Ca marche au GPL

• # J'offre mon cerveau à la communauté...

  Posté par ceituna (site web personnel) le 15 juin 2002 à 20:12. Évalué à -10.

  

  Moi aussi, j'apprends grâce à l'expérience, et je lègue monb cerveau à la communauté afin d'optimiser son fonctionnement !!!
  
  Surr ce, n'hésitez pas à me télécontacter par ondes cerébrales... :p
  
  (-1, et je le mérite... ;p)

• # ./Goldorak -v

  Posté par Beretta_Vexee le 15 juin 2002 à 22:12. Évalué à -5.

  

  Ouah!!!
  J'etais sur que Goldrak tourné sous GPL (@_@), ( faut vraiment étre un Geek tordut pour faire faire 2 demis tours a un siége inconfortable lors d'un largage de robot geant ).
  
  Bon OK je sors...
  -1

  • [^] # Re: ./Goldorak -v

    Posté par imr le 16 juin 2002 à 12:11. Évalué à 9.

    

    Aprés des décennies d'interrogations stériles de la part de millions de spectateurs n'ayant rien de mieux à faire que de discuter de ca, l'auteur de goldorak a répondu à la fameuse question, "mais pourquoi le siége d'actarus fait deux demi tour sur lui meme pendant le transfert vers le robot?" (l'auteur a eu l'air un peu surpris qu'on lui pose la question. Apparemment les japonais ne trouvent pas ce genre de choses stupéfiantes dans un dessin animé). Sa réponse a été (de mémoire): "Je suppose que c'est sa nature méfiante d'extra terrestre qui le pousse à se retourner pour voir ce qu'il y a derriére lui". Il ne reste plus qu'à savoir comment Indiana Jones reste en vie sur un sous marin en plongée.

• # Un joli jouet

  Posté par Pierre Tramo le 15 juin 2002 à 22:38. Évalué à 10.

  

  C'est un peu dommage de donner un lien alors que l'article n'est pas encore en ligne ? Enfin, c'est ce que je comprends de la note, et je n'ai effectivement pas trouvé cet article.
  
  Alors je suis allé me balader sur le site Open Pino Platform : attention, il faut s'enregistrer ! Grmbl... Allez, il n'y a besoin que d'une adresse e-mail pour recevoir un login/pass visiblement générique.
  
  Là on trouve effectivement tout pleins d' informations sur le robot Pino. On y trouve une description du matériel utilisé, avec apparemment des méthodes pour l'assembler (même quelques vidéos). Bon, je laisse tout ça, ce n'est pas trop la mécanique qui m'intéresse.
  
  En farfouillant, je tombe sur du code source, effectivement en GPL. Apparemment il permet de créer divers mouvement pour le robot, ainsi que la gestion de la communication vers la machine le pilotant. Comment il a appris à marcher ? Ben ça, j'ai pas trouvé malheureusement. Peut-être peut-on le savoir en naviguant sur les différentes pages consacrées à la recherche, mais elles sont toutes rédigées en japonais.
  
  Donc en fait, sur cette page on a une description du robot et quelques lignes de code, mais cela ne reste qu'un joujou en l'état. L'intérêt reste effectivement que le code est en GPL et la documentation sous FDL. Par contre, pour ce qui est de l'algorithme génétique, y'a pas (ou alors il est bien planqué).
  
  Enfin, ça peut peut-être amuser les amateurs du genre ayant épuiser les capacités de leur PS/2 linux powered. Quant à moi, je retourne à mes légos.

• # Interessant...

  Posté par lheeeeux mouuuul le 15 juin 2002 à 23:13. Évalué à 7.

  

  Fantastique, on va pouvoir se faire une armée de droides effaceurs de Windoz !
  Plaqués le jours ils sortirons la nuit tombée pour virer cette saloperie des entreprises.
  
  Si on a le temps on peut même leur apprendre à installer une deb ou une mdk (si on est vicieux une GiPi, mais c un peu salaud quand même)
  
  Le monde libre vaincra mes frères.

