Simulation sozialer Insekten mit „artificial life“ Modellen

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Modal auxiliaries Chris can read the book. (has the ability to) Chris may read the book (is allowed to) Chris must read the book (has to) Chris should.
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 Präsentation transkript:

Simulation sozialer Insekten mit „artificial life“ Modellen Franziska Klügl, Christoph Oechslein, Frank Puppe Lehrstuhl für Künstliche Intelligenz und Angewandte Informatik Universität Würzburg Münster, 26.03.2001 Simulation in den Umwelt- und Geowissenschaften

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

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

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

„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?

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 Was macht soziale Insekten so interessant? Selbst-Organisation, Emergente Phänomene Diese Geschichte, dass ganz einfache, lokal agierende Einheiten offensichtlich in der Lage sind, immens komplizierte Strukturen, hochgradig koordiniertes, robustes, flexibles Verhalten produzieren können. Schwerpunkt der Interaktionen - vor allem deshalb als Beispielsystem verwendet. Und jeder kennt sie - hatte schon mal eine Ameisenstrasse in der Kueche Was bedeutet Sozialität: Wichtige Merkmale (reproduktive) Arbeitsteilung (d.h. eines oder mehrere Individuen reproduziert, die anderen helfen) Kasten - (mehr oder weniger) Spezialisierung bei den Aufgaben - im einfachsten Fall leichte Unterscheidung Koenigin-Arbeiterin Leben zusammen in einem Nest… Es gibt noch eine reihe weiterer - z.B. um als eusozial zu gelten, brauchen sie ueberlappende Generationenen...

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 Hm. Diese Folie kannst du auch streichen, obwohl ich das mit den Anforderungen an Werkzeuge gut finde (deswegen kann man keine klassischen Simulationssysteme verwenden? :-) Aber vielleicht packst Du einfach noch SeSAm mit drauf und opferst die naechste Folie, bzw. machst das neue schoenere Bild drauf.

Werkzeug: SeSAm Shell für Simulierte Agentensysteme: www.simsesam.de

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

Umfangreiches Ameisenmodell Ulrich Raub, zwischen 1996-98 Bei den ganzen einfachen Modellen, stand für uns immer die Frage im Raum, kann diese einzelnen emergenten Phänomene so zusammensetzen, das was plausibles rauskommen? Biologie: Ulrich Raub, (bis 1999) Lehrstuhl Zoologie II, Uni. Würzburg

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

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

Verhalten einer adulten „Protoameise“ Erwachsen-werden Nest-gründen Sterben Reproduzieren Warten Nestausbauen Die folie gefiel mir damals nicht und ich mag sie heute auch noch nicht. Fouragieren

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 2000 - 2002

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 (?)