Robôs Evolutivos para a Investigação do Comportamento de Ratos no Teste de Campo Aberto

Abstract

O teste do campo aberto é um experimento bastante utilizado para teste de nı́veis de atividade motora e ansiedade em roedores, permitindo o es- tudo de compostos farmacológicos ansiolı́ticos ou ansiogênicos. Neste traba- lho, foi desenvolvido um modelo computacional para ratos virtuais baseados em robôs evolutivos para o teste de campo aberto. O rato virtual é controlado por uma rede neural recorrente otimizada por algoritmos genéticos (AGs). A função de fitness utilizada no AG corresponde ao conflito entre medo e caráter exploratório do rato no campo aberto. Simulações e um experimento com o robô real indicam que o rato virtual otimizado tem comportamentos similares aos de ratos reais no teste do campo aberto.

Algoritmos Genéticos e Redes Neurais Artificiais no Controle de Robôs Móveis em Ambientes Dinâmicos

“…No AG com imigrantes aleatórios, a taxa de substituic ¸ão de indivíduos é de 0.05, o que significa que 5% dos indivíduos da populac ¸ão atual são substituídos por indivíduos aleatórios em cada gerac ¸ão. Os parâmetros dos AGs foram obtidos em experimentos iniciais ou em trabalhos anteriores do grupo de pesquisa [Del Lama et al 2018, Raineri et al 2019].…”

“…Neste trabalho, explora-se o uso combinado de Redes Neurais Artificiais (RNAs) e Algoritmos Genéticos (AGs) na otimizac ¸ão e adaptac ¸ão das leis de controle de um robô móvel em ambientes sujeitos a mudanc ¸as. Diferentemente de outras estratégias [Del Lama et al 2018, Raineri et al 2019], a soluc ¸ão é evoluída a partir de um algoritmo de controle simples definido pelo projetista para uma tarefa específica. Na tarefa requerida aqui, o robô deve navegar em uma área definida utilizando o algoritmo projetado pelo programador.…”

“…A ESN treinada pelo algoritmo supervisionado para um ambiente específico é então otimizada por um AG toda vez que o ambiente muda. ESNs são interessantes para este problema por apresentar memória e devido ao fato de possuírem poucos parâmetros ajustáveis (pesos sinápticos), reduzindo portanto o espac ¸o de busca a ser explorado pelo AG [Raineri et al 2019, Del Lama et al 2018]. Investiga-se ainda o impacto de técnicas de manutenc ¸ão de diversidade, como Hipermutac ¸ão e Imigrantes Aleatórios [Cobb and Grefenstette 1993], para o AG utilizado para a adaptac ¸ão dos pesos da ESN.…”