Este simulador en HTML5 genera criaturas que caminan a través de algoritmos genéticos. Se trata de una reproducción de un sistema de movimiento. Los movimientos son generados por los usuarios, que varían la animación por medio de pequeñas mutaciones aplicadas por el resto de visitantes a la web. Dado que estos desplazamientos se conciben en función del genoma de cada criatura, se tiende a que el algoritmo genético produzca caminantes que se mueven sistemáticamente con unas características parecidas. El usuario puede activar las órdenes de movimiento aplicando una probabilidad de mutación genética, la cantidad de esa mutación, una longitud del paso y la velocidad de simulación.
¿El resultado? No tengo ni idea de su uso ni de su utilidad, pero me encanta ver caer el muñeco como si llegara de una rave puesto hasta las cejas y bajo los efectos de una gran cantidad de alucinógenos de todo tipo.
Es interesante, pero creo que para que tenga utilidad, hace falta el componente de aprendizaje que le daría la red neuronal (complementando el AG). El obejtivo de problemas como este, es entrenar al prototipo para que "aprenda" a caminar, conducir, etc). Este aprendizaje quedará "guardado" en una red entrenada y el algoritmo genético se utiliza para hacer el entrenamiento.
ResponderEliminarEl algorimo genetico trabaja sobre una unica ecuación y escoge los parametros que definen al mejor individuo y ya. se acabó.
La red neuronal toma la experiencia de los mejores (que le da el AG) y va perfeccionando los parametros (pesos) que definen al mejor.
Como aplicación, la idea es obtener una red neuronal con el conocimiento para caminar, conducir, etc. Una variante de esto es el diseño de prototipos, en donde se van probando variantes del individuo (como agregarle pies y manos) para determinar cual es la estructuira mas optima para desplazamiento.