INFLUENCE OF TEMPERATURE ON SWARMBOTS THAT LEARN
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle