152 research outputs found
Distinctive properties of biological neural networks and recent advances in bottom-up approaches toward a better biologically plausible neural network
Although it may appear infeasible and impractical, building artificial intelligence (AI) using a bottom-up approach based on the understanding of neuroscience is straightforward. The lack of a generalized governing principle for biological neural networks (BNNs) forces us to address this problem by converting piecemeal information on the diverse features of neurons, synapses, and neural circuits into AI. In this review, we described recent attempts to build a biologically plausible neural network by following neuroscientifically similar strategies of neural network optimization or by implanting the outcome of the optimization, such as the properties of single computational units and the characteristics of the network architecture. In addition, we proposed a formalism of the relationship between the set of objectives that neural networks attempt to achieve, and neural network classes categorized by how closely their architectural features resemble those of BNN. This formalism is expected to define the potential roles of top-down and bottom-up approaches for building a biologically plausible neural network and offer a map helping the navigation of the gap between neuroscience and AI engineering
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Using Deep Neural Networks for Scheduling Resource-Constrained Activity Sequences
Eines der bekanntesten Planungsprobleme stellt die Planung von AktivitÀten
unter BerĂŒcksichtigung von Reihenfolgenbeziehungen zwischen diesen
AktivitÀten sowie RessourcenbeschrÀnkungen dar. In der Literatur ist
dieses Planungsproblem als das ressourcenbeschrÀnkte Projektplanungsproblem
bekannt und wird im Englischen als Resource-Constrained Project
Scheduling Problem oder kurz RCPSP bezeichnet. Das Ziel dieses Problems
besteht darin, die Bearbeitungszeit einer AktivitÀtsfolge zu minimieren,
indem festgelegt wird, wann jede einzelne AktivitÀt beginnen soll, ohne
dass die RessourcenbeschrĂ€nkungen ĂŒberschritten werden. Wenn die Bearbeitungsdauern
der AktivitÀten bekannt und deterministisch sind, können
die Startzeiten der AktivitÀten à priori definiert werden, ohne dass die
Gefahr besteht, dass der Zeitplan unausfĂŒhrbar wird. Da jedoch die Bearbeitungsdauern
der AktivitÀten hÀufig nicht deterministisch sind, sondern auf
SchÀtzungen von Expertengruppen oder historischen Daten basieren, können
die realen Bearbeitungsdauern von den geschÀtzten abweichen. In diesem Fall
ist eine reaktive Planungsstrategie zu bevorzugen. Solch eine reaktive Strategie
legt die Startzeiten der einzelnen AktivitÀten nicht zu Beginn des Projektes
fest, sondern erst unmittelbar an jedem Entscheidungspunkt im Projekt, also
zu Beginn des Projektes und immer dann wenn eine oder mehrere AktivitÀten
abgeschlossen und die beanspruchten Ressourcen frei werden.
In dieser Arbeit wird eine neue reaktive Planungsstrategie fĂŒr das
ressourcenbeschrÀnkte Projektplanungsproblem vorgestellt. Im Gegensatz zu
anderen LiteraturbeitrÀgen, in denen exakte, heuristische und meta-heuristische
Methoden zur Anwendung kommen, basiert der in dieser Arbeit aufgestellte
Lösungsansatz auf kĂŒnstlichen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen.
Die neuronalen Netze verarbeiten die Informationen, die den aktuellen Zustand
der AktivitĂ€tsfolge beschreiben, und erzeugen daraus PrioritĂ€tswerte fĂŒr
die AktivitÀten, die im aktuellen Entscheidungspunkt gestartet werden können.
Das maschinelle Lernen und insbesondere das ĂŒberwachte Lernen werden fĂŒr das
Trainieren der neuronalen Netze mit beispielhaften Trainingsdaten angewendet,
wobei die Trainingsdaten mit Hilfe einer Simulation erzeugt wurden.
Sechs verschiedene neuronale Netzwerkstrukturen werden in dieser Arbeit betrachtet.
Diese Strukturen unterscheiden sich sowohl in der ihnen zur VerfĂŒgung
gestellten Eingabeinformation als auch der Art des neuronalen Netzes, das diese
Information verarbeitet. Es werden drei Arten von neuronalen Netzen betrachtet.
Diese sind neuronale Netze mit vollstÀndig verbundenen Schichten, 1-
dimensionale faltende neuronale Netze und 2-dimensionale neuronale faltende
Netze. DarĂŒber hinaus werden innerhalb jeder einzelnen Netzwerkstruktur verschiedene
Hyperparameter, z.B. die Lernrate, Anzahl der Lernepochen, Anzahl
an Schichten und Anzahl an Neuronen per Schicht, mittels einer Bayesischen Optimierung
abgestimmt. WĂ€hrend des Abstimmens der Hyperparameter wurden
auĂerdem Bereiche fĂŒr die Hyperparameter identifiziert, die zur Verbesserung
der Leistungen genutzt werden sollten.
Das am besten trainierte Netzwerk wird dann fĂŒr den Vergleich mit anderen
vierunddreiĂig reaktiven heuristischen Methoden herangezogen. Die Ergebnisse
dieses Vergleichs zeigen, dass der in dieser Arbeit vorgeschlagene Ansatz
in Bezug auf die Minimierung der Gesamtdauer der AktivitÀtsfolge die meisten
Heuristiken ĂŒbertrifft. Lediglich 3 Heuristiken erzielen kĂŒrzere Gesamtdauern
als der Ansatz dieser Arbeit, jedoch sind deren Rechenzeiten um viele
GröĂenordnungen lĂ€nger.
