vie artificielle beurier grégory lirmm. historique automate du roi mu ( lieh tzu iii e avt jc)...
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Vie ArtificielleVie Artificielle
Beurier GrégoryBeurier Grégory
LIRMMLIRMM
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HistoriqueHistorique
►Automate du roi Mu ( Lieh Tzu IIIAutomate du roi Mu ( Lieh Tzu IIIee avt avt JC)JC)
►HomunculusHomunculus►Frankenstein Frankenstein ►Automates de VaucansonAutomates de Vaucanson
►Le complexe FRANKENSTEIN !!!Le complexe FRANKENSTEIN !!!
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Vie ArtificielleVie Artificielle
«« La vie artificielle est l’étude des systèmes construits de mains La vie artificielle est l’étude des systèmes construits de mains d’homme qui exhibent des comportements des systèmes naturels d’homme qui exhibent des comportements des systèmes naturels vivants. Elle vient en complément des sciences biologiques vivants. Elle vient en complément des sciences biologiques traditionnelles, en tentant de synthétiser des comportements traditionnelles, en tentant de synthétiser des comportements semblables au vivant au sein d’ordinateurs et d’autres substrats semblables au vivant au sein d’ordinateurs et d’autres substrats artificiels. En étendant les fondements empiriques sur lesquels la artificiels. En étendant les fondements empiriques sur lesquels la biologie est basée au-delà de la vie a base de carbone qui a biologie est basée au-delà de la vie a base de carbone qui a évolué sur Terre, la vie artificielle peut contribuer à la biologie évolué sur Terre, la vie artificielle peut contribuer à la biologie théorique en positionnant la vie telle que nous la connaissons au théorique en positionnant la vie telle que nous la connaissons au sein d’un espace plus large: la vie telle qu’elle pourrait être »sein d’un espace plus large: la vie telle qu’elle pourrait être »
C. C. LangtonLangton
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Qu’est que la vie ?Qu’est que la vie ?
► Ensemble de propriétés [Monod]Ensemble de propriétés [Monod] Téléonomie, morphogenèse, reproduction invarianteTéléonomie, morphogenèse, reproduction invariante
► Extensions des propriétés [Mayr, Belin]Extensions des propriétés [Mayr, Belin] Structure, macromolécules, ADN, stabilité, évolutionStructure, macromolécules, ADN, stabilité, évolution
► Approche Thermodynamique [Schrödinger, Approche Thermodynamique [Schrödinger, Prigogine]Prigogine] Structure dissipativeStructure dissipative
► Autopoïèse [Maturana, Varela]Autopoïèse [Maturana, Varela] Réseau fermé d’éléments « auto-régénérant »Réseau fermé d’éléments « auto-régénérant »
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Complément de l’approche IA Complément de l’approche IA DureDure
► Pensée, cognitifPensée, cognitif► Systèmes ExpertsSystèmes Experts► Agents RationnelsAgents Rationnels► ……
► Ordinateur Ordinateur intelligentintelligent
► Ordinateur Ordinateur intelligentintelligent
► ……► GènesGènes► NeuronesNeurones► FourmisFourmis► Calculs simplesCalculs simples
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Alan TuringAlan Turing
► Intelligence ArtificielleIntelligence Artificielle Test de TuringTest de Turing
► Idée de MorphogèneIdée de Morphogène Travail sur les gradientsTravail sur les gradients
►Machine de TuringMachine de Turing Équivalence théorique mathématiqueÉquivalence théorique mathématique Problème de Hilbert:Problème de Hilbert:
►« Processus physiques « Processus physiques Computationnels Computationnels donc calculés sous forme de machine de donc calculés sous forme de machine de Turing Universelle »Turing Universelle »
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Machine de TuringMachine de Turing
A… …
1 2 3 …
Si A B, DroiteSi B B, Gauche
…
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PlanPlan► Vie ArtificielleVie Artificielle
Emergence Emergence ► PrincipePrincipe► Jeu de la vieJeu de la vie► OrganoidsOrganoids
Récursion et générationRécursion et génération► PrincipePrincipe► BiomorphesBiomorphes► L-SystemsL-Systems
► BiomimétismeBiomimétisme Comportements SociauxComportements Sociaux
► PrincipePrincipe► BoidsBoids► Optimisation colonie de fourmisOptimisation colonie de fourmis► StimergieStimergie
Algorithmes génétiquesAlgorithmes génétiques► PrincipePrincipe► Voyageur de commerceVoyageur de commerce
Programmation génétiqueProgrammation génétique► PrincipePrincipe► MorphogenMorphogen
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ÉmergenceÉmergenceÉmergence
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Jeu de la vieJeu de la vie
► John Conway 1970John Conway 1970
PrincipePrincipe: 1 ou + de 3 voisins MORT
3 voisins NAISSANCE 2-3 voisins survie
Émergence
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Vidéos et explicationsVidéos et explications
►Apparitions d’émergencesApparitions d’émergences GlidersGliders Attracteurs Fixes, cycliques, chaotiques, Attracteurs Fixes, cycliques, chaotiques,
étranges.étranges.
