論文の概要: Morpho-evolution with learning using a controller archive as an inheritance mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04269v1
• Date: Fri, 9 Apr 2021 09:32:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-12 13:57:39.146538
• Title: Morpho-evolution with learning using a controller archive as an inheritance mechanism
• Title（参考訳）: 継承機構としてのコントローラアーカイブを用いた学習によるモルフォ進化
• Authors: L\'eni K. Le Goff, Edgar Buchanan, Emma Hart, Agoston E. Eiben, Wei Li, Matteo De Carlo, Alan F. Winfield, Matthew F. Hale, Robert Woolley, Mike Angus, Jon Timmis, Andy M. Tyrrell
• Abstract要約: 本稿では,ボディープランを生成する進化的アルゴリズムと,ニューラルコントローラのパラメータを最適化する学習アルゴリズムを組み合わせたフレームワークを提案する。 ランダムに初期化したものから学習するのではなく,アーカイブから適切なコントローラを継承することにより,学習の速度と規模が時間とともに大きくなることを示す。 このフレームワークはまた、進化と学習の複雑な相互作用と、ロボット設計における形態的知性の役割に関する新しい洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.364091192392204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In evolutionary robotics, several approaches have been shown to be capable of the joint optimisation of body-plans and controllers by either using only evolution or combining evolution and learning. When working in rich morphological spaces, it is common for offspring to have body-plans that are very different from either of their parents, which can cause difficulties with respect to inheriting a suitable controller. To address this, we propose a framework that combines an evolutionary algorithm to generate body-plans and a learning algorithm to optimise the parameters of a neural controller where the topology of this controller is created once the body-plan of each offspring body-plan is generated. The key novelty of the approach is to add an external archive for storing learned controllers that map to explicit `types' of robots (where this is defined with respect the features of the body-plan). By inheriting an appropriate controller from the archive rather than learning from a randomly initialised one, we show that both the speed and magnitude of learning increases over time when compared to an approach that starts from scratch, using three different test-beds. The framework also provides new insights into the complex interactions between evolution and learning, and the role of morphological intelligence in robot design.
• Abstract（参考訳）: 進化ロボティクスでは、進化のみを利用するか、進化と学習を組み合わせることによって、ボディプランとコントローラを共同最適化できるいくつかのアプローチが示されている。 リッチな形態空間で働く場合、親のどちらとも非常に異なるボディプランを持つことが一般的であり、適切なコントローラを継承することに関して困難を引き起こす可能性がある。 そこで本研究では,身体計画を生成する進化的アルゴリズムと学習アルゴリズムを組み合わせて,それぞれの身体計画が生成されると,そのトポロジが生成されるニューラルコントローラのパラメータを最適化するフレームワークを提案する。 このアプローチの目新しいところは、学習したコントローラを格納するための外部アーカイブを追加することで、ロボットの明示的な「型」にマッピングする(これはボディプランの特徴に関して定義されている)。 ランダムに初期化したものから学習するのではなく,アーカイブから適切なコントローラを継承することにより,スクラッチから始まるアプローチと比較して,学習の速度と規模が時間とともに増加することを示す。 このフレームワークはまた、進化と学習の複雑な相互作用と、ロボット設計における形態的知性の役割に関する新しい洞察を提供する。

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