Génération d'émotions artificielles négatives à partir de modèles temporels des intentions d'agents situés

Le rôle primordial que jouent les émotions dans le fonctionnement de l'esprit humain n'est plus à démontrer. En effet, des recherches en psychologie, neurologie et éthologie ont identifié les fonctions essentielles que remplissent les émotions au sein des processus cognitifs des êtres vivants qui en sont dotés.Le projet de recherche présenté ici a pour but d'utiliser les connaissances acquises à propos des émotions pour améliorer l'adaptabilité des agents situés, c'est-à-dire leur capacité à réagir correctement à des situations problématiques non prévues par leur concepteur. La principale source d'inspiration du processus émotionnel développé est la psychologie des émotions, et plus particulièrement les théories de la concordance. Selon ces théories, les émotions sont générées par la détection d'événements qui sont en concordance ou en discordance avec les préoccupations de l'individu.Le processus émotionnel développé dans cette thèse s'inspire de ces théories afin de doter des agents situés de la fonction de signal des émotions, c'est-à-dire mettre en valeur les situations inhabituelles nécessitant une réponse adaptative.Le processus émotionnel développé ne dépend ni de configurations de l'environnement prédéfinies, ni de la mission confiée aux agents. De plus, sa dépendance vis-à-vis des connaissances introduites par le concepteur a été réduite à des informations qui ne dépendent pas d'une interprétation de la façon dont les agents expérimentent la réalité. Ces caractéristiques permettent de considérer le processus émotionnel développé comme la base d'un mécanisme plus générique d'analyse de l'environnement et de l'état interne de l'agent. Un tel mécanisme est nécessaire pour déclencher des changements de stratégie ou des phases d'apprentissage et d'adaptation de façon pertinente et autonome. Concrètement, le processus émotionnel génère deux émotions négatives, la peur et la colère, en fonction des disparités détectées entre les intentions et les actions de l'agent. En accord avec la psychologie et l'éthologie, le choix de quelle émotion est déclenchée dépend de la capacité d'action de l'agent sur la situation. Ainsi, la peur d'un agent augmente s'il considère que ses actions n'ont pas d'effet sur la situation lors de l'apparition d'une disparité. Sa colère augmente dans le cas contraire. Les causes de ces disparités sont ensuite mises en valeur afin que d'autres processus cognitifs puissent adapter le comportement de l'agent à la situation problématique rencontrée.Le modèle d'émotions artificielles basé sur ce processus émotionnel a été appliqué à une tâche de collecte collective. Des expériences en simulation ont permis de montrer que la mise en valeur des causes des disparités détectées améliore les capacités d'adaptation d'un groupe d'agents réalisant cette tâche. Cette amélioration est encore plus nette lorsque les agents se coordonnent à partir de leurs positions dans une hiérarchie.Le processus émotionnel développé constitue donc une première étape nécessaire à la réalisation d'un mécanisme générique d'analyse qui donnerait une autonomie optimale aux agents situés évoluant seuls ou en groupe

Contagion émotionnelle dans un contexte proie-prédateur

The MIND implementation of successive development steps of prey behaviour using a reactive model, an individual emotional model and a collective emotional model. A variable module is used to represent individual fear, which is regulated by its associated behaviour (Anxiety). A behaviour concurrent on the fear variable is added to express and perceive the state of fear in other agents (emotional contagion). Behaviours are programmed proof-of-concept implemented in MIND modules. This video supports the article "Influence de l'introduction d'une proto-emotion de peur sur l'émergence de comportements collectifs", JFSMA2023 (https://pfia23.icube.unistra.fr/conferences/jfsma/).L'implémentation MIND des étapes successives de développement du comportement de proies en utilisant un modèle réactif, un modèle émotionnel individuel puis un modèle émotionnel collectif. Un module variable est utilisé pour représenter la peur individuelle, qui est régulée par son comportement associé (Anxiété). Un comportement concurrent sur la variable peur est ajouté pour exprimer et percevoir l'état de peur chez les autres agents (contagion émotionnelle). Les comportements sont des preuves de concept programmées, implémentées dans des modules MIND. Cette vidéo soutient l'article "Influence de l'introduction d'une proto-émotion de peur sur l'émergence de comportements collectifs", JFSMA2023 (https://pfia23.icube.unistra.fr/conferences/jfsma/)

