292.01
Rule sequence
[0, 7, 1, 12, 1, 13, 10, 6, 2, 4, 16, 3, 16, 4, 19, 17, 9, 2, 4, 5, 5, 4, 5, 16, 16, 4, 17, 18, 9, 14, 5, 8, 9, 8, 9, 9, 8, 8]
Reward
4.773172313
Meta data
Generacija: X
Verzija algoritma: npr. RoboGrammar v0.1
Datum generacije: npr. 2025-06-09
Seed: (če uporabljaš seed za reproducibilnost)
Opis
Metoda: Raziskovanje morfološke asimetrije pri robotski lokomociji
V tej fazi eksperimenta je bil uporabljen spremenjeni model Robogrammar, kjer je bila privzeta simetričnost robotskih struktur izključena iz generativnih pravil. Medtem ko originalni Robogrammar daje prednost simetričnim telesnim zasnovam (kar olajša nadzor, stabilnost in usklajenost gibanja), je bila tu raziskana hipoteza, da asimetrija lahko vodi do alternativnih – morda celo učinkovitejših – oblik gibanja.
Za primerjalno osnovo je bila izbrana ena generacija robota, poimenovana “robot 292”, pri katerem je bilo nato izvedenih več optimizacij (0–31). Vsaka optimizacija pomeni novo učenje motoričnega izraza (torej gibalne strategije) na isti morfologiji.
Simetrija kot emergentni pojav
Kljub odpravi vnaprejšnjih simetričnih pravil se je v optimizaciji 0 (z najvišjim rewardom 5.03) pojavila relativna funkcionalna simetričnost gibanja. To nakazuje, da:
-simetrična lokomocija lahko naravno vznikne, če se izkaže za učinkovitejšo glede na ciljno nalogo (premik),
– simetrija ni vsiljena s strukturo, ampak postane posledica učenja, kar je pomembna evolucijska in umetna lekcija.
To dodatno utrjuje idejo, da učinkovita gibanja ne zahtevajo nujno simetrične zasnove, vendar se lahko simetrična gibanja pojavijo kot rezultat optimizacijskih pritiskov.
Sistem nagrajevanja in točkovanja gibanja
Vsaka optimizacija robota 292 je bila ocenjena glede na t. i. “reward”, ki temelji na:
– neto premiku težišča robota (kolikšno razdaljo je prepotoval),
– učinkovitosti gibanja (razmerje med premikom in motorično aktivnostjo),
– in posredno tudi stabilnosti gibanja (manj padcev ali vibracij).
Opazne razlike:
Optimizacije 0–2 kažejo najvišje nagrade in vizualno zaznavna stabilna, valovita gibanja.
Optimizacije 3–6 imajo nižji reward, z bolj ekscentričnimi, a še vedno učinkovitimi gibi.
Optimizacija 7 je zadnja, kjer je bilo zaznati minimalno gibanje – že precej neorganizirano.
Od optimizacije 8 dalje robot več ne kaže opaznega gibanja; rewardi stagnirajo okrog 3.98 ali nižje – lokomocije praktično ni več, kar pomeni, da sistem ne najde več smiselnega vedenja za to morfologijo pod danimi pogoji.
Interpretacija
Ta eksperiment kaže kako izločitev simetrije kot predpostavke razširi iskalni prostor oblik, vendar zahteva drugačne metode ocenjevanja in razumevanja gibanja. Visoka ocena ne izhaja zgolj iz kompleksnosti gibanja, ampak iz funkcionalnosti – v tem primeru to pomeni gibanje naprej. Premikanje (lokomocija) v neregularnih telesih ni samoumevna – večina naključnih optimizacij v asimetričnih morfologijah ne doseže funkcionalnega gibanja.
Video
movement in the simulator
...
292, optim 0
reward 5.030021783737159
292, optim 1
reward 4.748785456259405
292, optim 2
reward 4.5848649058100595