Probabilistic Models of Motor Production

N. Bernstein defined the ability of the central neural system (CNS) to control many degrees of freedom of a physical body with all its redundancy and flexibility as the main problem in motor control. He pointed at that man-made mechanisms usually have one, sometimes two degrees of freedom (DOF); when the number of DOF increases further, it becomes prohibitively hard to control them. The brain, however, seems to perform such control effortlessly. He suggested the way the brain might deal with it: when a motor skill is being acquired, the brain artificially limits the degrees of freedoms, leaving only one or two. As the skill level increases, the brain gradually "frees" the previously fixed DOF, applying control when needed and in directions which have to be corrected, eventually arriving to the control scheme where all the DOF are "free". This approach of reducing the dimensionality of motor control remains relevant even today. One the possibles solutions of the Bernstetin's problem is the hypothesis of motor primitives (MPs) - small building blocks that constitute complex movements and facilitite motor learnirng and task completion. Just like in the visual system, having a homogenious hierarchical architecture built of similar computational elements may be beneficial. Studying such a complicated object as brain, it is important to define at which level of details one works and which questions one aims to answer. David Marr suggested three levels of analysis: 1. computational, analysing which problem the system solves; 2. algorithmic, questioning which representation the system uses and which computations it performs; 3. implementational, finding how such computations are performed by neurons in the brain. In this thesis we stay at the first two levels, seeking for the basic representation of motor output. In this work we present a new model of motor primitives that comprises multiple interacting latent dynamical systems, and give it a full Bayesian treatment. Modelling within the Bayesian framework, in my opinion, must become the new standard in hypothesis testing in neuroscience. Only the Bayesian framework gives us guarantees when dealing with the inevitable plethora of hidden variables and uncertainty. The special type of coupling of dynamical systems we proposed, based on the Product of Experts, has many natural interpretations in the Bayesian framework. If the dynamical systems run in parallel, it yields Bayesian cue integration. If they are organized hierarchically due to serial coupling, we get hierarchical priors over the dynamics. If one of the dynamical systems represents sensory state, we arrive to the sensory-motor primitives. The compact representation that follows from the variational treatment allows learning of a motor primitives library. Learned separately, combined motion can be represented as a matrix of coupling values. We performed a set of experiments to compare different models of motor primitives. In a series of 2-alternative forced choice (2AFC) experiments participants were discriminating natural and synthesised movements, thus running a graphics Turing test. When available, Bayesian model score predicted the naturalness of the perceived movements. For simple movements, like walking, Bayesian model comparison and psychophysics tests indicate that one dynamical system is sufficient to describe the data. For more complex movements, like walking and waving, motion can be better represented as a set of coupled dynamical systems. We also experimentally confirmed that Bayesian treatment of model learning on motion data is superior to the simple point estimate of latent parameters. Experiments with non-periodic movements show that they do not benefit from more complex latent dynamics, despite having high kinematic complexity. By having a fully Bayesian models, we could quantitatively disentangle the influence of motion dynamics and pose on the perception of naturalness. We confirmed that rich and correct dynamics is more important than the kinematic representation. There are numerous further directions of research. In the models we devised, for multiple parts, even though the latent dynamics was factorized on a set of interacting systems, the kinematic parts were completely independent. Thus, interaction between the kinematic parts could be mediated only by the latent dynamics interactions. A more flexible model would allow a dense interaction on the kinematic level too. Another important problem relates to the representation of time in Markov chains. Discrete time Markov chains form an approximation to continuous dynamics. As time step is assumed to be fixed, we face with the problem of time step selection. Time is also not a explicit parameter in Markov chains. This also prohibits explicit optimization of time as parameter and reasoning (inference) about it. For example, in optimal control boundary conditions are usually set at exact time points, which is not an ecological scenario, where time is usually a parameter of optimization. Making time an explicit parameter in dynamics may alleviate this

