Développer des techniques permettant de faire émerger des organismes fonctionnels, en utilisant la technique des algorithmes génétiques appliqués aux systèmes multiagents.
G. Beurier a développé, dans le cadre de sa thèse, un modèle de croissance d'organisme multicellulaire constitué d'un ensemble de cellules [MA4CS]. Il a montré qu'il est possible de créer des organismes obtenus à partir d'un processus embryogénique, qui part de la duplication et la spécialisation d'une cellule souche pour finalement créer un organisme spécifique. Pour l'instant cet organisme est uniquement défini par sa forme à partir d'une fonction de fitness qui sélectionne une forme finale de l'organisme.
Le
travail sur les embryogénies artificielles (croissance
d’organismes/embryons
artificiels) utilise généralement des génotypes (patrimoine
génétique des cellules de l’organisme) basé sur
des réseaux booléens [Miller] [MIT]. L’approche de G.
Beurier utilise des méthodes classiques de l’informatique évolutionnaire
[Genetic] ce qui entraîne de plus longue convergences. Ce problème
est pallié par la réutilisation de gènes
fonctionnels.
En effet, l'un des avantages de cette technique est de pouvoir faire apparaître,
par sélection, la forme de gènes responsables d'une propriété de
l'organisme final et de réinjecter ces gènes dans un autre organisme
afin de limiter le temps de sélection du génome.
Dans la figue ci-dessus, un agent grossi en exprimant un génome (ensemble de gènes codés sous différentes formes), afin de ressembler au drapeau français servant d’exemple (pre-defined pattern). Le gène codant la taille du drapeau final peut ensuite être réutilisé pour faire grossir des organismes de taille similaire.
Par exemple, ce drapeau japonais a été réalisé en
utilisant le gène de taille évolué, du drapeau français.
Dans ces deux exemples, la couleur de l’agent est définie sous
la forme d’un comportement spécial lié à un gène.
Ce gène est exprimé lors du processus de croissance de l’organisme
lorsque certaines conditions environnementales sont réunies. Plus précisément,
les cellules/agents peuvent à tout moment émettre des protéines
qui se diffusent dans l’environnement. La perception de ces protéines
permet la régulation (activation/répression) des gènes
qui codent le comportement de l’agent.
Ces expériences de croissance d'organisme ont été réalisées sous Turtlekit [TKT] (l'un des environnements sous MadKit).
Dans le cadre du DEA, le projet portera sur la définition de techniques permettant de produire des organismes fonctionnels, c'est à dire définis à la fois par leur forme, mais aussi par une fonction que ces organismes doivent assurer (déplacement, attirance/répulsion, récupération et transformation de produits, etc..).
On utilisera le système développé par G. Beurier dans le cadre de sa thèse pour étudier ces techniques de croissance.
Il est nécessaire d'être motivé par l'émergence de structures, la biologie, les algorithmes génétiques.
[MA4CS] Beurier Grégory, Michel Fabien & Ferber Jacques, « Towards an evolution model of multiagent organisms. », Paris, 2005.
[MIT] Kenneth O. Stanley and Risto Miikkulainen « A Taxonomy for Artificial Embryogeny »
[Miller] Julian F. Miller « Evolving developmental programs for adaptation, morphogenesis, and self-repair»
[TKT] Michel Fabien, Beurier Grégory & Ferber Jacques, « The turtlekit simulation platform: Application to complex systems », Cameroun, 2005.
[FB] Fleischer, K., Barr, « A simulation testbed for the study of multicellular development: The multiple mechanisms of morphogenesis. » In Langton, C., ed.:Proceedings of the 3rd Workshop on Artificial Life, Addison-Wesley (1992) 389–416
[Genetic] Koza, J.R. « Genetic programming. » In Williams, J.G., Kent, A., eds.: Encyclopedia of Computer Science and Technology. Volume 39., Marcel-Dekker (1998) 29–43
[BK] Peter Bentley, Sanjeev Kumar « Three Ways to Grow Designs: A Comparison of Embryogenies for an Evolutionary Design Problem»
[KB] Sanjeev Kumar and Peter J. Bentley « Computational Embryology: Past, Present and Future »Tous ces articles sont accessibles par www.google.com ou en envoyant un mail à beurier@lirmm.fr .