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Simulation sozialer Insekten mit artificial life Modellen Franziska Klügl, Christoph Oechslein, Frank Puppe Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte.

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Präsentation zum Thema: "Simulation sozialer Insekten mit artificial life Modellen Franziska Klügl, Christoph Oechslein, Frank Puppe Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte."—  Präsentation transkript:

1 Simulation sozialer Insekten mit artificial life Modellen Franziska Klügl, Christoph Oechslein, Frank Puppe Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik Universität Würzburg Münster, Simulation in den Umwelt- und Geowissenschaften

2 Übersicht Artificial Life - Modelle Soziale Insekten in Artificial Life - Modellen Werkzeuge? Beispielmodelle –Emergente Phänomene bei Ameisen –Evolution von Sozialität Fazit: Artificial Life Modelle?

3 Artificial Life I Artificial Life is the study of man-made systems that exhibit behaviors characteristic of natural living systems. It complements the traditional biological sciences concerned with the analysis of living organisms by attempting to synthesize life-like behaviors within computers and other artificial media. By extending the empirical foundation upon which biology is based beyond the carbon-chain life that has evolved on Earth, Artificial Life can contribute to theoretical biology by locating life-as-we-know-it within the larger picture of life-as-it-could-be. Chris Langton, 1988 Nachbilden und Simulieren von lebenden Systemen Synthese von lebenden Systemen

4 Artificial Life II Vier Ebenen, auf denen lebende Systeme untersucht werden können – Molekulare Ebene – Zelluläre Ebene – Organismus-Ebene – Gesellschaft-Ebene Schwerpunkt bei Artificial Life Modellen für Gesellschaften: –Interaktionen –Emergente Phänomene –Evolution

5 Artificial Life - Modelle Zielsetzung bei Artificial Life - Modellen: Mehr: Verstehen der Mechanismen, –z.B. Was kann mit Evolution erzeugt werden? weniger konkrete Voraussagen, –z.B. Welche Antwort liefert Modell bei dieser Parameterkonstellation Evolution, Anpassungsmechanismen, Emergente Phänomene Stigmercy als Interaktionsform =Individuenbasierte Modelle der theoretischen Biologie?

6 Soziale Insekten Interessante kollektive Leistungen optimales Beispielsystem –Fouragier- und Rekrutierverhalten –Arbeitsteilung und Spezialisierung –Clustering, Sortieren –Nestbauverhalten Einfache Mikro-Regeln erzeugen komplexes, globales Muster/Verhalten Artificial Life Modelle

7 Werkzeuge für Artificial Life Modelle Swarm (umfangreiche Objectiv-C Klassenbibliothek) Agentsheets (Ermöglicht visuelles Programmieren) Allgemein muss ein Werkzeug unterstützen können: –Flexible Interaktionen –Veränderung des Verhaltens durch Adaption –Unterstützung von Evolution

8 Werkzeug: SeSAm Shell für Simulierte Agentensysteme:

9 Simulation sozialer Insekten mit SeSAm Kombination emergenter Phänomene bei Ameisen Arbeitsteilung und Effekte unterschiedlicher Reizschwellen bei Bienen Interaktion Bienenvölker und Milbenpopulationen SFB 554 –Kommunikation und Sammeleffizienz bei Bienen und Hummeln –Evolution von Sozialität

10 Umfangreiches Ameisenmodell Biologie: Ulrich Raub, (bis 1999) Lehrstuhl Zoologie II, Uni. Würzburg

11 Kombination emergenter Phänomene Ausbeutung einer Futterquelle –Fouragieren, Rekrutieren Besiedlung eines Habitats –Verteilung neuer Ameisenkolonien Konzentration der Arbeitskräfte –Tournierkämpfe im Rahmen von solitärer Gründung, Brutentwicklung, Nestvergrößerung, Speicherung der Nahrungsvorräte Neues Phänomen - neu kalibrieren Überproportional zunehmende Komplexität

12 Evolution von Sozialität Welche Faktoren drängten solitäre Insekten dazu, sozial zu werden? –individuelle Körperreserven? –Qualität der Nachkommen? –fluktuierende Nahrungsverfügbarkeit? –Räuberdruck? Nachbildung von Evolution: stabile Population solitärer Insekten Komplexe Sozietät Spekulativerer Charakter, Evolution Biologie: Jürgen Liebig

13 Verhalten einer adulten Protoameise Nest-gründen Reproduzieren Fouragieren Nestausbauen Sterben Erwachsen-werden Warten

14 Einfaches Modell Nestgründengewicht-Gen, Neigung (Wahrscheinlichkeit), mit der ein Agent ausfliegt oder im Nest seiner Mutter bleibt. Reproduktionswahrscheinlichkeits-Gen, Neigung (Wahrscheinlichkeit), mit der ein Helfer-Agent reproduziert. Umweltfaktoren: Mortalität beim Fouragieren, Fouragiererfolg Work in progress SFB - Teilprojekt

15 Fazit Kritik an Standardmodellen: Nur Wissen, das man hineinsteckt, bekommt man heraus? Trifft auch auf Artificial Life Modelle zu (?) Artifical Life Modelle oft sehr abstrakt und spekulativ Verstehen eines Mechanismus und der von ihm erzeugten Prozesse Validierung eines Aritifical Life Modells? Wann verwendet man ein Artificial Life Modelle? Bei unverstandenen Mechanismen, Bei fehlenden Daten (?)


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