Probabilistic Models of Motor Production

N. Bernstein defined the ability of the central neural system (CNS) to control many degrees of freedom of a physical body with all its redundancy and flexibility as the main problem in motor control. He pointed at that man-made mechanisms usually have one, sometimes two degrees of freedom (DOF); when the number of DOF increases further, it becomes prohibitively hard to control them. The brain, however, seems to perform such control effortlessly. He suggested the way the brain might deal with it: when a motor skill is being acquired, the brain artificially limits the degrees of freedoms, leaving only one or two. As the skill level increases, the brain gradually "frees" the previously fixed DOF, applying control when needed and in directions which have to be corrected, eventually arriving to the control scheme where all the DOF are "free". This approach of reducing the dimensionality of motor control remains relevant even today. One the possibles solutions of the Bernstetin's problem is the hypothesis of motor primitives (MPs) - small building blocks that constitute complex movements and facilitite motor learnirng and task completion. Just like in the visual system, having a homogenious hierarchical architecture built of similar computational elements may be beneficial. Studying such a complicated object as brain, it is important to define at which level of details one works and which questions one aims to answer. David Marr suggested three levels of analysis: 1. computational, analysing which problem the system solves; 2. algorithmic, questioning which representation the system uses and which computations it performs; 3. implementational, finding how such computations are performed by neurons in the brain. In this thesis we stay at the first two levels, seeking for the basic representation of motor output. In this work we present a new model of motor primitives that comprises multiple interacting latent dynamical systems, and give it a full Bayesian treatment. Modelling within the Bayesian framework, in my opinion, must become the new standard in hypothesis testing in neuroscience. Only the Bayesian framework gives us guarantees when dealing with the inevitable plethora of hidden variables and uncertainty. The special type of coupling of dynamical systems we proposed, based on the Product of Experts, has many natural interpretations in the Bayesian framework. If the dynamical systems run in parallel, it yields Bayesian cue integration. If they are organized hierarchically due to serial coupling, we get hierarchical priors over the dynamics. If one of the dynamical systems represents sensory state, we arrive to the sensory-motor primitives. The compact representation that follows from the variational treatment allows learning of a motor primitives library. Learned separately, combined motion can be represented as a matrix of coupling values. We performed a set of experiments to compare different models of motor primitives. In a series of 2-alternative forced choice (2AFC) experiments participants were discriminating natural and synthesised movements, thus running a graphics Turing test. When available, Bayesian model score predicted the naturalness of the perceived movements. For simple movements, like walking, Bayesian model comparison and psychophysics tests indicate that one dynamical system is sufficient to describe the data. For more complex movements, like walking and waving, motion can be better represented as a set of coupled dynamical systems. We also experimentally confirmed that Bayesian treatment of model learning on motion data is superior to the simple point estimate of latent parameters. Experiments with non-periodic movements show that they do not benefit from more complex latent dynamics, despite having high kinematic complexity. By having a fully Bayesian models, we could quantitatively disentangle the influence of motion dynamics and pose on the perception of naturalness. We confirmed that rich and correct dynamics is more important than the kinematic representation. There are numerous further directions of research. In the models we devised, for multiple parts, even though the latent dynamics was factorized on a set of interacting systems, the kinematic parts were completely independent. Thus, interaction between the kinematic parts could be mediated only by the latent dynamics interactions. A more flexible model would allow a dense interaction on the kinematic level too. Another important problem relates to the representation of time in Markov chains. Discrete time Markov chains form an approximation to continuous dynamics. As time step is assumed to be fixed, we face with the problem of time step selection. Time is also not a explicit parameter in Markov chains. This also prohibits explicit optimization of time as parameter and reasoning (inference) about it. For example, in optimal control boundary conditions are usually set at exact time points, which is not an ecological scenario, where time is usually a parameter of optimization. Making time an explicit parameter in dynamics may alleviate this

Current Problems of Legal Regulation of Remote Work in the Context of the Introduction of Restrictive Measures Caused by the Spread of Covid-19 in Ukraine and the EU

