vida artificial ano lectivo 2005/2006 evocad evolution-assisted design eduardo ferreira (nº 26524)

Vida ArtificialAno Lectivo 2005/2006

EvoCADEvolution-Assisted Design

Eduardo Ferreira (Nº 26524)

Alinhamento da Apresentação

• Introdução;

• Mecanismos Constituintes do EvoCAD;

• Estruturas 2D;

• Estruturas 3D;

• Aplicações Educacionais do EvoCAD.

Vida Artificial Alinhamento – 2

Introdução

• O conceito inicial do EvoCAD surgiu em 1996 pelas mãos de dois investigadores: Pablo Funes e Jordan Pollack;

• Estes deram início à investigação do desenho evolucionário com peças de Lego;

• As simulações levadas a cabo são concebidas tendo em conta a versatilidade dada pela construtividade inerente ao Lego:– Um algoritmo evolucionário simples;– Uma simulação parcial com peças de Lego estáticas;– A combinação destes pontos permite a evolução de estruturas que são

retornadas pelo computador, estando prontas a construir;

• Um sistema de EvoCAD possui diversas características (parte 1):– Apresenta as mesmas propriedades dos sistemas comerciais de CAD

mais comuns, ao nível da produção de desenhos.

Vida Artificial Introdução – 3

Introdução

• Um sistema de EvoCAD possui diversas características (parte 2):– O papel principal é dado ao utilizador, partindo deste o conceito para o

desenho de um objecto ou estrutura;– Podem ser definidas restrições e/ou objectivos evolucionários que o

motor do EvoCAD utiliza para efectuar fazer evoluir um dado desenho;– O resultado produzido por este motor evolucionário pode ser alterado,

testado e re-evoluído um qualquer número de vezes;

• De um ponto de vista conceptual, um sistema EvoCAD apresenta dois focos de creatividade:– O utilizador humano;– O motor evolucionário do sistema;

• Para demonstrar estes conceitos, foi desenvolvido um pequeno sistema de EvoCAD que permite a evolução de estruturas 2D construídas com peças de Lego.


Introdução

• Este sistema permite:– Manipular estruturas em Lego;– Testar a resistência gravitacional destas estruturas através da utilização

de um simulador estrutural implementado para este propósito;

• O EvoCAD recorre a um algoritmo evolucionário que:– Utiliza como dados iniciais os objectivos estabelecidos por um utilizador

e um processo de simulação previamente definido;– Combina estes dois focos de informação para fazer evoluir soluções

candidatas para a resolução dos problemas estruturais colocados;

• Os resultados obtidos são apresentados na interface gráfica, o que permite subsequentes re-estruturações até que seja atingida uma solução satisfatória.


Mecanismos Constituintes do EvoCAD

• Os mecanismos do sistema EvoCAD são:– Algoritmo de simulação;– Algoritmo de evolução;– Linguagem de descrição dos problemas do domínio das peças de Lego

(brick problem description language - BDL);– Condicionantes a ter em conta;– Função de fitness;

• O algoritmo de simulação baseia-se no conceito da capacidade máxima de pressão nas juntas de peças:– Uma estrutura de Lego na qual estejam colocadas cargas torna-se

numa rede de fluxo de pressão em que cada junta apresenta uma capacidade máxima;

– Este tipo de algoritmo apenas aceita estruturas que não apresentem uma excesso de pressão em qualquer uma das suas juntas, sendo o fluxo global válido.

Vida Artificial Mecanismos – 6


• Para permitir a utilização dos operadores genéticos Mutation e Crossover, uma estrutura de Lego é representada por uma função de cariz formal:– Tem uma ou mais peças “raíz” com zero ou mais descendentes ligados

em diversos pontos;– As mutações podem modificar a dimensão ou a posição de uma peça;– As recombinações permitem a troca de segmentos entre dois pais;

• O algoritmo de evolução necessita de uma estrutura inicial que consista em uma ou duas peças, para que se possa dar início ao processo evolutivo:– É atribuída uma representação genética a este conjunto inicial de

peças, sento então criada a população inicial;– Os operadores genéticos Mutation e Crossover são aplicados de forma

iterativa, fazendo crescer e evoluir uma população de estruturas.



• O simulador é executado para cada uma das estruturas obtidas:– Testa a estabilidade e a capacidade de carga, sendo estes dados

utilizados para o cálculo do valor de fitness a atribuir a cada estrutura;– A evolução termina quando todos os objectivos forem satisfeitos ou

quando um número inicialmente definido de iterações for atingido;

• Foi definido um formalismo para a representação das peças de Lego, cujo objectivo é servir de ligação entre o algoritmo evolutivo, o simulador e a interface com o utilizador do sistema;

• Quando o utilizador clica no botão evolve, uma descrição BDL do estado inicial fornecido é enviada para o servidor, que, por sua vez, evolui uma solução para o problema;

• O resultado desta operação de evolução é enviado para o sistema CAD utilizando o mesmo formalismo.



• Neste ponto, o simulador recebe estruturas codificadas com o BDL de dois pontos distintos:– Do sistema CAD (quando um utilizador deseja testar a estabilidade da

sua estrutura);– Do algoritmo evolucionário, que testa todas as estruturas mutadas ou

recombinadas;

• Os objectivos a atingir pelo algoritmo evolucionário são deduzidos das condicionantes definidas pelo utilizador:– Restrições:

• Regiões da área de evolução onde não é permitido que a estrutura se implante;

– Pontos de destino:• Pontos específicos aos quais a estrutura deverá chegar;

– Pontos de pressão:• Pontos específicos onde a estrutura deverá suportar uma dada carga.