  • [^] # Re: Interessant...

    Posté par Moby-Dik le 16 juin 2002 à 14:56. Évalué à -1.

    

    si on est vicieux une GiPi, mais c un peu salaud quand même Pourquoi, c'est pourri la Gipi ? J'ai cru comprendre qu'une coopérative commercialle s'est créée pour la distribuer alors même qu'il n'y a rien de prêt. Mouais.... Un peu étrange cette façon de mettre la charrue avant les boeufs (ce n'est pas une insulte pour les geeks) ;)) Quelqu'un peut m'expliquer le bidule ?

• # Pas si nouveau...

  Posté par Erwan le 16 juin 2002 à 05:03. Évalué à 10.

  

  La derniere fois que j'ai visite le musee de la science a Odaiba (dans la baie de Tokyo) il y avait deja un proto. C'etait en novembre dernier... Ceci dit c'est vrai que Pino est tres celebre ici ! (c'est vrai que les japonais aiment beaucoup les robots, il n'y a qu'a voir le succes de l'Aibo). Pour en revenir au code GPL, il ne faut pas s'etonner qu'un "hacker" ne connaissant pas la robotique ne comprenne pas trop le code, ce code a surtout de l'interet pour les autres chercheurs en robotique. Mais c'est tres positif, car il n'est pas si courant que les chercheurs du secteur public publient leur code source alors que: - il est rare qu'ils vendent quoi que ce soit - ils doivent de toute facon decrire en detail leur facon de faire dans les articles de recherche - le partage est a la base de la recherche scientifique depuis que la science existe, et il est bien connu que ca fait gagner du temps. (Proverbe: 6 mois de recherches peuvent vous epargner une apres-midi dans une bibliotheque).

• # Open-R et Cog

  Posté par Alexandre Brillant le 16 juin 2002 à 09:59. Évalué à 10.

  

  Information Sony sur le passage de sa plate-forme Open-R en GPL : http://www.sony.co.jp/en/SonyInfo/News/Press/200205/02-017E/ Cog, un robot développé au MIT qui ne marche pas encore mais est à la pointe de ce qu'on peut faire en IA : http://www-caes.mit.edu/mvp/html/cog.html

• # algo génétique... ça sent le roussi...

  Posté par E V le 16 juin 2002 à 12:33. Évalué à 4.

  

  Pour moi ce genre de proposition ( "il a appris a marché tout seul grace à un algorithme génétique...") ça me semble bien pipeau. Pino=pipo? Faudrait vraiment voir ce qu'il y a dans ce truc... Mis à part ce détail facheux, il me semble très intéressant de voir ce que peut apporter la GPL en recherche où les résultats sont publiés dans des revues (qui ne sont pas GPL-isées). Notamment un aspect très intéressant concerne l'amélioration de la *reproductabilté des résultats*, qui est très mauvaise de manière générale, puisque les chercheurs évitent souvent de parler des aspects un peu "dirty" de leur travaux...

  • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi...

    Posté par Laurent FRANCOISE le 16 juin 2002 à 14:14. Évalué à 7.

    

    mais non c'est pas pipeau ! (essaie de taper 'genetic algorithm' dans google par exemple) Ca fonctionne comme dans la nature : si tu veux obtenir un super cheval de course, tu va croiser des chevaux "champions" pendant plusieurs générations, le patrimoine génétique des individus s'améliorant de génération en génération. En informatique c'est pareil. Il te faut une fonction a optimiser (ici que le robot ne se casse pas la g... en faisant un pas) et des individus (par exemple une façon de faire un pas = un individu) avec un patrimoine génétique (par exemple chaque étape de la décomposition du mouvement = un gène ). Le robot essaie chaque façon de marcher, et mélange les gènes de celles qui donnent le meilleur résultat (c'est ce qui permet d'obtenir une nouvelle génération d'individus), et ainsi de suite. Au début, surtout si les premiers individus ont été déterminés de façon aléatoire, le robot doit marcher un peu n'importe comment et même tomber à peu près à chaque fois, puis ca doit s'améliorer au fil des croisements. Enfin, au bout d'un certain nombre de générations, ca doit "marcher" ! ( En France aussi d'ailleurs on s'interresse aux algos génétiques, cf http://www.li.univ-tours.fr/Equipes/Themes_Frames.asp?Equipe=2&Url=http://www.li.univ-tours.fr/Fichiers/Fichiers_HTML/Themes/T1c.htm&Theme=19 )

    • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi...

