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Introduzione al corso.Introduzione alla scienza dei sistemi complessi: caratteristiche dei sistemi complessi e loro peculiarità.Concetti di modello, dinamica, attrattore, attrattore strano, caos.Esempi: mappa logistica; automi cellulari.
Reti Booleane: definizione, proprietà. Studio del modello NK.Concetto di transizione di fase.Criticità nei sistemi biologici e nei sistemi artificiali.
I) Reti complesse: nozioni rilevanti di teoria dei grafi (distribuzione del grado, lunghezza caratteristica, fattore di clustering, diametro, etc.), grafi random (modello Erdös-Renyi), grafi scale-free (modello Bárabasi), grafi small-world e loro proprietà. Discussione sulle caratteristiche delle reti scale-free. Letteratura principale sul tema delle reti complesse.II) Esempio di applicazione di reti booleane alla robotica: un caso di studio in Boolean network robotics.
Nozioni di teoria dell'informazione applicate ai sistemi complessi: entropia, disequilibrio, complessità di Kolmogorov, complessità LMC.Relazione tra approccio simbolico, connessionistico e "embodied intelligence".Introduzione ai concetti di situatedness ed embodiment.Problema del "frame-of-reference" nel contesto degli agenti intelligenti.Architetture di Braitenberg (1,2,3 e cenni a 4 e 5). Esempi. Architettura di Braitenberg estesa.
Robotica evolutiva: discussione sulla definizione della funzione di fitness, sul processo di apprendimento e sulla simulazione di sistemi robotici.Esempio: sequence learning task.Principi di progettazione di sistemi intelligenti (da Pfeifer).
Wed 26 Sep 2012