Hybrid Sentient Canopy: An implementation and visualization of proprioreceptive curiosity-based machine learning
Notice bibliographique
Résumé
This paper describes the development of a sentient canopy that interacts with human visitors by using its own internal motivation. Modular curiosity-based machine learning behaviour is supported by a highly distributed system of microprocessor hardware integrated within interlinked cellular arrays of sound, light, kinetic actuators and proprioreceptive sensors in a resilient physical scaffolding system. The curiosity-based system involves exploration by employing an expert system composed of archives of information from preceding behaviours, calculating potential behaviours together with locations and applications, executing behaviour and comparing result to prediction. Prototype architectural structures entitled Sentient Canopy and Sentient Chamber developed during 2015 and 2016 were developed to support this interactive behaviour, integrating new communications protocols and firmware, and a hybrid proprioreceptive system that configured new electronics with sound, light, and motion sensing capable of internal machine sensing and externally- oriented sensing for human interaction. Proprioreception was implemented by producing custom electronics serving photoresistors, pitch-sensing microphones, and accelerometers for motion and position, coupled to sound, light and motion-based actuators and additional infrared sensors designed for sensing of human gestures. This configuration provided the machine system with the ability to calculate and detect real-time behaviour and to compare this to models of behaviour predicted within scripted routines. Testbeds located at the Living Architecture Systems Group/Philip Beesley Architect Inc. (LASG/PBAI, Waterloo/Toronto), Centre for Information Technology (CITA, Copenhagen) National Academy of Sciences (NAS) in Washington DC are illustrated.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».