Eine Annahme in dieser Arbeit besteht darin, dass wĂ€hrend der AusfĂŒhrung
der AktivitÀten Abweichungen bei den AktivitÀtsdauern auftreten können,
obwohl die AktivitÀtsdauern generell als deterministisch modelliert werden.
Folglich wird eine SensitivitĂ€tsanalyse durchgefĂŒhrt, um zu prĂŒfen, ob die
vorgeschlagene reaktive Planungsstrategie auch dann kompetitiv bleibt, wenn
die AktivitÀtsdauern von den angenommenen Werten abweichen
Emerging Technologies
This monograph investigates a multitude of emerging technologies including 3D printing, 5G, blockchain, and many more to assess their potential for use to further humanityâs shared goal of sustainable development. Through case studies detailing how these technologies are already being used at companies worldwide, author Sinan KĂŒfeoÄlu explores how emerging technologies can be used to enhance progress toward each of the seventeen United Nations Sustainable Development Goals and to guarantee economic growth even in the face of challenges such as climate change. To assemble this book, the author explored the business models of 650 companies in order to demonstrate how innovations can be converted into value to support sustainable development. To ensure practical application, only technologies currently on the market and in use actual companies were investigated. This volume will be of great use to academics, policymakers, innovators at the forefront of green business, and anyone else who is interested in novel and innovative business models and how they could help to achieve the Sustainable Development Goals. This is an open access book
A Novel Self-organizing Fuzzy Cerebellar Model Articulation Controller Based Overlapping Gaussian Membership Function for Controlling Robotic System
This paper introduces an effective intelligent controller for robotic systems with uncertainties. The proposed method is a novel self-organizing fuzzy cerebellar model articulation controller (NSOFC) which is a combination of a cerebellar model articulation controller (CMAC) and sliding mode control (SMC). We also present a new Gaussian membership function (GMF) that is designed by the combination of the prior and current GMF for each layer of CMAC. In addition, the relevant data of the prior GMF is used to check tracking errors more accurately. The inputs of the proposed controller can be mixed simultaneously between the prior and current states according to the corresponding errors. Moreover, the controller uses a self-organizing approach which can increase or decrease the number of layers, therefore the structures of NSOFC can be adjusted automatically. The proposed method consists of a NSOFC controller and a compensation controller. The NSOFC controller is used to estimate the ideal controller, and the compensation controller is used to eliminate the approximated error. The online parameters tuning law of NSOFC is designed based on Lyapunovâs theory to ensure stability of the system. Finally, the experimental results of a 2 DOF robot arm are used to demonstrate the efficiency of the proposed controller
Autonomous landing of an UAV using Hâ based model predictive control
ossibly the most critical phase of an Unmanned Air Vehicle (UAV) flight is landing. To reduce the risk due to pilot error, autonomous landing systems can be used. Environmental disturbances such as wind shear can jeopardize safe landing, therefore a well-adjusted and robust control system is required to maintain the performance requirements during landing. The paper proposes a loop-shaping-based Model Predictive Control (MPC) approach for autonomous UAV landings. Instead of conventional MPC plant model augmentation, the input and output weights are designed in the frequency domain to meet the transient and steady-state performance requirements. Then, the Hâ loop shaping design procedure is used to synthesize the state-feedback controller for the shaped plant. This linear state-feedback control law is then used to solve an inverse optimization problem to design the cost function matrices for MPC. The designed MPC inherits the small-signal characteristics of the Hâ controller when constraints are inactive (i.e., perturbation around equilibrium points that keep the system within saturation limits). The Hâ loop shaping synthesis results in an observer plus state feedback structure. This state estimator initializes the MPC problem at each time step. The control law is successfully evaluated in a non-linear simulation environment under moderate and severe wind downburst. It rejects unmeasured disturbances, has good transient performance, provides an excellent stability margin, and enforces input constraints
Tracking the Temporal-Evolution of Supernova Bubbles in Numerical Simulations
The study of low-dimensional, noisy manifolds embedded in a higher dimensional space has been extremely useful in many applications, from the chemical analysis of multi-phase flows to simulations of galactic mergers. Building a probabilistic model of the manifolds has helped in describing their essential properties and how they vary in space. However, when the manifold is evolving through time, a joint spatio-temporal modelling is needed, in order to fully comprehend its nature. We propose a first-order Markovian process that propagates the spatial probabilistic model of a manifold at fixed time, to its adjacent temporal stages. The proposed methodology is demonstrated using a particle simulation of an interacting dwarf galaxy to describe the evolution of a cavity generated by a Supernov
Advances in Reinforcement Learning
Reinforcement Learning (RL) is a very dynamic area in terms of theory and application. This book brings together many different aspects of the current research on several fields associated to RL which has been growing rapidly, producing a wide variety of learning algorithms for different applications. Based on 24 Chapters, it covers a very broad variety of topics in RL and their application in autonomous systems. A set of chapters in this book provide a general overview of RL while other chapters focus mostly on the applications of RL paradigms: Game Theory, Multi-Agent Theory, Robotic, Networking Technologies, Vehicular Navigation, Medicine and Industrial Logistic
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