INFLUENCE OF TEMPERATURE ON SWARMBOTS THAT LEARN
Notice bibliographique
Résumé
The problem considered in this article is how a cybernetic system can learn to control its actions in a hostile environment. This article focuses on an approach to solving this problem in an environment with varying temperatures. In effect, machines that operate outdoors have higher survivability if actions are chosen during periods when it is cooler (e.g., night-time or early morning rather than mid- to late afternoon during summer months). The assumption made here is that learning to choose actions that compensate for the influence of temperature has beneficial influence on the functioning of individuals in robot societies (collections of cooperating robots called swarmbots or swarms). In keeping with this idea, a biologically-inspired form of adaptive learning is given in this article. Conventional actor-critic learning provides a framework for the control strategy introduced in this article. It is ethology (study of behavior of organisms) that provides a basis for monitoring the behavior of a swarmbot. Individual behaviours together with sensor measurements are recorded in tables called ethograms. Swarm behavior tends to be episodic. An ethogram is recorded during each episode during the lifespan of a swarm. Each ethogram is a source of measurements that can be used to influence learning during an episode. The contribution of this article is the introduction of a biologically-inspired approach to learning that adapts to changing temperatures.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».