The COVID-19 coronavirus pandemic, which has spread to all countries of the world, has posed new challenges in terms of legal, socio-economic, political, and social development. The pandemic produced a need for a mechanism of legal regulation of a special organization of the remote work, working hours, workplace, working conditions, etc. The study aims to analyze and compare the legal regulation of remote work under the introduction of restrictive measures caused by the spread of COVID-19 in Ukraine and the EU. The leading method was the method of comparative analysis. It helped to compare the specifics of the practice of EU member states in the field of legal regulation of remote work under the above conditions in Ukraine and the EU, identify how these issues are regulated in other EU countries. In Ukraine, it is necessary to improve the rules for regulating the responsibilities of the employer to compensate for the costs of a remote worker, enshrining in law the obligation of the employer to provide the employee with computer equipment, means of communication. The experience of European countries proves it is necessary to implement “right to disconnect” in Ukraine. Information and knowledge gained from the experience of different EU countries can be used as a basis for the adaptation and development of new relevant provisions in Ukraine

Russian Propaganda in Germany on the Example of the Russin-Ukrainian War 2014-2020

The thesis describes Russian propaganda and desinformation strategy. It concentrates on the description of this strategy also in other than Russian media. In this thesis, the Russian influence on information in Germany about the Russian-Ukrainian conflict in 2014-2020 is what serves as an example of this praxis and strategy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org

Ruská propaganda v Němeku na příkladu rusko-ukrajinské výlky v letech 2014-2020

The thesis describes Russian propaganda and desinformation strategy. It concentrates on the description of this strategy also in other than Russian media. In this thesis, the Russian influence on information in Germany about the Russian-Ukrainian conflict in 2014-2020 is what serves as an example of this praxis and strategy. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)Práce se zabývá popisem způsobů ruské dezinformační strategie v Německu. Zaměřuje se přitom na popis (dez)informační praxe, kterou se Rusko snaží prosadit i v zahraničních médiích, a to na příkladu vlivu na informace poskytované v Německu o rusko-ukrajinském konfliktu v letech 2014-2020. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)Katedra německých a rakouských studiíDepartment of German and Austrian StudiesFaculty of Social SciencesFakulta sociálních vě

Making the Coupled Gaussian Process Dynamical Model Modular and Scalable with Variational Approximations

We describe a sparse, variational posterior approximation to the Coupled Gaussian Process Dynamical Model (CGPDM), which is a latent space coupled dynamical model in discrete time. The purpose of the approximation is threefold: first, to reduce training time of the model; second, to enable modular re-use of learned dynamics; and, third, to store these learned dynamics compactly. Our target applications here are human movement primitive (MP) models, where an MP is a reusable spatiotemporal component, or “module” of a human full-body movement. Besides re-usability of learned MPs, compactness is crucial, to allow for the storage of a large library of movements. We first derive the variational approximation, illustrate it on toy data, test its predictions against a range of other MP models and finally compare movements produced by the model against human perceptual expectations. We show that the variational CGPDM outperforms several other MP models on movement trajectory prediction. Furthermore, human observers find its movements nearly indistinguishable from replays of natural movement recordings for a very compact parameterization of the approximation

