ISTITUTO SCIENZE E TECNOLOGIE DELLA COGNIZIONE - ROMA
2 -5 MARZO 2005

Ha inizio in questi giorni il secondo workshop Italiano di Vita Artificiale. Con l’occasione si celebreranno anche i 70 anni di Domeni Parisi, che fra i primi ha sollevato l’interesse della vita artificiale in Italia ed ha contribuito in prima persona a condurre ricerche importanti nel campo.

Il 2 Marzo è prevista una giornata di studio con l’organizzazione di quattro tutorials che precede il WORKSHOP. Le successive tre giornate sono state organizzate su cinque sezioni tematiche plenarie, per ognuna delle quali è previsto un invited speaker. Tanto i tutorials che le presentazioni su invito sono tenute da ricercatori italiani di prestigio:

Tutorials:

Federico Cecconi – Neural Network TOOLBOX. Uno strumento MATLAB per realizzare modelli tramite reti neurali.

Il tutorial inizia con una breve introduzione sui modelli basati su reti neurali: cosa sia una rete neurale e quali sono i principali metodi di apprendimento. Il primo esempio è la realizzazione di una rete neurale che controlla il comportamento di una “testa” dotata di sensori, in grado di girare su se stessa e di orientarsi verso la luce. L’addestramento viene effettuato tramite back-propagation.
Come secondo esempio viene proposto la realizzazione di una rete neurale in grado di effettuare character recognition: l’algoritmo di apprendimento è sempre back-propagation. Le tecniche si complicano: utilizziamo un algoritmo che prevede la modifica “adattiva” del learning rate, una funzione in grado di lasciare attivo in un vettore l’elemento con il valore maggiore spengendo tutti gli altri, viene aggiunto del “rumore” ai pattern di ingresso. Ultimo esempio è la creazione di una rete di Elman (ricorrente) in grado di riconoscere l’ampiezza di un segnale periodico.
Non è richiesta la conoscenza di un linguaggio di programmazione.


Luigi Pagliarini – Teorie e tecniche dell’Alife Art nel contesto delle Arti Elettroniche e della Storia dell’Arte.

Tra i primi artisti elettronici ad occuparsi di Alife Art, in Italia e nel mondo, traccerà un profilo storico di questa disciplina, contestualizzandola all’interno della Storia dell’Arte. Forte della sua lunga esperienza di artista e di direttore di una delle più prestigiose manifestazioni italiane di arte elettronica, il PEAM, ci guiderà attraverso un percorso teorico e tecnico sull’evoluzione di settori artistici ad essa limitrofi, quali la web art, la net.art, la software art, la robotica d’arte ed altro

Pietro Terna e Michele Sonnessa – Modelli di simulazione ad agenti e scienze sociali.

Si sviluppano i temi e le applicazioni che seguono, presentate da Pietro Terna (PT) o da Michele Sonnessa (MS).
PT: motivazioni per l’uso di modelli di simulazione ad agenti nelle scienze sociali: la simulazione ad agenti tra esperimento mentale e via per la rappresentazione della complessità nella realtà economica e sociale (Terna 2003); struttura degli agenti e dell’ambiente in cui operano; emergenza, evoluzione, apprendimento (Axelrod e Tesfatsion, 2004).
MS: confronto tra modelli di simulazione ad agenti, dinamica dei sistemi e simulazione dei processi ad eventi discreti, con riferimenti a modelli economici e di impresa (Sonnessa 2004).
PT: introduzione rapida alla simulazione ad agenti con NetLogo, piattaforma semplificata di interazione tra agenti ed ambiente, con esempi di interazione sociale ed economica.
PT: cenni introduttivi a Swarm, biblioteca di funzioni per la costruzione di modelli di simulazione ad agenti e relativo protocollo di applicazione.
MS: introduzione a JAS, di cui è autore; JAS è una evoluzione di Swarm, con cui mantiene molti punti di contatto, assumendo però le caratteristiche di package di simulazione piuttosto che di biblioteca di funzioni.
PT: introduzione alle metodologie, di cui è autore, jES (java Enterprise Simulation), package fondato su Swarm per la simulazione di imprese e organizzazioni, e jESOF (java Enterprise Simulation Open Foundation), estensione di jES per la simulazione di reti di imprese e organizzazione, con interazione multimodello.
PT e MS: applicazione della simulazione all’impresa e a reti di imprese, con riferimenti a modelli teorici banche-imprese, imprese-lavoratori e a casi concreti di applicazione della simulazione a contesti aziendali e organizzativi (Terna, 2002).
Discussione di casi concreti di applicazione della simulazione in contesti organizzativi tra tutti i partecipanti.

Giorgio Turchetti – Dai sistemi dinamici ai sistemi complessi.