►Simulations phénomènes physiquesSimulations phénomènes physiques
Émergence
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Systèmes Multi-AgentsSystèmes Multi-Agents
► Extensions de la notions d’objetsExtensions de la notions d’objets► Inspirés des insectes sociauxInspirés des insectes sociaux► Agents : processus de traitements Agents : processus de traitements
d’information situés autonomesd’information situés autonomes► Ex: Robots, virus intelligent, tour de Ex: Robots, virus intelligent, tour de
contrôle, vous, etc.contrôle, vous, etc.► MASSIVE (LOTR)MASSIVE (LOTR)
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OrganoïdsOrganoïds
PrincipePrincipe
Multi-agentsMulti-agents
FourmisFourmis
ÉmergenceÉmergence
Multi-niveauxMulti-niveaux
RécursivitéRécursivité
……
Émergence
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OrganoïdsOrganoïds
Mais à quoi ça peut-il bien-t-il donc servir ?!?!?
Émergence
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OrganoïdsOrganoïds
Iterative Function System
Récursion
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Récursion et générationRécursion et génération
►Fonctions récursivesFonctions récursives►Ex: f(n) = f(n-1) + f(n-2) f(0) = 1 f(1) = 4Ex: f(n) = f(n-1) + f(n-2) f(0) = 1 f(1) = 4
►Fractales Fractales Géométrie récursive – fonctions itératives – suites Géométrie récursive – fonctions itératives – suites
géométriquesgéométriques
Récursion
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L-SystemsL-Systems
►LindenmayerLindenmayer►Principe: idem fractalesPrincipe: idem fractales
►Initiateur : FInitiateur : F►Générateur : F[+F]F[-F]FGénérateur : F[+F]F[-F]F►Angle : 22.5 Angle : 22.5
Récursion
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L-SystemsL-SystemsRécursion
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BiomorphesBiomorphesSélection d’individus selon la structure Sélection d’individus selon la structure
(RLLRLRRLRLRL)(RLLRLRRLRLRL)
Récursion
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Comportements SociauxComportements SociauxIntelligence artificielle distribuéeIntelligence artificielle distribuée
► Culture (fourmis, termites)Culture (fourmis, termites)► Régulation thermique (abeilles, termites)Régulation thermique (abeilles, termites)► Constructions pharaoniques (termites, fourmis)Constructions pharaoniques (termites, fourmis)► Pièges démesurés (araignées)Pièges démesurés (araignées)► Élevage (fourmis)Élevage (fourmis)► Colonisation (fourmis, abeilles, etc.)Colonisation (fourmis, abeilles, etc.)► Etc.Etc.
► Il y a un bond de capacités réactives vers une Il y a un bond de capacités réactives vers une émergence d’intelligence sociale.émergence d’intelligence sociale.
Biomimétisme
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BoidsBoidsLes halls de gareLes halls de gare
Biomimétisme
Couple angle/ distance Attraction Répulsion Alignement
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Optimisation colonie de Optimisation colonie de fourmisfourmis
Biomimétisme
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Routage réseau & P2PRoutage réseau & P2PBiomimétisme
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StigmergieStigmergierétroaction environnementalerétroaction environnementale
Biomimétisme
Phéromones
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TermitesTermitesBiomimétisme
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Algorithmes GénétiquesAlgorithmes Génétiques
► Meilleur moyen de résoudre un problème est de s’y Meilleur moyen de résoudre un problème est de s’y adapter.adapter.
► Sélection naturelle : Sélection des individus les mieux « adaptés » à un milieu donné et qui auront une plus grande faculté de reproduction que les autres
► Principe: Coder le problème à résoudre sous la forme d’un génome. Déterminer une fonction d’adaptation pour les solutions possibles. Faire se reproduire les individus viables.
Algo G
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TerminologieTerminologie
► Population (= génération):►Ensemble d’individus
► Génome►Ensemble des chromosomes d’un individus
► Chromosome (= un individu)►Groupe de gènes d’un individu
► Gène►Caractère / caractéristique d’un individu
► Allèle►Forme / valeur prise par une caractéristique
Algo G
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PrincipePrincipeVoyageur de commerceVoyageur de commerce
► 1- On code la solution du problème a résoudre 1- On code la solution du problème a résoudre sous la forme de gènes (sous la forme de gènes (fonction d’encodagefonction d’encodage))
► 2- On génère une population d’individu 2- On génère une population d’individu aléatoirement (aléatoirement (initialisationinitialisation))
► 3- On teste les individus et on les fait mourir si 3- On teste les individus et on les fait mourir si leur génome n’est pas bon (leur génome n’est pas bon (fitness/sélectionfitness/sélection))
► 4- On croise les survivants et on retourne en 4- On croise les survivants et on retourne en 3.3.
