Online adaptation in Boolean network robots

Questa tesi si concentra su molteplici processi di adattamento online utilizzati su un robot autonomo, che è controllato da una rete booleana; l’obiettivo è adattare il suo comportamento ad un ambiente e ad un compito specifici. I risultati mostrano che il robot può adattarsi per navigare l’ambiente ed evitare le collisioni, seguendo inoltre un altro robot in movimento; riesce anche a generalizzare, quando posizionato in un’arena diversa rispetto a quella usata in allenamento. Con due dei processi di adattamento testati, il robot può esprimere più fenotipi (comportamenti) dallo stesso genotipo (nodi e connessioni della rete booleana), ottenendo così la plasticità fenotipica. Ciò si ottiene modificando l’accoppiamento tra i sensori o gli attuatori del robot con la rete.