La teoria dei sistemi dinamici, coniuga l’evoluzione deterministica della meccanica di Newton con l’analisi statistica introdotta da Boltzmann per ricondurre la termodinamica alla meccanica. Un sistema dinamico ha una legge di evoluzione che genera un’orbita nello spazio degli stati. Per un un sistema fisico lo stato e’ definito dalla posizione e velocita’ delle particelle che lo costituiscono. L’ orbita puo’ essere regolare, definita cioe’ dalla composizione di moti periodici ( moto dei pianeti), oppure caotica (moto di un granello di polvere). Nel primo caso il moto e’ prevedibile su tempi lunghi, nel secondo ogni piccola variazione genera moti radicalmente diversi. I moti caotici tuttavia sono semplici se ci limitiamo a valutarne le proprieta’ statistiche, le uniche rilevanti e facimente misurabili. I meccanismi che generano il caos sono riconducibili alla esistenza di eqilibri instabili ed a vincoli che rendono finito il volume dello spazio degli stati. I moti caotici si possono svolgere su strutture geometriche anomale, che presentano invarianza di scala (fractals). Il caos si misura osservando la rapidita’ con cui si allontanano le orbite inizialmente vicine ed il tempo impiegato da un’orbita a ritornare in prossimita’ del punto iniziale (ricorrenza). Le proprieta’ medie dei sistemi fisici estesi (fluido, cristallo) sono deducibili dai modelli microscopici (atomi o molecole) in condizioni di equilibrio. Il comportamento di una singola particella puo’ essere tuttavia descritto euristicamente modellando l’azione delle altre particelle con una forza aleatoria ed una dissipativa. I sistemi dinamici con tempo discreto si prestano alla indagine numerica, che risulta accurata nelle regioni di moto regolare e statisticamente affidabile nelle regioni di moto caotico, ove si perde la reversibilita’ a causa della precisone finita. Ordine ed caos non dipendono dalla dimensionalita’ del sistema come mostrano, ad esempio, il pendolo forzato e un sistema di particelle cariche confinate. I sistemi dinamici che presentano scenari intermedi tra ordine e caos sono complicati e talora definiti complessi. Preferiamo definire complessi i sistemi viventi o che con questi condividono le proprieta’ basilari: elaborazione della informazione, autoreplicazione, evoluzione darwiniana. Una descrizione basata su reti di automi sembra piu’ appropriata, anche se la teoria dei sistemi dinamici, eventualmente con componenti stocastiche, puo’ descriverne alcune properiata’ su garnde scala come mostrano alcuni esempi riguardanti la mobilita’ urbana ed il sistema immunitario.

Invited Speakers:

Domenico Parisi – Presentazione introduttiva su Vita Artificiale.

Giulio Sandini – Robotica autonoma e biomorfa. (Robotica umanoide)

Marco Zorzi – Neuroscienze e scienze del comportamento. (Neuroscienza computazionale)

Luciano Pietronero – Sistemi complessi. (Sistemi complessi, auto-organizzazione)

Mauro Gallegati – Simulazioni sociali ed economiche. (Simulazioni economiche basate su agenti)

Pietro Pantano ed Eleonora Bilotta – Applicazioni didattiche, ludiche, artistiche, ingegneristiche. (Applicazioni artistiche, automi cellulari)

Questi alcuni dei temi trattati:

Modi dell’evoluzione, irradiamento ed estinzione
Modi della selezione (naturale, sessuale, neutrale, etc…)
Sistemi ecologici artificali ed evolutivi e “life games”
Modelli dell’evoluzione molecolare
Evolvibilità e suo impatto nell’organizzazione biologica
Evoluzione culturale, evoluzione naturale e apprendimento
Computazione evolutiva
Reti neurali
Automi cellulari
Algoritmi genetici
Robotica bio-inspirata
Robot autonomi, adattivi e agenti software
Robotica evolutiva
Etho-robotica
Sviluppo multicellulare
Morfogenesi naturale e artificiale
Comportamento colletivo emergente
Evoluzione della comunicazione e della cooperazione
Sistemi sociali e linguistici
Sistemi economici
Arte generativa e ispirata alla vita artificiale
Formalismo e fondamenti matematici della vita artificiale
Chiarificazione e valutazione delle metodologie di vita artificiale
Simulazione del linguaggio e strumenti sperimentali
Mondi artificiali
Strumenti per il “data mining” ispirati alla vita artificiale
Fondazione epistemologica ed implicazioni filosofiche della vita artificiale
Implicazioni etiche e sociali della vita artificiale
Applicazioni della vita artificale
Hardware evolutivo
Ingegneria genetica e nanotecnologia
economia e finanza
Giochi per computer
Applicazioni educative

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