Emotional Processes for Cyber-Physical Systems Resilience

International audienceThe cyber-physical systems deployment takes up an ever-increasing number of fields of application. The variety of platforms used for implementing cyber-physical systems and the dynamic interconnection of their components make the resilience issue of these systems very important. Our work aims to use the knowledge from human and social sciences, particularly to inspire from the emotional processes for creating an agent architecture that increases the cyber-physical systems resilience. Emotional inspiration occurs in the individual decision-making processes as well as in the social coordination mechanisms. In addition, one of the principal hypotheses in our research is that the multi-agent paradigm is suitable for integrating emotional processes into cyber-physical systems

Observability and reconstructibility of bounded cellular automata

International audienceThe aim of this article is to provide several ways to assess the observability and the reconstructibility of bounded cellular automata (CA). First, generic definitions for the considered CA and their associated sensors are given, as well as the definitions for observability and reconstructibility of these measured dynamical systems. Criteria of observability and reconstructibility are proposed for linear and affine CA through an extension of the Kalman criterion and for non-linear CA from an extension of the results on observability and reconstructibility of Boolean networks. A method for decentralised observability calculation is presented for non-linear CA in order to reduce the algorithmic complexity. These criteria are analyzed and illustrated through several examples, either with fixed or mobile sensors. Numerical methods and related complexity issues are discussed

Observability and reconstructibility of bounded cellular automata

International audienceThe aim of this article is to provide several ways to assess the observability and the reconstructibility of bounded cellular automata (CA). First, generic definitions for the considered CA and their associated sensors are given, as well as the definitions for observability and reconstructibility of these measured dynamical systems. Criteria of observability and reconstructibility are proposed for linear and affine CA through an extension of the Kalman criterion and for non-linear CA from an extension of the results on observability and reconstructibility of Boolean networks. A method for decentralised observability calculation is presented for non-linear CA in order to reduce the algorithmic complexity. These criteria are analyzed and illustrated through several examples, either with fixed or mobile sensors. Numerical methods and related complexity issues are discussed

Social Organisation of Mobile Sensors for Wildfire Spread Estimation

International audienceIn this paper, we focus on the social organisation of mobile sensor network for the observation of distributed parameter systems. We built a framework that allows us to compare different social organisation in terms of observation performance. First, we studied the topology of generic social organisation with graph theory criteria. Then, we benchmarked some of these organisations when we applied them to mobile sensor network for the observation of a cellular-automaton simulated wildfire

Robotic Software Integration Using MARIE

This paper presents MARIE, a middleware framework oriented towards developing and integrating new and existing software for robotic systems. By using a generic communication framework, MARIE aims to create a flexible distributed component system that allows robotics developers to share software programs and algorithms, and design prototypes rapidly based on their own integration needs. The use of MARIE is illustrated with the design of a socially interactive autonomous mobile robot platform capable of map building, localization, navigation, tasks scheduling, sound source localization, tracking and separation, speech recognition and generation, visual tracking, message reading and graphical interaction using a touch screen interface

Rule fusion for the imitation of a human tutor

Abstract — In virtual worlds, character credibility suffers from an increasing discrepancy between visual realism, physical modelling quality and behaviour simulation weakness. As behaviour credibility is firmly embedded in the eye of the human observer, it needs to be as close to human expectation as possible. In this study, we define a learning process able to build rule-based behaviour from the observation of a human tutor controlling a virtual agent and from a progressive fusion of rules. The ability of this imitation process to model humancontrolled behaviour is assessed upon experiments carried out on a flee-attack scenario for an RTS game. Its efficiency is examined in a game development context. I

Synchronisation of Elementary Cellular Automata with a Small Initial Error. Application to Rule 18

In this paper, we study how synchronization and state estimation are related in the context of elementary cellular automata. We first characterize the synchronization error between two 1D elementary cellular automata implementing Wolfram’s 18th rule. Then we propose a simple approach to statistically model the transient phase of the synchronization error spread. We finally present a way to utilize this model of the error spread to place mobile sensors in order to reduce the overall synchronization error when the initial error is small