Naujas požiūris į valstybinių įmonių kūrimą Ukrainoje

The paper discusses the contradictions of state policy in the sphere of public ownership. It is noted that in the Ukraine there is a movement towards liberalization of all areas of public life which, on the one hand, justifies itself in the context of deregulation of certain spheres of the economy but, on the other, assumes a threatening character with regards to the unwarranted privatization of public property, etc. The inconsistency of the dominant scientific point of view on minimizing the participation of the state as the owner (entrepreneur) is emphasized. It is proposed that a system of innovative enterprises be created that would be able to accelerate the renovation of production in Ukraine. A new approach to the creation of state-owned enterprises has been developed. The expected results of the activity of the newly created state-owned enterprises and the directions of their further transformation are determined. The proposals presented in the paper will ensure the growth of the production potential of the domestic economy, which will be key to the accelerated socio-economic development of Ukraine.Straipsnyje nagrinėjami valstybės politikos prieštaravimai valstybės turto srityje. Pažymima, kad Ukrainoje vyksta judėjimas visų viešojo gyvenimo sričių liberalizavimo link, viena vertus, tai pateisinama tam tikrų ekonomikos sričių reguliavimo panaikinimo kontekste, bet, kita vertus, tampa grėsminga dėl nepagrįsto valstybės turto privatizavimo ir pan. Pastebimas dominuojančio požiūrio mokslo bendruomenje nenuoseklumas siekiant sumažinti valstybės, kaip savininko (verslininko), dalyvavimą. Siūloma sukurti naujausių valstybinių įmonių sistemą, kuri turėtų galimybę ir domėtųsi pagreitintu gamybos atkūrimu Ukrainoje. Straipsnyje suformuluotas naujas požiūris į įmonių valstybinės nuosavybės formos kūrimą. Nustatomi laukiami naujai įsteigtų valstybinių įmonių veiklos rezultatai ir jų tolesnio pertvarkymo kryptys. Straipsnyje išdėstyti pasiūlymai turėtų užtikrinti šalies ekonomikos gamybos potencialo augimą, kuris bus raktas į spartesnę Ukrainos socialinę ir ekonominę plėtrą

Розробка методики управління силами та засобами зв’язку з використанням методів ресурсної оптимізації в операціях військ (сил)

The most characteristic features of the construction of communication systems of groups of troops (forces) during the conduct of hostilities (operations) are a high level of a priori uncertainty regarding the operational situation and a small amount of initial data for communication planning. In such conditions, it is important to correctly choose the apparatus for evaluating the made management decisions, which will allow the officials of the points of the control system of the communication system of the groups of troops (forces) to be confident in the made decisions. That is why the issue of increasing the effectiveness of the management of forces and devices of communication of groups of troops (forces) during operations is an important and urgent issue.  The object of the research is the communication system of the group of troops (forces). The subject of the research is the effectiveness of the communication system of the grouping of troops (forces) in accordance with the purpose of the operation. The research developed a method for managing forces and devices of communication using methods of resource optimization in the operations of troops (forces). The novelty of the proposed method consists in taking into account the type of uncertainty regarding the operational situation in the operational space. Also, taking into account the number of members of the grouping (consumers of communication services) of groups of troops (forces) in operations. The novelty of the developed method consists in taking into account the duration of the operation (fighting) and the calculation of the labor costs necessary to meet the needs of the communication services of groups of troops (forces) while planning measures for the distribution and use of forces and devices of communication. The specified method is proposed to be implemented: – in planning documents during planning the deployment and operation of forces and devices of communication; – in the software during operational management of the communication system of troop groups.Найбільш характерними особливостями побудови систем зв’язку угруповань військ (сил) в ході ведення бойових дій (операцій) є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно оперативної обстановки та малий обсяг вихідних даних для планування зв’язку. У таких умовах важливий правильний вибір апарату оцінки прийнятих управлінських рішень, який дозволить посадовим особам органів (пунктів) управління системою зв’язку угруповань військ (сил) бути впевненим у рішеннях, що приймаються. Саме тому питання підвищення ефективності управління силами та засобами зв’язку угруповань військ (сил) в ході ведення операцій є важливим та актуальним питанням. Об’єктом дослідження є система зв’язку угруповання військ (сил). Предметом дослідження є ефективність функціонування системи зв’язку угруповання військ (сил) відповідно до мети операції. В дослідженні проведено розробку методики управління силами та засобами зв’язку з використанням методів ресурсної оптимізації в операціях військ (сил). Новизна запропонованої методики полягає у врахуванні типу невизначеності щодо оперативної обстановки в операційному просторі. А також врахування чисельності складу угруповання (споживачів послуг зв’язку) угруповань військ (сил) в операціях. Також новизна розробленої методики полягає в врахуванні при плануванні заходів з розподілу та застосування сил та засобів зв’язку тривалості ведення операції (ведення бойових дій) та розрахунку трудовитрат, необхідних для забезпечення потреб в послугах зв’язку угруповань військ (сил). Зазначену методику пропонується реалізувати: – у планувальних документах під час здійснення планування розгортання та експлуатації сил та засобів зв’язку; – у програмному забезпеченні, під час здійснення оперативного управління системою зв’язку угруповань військ

