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VARA

Vida Artificial y Robótica Autónoma.



Objetivo: Estudio de los principales conceptos de la disciplina de Vida Artificial y de las diferentes aproximaciones actuales en el diseño de estrategias de control en robótica móvil y autónoma, así como las posibilidades de interrelación o sinergia entre ambas disciplinas.

 

Profesores:
Jose Antonio Becerra Permuy 0,8 ECTS 8 h  
Francisco Javier Bellas Bouza 0,7 ECTS 7 h  
José Santos Reyes 1,5 ECTS 15 h (responsable del curso)

Página web de la asignatura con los diferentes contenidos de apuntes, artículos, ... en el entorno moodle

Contenidos:

 

  1. Historia de la disciplina de Vida Artificial.

Definición de vida artificial.

Tendencias en VA.

Propiedades de lo vivo y definiciones de vida.

  1. Aspectos básicos de la vida húmeda. Uso e inspiración en el campo computacional.

La información genética, proteínas y biosíntesis de las proteínas.

Teorías sobre el origen de la vida en la Tierra.

Breve visión de la teoría de la evolución.

Métodos bioinspirados: RNAs, Computación ADN, Sistemas inmunológicos artificiales…

  1. Comportamientos emergentes: autómatas celulares.

Autómatas celulares - El Juego de la vida.

Clasificación de los ACs.

Comportamiento cooperativo. Insectos sociales.

Boids.

Entornos de simulación.

  1. Auto-replicación.

Máquina Universal de Turing y Autómata Universal.

Bucles auto-replicantes de Langton.

Autómatas y auto-reparación.

  1. Evolución simulada.

Esquema general de los métodos evolutivos.

Paradigmas evolucionistas utilizados.

Evolución interactiva.

Entornos de simulación en Vida Artificial.

Coevolución.
Combinación con búsqueda local: estrategias de Lamarck y baldwinianas. Efecto Baldwin.

  1. Morfogénesis.

Aspectos básicos sobre desarrollo. Redes genéticas de Kauffman.
Simulación del desarrollo.
Sistemas de Lindenmayer.
Evolución simulada y morfogénesis.

7.      Introducción a la robótica autónoma.

Definición.
Aproximaciones.
Robots desde la perspectiva de agentes.

8.      Sistemas robóticos.

Sensores.
Actuadores.
Entornos reales.

  1. Robótica basada en conocimiento.

Planificación.
Modelado explícito del entorno. Mapas.
Modelado funcional del entorno.

  1. Robótica basada en comportamiento.

Antecedentes.
Primeras aproximaciones.
Aspectos claves a considerar y problemas presentes en la actualidad.

  1. Robótica evolutiva.

Motivación.
Algoritmos evolutivos utilizados en robótica evolutiva.
Elementos a definir en cualquier proceso de robótica evolutiva: problemas y posibles soluciones.

  1. Aproximaciones híbridas.

Motivación.
Ejemplos.

 

13.  Sistemas multirobot.

Sistemas multirobot como un caso de sistemas multiagentes.
Cooperación vs. competición.
Robots utilizados y ejemplos.

 
Criterios de Evaluación curso 2009-2010


Evaluación de la asignatura:


    20% Asistencia a clase.
25% práctica de robótica.
30% Entrega de respuestas a un cuestionario de preguntas.

25% Examen de la asignatura.