, Human-Machine-Interaction can be analyzed, e.g., in order to detect human errors automatically. Furthermore, several cognitive functions, like planning, execution, perception, and learning, can be simulated. The different cognitive functions and related representations, which are all based on the same methodical background, are combined within an integrated cognitive architecture. Only the interplay among several functions and a novel kind of knowledge structuring, which contributes significantly to reduce the complexity of the real world, enable the realization of human-like behavior for technical systems. The system's capability to establish and to refine goal-directed behavior from interaction with the environment, also if no system-specific initial knowledge is available, is demonstrated by experiments with a mobile robot interacting within a dynamic office environment. An additional value of this thesis for further research is especially given by the proposed generic approach for modeling, simulation, and analysis of Human-Machine-Interaction. Moreover, the formal description and implementation of the cognitive functions, the developed knowledge structuring, and the cognitive architecture may be applied to arbitrary kind of technical systems.'Modellbildung, Simulation und Realisierung von Kognitiven Technischen Systemen' In dieser Arbeit wird ein neuartiger Ansatz zur Modellbildung, Simulation und Realisierung von Kognitiven Technischen Systemen präsentiert. Gegenüber bestehenden Ansätzen setzt sich diese Arbeit insbesondere dadurch ab, dass die Struktur und Dynamik der realen Welt zuerst über eine methodische Zwischenebene formal beschrieben und erst danach technisch implementiert wird. Zudem wird menschliche Kognition ganzheitlich untersucht und direkt mit Hilfe von Experimenten mit einem mobilen Roboter, als Beispiel für ein komplexes technisches System, erprobt und entwickelt. Die formale Beschreibung von menschlicher Interaktion und Kognition erfolgt über Situations-Operator-Modellbildung (SOM), welche über spezielle Muster höherer Petrinetze technisch implementiert werden kann. Durch den Zustandsraum eines SOM-basierten Petrinetzes ist es möglich, Mensch-Maschine-Interaktion zu analysieren, um beispielsweise menschliche Fehler automatisiert zu erfassen. Zudem können verschiedene kognitive Funktionen, wie Planen, Handeln, Wahrnehmung und Lernen simuliert werden. Die verschiedenen kognitiven Funktionen und entsprechenden Repräsentationen, welche auf der gleichen methodischen Grundlage basieren, werden in einer kognitiven Architektur zusammengeführt. Erst das Zusammenspiel verschiedener Funktionen und ein neuartiger Ansatz zur Wissensstrukturierung, wodurch insbesondere die Komplexität der realen Welt reduziert wird, ermöglicht die Realisierung menschenähnlichen Verhaltens für technische Systeme. Durch Experimente mit einem mobilen Roboter, der in einer dynamischen Büroumgebung interagiert, kann gezeigt werden, dass das vorgestellte System ohne anwendungsspezifisches Vorwissen in der Lage ist, zielführendes Verhalten aus der Interaktion mit der Umgebung zu erhalten und zu verbessern. Ein Mehrwert aus dieser Arbeit für weiterführende Forschungsarbeiten ergibt sich insbesondere durch den vorgestellten generischen Ansatz zur Modellbildung, Simulation und Analyse von Mensch-Maschine-Interaktion. Zudem können die formale Beschreibung und die Implementierung der kognitiven Funktionen, der entwickelten Wissensstrukturierung und der darauf aufbauenden kognitiven Architektur auf beliebige technische Systeme übertragen werden

Proceedings / 17. Workshop Computational Intelligence [Elektronische Ressource] : Dortmund, 5. - 7. Dezember 2007

Dieser Tagungsband enthält die Beiträge des 17. Workshops „Computational Intelligence“ des Fachausschusses 5.14 der VDI/VDE-Gesellschaft für Mess- und Automatisierungstechnik (GMA) und der Fachgruppe „Fuzzy-Systeme und Soft-Computing“ der Gesellschaft für Informatik (GI), der vom 5. – 7. Dezember 2007 im Haus Bommerholz bei Dortmund stattfindet. Der GMA-Fachausschuss 5.14 „Computational Intelligence“ entstand 2005 aus den bisherigen Fachausschüssen „Neuronale Netze und Evolutionäre Algorithmen“ (FA 5.21) sowie „Fuzzy Control“ (FA 5.22). Der Workshop steht in der Tradition der bisherigen Fuzzy-Workshops, hat aber seinen Fokus in den letzten Jahren schrittweise erweitert. Die Schwerpunkte sind Methoden, Anwendungen und Tools für • Fuzzy-Systeme, • Künstliche