Розробка методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів

Artificial intelligence technologies are actively used to solve both general and highly specialized tasks. In the process of assessing (identifying) the condition of complex and heterogeneous objects, there is a high degree of a priori uncertainty regarding their condition and a small amount of initial data describing them. The trends of armed conflicts of the last decades and the regularities of the development of information systems, convincingly indicate the need to change approaches to the collection of information from various sources and their analysis. There is a constant transformation of the forms of information presentation and the order of storage and access to various types of data. The problem of integrating disparate sources of information collection into a single information space is also not fully resolved. That is why the issue of improving the efficiency of assessing the state of complex and heterogeneous dynamic objects is an important and urgent issue. The objects of research are heterogeneous dynamic objects. The subject of the research is the identification of the state of heterogeneous dynamic objects. In the research, the method of identifying the state of heterogeneous dynamic objects was developed. The novelty of the proposed method consists in: ‒ taking into account the degree of uncertainty about the state of a heterogeneous dynamic object; ‒ taking into account the degree of data noise as a result of distortion of data characterizing the state of a heterogeneous dynamic object; ‒ reducing computing costs while assessing the state of heterogeneous dynamic objects; ‒ the possibility of performing calculations with source data that are different in nature and units of measurement. It is advisable to implement the mentioned method in specialized software, which is used to analyze the state of complex technical systems and make decisions.Технології штучного інтелекту активно застосовуються для вирішення як загальних, так і вузькоспеціалізованих завдань. В процесі оцінювання (ідентифікації) стану складних та різнорідних об’єктів є високий ступінь апріорної невизначеності стосовно їх стану та малий обсяг вихідних даних, що їх описують. Тенденції збройних конфліктів останніх десятиріч, а також закономірності розвитку інформаційних систем переконливо свідчать про необхідність зміни підходів до збору інформації від різнотипних джерел та їх аналізу. Відбувається постійна трансформація форм представлення інформації та порядку зберігання та доступу до різнотипних даних. Невирішеною повністю також є проблема інтеграції різнорідних джерел збору інформації в єдиний інформаційний простір. Саме тому питання підвищення оперативності оцінювання стану складних та різнорідних динамічних об’єктів є важливим та актуальним питанням. Об’єктом дослідження є різнорідні динамічні об’єкти. Предметом дослідження є ідентифікація стану різнорідних динамічних об’єктів. В дослідженні проведено розробку методики ідентифікації стану різнорідних динамічних об’єктів. Новизна запропонованої методики полягає у: ‒ врахуванні ступеню невизначеності про стан різнорідного динамічного об’єкту; ‒ врахуванні ступеню зашумленості даних в результаті викривлення даних, що характеризують стан різнорідного динамічного об’єкту; ‒ зменшенні обчислювальних витрат при оцінювання стану різнорідних динамічних об’єктів; ‒ можливості проведення розрахунків з вихідними даними, що є різні за природою та одиницями вимірювання. Зазначену методику доцільно реалізувати у спеціалізованому програмному забезпеченні, яке використовується для аналізу стану складних технічних систем та прийнятті рішень