► On recommence tant que le génome des On recommence tant que le génome des survivants n’est pas une solution satisfaisante survivants n’est pas une solution satisfaisante au problèmeau problème
Algo G
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Applications aux BiomorphesApplications aux Biomorphes► Codage biomorphes: RGRRGGRGR Codage biomorphes: RGRRGGRGR
(idem L-Systems)(idem L-Systems)► Génome: RGRRGGRGRGénome: RGRRGGRGR► Population: RdPopulation: Rd► Croisement:Croisement:
► Fitness:Fitness:% ressemblance% ressemblance% angles communs% angles communs► Arrêt:Arrêt:Ressemblance = 100%Ressemblance = 100%1000 générations1000 générations
Algo G
RGRRGGRGRGGRGRGRGGGGRRGGRGRR
GRGGGGRGRGGGRR
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Programmation génétique & Programmation génétique & évolutionnaireévolutionnaire
Principe:Principe:Ne plus coder la solution dans le Ne plus coder la solution dans le génotype (génome) mais la faire génotype (génome) mais la faire apparaître/émerger dans le phénotype apparaître/émerger dans le phénotype (l’expression du génome)(l’expression du génome)
La solution devient le comportement ou le La solution devient le comportement ou le résultat de la fonction réalisée par le résultat de la fonction réalisée par le gène. Les croisements modifient alors non gène. Les croisements modifient alors non pas les solutions mais les comportements.pas les solutions mais les comportements.
Algo G
![Page 32: Vie Artificielle Beurier Grégory LIRMM. Historique Automate du roi Mu ( Lieh Tzu III e avt JC) Automate du roi Mu ( Lieh Tzu III e avt JC) Homunculus](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062303/551d9d81497959293b8baf92/html5/thumbnails/32.jpg)
Approche morphogénétiqueApproche morphogénétiqueAlgo G
1011010011001011010
Divisions
Zones différenciées
Formation d’un organisme par:
- Division
- Différenciation spatiale et fonctionnelle
- Croisement & Sélection
génome
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FonctionnementFonctionnementAlgo G
1011010011001011010
Allèle position Allèle couleur
Allèle taille
1011010011001011010
Allèle Division Allèle Sécrétion
Allèle Digestion
Gène 1
Gène 2
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MorphogenMorphogen
PrincipePrincipe► Plusieurs gènesPlusieurs gènes► AllèlesAllèles
► Répresseurs: liste de protéines qui inhibe la fonction du gèneRépresseurs: liste de protéines qui inhibe la fonction du gène► Activateurs: liste de protéines qui active la fonction du gèneActivateurs: liste de protéines qui active la fonction du gène► Protéines: liste de protéines que transcrit/émet le gèneProtéines: liste de protéines que transcrit/émet le gène► Fonctions: Fonctions:
Division/Mitose: Crée une autre cellule Division/Mitose: Crée une autre cellule Métabolisme: Consomme de la nourriture pour fournir de Métabolisme: Consomme de la nourriture pour fournir de
l’énergie aux autres individus de l’organisme)l’énergie aux autres individus de l’organisme) Quiescence: Reste inactiveQuiescence: Reste inactive Apoptose/Nécrose: Meure pour la morphogenèse ou de carences.Apoptose/Nécrose: Meure pour la morphogenèse ou de carences.
► Population tirée au hasard mis dans un endroit Population tirée au hasard mis dans un endroit avec nourritureavec nourriture
Algo G
![Page 35: Vie Artificielle Beurier Grégory LIRMM. Historique Automate du roi Mu ( Lieh Tzu III e avt JC) Automate du roi Mu ( Lieh Tzu III e avt JC) Homunculus](https://reader036.vdocuments.site/reader036/viewer/2022062303/551d9d81497959293b8baf92/html5/thumbnails/35.jpg)
MorphogenMorphogen
►1- Perceptions des protéines1- Perceptions des protéines►2- Fonctions2- Fonctions►3- Émissions –> Phéromones (gradients)3- Émissions –> Phéromones (gradients)
On conserve les organismes qui vivent On conserve les organismes qui vivent le plus longtemps c’est-à-dire qui le plus longtemps c’est-à-dire qui consomment le moins vite la nourriture consomment le moins vite la nourriture du milieu en grossissant et on les croise.du milieu en grossissant et on les croise.
Algo G
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Algo G
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A quand la vie sur nos PC ?A quand la vie sur nos PC ?
► Support physique (silicium) puce Support physique (silicium) puce recombinantes - autoréplicantesrecombinantes - autoréplicantes
► ExobiologieExobiologie► Puces et Ordinateurs à ADNPuces et Ordinateurs à ADN► Processeurs hybridesProcesseurs hybrides► Earth SimulatorEarth Simulator► ……► De la vie à l’intelligence artificielle quelle De la vie à l’intelligence artificielle quelle
distance y à t-il ?distance y à t-il ?