• Uma estrutura será considerada completamente satisfatória se:– Tocar em todos os pontos de destino definidos;– Evitar todas as regiões restritas;– Suportar as cargas especificadas em cada ponto de pressão definido;

• Relativamente à função de fitness, é necessário calcular um valor de fitness genérico para qualquer estrutura codificada em BDL;

• A função de fitness é dada pela seguinte fórmula:

– d calcula a distância entre um ponto e a peça mais próxima de uma estrutura;– supp utiliza o simulador para determinar a fracção de uma dada carga que a

estrutura suporta.



• Nesta figura é apresentado um exemplo de uma sessão de trabalho com o EvoCAD:– O utilizador define duas peças ground e diversas pistas evolucionárias:

• Restrições (x);• Pontos de destino (ponto);• Carga (seta);

– O processo de evolução retornou a estrutura apresentada, que satisfaz todos os requisitos iniciais;

– O utilizador efectua algumas correcções de cariz cosmético;– A estrutura é então construída com peças de Lego reais.


Estruturas 2D

• A Ponte de Lego (Lego Bridge) é uma estrutura, construída apenas com blocos de Lego, que é obtida por um algoritmo evolucionário que executa uma simulação computacional das propriedades físicas do Lego;

• O algoritmo desenvolvido obteve uma solução para o problema de construir uma estrutura semelhante a uma ponte:– Fixar o início da estrutura numa mesa;– Alongar a estrutura de forma a atingir uma mesa vizinha, percorrendo

uma distância de 1,5 metros;

• A animação seguinte mostra o processo de criação da estrutura de Lego a partir de um único bloco de Lego, no qual acontecem as seguintes situações:– Utilização dos operadores genéticos Mutation e Crossover;– Operações de adição e remoção de parte da estrutura de um indivíduo

ou bloco.

Vida Artificial Estruturas 2D – 13

Estruturas 2D


http://helen.cs-i.brandeis.edu/pr/buildable/anim1/anim1.gif

Estruturas 2D

• A Ponte Longa (Long Bridge) é uma estrutura para a qual apenas foi pedido ao simulador que a evoluísse, tornando-a o mais longa possível (atingiu quase 2 metros de comprimento).


Estruturas 2D


Estruturas 2D

• O Guindaste (Crane) é uma estrutura 2D cujo braço evoluiu de forma a conseguir erguer objectos com um peso até 0,5 kg;

• Foi criada uma base rotativa para o guindaste, ampliando o seu leque de movimentos;

• Representou-se o guindaste com um conjunto de restrições;

• As restrições foram então fornecidas a um algoritmo genético cuja missão era encontrar um braço considerado satisfatório.


Estruturas 2D


http://helen.cs-i.brandeis.edu/pr/buildable/crane/cranesm.mpeg

Estruturas 2D

• A Árvore (Tree) é uma estrutura 2D que tenta expandir-se em altura e largura, com o objectivo de se tornar “leve” ao afastar-se da raíz;

• A acto de se tornar “leve” é apenas uma tentativa de maximização dos valores da sua função de fitness;

• Serve como demonstração de uma simulação melhorada e de um algoritmo evolucionário mais eficiente;

• Embora os “braços” da estrutura sejam muito pesados, por si só, o processo evolucionário conseguiu determinar uma estrutura que é perfeitamente equilibrada no centro.



Estruturas 2D

http://helen.cs-i.brandeis.edu/pr/buildable/tree/treesm.mov

Estruturas 2D


Estruturas 3D

• Uma Lego Table (mesa de Lego), que foi a primeira experiência na evolução de estruturas 3D de Lego;

• Todos os modelos construídos anteriormente diziam respeito à evolução de estruturas 2D de Lego;

• A mesa satisfaz diversas especificações estabelecidas nas funções de fitness:– Altura: tem uma altura de 10 blocos;– Superfície: o seu topo cobre um quadrado de 9x9;– Suporte: suporta uma carga de 50 gramas em qualquer ponto da sua

superfície;– Leveza: usa o menor número de blocos possível.


Estruturas 3D


Aplicações Educacionais do EvoCAD

• Estudantes podem construir estruturas, imprimí-las e construí-las com Lego real;

• Testar problemas de engenharia (exemplos):– Construir uma estrutura que aguente com uma certa quantia de peso;– Construir uma ponte resistente utilizando:

• duas peças ground bastante afastadas;• recorrendo a pontos de restrição para dificultar a construção em locais

considerados óbvios;

• O motor de inteligência artificial pode ser utilizado em qualquer momento para auxiliar um estudante:– Criar uma estrutura que se mantenha estável;– Proceder à sua análise e determinar as propriedades que a tornam

estável.

Vida Artificial Aplicações – 28

Referências

Vida Artificial Referências – 29

• http://demo.cs.brandeis.edu/pr/buildable/evocad/

• FUNES, Pablo, LAPAT, Louis and POLLACK, Jordan B. (2000)– EvoCAD: Evolution-Assisted Design

– Artificial Intelligence in Design 00 Poster Abstracts

– Key Centre of Design Computing and Cognition, University of Sydney, p. 21-24.

• FUNES, Pablo et al (2000)– Evolutionary Techniques in Physical Robotics

– Computer Science Department, Brandeis University, Waltham, Massachussets.

• FUNES, Pablo and POLLACK, Jordan B. (1998)– Computer Evolution of Buildable Objects for Evolutionary Design by Computers– Computer Science Department, Brandeis University, Waltham, Massachussets.

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