Розробка методики багатокритеріального оцінювання в умовах невизначеності

The object of research is decision-making support systems. Local wars and armed conflicts of recent decades are characterized by high dynamics of operations (combat operations) and a significant amount of diverse information circulating in information systems. These features determine the search for new approaches to increase the efficiency of decision-making support systems, given their reliability. This article solves the problem of developing a method of multicriteria evaluation in conditions of uncertainty. In the course of the research, the authors used the main provisions of the theory of artificial intelligence, automation theory, theory of complex technical systems and general scientific methods of cognition, namely analysis and synthesis. The proposed methodology was developed taking into account the practical experience of the authors of this work during the military conflicts of the last decade. The method of multicriteria evaluation is universal and can be used to assess the state of the objects of analysis of any architecture. The results of the research will be useful in: – development of new control algorithms in decision-making support systems; – substantiation of recommendations for improving the efficiency of operational management; – analysis of analysis (monitoring) objects in the course of hostilities (operations); – creation of perspective technologies to increase the efficiency of operational management; – assessment of the adequacy, reliability, sensitivity of the scientific and methodological apparatus of operational management in decision-making support systems; – development of new and improvement of existing management models. Areas of further research will be aimed at developing a methodology for intelligent management in special-purpose decision-making support systems.Объектом исследования являются системы поддержки принятия решений. Локальные войны и вооруженные конфликты последних десятилетий характеризуются высокой динамичностью операций (боевых действий) и значительным объемом разнообразной информации, циркулирующей в информационных системах. Указанные особенности обуславливают поиск новых подходов для повышения оперативности принятия решений лицами, принимающими их, при заданной их достоверности. В данной работе решена задача по разработке методики многокритериального оценивания в условиях неопределенности. В ходе проведенного исследования авторами работы были использованы основные положения теории искусственного интеллекта, теории автоматизации, теории сложных технических систем, а также общенаучных методов познания, а именно анализа и синтеза. Предложенная методика была разработана с учетом практического опыта авторов данной работы в ходе военных конфликтов последнего десятилетия. Методика многокритериального оценивания универсальна и может быть использована для оценки состояния объектов анализа произвольной архитектуры. Результаты исследования пригодятся при: – разработке новых алгоритмов управления в системах поддержки принятия решений; – обосновании рекомендаций по повышению эффективности оперативного управления; – анализе объектов анализа (мониторинга) в ходе ведения боевых действий (операций); – создании перспективных технологий повышения эффективности оперативного управления; – оценке адекватности, достоверности, чувствительности научно-методического аппарата оперативного управления в системах поддержки принятия решений; – разработке новых и усовершенствовании существующих моделей управления. Направления дальнейших исследований будут ориентированы на разработку методологии интеллектуального управления в системах поддержки принятия решений специального назначения.Об'єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Локальні війни та збройні конфлікти останніх десятиріч характеризуються високою динамічністю операцій (бойових дій) та значним обсягом різноманітної інформації, що циркулює в інформаційних системах. Зазначені особливості обумовлюють пошук нових підходів для підвищення оперативності прийняття рішень особами, що їх приймають, при заданій їх достовірності. У даній роботі вирішено завдання з розробки методики багатокритеріального оцінювання в умовах невизначеності. В ході проведеного дослідження авторами роботи були використані основні положення теорії штучного інтелекту, теорії автоматизації, теорії складних технічних систем, а також загальнонаукові методи пізнання, а саме аналізу та синтезу. Запропонована методика була розроблена з урахуванням практичного досвіду авторів зазначеної роботи в ході воєнних конфліктів останнього десятиріччя. Методика багатокритеріального оцінювання є універсальною та може бути використана для оцінювання стану об’єктів аналізу довільної архітектури. Результати дослідження стануть у нагоді при: – розробці нових алгоритмів управління в системах підтримки прийняття рішень; – обґрунтуванні рекомендацій щодо підвищення ефективності оперативного управління; – аналізі об’єктів аналізу (моніторингу) в ході ведення бойових дій (операцій); – створенні перспективних технологій підвищення ефективності оперативного управління; – оцінці адекватності, достовірності, чутливості науково-методичного апарату оперативного управління в системах підтримки прийняття рішень; – розробці нових та удосконаленні існуючих моделей управління. Напрямки подальших досліджень будуть спрямовані на розробку методології інтелектуального управління в системах підтримки прийняття рішень спеціального призначення