Projet attribué.
La curiosité artificielle est un algorithme permettant à un robot d'affronter la complexité de son environnement en choisissant sur quoi focaliser son apprentissage. Le système est doté de la capacité à prédire le résultat de ses actions. La curiosité artificielle est un mécanisme de motivation intrinsèque qui choisira les actions à réaliser pour améliorer au mieux la qualité de ces prédictions. L'idée est de choisir les actions maximisant la baisse de l'erreur.
L'objectif de ce projet est de tester cette approche sur une tâche de ramassage de balle qui a été résolue par une approche évolutionniste (voir la vidéo correspondante ici: https://www.youtube.com/watch?x-yt-ts=1421914688&x-yt-cl=84503534&v=Trj…). Dans un premier temps sera testé le mécanisme de curiosité artificielle décrit ici:
Oudeyer, P., Kaplan, F., & Hafner, V. V. (2007). Intrinsic motivation systems for autonomous mental development. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 11(2), 265–286.
Selon le temps disponible, seront ensuite testées les extensions qui ont été proposées pendant la thèse d'Adrien Baranes:
Baranes, A. (2011). Motivations intrinsèques et contraintes maturationnelles pour l’apprentissage sensorimoteur. Université Bordeaux 1.
Le code source de l'expérience de ramassage de balles est disponible en ligne, cf http://pages.isir.upmc.fr/evorob_db/moin.wsgi.