      Posté par Moby-Dik le 16 juin 2002 à 15:06. Évalué à 10.

      

      mais non c'est pas pipeau ! (essaie de taper 'genetic algorithm' dans google par exemple) Ca fonctionne comme dans la nature : si tu veux obtenir un super cheval de course, tu va croiser des chevaux "champions" pendant plusieurs générations, le patrimoine génétique des individus s'améliorant de génération en génération. Ce qui est pipeau en soi ce n'est pas l'existences des algos gé, mais plutôt l'idée que certains se font de leur efficacité. Il n'y a aucune raison qu'un algo G soit forcément capable de trouver une solution à un problème ; les algo G, c'est fondamentalement du random amélioré. Aucun théorème ou même axiome ne permet de prédire la réussite d'un algo g de façon généralisée. Et question performances, c'est en général loin d'être génial (explosion combinatoire). Je comprends assez le scepticisme de la personne précédente, car déjà traduire les possibilités de mouvement (analogiques, continues) d'un robot en critères ou décisions discrets (ce qui est a priori nécessaire pour utiliser un algo g) est loin d'être évident.... Du reste, le mécanisme de "test and trial" inhérent à l'AG n'est certainement pas appliqué aux mouvements du robot lui-même, sinon 1) ça prendrait un temps fou 2) le robot serait complètement bousillé (à force de tomber :-)) avant même que l'algo puisse tomber sur une solution raisonnable. Donc il y a autre chose que l'algo gé. Mais c'est vrai que l'algo g en soi est quelque chose d'assez fascinant à première vue, donc un très bon argument marketing. Amen :))

      • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi...

        Posté par Laurent FRANCOISE le 16 juin 2002 à 16:15. Évalué à 10.

        

        Google, au secours ! 'genetic algorithm walking' --> ouf, y'a plein de réponses ... Plus sérieusement, c'est tout à fait possible qu'il y ait autre chose. L'algo génétique n'est peut être que la partie "optimisation" d'un autre algorithme ... Et puis il n'est surement pas parti de mouvements aléatoires, mais plutôt de modèles de marche déjà "réalistes" Enfin le meilleur moyen de savoir, si c'est vraiment du GPL, c'est d'étudier le code source !

      • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi...

        Posté par Olivier M. le 16 juin 2002 à 17:55. Évalué à 4.

        

        L'algo G est un "random amélioré", soit. Mais ce qui fait la différence entre un algo G et un vrai random, c'est la fonction qui détermine qu'une génération est meilleure qu'une autre (la séléction naturelle, en somme). Et il n'est pas toujours possible d'écrire une telle fonction. En gros, si la séléction est simple et performante, l'algo G convergera assez rapidement vers quelque chose de performant. Sinon, il risque de tourner en rond pendant des siècles. Me trompe-je?

        • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi...

          Posté par Moby-Dik le 16 juin 2002 à 18:30. Évalué à 8.

          

          Oui, entre autres. Plus exactement, il y a deux grandes catégories d'écueils : quantitatifs et qualitatifs.

