الرئيسيةعريقبحث

علم روبوتات نمائي تطوري

علم الروبوتات النمائي التطوري (Evolutionary developmental robotics) (يُشار إليه اختصارًا في الإنجليزية باسم evo-devo-robo)، الذي تم اقتراحه رسميًا ومناقشته بشكل كامل في,[1] والذي جرى مناقشته كذلك في الحوار[2] يشير إلى المنهجيات التي تدمج بشكل منهجي بين علم الروبوتات التطوري وعلم الروبوتات لاحقة التكوين وعلم الروبوتات المخلقة بغرض دراسة التطور والنمو البدني والعقلي وتعلم الأنظمة الذكية الطبيعية في الأنظمة الروبوتية. أما الأساس النظري لعلم الروبوتات النمائي التطوري، فيتضمن علم الأحياء النمائي التطوري (evo-devo) وعلم النفس النمائي التطوري وعلم الأعصاب الإدراكي التطوري وما إلى ذلك. يمكن الاطلاع على مزيد من المناقشات حول التطور والنمو والتعلم في مجال الروبوتات والتصميم في،[3][4][5][6]،[7][8] ،وفي الأنسجة الحاسوبية.[9]

مقالات ذات صلة

  • الحياة الاصطناعية
  • علم الروبوتات المعرفية
  • علم الروبوتات المخلقة
  • علم الروبوتات النمائي
  • علم الروبوتات التطوري

مراجع

  1. Y. Jin and Y. Meng, “Morphogenetic robotics: A new emerging field in developmental robotics. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Part C: Reviews and Applications, 41(2):145-160, 2011
  2. Y. Jin and Y. Meng. “Evolutionary Developmental Robotics: The Next Step to Go?” IEEE CIS AMD Newsletter, 8(1):13-14, 2011
  3. H. Lipson, Evolutionary robotics and open-ended design automation.
  4. J. Kodjabachian and J.-A. Meyer, Development, learning and evolution in animates. From Perception to Action, IEEE Press, 1994
  5. D. Floreano, and J. Urzelai. Neural morphogenesis, synaptic plasticity and evolution. Theory in Biosciences, 120(3-4):225-240, 2001
  6. J. Kodjabachian and J.-A. Meyer. Evolution and development of neural controllers for locomotion, gradient-following and obstacle avoidance in artificial insects. IEEE Trans. on Neural Networks, 9(5):796-812, 1998
  7. M. Sipper et al. A phylogenetic, ontogenetic, and epigenetic view of bio-inspired hardware systems. IEEE Trans. on Evolutionary Computation. 1(1):83-97, 1997
  8. H. Guo, Y. Meng, and Y. Jin. A cellular mechanism for multi-robot construction via evolutionary multi-objective optimization of a gene regulatory network. BioSystems, 98(3):193-203, 2009
  9. C. Teuscher, D. Mange, A. Stauffer, and G. Tempesti. Bio-inspired computing tissues: Towards machines that evolve, grow, and learn. IPCAT'2001, April 2001

موسوعات ذات صلة :