Neuronale Netze, • Evolutionäre Algorithmen und • Data-Mining-Verfahren sowie der Methodenvergleich anhand von industriellen und Benchmark-Problemen. INHALTSVERZEICHNIS T. Fober, E. Hüllermeier, M. Mernberger (Philipps-Universität Marburg): Evolutionary Construction of Multiple Graph Alignments for the Structural Analysis of Biomolecules G. Heidemann, S. Klenk (Universität Stuttgart): Visual Analytics for Image Retrieval F. Rügheimer (OvG-Universität Magdeburg): A Condensed Representation for Distributions over Set-Valued Attributes T. Mrziglod (Bayer Technology Services GmbH, Leverkusen): Mit datenbasierten Technologien und Versuchsplanung zu erfolgreichen Produkten H. Schulte (Bosch Rexroth AG, Elchingen): Approximationsgenauigkeit und dynamisches Fehlerwachstum der Modellierung mit Takagi-Sugeno Fuzzy Systemen C. Burghart, R. Mikut, T. Asfour, A. Schmid, F. Kraft, O. Schrempf, H. Holzapfel, R. Stiefelhagen, A. Swerdlow, G. Bretthauer, R. Dillmann (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH): Kognitive Architekturen für humanoide Roboter: Anforderungen, Überblick und Vergleich R. Mikut, C. Burghart, A. Swerdlow (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Universität Karlsruhe): Ein Gedankenexperiment zum Entwurf einer integrierten kognitiven Architektur für humanoide Roboter G. Milighetti, H.-B. Kuntze (FhG IITB Karlsruhe): Diskret-kontinuierliche Regelung und Überwachung von Robotern basierend auf Aktionsprimitiven und Petri-Netzen N. Rosemann, W. Brockmann (Universität Osnabrück): Kontrolle dynamischer Eigenschaften des Online-Lernens in Neuro-Fuzzy-Systemen mit dem SILKE-Ansatz A. Hans, D. Schneegaß, A. Schäfer, S. Udluft (Siemens AG, TU Ilmenau): Sichere Exploration für Reinforcement-Learning-basierte Regelung Th. Bartz-Beielstein, M. Bongards, C. Claes, W. Konen, H. Westenberger (FH Köln): Datenanalyse und Prozessoptimierung für Kanalnetze und Kläranlagen mit CI-Methoden S. Nusser, C. Otte, W. Hauptmann (Siemens AG, OvG-Universität Magdeburg): Learning Binary Classifiers for Applications in Safety-Related Domains W. Jakob, A. Quinte, K.-U. Stucky, W. Süß, C. Blume (Forschungszentrum Karlsruhe GmbH; FH Köln, Campus Gummersbach) Schnelles Resource Constrained Project Scheduling mit dem Evolutionären Algorithmus GLEAM M. Preuß, B. Naujoks (Universität Dortmund): Evolutionäre mehrkriterielle Optimierung bei Anwendungen mit nichtzusammenhängenden Pareto-Mengen G. Rudolph, M. Preuß (Universität Dortmund): in mehrkriterielles Evolutionsverfahren zur Bestimmung des Phasengleichgewichts von gemischten Flüssigkeiten Y. Chen, O. Burmeister, C. Bauer, R. Rupp, R. Mikut (Universität Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH, Orthopädische Universitätsklinik Heidelberg): First Steps to Future Applications of Spinal Neural Circuit Models in Neuroprostheses and Humanoid Robots F. Hoffmann, J. Braun, T. Bertram, S. Hölemann (Universität Dortmund, RWTH Aachen): Multikriterielle Optimierung mit modellgestützten Evolutionsstrategien S. Piana, S. Engell (Universität Dortmund): Evolutionäre Optimierung des Betriebs von rohrlosen Chemieanlagen T. Runkler (Siemens AG, CT IC 4): Pareto Optimization of the Fuzzy c–Means Clustering Model Using a Multi–Objective Genetic Algorithm H. J. Rommelfanger (J.W. Goethe-Universität Frankfurt am Main): Die Optimierung von Fuzzy-Zielfunktionen in Fuzzy (Mehrziel-) LPSystemen - Ein kritischer Überblick D. Gamrad, D. Söffker (Universität Duisburg-Essen): Formalisierung menschlicher Interaktionen durch Situations-Operator- Modellbildung S. Ritter, P. Bretschneider (FhG AST Ilmenau): Optimale Planung und Betriebsführung der Energieversorgung im liberalisierten Energiemarkt R. Seising (Medizinische Universität Wien): Heinrich Hertz, Ludwig Wittgenstein und die Fuzzy-Strukturen - Eine kleine „Bildergeschichte“ zur Erkenntnisphilosophie J. Limberg, R. Seising (Medizinische Universität Wien): Sequenzvergleiche im Fuzzy-Hypercube M. Steinbrecher, R. Kruse (OvG-Universität Magdeburg): Visualisierung temporaler Abhängigkeiten in Bayesschen Netzen M. Schneider, R. Tillmann, U. Lehmann, J. Krone, P. Langbein, U. Stark, J. Schrickel, Ch. Ament, P. Otto (FH Südwestfalen, Airbus Deutschland GmbH, Hamburg, TU Ilmenau): Künstliches Neuronales Netz zur Analyse der Geometrie von großflächig gekrümmten Bauteilen C. Frey (FhG IITB Karlsruhe): Prozessdiagnose und Monitoring feldbusbasierter Automatisierungsanlagen mittels selbstorganisierender Karte