          • Qualitatifs : Il y a plusieurs choix à faire. - Le mode de représentation des variables du problème. Il s'agit en général d'un compromis entre facilité d'obtention et de traduction vis-à-vis du problème réel d'une part, et possibilité d'utiliser des fonctions performantes d'autre part (voir ci-dessous). - La fonction de sélection de la population d'une génération à l'autre (fonction de fitness). Le plus souvent il s'agit d'un choix empirique, le problème ne permettant pas de formuler une fonction de manière exacte. - Les fonctions de mutation et de croisement permettant de créer aléatoirement de nouveaux individus dans chaque génération. A priori, la façon dont ces nouveaux individus sont créés à partir des anciens doit n'être pas totalement arbitraire, mais respecter la sémantique du problème (par exemple si je mute à partir d'un individu proche d'une solution optimale, il serait de bon ton que l'individu obtenu par mutation ait des chances de lui aussi être proche d'une solution optimale ;-)).
          • Quantitatifs : - L'espace décrivible par les variables du problème est en général immense (probablement infini, et peu adapté à une quantification trop grossière). Il faut néanmoins arriver à des résultats avec une population restreinte (quelques dizaines de milliers d'individus par génération par exemple). - La convergence n'est pas immédiate. En multipliant le nombre d'individus par le nombre de générations, ça fait un sacré nombre de tests. - Corollaire 1 : les algos g ne sont intéressants que lorsqu'il est hors de question de trouver un cheminement déterministe raisonnable pour arriver à la solution. - Corollaire 2 : même dans ce cadre, les fonctions de sélection, de croisement et de mutation ont intérêt à être rapides (d'où le problème d'une bonne représentation des données, ce qui est loin d'être évident sachant que le croisement "de base" est le remplacement d'un bout de chaîne (de bits ou d'octets) par un autre bout de chaîne et que cela doit pouvoir conserver au moins empiriquement certaines propriétés de l'individu).

          Voilà voilà. Tout ceci est assez livresque, mais les propriétés citées plus haut sont logiques en soi - et confirmées par l'expérience de ceux qui y ont mis les pattes. NB : dommage que ça s'appelle "algos génétiques", ça amène à la confusion des tas de gens. Au moins on peut dire "réseaux neuro-mimétiques", ce qui souligne qu'il y a une analogie métaphorique au départ, mais pas de lien scientifique fort. Algos généticomorphes ?

      • [^] # Re: algo génétique... non au sceptissisme !

        Posté par Ramette Jerome le 17 juin 2002 à 11:27. Évalué à -2.

        

        Depuis que les algos adaptatifs non déterministes existent, beaucoup de débats de ce type ont eu lieu.
        Mais le fait est (faute de démonstration ;) que les approches basées sur ces types d'algos permettent de résoudre efficacement des problèmes là où des approches plus conventionnelles sont difficiles à mettre en oeuvre, voir mises en échec (eg. TSP + ant : http://www.santafe.edu/sfi/publications/wpabstract/199901009(...)).
        A propos des robots, les GAs peuvent être calculés dans un univers virtuel, le plus bel exemple est certainement celui de Karl Sims http://www.biota.org/ksims(...) .
        Mais dans le cas de Pino, cela ne présente pas bcp d'intéret. Ou le GA est directement calculé dans le robot. Dans ce cas, un "cerveau primitif" est cablé pour garantir l'intégrité de la machine. Et, ceci constitue la fonction d'évaluation.

    • [^] # Re: algo génétique... ça sent le roussi: arguments

      Posté par E V le 16 juin 2002 à 18:56. Évalué à 2.

      

      Bon je ne suis pas du tout spécialiste de ce domaine. Mais Voilà comment je poserais le problème: supposons que l'on veuille optimiser une fonction de coût qui dépend d'un certain nb de paramètres... mon problème vis-à-vis de ces algorithmes, c'est que bien souvent il y a plus de paramètres à régler dans l'algorithme qu'il n'y en a dans la fonction de coût initiale... Deuxième problème: l'effet de mode. En général, il faut ce méfier comme de la peste des techniques soit-disant nouvelles, d'autant plus si elles prétendent être "universelles"... et encore plus si elles prétendent tout résoudre parce-que-c'est-comme-ça-que-fait-la-nature.

Suivre le flux des commentaires

Note : les commentaires appartiennent à celles et ceux qui les ont postés. Nous n’en sommes pas responsables.